数字图像处理实验指导书(2014)

《数字图像处理》实验指导书信息工程学院电子信息工程系上课地点：7042014.5目录实验一图像基本操作............................................1实验二图像运算....................................................3实验三图像增强——空域滤波.............................5实验四图像的傅立叶变换....................................7实验五图像增强——频域滤波.............................9实验六图像分割..................................................12综合实验................................................................151实验一图像基本操作一、实验目的了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab的图像处理工具箱(ImageProcessingToolbox)，使学生初步具备使用该软件处理图像信息的能力，并能够利用该软件完成本课程规定的其他实验和作业。熟悉常用的图像文件格式与格式转换；熟悉图像矩阵的显示方法（灰度、索引、黑白、彩色）；熟悉图像矩阵的格式转换二、实验要求在MATLAB环境下完成下列操作：1、读入图像；2、保存图像；3、图像的显示方法三、实验方法使用函数imread可以将图像读入MATLAB环境，imread的语法为：imread(‘filename’)imread所支持的文件格式包括：TIFF----------.tif.tiffJPEG--------.jpg.jpegGIF-----------.gifBMP---------.bmpPNG---------.pngXWD---------.xwd使用函数imwrite可以将图像保存在磁盘上，imwrite的语法为imwrite(f,‘filename’)使用函数size可以察看图像大小，size的语法为size()使用函数imfinfo可以察看图像信息，imfinfo的语法为imfinfofilename使用函数imshow可以显示图像缩略图，imshow的语法为imshow()使用函数imview可以显示图像原图，imview的语法为imview()使用函数figure可以开辟一个新的窗口，figure的语法为figure,imshow()figure,imview()figure,plot()…………………使用数据类型转换函数可以转换图像数据类型，如im2uint8()------------------convertimagetouint82im2uint16()----------------convertimagetouint16mat2gray()-----------------convertimagetodouble,range[0,1]im2double()----------------convertimagetodoubleim2bw()---------------------convertimagetological四、实验过程使用函数imread打开一幅灰度图像(lena_gray.jpg)，使用函数imwrite将图像另存为不同的文件名；在此过程中观察图像矩阵的形式，并记录5×5的矩阵片断；使用函数size察看图像大小，使用函数imfinfo察看图像信息；记录图像信息；分别使用函数imshow和函数imview显示图像；记录两种方式的区别。使用函数imread打开一幅彩色图像(lena_color.tif)，观察图像矩阵的形式；并分别记录RGB三色5×5的矩阵片断；使用函数rgb2gray将彩色图像转换为灰度图像；使用im2uint8和im2double转换图像的数据类型，记录5×5矩阵片断在转换前后的变化。六、源程序I=imread('Lena_color.tif');J=imread('lena_gray.jpg');J1=rgb2gray(I)imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(J1)figure,imshow(I),colorbar;figure,imshow(J),colorbar;imwrite(I,'Lenna.tiff');3实验二图像运算一、实验目的1.熟悉MATLAB基本图像操作；2.结合实例学习如何在程序中增加图像处理算法；3.理解和掌握图像的运算和直方图均衡化的原理和应用；4.了解平滑处理的算法和用途，学习使用均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进行图像增强处理的程序设计方法；5.了解噪声模型及对图像添加噪声的基本方法。二、实验要求在MATLAB环境下完成下列操作：1.读入图像；2.图像灰度变换方法；3.灰度的对数扩展法；4.绘制灰度直方图；5.直方图均衡法；6.任意灰度变换实现；三、实验方法灰度直方图反映图像的灰度分布情况，即亮度分布情况；它说明不同灰度的像素个数或分布概率。使用函数imhist绘制灰度直方图，imhist的语法为h=imhist(f);figure,imhist(f);figure,plot(h);figure,stem(h);figure,bar(h);由于拍摄和处理的原因，导致图像的灰度分布范围过小；最大熵原理指出：数据满足均匀分布时，信息量最大；依据这个原理，通过灰度直方图均衡化将图像灰度分布扩展到整个灰度分布范围，可以使图形信息量最大，即使使得图像对比度增强。使用函数histeq对图像进行直方图均衡，histeq的语法为g=histeq(f,nlev);%nlev为输出的灰度级数，通常取256，默认64figure,imhist(g);任意灰度变换需要进行分段计算四、实验过程1）使用函数imread打开一幅灰度图像（2_1.jpg），使用函数imhist绘制灰度直方图。直方图有四种表现形式h=imhist(f);figure,imhist(f);figure,plot(h);figure,stem(h);4figure,bar(h);观察四种直方图的差别。2）使用函数imread打开一幅灰度图像（2_2.jpg），说明这幅图像直方图存在的问题。使用函数histeq对图像进行直方图均衡，比较并记录均衡前后图像的变化h=histeq(f,256);figure,imshow(f);figure,imhist(f);figure,imshow(h);figure,imhist(h);3）图像加法是把图像叠加在一起的操作，使用函数imadd将两幅图像相加。clc;clearf1=imread('rice.png');%读入图像f2=imread('cameraman.tif');%读入图像f3=imadd(f1,f2);figure,imshow(f3);4）图像减法是从一幅图像中减去另一幅图像，经常被用作检测两幅图像的差别，使用函数imsubtract将两幅图像相减。下面的操作是根据一幅原始图像，生成其背景亮度图像，然后再从原图像中减去背景亮度图像，从而得到结果。I=imread('cameraman.tif');J=uint8(filter2(fspecial('gaussian'),I));K=imsubtract(I,J);subplot(121);imshow(I);subplot(122);imshow(J);figure;imshow(K,[])5）图像间的逻辑运算主要有“与”、“或”、“非”等，把它们组合起来可以构成其他逻辑运算。当我们对灰度级进行逻辑操作时，像素值作为一个二进制数来处理，逻辑操作按位进行。“与”和“或”运算通常用作模板，即通过这些操作可以从一幅图像中提取子图像，更加突出子图像的内容。下面的“与”和“或”运算通过逐点进行。A=zeros(128);A(40:67,60:100)=1;B=zeros(128);B(50:80,40:70)=1;C=and(A,B);D=or(A,B);E=not(B);F=xor(A,B);subplot(231);imshow(A);title('A图')subplot(232);imshow(B);title('B图')subplot(233);imshow(C);title('A和B相与图')subplot(234);imshow(D);title('A和B相或图')subplot(235);imshow(E);title('B取反图')subplot(236);imshow(F);title('A和B异或图')5实验三图像增强——空域滤波一、实验目的进一步了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。二、实验要求应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。三、实验内容与步骤a)调入并显示原始图像b)利用imnoise命令在图像原始图像上加入高斯(gaussian)噪声c)利用预定义函数fspecial命令产生平均(average)滤波器111191111d）采用3x3的模板，分别用平均滤波器以及中值滤波器，对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下，上述滤波器处理的结果；e）选择不同大小的模板，对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理，观察上述滤波器处理的结果。f）利用imnoise命令在图像Sample2-1.jpg上加入椒盐噪声(salt&pepper)g）重复c)~e）的步骤h）输出全部结果并进行讨论。四、思考题/问答题(1)简述高斯噪声和椒盐噪声的特点。(2)结合实验内容，定性评价平均滤波器/中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去噪效果？(3)结合实验内容，定性评价滤波窗口对去噪效果的影响？五、实验报告要求描述实验的基本步骤，用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果，并进行必要的讨论，必须包括原始图像及其计算/处理后的图像。六、源程序I=imread('electric.tif');J=imnoise(I,'gauss',0.02);%添加高斯噪声%J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%添加椒盐噪声6ave1=fspecial('average',3);%产生3×3的均值模版ave2=fspecial('average',5);%产生5×5的均值模版K=filter2(ave1,J)/255;%均值滤波3×3L=filter2(ave2,J)/255;%均值滤波5×5M=medfilt2(J,[33]);%中值滤波3×3模板N=medfilt2(J,[44]);%中值滤波4×4模板imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(K);figure,imshow(L);figure,imshow(M);figure,imshow(N);7实验四图像的傅立叶变换一、实验目的1、了解图像变换的意义和手段；2、熟悉傅里叶变换的基本性质；3、热练掌握FFT方法及应用；4、通过实验了解二维频谱的分布特点；5、通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅立叶变换及滤波锐化和复原处理；6、了解理想、巴特沃兹、高斯等不同滤波器的结构及滤波效果。二、实验原理1应用傅立叶变换进行图像处理傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具，它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。通过实验培养这项技能，将有助于解决大多数图像处理问题。对任何想在工作中有效应用数字图像处理技