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数字图像处理实验报告

第一篇:数字图像处理实验报告实验报告书系部学生专业班实验名称姓名名称级时间:::::实验一直方图均衡一、实验目的在学习图像直方图的概念、计算方法、性质和相关应用基础上,生成、绘制图像的直方图,并应用MATLAB编程实现图像直方图均衡化程序。二、实验内容(1)计算并绘制图像直方图;(2)编程实现图像的直方图均衡化处理,显示均衡前后的直方图和图像;三、实验运行结果四、实验中遇到的问题及解决方法1、显示无法找到图像文件,应将图片与xx.m文件置于同一文件夹;2、编程过程中应注意标点的输入法,应该用英文输入,否则会报错。3、编程完成后运行时输入文件名与保存时文件名相同,区分大小写。五、思考题(1)、灰度直方图可以反映一幅图像的哪些特征?答:1、表征了图像的一维信息。只反映图像中像素不同灰度值出现的次数(或频数)而未反映像素所在位置。2、与图像之间的关系是多对一的映射关系。一幅图像唯一确定出与之对应的直方图,但不同图像可能有相同的直方图。3、子图直方图之和为整图的直方图。(2)均衡化后的直方图有何特点?答:经直方图均衡化处理后,可以得到一副改善了质量的新图像。这幅图像的灰度层次将不再是呈黑暗色调的图像,而是一副灰度层次较为适中的、比原始图像清晰、明快得多的图像。处理的结果使图像更适合与人的视觉特征或机器的识别系统。六、实验心得体会本次实验中,因为初学这个软件,我学习到了在程序中关于图像的运用,以及也复习了课本上的许多知识,加深了对直方图均衡化的理解。七、程序清单clearall;I=imread('lena_gray_256.tif');%打开一幅灰度图像[m,n]=size(I);p=m*n;J=imhist(I)./p;%计算图像的归一化直方图subplot(1,3,1),imshow(I);subplot(1,3,2),imhist(I,64);subplot(1,3,3),plot(J);(2)直方图均衡化clearall;Im=imread('region.jpg');J=histeq(Im);%均衡化subplot(2,2,1);imshow(Im);title('原图');%显示原图subplot(2,2,2);imhist(Im);title('原图直方图');%显示原图的直方图subplot(2,2,3);imshow(J);title('均衡化结果');%显示均衡化后的图像subplot(2,2,4);imhist(J);title('均衡化结果的直方图');%显示均衡化后的直方图实验二频域图像增强一、实验目的1、频域图像增强2、掌握基于频域的图像增强方法。二、实验内容(1)编程实现图像的理想低通和高通滤波;(2)编程实现图像的巴特沃斯低通和高通滤波。三、实验运行结果四、实验中遇到的问题及解决方法显示图像无法打开,最终查出来时图像格式弄错了。五、思考题分析为什么图像通过低通滤波器后变得模糊?为什么通过高通滤波器后得到锐化结果?答:图像的精细结构及突变部分主要由高频成分起作用,故经低通滤波后图像的精细结构消失,变得模糊;经高通滤波后图像得到锐化。六、实验心得体会本实验中遇到很多问题及错误,例如图像打不开、处理后图像模糊等,都是经常容易发生的错误,最后实验几次,就能够逐一自己解决了。使自己对数字图像处理课程中的许多问题有了更实际和确切的深入了解。七、程序清单clc;clear;data4=imread('lena.gif');subplot(3,2,1);imshow(data4);title('原图');i=fft2(data4);subplot(3,2,2);i=fftshift(i);z=log(abs(i));x=0:1:255;y=0:1:255;[x,y]=meshgrid(x,y);mesh(z);%以三维坐标显示该图像频谱图title('原图频谱');[n,m]=size(i);%fork=1:1:nforl=1:1:mif(k^2+l^2)>=190^2%result(k,l)=0;elseresult(k,l)=i(k,l);endendendsubplot(3,2,4);对该图进行低通滤波选取D=190z=log(abs(result));%三维方式显示低通滤波后的频谱图x=0:1:255;y=0:1:255;[x,y]=meshgrid(x,y);mesh(z);title('理想低通滤波后的频谱');subplot(3,2,3);%新建图像显示窗口result=fftshift(result);%滤波后的数据去中心化b=ifft2(result);%逆傅里叶变换imshow(uint8(abs(b)));title('理想低通滤波后的图像');subplot(3,2,6)
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