数字图像处理实验报告(全答案).docx

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1、数字图像处理实验报告(全答案)试验一常用 B MATLAB 图像处理吩咐一、试验目的 1、熟识并驾驭 MATLAB 工具的运用； 2、实现图像的读取、显示、代数运算和简洁变换。二、试验环境MATLAB 6.5 以上版本 、WIN XP 或 WIN2000 计算机 三 、 常用函数l 读写图像文件1imreadd imread 函数用于读入各种图像文件, , 如：a=imread(e: w01.tif)2imwritee imwrite 函数用于写入图像文件, , 如：imwrite(a,e: w02.tif, ’ tif ’) )3 imfinfoo imfinfo 函

2、数用于读取图像文件的有关信息, , 如：imfinfo(e: w01.tif)l 图像的显示1 1imagee image 函数是 B MATLAB 供应的最原始的图像显示函数, , 如：a=1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12;image(a);2imshoww imshow 函数用于图像文件的显示, , 如：i=imread(e: w01.tif);imshow(i);title （‘原图像’ ）% % 加上图像标题3 colorbarr colorbar 函数用显示图像的颜色条, , 如：i=imread(e: w01.tif);imshow(

3、i);colorbar;4 figuree figure 函数用于设定图像显示窗口, , 如：figure(1) ；/figure(2) ；5 subplot 把图形窗口分成多个矩形部分, , 每个部分可以分别用来进行显示。S S ubplot （ m,n,p ）分成 n m*n 个小窗口, , 在第 p p 个窗口中创建坐标轴为当前坐标轴, , 用于显示图形。6 plot绘制二维图形框 架 三 层 框 架 三 层 , 局 部 为 二 层 钢 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落 地 式 钢 管 脚 手 架 局 部 为 二 层 钢 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落 地 式

4、钢 管 脚 手 架 , 外 架 随 主 体 结 构 上 升 外 架 随 主 体 结 构 上 升 , 同 步 搭 设 同 步 搭 设 , 比 操 作 面 高 出 一 步 比 操 作 面 高 出 一 步 , 确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。plot （y y ）P P lot （ x,y ）y xy 可以是向量、矩阵。l 图像类型转换1 rgb2gray/ 灰色把真彩图像转换为灰度图像i=rgb2gray （j j ）2 im2bw/ 黑白通过阈值化方法把图像转换为二值图像I I =im2bw （ j,le

5、vel ）L Ll evel 表示灰度阈值, , 取值范围 01 （即 0.n ）, , 表示阈值取自原图像灰度范围的 n%3 imresize变更图像的大小I I =imresize （ j,m n ）将图像 j j 大小调整为 m m 行 行 n n 列l 图像运算1 imadd两幅图像相加, , 要 求同样大小, , 同种数据类型Z Z =imadd （ x,y ）表示图像 x+y2 imsubstract两幅图像相减, , 要求同样大小, , 同种数据类型Z Z =imsubtract （ x,y ）表示图像 x x- -y y3 immultiplyZ Z =immultiply （

6、 x,y ）表示图像 x*y4 imdivideZ Z =imdivide （ x,y ）表示图像 x/y5：m = imadjust(a,0.5;1) ;%图像变亮 n = imadjust(a,0;0.5) ;%图像变暗 g=255-a;%负片效果 四、 试验内容 （请将试验程序填写在下方合适的位置, , 试验图像结果拷屏粘贴）1、读入一幅 RGB 图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示 RGB 图像和灰度图像,注上文字标题。a=imread(f:1.jpg) i = rgb2gray(a) I = im2bw(a,0.5) subplot(3,1,1);

7、imshow(a);title(原图像) subplot(3,1,2);imshow(i);title(灰度图像) subplot(3,1,3);imshow(I);title(二值图像)3 / 25 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作,在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示,注上文字标题。a=imread(f:1.jpg) A=imresize(a,800 800) b=imread(f:2.jpg) B=imresize(b,800 800) Z1=imadd(A,B) Z2=imsubtract(A,B) Z3=immultiply(A,B) Z4=imdivide(A,B) su

8、bplot(3,2,1); imshow(A);title(原图像 A) subplot(3,2,2); imshow(B);title(原图像 B) subplot(3,2,3); imshow(Z1);title(加法图像) subplot(3,2,4); imshow(Z2);title(减法图像) subplot(3,2,5); imshow(Z3);title(乘法图像) subplot(3,2,6); imshow(Z2);title(除法图像) 3、对一幅图像进行灰度改变,实现图像变亮、变暗和负片效果,在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示,注上文字标题。a=imread(f:1

9、.jpg); m = imadjust(a,0.5;1) ;%图像变亮 n = imadjust(a,0;0.5) ;%图像变暗 g=255-a;%负片效果 subplot(2,2,1);imshow(a);title(原图像) subplot(2,2,2);imshow(m);title(图像变亮) subplot(2,2,3);imshow(n);title(图像变暗)subplot(2,2,4);imshow(g);title(负片效果)框 架 三 层 框 架 三 层 , 局 部 为 二 层 钢 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落 地 式 钢 管 脚 手 架 局 部 为 二 层

10、 钢 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落 地 式 钢 管 脚 手 架 , 外 架 随 主 体 结 构 上 升 外 架 随 主 体 结 构 上 升 , 同 步 搭 设 同 步 搭 设 , 比 操 作 面 高 出 一 步 比 操 作 面 高 出 一 步 , 确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。4、熟识数字图像处理常用函数的运用,调出帮助文档查看其各种不同用法。方法：选择函数（函数所在区变暗）,点右键弹出菜单,选择Help on Selection五、试验总结分析图像的代数运算结果,分别陈述图像的加、减

11、、乘、除运算可能的应用领域。5 / 25 试验四 常用图像增加方法 一、试验目的1、熟识并驾驭 MATLAB 图像处理工具箱的运用； 2、理解并驾驭常用的图像的增加技术。二、试验环境 MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或 WIN2000 计算机 三、相关学问 1 imnoise imnoise 函数用于对图像生成模拟噪声,如： i=imread(e:w01.tif); j=imnoise(i,gaussian,0,0.02);模拟均值为 0 方差为 0.02 的高斯噪声, j=imnoise(i,salt&pepper, 0.04) 模拟叠加密度为 0.04 的椒盐噪声 2

12、 fspecial fspecial 函数用于产生预定义滤波器,如： h=fspecial(sobel);%sobel 水平边缘增加滤波器 h=fspecial(gaussian);%高斯低通滤波器 h=fspecial(laplacian);%拉普拉斯滤波器 h=fspecial(log);%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器 h=fspecial(average);%均值滤波器 3 基于卷积的图像滤波函数 imfilter 函数, filter2 函数,二维卷积 conv2 滤波,都可用于图像滤波,用法类似,如： i=imread(e:w01.tif); h=1,2,1;0,0,0;-1,-2,

13、-1;%产生 Sobel 算子的水平方向模板 j=filter2(h,i); 或者 ：h = fspecial(‘prewitt’) I = imread(cameraman.tif); imshow(I);H = fspecial(prewitt‘); %预定义滤波器 M = imfilter(I,H); imshow(M)或者： i=imread(e:w01.tif); h=1,1,1;1,1,1;1,1,1; h=h/9; j=conv2(i,h); 4 其他常用滤波举例框 架 三 层 框 架 三 层 , 局 部 为 二 层 钢 构 。本 工 程 外

14、脚 手 架 采 用 落 地 式 钢 管 脚 手 架 局 部 为 二 层 钢 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落 地 式 钢 管 脚 手 架 , 外 架 随 主 体 结 构 上 升 外 架 随 主 体 结 构 上 升 , 同 步 搭 设 同 步 搭 设 , 比 操 作 面 高 出 一 步 比 操 作 面 高 出 一 步 , 确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。（1）中值滤波 medfilt2 函数用于图像的中值滤波,如： i=imread(e:w01.tif); j=medfilt2(i,M N);

15、对矩阵 i 进行二维中值滤波,领域为 M*N,缺省值为 3*3 （2）利用拉氏算子锐化图像, 如: i=imread(e:w01.tif); j=double(i); h=0,1,0;1,-4,0;0,1,0;%拉氏算子 k=conv2(j,h,same);三、试验步骤 1、采纳二维中值滤波函数 medfilt2 对受椒盐噪声干扰的图像滤波,窗口分别采纳 3*3,5*5,7*7 I = imread(f:lena.png); J = imnoise(I,salt & pepper,0.04); K1 = medfilt2(J,3 3);%对矩阵 i 进行二维中值滤波,领域为 3*3K2

16、 = medfilt2(J,5 5); K3 = medfilt2(J,7 7); subplot(2,2,1);imshow(J);title(椒盐噪声干扰图像) subplot(2,2,2);imshow(K1);title(领域为 3*3 二维中值滤波) subplot(2,2,3);imshow(K2);title(领域为 5*5 二维中值滤波)subplot(2,2,4);imshow(K3);title(领域为 7*7 二维中值滤波) 2、采纳 MATLAB 中的函数 filter2 对受噪声干扰的图像进行均值滤波 I = imread(f:lena.png); j=imnoise

17、(i,gaussian,0,0.02);%模拟均值为 0 方差为 0.02 的高斯噪声, M= filter2(fspecial(average,9),J)/255; %模板尺寸为 9 subplot(2,1,1);imshow(j);title(噪声干扰图像) subplot(2,1,2);imshow(M);title(改进后的图像)3、采纳三种不同算子对图像进行锐化处理。i=imread(f:1.jpg)7 / 25 I=rgb2gray(s) H=fspecial(sobel)%应用 Sobel 算子锐化图像 I1=filter2(H,I)%Sobel 算子滤波锐化 H=fspecia

18、l(prewitt)%应用 prewitt 算子锐化图像 I2=filter2(H,I)%prewitt 算子滤波锐化 H=fspecial(log)%应用 log 算子锐化图像 I3=filter2(H,I)%log 算子滤波锐化 subplot(2,2,1);imshow(i);title(原图像) subplot(2,2,2);imshow(I1);title(Sobel 算子锐化图像) subplot(2,2,3);imshow(I2);title(prewitt 算子锐化图像)subplot(2,2,4);imshow(I3);title(log 算子锐化图像) 四、试验总结1、比较

19、不同平滑滤波器的处理效果,分析其优缺点2、比较不同锐化滤波器的处理效果,分析其优缺点框 架 三 层 框 架 三 层 , 局 部 为 二 层 钢 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落 地 式 钢 管 脚 手 架 局 部 为 二 层 钢 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落 地 式 钢 管 脚 手 架 , 外 架 随 主 体 结 构 上 升 外 架 随 主 体 结 构 上 升 , 同 步 搭 设 同 步 搭 设 , 比 操 作 面 高 出 一 步 比 操 作 面 高 出 一 步 , 确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。确 保 主 体 及 外 装 修 的 正

20、 常 安 全 施 工 。试验 五 图像 复原和图像分割 一、试验目的1、熟识并驾驭 MATLAB 图像处理工具箱的运用； 2、理解并驾驭常用的图像的复原和分割技术。二、试验环境 MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或 WIN2000 计算机 三、相关学问 1 deconvwnr 维纳滤波, 用法：J = deconvwnr(I,PSF,NSR)用维纳滤波算法对图片 I 进行图像复原后返回图像 J。I 是一个 N 维数组。PSF 是点扩展函数的卷积。NSP 是加性噪声的噪声对信号的功率比。如：I = im2double(imread(cameraman.tif);imshow(I);t

21、itle(Original Image );%模拟运动模糊 Matlab 中文论坛LEN = 21;THETA = 11;PSF = fspecial(motion, LEN, THETA);blurred = imfilter(I, PSF, conv, circular);figure, imshow(blurred)%复原图像 www.iLoveMwnr2 = deconvwnr(blurred_noisy, PSF);figure, imshow(wnr2)title(Restoration of Blurred) 2 edge检测灰度或者二值图像的边缘,返回一个二值图像,1 像素是检

22、测到的边缘,0 像素是非边缘。用法：BW = edge(I,sobel,thresh,direction), I 为检测对象；边缘检测算子可用 sobel,roberts,prewitt,zerocross,log,canny； thresh 指定阈值,检测时忽视全部小于阈值的边缘,默认自动选择阈值；direction 方向,在所指定的方向 direction 上,用 算子进行边缘检测horizontal(水平方向)、vertical(垂直方向)或 both(两个方向)。如：I = imread(circuit.tif);BW1 = edge(I,prewitt);imshow(BW1);3

23、strel 创建形态学结构元素。用法：SE = STREL(arbitrary,NHOOD,HEIGHT) 创建一个指定领域的非平面结构化元素。HEIGHT 是一个矩阵,大小和 NHOOD 相同,他指定了 NHOOD 中任何非零元素的高度值。SE = STREL(ball,R,H,N) 创建一个空间椭球状的结构元素,其 X-Y 平面半径为 R,高度为 H。R 必需为非负整数,H 是一个实数。N 必需为一个非负偶数。当 N>0 时此球形结构元素由一系列空间线段结构元素来近似。SE = STREL(diamond,R) 创建一个指定大小 R 平面钻石形态的结构化元素。R 是从结构化元素原点到

24、其点的距离,必需为非负整数。SE = STREL(disk,R,N) 创建一个指定半径 R 的平面圆盘形的结构元素。这里 R 必需是非负整数. N 须是 0, 4, 6, 8.当 N 大于 0 时,圆盘形结构元素由一组 N(或 N+2)个周期线结构元素来近似。当 N 等于 0 时,不运用近似,即结构元素的全部像素是由到中心像素距离小于等于 R 的像素组成。N 可以被忽视,此时缺省值是 4。注: 形态学操作在 N>0 状况下要快于 N=0 的情形。如：se1 = strel(square,11) % 11 乘以 11 的正方形 4 imerode9 / 25 腐蚀图像 用法：IM2 = i

25、merode(IM,SE) 腐蚀灰度、二进制或压缩二进制图像 IM ,返回腐蚀图像 IM2 。参数 SE 是函数 strel 返回的一个结构元素体或是结构元素体阵列。如：运用一个盘状结构元素腐蚀一幅二进制图像。originalBW = imread(circles.png);se = strel(disk,11);erodedBW = imerode(originalBW,se);imshow(originalBW), figure, imshow(erodedBW)5 imdilate 膨胀图像 用法：IM2 = imdilate(IM, SE)膨胀灰度图像、二值图像、或者打包的二值图像 I

26、M,返回膨胀图像 M2。变量 SE 是一个结构元素或者一个结构元素的数组,其是通过 strel 函数返回的。如：利用一个运行结构元素膨胀灰度图像。I = imread(cameraman.tif);se = strel(ball,5,5);I2 = imdilate(I,se);imshow(I), title(Original)figure, imshow(I2), title(Dilated) 三、试验步骤 1、产生运动模糊图像,运用维纳滤波进行图像复原,显示结果。i=imread(f:1.jpg) I=rgb2gray(s) I = im2double(I);%模拟运动模糊 LEN =

27、21; THETA = 11; PSF = fspecial(motion, LEN, THETA);blurred = imfilter(I, PSF, conv, circular); %复原图像 wnr2 = deconvwnr(blurred, PSF);subplot(1,2,1);imshow(blurred);title(运动模糊图像) subplot(1,2,2);imshow(wnr2);title(复原图像)2、采纳三种不同算子检测图像边缘,显示结果。i=imread(f:1.jpg) BW1 = edge(I,prewitt);BW2 = edge(I,zerocross

28、); BW3 = edge(I,canny); subplot(2,2,1);imshow(i);title(原图像) subplot(2,2,2);imshow(BW1);title(prewitt 边缘图) subplot(2,2,3);imshow(BW2);title(zerocross 边缘图)subplot(2,2,4);imshow(BW3);title(canny 边缘图)框 架 三 层 框 架 三 层 , 局 部 为 二 层 钢 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落 地 式 钢 管 脚 手 架 局 部 为 二 层 钢 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落 地

29、式 钢 管 脚 手 架 , 外 架 随 主 体 结 构 上 升 外 架 随 主 体 结 构 上 升 , 同 步 搭 设 同 步 搭 设 , 比 操 作 面 高 出 一 步 比 操 作 面 高 出 一 步 , 确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。 3、对二值图像分别进行方形模板 3*3 和 5*5 的膨胀和腐蚀操作,显示结果。a=imread(f:1.jpg) i = rgb2gray(a) I = im2bw(a,0.5) se3 = strel(disk,3);erodedBW1 = imerode(I,

30、se3);se4 = strel(disk,5);erodedBW2 = imerode(I,se4);se1 = strel(ball,3,3);I1 = imdilate(a,se1);se2 = strel(ball,5,5);I2 = imdilate(a,se2);subplot(2,2,1);imshow(I1);title(3*3 膨胀图像) subplot(2,2,2);imshow(I2);title(5*5 膨胀图像) subplot(2,2,3);imshow(erodedBW1);title(3*3 腐蚀图像)subplot(2,2,4);imshow(erodedBW

31、2);title(5*5 腐蚀图像)11 / 25 试验 六 图像 处理实际应用 一、实 验目的 1、熟识并驾驭 MATLAB 图像处理工具箱的运用； 2、理解并驾驭常用的图像处理技术。二、试验环境 MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或 WIN2000 计算机 三 、试验 内容 调试运行下列程序,分析程序,对每条语句给出注释,并显示最终执行结果。总结算法思想及优缺点. I=imread(Car.jpg); y,x,z=size(I); myI=double(I); % RGB to HSI% tic % Y 方向 % Blue_y=zeros(y,1); for i=1:y for

32、 j=1:x if(myI(i,j,1)<=30)&&(myI(i,j,2)<=62)&&(myI(i,j,2)>=51)&&(myI(i,j,3)<=142)&&(myI(i,j,3)>=119) % 蓝色 RGB 的灰度范围Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;end endend temp MaxY=max(Blue_y);% Y 方向车牌区域确定 PY1=MaxY; while (Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1)PY1=PY1-1

33、; end PY2=MaxY; while (Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y)PY2=PY2+1; end IY=I(PY1:PY2,:,:);% X 方向 %Blue_x=zeros(1,x);for j=1:x for i=PY1:PY2 if(myI(i,j,1)<=30)&&(myI(i,j,2)<=62)&&(myI(i,j,2)>=51)&&(myI(i,j,3)<=142)&&(myI(i,j,3)>=119)Blue_x(1,j)= Bl

34、ue_x(1,j)+1; end endendPX1=1; while (Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x)PX1=PX1+1; end PX2=x; while (Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1)PX2=PX2-1; end PX1=PX1-2; % 对车牌区域的修正 PX2=PX2+2;Plate=I(PY1:PY2,PX1-2:PX2,:); t=toc % 读取计时 % figure,imshow(I); figure,plot(Blue_y);grid figure,plot(Blue_x)

35、;grid框 架 三 层 框 架 三 层 , 局 部 为 二 层 钢 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落 地 式 钢 管 脚 手 架 局 部 为 二 层 钢 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落 地 式 钢 管 脚 手 架 , 外 架 随 主 体 结 构 上 升 外 架 随 主 体 结 构 上 升 , 同 步 搭 设 同 步 搭 设 , 比 操 作 面 高 出 一 步 比 操 作 面 高 出 一 步 , 确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。figure,imshow(IY);添加注释和改正

36、后的程序：I=imread(f:Car.jpg);%读取图片 y,x,z=size(I);%给定图片大小 myI=double(I);%返回双精度值 % RGB to HSI% tic%计时起先 % Y 方向 % Blue_y=zeros(y,1);%一列全零矩阵 for i=1:y%给定 i 的范围for j=1:x%给定 j 的范围 if(myI(i,j,1)<=30)&&(myI(i,j,2)<=62)&&(myI(i,j,2)>=51)&&(myI(i,j,3)<=142)&&(myI(i,j,3)

37、>=119) % 蓝色 RGB 的灰度范围Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1; % y 矩阵加一end endend temp MaxY=max(Blue_y);% Y 方向车牌区域确定 PY1=MaxY;%y 矩阵的最大元素 while (Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1)% 确定蓝色 RGB Blue_y 所在位置 PY1=PY1-1; %对车牌区域的修正,向上调整 end PY2=MaxY; %y 矩阵的最大元素while (Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y) %确定蓝色

38、RGB Blue_y 所在位置 PY2=PY2+1; %对车牌区域的修正向下调整 end IY=I(PY1:PY2,:,:);%行的范围% X 方向 %Blue_x=zeros(1,x); %一行全一矩阵 for j=1:x%给定 j 的取值范围 for i=PY1:PY2%给定 i 的取值范围 if(myI(i,j,1)<=30)&&(myI(i,j,2)<=62)&&(myI(i,j,2)>=51)&&(myI(i,j,3)<=142)&&(myI(i,j,3)>=119)%调整 I 中的范围Bl

39、ue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; % Blue_x 的矩阵加一end endendPX1=1;%当 PX1 等于 1 时 while (Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x) % 确定蓝色 RGB Blue_x 的位置 PX1=PX1+1; %对车牌区域的修正向下调整 end PX2=x; %当 PX2 等于 x 时 while (Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1) %确定蓝色 RGB Blue_x 的位置PX2=PX2-1; %对车牌区域的修正向下调整 end PX1=PX1-2; %

40、对车牌区域的修正 PX2=PX2+2; %对车牌区域的修正Plate=I(PY1:PY2,PX1-2:PX2,:);%矩阵行列的范围t=toc % 读取计时 % figure,imshow(I);%创建图像窗口,显示图像 I figure,plot(Blue_y);grid%创建图像窗口,绘制 Blue_y 图像,画出网格线 figure,plot(Blue_x);grid%创建图像窗口,绘制 Blue_x 图像,画出网格线 figure,imshow(Plate); %创建图像窗口,显示图像 Platet =0.563013 / 25框 架 三 层 框 架 三 层 , 局 部 为 二 层 钢

41、 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落 地 式 钢 管 脚 手 架 局 部 为 二 层 钢 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落 地 式 钢 管 脚 手 架 , 外 架 随 主 体 结 构 上 升 外 架 随 主 体 结 构 上 升 , 同 步 搭 设 同 步 搭 设 , 比 操 作 面 高 出 一 步 比 操 作 面 高 出 一 步 , 确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。15 / 25框 架 三 层 框 架 三 层 , 局 部 为 二 层 钢 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落

42、 地 式 钢 管 脚 手 架 局 部 为 二 层 钢 构 。本 工 程 外 脚 手 架 采 用 落 地 式 钢 管 脚 手 架 , 外 架 随 主 体 结 构 上 升 外 架 随 主 体 结 构 上 升 , 同 步 搭 设 同 步 搭 设 , 比 操 作 面 高 出 一 步 比 操 作 面 高 出 一 步 , 确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。确 保 主 体 及 外 装 修 的 正 常 安 全 施 工 。17 / 25 试验二图像基本操作 一、试验目的 1、熟识及驾驭图像的采样原理,实现图像的采样过程,进行图像的灰度转换。 2、理解直方图的概念及应用,实现图像直方图

43、的显示,及通过直方图均衡和直方图规定化方法对图像进行修正。二、试验环境 MATLAB 6.5 以上版本 、WIN XP 或 WIN2000 计算机 三、 相关 函数 l 图像的增加 1、 直方图 imhist 函数用于数字图像的直方图计算或显示, imhist(I, n)计算和显示图像 I 的直方图,n 为指定的灰度级数目,默认为 256。假如 I 是二值图像,那么 n 仅有两个值。counts,x = imhist(.)返回直方图数据向量 counts,相应的色调值向量 x。如： i=imread(e:w01.tif); imhist(i); 2 、直方图均衡化 histeq 函数用于数字图

44、像的直方图均衡化, J = histeq(I, n)均衡化后的级数 n,缺省值为 64。J = histeq(I, hgram) "直方图规定化",即将原是图象 I 的直方图变换成用户指定的向量 hgram (即指定另一幅图像的直方图数据向量)。如： i=imread(e:w01.tif); j=histeq(i,N);对图像 i 执行均衡化,得到具有 N 个灰度级的灰度图像 j,N 缺省值为 64 3、 灰度调整 imadjust 函数用于数字图像的灰度或颜色调整, J = imadjust(I) 将灰度图像 I 中的亮度值映射到 J 中的新值并使 1 的数据是在低高强度

45、和饱和,这增加了输出图像 J 的对比度值。J = imadjust(I,low_in; high_in,low_out; high_out)将图像 I 中的亮度值映射到 J 中的新值,即将 low_in 至 high_in 之间的值映射到 low_out 至 high_out 之间的值。low_in 以下与 high_in 以上的值被剪切掉了,也就是说,low_in 以下的值映射到 low_out,high_in 以上的值映射到 high_out。它们都可以运用空的矩阵,默认值是0 1。如： i=imread(e:w01.tif); j=imadjust(i,0.3,0.7,);将图像 i 转换为 j,使灰度值从 0