修改数字图像处理实验_说课材料.doc

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1、Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。修改数字图像处理实验_-目录实验一MATLAB数字图像处理初步1实验二图像的代数运算5实验三图像增强灰度变换5实验四图像增强直方图变换5实验五图像增强空域滤波5实验六图像的傅立叶变换5实验七图像增强频域滤波5实验八彩色图像处理5实验九图像分割5实验十形态学运算5附录MATLAB简介5-实验一MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。2熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。3掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。4掌握

2、如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。5图像间如何转化。二、实验原理1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；

3、将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。图1图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MATLAB把其处理为4类： 亮度图像(Intensityimages) 二值图像(Binaryimages) 索引图像(Indexedimages) RGB图像(RGBimages)(1)亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围

4、分别是0，255和0，65536。若图像是double类，则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是0，1(2)二值图像一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。而一幅取值只包含0和1的uint8类数组，在MATLAB中并不认为是二值图像。使用logical函数可以把数值数组转化为二值数组或逻辑数组。创建一个逻辑图像，其语法为：B=logical(A)其中，B是由0和1构成的数值数组。要测试一个数组是否为逻辑数组，可以使用函数:islogical(c)若C是逻辑数组，则该函数返回1；否则，返回0。(3)索引图像索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下，颜色都是预先定义的，并

5、且可供选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。(4)RGB图像一幅RGB图像就是彩色像素的一个MN3数组，其中每一个彩色相似点都是在特定空间位置的彩色图像相对应的红、绿、蓝三个分量。按照惯例，形成一幅RGB彩色图像的三个图像常称为红、绿或蓝分量图像。令fR，fG和fB分别代表三种RGB分量图像。一幅RGB图像就利用cat(级联)操作将这些分量图像组合成彩色图像：rgb_image=cat(3,fR,fG,fB)在操作中，图像按顺序放置。2、数据类和图

6、像类型间的转化表1中列出了MATLAB和IPT为表示像素所支持的各种数据类。表中的前8项称为数值数据类，第9项称为字符类，最后一项称为逻辑数据类。工具箱中提供了执行必要缩放的函数(见表2)。以在图像类和类型间进行转化。表1-1MATLAB和IPT支持数据类型名称描述double双精度浮点数，范围为uint8无符号8比特整数，范围为0255uint16无符号16比特整数，范围为065536uint32无符号32比特整数，范围为04294967295int8有符号8比特整数，范围为-128127int16有符号16比特整数，范围为-3276832767int32有符号32比特整数，范围为-2147

7、4836482147483647single单精度浮点数，范围为char字符logical值为0或1表1-2格式转换函数名称将输入转化为有效的输入图像数据类im2uint8uint8logical,uint8,uint16和doulbeim2uint16uint16logical,uint8,uint16和doulbemat2graydouble,范围为01doubleim2doubledoublelogical,uint8,uint16和doulbeim2bwlogicaluint8,uint16和double下面给出读取、压缩、显示一幅图像的程序(%后面的语句属于标记语句，编程时可不用输入

8、)I=imread(原图像名.tif);%读入原图像,tif格式whosI%显示图像I的基本信息imshow(I)%显示图像%这种格式知识用于jpg格式，压缩存储图像，q是0-100之间的整数imfinfofilenameimwrite(I,filename.jpg,quality,q);imwrite(I,filename.bmp);%以位图（BMP）的格式存储图像%显示多幅图像，其中n为图形窗口的号数figure(n),imshow(filename);gg=im2bw(I);%将图像转为二值图像figure,imshow(gg)%显示二值图像三、实验内容及步骤1利用imread()函数读

9、取一幅图像，假设其名为flower.tif，存入一个数组中；2利用whos命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；3利用imshow()函数来显示这幅图像；4利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；5利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为flower.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，quality,q),q取0-100。6同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flower.bmp。7用imread()读入图像：Lenna.jpg和camema.jpg；8用i

10、mfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg的大小；9用figure,imshow()分别将Lenna.jpg和camema.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。10用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。11将每一步的函数执行语句拷贝下来，写入实验报告，并且将得到第3、9、10步得到的图像效果拷贝下来。四、考核要点1、熟悉在MATLAB中如何读入图像、如何获取图像文件的相关信息、如何显示图像及保存图像等，熟悉相关的处理函数。2、明确不同的图像文件格式，由于其具体的图像存储方式不同，所以文件的大小不同，因此当对同一幅图像来说，有相

11、同的文件大小时，质量不同。五、实验仪器与软件(1)PC计算机(2)MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(ImageProcessingToolbox)(3)实验所需要的图像六、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和源代码，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。七、思考题(1)简述MatLab软件的特点。(2)MatLab软件可以支持哪些图像文件格式？(3)说明函数imread的用途格式以及各种格式所得到图像的性质。(4)为什么用I=imread(lena.bmp)命令得到的图像I不可以进行算术运算？八、实验图像Fig.1flower.

12、jpgFig.2elephant.jpgFig.3Lenna.jpgFig.4camema.jpg实验二图像的代数运算一、实验目的1了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。2体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。二、实验原理图像的代数运算是图像的标准算术操作的实现方法，是两幅输入图像之间进行的点对点的加、减、乘、除运算后得到输出图像的过程。如果输入图像为A(x,y)和B(x,y)，输出图像为C(x,y)，则图像的代数运算有如下四种形式：C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)C(x,y)=A(x,y

13、)/B(x,y)图像的代数运算在图像处理中有着广泛的应用，它除了可以实现自身所需的算术操作，还能为许多复杂的图像处理提供准备。例如，图像减法就可以用来检测同一场景或物体生产的两幅或多幅图像的误差。使用MATLAB的基本算术符(+、-、*、/等)可以执行图像的算术操作，但是在此之前必须将图像转换为适合进行基本操作的双精度类型。为了更方便地对图像进行操作，MATLAB图像处理工具箱包含了一个能够实现所有非稀疏数值数据的算术操作的函数集合。下表列举了所有图像处理工具箱中的图像代数运算函数。表2-1图像处理工具箱中的代数运算函数函数名功能描述Imabsdiff两幅图像的绝对差值Imadd两幅图像的加法

14、Imcomplement补足一幅图像Imdivide两幅图像的除法Imlincomb计算两幅图像的线性组合Immultiply两幅图像的乘法imsubtract两幅图像的减法使用图像处理工具箱中的图像代数运算函数无需再进行数据类型间的转换，这些函数能够接受uint8和uint16数据，并返回相同格式的图像结果。虽然在函数执行过程中元素是以双精度进行计算的，但是MATLAB工作平台并不会将图像转换为双精度类型。代数运算的结果很容易超出数据类型允许的范围。例如，uint8数据能够存储的最大数值是255，各种代数运算尤其是乘法运算的结果很容易超过这个数值，有时代数操作（主要是除法运算）也会产生不能用

15、整数描述的分数结果。图像的代数运算函数使用以下截取规则使运算结果符合数据范围的要求：超出数据范围的整型数据将被截取为数据范围的极值，分数结果将被四舍五入。例如，如果数据类型是uint8，那么大于255的结果（包括无穷大inf）将被设置为255。注意：无论进行哪一种代数运算都要保证两幅输入图像的大小相等，且类型相同。三、实验步骤1图像的加法运算图像相加一般用于对同一场景的多幅图像求平均效果，以便有效地降低具有叠加性质的随机噪声。直接采集的图像品质一般都较好，不需要进行加法运算处理，但是对于那些经过长距离模拟通讯方式传送的图像（如卫星图像），这种处理是必不可少的。在MATLAB中，如果要进行两幅图

16、像的加法，或者给一幅图像加上一个常数，可以调用imadd函数来实现。imadd函数将某一幅输入图像的每一个像素值与另一幅图像相应的像素值相加，返回相应的像素值之和作为输出图像。imadd函数的调用格式如下：Z=imadd（X，Y）其中，X和Y表示需要相加的两幅图像，返回值Z表示得到的加法操作结果。图像加法在图像处理中应用非常广泛。例如，以下代码使用加法操作将图2.1中的(a)、(b)两幅图像叠加在一起：I=imread(flower1.jpg);subplot(1,3,1);imshow(I);J=imread(flower2.jpg);subplot(1,3,2);imshow(J);k=i

17、madd(I,J);subplot(1,3,3);imshow(k)叠加结果如图2.2所示。图2.2叠加后的图像效果给图像的每一个像素加上一个常数可以使图像的亮度增加。例如，以下代码将增加图3(a)所示的RGB图像的亮度，加亮后的结果如图3(b)所示。RGB=imread(flower.jpg);%RGB=imread(cameraman.tif)；RGB2=imadd(RGB,50);RGB3=imsubtract(RGB,50);subplot(1,3,1);imshow(RGB);subplot(1,3,2);imshow(RGB2);subplot(1,3,3);imshow(RGB3

18、);图2.3亮度增加与变暗两幅图像的像素值相加时产生的结果很可能超过图像数据类型所支持的最大值，尤其对于uint8类型的图像，溢出情况最为常见。当数据值发生溢出时，imadd函数将数据截取为数据类型所支持的最大值，这种截取效果称之为饱和。为了避免出现饱和现象，在进行加法计算前最好将图像转换为一种数据范围较宽的数据类型。例如，在加法操作前将uint8图像转换为uint16类型。2图像的减法运算图像减法也称为差分方法，是一种常用于检测图像变化及运动物体的图像处理方法。图像减法可以作为许多图像处理工作的准备步骤。例如，可以使用图像减法来检测一系列相同场景图像的差异。图像减法与阈值化处理的综合使用往往

19、是建立机器视觉系统最有效的方法之一。在利用图像减法处理图像时往往需要考虑背景的更新机制，尽量补偿由于天气、光照等因素对图像显示效果造成的影响。在MATLAB中，使用imsubtract函数可以将一幅图像从另一幅图像中减去，或者从一幅图像中减去一个常数。imsubtract函数将一幅输入图像的像素值从另一幅输入图像相应的像素值中减去，再将这个结果作为输出图像相应的像素值。imsubtract函数的调用格式如下：Z=imsubtract(X,Y)；其中，Z是X-Y操作的结果。以下代码首先根据原始图像（如图2.4(a)所示）生成其背景亮度图像，然后再从原始图像中将背景亮度图像减去，从而生成图2.4(

20、b)所示的图像：I=imread(cameraman.tif)；background=imopen(I,strel(disk,15)；J=imsubtract(I,background)；subplot(1,2,1)；imshow(I)；subplot(1,2,2)；imshow(J)图2.4原始图像、减去背景图像如果希望从图像数据I的每一个像素减去一个常数，可以将上述调用格式中的Y替换为一个指定的常数值，例如：Z=imsubtract(I,50)；减法操作有时会导致某些像素值变为一个负数，对于uint8或uint16类型的数据，如果发生这种情况，那么imsubtract函数自动将这些负数截取

21、为0。为了避免差值产生负值，同时避免像素值运算结果之间产生差异，可以调用函数imabsdiff。imabsdiff将计算两幅图像相应像素差值的绝对值，因而返回结果不会产生负数。该函数的调用格式与imsubtract函数类似。3.图像的乘法运算两幅图像进行乘法运算可以实现掩模操作，即屏蔽掉图像的某些部分。一幅图像乘以一个常数通常被称为缩放，这是一种常见的图像处理操作。如果使用的缩放因子大于1，那么将增强图像的亮度，如果因子小于1则会使图像变暗。缩放通常将产生比简单添加像素偏移量自然得多的明暗效果，这是因为这种操作能够更好地维持图像的相关对比度。此外，由于时域的卷积或相关运算与频域的乘积运算对应，

22、因此乘法运算有时也被作为一种技巧来实现卷积或相关处理。在MATLAB中，使用immultiply函数实现两幅图像的乘法。immultiply函数将两幅图像相应的像素值进行元素对元素的乘法操作（MATLAB点乘），并将乘法的运算结果作为输出图形相应的像素值。immulitply函数的调用格式如下：Z=immulitply(X,Y)其中，Z=X*Y。例如，以下代码将使用给定的缩放因子对图2.5(a)所示的图像进行缩放，从而得到如图2.5(b)所示的较为明亮的图像：I=imread(moon.tif)；J=immultiply(I,1.2)；subplot(1,2,1)；imshow(I)；subp

23、lot(1,2,2)；imshow(J)；图2.5原图和乘以因子1.2的图像uint8图像的乘法操作一般都会发生溢出现象。Immultiply函数将溢出的数据截取为数据类型的最大值。为了避免产生溢出现象，可以在执行乘法操作之前将uint8图像转换为一种数据范围较大的图像类型，例如uint16。4图像的除法运算除法运算可用于校正成像设备的非线性影响，这在特殊形态的图像（如断层扫描等医学图像）处理中常常用到。图像除法也可以用来检测两幅图像间的区别，但是除法操作给出的是相应像素值的变化比率，而不是每个像素的绝对差异，因而图像除法也称为比率变换。在MATLAB中使用imdivide函数进行两幅图像的除

24、法。imdivide函数对两幅输入图像的所有相应像素执行元素对元素的除法操作（点除），并将得到的结果作为输出图像的相应像素值。imdivide函数的调用格式如下：Z=imdivide(X,Y)其中，Z=X/Y。例如，以下代码将图4所示的两幅图像进行除法运算，请将这个结果和减法操作的结果相比较，对比它们之间的不同之处：Rice=imread(rice.tif)；I=double(rice)；J=I*0.43+90；Rice2=uint8(J)；Ip=imdivide(rice,rice2)；Imshow(Ip,)；除法操作的结果如图2.6所示。图2.6原图和减背景后的图像相除的图像效果5图像的四

25、则代数运算可以综合使用多种图像代数运算函数来完成一系列的操作。例如，使用以下语句计算两幅图像的平均值：I=imread(rice.tif)；I2=imread(cameraman.tif)；K=imdivide(imadd(I,I2),2)；建议最好不要用这种方式进行图像操作，这是因为，对于uint8或uint16数据，每一个算术函数在将其输出结果传递给下一项操作之前都要进行数据截取，这个截取过程将会大大减少输出图像的信息量。执行图像四则运算操作较好的一个办法就是使用函数imlincomb。函数imlincomb按照双精度执行所有代数运算操作，而且仅对最好的输出结果进行截取，该函数的调用格式如

26、下：Z=imlincomb(A,X,B,Y,C)；其中，Z=A*X+B*Y+C。MATLAB会自动根据输入参数的个数判断需要进行的运算。例如，以下语句将计算Z=A*X+C：Z=imlincomb(A,X,C)而以下语句将计算Z=A*X+B*Y：Z=imlincomb(A,X,B,Y,)四、实验报告要求1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。2必须包括原始图像及其计算处理后的图像以及相应的解释。五、思考题由图像算术运算的运算结果，思考图像减法运算在什么场合上发挥优势？实验三图像增强灰度变换一、实验目的：1、了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识

27、，巩固所学理论知识。2、学会对图像直方图的分析。3、掌握直接灰度变换的图像增强方法。二、实验原理及知识点术语空间域指的是图像平面本身，在空间与内处理图像的方法是直接对图像的像素进行处理。空间域处理方法分为两种：灰度级变换、空间滤波。空间域技术直接对像素进行操作其表达式为g(x,y)=Tf(x,y)其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，T是对图像f进行处理的操作符，定义在点(x,y)的指定领域内。定义点(x,y)的空间邻近区域的主要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或长方形区域，。此区域的中心从原点(如左上角)开始逐像素点移动，在移动的同时，该区域会包含不同的领域。T应用于每个

28、位置(x,y)，以便在该位置得到输出图像g。在计算(x,y)处的g值时，只使用该领域的像素。灰度变换T的最简单形式是使用领域大小为11，此时,(x,y)处的g值仅由f在该点处的亮度决定，T也变为一个亮度或灰度级变化函数。当处理单设(灰度)图像时，这两个术语可以互换。由于亮度变换函数仅取决于亮度的值，而与(x,y)无关，所以亮度函数通常可写做如下所示的简单形式：s=T(r)其中，r表示图像f中相应点(x,y)的亮度，s表示图像g中相应点(x,y)的亮度。三、实验内容：1、图像数据读出2、计算并分析图像直方图3、利用直接灰度变换法对图像进行灰度变换下面给出灰度变化的MATLAB程序f=imread

29、(medicine_pic.jpg);g=imhist(f,256);%显示其直方图g1=imadjust(f,01,10);%灰度转换，实现明暗转换(负片图像)figure,imshow(g1)%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围01g2=imadjust(f,0.50.75,01);figure,imshow(g2)g=imread(point.jpg);h=log(1+double(g);%对输入图像对数映射变换h=mat2gray(h);%将矩阵h转换为灰度图片h=im2uint8(h);%将灰度图转换为8位图figure,imshow(h)四、实验仪器PC一台，MATLAB软件五、

30、实验图片Fig.1point.jpgFig.2medicine_pic.jpg实验四图像增强直方图变换一、 实验目的1掌握灰度直方图的概念及其计算方法；2熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程；3熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器；4掌握色彩直方图的概念和计算方法5利用MATLAB程序进行图像增强。二、 实验原理图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。本实验以直方图均衡化增强图像对比度的

31、方法为主要内容，其他方法同学们可以在课后自行联系。直方图是多种空间城处理技术的基础。直方图操作能有效地用于图像增强。除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行工具。直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有

32、象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。下面给出直方图均衡化增强图像对比度的MATLAB程序：I=imread(pollen.jpg);%读入原图像J=histeq(I);%对原图像进行直方图均衡化处理imshow(I);%显示原图像title(原图像);%给原图像加标题名%对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后的图像figure；imshow(J);%给直方图均衡化后的图像加标题名title(直方图均衡化后的图像

33、);%对直方图均衡化后图像进行屏幕控制；作一幅子图，并排两幅图的第1幅figure;subplot(1,2,1);imhist(I,64);%将原图像直方图显示为64级灰度title(原图像直方图);%给原图像直方图加标题名subplot(1,2,2);%作第2幅子图imhist(J,64);%将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度title(均衡变换后的直方图);%给均衡化后图像直方图加标题名处理后的图像直方图分布更均匀了，图像在每个灰度级上都有像素点。从处理前后的图像可以看出，许多在原始图像中看不清楚的细节在直方图均衡化处理后所得到的图像中都变得十分清晰。三、 实验步骤1打开计算机，启动M

34、ATLAB程序；程序组中“work”文件夹中应有待处理的图像文件；2调入“实验一”中获取的数字图像，并进行计算机均衡化处理；3显示原图像的直方图和经过均衡化处理过的图像直方图。4记录和整理实验报告四、 实验仪器1计算机；2MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）；4记录用的笔、纸。五、 实验报告内容1叙述实验过程；2提交实验的原始图像和结果图像。六、 思考题1直方图是什么概念？它反映了图像的什么信息？2直方图均衡化是什么意思？它的主要用途是什么？实验图片实验五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

35、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(1)学生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。(2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序：I=imread(electric.tif);J=imnoise(I,gauss,0.02);%添加高斯噪声J=imnoise(I,salt&pepper,0.02);(注意空格)%添加椒盐噪声ave1=fspecial(average,3);%产生33的均值模版ave

36、2=fspecial(average,5);%产生55的均值模版K=filter2(ave1,J)/255;%均值滤波33L=filter2(ave2,J)/255;%均值滤波55M=medfilt2(J,33);%中值滤波33模板N=medfilt2(J,44);%中值滤波44模板imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(K);figure,imshow(L);figure,imshow(M);figure,imshow(N);三、实验设备与软件(1)IBM-PC计算机系统(2)MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(ImageProcessingT

37、oolbox)(3)实验所需要的图片四、实验内容与步骤a)调入并显示原始图像Sample2-1.jpg。b)利用imnoise命令在图像Sample2-1.jpg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d）分别采用3x3和5x5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

38、)e）的步骤h）输出全部结果并进行讨论。五、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？六、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。七、实验图像electric.tif（原始图像）实验六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熟悉傅立叶变换的基本性质；3熟练掌握FFT变换方法及应用；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MATL

39、AB编程实现数字图像的傅立叶变换。6评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。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术的人来说，把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。2傅立叶（Fourier）变换的定义对于二维信号，二维Fourier变换定义为：逆变换：二维离散傅立叶变换为：逆变换：图像的傅立叶变换与一维信号的傅立叶变换变换一样，有快速算法，具体参见参考书目，有关傅立

40、叶变换的快速算法的程序不难找到。实际上，现在有实现傅立叶变换的芯片，可以实时实现傅立叶变换。3利用MATLAB软件实现数字图像傅立叶变换的程序：I=imread(原图像名.gif);%读入原图像文件imshow(I);%显示原图像fftI=fft2(I);%二维离散傅立叶变换sfftI=fftshift(fftI);%直流分量移到频谱中心RR=real(sfftI);%取傅立叶变换的实部II=imag(sfftI);%取傅立叶变换的虚部A=sqrt(RR.2+II.2);%计算频谱幅值A=（A-min(min(A)）/(max(max(A)-min(min(A)*225%归一化figure;%

41、设定窗口imshow(A);%显示原图像的频谱三、 实验步骤1 将图像内容读入内存；2 用Fourier变换算法，对图像作二维Fourier变换；3 将其幅度谱进行搬移，在图像中心显示；4 用Fourier系数的幅度进行Fourier反变换；5 用Fourier系数的相位进行Fourier反变换；6 比较4、5的结果，评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。7 记录和整理实验报告。四、 实验仪器1计算机；2MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）。4记录用的笔、纸。五、 实验报告内容1叙述实验过程；2提交实验的原始图像和结果图像。六、 思考题1傅里叶变换有哪些重要的性质?2图像的二维

42、频谱在显示和处理时应注意什么?七、实验图片number.tif实验七图像增强频域滤波一、 实验目的1掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波2掌握频域滤波的概念及方法3熟练掌握频域空间的各类滤波器4利用MATLAB程序进行频域滤波二、 实验原理及知识点频域滤波分为低通滤波和高通滤波两类，对应的滤波器分别为低通滤波器和高通滤波器。频域低通过滤的基本思想：G(u,v)=F(u,v)H(u,v)F(u,v)是需要钝化图像的傅立叶变换形式，H(u,v)是选取的一个低通过滤器变换函数，G(u,v)是通过H(u,v)减少F(u,v)的高频部分来得到的结果，运用傅立叶逆变换得到钝化后的图像。理想地通滤波器(ILP

43、F)具有传递函数：其中，为指定的非负数，为(u,v)到滤波器的中心的距离。的点的轨迹为一个圆。n阶巴特沃兹低通滤波器(BLPF)(在距离原点处出现截至频率)的传递函数为与理想地通滤波器不同的是，巴特沃兹率通滤波器的传递函数并不是在处突然不连续。高斯低通滤波器(GLPF)的传递函数为其中，为标准差。相应的高通滤波器也包括：理想高通滤波器、n阶巴特沃兹高通滤波器、高斯高通滤波器。给定一个低通滤波器的传递函数，通过使用如下的简单关系，可以获得相应高通滤波器的传递函数：利用MATLAB实现频域滤波的程序f=imread(room.tif);F=fft2(f);%对图像进行傅立叶变换%对变换后图像进行队

44、数变化，并对其坐标平移，使其中心化S=fftshift(log(1+abs(F);S=gscale(S);%将频谱图像标度在0-256的范围内imshow(S)%显示频谱图像h=fspecial(sobel);%产生空间sobel模版freqz2(h)%查看相应频域滤波器的图像PQ=paddedsize(size(f);%产生滤波时所需大小的矩阵H=freqz2(h,PQ(1),PQ(2);%产生频域中的sobel滤波器H1=ifftshift(H);%重排数据序列，使得原点位于频率矩阵的左上角imshow(abs(H),)%以图形形式显示滤波器figure,imshow(abs(H1),)g

45、s=imfilter(double(f),h);%用模版h进行空域滤波gf=dftfilt(f,H1);%用滤波器对图像进行频域滤波figure,imshow(gs,)figure,imshow(gf,)figure,imshow(abs(gs),)figure,imshow(abs(gf),)f=imread(number.tif);%读取图片PQ=paddedsize(size(f);%产生滤波时所需大小的矩阵D0=0.05*PQ(1);%设定高斯高通滤波器的阈值H=hpfilter(gaussian,PQ(1),PQ(2),D0);%产生高斯高通滤波器g=dftfilt(f,H);%对图像进行滤波figure,imshow(f)%显示原图像figure,imshow(g,)%显示滤波后图像三、 实验步骤：1调入并显示所需的图片；2利用MATLAB提供的低通滤波器实现图像信号的滤波运算，并与空间滤波进行比较。3利用MATLAB提供的高通滤波器对图像进行处理。4记录和整理实验报告。四、实验仪器1计算机；2MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）。4记录用的笔、纸。五、实验报告内容1叙述实验过程；2提交实验的原始图像和结果图像。六、实