数字图像与模式识别.doc

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1、数字图像与模式识别实验报告实验一 MATLAB图像处理基本操作一、实验目的1. 掌握MATLAB语言中图象数据与信息的读取方法；2. 掌握图像灰度调整二、实验要求1打开一个BMP文件2. 将其局部区域的灰度值进行改变3. 另存为一个新的BMP文件 4. 要求显示出原BMP图像和新BMP图像三、实验源程序clearI=imread(bit.bmp); %读入原图像subplot(1,2,1);imshow(I); %显示原始图像title(原始BMP图像);J=imadjust(I,0.3,0.7,); %调整图像灰度值imwrite(J,newbit.bmp); %另存为新图像subplot(

2、1,2,2);imshow(J); %显示局部灰度改变后的图像title(局部灰度改变后的图像);四、实验结果五、实验总结1. 掌握MATLAB基本图像读入读出操作，以及对图像灰度改变的操作。2. 初步熟悉了MATLAB工具软件对图像处理的应用。实验二 图像低通、高通滤波一、实验内容1.对图像进行傅里叶变换，显示其频谱图2.用理想滤波器对图像进行低通、高通滤波3.编程实现图像DCT高低通滤波，并与傅里叶的结果比较。4.尝试傅里叶压缩二、实验目的学会用Matlab软件对图像傅里叶变换；对图像进行低、高通滤波，观察频谱和图像变化。三、实验部分源程序1高通、低通滤波d0=30; %低通滤波截止频率,

3、可以修改取值g0=20; %高通滤波截止频率,可以修改取值yd=zeros(m,n);yg=zeros(m,n);%理想低通滤波%for i=1:1:m; for j=1:1:n; if(sqrt(i-n1)2+(j-n2)2)g0) yg(i,j)=J(i,j); end endendYD=fftshift(yd); YG=fftshift(yg); YDD=uint8(abs(ifft2(YD); %理想低通滤波后图像YGG=uint8(abs(ifft2(YG); %理想高通滤波后图像%理想DCT高通低通滤波d=dct2(I);n1 n2=size(I);for i=1:n1 for j

4、=1:n2 if(i25)&(j25) d(i,j)=d(i,j); else d(i,j)=0; end endendg=idct2(d);figure(3)subplot(1,2,1);imshow(uint8(g);title(DCT低通滤波后的图像);e=dct2(I);for i=1:n1 for j=1:n2 if(i25)&(jDist(x,y+1) % D(x)=Dist(x,y+1); end endend%求最小值的坐标点min0=D(1); % min0为最小值for i=1:M-m-1 if(min0D(i+1) min0=D(i+1); endend%最小值匹配for

5、 x=1:M-m for y=1:N-n-1 if(min0 = Dist(x,y) x % 实时图像的坐标 y P=I(x:x+m-1,y:y+n-1); M(1:M,1:N)=100; M(x:x+m-1,y:y+n-1)=P; end endendfigure(1);figure(1);subplot(1,2,1)imshow(I,);title(原始图像);subplot(1,2,2)imshow(uint8(M);title(匹配结果);四、实验结果1.运行Work.m；在产生的图像中用鼠标选取矩形区域作为匹配模板；2.双击该模板开始SSDA算法匹配。查找匹配矩阵在图像中的像素位置（

6、226，290）五、实验总结1算法精确度较高，选取模板匹配过程准确，速度尚可；2通过该实验更好地掌握了图像匹配的算法原理以及步骤，学会了应用imcrop函数抓图。课程总结通过为期一学期的学习，使我从一个数字图像小白，慢慢的了解了数字图像的处理原理及具体编程操作原理。从一开始对MATLAB处理图像的一穷二白，到现在可以摸索着使用它来编程处理图像。总体上王老师讲课还是很风趣幽默的，也许是因为排课的缘故吧，下午上课的时候，自己注意力有时总是不能集中，嘿嘿。 提点建议吧，王老师的这门课，个人感觉，理论讲的有点多，有时候使人听完后不知道在实际操作时如何应用。希望以后能够结合具体案例，来多讲一下实际操作中的方法和思路。学期末最后的那几节课结合了车牌识别的案例讲的挺好，不仅普及了车牌的一般知识，还丰富了车牌识别应用时所遇到的各种问题，使同学们能够对设计一个完整系统有了一个比较全面的了解。总之，本学期，通过这个门课，自己学习了很多的知识，自己动手操作，完成老师留下的作业，对图像处理这门课有了比较全面的认识。最后，感谢王卫江老师这一学期的细心指导，祝您身体健康、工作顺利。16