數(shù)字圖像處理實驗Word版

1、華南理工大學(xué)數(shù)字圖像處理課程實驗報告實驗題目： 實驗1、數(shù)字圖像讀取及色彩、亮度對比度變化 姓名： 學(xué)號： 班級： 組別： 合作者： 指導(dǎo)教師： 實驗概述【實驗?zāi)康募耙蟆繉嶒災(zāi)康模?了解數(shù)字圖像的存儲格式，并學(xué)會對圖像的某些視覺特征作簡單處理。實驗要求：1 從最常用的“.BMP”圖像格式中讀取圖像數(shù)據(jù)；2 對數(shù)字圖像的表示方式（如RGB、YUV）及各種表示方式之間的轉(zhuǎn)換有初步了解；3 根據(jù)輸入?yún)?shù)改變數(shù)字圖像的色彩、亮度、對比度?！緦嶒灜h(huán)境】操作系統(tǒng)：Windows XP實驗平臺：Matlab實驗內(nèi)容【實驗過程】一、實驗步驟：1 利用工具（如ACDSee、PhotoShop）將Sample1

2、-1.jpg轉(zhuǎn)換為Sample1-1.bmp；2 將BMP圖像內(nèi)容讀入內(nèi)存數(shù)組；3 通過訪問數(shù)字圖像RGB三個通道的對應(yīng)矩陣，改變數(shù)字圖像的色彩；4 將數(shù)字圖像的RGB表示轉(zhuǎn)換為YUV表示；Y=0.30R+0.59G+0.11BU=0.70R-0.59G-0.11B1 / 23V=-0.30R-0.59G+0.89B5 通過訪問Y（亮度）通道，改變數(shù)字圖像的亮度；二、實驗圖像：三、實驗主要過程：1、讀入圖像，分離RGB三個通道，結(jié)果如下：代碼如下：% 讀入圖像并分離RGB，顯示；src = imread('sample1-1.bmp');r c d = size(src);R

3、= src;G = src;B = src;R(:,:,2) = zeros(r,c);R(:,:,3) = zeros(r,c);G(:,:,1) = zeros(r,c);G(:,:,3) = zeros(r,c);B(:,:,1) = zeros(r,c);B(:,:,2) = zeros(r,c);subplot(1,3,1);imshow(R); title('R分量');subplot(1,3,2);imshow(G); title('G分量');subplot(1,3,3);imshow(B); title('B分量');2、修改R

4、GB值（反色），改變圖像的色彩，結(jié)果如下：代碼如下：% 修改RGB的值（這時采用了反色），改變圖像的色彩；R(:,:,1) = 255 - R(:,:,1); % 為了進行后面的實驗，請注釋此行G(:,:,2) = 255 - G(:,:,2); % 為了進行后面的實驗，請注釋此行B(:,:,3) = 255 - B(:,:,3); % 為了進行后面的實驗，請注釋此行subplot(2,3,1);imshow(R); title('R分量反色');subplot(2,3,2);imshow(G); title('G分量反色');subplot(2,3,3);im

5、show(B); title('B分量反色');subplot(2,3,4);imshow(src); title('原圖');subplot(2,3,6);imshow(R+G+B); title('反色');3、將RGB轉(zhuǎn)為YUV，結(jié)果如下：代碼如下：R = double(R(:,:,1);G = double(G(:,:,2);B = double(B(:,:,3);Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B;U = -0.147*R - 0.289*G + 0.436*B;V = 0.615*R - 0.515*G -

6、 0.100*B;subplot(2,3,1);imshow(uint8(Y); title('Y分量');subplot(2,3,2);imshow(uint8(U); title('U分量');subplot(2,3,3);imshow(uint8(V); title('V分量');4、修改Y分量（這里除以1.5），重新由YUV轉(zhuǎn)為RGB，結(jié)果如下：代碼如下：Y = Y/1.5;R = Y + 1.140*V;G = Y - 0.395*U - 0.581*V;B = Y + 2.032*U;rgb(:,:,1) = uint8(R(:,:)

7、;rgb(:,:,2) = uint8(G(:,:);rgb(:,:,3) = uint8(B(:,:);subplot(2,3,4);imshow(rgb); title('修改亮度');小結(jié) 通過本次實驗，掌握了基本的圖像顏色空間變換，及簡單的圖像修改。指導(dǎo)教師評語及成績評語： 成績：           指導(dǎo)教師簽名：            &#

8、160;                                  批閱日期： 華南理工大學(xué)數(shù)字圖像處理課程實驗報告實驗題目： 實驗2、數(shù)字圖像空間域增強 姓名： 學(xué)號： 班級： 組別： 合作者： 指導(dǎo)教師： 實驗概述【實驗?zāi)康募耙蟆繉嶒災(zāi)康模?了解數(shù)字圖像的

9、灰度變換和g（0.4，0.6，0.8）校正。實驗要求：1. 了解圖像的灰度變換。2. 對圖像進行g(shù)校正?！緦嶒灜h(huán)境】操作系統(tǒng)：Windows XP實驗平臺：Matlab實驗內(nèi)容【實驗過程】一、實驗步驟：1. 利用工具（如ACDSee、PhotoShop）將圖像sample2-1.jpg轉(zhuǎn)換為sample2-1.bmp2. 將BMP圖像內(nèi)容讀入內(nèi)存數(shù)組。3. 對圖像進行校正g較正,分別取值為0.4,0.6,0.8.4. 調(diào)整圖像的灰度。二、實驗圖像：三、實驗主要過程：1、對源圖像進行標準化，使像素的RGB值的范圍為0到1代碼如下：src = imread('sample2-1.bmp&#

10、39;);src = double(src);src = src / 256.0;2、對源圖像的各像素，采用不同的珈瑪值進行校正，并顯示比較，結(jié)果如下：代碼如下：gamma0p4 = uint8(src.(1/0.4).*256.0);gamma0p6 = uint8(src.(1/0.6).*256.0);gamma0p8 = uint8(src.(1/0.8).*256.0);subplot(2,2,1);imshow(src); title('源圖像');subplot(2,2,2);imshow(gamma0p4); title('0.4');subpl

11、ot(2,2,3);imshow(gamma0p4); title('0.6');subplot(2,2,4);imshow(gamma0p4); title('0.8');小結(jié) 通過本次實驗，掌握了珈瑪校正的原理及操作方法。指導(dǎo)教師評語及成績評語： 成績：           指導(dǎo)教師簽名：             

12、0;                                 批閱日期： 華南理工大學(xué)數(shù)字圖像處理課程實驗報告實驗題目： 實驗3、數(shù)字圖像的噪聲去除 姓名： 學(xué)號： 班級： 組別： 合作者： 指導(dǎo)教師： 實驗概述【實驗?zāi)康募耙蟆繉嶒災(zāi)康模?學(xué)會用濾波器去除圖像中的噪聲。

13、實驗要求：1 用均值濾波器去除圖像中的噪聲；2 用中值濾波器去除圖像中的噪聲；3 比較兩種方法的處理結(jié)果【實驗環(huán)境】操作系統(tǒng)：Windows XP實驗平臺：Matlab實驗內(nèi)容【實驗過程】一、實驗步驟：1 將BMP圖像內(nèi)容讀入內(nèi)存數(shù)組；2 用均值濾波器去除圖像中的噪聲；3 用中值濾波器去除圖像中的噪聲；4 將兩種處理方法的結(jié)果與原圖比較；注意兩種處理方法對邊緣的影響。二、實驗圖像： 源圖像 加噪聲后的圖像三、實驗主要過程：1、對源圖像進行3*3的均值濾波，結(jié)果如下：代碼如下：src = imread('sample3-2.bmp');r,c = size(src);output

14、 = src;n = 3; k = (n-1)/2;for row = 1+k:r-k for column = 1+k:c-k m = src(row-k:row+k,column-k:column+k); temp = sum(sum(m,1),2)*(1/n/n); output(row, column) = uint8(temp); endendimshow(output);在本代碼中，邊緣并沒有被處理，而是直接采用源圖像的對應(yīng)值。2、對源圖像進行3*3的中值濾波，結(jié)果如下：代碼如下：src = imread('sample3-2.bmp');r,c = size(sr

15、c);output = src;n = 3;k = (n-1)/2;for row = 1+k:r-k for column = 1+k:c-k m = src(row-k:row+k,column-k:column+k); v = m(1:end); v = sort(v); output(row, column) = v(n*n-1)/2+1); endendimshow(output);在本代碼中，邊緣并沒有被處理，而是直接采用源圖像的對應(yīng)值。3、比較：從結(jié)果圖像中看出，濾波后的圖像比之前的圖像模糊，但是可以基本濾去噪聲。而從直觀上比較兩種濾波，均值濾波的結(jié)果比中值濾波的結(jié)果亮一點。小結(jié)

16、 通過本次實驗，掌握了簡單的濾波器原理及過濾方法。指導(dǎo)教師評語及成績評語： 成績：           指導(dǎo)教師簽名：                               

17、                批閱日期： 華南理工大學(xué)數(shù)字圖像處理課程實驗報告實驗題目： 實驗4、頻率域低通和高通濾波 姓名： 學(xué)號： 班級： 組別： 合作者： 指導(dǎo)教師： 實驗概述【實驗?zāi)康募耙蟆繉嶒災(zāi)康模?學(xué)會兩種簡單的頻域低通和高通濾波方法。實驗要求：1 使用布特沃斯和高斯濾波器進行低通濾波；2 使用布特沃斯和高斯濾波器進行高通濾波?！緦嶒灜h(huán)境】操作系統(tǒng)：Windows XP實驗平臺：Matlab實驗內(nèi)容【實驗過程】一、實驗步驟：1、用

18、布特沃思低通濾波器對圖像進行低通濾波；2、用高斯低通濾波器對圖像進行低通濾波；3、用布特沃思高通濾波器對圖像進行高通濾波；4、用高斯高通濾波器對圖像進行高能濾波；二、實驗圖像： 源圖像 加噪聲后的圖像三、實驗主要過程：1、對源圖像進行進行空間域到頻域的變換，結(jié)果如下： 代碼如下：src = imread('sample4-2.bmp');r,c = size(src);f = fftshift(fft2(double(src);mx = max(max(f,1),2);imf = abs(f)/mx*25600;imshow(uint8(imf);2、進行頻域的高斯低通濾波，結(jié)

19、果如下：（取D0為10，20，40，80）代碼如下：D0 = 20,50,80,120;D = f;H = D;for row = 1:r for column = 1:c D(row,column) = sqrt(row-r/2)2+(column-c/2)2); endendfor type = 1:length(D0) H = exp(D.2/(2*D0(type)2)*(-1); f2 = f.*H; f2 = ifft2(ifftshift(f2); subplot(2,2,type); imshow(uint8(real(f2); title(D0(type);end從結(jié)果可知，D

20、0越小，結(jié)果越模糊，去噪效果越好；D0越大，則相反。3、進行頻域的高斯高通濾波，結(jié)果如下：（取D0為10，20，40，80）代碼如下：D0 = 10,20,40,80;n = 2;D = f;H = D;for row = 1:r for column = 1:c D(row,column) = sqrt(row-r/2)2+(column-c/2)2); endendfor type = 1:length(D0) H = 1 - exp(D.2/(2*D0(type)2)*(-1); f2 = f.*H; f2 = ifft2(ifftshift(f2); subplot(2,2,type)

21、; imshow(uint8(real(f2); title(D0(type);end4、進行頻域的布特沃斯低通濾波，結(jié)果如下：（取D0為10，20，40，80，n為2）代碼如下：D0 = 10,20,40,80;n = 2;D = f;H = D;for row = 1:r for column = 1:c D(row,column) = sqrt(row-r/2)2+(column-c/2)2); endendfor type = 1:length(D0) H = 1./(1+(D/D0(type).(2*n); f2 = f.*H; f2 = ifft2(ifftshift(f2); s

22、ubplot(2,2,type); imshow(uint8(real(f2); title(D0(type);end5、進行頻域的布特沃斯高通濾波，結(jié)果如下：（取D0為10，20，40，80，n為2）代碼如下：D0 = 10,20,40,80;n = 2;D = f;H = D;for row = 1:r for column = 1:c D(row,column) = sqrt(row-r/2)2+(column-c/2)2); endendfor type = 1:length(D0) H = 1 - 1./(1+(D/D0(type).(2*n); f2 = f.*H; f2 = if

23、ft2(ifftshift(f2); subplot(2,2,type); imshow(uint8(real(f2); title(D0(type);end小結(jié) 通過本次實驗，掌握了頻域濾波的基本原理及高斯/布特沃斯高低通濾波。指導(dǎo)教師評語及成績評語： 成績：           指導(dǎo)教師簽名：                

24、                               批閱日期： 華南理工大學(xué)數(shù)字圖像處理課程實驗報告實驗題目： 實驗5、數(shù)字圖像復(fù)原 姓名： 學(xué)號： 班級： 組別： 合作者： 指導(dǎo)教師： 實驗概述【實驗?zāi)康募耙蟆繉嶒災(zāi)康模?了解Fourier變換、反變換的算法實現(xiàn)，掌握頻域逆濾波和維納濾

25、波圖像復(fù)原的方法。實驗要求：1 用Fourier變換算法對圖像作二維Fourier變換。2 用Fourier反變換算法對圖像作二維Fourier反變換。3 頻域逆濾波和維納濾波圖像復(fù)原?！緦嶒灜h(huán)境】操作系統(tǒng)：Windows XP實驗平臺：Matlab實驗內(nèi)容【實驗過程】一、實驗步驟：1 將BMP格式圖像內(nèi)容讀入內(nèi)存數(shù)組；2 用快速Fourier變換算法，對圖像作二維FFT變換得到G(u,v)；（考慮圖像為256*256，可以采用快速Fourier變換方法）3 進行頻域逆濾波和維納濾波;4 進行Fourier反變換得到g(x,y)；二、實驗圖像： 需要復(fù)原的圖像 原圖像三、實驗主要過程：1、進行

26、逆濾波的操作，這里的H(u, v)是自定義的，結(jié)果如下：代碼如下：src = imread('sample5-1.jpg');src = rgb2gray(src);r, c = size(src);H = zeros(r, c);k = 0.00001;for row = 1:r for column = 1:c H(row, column) = exp(-k*( row-r/2)2+( column -c/2)2)(5/6); endendf = fftshift(fft2(double(src);f = f./H;f = ifft2(ifftshift(f);f = uint8(real(f);ims