數(shù)字圖像處理實驗一圖像的基本操作和基本統(tǒng)計指標(biāo)計算實驗報告

1、實驗一圖像的基本操作和基本統(tǒng)計指標(biāo)計算一、實驗?zāi)康氖煜ATLAB圖像處理工具箱，在掌握MATLAB基本操作的基礎(chǔ)上，本課程主要依靠圖像 處理工具箱驗證和設(shè)計圖像處理算法。對于初學(xué)者來說，勤學(xué)多練、熟悉MATLAB圖像處理 工具箱也是學(xué)號本課程的必經(jīng)之路。了解計算圖像的統(tǒng)計指標(biāo)的方法及其在圖像處理中的意義。了解圖像的幾何操作，如改變圖像大小、剪切、旋轉(zhuǎn)等。二、實驗主要儀器設(shè)備（1）臺式計算機或筆記本電腦（2） MATLAB （安裝 了圖像處理工具箱，即 Image Processing Toolbox（IPT）（3）典型的灰度、彩色圖像文件三、實驗原理（1）將一幅圖像視為一個二維矩陣。（2）利

2、用MATLAB圖像處理工具箱讀、寫和顯示圖像文件。調(diào)用imread函數(shù)將圖像文件讀入圖像數(shù)組（矩陣）。例如aI=imread（其基 本格式為：“A=imread（） 其中，A為二維矩陣，filename.為文件名，fmt為圖像文件 格式的擴展名。調(diào)用imwrite函數(shù)將圖像矩陣寫入圖像文件。例如“imwrite（A,）； 。其基本格式為 “imwrite（a,調(diào)用imshow函數(shù)顯示圖像。例如“imshow（）； 。其基本格式為：I為圖像矩陣，N 為顯示的灰度級數(shù)，默認時為256。（3）計算圖像有關(guān)的統(tǒng)計參數(shù)。四、實驗內(nèi)容（1）利用MATLAB圖像處理工具箱和Photoshop讀、寫和顯示圖像

3、文件。（2）利用MATLAB計算圖像有關(guān)的統(tǒng)計參數(shù)。五、實驗步驟（1）利用“讀圖像文件I/O”函數(shù)讀入圖像。（2） 利用“讀圖像文件I/O”的iminfo函數(shù)了解圖像文件的基本信息：主要包括 Filename （文件名）、FileModDate （文件修改時間）、Filesize （文件尺寸）、Format （文件格式）、 FormatVersion （格式版本）、Width （圖像寬度）、Height （圖像高度）、BitDepth （每個像 素的位深度）、ColorType （彩色類型）、CodingMethod （編碼方法）等。（3）利用“像素和統(tǒng)計處理”函數(shù)計算讀入圖像的二維相關(guān)系數(shù)（

4、co門2函數(shù)）、確定像素 顏色值（impixel函數(shù)）、確定像素的平均值（mean2函數(shù)）、顯示像素信息（pixval函數(shù)）、 計算像素的標(biāo)準(zhǔn)偏移（std2函數(shù)）等。要求：參照例題，對圖像J加均值為0、方差為的高斯白噪聲形成有噪圖像J1,即Jl=imnoise(J, gaussian* .0,；M,求JI的像素總個數(shù)、圖像灰度的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、J 和J1的互協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)、J和K的互協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)。如果將方差加至，重新計算上述統(tǒng)計參數(shù)。(4)改變圖像大小(imresize函數(shù))，旋轉(zhuǎn)圖像(imrotate函數(shù))、對圖像進行裁剪(imcrop 函數(shù))等，再對操作后的圖像進行統(tǒng)計。要求：參照例

5、，將圖像I分別放大和縮小倍、旋轉(zhuǎn)30。，再對操作后的圖像進行統(tǒng)計。 (5)將上述不同操作后的圖像用“讀圖像文件I/O”函數(shù)分別寫入各自的圖像文件。六、實驗程序I二imreadC )； subplot(3,3,1); imshow(I)；A=imfinfo()；J=rgb2gray(I)； subplot(3,3,2)； imshow(J)；Jl=imnoise(Jt1 gaussianr,0,； subplot(3.3,3)； imshow(Jl)；B=numel (JI)； ave=mean2(Jl)； sd=std2 (JI)； J2=im2double(J)；J3=im2double(J

6、l)；Cfg=cov(J2,J3)； corrgfg=corr2 (J2,J3)； s=size(J)；all white=255*ones(s(l),s(2);all white uint8=uint8(al I white)；K=imsubtract(al 1 white uint8,J)； subplot(3,3,4); imshow(K)；Kl=im2double(K)；Cfg2=cov(J2,Kl)； corrgfg2=corr2(J2, K1)；J4二imresize(I,； subplot(3,3,5)； imshow(J4)；J5=imrotate(1,30)； subplot

7、(3.3,6)； imshow(J5)；RECT=LO 200 300 250 J6= imcrop(I,RECT)； subplot(3.3,7)； imshow(J6)；imwrite(Jl, 1r)； imwrite(J,)； imwrite(K,f *)； imwrite(J4,1r)； imwrite(J5, *F)； imwrite(J6,1r)；七、實驗結(jié)果八、思考（1）說明圖像的統(tǒng)計特征對圖像處理的意義。圖像的種類很多，不同圖像的用途和處理方法也不相同。圖像處理算法往往針對一定 特征（如顏色、紋理、形狀、空間關(guān)系等）的圖像，因此對圖像特征的分析至關(guān)重要。圖像 是典型的二維隨機信號，其統(tǒng)計特征對于進一步處理和分析是十分重要的。圖像的統(tǒng)計特征 是圖像的一類基本特征。一些算法也是基于圖像的統(tǒng)計指標(biāo)設(shè)計的。圖像是直觀的，但處理 的過程常常是抽象的。通過統(tǒng)計分析，可以得到某個圖像區(qū)別于其他圖像的許多參數(shù)指標(biāo)。 （2）比較不同圖像的統(tǒng)計特征的差別，并分析原因。不同圖像的尺寸、大小、顏色、紋理、形狀等不同。（3）討論施加不同方差的噪聲，對圖像統(tǒng)計參數(shù)產(chǎn)生的影響。施加不同方差的噪聲，會改變圖像