实验二图像变换
一．实验目的及要求
1．利用MATLAB研究数字图像的傅立叶变换、离散余弦变换等频域变换算法；
2．掌握MATLAB频域变换函数的使用方法；
3．了频域变换的基本应用。
二、实验内容
1．傅立叶变换
研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。
(1) 简单人工二值图像
clear all, close all
f = zeros(50,50);
f(15:35,23:28) = 1;
figure(1), imshow(f,'notruesize')
F = fft2(f,128,128);
F1 = fftshift(F);
figure(2), imshow(log(abs(F1)), [-1 5]); colormap(gray); colorbar
figure(3), mesh(1:128,1:128, abs(F1)); colormap(gray); colorbar
F2 = fft2(imrotate(f,90),128,128);
F3 = fftshift(F2);
figure(4), imshow(imrotate(f,90),'notruesize')
figure(5), imshow(log(abs(F3)), [-1 5]); colormap(gray); colorbar
figure(6), mesh(1:128,1:128, abs(F3)); colormap(gray); colorbar
（2）实际图像傅立叶变换
选取一副图像(rice.png)，进行离散傅里叶变换，再对其进行一定的角度旋转，进行傅里叶变换.
2．离散余弦变换（DCT）
(1) 对cameraman.tif图像的离散余弦变换及逆变换重建
(2)对lena.jpg进行离散余弦变换，并对其进行压缩解压，观察其结果；
三、实验设备
1．PIII以上微机；
2．MATLAB6.5；
四、预习与思考
1．预习实验内容，阅读教材熟悉实验原理；
2．查阅资料，熟悉实验中涉及的有关函数。
五、实验报告要求
1．简述试验的目的和试验原理；
2．叙述各段程序功能，改变有关函数的参数，分析比较实验结果；
3．打印出所编写的实验程序。
4．写出本实验的心得体会及意见。
六、思考题
1、将一副图进行DFT变换，得到其傅里叶频谱图，在对原图像进行一定角度的旋转，得到的频谱图与原图像的频谱进行比较，以及原图像与其傅里叶谱存在何种角度关系，说出符合那种性质。
2、将一副图进行离散余弦变换，得到其频谱图，观察其频谱图有何特点，再经过离散余弦反变换得到还原图像，比较与原图有何差别。
3、将一副图进行离散余弦变换，再进行压缩解压，观察不同压缩DCT系数，已经解压后图像有何变化。
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2014—2015学年第二学期） 课程名称：图形图像基础开课实验室：444 2014年 6月 4 日年级、专业、班计科111 学号201110405138 姓名成绩实验项目名称图像分割指导教师刘辉教 师 评语 教师签名： 年月日 一、实验目的及内容 目的：掌握和熟悉Matlab编程环境及语言；掌握数学形态学和图像分割的基本原理及 应用。 内容： 1.通过数学形态学实现边界提取。 2.通过全局阈值及局部阈值实现灰度图像二值化； 3.分别用Sobel算子和Canny算子对图像进行边缘检测；通过Hough检测图像中的直 线。 二、要求 1.描述腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的原理。 膨胀：将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。 利用它可以填补物体中的空洞。B对X膨胀所产生的二值图像D是满足以下条件的点（x,y）的集合:如果B的原点平移到点（x,y），那么它与X的交集非空。 数学表达式：B=A⊕C 腐蚀：一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。利用它可以消除小而且无意义的物体。B对X腐蚀所产生的二值图像E是满足以下条件的点（x,y)的集合：如果B的原点平移到点（x,y），那么B将完全包含于X中。 数学表达式：B=AΘC 腐蚀：是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的
物体。 膨胀：是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。 可以用来填补物体中的空洞。 开运算：先腐蚀后膨胀的过程开运算。用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。开运算通常是在需要去除小颗粒噪声，以及断开目标物之间粘连时使用。其主要作用与腐蚀相似，与腐蚀操作相比，具有可以基本保持目标原有大小不变的优点。 闭运算：先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。 2.编写程序，使用数学形态学方法实现边界提取。 3.描述全局阈值、局部阈值对图像进行二值化的原理。 数学形态学中二值图像的形态变换是一种针对集合的处理过程。其形态算子的实质是表达物体或形状的集合与结构元素间的相互作用，结构元素的形状就决定了这种运算所提取的信号的形状信息。形态学图像处理是在图像中移动一个结构元素，然后将结构元素与下面的二值图像进行交、并等集合运算。 阈值分割法分为全局阈值法和局部阈值分割法。所谓局部阈值分割法是将原始图像划分成较小的图像，并对每个子图像选取相应的阈值。在阈值分割后， 相邻子图像之间的边界处可能产生灰度级的不连续性，因此需用平滑技术进行 排除。局部阈值法常用的方法有灰度差直方图法、微分直方图法。局部阈值分 割法虽然能改善分割效果，但存在几个缺点： （1）每幅子图像的尺寸不能太小，否则统计出的结果无意义。 （2）每幅图像的分割是任意的，如果有一幅子图像正好落在目标区域或背景区域，而根据统计结果对其进行分割，也许会产生更差的结果。 （3）局部阈值法对每一幅子图像都要进行统计，速度慢，难以适应实时性的要求。
实验一 实验内容和步骤 练习图像的读取、显示和保存图像数据，步骤如下： (1)使用命令figure(1)开辟一个显示窗口 (2)读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内显示、二值图像和灰度图像，注上文字标题。 (3)保存转换后的灰度图像和二值图像 (4)在同一个窗口显示转换后的灰度图像的直方图 I=imread('BaboonRGB.bmp'); figure,imshow(I); I_gray=rgb2gray(I); figure,imshow(I_gray); I_2bw=Im2bw(I_gray); figure,imshow(I_2bw); subplot(1,3,1),imshow(I),title('RGB图像'); subplot(1,3,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); subplot(1,3,3),imshow(I_2bw),title('二值图像'); imwrite(I_gray,'Baboongray.png'); imwrite(I_2bw,'Baboon2bw.tif'); figure;imhist(I_gray);
RGB 图 像灰度图 像二值图 像 050100150200250 500 1000 1500 2000 2500 3000
(5)将原RGB 图像的R 、G 、B 三个分量图像显示在figure(2)中，观察对比它们的特点，体会不同颜色所对应的R 、G 、B 分量的不同之处。 [A_RGB,MAP]=imread('BaboonRGB.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(A_RGB),title('RGB'); subplot(2,2,2),imshow(A_RGB(:,:,1)),title('R'); subplot(2,2,3),imshow(A_RGB(:,:,2)),title('G'); subplot(2,2,4),imshow(A_RGB(:,:,3)),title('B'); (6)将图像放大1.5倍，插值方法使用三种不同方法，在figure(3)中显示放大后的图像，比较不同插值方法的结果有什么不同。将图像放大到其它倍数，重复实验；A=imread('BaboonRGB.bmp'); figure(3),imshow(A),title('原图像'); B=imresize(A,1.5,'nearest'); figure(4),imshow(B),title('最邻近法') C=imresize(A,1.5,'bilinear'); ; figure(5),imshow(C),title('双线性插值'); D=imresize(A,1.5,'bicubic'); figure(6),imshow(D),title('双三次插值 '); RGB R G B
计 算 机 图 形 学 实验指导书 学号：1441901105 姓名：谢卉
实验一：图形的几何变换 实验学时：4学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 二维图形的平移、缩放、旋转和投影变换（投影变换可在实验三中实现）等是最基本的图形变换，被广泛用于计算机图形学的各种应用程序中，本实验通过算法分析以及程序设计实验二维的图形变换，以了解变换实现的方法。如可能也可进行裁剪设计。 二、实验内容 掌握平移、缩放、旋转变换的基本原理，理解线段裁剪的算法原理，并通过程序设计实现上述变换。建议采用VC++实现OpenGL程序设计。 三、实验原理、方法和手段 1．图形的平移 在屏幕上显示一个人或其它物体（如图1所示），用交互操作方式使其在屏幕上沿水平和垂直方向移动Tx和Ty，则有 x’=x+Tx y’=y+Ty 其中：x与y为变换前图形中某一点的坐标，x’和y’为变换后图形中该点的坐标。其交互方式可先定义键值，然后操作功能键使其移动。 2．图形的缩放 在屏幕上显示一个帆船（使它生成在右下方），使其相对于屏幕坐标原点缩小s倍（即x方向和y方向均缩小s倍）。则有： x’=x*s y’=y*s 注意：有时图形缩放并不一定相对于原点，而是事先确定一个参考位置。一般情况下，参考点在图形的左下角或中心。设参考点坐标为xf、yf则有变换公式x’=x*Sx+xf*(1-Sx)=xf+(x-xf)*Sx y’=y*Sy+yf*(1-Sy)=yf+(y-yf)*Sy 式中的x与y为变换前图形中某一点的坐标，x’和y’为变换后图形中该点的坐标。当Sx>1和Sy>1时为放大倍数，Sx<1和Sy<1时为缩小倍数（但Sx和Sy
实验二MATLAB图像运算一、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、实验步骤 1．图像的加法运算-imadd 对于两个图像f x,y和 (x,y)的均值有： g x,y=1 f x,y+ 1 (x,y) 推广这个公式为： g x,y=αf x,y+β (x,y) 其中，α+β=1。这样就可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图像的衔接。说明：两个示例图像保存在默认路径下，文件名分别为'rice.png'和'cameraman.tif'，要求实现下图所示结果。 代码： I1 = imread('rice.png'); I2 = imread('cameraman.tif'); I3 = imadd(I1, I2,'uint8'); I4 = imadd(I1, I2,'uint16'); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???1'); subplot(2, 2, 2), imshow(I2), title('?-ê?í???2'); subplot(2, 2, 3), imshow(I3), title('8??í?????ê?'); subplot(2, 2, 4), imshow(I4), title('16??í?????ê?'); 结果截图：
2．图像的减法运算-imsubtract 说明： 背景图像可通过膨胀算法得到background = imopen(I,strel('disk',15));，要求实现下图所示结果。 示例代码如下： I1 = imread('rice.png'); background = imerode(I1, strel('disk', 15)); rice2 = imsubtract(I1, background); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???'); subplot(2, 2, 2), imshow(background), title('±3?°í???'); subplot(2, 2, 3), imshow(rice2), title('′|àíoóμ?í???'); 结果截图： 3.图像的乘法运算-immultiply
实验二 图像灰度变换实验一、 实验目的熟悉亮度变换函数的使用熟悉灰度图像的直方图的表示；掌握图像增强的基本方法：灰度变换、直方图均衡；二、实验内容灰度线性变换、灰度直方图、直方图均衡处理；灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像增强。三、实验原理1.函数imadjust 函数imadjust 是对灰度图像进行亮度变换的基本命令，语法为： g = imadjust(f, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma) 将图像f 中的亮度值（灰度值）映射到新图像g 中，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 以下的灰度值映射为low_out ，high_in 以上的灰度值映射为high_out ，函数imadjust 的矩阵[ ]内参数均指定在0和1之间，[low_in high_in]和[low_out high_out]使用空矩阵[ ]会得到默认值[0 1]。若high_out 小于low_out ，则输出图像会反转。 参数gamma 指定了曲线（变换函数）的形状，若gamma 小于1，则映射被加权至更高（更亮）的输出值；若gamma 大于1，则映射被加权至更低（更暗）的输出值。若省略了函数的参量gamma ，则gamma 默认为1——即线性映 射。 >>f = imread(‘filename’)>>imshow(f)>>g1 = imadjust(f, [0 1], [1 0]); %图像反转>>figure, imshow(g1) %figure 命令表示同时显示多个窗口 >>g2 = imadjust(f, [0.5 0.75], [0 1]); %将0.5至0.75之间的灰度级扩展到范围0和1之间 >>figure, imshow(g2) >>g3 = imadjust(f, [ ], [ ], 2) %使用gamma 值 >>figure, imshow(g3)
图像灰度变换报告 一.实验目的 1.学会使用Matlab ； 2.学会用Matlab 软件对图像进行灰度变换，观察采用各种不同灰度变换发法对最终图像效果的影响； 二.实验内容 1.熟悉Matlab 中的一些常用处理函数 读取图像：img=imread('filename'); //支持TIF,JPEG,GIF,BMP,PNG 等文件格式。 显示图像：imshow(img,G); //G 表示显示该图像的灰度级数，如省略则默认为256。 保存图片：imwrite(img,'filename'); //不支持GIF 格式，其他与imread 相同。 亮度变换：imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in 至high_in 之间的值映射到low_out 至high_out 之 间，low_in 以下及high_in 以上归零。 绘制直方图：imhist(img); 直方图均衡化：histeq(img,newlevel); //newlevel 表示输出图像指定的灰度级数。 2.获取实验用图像：rice.jpg. 使用imread 函数将图像读入Matlab 。 3 .产生灰度变换函数T1，使得： 0.3r r < 0.35 s = 0.105 + 2.6333(r – 0.35) 0.35 ≤ r ≤ 0.65 1 + 0.3(r – 1) r > 0.65 用T1对原图像rice.jpg 进行处理，使用imwrite 函数保存处理后的新图像。 4.产生灰度变换函数T2，使得： s = 5.用T2imwrite 保存处理后的新图像。 6.分别用 s = r 0.6; s = r 0.4; s = r 0.3 对kids.tiff 图像进行处理。为简便起见，使用Matlab 中的imadjust 函数，最后用imwrite 保存处理后的新图像。 7.对circuit.jpg 图像实施反变换（Negative Transformation ）。s =1－r; 使
Exercise 3 https://www.doczj.com/doc/245487766.html,e picture “Fig0401.tif” to do the following questions: ①Read the picture, and write down the Fourier transform program of it. >> f=imread('Fig0401.tif'); >> g=fft2(f); Warning: FFTN on values of class UINT8 is obsolete. Use FFTN(DOUBLE(X)) or FFTN(SINGLE(X)) instead. > In uint8.fftn at 10 In fft2 at 19 >> s=abs(g); >> imshow(s,[])
②Use the function fftshift to center the spectrum. >> fc=fftshift(g); >> imshow(abs(fc),[]) ③Use logarithmic transformation to enhance the centered spectrum. >> s2=log(1+abs(fc)); >> imshow(s2,[])
④Visualize the dealing results of step②and step③. 结果如上 2.Generate a filter function H ①Use function fspecial to generate a ‘laplacian’ spatial domain filter h >> h=fspecial('laplacian',0.5) h= 0.3333 0.3333 0.3333 0.3333 -2.6667 0.3333 0.3333 0.3333 0.3333 ②Use function freqz2 to convert the spatial domain filter h to frequency domain filter H. >>h= freqz2(h);
实验二图像的增强 一、实验目的 1)掌握在计算机上进行直方图统计，以及直方图均衡化、线性变换的图像增强的方法 2)掌握在计算机上进行图象平滑、图象锐化特别是中值滤波平滑及拉普拉斯算子锐化 的方法 二、实验要求 1)显示图像（cameraman.tif）及灰度直方图。 2)对指定图像（cameraman.tif）进行直方图均衡化和线性变换，将原始图像及增强 后的图像都显示于屏幕上，比较增强的效果。 3)对指定图像（lena.bmp）加入椒盐噪声，然后进行邻域平滑、中值滤波，将原始图 像及平滑后的图像都显示于屏幕上，比较效果。 4)对指定图像（lena.bmp）进行锐化（简单梯度算法、ROBERT算子，Prewitt边缘算 子和拉普拉斯算子），将原始图像及锐化后的图像都显示于屏幕上，比较锐化的效果。 三、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 四、实验原理 以自己的语言结合课堂笔记进行总结，要求过程推导清晰明了。 五、实验步骤及程序 实验步骤、程序流程、实验源程序和注释齐全 实验源程序： (1). 显示图像（cameraman.tif）及灰度直方图: I=imread('cameraman.tif'); subplot(121); imshow(I); title('原始图象'); subplot(122); imhist(I); title('灰度直方图')实验结果与分析
(2)对指定图像（cameraman.tif）进行直方图均衡化和线性变换，将原始图像及增强后的图像都显示于屏幕上，比较增强的效果。 I=imread('cameraman.tif'); subplot(221); imshow(I); title('原始图象'); I1=histeq(I); subplot(222); imshow(I1); title('原始图象均衡化'); subplot(223); imshow(I); title('原始图象'); I2=imadjust(I); subplot(224); imshow(I1); title('原始图象线性变化'); (3)对指定图像（lena.bmp）加入椒盐噪声，然后进行邻域平滑、中值滤波，将原始图像及平滑后的图像都显示于屏幕上，比较效果。
实验三 图像的几何运算 实验目的 1、 理解几何运算的基本概念与定义； 2、 掌握在MA TLAB 中进行插值的方法 3、 运用MATLAB 语言进行图像的插值缩放和插值旋转。 实验原理 几何运算可改变图像中各物体之间的空间关系。这种运算可以被看成是将（各）物体在图像内移动。一个几何运算需要两个独立的算法。首先，需要一个算法来定义空间变换本身，用它来描述每个像素如何从其初始位置“移动”到终止位置，即每个像素的“运动”。同时，还需要一个用于灰度插值的算法，这是因为，在一般情况下，输入图像的位置坐标(x,y)为整数，而输出图像的位置坐标为非整数，反过来也如此。因此插值就是对变换之后的整数坐标位置的像素值进行估计。MATLAB 提供了一些函数实现这些功能。 插值是常用的数学运算，通常是利用曲线拟合的方法，通过离散的采样点建立一个连续函数来逼近真实的曲线，用这个重建的函数便可以求出任意位置的函数值。 最近邻插值是最简便的插值，在这种算法中，每一个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最临近的采样点的值。该算法的数学表示为： ()()k f x f x = 如果 1111 ()()22 k k k k x x x x x -++<<+ 最近邻插值是工具箱函数默认使用的插值方法，而且这种插值方法的运算量非常小。不过，当图像中包含像素之间灰度级变化的细微结构时，最近邻插值法会在图像中产生人工的痕迹。 双线性插值法的输出像素值是它在输入图像中2×2领域采样点的平均值，它根据某像素周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值。 设''''1,1,,m i m n j n a i m b j n <<+<<+=-=-，' i 和'j 是要插值点的坐标，则双线性插值的公式为： ' ' (,)(1)(1)(,)(1)(1,)(1)(,1)(1,1)g i j a b g m n a b g m n a bg m n abg m n =--+-++-++++ 把按照上式计算出来的值赋予图像几何变换对应于'' (,)i j 处的像素，即可实现双线性插值。 双三次插值的插值核为三次函数，其插值邻域的大小为4×4。它的插值效果比较好，但相应的计算量也比较大，在这里不做讨论。
研究性实验五 一、实验说明： 一个用瓶子装各种工业化学品的装瓶公司听说你成功解决了成像问题，并雇佣你设计一种检测瓶子未装满的方法。当瓶子在传送带上运动，并通过自动装填机和封盖机进行包装时有如下图所示的情景。当液体平面低于瓶颈底部和瓶子肩部的中间点时，认为瓶子未装满。瓶子的横断面上的倾斜部分及侧面定义为瓶子的肩部。瓶子在不断移动，但公司有一个图像系统，装备了有效捕捉静止图像的前端闪光照明设备。所以你可以得到非常清晰的图像。基于以上你得到的资料，提出一个检测未完全装满的瓶子的解决方案。清楚地表述你做的所有设想和很可能对你提出的解决方案产生影响的假设。 二、实验思路分析： 三、实验步骤 步骤一：读入原始图像
步骤二：将图像进行二值化处理 BW = im2bw(I,0.7); 由于原始图像中白色比较明显，瓶身的颜色和背景比较相近，所以直接进行二值化处理，将未装满液体的信息提取出来。 步骤三：将图像聚类后进行连通域的膨胀。 将图像二值化后发现图中存在噪声，选择将图像进行模糊膨胀后再二值化处理，从而去掉小连通域的干扰。 步骤四：重新二值化膨胀后的图像
步骤五：标记连通域，并统计每个连通域的面积。 经统计得到从左到右的连通域面积分别为3495 4398 11212 4398 2573，限定范围，可知11212对应的连通域所对应的瓶子是不符合要求的。 四、实验代码 功能：找出图像中灌装不合格的瓶子。 说明：（1）输入的图像必须是灰度图，否则需要将之格式转换。 （2）图像处理的步骤是：①对灰度图像glass.jpg进行二值化，②进行形态学处理， ③计算白色连通区域的面积和质心等，④通过判断质心的坐标和未装灌的面积得出是否合格。图像处理后五个白色区域面积为： [2374, 2739, 8381, 2739, 1660;] 五个质心的坐标数据： [20.6251,48.0434,138.6046,46.6575,256.2667,84.9748,376.6046,46.6575,484.6181,47.9084;] 通过没有装灌部分的面积大于2900来判定装灌不合格，两个合格的值为2739，其余未照全的部分判断还可以 根据其质心判断，合格的瓶子为46.6575,坐标过大也不合格，这里取50。 源代码： clear all; close all; T = 200; % 全局阈值200时效果要好一些，手动选出的值 %step1 读取和显示原始图像，显示原始图像的直方图 picOP = imread('glass.jpg'); % 读入图像 figure,imshow(picOP),title('原始灰度图像'); % 显示图像 figure, imhist(picOP), title('原始灰度图像直方图'); % 显示原始图像的直方图 % step2 转化为二值图像 picB = picOP; % 复制灰度图像到picB picBW = im2bw(picB,T/255); % 采用全局阈值进行灰度图像转变为二值图像 figure,imshow(picBW),title('全局阈值下二值图像'); % 显示二值图像 % step3 进行形态学操作，转化为有利于处理的图像 picMORPHOLOGY = picBW ; % 复制准备形态学处理 se = strel('square',10); % 结构化元素 fo = imopen(picMORPHOLOGY,se); % 开操作 figure,imshow(fo),title('开运算之后图像'); % 输出开运算之后图像 % step4 计算出各个白色连通区域（未装灌区域）面积和质心坐标
1基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控 主要内容： 基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。
要求： 1>对原始参考图和实时图像进行去噪处理； 2>对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑； 3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。 4>显示每步处理后的图像； 5>分析此种图像监控方式的优缺点。 背景目标出现目标提取 4车牌识别图像预处理技术 主要内容： 车辆自动识别涉及到多种现代学科技术，如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用，实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求： 1>对原始车牌图像做增强处理； 2>对增强后的彩色图像进行灰度变换； 3>对灰度图像进行直方图均衡处理； 4>选取自适应的阈值，对图像做二值化处理； 5>显示每步处理后的图像； 6>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别方法 原始车牌图像处理后的车牌图像 5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究 主要内容： 医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。 要求： 1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度，突出感兴趣的细胞和细胞核区域。 2>通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。 3>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理，消除图像数字化和传输时所混入的噪声，提高图像的视觉效果。 4>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息，加强细胞的轮廓特征。 5>显示每步处理图像，分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。 原始细胞图像 图像处理后的细胞图像 6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体 当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测，即：进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测，如液面超过瓶颈的位置，则装满，否则不满，如果不满则灌装液体不合格，需重新进行灌装。 具体要求： 1）将原进行二值化 2）二值化后的图像若不好，将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化 3）将图像标记连通域并进行面积计算，找出不符合要求的标记块 4）将不合格的图像进行提取，并记录不合格率
中南大学信息科学与工程学院 实验报告实验名称 实验地点科技楼四楼 实验日期2014年6月 指导教师 学生班级 学生姓名 学生学号 提交日期2014年6月
实验一Window图形编程基础 一、实验类型：验证型实验 二、实验目的 1、熟练使用实验主要开发平台VC6.0； 2、掌握如何在编译平台下编辑、编译、连接和运行一个简单的Windows图形应用程序； 3、掌握Window图形编程的基本方法； 4、学会使用基本绘图函数和Window GDI对象； 三、实验内容 创建基于MFC的Single Document应用程序（Win32应用程序也可，同学们可根据自己的喜好决定），程序可以实现以下要求： 1、用户可以通过菜单选择绘图颜色； 2、用户点击菜单选择绘图形状时，能在视图中绘制指定形状的图形； 四、实验要求与指导 1、建立名为“颜色”的菜单，该菜单下有四个菜单项：红、绿、蓝、黄。用户通过点击不同的菜单项，可以选择不同的颜色进行绘图。 2、建立名为“绘图”的菜单，该菜单下有三个菜单项：直线、曲线、矩形 其中“曲线”项有级联菜单，包括：圆、椭圆。 3、用户通过点击“绘图”中不同的菜单项，弹出对话框，让用户输入绘图位置，在指定位置进行绘图。
五、实验结果： 六、实验主要代码 1、画直线：CClientDC *m_pDC;再在OnDraw函数里给变量初始化m_pDC=new CClientDC(this); 在OnDraw函数中添加： m_pDC=new CClientDC(this); m_pDC->MoveTo(10,10); m_pDC->LineTo(100,100); m_pDC->SetPixel(100,200,RGB(0,0,0)); m_pDC->TextOut(100,100); 2、画圆： void CMyCG::LineDDA2(int xa, int ya, int xb, int yb, CDC *pDC) { int dx = xb - xa; int dy = yb - ya; int Steps, k; float xIncrement,yIncrement; float x = xa,y= ya; if(abs(dx)>abs(dy))
实验二灰度直方图及直方图均衡化 一、 实验目的： 1、直方图显示 2、计算并绘制图像直方图 3、直方图均衡化二、实验内容 学习使用函数 imhist(, histeq(, bar(, stem(, plot(, imadjust(，及 title, axis, set 等描述图像工具。 1、直方图显示 显示图 Fig0354(a(einstein_orig.tif，标注图的题目为：EINSTEIN ，作出其直方图，调整参数如下图所示： EINSTEIN
4 2、分别用 bar 和 stem 函数显示直方图 由 h=imhist( 获得直方图；分别用 bar 和 stem 显示直方图 h ，并通过参数调整，改变直方图的显示方式。用 axis 设置轴的最大、最小值（例如：axis([0 255 0 15000];），用 set 设置显示坐标的间隔（例如：set(gca,’xtick ’, 0:50:255）。作出如下的直方图： 00 50
100 150 200 250 3、用 plot 函数显示直方图要求同 2. 12000 1000080006000400020000 0 50 100 150 200 250 300 4、用 imadjust( 函数调整图像对比度，并用 imhist( 查看调整前后直方图的变化。 3 . 2 . 1 . 0 . 4
5、用 histeq( 进行直方图均衡化，并用 imhist( 查看均衡化前后直方图的变化。
4 三、实验要求 将本实验的 10 个图用 MATLAB 显示到屏幕上。程序： i=imread('Fig0354(a(einstein_orig.tif'; imshow(i; title('EINSTEIN'; figure; imhist(i; title('直方图';
实验报告 实验课程名称：数字图像处理 班级：学号：姓名： 注：1、每个实验中各项成绩按照10分制评定，每个实验成绩为两项总和20分。 2、平均成绩取三个实验平均成绩。
2016年 4 月18日 实验一 图像的二维离散傅立叶变换 一、实验目的 掌握图像的二维离散傅立叶变换以及性质 二、实验要求 1) 建立输入图像，在64?64的黑色图像矩阵的中心建立16?16的白色矩形图像点阵， 形成图像文件。对输入图像进行二维傅立叶变换，将原始图像及变换图像（三维、中心化）都显示于屏幕上。 2) 调整输入图像中白色矩形的位置，再进行变换，将原始图像及变换图像（三维、中 心化）都显示于屏幕上，比较变换结果。 3) 调整输入图像中白色矩形的尺寸（40?40，4?4），再进行变换，将原始图像及变 换图像（三维、中心化）都显示于屏幕上，比较变换结果。 三、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 四、实验原理 傅里叶变换作为分析数字图像的有利工具，因其可分离性、平移性、周期性和共轭对称性可以定量地方分析数字化系统，并且变换后的图像使得时间域和频域间的联系能够方便直观地解决许多问题。实验通过MATLAB 实验该项技能。 设),(y x f 是在空间域上等间隔采样得到的M ×N 的二维离散信号，x 和y 是离散实变量，u 和v 为离散频率变量，则二维离散傅里叶变换对一般地定义为 ∑∑ -=-=+-= 101 )],( 2ex p[),(1),(M x N y N yu M xu j y x f MN v u F π,1,0=u …，M-1；y=0，1，…N-1 ∑∑-=-=+=101 )],( 2ex p[),(),(M x N y N uy M ux j v u F y x f π ,1,0=x …，M-1；y=0，1，…N-1
目录 实验一：数字图像的基本处理操作....................................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验二：图像的灰度变换和直方图变换............................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验三：图像的平滑处理....................................................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验四：图像的锐化处理......................................................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。
摘要： 图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。图像处理一般指数字图像处理。 数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。 设计要求 可视化界面，采用多幅不同形式图像验证系统的正确性； 合理选择不同形式图像，反应各功能模块的效果及验证系统的正确性 对图像进行灰度级映射，对比分析变换前后的直方图变化； 1.课题目的与要求 目的： 基本功能：彩色图像转灰度图像 图像的几何空间变换：平移，旋转，剪切，缩放 图像的算术处理：加、减、乘 图像的灰度拉伸方法（包含参数设置）； 直方图的统计和绘制；直方图均衡化和规定化； 要求： 1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定
义和常见方法； 2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法 3、掌握在MATLAB中进行插值的方法 4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转等 5、学会运用图像的灰度拉伸方法 6、学会运用图像的直方图设计和绘制；以及均衡化和规定化 7、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际2.课题设计内容描述 1>彩色图像转化灰度图像： 大部分图像都是RGB格式。RGB是指红，绿，蓝三色。通常是每一色都是256个级。相当于过去摄影里提到了8级灰阶。 真彩色图像通常是就是指RGB。通常是三个8位，合起来是24位。不过每一个颜色并不一定是8位。比如有些显卡可以显示16位，或者是32位。所以就有16位真彩和32位真彩。 在一些特殊环境下需要将真彩色转换成灰度图像。 1单独处理每一个颜色分量。 2.处理图像的“灰度“，有时候又称为“高度”。边缘加强，平滑，去噪，加 锐度等。 3.当用黑白打印机打印照片时，通常也需要将彩色转成灰白，处理后再打印 4.摄影里，通过黑白照片体现“型体”与“线条”，“光线”。 2>图像的几何空间变化： 图像平移是将图像进行上下左右的等比例变化，不改变图像的特征，只改变位置。 图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放fx倍，在y轴按比例缩放fy倍，从而获得一幅新的图像。如果fx=fy，即在x轴方向和y轴方向缩放的比率相同，称这样的比例缩放为图像的全比例缩放。如果fx≠fy，图像的比例缩放会改变原始图象的像素间的相对位置，产生几何畸变。 旋转。一般图像的旋转是以图像的中心为原点，旋转一定的角度，也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。旋转后图像的的大小一般会改变，即可以把转出显示区域的图像截去，或者扩大图像范围来显示所有的图像。图像的旋转变换也可以用矩阵变换来表示。