修改数字图像处理实验_

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1、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．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅

2、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。

3、将坐标值数字化成为取样；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。43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：Ø亮度图像(Intensityimages)Ø二值图像(Binaryimages)Ø索引图像(Indexedimages)ØRGB图像(RGBimages)(1)亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其

4、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

5、，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。43(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M×N×3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

6、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uin

7、t8无符号8比特整数，范围为[0255]uint16无符号16比特整数，范围为[065536]uint32无符号32比特整数，范围为[04294967295]int8有符号8比特整数，范围为[-128127]int16有符号16比特整数，范围为[-3276832767]int32有符号32比特整数，范围为[-21474836482147483647]single单精度浮点数，范围为char字符logical值为0或143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,ui

8、nt16和doulbeim2uint16uint16logical,uint8,uint16和doulbemat2graydouble,范围为[01]doubleim2doubledoublelogical,uint8,uint16和