图像测量专题试验new

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1、[键入文字]06054054王碧皓[键入文字]图像测量专题试验实验目的：1.熟悉ZM-VS1200机器视觉教学创新实验平台的使用，并结合配套的及其视觉组态软件Xavis软件，学习和掌握机器视觉预处理、尺寸测量、缺陷检测、图像融合、视觉跟踪、模式识别、三维重构的方法。2.利用Matlab软件，深入掌握相关图像处理操作，例如图像基本处理操作、图像变换、图像增强，以及相关的图像函数编程实现。3.[键入文字]06054054王碧皓[键入文字]了解有一定应用背景的图像处理算法，例如3D图像恢复、图像融合等等内容。实验一一、实验内容：图像基本处理

2、操作（图像显示、读写、像素统计处理、图像文件I/O等）实验程序：I=imread('Lena.bmp');imshow(I)S=size(I)imwrite(I,'img1.png','png')[I1,map]=imread('img1.png');imfinfo('img1.png')figure,imshow(I1)mean2(I)std2(I)实验结果：S=2002003ans=Filename:'img1.png'FileModDate:'30-Oct-200913:39:17'FileSize:68313Format:'p

3、ng'FormatVersion:[]Width:200Height:200BitDepth:24ColorType:'truecolor'FormatSignature:[13780787113102610]Colormap:[]Histogram:[]InterlaceType:'none'Transparency:'none'SimpleTransparencyData:[]BackgroundColor:[]RenderingIntent:[]Chromaticities:[]Gamma:[]XResolution:[]YRe

4、solution:[]ResolutionUnit:[]XOffset:[]YOffset:[][键入文字]06054054王碧皓[键入文字]OffsetUnit:[]SignificantBits:[]ImageModTime:'30Oct200905:39:17+0000'Title:[]Author:[]Description:[]Copyright:[]CreationTime:[]Software:[]Disclaimer:[]Warning:[]Source:[]Comment:[]OtherText:[]ans=128.

5、2479ans=58.7742实验二一、实验内容：图像分割（边缘检测edge、阈值分割graythresh）边缘检测edge实验程序：I=imread('coins.png');imshow(I);BW2=edge(I,'sobel');figure,imshow(BW2);实验结果：[键入文字]06054054王碧皓[键入文字]实验分析：边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图

6、像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。该程序使用了sobel算子，也可用canny算子进行边缘检测，程序如下：I=imread('coins.png');imshow(I);BW2=edge(I,'canny');figure,imshow(BW2);阈值分割graythresh实验程序：I=imread('coins.png');%读入图像subplot(1,2,1);imshow(I);%显示原图level=graythresh(I);%域值分割BW=im2bw(I,level);%显示成二值灰度

7、图像subplot(1,2,2),imshow(BW)实验结果:实验分析:阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，主要通过设定不同的特征阈值，把图像象素点分为若干类。常用的特征包括：1.直接来自原始图像的灰度或彩色特征；[键入文字]06054054王碧皓[键入文字]2.由原始灰度或彩色值变换得到的特征。设原始图像为f(x，y)，按照一定的准则f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，若取：b0=0(黑)，b1=1(白)，即为我们通常所说的图像二值化。实验三一、实验内容:图像增强（直方图均化、对比度增强、均值滤波、中值滤波）直方

8、图均化实验程序:I=imread('Lena.bmp');I=rgb2gray(I);J=histeq(I);figure,subplot(221),imshow(I)subplot(222),imshow(J)subp