matlab实验 图像的基本运算

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时间:2018-07-27

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1、实验四、图像的基本运算1(1)选择一幅图像lena8.jpg,设置输入/输出变换的灰度级范围,a=0.3,b=0.6,c=0.1,d=0.9(2)设置非线性扩展函数的参数c=2(3)采用灰度倒置变换函数s=255-r进行图像变换(4)设置二值化图像的阈值,分别为level=0.4,level=0.7程序如下I=imread('C:lena8.jpg');figure;subplot(2,3,1);imshow(I);title('原图');J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]);%设置灰

2、度变换的范围subplot(2,3,2);imshow(J);title('线性扩展');I1=double(I);%将图像转换为double类型I2=I1/255;%归一化此图像C=2;K=C*log(1+I2);%求图像的对数变换subplot(2,3,3);imshow(K);title('非线性扩展');M=im2bw(I,0.5);M=~M;%M=255-I;%将此图像取反%Figuresubplot(2,3,4);imshow(M);title('灰度倒置');N1=im2bw(I,0.4);%将此图像二

3、值化,阈值为0.4N2=im2bw(I,0.7);%将此图像二值化,阈值为0.7subplot(2,3,5);imshow(N1);title('二值化阈值0.4');subplot(2,3,6);imshow(N2);title('二值化阈值0.7');2选取两幅大小一样的灰度图像hough.bmp和rice.bmp,将两幅图像进行加法运算。程序如下I=imread('C:hough.bmp');%I=rgb2gray(I);J=imread('C:rice.bmp');I=im2double(I);%将图像转

4、换成double型J=im2double(J);K=I+0.3*J;%两幅图像相加subplot(1,3,1);imshow(I);title('物图');subplot(1,3,2);imshow(J);title('背景图');subplot(1,3,3);imshow(K);title('相加后的图');imwrite(K,'C:lena1.jpg');3选取一幅混合图像,如相加得到的图像lenal.jpg,将混合图像与背景图像做减法运算。程序如下A=imread('C:lena1.jpg');B=imre

5、ad('C:rice.bmp');A=im2double(A);%将图像转换成double型B=im2double(B);C=A-0.3*B;subplot(1,3,1);imshow(A);title('混合图');subplot(1,3,2);imshow(B);title('背景图');subplot(1,3,3);imshow(C);title('分离后的图');4选取一幅尺寸为256x256像素的灰度图,如rice.bmp。设置掩模模板,对于需要保留下来的区域,掩模图像的值置为1,而需要被抑制掉的区域,掩

6、模图像的值置为0。程序如下A=imread('C:rice.bmp');%A=rgb2gray(A);A=im2double(A);subplot(1,2,1);imshow(A);title('原图');B=zeros(256,256);B(40:200,40:200)=1;K=A.*B;subplot(1,2,2);imshow(K);title('局部图');5选取一幅大小为256x256像素的图像,如lena8.jpg.分别将图比例放大1.5倍,比例缩小0.7倍,非比例放大到420x384像素,非比例缩小到

7、15x180像素。程序如下A=imread('C:lena8.jpg');Bl=imresize(A,1.5);%比例放大1.5倍,默认采用的是最近邻法进行线性插值B2=imresize(A,[420384]);%非比例放大至420:384Cl=imresize(A,0.7);%比例缩小0.7倍C1=imresize(A,0.7);C2=imresize(A,[150180]);%非比例缩小到150:180figure;imshow(Bl);title('比例放大图');figure;imshow(B2);titl

8、e('非比例放大图');figure;imshow(C1);title('比例缩小图');figure;imshow(C2);title('非比例缩小图');实验五、图像的变换1选取一幅图像,进行离散傅里叶变换,再对其分别进行X轴与Y轴上的平移,得其离散傅里叶变换,观察结果图。程序如下I=imread('C:1.bmp');%I=imread

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