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1、数字图像处理上机实验1、实验目的了解matlab软件/语言，学会使用matlab的图像处理工具箱（ImageProcessingToolbox）,使学生初步具备使用该软件处理图像信息的能力，并能够利用该软件完成本课程规定的其他实验和作业。熟悉常用的图像文件格式与格式转换；熟悉图像矩阵的显示方法（灰度、索引、黑白、彩色）；熟悉图像矩阵的格式转换。，学会使用MatLab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力.2、实验要求学生应当基本掌握matlab的操作
2、，掌握matlab图像处理工具箱中最常用的函数用法。练习图像读写命令imread和imwrite并进行图像文件格式之间的转换。学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。3、实验内容及步骤1、图像的显示与格式转换（1）学习matlab的基本操作；（2）使用imread函数读入图像；（3）使用figure函数创建窗口；（4）使用image或imshow函数显示图像；（5）使用colorbar函数在图像的右侧显示图像的亮度
3、条。2、图像的滤波21/15(1)考察平均滤波器对高斯噪声污染的图象去噪效果；(2)考察中值滤波器对高斯噪声污染的图象去噪效果；(3)考察平均滤波器对椒盐噪声污染的图象去噪效果；(4)考察中值滤波器对椒盐噪声污染的图象去噪效果。(5)考察滤波器模板大小对平均滤波器滤波效果的影响；(6)考察滤波器模板大小对中值滤波器滤波效果的影响；3、图像的频域变换在Matlabworkspace中生成一幅大小为256×256像素的8位灰度图,背景为黑色，中心有一个宽80像素高40像素的白色矩形。对其做傅立叶变换，将该图像做30度旋转，再做傅立叶变
4、换，查看两次频谱结果的差异。4、在Matlab环境中，首先读取自带的cameraman.tif图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。4、实验结果记录一、图像的显示与格式转换一、在MATLAB中可以使用imread命令来读取图像，使用一个变量I来存放图像数据，通过I=imread（’图像路径图像名称.图像格式’）命令来读取图像，例如：I=imread('tower.jpg');如果所需的图像文件存放在MATLAB安装目录的WORK文件夹下，则直接在括号内输入文件名以及文件格式就可以读取图像。21/15打开图
5、片属性可知，该图片的像素为399*472，符合实验对图片大小的要求，由于该图片为彩色图片，为了在比较时获得更清晰的结果，设计开始前要对图片进行预处理，将图片转化为2维的伪彩色灰度图片，所以需要用rgb2gray（）对真彩色图像进行变换，使之成为灰度图像，并用一个新的变量G存放产生的灰度图像数据。然后使用imshow（）命令查看灰度变换后的图像是否真的符合要求。二、读入图片并转化成灰度图打开Matlab软件后在程序输入界面输入以下程序：I=imread('tower.jpg');G=rgb2gray(I);subplot(1,2,1
6、);imshow(I);title('原图');21/15subplot(1,2,2);imshow(G);title('灰度图');三、图像噪声叠加在MATLAB中提供了给图像加入噪声的函数imnoise。imnoise的语法格式为：J=imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameters)其中J=imnoise(I,type)返回对原始图像I添加典型噪声的有噪图像J。21/15参数type和parameters用于确定噪声的类型和相应的参数。对图像“tower.jpg”的灰度图分别叠加均值为0，
7、方差为0.02的高斯噪声、密度为0.02的椒盐噪声、密度为0.02的乘性噪声。程序为：I=imread('tower.jpg')G=rgb2gray(I);J1=imnoise(G,'gaussian',0,0.02);J2=imnoise(G,'salt&pepper',0.02);J3=imnoise(G,'speckle',0.02);subplot(2,2,1),imshow(G),title('灰度图');subplot(2,2,2),imshow(J1),title('高斯噪声图');subplot(2,2,3),im
8、show(J2),title('椒盐噪声图');subplot(2,2,4),imshow(J3),title('乘性噪声图');21/15各种噪声与灰度图四、结果分析由显示结果可知，因为高斯噪声使用随机大小的幅值污染所有的点，所以图像受它的影响很
