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1、《数字图像处理与识别》实验指导书赵乘麟编著邵阳学院信息工程系2009年6月实验一数字图像读、写及基本统计指标一、实验目的1.掌握图像读写和运算的基本的方法。2.学会利用MATLAB编写程序进行图像的基本操作。3.理解图像信息的含义。二、主要仪器设备微机（CPU：P4以上，128M以上内存）Windows98以上操作系统、VisualC++>Matlab6.5以上版本等软件。三、实验原理1.可以将一幅图像看成是一个二维矩阵。2.Matlab图像处理工具具有读、写和显示图像功能。可采用imread函数、imwrite函数、imshow函数，也可以自己编程。3.计算图像的有关统计参
2、数。①图像的大小。数值是宽度（M,单位：像素）与高度（N,单位：像素）的八②图像的灰度平均值。是指所有灰度值的算术平均值，反应了一幅图像的平均亮度了。1~MN工A=0v=0%1协方差矩阵。设计f（x,y）和ggy）是大小为MxN的两幅图像，则两幅图像的协方差矩阵C仗为：Cfg二而工工［/（3）-刁［g（s）-g］x=oy=0协方差矩阵c虑是两图像之间的相关程度的i种量度。协方差矩阵为零吋表明两图像之间相互独立，反之表示两图像之间相互依赖。C仗越大，相关程序越高。若f=gf则单幅图像的协方差即为该图像的方差C#o%1图像的灰度标准差。由于方差按数据的平方来计算，与灰度值相差太大
3、，难以直观衡量，所以对方差开方得到标准差SD,标准差是评价离散度的较好指木小。%1图像的相关系数。协方差可以作为两幅图像相关性的一种量度。但它受两图像像素数值的影响。因些，常将其归一化成相关系数。两幅图像和gS,y）的相关系数7是描述图像相关程度的统计量，反映了两幅图像相互的线性联系密切程度。相关系数在0〜1范围内变动，其值越接近1,两个图像的线性相关越密切；其值越接近0,相关越不密切。r二一5fS芮用四、实验内容1.从最常用的“.BMP”图像格式中读取图像数据，并显示图像；2.利用“读图像文件I/O”的iminfo函数了解图像文件的基本信息。利用“像素和统计处理”函数计算读
4、入图像的二维相关系数（corr2函数）、确定像素颜色值（impoxel函数）、像素的平均值（mean函数）、显示像素的信息（pixval函数）、计算像素的标准偏移（std2函数）等。3.对图像进行改变大小（imrcsizc函数）、旋转（imrotatc函数）等几何操作，将不同操作后的图像用函数分别写入到各自的图像文件屮。五、实验步骤指导1.读取文件rice,tif和caniereimem.tif的图像数据，显示图像。读取图像文件的信息，说明含义。MATLAB函数：imread/imshow/imfinfo举例：A=imread（'rice,tif'）;imshow（A）;2.
5、将rice,tifcameraman,tif两副图像相加、相减，或者减去一个常数，显示并保存处理后的图像。MATLAB函数:imwrite/imadd/imsubtract;举彳歹9：J二imread（'cameramar）・tif'）;K=imadd(T,J);1.将rice,tifcameraman,tif两副图像改变大小（imresize函数）、旋转（imrotate函数）等几何操作，将不同操作后的图像用函数分别写入到各自的图像文件中。显示儿何操作后的图像，读取图像文件的信息，并比较与儿何操作前的有什么不同。六、实验报告要求1.说明读、写和显示图像文件、计算图像的有关统
6、计参数的原理或方法。2.显示儿何变换前、后的图像，记录儿何变换前、后的图像的统计数据。3.写出上述图像处理的程序。4.总结心得与体会。七、思考题1.位图图像有哪些基木的信息？2.比较不同图像的统计特征的差别，并分析原因。实验二数字图像的去噪一、实验目的1、掌握图像滤波的基本原理。2、掌握图像锐化的基本原理和方法。3、学会运用不同滤波方法对图像去噪。4、设计程序对图像进行去噪和锐化处理。二、主要仪器设备微机(CPU：P4以上，128M以上内存)Windows98以上操作系统、VisualC++、matlab6.5以上版本等软件。三、实验原理滤波分为非线性滤波和线性滤波。1•均值
7、滤波是一种线性滤波方法，其采用的主要方法为领域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上的灰度值g(x,y),艮介g(x,y)=l/mEf(x,y)m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。2.屮值滤波一种非线性的图像处理方法，屮值滤波的原理就是用一个含有奇数点的滑动窗口，将窗口正中那点的值用窗口内各点的中值代替。3.拉普拉斯算
