1、数 字 图 像 处 理实验指导书李琳长春理工大学目 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 .50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、
2、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图像的方法。5图像间如何转化。二、实验原理及知识点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
3、像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。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。1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： 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB 图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是
4、一个数据矩阵，其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，可
5、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。2(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 MN3 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 彩色图像的三个图像常称为红、绿或蓝分量图像。令 fR，
6、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 1-1 MATLAB 和 IPT 支持数据类型名称 描述double 双精度浮点数，范围为uint8 无符号 8 比特整数，范围为0 255u
7、int16 无符号 16 比特整数，范围为0 65536uint32 无符号 32 比特整数，范围为0 4294967295int8 有符号 8 比特整数，范围为-128 127int16 有符号 16 比特整数，范围为-32768 32767int32 有符号 32 比特整数，范围为-2147483648 2147483647single 单精度浮点数，范围为char 字符308130813logical 值为 0 或 1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im2uint8 uint8 logical,uint8,uint16 和 doulbeim2uint16
8、uint16 logical,uint8,uint16 和 doulbemat2gray double,范围为0 1 doubleim2double double logical,uint8,uint16 和 doulbeim2bw logical uint8,uint16 和 double下面给出读取、压缩、显示一幅图像的程序(%后面的语句属于标记语句，编程时可不用输入)I=imread(原图像名.tif); % 读入原图像,tif 格式whos I % 显示图像 I 的基本信息imshow(I) % 显示图像% 这种格式知识用于 jpg 格式，压缩存储图像，q 是 0-100 之间的整数i
9、mfinfo filename imwrite(I,filename.jpg,quality,q); imwrite(I,filename.bmp); % 以位图（BMP）的格式存储图像% 显示多幅图像，其中 n 为图形窗口的号数figure(n), imshow(filename); gg=im2bw(filename); % 将图像转为二值图像figure, imshow(gg) % 显示二值图像三、实验内容及步骤1利用 imread( )函数读取一幅图像，假设其名为 flower.tif，存入一个数组中；2利用 whos 命令提取该读入图像 flower.tif 的基本信息；3利用 im
10、show()函数来显示这幅图像；4利用 imfinfo 函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；5利用 imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素4的 jpg 文件,设为 flower.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像， quality,q), q取 0-100。6同样利用 imwrite()函数将最初读入的 tif 图象另存为一幅 bmp 图像，设为 flower.bmp。7用 imread()读入图像：Lenna.jpg 和 camema.jpg；8用 imfinfo()获取图像 Lenna.jpg 和 camema.jpg 的大小；9用 figu
11、re,imshow()分别将 Lenna.jpg 和 camema.jpg 显示出来，观察两幅图像的质量。10用 im2bw 将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用 imshow 显示出来观察图像的特征。11将每一步的函数执行语句拷贝下来，写入实验报告，并且将得到第 3、9、10 步得到的图像效果拷贝下来。四、考核要点1、熟悉在 MATLAB 中如何读入图像、如何获取图像文件的相关信息、如何显示图像及保存图像等，熟悉相关的处理函数。2、明确不同的图像文件格式，由于其具体的图像存储方式不同，所以文件的大小不同，因此当对同一幅图像来说，有相同的文件大小时，质量不同。五、实验仪器与软件(1) PC 计
12、算机(2) MatLab 软件/语言包括图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 六、实验报告要求描述实验的基本步骤，用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果和源代码，并进行必要的讨论，必须包括原始图像及其计算/ 处理后的图像。七、思考题(1) 简述 MatLab 软件的特点。5(2) MatLab 软件可以支持哪些图像文件格式？ (3) 说明函数 imread 的用途格式以及各种格式所得到图像的性质。(4) 为什么用 I = imread(lena.bmp) 命令得到的图像 I 不可以进行算术运算？八、实验图像Fig.1 flower.t
13、if Fig.2 elephant.jpgFig.3 Lenna.jpg Fig.4 camema.jpg6实验二 图像的代数运算一、 实验目的1了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。2体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。二、 实验原理图像的代数运算是图像的标准算术操作的实现方法，是两幅输入图像之间进行的点对点的加、减、乘、除运算后得到输出图像的过程。如果输入图像为A(x,y) 和B(x,y)，输出图像为C(x,y) ，则图像的代数运算有如下四种形式：C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)C(x,y) = A(x,y
14、) * B(x,y)C(x,y) = A(x,y) / B(x,y)图像的代数运算在图像处理中有着广泛的应用，它除了可以实现自身所需的算术操作，还能为许多复杂的图像处理提供准备。例如，图像减法就可以用来检测同一场景或物体生产的两幅或多幅图像的误差。使用MATLAB的基本算术符 (+、-、*、/ 等) 可以执行图像的算术操作，但是在此之前必须将图像转换为适合进行基本操作的双精度类型。为了更方便地对图像进行操作，MATLAB 图像处理工具箱包含了一个能够实现所有非稀疏数值数据的算术操作的函数集合。下表列举了所有图像处理工具箱中的图像代数运算函数。7表 2-1 图像处理工具箱中的代数运算函数函数名
15、功能描述Imabsdiff 两幅图像的绝对差值Imadd 两幅图像的加法Imcomplement 补足一幅图像Imdivide 两幅图像的除法Imlincomb 计算两幅图像的线性组合Immultiply 两幅图像的乘法imsubtract 两幅图像的减法使用图像处理工具箱中的图像代数运算函数无需再进行数据类型间的转换，这些函数能够接受uint8和uint16数据，并返回相同格式的图像结果。虽然在函数执行过程中元素是以双精度进行计算的，但是MATLAB工作平台并不会将图像转换为双精度类型。代数运算的结果很容易超出数据类型允许的范围。例如，uint8 数据能够存储的最大数值是255，各种代数运算
16、尤其是乘法运算的结果很容易超过这个数值，有时代数操作（主要是除法运算）也会产生不能用整数描述的分数结果。图像的代数运算函数使用以下截取规则使运算结果符合数据范围的要求：超出数据范围的整型数据将被截取为数据范围的极值，分数结果将被四舍五入。例如，如果数据类型是uint8，那么大于 255的结果（包括无穷大inf ）将被设置为255。注意：无论进行哪一种代数运算都要保证两幅输入图像的大小相等，且类型相同。三、 实验步骤1图像的加法运算图像相加一般用于对同一场景的多幅图像求平均效果，以便有效地降低具有叠加性质的随机噪声。直接采集的图像品质一般都较好，不需要进行加法运算处理，但是对于那些经过长距离模拟通讯方式传送的图像（如卫星图像），这种处理是必不可少的。在MATLAB中，如果要进行两幅图像的加法，或者给一幅图像加上一个常数，可以调用imadd函数来实现。imadd 函数将某一幅输入图像的每一个像素值与另一幅图像相应的像素值相加，返回相应的像素值之和作为输出图像。imadd函数的调用格式如下：
