数字信号处理第三次实验报告

DSP 第三次实验实验报告

一． 实验内容：

给定连续时间信号1000()t x t e -=。

1、 以足够小的时间间隔，在足够长的时间内画出信号时域图形。

2、 用公式计算信号的频谱()X j Ω。以足够小的频率间隔，在足够大的频率范围内，根据公式画出其频谱图，估计信号的带宽。

3、 以抽样频率3000Hz 对()x t 抽样，得到离散时间信号()x n ，画出其图形，标明坐标轴。

4、 用DTFT 计算()x n 的频谱()j X e ω，画出幅度频谱的图形，标明坐标轴。

5、 参考课程 2.5节内容，由()x n 的频谱()j X e ω得到原信号()x t 的频谱的估计

?()X

j Ω，计算均方误差，在模拟频域上考察对原信号频谱的逼近程度。此时均方误差的定义为

2

1

?()()b

a

b a

E X j X

j d ΩΩ=

Ω-ΩΩΩ-Ω?

6、 将()x n 经理想内插后得到原信号的估计?()x

t ，从连续时间域上考察信号的恢复程度，计算均方误差。 7、 抽样频率为600 Hz ，重做3-6。 8、 经对比和分析，验证时域抽样定理。

1.1程序脚本和注释

clear all ;

t1=-0.1;%时间的起始位置 t2=0.1;%时间的终止位置

t=t1:0.00001:t2;%间隔为0.00001 x=exp(-1000*abs(t)); plot(t,x);

xlabel('t/s'); ylabel('x');

title('x(t)=exp(-1000|t|)');

1.2运行结果

-0.1

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

00.02

0.04

0.06

0.08

0.1

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1t/s

x

x(t)=exp(-1000|t|)

2.1编程原理和公式： 求)(t x 的)(Ωj X ：

()()()2

60

10000

10001000102000

)(Ω

+=

+===Ω????∞

-Ω-∞

Ω+-Ω-∞

∞

--∞

∞-Ω-dt e dt e

dt e

e

dt e

t x j X t j t

j t

j t

t

j 2.2程序脚本和注释：

clear all;

omega1=-3000*pi;%频率范围取-3000pi~3000pi omega2=3000*pi;

omega=omega1:0.5*pi:omega2;%频率间隔取0.5pi N=length(omega); for(k=1:N)

X(k)=2000/(1000000+omega(k)*omega(k)); end

plot(omega,X);

xlabel('omega （rad/s ）'); ylabel('X');

title(' X(omega)=2000/(1000000+omega(k)*omega(k))');

2.3程序运行结果：

-1

-0.8-0.6-0.4

-0.200.20.40.60.8

1

x 10

4

00.2

0.40.60.811.21.41.61.82x 10

-3

omega(rad/s)

X

X (omega)=2000/(1000000+omega(k)*omega(k))

信号的3DB 带宽为W=208pi 即 104HZ 20DB 带宽为W=956pi, 即 477HZ

3.1编程原理和公式

以3000HZ 的抽样频率对x(t)进行抽样得x(n)：

1000()()nT

t nT x n x t e -=== 1s

T f =

3.2程序脚本和注释

clear all; f=3000; T=1/f;

n1=-300;%n 从-300变化到300 n2=300; n=n1:n2;

xn=exp(-1000*abs(n*T)); stem(n,xn); xlabel('n'); ylabel('x(n)');

title('x(n)=exp(-1000|nT|)');

3.3运行结果

n

x (n )

该题的图形与第一题的图形相似，第一题的图画的是t 的连续信号，该图画的是时间离散的信号。

4.1编程原理和思路

用第二次实验中编写的dtft 子函数计算x(n)的dtft,为了方便观察图形，利用dtft 的周期性，画出-4pi-4pi 四个周期内的图像。

4.2程序脚本和注释

clear all; f=3000; T=1/f; n1=-300; n2=300; n=n1:n2;

M=128%每个周期内取128个点

xn=exp(-1000*abs(n*T));%得到离散时间信号x(n)

Xww=dtft(xn,M);%计算x(n)的DTFT （在一个周期内0-2pi) Xww_abs=abs(Xww);

ww=0:2*pi/M:2*pi*(M-1)/M;

for(i=1:M)%利用周期性画出x(n)的DTFT 在-4pi-4pi 内的图像 Xw(i)=Xww_abs(i); Xw(M+i)=Xww_abs(i); Xw(M*2+i)=Xww_abs(i); Xw(M*3+i)=Xww_abs(i); end

L=length(Xw);

w=-4*pi:2*pi/M:2*pi*(L-1)/M-4*pi; plot(w,Xw);

xlabel('w/rad'); ylabel('Xw');

title('x(n)的DTFT 在-4pi-4pi 内的图像)');

4.3运行结果

X(n)的DTFT 在-4pi-4pi 四个周期内的图像

-15

-10-5

051015

w/rad

X w

x(n)的DTFT 在-4pi-4pi 内的图像)

5．1编程原理和公式

由T ω=Ω可以得到离散时间信号x(n)的傅里叶变化

()()?j T X j T X e ωω=ΩΩ= ()?X j Ω显然是以226000s s

f T

πππΩ===为周期的函数 ()?X j Ω通过理想低通滤波器()1,20,2

s s H j Ω?Ω

s ΩΩ<）计算均方误差。编程时，()X j Ω为第二小题中计算所得频谱，()?X

j Ω为由()j X e ω变换所得的频谱。 5.2程序脚本和注释

clear all;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %原信号频谱

omegaA1=-3000*pi;%频率范围取-3000pi~3000pi omegaA2=3000*pi; jg=0.5*pi;

omegaA=omegaA1:jg:omegaA2;%频率间隔取0.5pi

N=length(omegaA);

for(k=1:N)

X(k)=2000/(1000000+omegaA(k)*omegaA(k));

end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %计算原信号频谱估计

f=3000;

T=1/f;

n1=-300;

n2=300;

n=n1:n2;

M=f*4;%这样以后使得w的间隔乘以f以后恰好是0.5pi等于画原信号频谱时索取的频率间隔

xn=exp(-1000*abs(n*T));%得到离散时间信号x(n)

Xww=dtft(xn,M);%计算x(n)的DTFT（在一个周期内0-2pi)

%Xww_abs=abs(Xww);

ww=0:2*pi/M:2*pi*(M-1)/M;

for(i=1:M)%利用周期性画出x(n)的DTFT在-4pi-4pi内的图像

Xw(i)=Xww(i);

Xw(M+i)=Xww(i);

Xw(M*2+i)=Xww(i);

Xw(M*3+i)=Xww(i);

end

L=length(Xw);

w=-4*pi:2*pi/M:2*pi*(L-1)/M-4*pi;

omegaB_=w*f;

XomegaB_=T*Xw;

for(k=1:M)%仅取一个周期内的值，重新构成序列

omegaB(k)=omegaB_(3*M/2+k);

XomegaB(k)=XomegaB_(3*M/2+k);

XomegaB_abs(k)=abs(XomegaB(k));

end

plot(omegaB,XomegaB_abs);

xlabel('omega/rad/s');

ylabel('Xomega');

title('x(t)的频谱估计图'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%计算均方误差

omegab=pi*f;

omegaa=-pi*f;

sum=0;

for(k=1:M)

sum=sum+abs(X(k)-Xomega(k))*abs(X(k)-Xomega(k))*jg;

end

E=sum/(omegb-omegaa);

5.3运行结果

-1

-0.8-0.6-0.4

-0.200.2

0.40.60.8

1

x 10

4

00.511.5

2

2.5

x 10

-3

omega/rad/s

X o m e g a

x(t)的频谱估计图

E=0，可见，模拟频谱与原信号频谱十分接近。 6．1编程原理和公式

将x(n)经抽样内插后得到原信号的估计的公式为：

()sin ?()()

()

m t mT T x t x m t mT T

ππ

∞=-∞

??-????=-∑

6.2程序脚本和注释

clear all;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %原信号 t1=-0.1; t2=0.1; jg=1/3000;

t_=t1:jg:t2;%为计算均方误差方便将间隔设为1/3000 x_=exp(-1000*abs(t_));

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%计算由抽样内插公式得到的原信号的估计 f=3000; T=1/f;

n1=-0.1*f;%为方便计算均方误差，n 这样取值与第二小题所画的图对应 n2=0.1*f; n=n1:n2;

N=length(n);

t=n*T;

xn=exp(-1000*abs(t));%得到离散时间信号x(n)

m=n1:n2;%x(n)的取值范围为n1-n2,在其他范围内没有取值，所以m的取值范围应与n相同

M=length(m);

for(i=1:N)

x(i)=0;

for(j=1:M)

if(i==j)

x(i)=x(i)+xn(j)*1;%当i=j时公式中分母为零，matlab无法正确计算，所以要单独列出来

else

x(i)=x(i)+xn(j)*sin(pi*f*(t(i)-m(j)*T))/(pi*f*(t(i)-m(j)*T)); end

end

end

plot(t,x);

xlabel('t');

ylabel('x');

title('x(n)经抽样内插公式得到的原信号的估计'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%

%计算均方误差

sum=0;

for(k=1:N)

sum=sum+abs(x_(k)-x(k))*abs(x_(k)-x(k))*jg;

end

E=sum/(t2-t1);

6.3运行结果

x(n)经抽样内插公式得到的原信号的估计图：

-0.1

-0.08-0.06-0.04-0.02

00.020.040.060.080.1

t

x

x(n)经抽样内插公式得到的原信号的估计

E=2.9248e-031

可见，均方误差E 很小，也就是说，x(n)经抽样内插后得到原信号的估计与原信号很接近。

7．将抽样频率变为600HZ 7.1编程原理和思路

此处的编程与前面一样，只需要将抽样频率变为600HZ 。

7.2运行结果

（1）x(n)的图形

n

x (n )

（2）x(n)的DTFT （-4pi-4pi 四个周期内的图形）

w/rad

X w

x(n)的DTFT 在-4pi-4pi 内的图像)

（3）

-2000

-1500-1000-500

0500100015002000

11.52

2.5

-3

omega/rad/s

X o m e g a

x(t)的频谱估计图

E=4.5717e-006，均方误差大于抽样频率为3000HZ 时的均方误差

（4）

x

t

E=1.0191e-032小于抽样频率为3000HZ时的均方误差。?

8.当抽样频率为3000HZ时，由离散时间信号恢复出来的频谱与计算出来的原信号的频谱十分接近（E=0）。而当抽样频率为600HZ时恢复出来的频谱与计算出来的原信号的频谱就有较大差别了（E=4.5717e-006）。

假设，信号的最大频率在20DB带宽处477HZ，600HZ的抽样频率不能满足奈奎斯特抽样定理600<477*2，而3000HZ满足，所以，3000HZ抽样频率的得到的离散时间信号可以较好地恢复出原信号。

遇到的问题及解决方法

在由离散时间信号经抽样内插后得到原信号时，无法得到正确的结

的情况，后来在写程序果，后来经分析是因为，计算机无法处理sin(0)

=1，问题得到解决。时，将这种情况分离出来单独处理直接令sin(0)

结果中还出现由离散时间信号经抽样内插后得到原信号时，600HZ 的抽样频率时均方误差小于3000HZ时的均方误差，但是按照一般的思路应当3000HZ抽样频率时有更小的均方误差。

生物化学实验六——酵母RNA的提取与含量测定 山东大学实验报告

实验六——酵母RNA的提取与含量测定 13生物基地 201300140059 刘洋 2015-05-10 同组者：张奕 一、实验目的 1.掌握稀碱法提取酵母RNA的原理和方法。 2.掌握紫外分光光度计的使用。 3.了解和掌握紫外吸收法测定RNA浓度的原理。 二、实验原理 酵母核酸中RNA含量较多，DNA则少于2%。RNA可溶于碱性溶液，当碱被中和后，可加乙醇使其沉淀，由此即可得到RNA制品。但是用碱液提取的RNA有不同的降解。 核酸及其衍生物，核苷酸、核苷、嘌呤和嘧啶有吸收紫外光的性质，其吸收高峰在260nm 左右，且一定浓度范围内其浓度与吸光度成正比（浓度为5μg/ml—45μg/ml吸光度与浓度成正比），利用此性质，可用RNA标准液绘制RNA吸光标准曲线(标准曲线的斜率为0.022-0.024左右)，测定样品RNA浓度。由于蛋白质在280nm的光吸收，对核酸测定有一定的干扰作用，最大吸收峰在280nm处，原因是蛋白质组成中常含有酪氨酸和色氨酸等芳香族氨基酸。所以如果有蛋白质的干扰必须得先测260nm处的吸光度，再测280nm处的吸光度，通过计算消除其对核酸的影响。 三、实验器材 干酵母粉 电子天平 量筒 容量瓶100ml 磁力搅拌器 试管 100℃水浴锅pH试纸（pH1-14）烧杯 离心机 722型分光光度计锥形瓶 离心管 四、实验试剂 0.2%氢氧化钠溶液95%乙醇 无水乙醚酸性乙醇（5ml浓Hcl加入到500ml95%乙醇中混匀）RNA标准蛋白溶液（200μg/ml）

1.RNA的提取 （1）称取4g干酵母粉，放入200ml锥形瓶中，加入40ml0.2%的氢氧化钠溶液混匀，在沸水浴中煮沸30min中并冷却； （2）冷却后，把液体倒入离心管中，在4000r/min的条件下离心15min； （3）离心后留上清液加入95%的酸性乙醇40ml，边加边搅拌，静置5min左右，再4000r/min的条件下离心5min； （4）离心后保留沉淀，用20ml 95%乙醇分两次洗涤沉淀，每次洗后在3000r/min的条件下离心5min； （5）离心后的沉淀再用无水乙醇10ml洗涤两次，每次用3000r/min离心5min； （6）离心结束后，收集沉淀与滤纸上，称重备用。 2.RNA样液的配制 （1）取粗RNA0.2-0.25g与烧杯中，加入5mlNaOH溶液，搅拌，溶解，调成糊状。 （2）再加入蒸馏水40ml，搅拌混匀，调PH至7.0后，放入100ml容量瓶中定容。 （3）再分3-4次分别取2ml定容后溶液于100ml容量瓶中继续定容待测,并且把容量瓶依次编号为A、B、C。 3.RNA标准曲线的绘制 （1）取洁净的试管，依次标号为1-10、A、B、C后，按照下表分别往各试管中加所需液体，并用磁力搅拌器混匀。 （2）混匀后以0号试管为参比液，在260nm下测各试管的吸光度A，并根据0-9试管的吸光值绘制出RNA标准曲线，并最终得出样品的浓度。 六、注意事项 1.离心机的使用，使用前一定要将两离心液（包括外壳）在天平上调平，对称放置在离 心机上，防止力臂不对称而损坏离心机。 2.紫外分光光度计的使用，要先预热10分钟，往比色皿中到液体只需到三分之二即可， 防止液体溢出腐蚀仪器，爱护仪器。

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令：熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot（）函数、Figure（）函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread， imfinfo 等文件，观察一下图像数据，了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来（用imshow）。尝试修改map颜色矩阵的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出，用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像，记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像，请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰

度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理，试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理，试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围， 如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换： s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 0 3) 幂次变换： 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 其对应的数学表达式为：

山东大学操作系统实验报告4进程同步实验

山东大学操作系统实验报告4进程同步实验

计算机科学与技术学院实验报告 实验题目：实验四、进程同步实验学号： 日期：20120409 班级：计基地12 姓名： 实验目的： 加深对并发协作进程同步与互斥概念的理解，观察和体验并发进程同步与互斥 操作的效果，分析与研究经典进程同步与互斥问题的实际解决方案。了解 Linux 系统中 IPC 进程同步工具的用法，练习并发协作进程的同步与互斥操作的编程与调试技术。 实验内容： 抽烟者问题。假设一个系统中有三个抽烟者进程，每个抽烟者不断地卷烟并抽烟。抽烟者卷起并抽掉一颗烟需要有三种材料：烟草、纸和胶水。一个抽烟者有烟草，一个有纸，另一个有胶水。系统中还有两个供应者进程，它们无限地供应所有三种材料，但每次仅轮流提供三种材料中的两种。得到缺失的两种材料的抽烟者在卷起并抽掉一颗烟后会发信号通知供应者，让它继续提供另外的两种材料。这一过程重复进行。请用以上介绍的 IPC 同步机制编程，实现该问题要求的功能。 硬件环境： 处理器：Intel? Core?i3-2350M CPU @ 2.30GHz ×4 图形：Intel? Sandybridge Mobile x86/MMX/SSE2 内存：4G 操作系统：32位 磁盘：20.1 GB 软件环境： ubuntu13.04 实验步骤： （1）新建定义了producer和consumer共用的IPC函数原型和变量的ipc.h文件。

（2）新建ipc.c文件，编写producer和consumer 共用的IPC的具体相应函数。 （3）新建Producer文件，首先定义producer 的一些行为，利用系统调用，建立共享内存区域，设定其长度并获取共享内存的首地址。然后设定生产者互斥与同步的信号灯，并为他们设置相应的初值。当有生产者进程在运行而其他生产者请求时，相应的信号灯就会阻止他，当共享内存区域已满时，信号等也会提示生产者不能再往共享内存中放入内容。 （4）新建Consumer文件，定义consumer的一些行为，利用系统调用来创建共享内存区域，并设定他的长度并获取共享内存的首地址。然后设定消费者互斥与同步的信号灯，并为他们设置相应的初值。当有消费进程在运行而其他消费者请求时，相应的信号灯就会阻止它，当共享内存区域已空时，信号等也会提示生产者不能再从共享内存中取出相应的内容。 运行的消费者应该与相应的生产者对应起来，只有这样运行结果才会正确。

图像处理实验报告

重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称数字图像处理 开课实验室数学实验室 学院理学院年级信息与计算科学专业 2 班学生姓名李伟凯学号631122020203 开课时间2014 至2015 学年第 1 学期

实验（一）图像处理基础 ?实验目的 学习Matlab软件的图像处理工具箱，掌握常用的一些图像处理命令；通过编程实现几种简单的图像增强算法，加强对图像增强的理解。 ?实验内容 题目A.打开Matlab软件帮助，学习了解Matlab中图像处理工具箱的基本功能；题目B.掌握以下常见图像处理函数的使用： imread( ) imageinfo( ) imwrite( ) imopen( ) imclose( ) imshow( ) impixel( ) imresize( ) imadjust( ) imnoise( ) imrotate( ) im2bw( ) rgb2gray( ) 题目C.编程实现对图像的线性灰度拉伸y = ax + b，函数形式为：imstrech(I, a, b)； 题目D.编程实现对图像进行直方图均衡化处理，并将实验结果与Matab中imhist 命令结果比较。 三、实验结果 1）．基本图像处理函数的使用： I=imread('rice.png'); se = strel('disk',1); I_opened = imopen(I,se); %对边缘进行平滑 subplot(1,2,1), imshow(I), title('原始图像') subplot(1,2,2), imshow(I_opened), title('平滑图像') 原始图像平滑图像

东南大学数字图像处理实验报告

数字图像处理 实验报告 学号：04211734 姓名：付永钦 日期：2014/6/7 1.图像直方图统计 ①原理：灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。 通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 ②算法： clear all PS=imread('girl-grey1.jpg'); %读入JPG彩色图像文件figure(1);subplot(1,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率end figure(1);subplot(1,2,2);bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 axis([0 255 min(GP) max(GP)]); title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') ③处理结果：

原图像灰度图 100 200 0.005 0.010.0150.020.025 0.030.035 0.04原图像直方图 灰度值 出现概率 ④结果分析：由图可以看出，原图像的灰度直方图比较集中。 2. 图像的线性变换 ①原理：直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主 要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。 ②算法： clear all %一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('girl-grey1.jpg'); figure(1);subplot(2,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); %二，绘制直方图 [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255

山东大学信息安全实验报告

山东大学软件学院 信息安全导论课程实验报告 学号：201300301385 姓名：周强班级： 2013级八班 实验题目：缓冲区溢出实验 实验学时：日期： 实验目的： （1）了解缓冲区溢出的原理 （2）利用缓冲区溢出现象构造攻击场景 （3）进一步思考如何防范基于缓冲区溢出的攻击 硬件环境： 软件环境： WindowsXP操作系统 VS2008 实验步骤与内容： （1）了解缓冲区溢出的原理 缓冲区溢出简单来说就是计算机对接收的输入数据没有进行有效的检测（理情况下是程序检测数据长度并不允许输入超过缓冲区长度的字符），向缓冲区内填充数据时超过了缓冲区本身的容量，而导致数据溢出到被分配空间之外的内存空间，使得溢出的数据覆盖了其他内存空间的数据。 看一个代码实例，程序如下： void function(char *str) { char buffer[16]; strcpy(buffer,str); } 上面的strcpy()将直接把str中的内容copy到buffer中。这样只要str的长度大于16，就会造成buffer的溢出，使程序运行出错。

（2）利用缓冲区溢出现象构造攻击场景 首先打开Microsoft Visual C++，新建工程和cpp文件，复制实验指导书的代码进行编译连接： 单击运行按钮，然后第1次输入“zhouqianga”，第2次输入2个“ga”，即可看到输出“correct”。

按F10开始进行逐步调试： 当第一次执行gets()函数之前，内存情况如下图所示

在最新的版本中gets被认为是不安全的，gets从标准输入设备读字符串函数。可以无限读取，不会判断上限，以回车结束读取，所以程序员应该确保buffer的空间足够大，以便在执行读操作时不发生溢出。现在都被要求改为get_s。来防止溢出。 如下图所示。 （3）学习例子程序2：数据被执行 在xp系统下，直接运行Exploit-1.1.exe，如下图所示：

数字图像处理实验报告 (2)

目录 实验一：数字图像的基本处理操作 (2) 1.1：实验目的 (2) 1.2：实验任务和要求 (2) 1.3：实验步骤和结果 (2) 1.4：结果分析 (6) 实验二：图像的灰度变换和直方图变换 (7) 2.1：实验目的 (7) 2.2：实验任务和要求 (7) 2.3：实验步骤和结果 (7) 2.4：结果分析 (11) 实验三：图像的平滑处理 (11) 3.1：实验目的 (11) 3.2：实验任务和要求 (11) 3.3：实验步骤和结果 (12) 3.4：结果分析 (15) 实验四：图像的锐化处理 (16) 4.1：实验目的 (16) 4.2：实验任务和要求 (16) 4.3：实验步骤和结果 (16) 4.4：结果分析 (18)

实验一：数字图像的基本处理操作 1.1：实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB、PHOTOSHOP等工具的使用； 2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。 3、熟悉及掌握图像的傅里叶变换原理及性质，实现图像的傅里叶变换。 1.2：实验任务和要求 1.读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分 成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。 2.对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分 别显示，注上文字标题。 3.对一幅图像进行平移，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里叶变换， 显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与平移后傅里叶频谱的对应关系。 4.对一幅图像进行旋转，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里 叶变换，显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与旋转后傅里叶频谱的 对应关系。 1.3：实验步骤和结果 1.对实验任务1的实现代码如下： a=imread('d:\tp.jpg'); i=rgb2gray(a); I=im2bw(a,0.5); subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像'); subplot(1,3,2);imshow(i);title('灰度图像'); subplot(1,3,3);imshow(I);title('二值图像'); subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像'); 结果如图1.1 所示：

山东大学-中间件实验报告

山东大学软件学院 中间件技术课程实验报告

onResize(); }, error : function(e) { alert('初始化数据错误！'); } }); }); 并从bootstrap上找一些已经写好的布局，作为参考。加入到网页的界面中。 一、数据库操作的封装 1、AutoCreateDB——自动创建数据库 （1）可以根据下列query的结果判断数据库是否存在： Object obj = dao.QueryOnly("SELECT COUNT(*) FROM INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA WHERE SCHEMA_NAME=?",new Object[] { DATABASE }); 不存在则创建数据库，则执行executeCreate方法。 （2）AutoCreateDB自动创建数据库的表 遍历表，对于数据库中的每一个表，都执行“检测、若不存在则创建”操作，可以根据该query的结果判断数据库的表是否存在，不存在则创建数据库表，则执行executeCreate方法。 2、JdbcDao数据库相关操作 （1）在JdbcDao 中定义应用与数据库建立连接，其相关参数从 config.properties中获取： /**获取Connection连接*/ public Connection getConnection(){ Connection conn = null; System.out.println(JDBC_URL); System.out.println(USER_NAME); System.out.println(USER_PWD); try { conn = DriverManager.getConnection(JDBC_URL,USER_NAME,USER_PWD);

图像处理实验报告

实验报告 实验课程名称：数字图像处理 班级：学号：姓名： 注：1、每个实验中各项成绩按照10分制评定，每个实验成绩为两项总和20分。 2、平均成绩取三个实验平均成绩。 2016年 4 月18日

实验一 图像的二维离散傅立叶变换 一、实验目的 掌握图像的二维离散傅立叶变换以及性质 二、实验要求 1) 建立输入图像，在64?64的黑色图像矩阵的中心建立16?16的白色矩形图像点阵， 形成图像文件。对输入图像进行二维傅立叶变换，将原始图像及变换图像（三维、中心化）都显示于屏幕上。 2) 调整输入图像中白色矩形的位置，再进行变换，将原始图像及变换图像（三维、中 心化）都显示于屏幕上，比较变换结果。 3) 调整输入图像中白色矩形的尺寸（40?40，4?4），再进行变换，将原始图像及变 换图像（三维、中心化）都显示于屏幕上，比较变换结果。 三、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 四、实验原理 傅里叶变换作为分析数字图像的有利工具，因其可分离性、平移性、周期性和共轭对称性可以定量地方分析数字化系统，并且变换后的图像使得时间域和频域间的联系能够方便直观地解决许多问题。实验通过MATLAB 实验该项技能。 设),(y x f 是在空间域上等间隔采样得到的M ×N 的二维离散信号，x 和y 是离散实变量，u 和v 为离散频率变量，则二维离散傅里叶变换对一般地定义为 ∑∑ -=-=+-= 101 )],( 2ex p[),(1 ),(M x N y N yu M xu j y x f MN v u F π,1,0=u …，M-1；y=0，1，…N-1 ∑∑-=-=+=101 )],( 2ex p[),(),(M x N y N uy M ux j v u F y x f π ,1,0=x …，M-1；y=0，1，…N-1 在图像处理中，有事为了讨论上的方便，取M=N ，这样二维离散傅里叶变换对就定义为 ,]) (2ex p[),(1 ),(101 ∑∑ -=-=+- = N x N y N yu xu j y x f N v u F π 1,0,=v u …，N-1 ,]) (2ex p[ ),(1 ),(101 ∑∑-=-=+= N u N v N vy ux j v u F N y x f π 1,0,=y x ，…，N-1 其中，]/)(2exp[N yv xu j +-π是正变换核，]/)(2exp[N vy ux j +π是反变换核。将二维离散傅里叶变换的频谱的平方定义为),(y x f 的功率谱，记为 ),(),(|),(|),(222v u I v u R v u F v u P +== 功率谱反映了二维离散信号的能量在空间频率域上的分布情况。 五、实验步骤、程序及结果： 1、实验步骤： （1）、编写程序建立输入图像； （2）、对上述图像进行二维傅立叶变换，观察其频谱 （3）、改变输入图像中白框的位置，在进行二维傅里叶变换，观察频谱；

matlab图像处理综合实验实验报告

《数字图像处理》 实验报告 学院： 专业： 班级： 姓名： 学号： 实验一 实验名称：图像增强 实验目的：1.熟悉图像在Matlab下的读入，输出及显示； 2.熟悉直方图均衡化； 3.熟悉图像的线性指数等； 4.熟悉图像的算术运算及几何变换. 实验仪器：计算机，Matlab软件 实验原理： 图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外，还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息，以便更好地利用图像。图像增强分频域处理和空间域处理，这里主要用空间域的方法进行增强。空间域的增强主要有：灰度变换和图像的空间滤波。 图像的直方图实际上就是图像的各像素点强度概率密度分布图，是一幅图像所有像素集合的最基本统计规律，均衡化是指在每个灰度级上都有相同的像素点过程。 实验内容如下： I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像 subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像') J=rgb2gray(I)%灰度处理 subplot(2,2,2),imshow(J) %输出图像 title('灰度图像') %在原始图像中加标题 subplot(2,2,3),imhist(J) %输出原图直方图

title('原始图像直方图') I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像') J=rgb2gray(I)%灰度处理 subplot(2,2,2),imshow(J),title('灰度变换后图像') J1=log(1+double(J)); subplot(2,2,3),imshow(J1,[]),title('对数变换后') 指数运算: I=imread('E:\dog.jpg'); f=double(I); g=(2^2*(f-1))-1 f=uint8(f); g=uint8(g); subplot(1,2,1);subimage(f),title('变换一') 00100200 源图像灰度变换后图像对数变换后

数字图像处理实验报告

数字图像处理试验报告 实验二：数字图像的空间滤波和频域滤波 姓名：XX学号：2XXXXXXX 实验日期：2017 年4 月26 日 1.实验目的 1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。 2. 理解空间域滤波的基本原理及方法。 3. 掌握进行图像的空域滤波的方法。 4. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。 5. 理解频域滤波的基本原理及方法。 6. 掌握进行图像的频域滤波的方法。 2.实验内容与要求 1. 平滑空间滤波： 1) 读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一 图像窗口中。 2) 对加入噪声图像选用不同的平滑（低通）模板做运算，对比不同模板所形成的效果，要 求在同一窗口中显示。 3) 使用函数 imfilter 时，分别采用不同的填充方法（或边界选项，如零填 充、’replicate’、’symmetric’、’circular’）进行低通滤波，显示处理后的图 像。 4) 运用 for 循环，将加有椒盐噪声的图像进行 10 次，20 次均值滤波，查看其特点, 显 示均值处理后的图像（提示:利用fspecial 函数的’average’类型生成均值滤波器）。 5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要 求在同一窗口中显示结果。 6) 自己设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像。 2. 锐化空间滤波 1) 读出一幅图像，采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1] 对其进行滤波。 2) 编写函数w = genlaplacian(n)，自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子，如5 ×5的拉普拉斯算子 w = [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3) 分别采用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对

山东大学软件测试实验报告

实验一。黑盒测试 一、等价类划分 电话号码问题某城市电话号码由三部分组成。它们的名称和内容分别是： （1）地区码：空白或三位数字； （2）前缀：非'0'或'1'的三位数字； （3）后缀：4 位数字。 假定被测程序能接受一切符合上述规定的电话号码，拒绝所有不符合规定的电话号码。根据该程序的规格说明，作等价类的划分，并设计测试方案。 根据题目,分别将地区码、前缀、后缀进行分类，分析结果如下： 输入有效等价类编号无效等价类编号 地区码空白 1 包含其他字符 3 三位数字 2 少于三位 4 多于三位 5 前缀非0或 非1的三位数6 包含其他字符8 包含0的三位数9 包含1的三位数10 少于三位数11 多于三位数12 后缀四位数字7 包含其他字符13 少于四位数14 多于四位数15 根据上图的分析，可的测试用例 测试数据预期结果覆盖类地区码前缀后缀 空白555 4344 接受（有效）1、6、7 232545 4343 接受（有效）2、6、7 A23 322 4343 拒绝（无效） 3 21322 4343 拒绝（无效） 4 2323322 4343 拒绝（无效） 5 232 32A4343 拒绝（无效）8 232 208 4343 拒绝（无效）9 232 1114343 拒绝（无效）10

232 32 4343 拒绝（无效）11 232 322224343 拒绝（无效）12 232 322 4AS2 拒绝（无效）13 232 322 434拒绝（无效）14 232 322 434311拒绝（无效）15 三角形问题根据下面给出的规格说明，利用等价类划分的方法，给出足够的测试用例。一个程序读入三个整数。把此三个数值看成是一个三角形的三个边。这个程序要打印出信息，说明不是三角形、三角形是三边不等的、是等腰的、还是等边的。 分析题目中给出和隐含的对输入条件的要求： （1）整数（2）三个数（3）非零数（4）正数 （5）两边之和大于第三边（6）等腰（7）等边 如果 a 、 b 、 c 满足条件（ 1 ） ~ （ 4 ），则输出下列四种情况之一： 1)如果不满足条件（5），则程序输出为 " 非三角形 " 。 2)如果三条边相等即满足条件（7），则程序输出为 " 等边三角形 " 。 3)如果只有两条边相等、即满足条件（6），则程序输出为 " 等腰三角形 " 。 4)如果三条边都不相等，则程序输出为 " 一般三角形 " 。 列出等价类表并编号

图像处理 实验报告

摘要： 图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。图像处理一般指数字图像处理。 数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。 设计要求 可视化界面，采用多幅不同形式图像验证系统的正确性； 合理选择不同形式图像，反应各功能模块的效果及验证系统的正确性 对图像进行灰度级映射，对比分析变换前后的直方图变化； 1.课题目的与要求 目的： 基本功能：彩色图像转灰度图像 图像的几何空间变换：平移，旋转，剪切，缩放 图像的算术处理：加、减、乘 图像的灰度拉伸方法（包含参数设置）； 直方图的统计和绘制；直方图均衡化和规定化； 要求： 1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定

义和常见方法； 2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法 3、掌握在MATLAB中进行插值的方法 4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转等 5、学会运用图像的灰度拉伸方法 6、学会运用图像的直方图设计和绘制；以及均衡化和规定化 7、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际2.课题设计内容描述 1>彩色图像转化灰度图像： 大部分图像都是RGB格式。RGB是指红，绿，蓝三色。通常是每一色都是256个级。相当于过去摄影里提到了8级灰阶。 真彩色图像通常是就是指RGB。通常是三个8位，合起来是24位。不过每一个颜色并不一定是8位。比如有些显卡可以显示16位，或者是32位。所以就有16位真彩和32位真彩。 在一些特殊环境下需要将真彩色转换成灰度图像。 1单独处理每一个颜色分量。 2.处理图像的“灰度“，有时候又称为“高度”。边缘加强，平滑，去噪，加 锐度等。 3.当用黑白打印机打印照片时，通常也需要将彩色转成灰白，处理后再打印 4.摄影里，通过黑白照片体现“型体”与“线条”，“光线”。 2>图像的几何空间变化： 图像平移是将图像进行上下左右的等比例变化，不改变图像的特征，只改变位置。 图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放fx倍，在y轴按比例缩放fy倍，从而获得一幅新的图像。如果fx=fy，即在x轴方向和y轴方向缩放的比率相同，称这样的比例缩放为图像的全比例缩放。如果fx≠fy，图像的比例缩放会改变原始图象的像素间的相对位置，产生几何畸变。 旋转。一般图像的旋转是以图像的中心为原点，旋转一定的角度，也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。旋转后图像的的大小一般会改变，即可以把转出显示区域的图像截去，或者扩大图像范围来显示所有的图像。图像的旋转变换也可以用矩阵变换来表示。

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验 报告 学生姓名：学号： 专业年级： 09级电子信息工程二班

实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)

title('相加结果')；Subplot (3,2,4)；z=imsubtract(x,y)；imshow(z)；title('相减结果') Subplot (3,2,5)；z=immultiply(x,y)；imshow(z)；title('相乘结果') Subplot (3,2,6)；z=imdivide(x,y)；imshow(z)；title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化，实现图像变亮、变暗和负片效果，在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果，分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答：图像减运算与图像加运算的原理和用法类似，同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同，但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数，此时系统将负数统一置为零，即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y)，将结果输出到矩阵Z中，若乘以一个常数，将改变图像的亮度：若常数值大于1，则乘运算后的图像将会变亮；叵常数值小于是，则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级，实现灰度级变换，也可以用来遮住图像的某些部分，其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算，就是对两幅图像的对应像素点进行点（X./Y)， imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度，可用来改变图像的灰度级，其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算，差分运算还可以用于消除图像背景，用于混合图像的分离。

小鼠脾脏细胞原代培养及观察计数实验报告-山东大学

小鼠脾脏细胞原代培养及观察计数 【实验目的】 1.学习掌握细胞培养的基本原理以及具体方法，并对小鼠脾细胞进行原代培养； 2.掌握无菌操作的具体过程及无菌操作台的使用； 3.学习掌握染色法鉴别细胞的生死状态的原理及方法； 4.学习使用血球计数板对细胞总数及活细胞数进行计数； 【实验原理】 1.细胞培养 细胞培养指的是在无菌条件下，把动、植物细胞从组织中取出，在体外模拟体的生理环境，使离体的细胞在体外生长和繁殖，并且维持其结构和功能的一种培养技术。动物细胞培养可分为原代培养和传代培养。从供体获得组织细胞，在无菌条件下，用胰蛋白酶消化或机械分散等方法，将动物组织分散成单个细胞开始首次培养长出单层细胞的方法称为细胞的原代培养。当培养的动物细胞生长增殖达到一定密度，形成致密的单层细胞时，用胰蛋白酶将细胞消化分散成单细胞，从一个容器中以1：2或其他比例转移到另一个容器中扩大培养的方法，称为细胞的传代培养。传代培养的累计次数就是细胞的培养代数。 高等生物是由多细胞构成的整体，在整体条件下要研究单个细胞或某一群细胞在体的功能活动是十分困难的。但如果把活细胞拿到体外培养、增殖并进行观察和研究，则要方便和简单得多。被培养的动物细胞是非常好的实验对象和实验研究材料，对体外培养的活细胞进行研究可以帮助人类揭开生、老、病、死的规律，探索优生、抗衰老和防治各种疾病的途径和机制，也可以人为地诱导和改变细胞的遗传性状和特性，使其向有利于人类健康长寿的方向发展。因此动物细胞体外培养技术是研究细胞分子机制非常重要的实验手段，被广泛应用于医学、生物技术、基因工程等研究领域。 细胞培养的意义:具有其他生物技术无可比拟的优点；培养条件易改变和控制，便于单因子分析；便于人们直接对细胞结构、细胞生长及发育等过程的观察；在生物学的各个领域（如分子生物学、细胞生物学、遗传学、免疫学、肿瘤学及病毒学等）已被广泛应用。 细胞培养的局限性：在脱离机体复杂环境下，细胞培养条件与躯体环境有一定距离；观察到的结果有时难以正确反映机体的状况；细胞培养得到的产物少。 培养细胞的条件有水的质量、无菌环境，最适温度、渗透压、气体条件、最适PH、营养条件和培养基质等。 2.细胞死活鉴定 细胞生死状态的鉴别方法主要是化学染色法和荧光染色法。 活细胞和死亡细胞在生理技能和性质上主要存在一下差异： ①细胞膜通透性的差异：活细胞的细胞膜是一种选择性膜，对细胞起保护和屏障作用，只允许物质选择性地通过；而细胞死后，细胞膜受损，其通透性增加。基于此，发展出了以台盼蓝、伊红、苯胺黑、赤藓红、甲基蓝以及荧光染料碘化丙啶或溴化乙啶等为染料鉴别细胞生死状态的方法，上述染料能使死亡细胞着色，而活细胞不被着色。此外，应用植物质壁分离的性质也可鉴定植物细胞的生死状态。活细胞的原生质具有选择透过性，死细胞因其原生质的选择透过性已遭破坏，故与高渗透压溶液接触时不产生质壁分离。 ②代上的差异：活细胞中新代作用强，细胞的酶具有较强的活性和还原能力。基于此，发展处了以荧光素二乙酸酯（FDA）、荧光素二丙酸酯、荧光素二丁酸酯或荧光素二苯甲酰酯等酯化的荧光素鉴别细胞生死状态的方法，上述酯化的荧光素亲脂性提高，容易被细胞吸收进入，活细胞的酯酶具有较强的活性，可将酯化的荧光素分解而释放出能发荧光的荧光素，该物质不能自由透过活的细胞膜，积累在细胞，荧光显微镜下显示有明亮的绿色或黄绿色荧光；而死亡细胞的酯酶因失去活性，不能分解酯化的荧光素，荧光显微镜下显示不发光。另外，可用亚甲基蓝为染料鉴定酵母细胞的生死状态。亚甲基蓝是一无毒染料，氧化型为蓝色，还原型为无色。活细胞因具有较强的还原能力，能使亚甲蓝从蓝色的氧化型变成无色的还原型，故活的酵母细胞在用亚甲基蓝染色后显示无色；死亡酵母细胞或代缓慢的衰老酵母细胞，因无还原能力或还原能力极弱，使亚甲蓝仍处于氧化态，故呈现蓝色或淡蓝色。 3.血球计数板的使用

图形图像处理实验报告

第四次实验报告 实验课程：图像图像处理实验人：尹丽（200921020047） 实验时间：2012年4月19日实验地点：5-602 指导老师：夏倩老师成绩： 一、实验内容： ⑴图像的锐化：使用Sobel，Laplacian 算子分别对图像进行运算，观察并体会运算结果。 ⑵综合练习：对需要进行处理的图像分析，正确运用所学的知识，采用正确的步骤，对图像进行各类处理，以得到令人满意的图像效果。 二、实验目的： 学会用Matlab中的下列函数对输入图像按实验内容进行运算；感受各种不同的图像处理方法对最终图像效果的影响。（imfilter；fspecial；） 三、实验步骤：

1、仔细阅读Matlab 帮助文件中有关以上函数的使用说明，能充分理解其使用方法并能运用它们完成实验内容。 2、将Fig3.41(c).jpg 图像文件读入Matlab ，使用filter2函数分别采用不同的算子对其作锐化运算，显示运算前后的图像。 3、算子的输入可采用直接输入法。其中Sobel ，Laplacian ，也可用fspecial 函数产生。 4、各类算子如下： ???? ??????---121000121 ??????????-111181111 5、将Fig3.46(a).jpg 图像文件读入Matlab ，按照以下步骤对其进行处理： （1）用带对角线的Laplacian 对其处理，以增强边缘。 （2）用imadd 函数叠加原始图像。可以看出噪声增强了，应想法降低。 （3）获取Sobel 模板并用filter2对其进行5×5邻域平均，以减少噪声。 5（1）实验代码如图： 对角线Laplacian Sobel 垂直梯度

武汉科技大学 数字图像处理实验报告讲解

二○一四～二○一五学年第一学期电子信息工程系 实验报告书 班级：电子信息工程（DB）1102班姓名 学号： 课程名称：数字图像处理 二○一四年十一月一日

实验一图像直方图处理及灰度变换（2学时） 实验目的： 1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。 2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。 3. 掌握图像灰度变换的基本方法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。 实验内容： 1. 读入一幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。 2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。 3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（二值化）等，分别使用不同参数观察灰度变换效果（对灰度直方图的影响）。 实验步骤： 1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡，并统计图像的直方图： I1=imread('pic.jpg'); %读取图像 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('灰度图'); subplot(3,2,4); imhist(I2); %统计直方图 title('统计直方图'); subplot(3,2,5); J=histeq(I2); %直方图均衡 imshow(J); title('直方图均衡'); subplot(3,2,6); imhist(J); title('统计直方图');

原 图 灰度图 01000 2000 3000统计直方图 100200直方图均衡 0统计直方图 100200 仿真分析： 将灰度图直方图均衡后，从图形上反映出细节更加丰富，图像动态范围增大，深色的地方颜色更深，浅色的地方颜色更前，对比更鲜明。从直方图上反应，暗部到亮部像素分布更加均匀。 2. 将图片进行阈值变换和灰度调整，并统计图像的直方图： I1=imread('rice.png'); I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5 I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5); imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2); imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4);