图形图像实验二

实验二 直线段的绘制

1. 实验目的

通过直线段的绘制，进一步理解Bresenham 直线绘制算法以及Windows 环境下交互式绘图的基本过程。

2. 实验内容

通过鼠标交互的方式绘制直线段，绘制的过程可以参照Window 中自带的“画图”软件。线段的绘制不能调用系统的绘制线段的函数，必须自己实现Bresenham 线段光栅化算法，求得线段的所有离散点，并使用SetPixel 函数绘制出每个离散点。

3、实验过程

Bresenham 线段绘制算法流程

以斜率小于1的情况为例，Bresenham 线段绘制算法的基本流程为：

（1） 画点11(,)x y ，21dx x x =-，21dy y y =-，计算初始误差值12e dy dx =-；

（2） 求直线的下一点位置：11i i x x +=+，

若0i e ≥，则11i i y y +=+；否则，1i i y y +=

（3） 画点11(,)i i x y ++；

（4） 计算下一个误差1i e +：若0i e ≥，则122i i e e dy dx +=+-；

否则，12i i e e dy +=+

（5） 1i i =+；若i dx >，则结束操作，否则转步骤（2）。

通用情况下的伪代码描述为：

//通用Bresenham算法:

// (x1,y1) (x2,y2)，整数点

//Sign(x) = 1,0,-1 当x>0,=0,<0

//变量初始化

x=x1; y=y1;

dx=abs(x2-x1)；dy=abs(y2-y1)；

s1=Sign(x2-x1)；s2=Sign(y2-y1)；

//根据直线斜率的符号，交互dx和dy if dy > dx then

Temp＝dx; dx=dy; dy=Temp;

Interchange=1;

else

Interchange=0;

end if

// 误差补偿

e=2*dy-dx；

//主循环

for i=1 to dx

setpixel(x,y)；

if(e>0)

if(Interchange==1) then

x=x+s1;

else

y=y+s2;

end if

e=e-2*dx；

end if

if(Interchange==1) then

y=y+s2;

else

x=x+s1;

end if

e=e+2dy；

next i；

Finish

4.2 鼠标交互

MFC中鼠标的交互通过消息响应实现。若鼠标左键按下时确定线段的起点，鼠标移动时实时预览当前的线段，坐标左键弹起时确定线段的终点，则分别需要响应WM_LBUTTONDOWN、WM_MOUSEMOVE、WM_LBUTTONUP三个消息。消息响应的添加方式如图1所示。

为了保存绘制的多条线段，定义线段的类CLine（类的定义自己实现），并将线段保存在数组当中：

std::vector m_vecLines;

2. 在属性页中

选择“Message”

1. 右击view类，

选择

“Properties”

3. 选择对应的

消息，并添加消

息响应函数

图1 消息响应的添加方式

（1）鼠标左键按下时，记录线段的起点位置

void CDrawLineView::OnLButtonDown(UINT nFlags, CPoint point)

{

// TODO: Add your message handler code here and/or call default

m_pTempLine = new CLine(point, point);

CView::OnLButtonDown(nFlags, point);

}

（2）鼠标移动时，预览当前线段

void CDrawLineView::OnMouseMove(UINT nFlags, CPoint point)

{

// TODO: Add your message handler code here and/or call default

if (nFlags & MK_LBUTTON)

{

m_pTempLine->SetEndPoint(point);

Invalidate(TRUE);

}

CView::OnMouseMove(nFlags, point);

}

（3）鼠标左键弹起时，确定线段的终点，保存该线段

void CDrawLineView::OnLButtonUp(UINT nFlags, CPoint point)

{

// TODO: Add your message handler code here and/or call default

if (m_pTempLine)

{

m_vecLines.push_back(m_pTempLine);

m_pTempLine = NULL;

}

CView::OnLButtonUp(nFlags, point);

}

4.3 双缓冲的绘制

为了实时预览当前绘制的线段，在鼠标移动时需频繁刷新屏幕，这容易产生闪烁的现象。产生闪烁的主要原因是：通常的绘制模式为单缓冲区机制，该机制下显示内容的计算和绘制针对同一缓冲区，若计算尚未完成又需进行屏幕的刷

新，则容易出现闪烁的现象。解决这一现象的主要方法为双缓冲机制，如图2所示，该机制采用两个帧缓冲区，一个帧缓冲区用于显示内容的计算与更新，另一个帧缓冲区用于显示内容的显示，当显示内容计算完成以后，两个帧缓冲区互换。

图2 双缓冲区机制

MFC中利用双缓冲机制进行绘制的基本过程如下：

（1）创建兼容内存DC以及兼容位图，创建的DC以及位图相当于提供一个额外的帧缓冲区；

//创建兼容内存DC

CDC memDC;

memDC.CreateCompatibleDC(pDC);

CRect rectClient;

GetClientRect(&rectClient);

//创建兼容位图

CBitmap bmp;

bmp.CreateCompatibleBitmap(pDC, rectClient.Width(), rectClient.Height());

（2）将兼容位图放入兼容内存DC；

//将兼容位图放入兼容DC，并清除背景

memDC.SelectObject(bmp);

memDC.FillSolidRect(rectClient, pDC->GetBkColor());

（3）利用该兼容内存DC进行绘制；

if (m_pTempLine)

DrawLine(&memDC, *m_pTempLine);

for (size_t i = 0; i < m_vecLines.size(); ++i)

{

DrawLine(&memDC, *m_vecLines[i]);

}

（4）绘制结束后，利用BitBlt（）函数将兼容内存DC中的内容拷贝到前台。

pDC->BitBlt(0, 0, rectClient.Width(), rectClient.Height(), &memDC, 0, 0, SRCCOPY);

除此之外，由于我们在绘制过程中已经清除了一次背景，因此要取消掉系统的自动背景清除，即增加“清除背景（WM_ERASEBKGND）”的消息响应函数，如图3所示，注释掉原有的父类函数的调用，直接返回TRUE。

图3 WM_ERASEBKGND消息响应

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：

图形学实验报告

计 算 机 图 形 学 实验指导书 学号：1441901105 姓名：谢卉

实验一：图形的几何变换 实验学时：4学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 二维图形的平移、缩放、旋转和投影变换（投影变换可在实验三中实现）等是最基本的图形变换，被广泛用于计算机图形学的各种应用程序中，本实验通过算法分析以及程序设计实验二维的图形变换，以了解变换实现的方法。如可能也可进行裁剪设计。 二、实验内容 掌握平移、缩放、旋转变换的基本原理，理解线段裁剪的算法原理，并通过程序设计实现上述变换。建议采用VC++实现OpenGL程序设计。 三、实验原理、方法和手段 1．图形的平移 在屏幕上显示一个人或其它物体（如图1所示），用交互操作方式使其在屏幕上沿水平和垂直方向移动Tx和Ty，则有 x’=x+Tx y’=y+Ty 其中：x与y为变换前图形中某一点的坐标，x’和y’为变换后图形中该点的坐标。其交互方式可先定义键值，然后操作功能键使其移动。 2．图形的缩放 在屏幕上显示一个帆船（使它生成在右下方），使其相对于屏幕坐标原点缩小s倍（即x方向和y方向均缩小s倍）。则有： x’=x*s y’=y*s 注意：有时图形缩放并不一定相对于原点，而是事先确定一个参考位置。一般情况下，参考点在图形的左下角或中心。设参考点坐标为xf、yf则有变换公式x’=x*Sx+xf*(1-Sx)=xf+(x-xf)*Sx y’=y*Sy+yf*(1-Sy)=yf+(y-yf)*Sy 式中的x与y为变换前图形中某一点的坐标，x’和y’为变换后图形中该点的坐标。当Sx>1和Sy>1时为放大倍数，Sx<1和Sy<1时为缩小倍数（但Sx和Sy

matlab图像处理实验报告

图像处理实验报告 姓名：陈琼暖 班级：07计科一班 学号：20070810104

目录： 实验一：灰度图像处理 (3) 实验二：灰度图像增强 (5) 实验三：二值图像处理 (8) 实验四：图像变换 (13) 大实验：车牌检测 (15)

实验一：灰度图像处理题目：直方图与灰度均衡 基本要求： （1） BMP灰度图像读取、显示、保存； （2）编程实现得出灰度图像的直方图； （3）实现灰度均衡算法. 实验过程： 1、BMP灰度图像读取、显示、保存； ?图像的读写与显示操作：用imread( )读取图像。 ?图像显示于屏幕：imshow( ) 。 ?

2、编程实现得出灰度图像的直方图； 3、实现灰度均衡算法； ?直方图均衡化可用histeq( )函数实现。 ?imhist(I) 显示直方图。直方图中bin的数目有图像的类型决定。如果I是个灰度图像，imhist将 使用默认值256个bins。如果I是一个二值图像，imhist使用两bins。 实验总结： Matlab 语言是一种简洁，可读性较强的高效率编程软件，通过运用图像处理工具箱中的有关函数,就可以对原图像进行简单的处理。 通过比较灰度原图和经均衡化后的图形可见图像变得清晰，均衡化后的直方图形状比原直方图的形状更理想。

实验二：灰度图像增强 题目：图像平滑与锐化 基本要求： （1）使用邻域平均法实现平滑运算； （2）使用中值滤波实现平滑运算； （3）使用拉普拉斯算子实现锐化运算. 实验过程： 1、 使用邻域平均法实现平滑运算； 步骤：对图像添加噪声，对带噪声的图像数据进行平滑处理； ? 对图像添加噪声 J = imnoise(I,type,parameters)

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

图像实验报告2

甘肃政法学院 本科生实验报告 ( 一） 姓名:周红 学院:信息工程学院 专业:信息管理与信息系统 班级:2014级信管班 实验课程名称:图形图像处理实验 实验日期: 2017年4月27日 开课时间: 2016-2017学年第二学期 甘肃政法学院实验管理中心印制

结果如下： 图1_1_1椒盐噪声图 高斯噪声代码如下： import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread('D:\\man.jpg',0) param=30 grayscale=256 w=img.shape[1] h=img.shape[0] newimg=np.zeros((h,w),np.uint8) for x in xrange(0,h): for y in xrange(0,w,2): r1=np.random.random_sample() r2=np.random.random_sample() z1=param*np.cos(2*np.pi*r2)*np.sqrt((-2)*np.log(r1)) z2=param*np.sin(2*np.pi*r2)*np.sqrt((-2)*np.log(r1)) fxy=int(img[x,y]+z1) fxy1=int(img[x,y+1]+z2) if fxy<0: fxy_val=0 eliffxy>grayscale-1: fxy_val=grayscale-1 else: fxy_val=fxy if fxy1<0: fxy1_val=0 elif fxy1>grayscale-1: fxy1_val=grayscale-1 else: fxy1_val=fxy1

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

计算机图形学实验报告

《计算机图形学》实验报告姓名：郭子玉 学号：2012211632 班级：计算机12-2班 实验地点：逸夫楼507 实验时间：15.04.10 15.04.17

实验一 1 实验目的和要求 理解直线生成的原理；掌握典型直线生成算法；掌握步处理、分析实验数据的能力； 编程实现DDA 算法、Bresenham 中点算法；对于给定起点和终点的直线，分别调用DDA 算法和Bresenham 中点算法进行批量绘制，并记录两种算法的绘制时间；利用excel 等数据分析软件，将试验结果编制成表格，并绘制折线图比较两种算法的性能。 2 实验环境和工具 开发环境：Visual C++ 6.0 实验平台：Experiment_Frame_One （自制平台） 3 实验结果 3.1 程序流程图 （1）DDA 算法 是 否 否 是 是 开始 计算k ，b K<=1 x=x+1;y=y+k; 绘点 x<=X1 y<=Y1 绘点 y=y+1;x=x+1/k; 结束

（2）Mid_Bresenham 算法 是 否 否 是 是 是 否 是 否 开始 计算dx,dy dx>dy D=dx-2*dy 绘点 D<0 y=y+1；D = D + 2*dx - 2*dy; x=x+1; D = D - 2*dy; x=x+1; x

3.2程序代码 //-------------------------算法实现------------------------------// //绘制像素的函数DrawPixel(x, y); (1)DDA算法 void CExperiment_Frame_OneView::DDA(int X0, int Y0, int X1, int Y1) { //----------请实现DDA算法------------// float k, b; float d; k = float(Y1 - Y0)/float(X1 - X0); b = float(X1*Y0 - X0*Y1)/float(X1 - X0); if(fabs(k)<= 1) { if(X0 > X1) { int temp = X0; X0 = X1; X1 = temp; }

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

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。

图像运算 实验报告

实验报告 课程名称医学图像处理实验名称图像运算 专业班级 姓名 学号 实验日期 实验地点

2015—2016学年度第 2 学期

图4 skull原图像图5 cameraman原图像图6 两幅相加后的图像

图8 RGB原图图9 亮度增强50后的图像 图10 亮度增强100后的图像 分析：1）imadd是用于实现两图像灰度值相加的函数， 于我读取的skull imresize函数把skull 2）I和J进行相加后的图像如图

图12 背景图图13 减去背景图后的图像 开运算属于形态图像处理，是先腐蚀后膨胀，可以使边界平滑，消除尖刺，断开窄小的连接，保持面积大小不变；strel是用于构建结构元素对象， imopen(I,strel('disk',15))就是构建圆盘半径为的背景图，如图12所示； 函数是用于两幅图像的相减运算，如图所示，减去不均匀的部分后， 图14 skull原图图15 亮度增强后的图像图16 亮度减小后的图像 分析：1）乘法运算可以实现掩模操作，即屏蔽掉图像的某些部分 2）一幅图像乘以一个常数通常被称为缩放。immultiply(I,1.2)，使用的缩放因数大于1，那么将增强图像的亮度，如图15所示；immultiply(I,0.5)中的因数小于1则会使 图像变暗，如图16所示。

图17 skull原图图18 对比度减小的图片图19 灰度级相除后的图片分析：1）J=double(I)*0.43+80是将skull图像转换为double型再对其进行灰度变换运算，使其灰度级减小，如图所示； 2）imdivide(I,J)要求J数据类型一致，因此在进行此运算时，须先将double型的转换为uint8，两幅图像的灰度级相除后的到的结果为[0,1]，因为其灰度级极其相 近且小，肉眼无法分辨，故我们所看到的输出图像几近与纯黑色，如图19所示； 3）除法运算是用于校正成像设备的非线性影响。 图20 skull的原图像图21 尺寸放大的图像图22 尺寸减小的图像

图像处理实验报告模板

桂林电子科技大学 实验报告 一、实验目的 1、掌握基本的图像处理方法，包括读取、写入、显示、剪切、运算以及快操作 等等。 2、掌握常用的图像变换方法，分析变换结果。 二、实验内容 编写程序，在Matlab下调试运行，并注意观察分析结果。 1、使用imread函数分别读入图象cameraman.tif 、canoe.tif，并使用subplot 和imshow函数进行显示。再使用imcrop对第一幅图片进行剪切，并保存成文件。 2、申明向量X和矩阵A，使用二维傅立叶变换和fftshift函数进行处理，观察向量和矩阵结果。 3、创建一个1000*1000的全0图像，其中选择某矩形区域设置其象素为1（350：649,475:524），对该二值图逆时针旋转45°角，比较旋转前后的图像和傅里叶变换频谱。 三、实验设备、环境 计算机 四、实验原理 1、图像平滑算法 (1) 简单平均法：

设某像素的灰度值为，迭加噪声后，一幅含噪声的图像可表示为 现取以为中心的邻域S ——NN 方形窗口，在S 域内进行局部平均，得 式中，N 的平方为窗口内像素总数。令 ，则 式中，加权函数 （2）中值滤波： 中值滤波是一种非线性的信号处理方法。中值滤波器在1971 年由J.w.Jukey 首先提出并应用在一维信号处理技术(时间序列分析)中，后来被二维图象信号处理技术所引用。中值滤波在一定的条件下可以克服线性滤波器如最小均方滤波、均直滤波等带来的图象细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图象扫描噪声最为有效。由于在实际运算过程中不需要图象的统计特征，因此这也带来不少方便。但是对于一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图象不宜采用中值滤波。中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口，将窗口中各点灰度值的中值来替代值定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。对于奇数个元素，中值是指按大小排序后，中间的数值；对于偶数个元素，中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。 一般选用3*3或5*5窗口，形状可分为方形或十字形，如下图所示。 (a) 方形 (b) 十字形 图2-1 二维中值滤波窗口形状 二维中值滤波可表示为

数字图像处理实验报告实验三

中南大学 数字图像处理实验报告实验三数学形态学及其应用

实验三 数学形态学及其应用 一．实验目的 1.了解二值形态学的基本运算 2.掌握基本形态学运算的实现 3.了解形态操作的应用 二．实验基本原理 腐蚀和膨胀是数学形态学最基本的变换，数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域，给出利用数学形态学对二值图像处理的一些运算。 膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。而收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一层的处理。 二值形态学 I(x,y), T(i,j)为 0/1图像Θ 腐蚀：[]),(&),(),)((),(0,j i T j y i x I AND y x T I y x E m j i ++=Θ== 膨胀：[]),(&),(),)((),(0 ,j i T j y i x I OR y x T I y x D m j i ++=⊕== 灰度形态学T(i,j)可取10以外的值 腐蚀： []),(),(min ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x E m j i -++=Θ=-≤≤ 膨胀： []),(),(max ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x D m j i +++=⊕=-≤≤ 1.腐蚀Erosion: {}x B x B X x ?=Θ: 1B 删两边 2B 删右上 图5-1 剥去一层（皮） 2.膨胀Dilation: {}X B x B X x ↑⊕:＝ 1B 补两边 2B 补左下 图5-2 添上一层（漆） 3.开运算open ：

B B X ⊕Θ=)(X B 4.闭close ：∨ Θ⊕=B B X X B )( 5.HMT(Hit-Miss Transform:击中——击不中变换) 条件严格的模板匹配 ),(21T T T =模板由两部分组成。1T ：物体，2T ：背景。 {} C x x i X T X T X T X ??=?21, 图5-3 击不中变换示意图 性质： （1）φ=2T 时，1T X T X Θ=? （2）)()()(21T X T X T X C Θ?Θ=? C T X T X )()(21Θ?Θ= )/()(21T X T X ΘΘ= 6.细化/粗化 (1)细化（Thin ） C T X X T X XoT )(/??=?= 去掉满足匹配条件的点。 图5-4 细化示意图 系统细化{}n B oB XoB T Xo ))(((21=， i B 是1-i B 旋转的结果（90?，180?，270?）共8种情况 适于细化的结构元素 1111000d d I = d d d L 10110 0= (2)粗化（Thick ） )(T X X T X ??=? 用(){}0,01=T (){}0,12=T 时，X X X T X =?=? X 21 1 1 2 3 T ? XoT X ? X X ?T X ΘT T ⊕

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);

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；

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

- 院系：计算机科学学院专业：计算机科学与技术年级： 2012级 课程名称：数字图像处理组号： 姓名(学号)： 指导教师：高志荣 2015年 5月 25日

实验原理（算法流程）2.运行结果 1-1-1图查看2012213500.png图片的基本信息和显示图片过程 1-1-2图将2012213500.png图片保存为2012213500.bmp图片3.实验分析

实验原理（算法流程） 先用imread()函数将2012213500.png存入I数组中，可见1-1-1图右上角的Workspace中的I。然后用imfinfo()函数和ans函数读取该图像的大小、类型等信息，具体在1-1-1图的Command Window中可见。至于图片格式的转换，就是用rgb2gray()函数将保存在I数组中的数据转换成灰度格式保存在原来的数组I中。最后将变换所得到的数据保存于2012213500.bmp文件中。 实验（2）： 1.代码实现 I=imread(2012213500.bmp');%读取灰度图片 subplot(221),imshow(I,[]),title('256*256,256') I=I(1:2:end,1:2:end);%图片采样 subplot(222),imshow(I,[]),title('128*128,256') I=I(1:2:end,1:2:end);%图片采样 subplot(223),imshow(I,[]),title('64*64,256') I=I(1:2:end,1:2:end);%图片采样 subplot(224),imshow(I,[]),title('32*32,256') 2.运行结果 1-2 图图片空间分辨率对图片的影响 3.实验分析 由1-2图可以看出，在保持灰度级数一定的条件下，随着图片空间分辨率的减半，即256*256,128*128,64*64,32*32的图像，图中的各个区域边缘处的棋盘模式越来越明显，并且全图的像素颗粒越来越粗。证明了空间分辨率是影响图片清晰度的因素之一。 实验（3）： 1.代码实现 I=imread('2012213500.bmp');%读取灰度图片 subplot(221),imshow(I,256),title('256*256,256')%灰度级为256 subplot(222),imshow(I,50),title('256*256,50') %灰度级为50 subplot(223),imshow(I,10),title('256*256,10') %灰度级为10 subplot(224),imshow(I,5),title('256*256,5') %灰度级为5

图像分割 实验报告

实验报告 课程名称医学图像处理 实验名称图像分割 专业班级 姓名 学号 实验日期 实验地点 2015—2016学年度第 2 学期

050100150200250 图1 原图 3 阈值分割后的二值图像分析：手动阈值分割的阈值是取直方图中双峰的谷底的灰度值作为阈值，若有多个双峰谷底，则取第一个作为阈值。本题的阈值取

%例2 迭代阈值分割 f=imread('cameraman.tif'); %读入图像 subplot(1,2,1);imshow(f); %创建一个一行二列的窗口，在第一个窗口显示图像title('原始图像'); %标注标题 f=double(f); %转换位双精度 T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; %设定初始阈值 done=false; %定义开关变量，用于控制循环次数 i=0; %迭代，初始值i=0 while~done %while ~done 是循环条件，~ 是“非”的意思，此 处done = 0; 说明是无限循环，循环体里面应该还 有循环退出条件，否则就循环到死了; r1=find(f<=T); %按前次结果对t进行二次分 r2=find(f>T); %按前次结果重新对t进行二次分 Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2; %新阈值两个范围内像素平均值和的一半done=abs(Tnew-T)<1; %设定两次阈值的比较，当满足小于1时，停止循环， 1是自己指定的参数 T=Tnew; %把Tnw的值赋给T i=i+1; %执行循坏，每次都加1 end f(r1)=0; %把小于初始阈值的变成黑的 f(r2)=1; %把大于初始阈值的变成白的 subplot(1,2,2); %创建一个一行二列的窗口，在第二个窗口显示图像imshow(f); %显示图像 title('迭代阈值二值化图像'); %标注标题 图4原始图像图5迭代阈值二值化图像 分析：本题是迭代阈值二值化分割，步骤是：1.选定初始阈值，即原图大小取平均；2.用初阈值进行二值分割；3.目标灰度值平均背景都取平均；4.迭代生成阈值，直到两次阈值的灰 度变化不超过1，则稳定；5.输出迭代结果。

天津大学图像处理实验报告

光电图像处理实验报告 精仪学院测控四班王经纬 3010202114 实验1 离散图像的傅立叶变换 。 1. 实验内容及步骤： (1)利用Matlab图像处理软件进行离散图像傅立叶变换， 如给出一幅图像（w01.tif），其傅立叶变换程序如下： >>i=imread('D:\w01.tif'); >>figure(1); >>imshow(i); >>colorbar; >>j=fft2(i); >>k=fftshift(j); >>figure(2); >>l=log(abs(k)); >>imshow( l , [ ] ); >>colorbar 结果显示如下图所示： （2）分析图像的傅立叶频谱图； 由上图可以看出，频谱图低频部分较多，高频也有能量，说明图像中存在明显的明亮变化。 （3）自行设计一幅图像，验证离散傅立叶变换的性质，如：频谱图中高频分量迅速衰减，可分离性，平移，周期性与共轭对称性，旋转、线性和比例性，平均值。

1）傅里叶变换： 2）平移： X轴平移图像 X轴平移图像的傅立叶谱 Y轴平移图像 Y轴平移图像的傅立叶谱3）旋转特性： 4）尺度变换：

2. 思考题： 描述空间频率的概念。 空间频率是单位长度内亮度作周期性变化的次数，即现对/mm 。对于FT 基函数)(2sin )(2cos 2ux j ux e ux j πππ-=-。)(2cos ux π的最大值直线在坐标轴上的截距是u /1，则u /1表示空间周期。 实验2 修改直方图图像增强 1. 实验内容及步骤： (1) 读入一幅图像， 使用imhist( )函数产生图像的直方图，分析它的直方图分布及反映图像的特点； i=imread('D:\w01.tif'); imshow(i); imhist(i);