数字图像处理实验一

大学实验报告学院：计算机科学与技术专业：信息安全班级：131姓名学号实验组实验时间2016/4/22指导教师成绩实验项目名称图像基本操作实验目的利用MATLAB软件，熟悉图像的数据矩阵操作、图像的类型转换及图像的存储等基本操作。1.熟悉图像矩阵的基本操作2.掌握图像数据类型转换及图像类型转换3.掌握图像文件的读写4.掌握图像及灰度图像直方图的显示5.掌握图像缩放和旋转实验要求利用MATLAB软件，熟悉图像的数据矩阵操作、图像的类型转换及图像的存储等基本操作。1.熟悉图像矩阵的基本操作2.掌握图像数据类型转换及图像类型转换3.掌握图像文件的读写4.掌握图像及灰度图像直方图的显示5.掌握图像缩放和旋转实验原理1.关于图像矩阵MATLAB中图像数据以矩阵方式的存储。所以有必要学会关于矩阵的操作，由于篇幅有限，这里只作简要的介绍。生成矩阵的函数有：eye生成单位矩阵ones全1阵zeros全零阵rand均匀随机阵randn正态随机阵2.图像数据类型及图像类型2.1图像数据类型转换MATLAB中图像数据矩阵的存储方式为双精度(double)类型即64位浮点数。而存储图像时MATLAB有时采用无符号整型（uint8)即图像矩阵中的每个数据占用一个字节。由于大多数运算和函数(比如最基本的矩阵加减运算)都不支持uint8类型，所以运算时通常要将图像转换成double型。函数double将数据转换为双精度浮点类型，调用格式为：X64=double(x8)/2562.2图像类型及转换在MATLAB中，一幅图像可能包含一个数据矩阵，也可能有一个颜色映像表矩阵。MATLAB图像处理工具箱支持四种图像类型，其区别在于数据矩阵元素的不同含意。它们是：真彩色图像索引图像灰度图像二值图像（１）真彩色图像真彩色图像又称RGB图像，对于一个尺寸为M×N的彩色图像来说，在MATLAB中则存储为一个M×N×3的多维数组，像素的颜色由保存在像素位置上的R、G、B的强度值的组合来确定。如果需要知道图像A中（x，y）处的像素值，则可以使用这样的代码A（x,y,1:3）。（２）索引图像MATLAB中的索引图像包含两个结构，一个是调色板，一个是图像数据矩阵。调色板是一个m×3的色彩映射矩阵，矩阵的每一行都代表一种色彩，与真彩色图像相同，通过3个分别代表红、绿、蓝颜色强度的双精度数，形成一种特定的颜色。调色板通常和索引图像存在一起，当读入图像时，MATLAB同时加载调色板和图像。（３）灰度图像灰度图像就是只有强度信息，而没有颜色信息的图像。存储灰度图像只需要一个数据矩阵，矩阵的每个元素表示对应位置像素的灰度值，灰度图像的数据类型可以是doubIe类型，这时值域为[0,1]，也可以uint8类刑，值域是[0,255]。（４）二值图像二值图像就是只有黑白两种值的图像，我们可以把它看作是特殊的灰度图像。二值图像只需一个数据矩阵来存储，每个像素只取0或1。MATLAB提供了若干函数，用于图像类型的转换，这些函数如下所示：rgb2gray将RGB图像转换成灰度图像Gray2ind将灰度图像转换成索引图像Im2bw设定阈值将图像转换为二值图像Im2double将图像数据阵列转换为double型Im2unit8将图像数据阵列转换为unit8型Im2unit16将图像数据阵列转换为unit16型Ind2gray将索引图像转换为灰度图像Ind2rgb将索引图像转换成真彩色图像2.3图像读写及显示MATLAB为用户提供了专门的函数以从图像格式的文件中读写图像数据。（１）图像文件的读取利用imread函数可以完成图像文件的读取操作，常见调用格式为：A=imread(FILENAME,FMT)其作用是将文件名用字符串FILENAME表示的、扩展名用字符串FMT（表示图像文件格式）表示的图像文件中的数据读到矩阵A中。如果FILENAME所指的为灰度图像，则A为M×N的二维矩阵；如果FILENAME所指的为RGB图像，则A为M×N×3的三维矩阵。（２）图像文件的写入（保存）利用imwrite函数完成图像的写入操作，也完全支持上述各种图像文件的格式，其常用的调用格式为：imwrite(A,FILENAME,FMT)（３）图像文件的显示MATLAB的图像处理工具箱提供了多种图像显示技术。例如，imshow函数可以直接从文件显示多种类型的图像；image函数可以将矩阵作为图像显示；colorbar函数可以用来显示颜色条。imshow函数是最常用的显示各种图像的函数,格式为:imshow(I,n);%显示灰度矩阵I,n设置显示的灰度值范围(级数)，默认值为256。imshow(RGB)%显示真彩色图像imshowfilename%直接显示图像,但图像数据不在MATLAB的workspace中。可以将多幅图像显示在一个图形窗口中，达到这一目的有两种方法：一种方法是联合使用subplot函数和imshow函数，但此方法在一个图形窗口只能有一个调色板；另一种方法是联合使用subplot函数和subimage函数，此方法可在一个图形窗口内使用多个调色板。subplot函数将一个图形窗口划分为多个显示区域，其调用格式如下：subplot(m,n,p)subplot函数将图形窗口划分为m（行）×n（列）个显示区域，并选择第p个区域作为当前绘图区。(4)灰度直方图的显示MATLAB图像处理工具箱提供了imhist函数来计算和显示图像的直方图，imhist函数的语法格式为：imhist(I,n)imhist(X,MAP)其中imhist(I,n)计算和显示灰度图像I的直方图，n为指定的灰度级数目，默认值为256。imhist(X,MAP)计算和显示索引色图像X的直方图，map为调色板。3.图像的几何运算3.1图像的缩放MATLAB图像处理工具箱中的函数imresize可以用三种方法对图像进行插值缩放，如果不指定插值方法，则默认为最邻近插值法。imresize函数的语法格式为：B=imresize(A,m,method),返回原图像A的m倍放大的图像（m小于1时效果是缩小）。这里参数method用于指定插值的方法，可选用的值为'nearest'（最邻近法），'bilinear'（双线性插值），'bicubic'（双三次插值），默认为'nearest'。B=imresize(A,[numrowsnumcols])，返回的图像Ｂ具有由[numrowsnumcols]指定的行、列数。3.2图像的旋转在工具箱中的函数imrotate可用上述三种方法对图像进行插值旋转，默认的插值方法也是最邻近插值法。imrotate的语法格式为：B=imrotate(A,angle,method)函数imrotate对图像进行旋转，参数method用于指定插值的方法，可选用的值为'nearest'（最邻近法），'bilinear'（双线性插值），'bicubic'（双三次插值），默认为'nearest'。一般说来旋转后的图像会比原图大，超出原图部分值为0。实验仪器Pc一台，MATLAB7.0实验步骤练习图像的读取、显示和保存图像数据，步骤如下：(1)使用命令figure(1)开辟一个显示窗口(2)读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内显示RGB图像、二值图像和灰度图像，注上文字标题。(3)保存转换后的灰度图像和二值图像(4)在同一个窗口显示转换后的灰度图像的直方图(5)将原RGB图像的R、G、B三个分量图像显示在figure(2)中，观察对比它们的特点，体会不同颜色所对应的R、G、B分量的不同之处。(6)将图像放大1.5倍，插值方法使用三种不同方法，显示放大后的图像，比较不同插值方法的结果有什么不同。将图像放大到其它倍数，重复实验；(7)图像顺时针旋转30度，插值方法使用三种不同方法，显示旋转后的图像并比较结果有什么不同。实验内容实验数据clc;closeallclearallI=imread('flower','jpg');subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像')Ibw=im2bw(I);imwrite(Ibw,'flowernbw','jpg');subplot(2,2,2),imshow(I),title('二值图像')Igray=rgb2gray(I);imwrite(Igray,'flowergray','jpg');subplot(2,2,3),imshow(Igray),title('灰度图像')subplot(2,2,4),imhist(Igray),title('灰度直方图')clc;closeallclearallfigure(2);I=imread('flower','jpg');I1=I(:,:,1);subplot(1,3,1),imshow(I1),title('红色分量')I2=I(:,:,2);subplot(1,3,2),imshow(I2),title('绿色分量')I3=I(:,:,3);subplot(1,3,3),imshow(I3),title('蓝色分量')clc;closeallclearallI=imread('flower','jpg');Iscale1=imresize(I,2.5);Iscale2=imresize(I,2.5,'bilinear');Iscale3=imresize(I,2.5,'bicubic');imwrite(Iscale1,'flowerfazj','jpg');imwrite(Iscale2,'flowerfasxx','jpg');imwrite(Iscale3,'flowerfassc','jpg');figure(3):imshow(Iscale1),title('最邻近法放大2.5倍');figure(4):imshow(Iscale2),title('双线性插值放大2.5倍');figure(5):imshow(Iscale3),title('双三次插值放大2.5倍');Irot1=imrotate(I,30);Irot2=imrotate(I,30,'bilinear');Irot3=imrotate(I,-30,'bicubic');实验总结通过这次实验我们利用MATLAB软件，熟悉图像的数据矩阵操作、图像的类型转换及图像的存储等基本操作。熟悉图像矩阵的基本操作，掌握图像数据类型转换及图像类型转换，图像文件的读写，图像及灰度图像直方图的显示和图像缩放和旋转。指导教师意见签名：年月日注：各学院可根据教学需要对以上栏木进行增减。表格内容可根据内容扩充。