2014-7自编数字图像处理实验-参考答案

数字图像处理—及MATLAB实现实验指导参考答案目录实验1MATLAB软件入门及数字图像处理工具箱（2学时）..................................................2实验3MATLAB实现数字图像的变换技术（2学时）............................................................20实验4MATLAB实现数字图像增强（2学时）......................................................................24实验5MATLAB实现图像的复原（2学时）...................................................................36实验6MATLAB实现图像分割（2学时）.........................................................................39实验7MATLAB实现彩色图像处理（2学时）.................................................................55实验8MATLAB实现数字图像其它处理（2学时）..........................................................60实验1MATLAB软件入门及数字图像处理工具箱（2学时）【实验内容】一、二两项略一、运行MATLAB，要求完成：（1)、了解MATLAB工作环境（2)、运用MATLAB帮助系统，查询imread,imwrite,imshow这3个工具箱函数的功能，给出解释（3)、在桌面上建立一个文件夹，以本人姓名拼音缩写为文件名，将该文件夹通过setpath设置，放到MATLAB的搜索路径下。截图最后操作的界面，保存至该文件夹下。二、了解MATLAB的一些简单的工具箱函数使用，在MATLAB下完成一些图像处理操作。1、在命令窗口下依次输入如下带下划线的英文命令，无需写注释，对比查看结果：（1）、读入并显示一幅图像clear；closeall；%首先清除MATLAB所有的工作平台变量，关闭已打开的图形窗口。I=imread（′pout.tif′）；%然后使用图像读取函数imread来读取一幅图像。假设要读取图像pout.tif，并将其存储在一个名为I的数组中imshow（I）%使用imshow命令来显示数组I观察显示结果（2）、检查内存中的图像Whos%使用whos命令来查看图像数据I是如何存储在内存中，MATLAB做出的响应如下：NameSizeBytesClassI291×24069840uint8arrayGrandtotalis69840elementsusing69840bytes（3）、实现直方图均衡化如pout.tif图像对比较低，为了观察图像当前状态下亮度分布情况，可以通过使用imhist函数创建描述该图像灰度分布的直方图。figure，imhist(I）；%首先使用figure命令创建一个新的图像窗口，避免直方图覆盖图像数组I的显示结果。I2=histeq（I）；figure，imshow（I2）；%可以通过调用histeq函数将图像的灰度值扩展到整个灰度范围中，从而达到提高数组I的对比度。此时修改过的图像数据保存在变量I2中。然后，再通过调用imhist函数观察其拓展后的灰度值的分布情况。（4）保存图像将新调节后的图像I2保存到磁盘中。假设希望将该图像保存为PNG格式图像文件，使用imwrite函数并指定一个文件名，该文件的扩展名为.png。imwrite（I2，′pout2.png′）；（5）检查新生成文件的内容利用imfinfo函数可以观察上述语句写了什么内容在磁盘上。值得注意的是：在imfinfo函数语句行末尾不要加上分号，以保证MATLAB能够显示图像输出结果；另外，要保证此时的路径与调用imwrite时的路径一致。imfinfo（′pout2.png′）2、对一幅灰度图像rice.tif进行一些较为高级的操作，在文本编辑器下输入如下程序，保存成test.m文件，按要求做，调试成功，并观察显示结果：clear；closeall；I=imread（′rice.tif′）；imshow（I）；%此处加一个断点，观察结果background=imopen（I，stre（′disk15））；%实现了背景亮度的估计I2=imsubtract（I，background）；%得到背景一致的图像figure，imshow（I2）；%此处加一个断点，观察结果I3=imadjust（I2，stretchlim（I2）,［0,1］）；%修改后图很暗，调节对比度figure，imshow（I3）；%此处加一个断点，观察结果level=graythresh（I3）；bw=im2bw（I3，level）；%通过阈值法实现图像的二值化figure，imshow（bw）；%此处加一个断点，观察结果［labeled，numobjects］=bwlabel（bw，4）；%labelcomponents%找出米粒的个数：numobjects=80grain=imcrop（labeled）；%使用imcrop选择标记区域RGB_label(grain,@spring,’c’,’shuffle’);%伪彩色显示标记矩阵Figure,imshow(RGB_label)%此处加一个断点，观察结果graindata=regionprops（labeled，′basic′）allgrains=［graindata.area］；max（allgrains）%找最大的那粒米的尺寸biggrain=find（allgrains==695）%返回最大的那粒米的标记号，%biggrain=68mean（allgrains）%米粒的平均尺寸hist（allgrains，20）；%绘制一个包含20柱的直方图来说明米粒大小的分布三、编程综合练习1、试对lena图像分别进行4和16倍减采样，查看其减采样效果，分析。提示：二维图像处理，行每隔2，列每隔2，抽取，则实现4倍减采样；行每隔4，列每隔4，抽取，则实现16倍减采样参考程序如下：cleara=imread('lena.bmp');b=rgb2gray(a);figuresubplot(1,3,3),imshow(a),title('原图像');m=[24];formn=1:2[width,height]=size(b);quartimage=zeros(floor(width/(m(mn))),floor(height/(m(mn))));k=1;n=1;fori=1:(m(mn)):widthforj=1:(m(mn)):heightquartimage(k,n)=b(i,j);n=n+1;endk=k+1;n=1;endsubplot(1,3,mn)imshow(uint8(quartimage));mm=m(mn)*m(mn);title([int2str(mm),'倍减采样图像'])end图1.1减采样显示结果2、任选一副彩色图像，将其转换成256级灰度图像，64级灰度图像，16级灰度图像，2级灰度图像，显示并存储显示结果图，观察转换后图像的变换，并分析。（即灰度级的量化）cleara=imread('lena.bmp');b=rgb2gray(a);figuresubplot(2,3,1)imshow(b),title('256级原图像')[width,hei]=size(b);img64=zeros(width,hei);img32=zeros(width,hei);img8=zeros(width,hei);img2=zeros(width,hei);fori=1:widthforj=1:heiimg64(i,j)=floor(b(i,j)/4);endendsubplot(2,3,2)imshow(uint8(img64),[0,63]);title('64级图像')fori=1:widthforj=1:heiimg32(i,j)=floor(b(i,j)/16);endendsubplot(2,3,3)imshow(uint8(img8),[0,7]);title('8级图像')fori=1:widthforj=1:heiimg2(i,j)=floor(b(i,j)/128);endendsubplot(2,3,4)imshow(uint8(img2),[0,1]);title('2级图像')【思考题】1、数字图像在MATLAB中以数据矩阵方式表达，如何通过MATLAB语句截取图像的一部分矩形区域进行分析处理。答：由于数字图像在MATLAB中以数据矩阵方式表达，因此可用截取矩阵的方式来实现对图像的截取，如原图像大小为A(256,256),则A(1:100,1:200)则实现了对图像截取（1-100行，1-200列）进行读取。2、图像的数字化工作包括哪两个方面？答：图像的数字化工作包括采样和量化两个方面，采样指的是空间域的离散化，量化指的是灰度(亮度)的离散化。3、图像工程包含哪3个层次？你最感兴趣的是图像处理哪个方面的内容？答；图像工程包含由低到高图像处理，图像分析，图像理解3个层次。实验2数字图像的MATLAB基本操作（2学时）【实验内容】一、图像读取，显示，保存1、利用imread()函数从内存中读取一幅绘有花朵的tif图像，假设其名为flower.tif，存入一个数组I中；利用whos命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；利用imshow()函数来显示这幅图像，并添加颜色条；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；利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,放在桌面上，并显示出来，设为flower.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q),q取0-100。程序段及显示结果如下：（1）I=imread('flower.tif');Imshow(I)（2）whosNameSizeBytesClassAttributesI296x394x3349872uint8（3）imfinfo('flower.tif')ans=Filename:'flower.tif'FileModDate:'09-十月-201310:35:38'FileSize:48384Format:'jpg'FormatVersion:''Width:394Height:296BitDepth:24ColorType:'truecolor'FormatSignature:''NumberOfSamples:3CodingMethod:'Huffman'CodingProcess:'Sequential'Comment:{}（4）imwrite(I,'flower.jpg','quality',10);（5）imwrite(I,'flower.bmp','quality',10);2、用函数imread()读入图像forest.tif和trees.jpg,使用imshow命令在同一图形窗中显示两者；再打开另一个图形窗，利用subimage函数实现在同一个图形窗口中显示该两幅图像，对比前后两者的显示效果，给出解释。程序如下：I1=imread(‘forest.tif’);I2=imread(‘trees.jpg’)figure,subplot(2,1,1),imshow(I1);subplot(2,1,2),imshow(I2);figure,subplot(2,1,1),subimage(I1);sublot(2,1,2),subim