数字图像处理

内蒙古科技大学本科生课程设计论文数字图像处理课设学生姓名：于鹏飞学号：1367118224专业：电子信息工程班级：13信息二班指导教师：张明2016年5月实验一、计算图象统计参数及直方图变换编写程序：1.读取图像（文件名为‘cameraman.tif’）;2.最大值、最小值、均值3.直方图（要求不能调用imhist函数，只能用该函数来验证自编直方图程序块的正确性）。4.计算并分析图像直方图（imhist）5.利用直接灰度变换法对图像进行灰度变换（imadjust）6.直方图均衡化处理及显示（histeq）程序f=imread('C:\Users\YSSA\Desktop\数字图像课设\于鹏飞\图片\cameraman.tif');%求最大值、最小值、均值max(f(:))%最大值min(f(:))%最小值mean(f(:))%均值%显示其直方图[m,n]=size(f);%图像大小X=zeros(256,1);%灰度级范围fori=1:m%对应的统计位加1forj=1:nx=f(i,j);X(x)=X(x)+1;endend;%计算并分析图像直方图（imhist）g=imhist(f,256);%利用直接灰度变换法对图像进行灰度变换（imadjust）g2=imadjust(f,[01],[10]);%对原图像进行直方图均衡化处理g3=histeq(f);subplot(2,3,1),imshow(f);title('原始图像');subplot(2,3,2);bar(X);title('原图像直方图')subplot(2,3,3);bar(g);title('验证原图像直方图')subplot(2,3,4),imshow(g2);title('灰度变换');subplot(2,3,6),imshow(g3);title('直方图均衡化');照片实验二傅里叶变换及空间域和频率域滤波1、利用MATLAB实现数字图像的傅里叶变换读入并显示图“test1.tif”，作该图的二维FFT变换F，将其直流分量移到频谱中心F1（fftshift()函数），计算其实部RR、虚部II，用两种方法计算幅值A1=abs(F1)和A2=sqrt(RR.^2+II.^2)，分别显示A1和A2，并加以比较。2、近似冲击函数二维傅里叶变换A=zeros(99,99);A(49:51,49:51)=1;作A的二维傅里叶变换B，将B直流分量移到频谱中心B1，分别用函数imshow和mesh显示A和B1模的对数（log(1+abs(B1))）。程序g=imread('C:\Users\YSSA\Desktop\数字图像课设\于鹏飞\图片\test1.tif');%对图像进行傅立叶变换G=fft2(g);%将其直流分量移到频谱中心F=fftshift(G);%实部RR、虚部IIRR=real(F);II=imag(F);%显示模A1和A2，并加以比较A1=abs(F);A2=sqrt(RR.^2+II^2);aa1=log(1+A1);aa2=log(1+A2);%生成一个99*99的零矩阵A=zeros(99,99);A(49:51,49:51)=1;%B=fft2(A);%fftshift就是对换数据的左右两边B1=fftshift(B);%显示A和B1模的对数（log(1+abs(B1))）figure;subplot(2,4,1),imshow(g);title('原图像');subplot(2,4,2),imshow(G);title('傅立叶变换');subplot(2,4,3),imshow(aa1,[]);title('a1abs');subplot(2,4,4),imshow(aa2,[]);title('a2sqrt');subplot(2,4,5),imshow(A);title('冲击函数imsow');subplot(2,4,6),mesh(A);title('冲击函数mesh');subplot(2,4,7),imshow(log(1+abs(B1)));title('冲击函数频域模mesh');subplot(2,4,8),mesh(log(1+abs(B1)));title('冲击函数频域模mesh');实验2_1-2图片3、空间滤波与频域滤波将图“test2.tif”分别进行空间与频域滤波。空间滤波：用fspecial产生9×9，标准差为2的高斯滤波器w，用函数imfilter对f进行空间滤波，得到滤波后的图像fi1。频域滤波:将上述高斯滤波器w用函数freqz2获得其256×256频域形式W，用W在频域滤波图像f（注意W的直流分量在频谱中心），得到Ff，求其傅里叶逆变换（ifft2），得到滤波后的图像fi2。用函数imshow显示w，用函数mesh显示W，用mshow显示f，fi1，Ff的模的对数，fi2。比较fi1与fi2。程序：f=imread('C:\Users\YSSA\Desktop\数字图像课设\于鹏飞\图片\test2.tif');%傅立叶变化G=fft2(f);%用fspecial产生9*9，标准差为2的高斯滤波器ww=fspecial('gaussian',9,2);%用函数imfilter对f进行空间滤波fi1=imfilter(f,w);%高斯滤波器w用函数freqz2获得其256*256频域形式WW=freqz2(w,256,256);%ifftshift长度不是偶数，对换数据的左右两边W1=ifftshift(W);Ff=G.*W1;%傅里叶逆变换（ifft2）的实部fi2=real(ifft2(Ff));%imshow显示w,mesh显示Wsubplot(2,3,1),imshow(f);title('原图像');subplot(2,3,2),imshow(G);title('傅立叶变换');subplot(2,3,3),imshow(w);title('w');subplot(2,3,4),mesh(W);title('W');subplot(2,3,5),imshow(fi1,[]);title('空间滤波');subplot(2,3,6),imshow(fi2,[]);title('频域滤波')实验2_3图片实验三彩色图像处理3_1.使用RGB、Indexed和Gray图像间转换函数对图像“strawberries.tif”使用rgb2ind分别产生8色抖动和非抖动图像；使用rgb2gray实现图像转换，并使用函数dither产生其抖动形式的图像。程序f=imread('C:\Users\YSSA\Desktop\数字图像课设\于鹏飞\图片\strawberries.tif');%rgb2ind将真彩色图像转换为索引图像，产生8色非抖动图像（彩色映射矩阵）[x1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither');%产生8色抖动图像[x2,map1]=rgb2ind(f,8,'dither');%使用rgb2gray实现RGB到灰度图像g=rgb2gray(f);%函数dither产生其抖动形式的图像g1=dither(g);subplot(1,2,1),imshow(x1,map1);title('indnodither');subplot(1,2,2),imshow(x2,map1);title('inddither');figure,subplot(1,2,1),imshow(g);title('graynodither');subplot(1,2,2),imshow(g1);title('graydither');实验3_1图片3_2.彩色图像平滑与锐化对图像“flower.tif”在RGB空间实现彩色图像的平滑（w=ones（25）./(25*25)）与锐化（w=[11111;11111;11-2411;11111;11111];）（函数imfilter）;在HSI空间实现彩色图像的平滑（w=ones（25）./(25*25)），（函数imfilter,rgb2hsi,cat），观察仅平滑亮度分量（intensity）和平滑全部三个分量结果的差别。程序f=imread('C:\Users\YSSA\Desktop\数字图像课设\于鹏飞\图片\flower.tif');%在RGB空间实现彩色图像的平滑w1=ones(25)./(25*25);%实现彩色图像的锐化w2=[11111;11111;11-2411;11111;11111];i1=imfilter(f,w1,'replicate');i2=imfilter(f,w2,'replicate');%在HSI空间实现彩色图像的平滑（w=ones（25）./(25*25)）函数imfilter,rgb2hsi,cath=rgb2hsi(f);w1=ones(25)./(25*25);H=h(:,:,1);S=h(:,:,2);I=h(:,:,3);h1=imfilter(h,w1,'replicate');%平滑全部三个分量I2=imfilter(I,w1,'replicate');%仅平滑亮度分量h2=cat(3,H,S,I2);hi1=hsi2rgb(h1);hi2=hsi2rgb(h2);hi1=min(hi1,1);hi2=min(hi2,1);subplot(2,3,1),imshow(f);title('原图像');subplot(2,3,2),imshow(i1);title('RGB平滑');subplot(2,3,3),imshow(i2);title('RGB锐化');subplot(2,3,4),imshow(f);title('原图像');subplot(2,3,5),imshow(hi1);title('平滑全部三个分量')subplot(2,3,6),imshow(hi2);title('仅平滑亮度分量')实验3_2图片实验四车牌识别图像预处理技术要求：1.对原始车牌图像做增强处理；2.对增强后的彩色图像进行灰度变换；3.对灰度图像进行直方图均衡处理；4.选取自适应的阈值，对图像做二值化处理；5.显示每步处理后的图像；6.分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别。程序i=imread('C:\Users\YSSA\Desktop\数字图像课设\于鹏飞\图片\sd.jpg');figure,imshow(i);title('原始图像');%灰度变换g=rgb2gray(i);figure,imshow(g);title('灰度变换');%均衡化h=histeq(g);figure,imshow(h);title('直方图均衡化');%二值化处理e=im2bw(h,0.9);figure,imshow(e);title('二值化图像(阈值0.9)');实验4图片内蒙古科技大学课程设计答辩书姓名于鹏飞班级13信息二班学号1367118224指导教师张明分数设计总结：通过这次课程设计，我对于MATLAB这个软件有了更加深入的了解，初步的掌握了利用MATLAB对图像进行简单处理的方法，同时对于数字图像课程的知识也有了更加深入与深刻的理解。这次的实验不仅使我对于MATLAB的运用更加熟练，同时也将课上的知识在实践中演练了一遍，这对我的学习和理解有很大的帮助，同时，这次的实验也让我了解到了自己的不足，及时的弥补，这也是非常重要的。总的来说，这次的实验对于我对数字图像处理的学习大有帮助，这次的实验令我受益匪浅。答辩记录