报告论文：数字图象处理问题

最新推荐文章于 2022-05-03 16:16:50 发布

原创最新推荐文章于 2022-05-03 16:16:50 发布 · 275 阅读

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本文通过实例演示了图像处理的基本步骤和技术，包括图像显示、灰度处理、傅立叶变换及应用、图像增强、直方图均衡化等，并对比了不同处理方法的效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.编程实现打开一个灰度图像，能够显示图像。
2.图像数字化以及相关操作（图像灰度的平均值，协方差矩阵，灰度标准差）
3.编程实现图像傅立叶变换和反变换，实现小丑图像cff去除噪音。
4.用直接灰度变换改变图像（求反，增强对比度，动态范围压缩，灰度切分）
选做一题
5.做出直方图，进行直方图均衡化。
6.用空域和频域滤波器，对图像进行平滑，并比较两种方法得到图像质量。
7.用空域和频域滤波器，对图像进行锐化，并比较两种方法得到图像质量。
8 选用两种压缩算法，对图像进行压缩。并比较这两种算法。
9 对图像进行边缘检测，显示边缘检测后的结果图像。

小丑图像:

1
>>imread('D:\Documents and Settings\Administrator\My Documents\My Pictures\1.bmp');
>> imshow ('D:\Documents and Settings\Administrator\My Documents\My Pictures\1.bmp')

>> image(X)
>> imag(X);
>> colormap(map);
>> axis equal;
>>axis('off')

2.
二值化处理:
>> load trees
>>BW=im2bw(X,map,0.4)
>>imshow(X,map)
>> figure,imshow(BW)

3.二维FFT变换并显示其幅值变化
>>imshow(saturn2)
>>B=fftshift(fft2(saturn2))
>> figure,imshow(log(abs(B)),[]);
>> colormap(jet(64));
>> colorbar
>>

ifft 反变换
>>I = imread('rice.png');
>>B=ifft2(I)
>>B=ifft2(I,3,2)
B =

1.0e+002 *

   1.0267             0.0333
   0.0217 - 0.0087i   0.0583 + 0.0144i
   0.0217 + 0.0087i   0.0583 - 0.0144i

4.
求反
>> I=imread('d:\1.bmp');
>> imshow(I);
>> level=graythresh(I);
>> bw=im2bw(I,level);
>> figure,imshow(bw);
>> x1=128;
>> y1=128;
>> figure,plot([0,x1],[y1,0])
>> axis tight,xlabel('x'),ylabel('y')
>> title('变换曲线')
>> k=y1/x1;
>> [m,n]=size(I);
>> J=double(I);
>>
>> for i =1:m
for j=1:n
x=J(i,j);
y(i,j)=0;
if (x>=0)&(x<=x1)
y(i,j)=y1-k*x;
else
y(i,j)=0;
end
end
end
>> figure,imshow(mat2gray(y))

增强对比度
>> I=imread('tire.tif');
>>I=imread('tire.tif')
>>J=imadjust(I,[0.3 0.7],[]);
>> subplot(1,2,1),imshow(I)
>> subplot(1,2,2),imshow(J)
>> figure,subplot(1,2,1),imhist(I)
>> subplot(1,2,2),imhist(J)
>>

图象放大和缩小：
>> imshow(X,map)
>> X1=imresize(X,2,'nearest'); 最近邻法
>> figure,imshow(X1,[]);
>> X2=imresize(X,2,'bilinear');双线形插值
>> figure,imshow(X2,[]);
>> X3=imresize(X,2,'bicubic');
>> figure,imshow(X3,[]);
>> X3=imresize(X,0.1,'nearest');双一值插值
>> figure,imshow(X3,[])
>>

灰度切分:
I = imread('rice.png');
BW = roicolor(I,127,255);
figure, imshow(I), figure, imshow(BW)

5.做出直方图，进行直方图均衡化

>>I=imread('tire.tif');
>>J=histeq(I)
>> subplot(1,2,1),imshow(I)
>> subplot(1,2,2),imshow(J)
>> figure,subplot(1,2,1),imhist(I,64)
>> subplot(1,2,2),imhist(J,64)
>>