数字图像处理课程实验（附源代码）

源代码在这里

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本博客给出了数字图像处理的九个课程实验，使用MATLAB编程，可以直接拿来用，涵盖了数字图像处理的全部章节。

以下是课程实验目录：

实验一灰度变换：

1，按照灰度变换曲线对图像进行灰度变换 
2，读入一幅图像，分别对其进行求反变换、对数变换和幂次变换和指定线性变换。并显示原图像和变换后图像。 

实验二直方图绘制及直方图均衡

1．掌握图像灰度直方图的概念及其计算方法，编写灰度直方图统计程序。 
2．通过对图像直方图的分析，学习应用直方图法解决诸如图像二值化等具体问题。 
3．熟悉直方图均衡化的计算过程及其应用。 
4．掌握图像灰度变换技术，通过调整图像的对比度和亮度等参数，改善视觉效果。

实验三噪声与滤波

1.为已有灰度图片添加不同均值和方差值的高斯噪声
2.为已有灰度图片添加不同参数的椒盐噪声
3.为已有灰度图片添加胡椒噪声和盐粒噪声
4.采用MATLAB自带语句完成不同类型噪声的图片进行均值滤波和中值滤波（要求:采用不同大小不同的模板窗口进行滤波）
5.自己编写一个程序实现图像均值/中值滤波功能;
6.通过添加随机噪声，编写程序，完成多幅图片叠加均值去噪的功能;

实验四图像几何变换

1.利用MATLAB编写程序实现数字图像的位置变换。对自选灰度图片实现平移和水平及垂直镜像。 要求平移时，图片不能超出画布
2.分别采用最近邻插值法和双线性插值法完成插值。对自选灰度图片实现任意比例的缩放和任意角度的旋转。 要求缩放或旋转时，图片不能超出画布。
3.对自选灰度图片分别实现沿纵轴和横轴错切，并将错切后的图片再恢复为原图片。 要求错切时，图片不能超出画布

实验五基于频域的图像增强

1.掌握频域处理的图像频域处理傅里叶变换及数学运算。 
2.于MATLAB环境下编程实现对图片平滑与锐化。利用MATLAB编写程序分别实现理想的、巴特沃斯和高斯高通和低通滤波器。 实现图像去噪和锐化功能 

实验六图像分割

1.掌握图像分割的基本概念；
2.掌握阈值分割和边缘点检测的方法； 
3.对检测的目标图像提取特征并进行特征分析。

实验七基于Hough 变换进行直线检测

1.基于Hough 变换进行直线检测

实验八数字形态学

1.腐蚀、膨胀
2.角点检测
3.开运算、闭运算
4.二值化图形

实验九数字图像的池化MATLAB实现

1.平均池化
2.最大池化