数字图像处理实验目录

matlab学习与操作和图像的傅里叶变换和频域处理

matlab学习与操作
实验内容：
6. 读入两幅彩色图像，并分别显示图像的尺寸信息，裁剪两幅图片为相同的正方形尺寸，并保存为两幅新的图片A和B。
7. 将两幅彩色图像A与B 按照不同的比例 (0.7:0.3, 0.5: 0.5, 0.3:0.7) 相加合成一幅新的图像，并在一个图像窗口中显示原始图像、三个合成图像。
8. 将图像从RGB颜色空间转换为灰度空间，分别用加权法、均值法和最大值法、以及matlab自带的函数rgb2gray.
加权法就是 GRAY=0.3R+0.59G+0.11*B
均值法就是 GRAY= (R+G+B)/3
最大值发就是 GRAY= max（R,G,B）
并在一个图像窗口中显示这四个灰度图像，并做讨论。
9. 按照该灰度变换曲线，对一副灰度图像进行灰度映射变换，并在同一窗口中显示原图像和变换后图像。

傅里叶变换和频域处理

1．产生一幅如图所示亮块图像f(x,y)（256×256 大小、暗处=0，亮处=255）,对其进行FFT：
（1）同屏显示原图f 和FFT(f)的幅度谱图（提示：用二维傅里叶变换函数fft2，为避免傅里叶变换数据变化过大，显示其对数变换后结果log(1.001+abs(FFT(f))) ，用imshow或surf函数显示频谱）；
（2）若令f1(x,y)=（-1）x+y f（x,y)，重复以上过程，比较二者幅度谱的异同，简述理由；
（3）若将f (x,y)顺时针旋转45 度得到f2(x,y)，试显示FFT(f2)的幅度谱，并与FFT(f)的幅度谱进行比较。（提示： 用imrotate函数对图像进行旋转）；
10. 对一幅256×256 大小、256 级灰度的数字图像进行频域的理想低通、高通滤波滤波，同屏显示原图、幅度谱图和低通、高通滤波的结果图。（提示：用二维傅里叶变换函数fft2，二维傅里叶逆变换函数ifft2，中心化函数fftshift，去中心化函数ifftshift。采用不同截断频率D0重复实验，观察结果）

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实验2图像的空域增强和基于直方图的图像增强

图像的空域增强
实验内容：
1．读入一幅256 级灰度的数字图像
2. 图像的平滑滤波处理
1）对原图像分别加入高斯噪声、椒盐噪声。
2）利用邻域平均法，分别采用3×3，5×5, 7×7, 9×9模板对加噪声图像进行平滑处理，显示原图像、加噪图像和处理后的图像。
3）利用中值滤波法，分别采用33，55, 77, 99模板对加噪声图像进行去噪处理，显示原图像、加噪图像和处理后的图像。
4）比较各种滤波方法和滤波模板的处理结果
答：邻域平均法就是对于每一个像素点都取它周围一圈的平均值，来降低一些像素值突变的点（即噪声点）的影响。一个明显的结果就是：在抑制噪声的同时是图像变得模糊，即图像的细节(例如边缘信息)被削弱；中值滤波法就是对于每一个像素点，取其周围像素值的中值，来代替该像素点的灰度值。既抑制噪声又能保持细节。
3. 图像的锐化处理
1）利用Laplacian 锐化算子（α=-1）对256 级灰度的数字图像进行锐化处理，显示处理前、后图像。
2）在添加了噪声的图像上进行拉普拉斯锐化处理，和未添加噪声图像的处理结果进行比较。
3) 分别利用Roberts、Prewitt 和Sobel 边缘检测算子，对数字图像进行边缘检测，显示处理前、后图像。
思考问题：
1．采用均值滤波、中值滤波，对高斯噪声和椒盐噪声的抑制哪种比较有效？
2．模板大小的不同，所处理效果有何不同？为什么？
3．对Laplacian锐化算子的处理结果中，对小于0的部分，采用不同的方法标准化到[0,255]时，图像的显示效果有什么不同？为什么？

基于直方图的图像增强
实验内容：


1.使用函数imhist对原图进行直方图均衡化处理，同屏显示处理前后图像及其直方图，比较异同，并讨论为什么数字图像均衡化后其直方图并非完全均匀分布。
2．使用函数histeq对原图进行直方图规定化处理，同屏显示处理前后图像及其直方图，比较异同。
附加题，自己编写myhist函数实现直方图均衡化。

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图像分割实验
实验内容：



1． 采用阈值法实现图像分割，尝试采取多种阈值，得到最佳的效果。
2． 分别用robert，sobel和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测，比较三种算子处理的不同之处。

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形态学实验
实验内容：



1.读入图像1和2，并进行二值化处理(im2bw)。
2.分别选择方形、圆形和菱形结构对图像1进行腐蚀(imerode)处理、膨胀(imdilate)处理、开运算(bwmorph)和闭运算(bwmorph)。显示观察处理结果。
3.针对指纹图像3，设计基于形态学的处理程序，得到你所能达到的最佳处理效果的指纹图像。

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