《數(shù)字圖像處理》實驗指導(dǎo)書2014

《數(shù)字圖像處理》實驗指導(dǎo)書華北水利水電大學(xué)信息工程學(xué)院2014年5月目錄實驗守則……………………1實驗一圖像增強與平滑…………………2實驗二圖像的幾何變換………………7實驗三圖像形態(tài)學(xué)處理…………………9實驗四圖像分割與邊緣檢測……………5實驗五數(shù)字圖像處理應(yīng)用………………12附錄1MATLAB簡介……………………16PAGEPAGE2PAGE0實驗守則為了加強實驗室管理，提高實驗教學(xué)質(zhì)量，培養(yǎng)學(xué)生理論聯(lián)系實際的學(xué)風(fēng)，提高實際操作技能，確保人身和設(shè)備的安全，特制定如下守則：1．實驗前要認(rèn)真預(yù)習(xí)，了解實驗?zāi)康?、實驗原理、實驗線路、實驗步驟及欲測的物理量。熟悉和實驗有關(guān)的儀器設(shè)備的用途、使用方法及注意事項。能回答指導(dǎo)教師的提問。2．實驗時應(yīng)聽從教師指導(dǎo)，嚴(yán)格按實驗步驟進(jìn)行，如實記錄實驗數(shù)據(jù)，積極思考和分析實驗中發(fā)生的現(xiàn)象。實驗中如遇事故應(yīng)立即關(guān)斷電源、保持現(xiàn)場，報告指導(dǎo)教師及時處理。如有損壞儀器或器件，要填寫事故原因及報損單。3．實驗完畢應(yīng)立即關(guān)斷電源，把實驗記錄交指導(dǎo)教師檢查合格后方可拆除線路。如發(fā)現(xiàn)實驗記錄有不當(dāng)和錯誤之外，應(yīng)立即重作。要把所有儀器、儀表、工具、導(dǎo)線整理好。經(jīng)指導(dǎo)教師清點后方可離開實驗室。4．要愛護(hù)公物。實驗室所有的儀表、工具、器件等一律不得擅自帶出。實驗中如需更換儀器、儀表、工具、器件等，必須經(jīng)指導(dǎo)教師同意。不得擅自更換或亂拿他組物品。未經(jīng)允許，不得擅自拆卸實驗用的儀器、設(shè)備。5．實驗時要嚴(yán)肅認(rèn)真，講究文明、禮貌，要保持安靜和室內(nèi)整潔，不隨地吐痰和亂拋雜物。實驗完畢要打掃實驗室衛(wèi)生。6．書寫實驗報告時，語言要力求簡練，書寫應(yīng)端正，作圖應(yīng)正規(guī)。實驗報告一般應(yīng)包括以下內(nèi)容：(1)實驗?zāi)康?；所用儀器、儀表、器件的名稱及規(guī)格型號；實驗電路原理圖。(2)實驗項目(指導(dǎo)書中的詳細(xì)內(nèi)容不必抄錄)；測試記錄表；波形圖及現(xiàn)象記錄。(3)實驗數(shù)據(jù)整理，計算后的結(jié)果、及根據(jù)實驗數(shù)據(jù)繪制的曲線。(4)實驗分析，應(yīng)包括與理論計算值的比較、現(xiàn)象分析。7．關(guān)于實驗考核：學(xué)生在實驗課中的實際技能水平與實驗報告的質(zhì)量是評定本課程實驗成績的標(biāo)準(zhǔn)。因各種原因缺做實驗和缺交實驗報告者，實驗成績要受影響。實驗一圖像增強與平滑一．實驗?zāi)康募耙?．了解MATLAB的操作環(huán)境和基本功能。2．掌握MATLAB中圖像增強與平滑的函數(shù)的使用方法。3．加深理解圖像增強與平滑的算法原理。二、實驗內(nèi)容（一）研究以下程序，分析程序功能；輸入執(zhí)行各命令行，認(rèn)真觀察命令執(zhí)行的結(jié)果。熟悉程序中所使用函數(shù)的調(diào)用方法，改變有關(guān)參數(shù)，觀察試驗結(jié)果。（可將每段程序保存為一個.m文件）1．直方圖均衡化clearall;closeall%CleartheMATLABworkspaceofanyvariables%andcloseopenfigurewindows.I=imread('pout.tif');%Readsthesampleimages‘pout.tif’,andstoresitinimshow(I)%anarraynamedI.displaytheimagefigure,imhist(I)%Createahistogramoftheimageanddisplayitin%anewfigurewindow.[I2,T]=histeq(I);%Histogramequalization.figure,imshow(I2)%Displaythenewequalizedimage,I2,inanewfigurewindow.figure,imhist(I2)%CreateahistogramoftheequalizedimageI2.figure,plot((0:255)/255,T);%plotthetransformationcurve.imwrite(I2,'pout2.png');%WritethenewlyadjustedimageI2toadiskfilenamed%‘pout2.png’.imfinfo('pout2.png')%Checkthecontentsofthenewlywrittenfile注意：imadjust()注意：imadjust()功能：調(diào)整圖像灰度值或顏色映像表，也可實現(xiàn)伽馬校正。語法：J=imadjust(I,[low_inhigh_in],[low_outhigh_out],gamma)newmap=imadjust(map,[low_inhigh_in],[low_outhigh_out],gamma)RGB2=imadjust(RGB1,...)clearall;closeallI=imread('cameraman.tif');J=imadjust(I,[00.2],[0.51]);imshow(I)figure,imshow(J)[X,map]=imread('forest.tif');figure,imshow(X,map)I2=ind2gray(X,map);J2=imadjust(I2,[],[],0.5);figure,imshow(I2)figure,imshow(J2)J3=imadjust(I2,[],[],1.5);figure,imshow(J3)helpimadjust%Displaytheimadjust()functioninformation.3．空域平滑濾波（模糊、去噪）clearall;closeallI=imread('eight.tif');h1=ones(3,3)/9;h2=ones(5,5)/25;I1=imfilter(I,h1);I2=imfilter(I,h2);figure(1),imshow(I),title('OriginalImage');figure(2),imshow(I1),title('FilteredImageWith3*3')figure(3),imshow(I2),title('FilteredImageWith5*5')%加入Gaussian噪聲J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入椒鹽噪聲J2=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%對J1、J2進(jìn)行平均值平滑濾波K1=imfilter(J1,fspecial('average',3));K2=imfilter(J2,figure(4);subplot(2,2,1),imshow(J1),title('gaussian');subplot(2,2,2),imshow(J2),title('salt&pepper');subplot(2,2,3),imshow(K1),title('average');subplot(2,2,4),imshow(K2);%對J1、J2進(jìn)行中值濾波K3=medfilt2(J1,[33]);K4=medfilt2(J2,[33]);figure(5);subplot(2,2,1),imshow(J1),title('gaussian');subplot(2,2,2),imshow(J2),title('salt&pepper');subplot(2,2,3),imshow(K3),title('Medianfiltering');subplot(2,2,4),imshow(K4)4．空域銳化濾波clearall;closeallI=imread('moon.tif');w=fspecial('laplacian',0)w8=[1,1,1;1,-8,1;1,1,1]I1=imfilter(I,w,'replicate');figure(1);imshow(I),title('OriginalImage');figure(2),imshow(I1),title('LaplacianImage');f=im2double(I);f1=imfilter(f,w,'replicate');figure(3),imshow(f1,[]),title('LaplacianImage');f2=imfilter(f,w8,'replicate');f4=f-f1;f8=f-f2;figure(4),imshow(f4);figure(5),imshow(f8);（二）采用MATLAB底層函數(shù)編程實現(xiàn)1．灰度變換之動態(tài)范圍擴展假定原圖像f(x,y)的灰度范圍為［a,b］，希望變換后圖像g(x,y)的灰度范圍擴展至［c,d］，則線性變換可表示為：用MATLAB底層函數(shù)編程實現(xiàn)上述變換函數(shù)。觀察圖像‘pout.tif’的灰度直方圖，選擇合適的參數(shù)［a,b］、［c,d］對圖像‘pout.tif’進(jìn)行灰度變換，以獲得滿意的視覺效果。2．非銳化掩蔽和高升濾波從原圖像中減去其非銳化（平滑過的）圖像的過程稱為非銳化掩蔽，其基本步驟為：=1\*GB2⑴對原圖像進(jìn)行平滑濾波得到模糊圖像；=2\*GB2⑵從原圖像中減去模糊圖像，產(chǎn)生的差值圖像稱為模板；=3\*GB2⑶將模板加到原圖像上，得到銳化后的圖像。即，用MATLAB函數(shù)編程實現(xiàn)上述功能。三、實驗設(shè)備1．計算機；2．MATLAB6.5及以上；四、預(yù)習(xí)與思考1．預(yù)習(xí)實驗內(nèi)容，閱讀教材熟悉實驗原理；2．查閱資料，熟悉MATLAB的操作環(huán)境和基本功能。熟悉實驗中涉及的有關(guān)函數(shù)。3．利用課余時間，用MATLAB底層函數(shù)編程實現(xiàn)實驗內(nèi)容（二）中的灰度線性變換。4．你能否給出實現(xiàn)樣例程序功能的其它方法？五、實驗報告要求簡述試驗的目的和試驗原理；敘述各段程序功能，改變有關(guān)函數(shù)的參數(shù)，分析比較實驗結(jié)果；打印出所編寫的實驗程序。寫出本實驗的心得體會及意見。實驗二圖像的幾何變換一．實驗?zāi)康募耙笳莆請D像幾何變換的基本原理，熟練掌握數(shù)字圖像的縮放、旋轉(zhuǎn)、平移、鏡像和轉(zhuǎn)置的基本原理及其MATLAB編程實現(xiàn)方法。二、實驗內(nèi)容（一）研究以下程序，分析程序功能；輸入執(zhí)行各命令行，認(rèn)真觀察命令執(zhí)行的結(jié)果。熟悉程序中所使用函數(shù)的調(diào)用方法，改變有關(guān)參數(shù)，觀察試驗結(jié)果。1.圖像縮放clearall,closeallI=imread('cameraman.tif');Scale=1.35;%將圖像放大1.35倍J1=imresize(I,Scale,'nearest');%usingthenearestneighborinterpolationJ2=imresize(I,Scale,'bilinear');%usingthebilinearinterpolationimshow(I),title('OriginalImage');figure,imshow(J1),title('ResizedImage--usingthenearestneighborinterpolation');figure,imshow(J2),title('ResizedImage--usingthebilinearinterpolation');%查看imresize使用幫助helpimresize說明：注意觀察不同插值方法的圖像表現(xiàn)；改變圖像縮放因子Scale，重做上述實驗。2.圖像旋轉(zhuǎn)clearall,closeallI=imread('cameraman.tif');Theta=45;%將圖像逆時針旋轉(zhuǎn)45。J1=imrotate(I,Theta,'nearest');%usingthenearestneighborinterpolation%andenlargetheoutputimageTheta=-45;%將圖像順時針旋轉(zhuǎn)45。J2=imrotate(I,Theta,'bilinear','crop');%usingthebilinearinterpolation%andcropstheoutputimageimshow(I),title('OriginalImage');figure,imshow(J1),title('RotatedImage--usingthenearestneighborinterpolation');figure,imshow(J2),title('RotatedImage--usingthebilinearinterpolation');%查看imrotate使用幫助helpimrotate說明：注意觀察不同插值方法和輸出圖像后處理方法的圖像表現(xiàn)；改變旋轉(zhuǎn)角度大小和方向，重做上述實驗。3．圖像水平鏡象clearall,closeallI=imread('cameraman.tif');I1=flipdim(I,2);I2=flipdim(I,1);figure(1),subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(I1);figure(2),subplot(2,1,1),imshow(I);subplot(2,1,2),imshow(I2);(二)用MATLAB編程實現(xiàn)以下圖像幾何變換1．圖像平移2．圖像轉(zhuǎn)置圖像的轉(zhuǎn)置是將給定圖像像素的x坐標(biāo)和y坐標(biāo)互換的幾何變換，設(shè)點P0(x0,y0)轉(zhuǎn)置后的對應(yīng)點為P(x,y)，轉(zhuǎn)置變換可表述為：或，對應(yīng)的逆變換為：或轉(zhuǎn)置后圖像的寬、高發(fā)生改變，即輸出圖像的高度為原始圖像的寬度，輸出圖像的寬度為原始圖像的高度。三、實驗設(shè)備1．計算機；2．MATLAB6.5；四、預(yù)習(xí)與思考1．預(yù)習(xí)實驗內(nèi)容，閱讀教材熟悉實驗原理；2．查閱資料，熟悉實驗中涉及的有關(guān)MATLAB函數(shù)；3．利用課余時間，采用MATLAB底層函數(shù)編程實現(xiàn)實驗內(nèi)容（二）中的圖像平移、圖像轉(zhuǎn)置等幾何變換。五、實驗報告要求1．簡述試驗的目的和試驗原理；2．?dāng)⑹龈鞫纬绦蚬δ?，改變有關(guān)函數(shù)的參數(shù)，分析比較實驗結(jié)果；3．打印出所編寫的實驗程序。4．寫出本實驗的心得體會及意見。實驗三圖像形態(tài)學(xué)處理一．實驗?zāi)康募耙?．利用MATLAB研究二值形態(tài)學(xué)圖像處理常用算法；2．掌握MATLAB形態(tài)學(xué)圖像處理基本操作函數(shù)的使用方法；3．了了解形態(tài)學(xué)的基本應(yīng)用。二、實驗內(nèi)容（一）研究以下程序，分析程序功能；輸入執(zhí)行各命令行，認(rèn)真觀察命令執(zhí)行的結(jié)果。熟悉程序中所使用函數(shù)的調(diào)用方法，改變有關(guān)參數(shù)，觀察試驗結(jié)果。1．膨脹與腐蝕(DilationandErosion)(1)對簡單二值圖像進(jìn)行膨脹與腐蝕clearall,closeallBW=zeros(9,10);BW(4:6,4:7)=1;BWSE=strel('square',3)BW1=imdilate(BW,SE)BW2=imerode(BW,SE)figure(1),subplot(1,2,1),imshow(BW,'notruesize'),title('OriginalImage');subplot(1,2,2),imshow(BW1,'notruesize'),title('DilatedImage');figure(2),subplot(1,2,1),imshow(BW,'notruesize'),title('OriginalImage');subplot(1,2,2),imshow(BW2,'notruesize'),title('ErodedImage');(2)對文本圖像進(jìn)行膨脹與腐蝕clearall,closeallI=imread('text.tif');SE=[0,1,0;1,1,1;0,1,0]BW1=imdilate(I,SE);BW2=imerode(I,SE);figure(1),subplot(1,2,1),imshow(I,'notruesize'),title('OriginalImage');subplot(1,2,2),imshow(BW1,'notruesize'),title('DilatedImage');figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I,'notruesize'),title('OriginalImage');subplot(1,2,2),imshow(BW2,'notruesize'),title('ErodedImage');2.開、閉運算（OpenandClose）clearall,closeallI=imread('nodules1.tif');bw=~im2bw(I,graythresh(I));se=strel('disk',5);bw2=imopen(bw,se);subplot(1,2,1),imshow(bw),title('ThresholdedImage')subplot(1,2,2),imshow(bw2),title('Afteropening')bw3=imclose(bw,se);figure;subplot(1,2,1),imshow(bw,'truesize'),title('ThresholdedImage')subplot(1,2,2),imshow(bw3,'truesize'),title('AfterClosing')說明：改變結(jié)構(gòu)元素形狀、大小，重做上述實驗，比較實驗結(jié)果，分析結(jié)構(gòu)元素對運算的影響；對圖像'circlesm.tif'進(jìn)行開、閉運算，仔細(xì)觀察兩種運算的結(jié)果，總結(jié)二者的作用。3.擊中/擊不中變換（hit-and-missoperation）clearall,closeallbw=[000000001100011110011110001100001000]interval=[011-1010]bw2=bwhitmiss(bw,interval)subplot(1,3,1),imshow(bw,'notruesize'),title('OriginalImage');subplot(1,3,2),imshow(interval,'truesize'),title('IntervalImage');subplot(1,3,3),imshow(bw2,'notruesize'),title('afterhit/misstransformation');4．細(xì)化與骨架抽取clearall,closeallBW=~imread('logo.tif');BW1=bwmorph(BW,'thin',Inf);BW2=bwmorph(BW,'skel',Inf);subplot(1,3,1),imshow(BW),title('OriginalImage');subplot(1,3,2),imshow(BW1),title('ThinnedImage');subplot(1,3,3),imshow(BW2),title('Imageskeleton');%查看bwmorph函數(shù)使用說明helpbwmorph（二）用MATLAB二值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)函數(shù)編程提取’rice.tif’圖像中的物體邊界。三、實驗設(shè)備1．計算機；2．MATLAB6.5；四、預(yù)習(xí)與思考1．預(yù)習(xí)實驗內(nèi)容，閱讀教材熟悉實驗原理；2.查閱資料，熟悉實驗中涉及的有關(guān)函數(shù)。3．利用課余時間，采用MATLAB函數(shù)編程實現(xiàn)實驗內(nèi)容（二）。五、實驗報告要求1．簡述試驗的目的和試驗原理；2．?dāng)⑹龈鞫纬绦蚬δ埽淖冇嘘P(guān)函數(shù)的參數(shù)，分析比較實驗結(jié)果；3．打印出所編寫的實驗程序。4．寫出本實驗的心得體會及意見。實驗四圖像分割與邊緣檢測一．實驗?zāi)康募耙?．利用MATLAB研究圖像分割與邊緣檢測的常用算法原理；2．掌握MATLAB圖像域值分割與邊緣檢測函數(shù)的使用方法；3．了解邊緣檢測的算法和用途，比較Sobel、Prewitt、Canny等算子邊緣檢測的差異。二、實驗內(nèi)容（一）研究以下程序，分析程序功能；輸入執(zhí)行各命令行，認(rèn)真觀察命令執(zhí)行的結(jié)果。熟悉程序中所使用函數(shù)的調(diào)用方法，改變有關(guān)參數(shù)，觀察試驗結(jié)果。1．圖像閾值分割clearall,closeall;I=imread('rice.tif');figure(1),imshow(I)figure(2);imhist(I)T=120/255;Ibw1=im2bw(I,T);%選擇閾值T=120/255對圖像二值化；figure(3);subplot(1,2,1),imshow(Ibw1);T=graythresh(I);%采用Otsu方法計算最優(yōu)閾值T對圖像二值化；L=uint8(T*255)Ibw2=im2bw(I,T);subplot(1,2,2),imshow(Ibw2);helpim2bw;helpgraythresh;（令Ｔ取不同值，重做上述試驗，觀察試驗結(jié)果）2．邊緣檢測clearall,closeall;I=imread('rice.tif');BW1=edge(I,'sobel');BW2=edge(I,'canny');BW3=edge(I,'prewitt');BW4=edge(I,'roberts');BW5=edge(I,'log');figure(1),imshow(I),title('OriginalImage');figure(2),imshow(BW1),title('sobel');figure(3),imshow(BW2),title('canny');figure(4),imshow(BW3),title('prewitt');figure(5),imshow(BW4),title('roberts');figure(6),imshow(BW5),title('log');%在完成上述試驗后，查看函數(shù)edge()使用說明。helpedge%仔細(xì)閱讀函數(shù)edge()使用說明后，研究IPT提供的邊緣檢測演示程序。edgedemo（二）利用MATLAB熟悉并驗證其它圖像分割方法（三）采用MATLAB編程實現(xiàn)自動全局閾值算法，對圖像'rice.tif'進(jìn)行二值化分割算法步驟：1）選取一個的初始估計值T；2）用T分割圖像。這樣便會生成兩組像素集合：G1由所有灰度值大于T的像素組成，而G2由所有灰度值小于或等于T的像素組成。3）對G1和G2中所有像素計算平均灰度值m1和m2。4）計算新的閾值：T=(m1+m2)/25）重復(fù)步驟（2）到（4），直到逐次迭代所得到的T值之差小于一個事先定義的參數(shù)To，即，如果|Tn–Tn-1|<To，則停止。三、實驗設(shè)備1．計算機；2．MATLAB6.5；四、預(yù)習(xí)與思考1．預(yù)習(xí)實驗內(nèi)容，閱讀教材熟悉實驗原理；2．查閱資料，熟悉實驗中涉及的有關(guān)MATLAB函數(shù)；2．利用課余時間，采用MATLAB底層函數(shù)編程實現(xiàn)實驗內(nèi)容（二）中的自動全局閾值算法。五、實驗報告要求1．簡述試驗的目的和試驗原理；2．?dāng)⑹龈鞫纬绦蚬δ?，改變有關(guān)函數(shù)的參數(shù)，分析比較實驗結(jié)果；3．打印出所編寫的實驗程序。4．寫出本實驗的心得體會及意見。實驗五數(shù)字圖像處理應(yīng)用一．實驗?zāi)康募耙?．利用MATLAB提供的圖像處理函數(shù)實現(xiàn)圖像中物體屬性的測量；2．訓(xùn)練綜合運用MATLAB圖像處理函數(shù)的能力；3．了解數(shù)字圖像處理基本應(yīng)用。二、實驗內(nèi)容以大米粒特性測量為例，綜合應(yīng)用課程中圖像分割、形態(tài)學(xué)濾波、圖像增強、圖像特征提取等圖像處理方法，實現(xiàn)大米粒特性自動測量。實驗過程簡述：讀取和顯示圖像估計圖像背景獲取背景均勻的圖像圖像增強圖像二值化分割區(qū)域標(biāo)記及為彩色處理測量圖像中的區(qū)域特性（面積、質(zhì)心等）統(tǒng)計大米粒的特性分布規(guī)律。（一）研究以下程序，分析程序功能；輸入執(zhí)行各命令行，認(rèn)真觀察命令執(zhí)行的結(jié)果。熟悉程序中所使用函數(shù)的調(diào)用方法，改變有關(guān)參數(shù)，觀察試驗結(jié)果。%ReadandDisplayanImageclear,closeallI=imread('rice.tif');imshow(I)%UseMorphologicalOpeningtoEstimatetheBackgroundbackground=imopen(I,strel('disk',15));imshow(background);%DisplaytheBackgroundApproximationasaSurfacefigure,surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0255]);set(gca,'ydir','reverse');%SubtracttheBackgroundImagefromtheOriginalImageI2=imsubtract(I,background);figure,imshow(I2)%AdjusttheImageContrastI3=imadjust(I2,stretchlim(I2),[01]);figure,imshow(I3);%ApplyThresholdingtotheImagelevel=graythresh(I3);bw=im2bw(I3,level);figure,imshow(bw)%DeterminetheNumberofObjectsintheImage[labeled,numObjects]=bwlabel(bw,4);%Labelcomponents.numObjects%ExaminetheLabelMatrixRGB_label=label2rgb(label