数字图像处理(实验报告)专业：电子信息工程学号：2009040201019姓名：宋军沈阳航空航天大学电子信息工程学院20012. 6《数字图像处理》实验指导书实验一、显示图像、读取文件格式实验二、空间域图像增强实验三、频率域图像增强实验四、图像恢复实验五、图像分割实验一、显示图像、读取文件格式一、实验目的熟悉常用的图像文件格式；熟悉图像矩阵的显示方法；熟悉图像矩阵的插值方法二、实验原理1图像文件的存储格式在计算机中，数据是以文件的形式存放在存储器中的，图像数据也不例外。
图像文件是采用特定数据结构表示图像数据的文件，这种特定格式，就是该图像文件的格式，图像文件一般由文件头、色调数据和像素数据三部分组成。
常用的图像文件格式：BMP、JPEG、TIFF、GIF。
在windows操作系统下能够在显示器上显示上述常用的文件格式，但有些文件格式windows系统不支持显示，比如DICOM 医学影像文件格式。
现在已有几十种常用的图像文件格式，它们是由计算机软件技术公司、计算机设备制造厂商等研究制订的，主要目的是为了图像信息交换和操作的方便性。
2图像的插值方法在浏览图像的时候经常对图像进行缩放，然而对于不同的图像缩放方法，缩放的效果也不同。
分别采用最邻近插值法、双线性插值和双三次插值法，可以发现在图像边缘处方块效应不同。
3所应用到的Matlab函数imread 读图像文件函数；imwrite 写图像文件函数图像文件信息显示Imfinfo 图像文件信息显示函数Imshow 显示图像函数.Imresize 图像缩放函数Dicomread 读取医学影像文件函数Dicominfo 医学影像文件信息显示函数rgb2gray图像文件转换函数三、实验步骤1 图像文件格式及显示•调用imread函数，读取硬盘中的图像文件；•调用imshow函数，显示图像；•调用imfinfo函数，显示图像文件信息；•调用dicomread函数，读取医学影像文件•调用dicominfo函数，显示医学影像文件信息2图像文件格式的转换•调用imread函数，读取硬盘中的图像文件；•调用imshow函数，显示图像；•调用imfinfo函数，显示图像文件信息；•调用rgb2gray函数，进行文件格式的转换，将彩色.jpg文件转换成灰度图像；•调用imfinfo函数，显示图像文件转换后的输出信息；•比较转换后文件格式的区别3图像缩放的实验•调用imread函数，读取硬盘中的图像文件；•调用imshow函数，显示图像；•调用imfinfo函数，显示图像文件信息；•调用Imresize函数，进行图像进行缩放，分别选用'bilinear'、'nearest'、'bicubic'参数，并更改缩放比例（0.5，2）；•调用imfinfo函数，显示图像文件转换后的输出信息；•调用imshow函数，显示图像；4记录和整理实验报告四、实验仪器1计算机；2 MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）。
五、实验报告内容1.1源程序：I=imread('Plane211.jpg');imshow(I);imfinfo('Plane211.jpg')I2=rgb2gray(I);figure,imshow(I2);imwrite(I2,'Plane211.bmp');imfinfo('Plane211.bmp')1.2原图像：2.1源程序:clear;close all;I=imread('cameraman.tif');imshow(I);I2=imresize(I,2,'bilinear');%双线性插值图像缩放I3=imresize(I,0.5,'nearest'); %最邻近插值算法图像缩放I4=imresize(I,0.5,'bicubic'); %双三次样条插值算法图像缩放whosfigure,imshow(I2);figure,imshow(I3);figure,imshow(I4);imwrite(I2,'cameraman.bmp');imfinfo('cameraman.bmp')2.2源图像：2.3结果图像：2.4结果图像：六、思考题1比较各种图像的输出文件格式，分析它们的特点。
2比较.jpg文件格式转换后的文件输出格式，分析文件大小不同的原因；3比较图像缩放后的效果，分析原因实验二、空间域图像增强一、实验目的熟悉图像直方图的显示；熟悉图像灰度变换的方法；熟悉图像直方图均衡的方法二、实验原理图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要有灰度对比度变换、直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
本实验以灰度对比度变换、直方图均衡化增强图像对比度的方法，其他方法同学们可以在课后自行实验。
1图像灰度对比度变换图像灰度对比度变换是一幅输入图像经过点处理将产生一幅输出图像，后者的每个象素点的灰度值仅由相应输入象素点的值决定，又称为“对比度增强”、“对比度拉伸”、“灰度变换”2. 图像直方图均衡化直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。
直方图是多种空间城处理技术的基础。
直方图操作能有效地用于图像增强。
除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的。
灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。
直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。
直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。
处理后的图像直方图分布更均匀了，图像在每个灰度级上都有像素点。
P f(f)——输入图像的概率密度P g(g)——输出图像的概率密度输入图像落在[f,f+Δf]经过映射函数Ψ(f)使输出图像中落在[g,g+Δg]。
图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。
直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。
从处理前后的图像可以看出，许多在原始图像中看不清楚的细节在直方图均衡化处理后所得到的图像中都变得十分清晰。
3所应用到的Matlab函数imread 读图像文件函数；imwrite 写图像文件函数图像文件信息显示Imfinfo 图像文件信息显示函数imadjust图像灰度对比度变换函数：imshow 显示图像函数.imhist 图像直方图输出显示函数：例如：Imhist(J,64)将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度histeq 图像直方图均衡变换函数：三实验步骤（一）图像灰度对比度变换实验步骤：a. 调用imread函数，读取硬盘中的图像文件.b. 调用imshow函数，显示图像.c. 调用imhist函数，显示图像直方图信息d. 调用 imadjust 函数，对图像做灰度变换（二）图像直方图均衡实验步骤：a. 调用imread函数，读取硬盘中的图像文件.b. 调用imshow函数，显示图像.c. 调用imhist函数，显示图像直方图信息d．调用histeq函数，对图像做直方图均衡3显示原图像的直方图和经过均衡化处理过的图像直方图。
4记录和整理实验报告三、实验仪器1计算机；2 MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）。
4记录用的笔、纸。
四、实验报告内容1.1 源程序I=imread('pout.tif');imshow(I);figure,imhist(I);J=imadjust(I,[0.25 0.9], [0 1]);%图像灰度对比度变换函数figure,imshow(J);figure,imhist(J);1.2 源图像1.3 波形图像0501001502002501.4 结果图像1.4 波形图像0501001502002502.1 源程序I=imread('pout.tif');imshow(I);figure,imhist(I); %图像直方图输出显示函数[J,T]=histeq(I,64);%图像直方图均衡变换函数figure,imshow(J);figure,imhist(J);figure,plot((0:255)/255,T);J=histeq(I,32);figure,imshow(J);figure,imhist(J);2.3 波形图像0501001502002502.5 波形图像050100150200250 2.6 波形图像2.8 结果图像0501001502002503.1 源程序I=imread('eight.tif');imshow(I) ;J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.04); % 叠加密度为0.04的椒盐噪声。
figure,imshow(J2);I_Filter1=medfilt2(J2,[3 3]); %窗口大小为3×3figure,imshow(I_Filter1);I_Filter2=medfilt2(J2,[5 5]); %窗口大小为5×5figure,imshow(I_Filter2);I_Filter3=medfilt2(J2,[7 7]); %窗口大小为7×7figure,imshow(I_Filter3);3.3 结果图像3.4 结果图像3.5 结果图像4.1 源程序[I,map]=imread('eight.tif');figure,imshow(I);title('original')J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02); % 受高斯噪声干扰figure,imshow(J1);M4=[0 1 0; 1 0 1; 0 1 0];M4=M4/4; % 4邻域平均滤波I_filter1=filter2(M4,J1);figure,imshow(I_filter1,map);M8=[1 1 1; 1 0 1; 1 1 1]; % 8邻域平均滤波M8=M8/8;I_filter2=filter2(M8,J1);figure,imshow(I_filter2,map);4.2 源图像original4.3 结果图像4.5 结果图像五、思考题1．直方图是什么概念？它反映了图像的什么信息？2．直方图均衡化是什么意思？它的主要用途是什么？22)2/()2/(),(N v M u v u D -+-=实验三、图像的傅立叶变换一、 实验目的1了解图像变换的意义和手段； 2熟悉傅里叶变换的孩本性质； 3熟练掌握FFT 方法的应用；4通过实验了解二维频谱的分布特点；5通过本实验掌握利用MATLAB 编程实现数字图像的傅立叶变换。