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数字图像的实验数据(新的百度账号可以获得10个财富值) 实验一 图像的基本操作 一(实验目的 1(了解图像的数据结构，能够显示不同类型的图像; 2(通过实验完成简单的图像操作; 3(通过实验完成图像直方图的显示; 4(熟悉matlab图像处理工具箱及直方图数的使用; 5(理解和掌握直方图原理和方法; 二(实验设备 1.PC机一台;2.软件matlab。 三(实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab环境; 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带 的图像，如:cameraman图像;再调用相应的直方图函数，设置参数;最后输出处理后的图 像; 3(浏览源程序并理解含义; 4(运行，观察显示结果 四(参考程序 I=imread('pout.tif'); imshow(I); imhist(I); :该程序是实现图像pout的读取和它的直方图的显示，从图像和直方图不难看出， 该图像效果不是很好，一副好的灰度图像，它的直方图灰度级是均匀分布在0~~255这 个范围的。 I=imread('pout.tif'); %imshow(I); %imhist(I); J=imcomplement(I); imshow(J); imhist(J); 分析:这段程序是实现图像的反相，反相后的图像与原图像，对应坐标的灰度级之和为255。 I=imread('pout.tif'); %imshow(I); %imhist(I); %J=imcomplement(I); %imshow(J); %imhist(J); K=imrotate(I,120); imshow(K); 分析:该程序实现图像的旋转，在本例中图像旋转120度 I=imread('pout.tif'); imshow(I,[10,205]); I=imread('blood1.tif'); Imshow(I); size(I); I=imread('blood1.tif'); imshow(I); title('原始图'); %imhist(I); %title('原始直方图') K=imcomplement(I); %imhist(K); %title('新的直方图'); imshow(K); title('新的图像'); I=imread('blood1.tif'); K=double(I)/256+100/256; imshow(K); figure,imshow(I); I=imread('blood1.tif'); %imshow(I); %title('原图'); imhist(I); title('原直方图'); a=max(max(I)); b=min(min(I)); I=double(I); [m,n]=size(I); J=double(J); %K=I(100,120);%取第一百行第一百二十列 for i=1:m; for j=1:n; J(i,j)=(122/(255-46))*I(i,j)/256+0.2; end end %figure,imshow(J); %title('新图'); figure,imhist(J); title('新直方图'); Q=histeq(J); %figure,imshow(Q); %title('均衡化的图象'); figure,imhist(Q); title('均衡化后的直方图'); 图象增强 I=imread('blood1.tif'); K=imnoise(I,'salt & pepper',0.01); imshow(K); title('加椒盐噪声'); figure,imshow(I); title('没有加噪声'); I=imread('blood1.tif'); K=imnoise(I,'gaussian',0.1,0.2); imshow(K); title('加高斯噪声'); figure,imshow(I); title('没有加噪声'); %imhist(I); %title('没有加噪声'); %figure,imhist(K); %title('加高斯噪声'); I=imread('tire.tif'); imshow(I); title('原图'); K=imnoise(I,'salt & pepper',0.01); J=[-1 -1 -1; -1 9 -1 -1 -1 -1]; L=imfilter(I,J); figure,imshow(L); title('锐化后的图形'); I=imread('tire.tif'); imshow(I); title('原图'); K=imnoise(I,'salt & pepper',0.01); J=[0 -1 0; -1 5 -1 0 -1 0]; L=imfilter(I,J); figure,imshow(L); title('锐化后的图形'); %边缘检测 %sobel和laplacian算子 I=imread('rice.tif'); %imshow(I); %title('原始图'); imhist(I); title('原始直方图'); %K=fspecial('laplacian',0.7); %K1=filter2(K,I)/100; %figure,imshow(K1); %title('laplacian变换后的图'); %figure,imhist(K1); %title('laplacian变换后直方图'); L=fspecial('sobel'); L1=filter2(L,I)/200; %figure,imshow(L1); %title('sobel变换后的图'); figure,imhist(L1); title('sobel变换后的直方图'); %边缘检测 %sobel和laplacian算子 I=imread('rice.tif'); %imshow(I); %title('原始图'); imhist(I); title('原始直方图'); L=fspecial('prewitt'); L1=filter2(L,I)/255; %figure,imshow(L1); %title('prewitt变换后的图'); figure,imhist(L1); title('prewitt变换后的直方图'); I=imread('rice.tif'); h=[1,0;0,-1]; size(I); h1=[0,1;-1,0]; J1=filter2(h,I); J2=filter2(h1,I); K1=double(J1); K2=double(J2); M=abs(K1) +abs(K2); for i=1:256 for j=1:256 if M(i,j) >= 30 M(i,j) = 255; %二值化 else M(i,j) = 0; end end end J=uint8(M); %imshow(I); %title('原始图'); imhist(I); title('原始直方图'); %figure,imshow(J); %title('Robert变换后的图'); figure,imhist(J); title('Robert变换后的直方图'); I=imread('rice.tif'); h=[-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1]; size(I); h1=[1,1,1;0,0,0;-1,-1,-1]; J1=filter2(h,I); J2=filter2(h1,I); K1=double(J1); K2=double(J2); M=abs(K1+K2); for i=1:256 for j=1:256 if M(i,j) >= 30 M(i,j) = 255; else M(i,j) = 0; end end end J=uint8(M); imshow(I); title('原始图'); figure,imshow(J); title('prewitt变换后的图'); imhist(I); title('原始直方图'); figure,imhist(J); title('prewitt变换后的直方图'); I=imread('spine.tif'); h=[-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1]; size(I); h1=[1,1,1;0,0,0;-1,-1,-1]; J1=filter2(h,I); J2=filter2(h1,I); K1=double(J1); K2=double(J2); M=abs(K1+K2); for i=1:367 for j=1:490 if M(i,j) >= 20 M(i,j) = 255; else M(i,j) = 0; end end end J=uint8(M); subplot(2,2,1);imshow(I); title('原始图'); subplot(2,2,2);imshow(J); title('prewitt变换后的图'); subplot(2,2,3);imhist(I); title('原始直方图'); subplot(2,2,4);imhist(J); title('prewitt变换后的直方图'); B=imread('spine.tif'); I=histeq(B); h=[-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1]; size(I); h1=[1,1,1;0,0,0;-1,-1,-1]; J1=filter2(h,I); J2=filter2(h1,I); K1=double(J1); K2=double(J2); M=abs(K1+K2); for i=1:367 for j=1:490 if M(i,j) >= 20 M(i,j) = 255; else M(i,j) = 0; end end end J=uint8(M); subplot(2,2,1);imshow(I); title('原始图'); subplot(2,2,2);imshow(J); title('prewitt变换后的图'); subplot(2,2,3);imhist(I); title('原始直方图'); subplot(2,2,4);imhist(J); title('prewitt变换后的直方图'); I=imread('text.tif'); SE1=[0,1,0;1,1,1;0,1,0]; K=imerode(I,SE1); subplot(2,2,1); imshow(I); title('原始图形'); subplot(2,2,2); imshow(K); title('腐蚀后的图形'); subplot(2,2,3); imhist(I); title('原始图的直方图'); subplot(2,2,4); imhist(K); title('腐蚀后的直方图'); I=imread('text.tif'); SE1=[0,1,0;1,1,1;0,1,0]; K=imdilate(I,SE1); subplot(2,2,1); imshow(I); title('原始图形'); subplot(2,2,2); imshow(K); title('膨胀后的图形'); subplot(2,2,3); imhist(I); title('原始图的直方图'); subplot(2,2,4); imhist(K); title('膨胀后的直方图'); Q=imread('circlesm.tif'); I=im2bw(Q); SE1=strel('disk',10); L=imerode(I,SE1);%腐蚀 K=imdilate(L,SE1);%膨胀 subplot(2,2,1); imshow(I); title('原始图形'); subplot(2,2,2); imshow(K); title('开操作的图形'); 分析:当结构元素的尺寸大于目标元素的最小尺寸时，进行开操作之后就会分离目标元素中 间隙小的图形。开操作的目的是，消除小物体，在纤细之处分离物体。 Q=imread('circlesm.tif'); I=im2bw(Q); SE1=strel('disk',5); L=imdilate(I,SE1);%膨胀 K=imerode(L,SE1);%腐蚀 subplot(2,2,1); imshow(I); title('原始图形'); subplot(2,2,2); imshow(K); title('闭操作的图形'); 分析:闭操作的目的是，用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不 明显改变其面积