发布时间 : 星期二 文章matlab 数字图像处理实验报告(五份)更新完毕开始阅读82d404922dc58bd63186bceb19e8b8f67d1cef45
k=rgb2gray(i);
subplot(1,2,1);imshow(i); subplot(1,2,2);imhist(k,64);
15x 10410500100200
五.实验分析
通过以上一系列的图片可以看出，低通滤波器可以抑制图像噪声，改善图像质量，高通滤波器可以突出图像的边界。
图像处理的过程是一个将多种算法综合运用的过程,任何单独算法都不是完美的,多种算法的结合才能够相互取长补短从而弥补不足,达到更好的处理效果。本软件的开发基于这一思路,将各个普通的图像处理功能集成到软件后台,并对其进行了区间优化和连接融合,部分原函数被适当改写,使其能够用于极端恶劣条件下目标的清晰显现和准确定位。
实验二 图像变换
一.实验目的
1.了解正交变换的基本概念； 2.掌握图像的离散傅里叶及余弦； 3.熟悉图像的沃什变换和哈德曼变换。 二.实验仪器
计算机、MATLAB软件 三.实验原理
为了有效地和快速地对图像进行处理和分析，常常需要将原定义在图像空间的图像以某种形式转换到另外一些空间，并利用在这些空间是的特有的性质方便地进行一定的加工，最后在转换回图像空间以得到所需要的效果。这种使图像处理简化的方法通常是对图像进行变换。
四.实验内容及步骤
1.二值图像的傅里叶变换 代码如下： f=zeros(30,30); f(5:24,13:17)=1;
subplot(2,2,1);imshow(f,'notruesize'); xlabel('(a)创建的二值图像'); F=fft2(f);
subplot(2,2,2);mesh(fftshift(abs(F))); xlabel('(b)频谱图'); F1=fftshift(log(abs(F)));
subplot(2,2,3);imshow(F1,[-1,5],'notruesize'); xlabel('(c)未填充频谱图'); colormap(jet);colorbar; F=fft2(f,256,256);
subplot(2,2,4);imshow(fftshift(log(abs(F))),[-1,5]); xlabel('(d)填充后频谱图') colormap(jet);colorbar; （2
1）运行结果如下：
10050040200(a)创建的二值图像020(b)频谱图4044220(c)未填充频谱图(d)填充后频谱图0
2.离散余弦变换
代码如下：
I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1);imshow(I); xlabel('(a)原始图像'); J=dct2(I);
subplot(2,2,2);imshow(log(abs(J)),[]); colormap(jet(64)),colorbar; xlabel('(b)余弦变换'); J(abs(J)<10)=0; k=idct2(J);
subplot(2,2,3);imshow(k,[0 255]); xlabel('(c)逆余弦变换'); A=im2double(I); D=dctmtx(size(A,1)); dct=D*A*D';
subplot(2,2,4);imshow(dct); xlabel('(d)dctmtx变换');