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1、数字图像处理及其在MATLAB中的使用一实验目的1熟悉并掌握图像处理编程环境，并掌握简单的图像处理编程。2. 熟悉matlab的使用及掌握MATLAB中对图像的简单处理。3. 通过matlab在数字图像处理中的应用加深对本门课程的理解。4. 通过实验进一步了解某种变换对图像处理的结果，比较处理前后的差别。二实验设备1有关数字图像处理与matlab的相关资料2matlab7.0版本三、实验原理 Matlab有着很强的计算功能，它不仅可以处理电路、信号与系统、数字信号处理、自动控制等领域的问题，而且对二维、三维的利用也非常非常的强大，其有着丰富的处理工具箱。这里我们只是利用数字图像处理工具箱，它能
2、实现数字图像处理的处理过程，使我们能更好的了解各种图像处理算法的性能和特点，并能方便地观察处理结果，将我们从繁重的编程中解放出来，集中精力于算法的研究上。本次实验主要利用MATLAB中面向数字图像处理的一些基本操作函数，来完成图像的基本处理，我利用下面的图片来进行一系列处理：四实验内容及步骤1. 读入并显示一幅图像W=imread(H:tupian1.jpg);figure(1),imshow(W)2. 改变灰度并检查图像的信息W=rgb2gray(W)size(W)M,N= size(W)whos W3. 创建一幅灰度图像W=imread(H:tupian1.jpg);W1=rgb2gray
3、(W);imshow(W);figure(2),imshow(W1); 4. 显示图像的直方图imhist(W1);title(灰度图像直方图);5. 对灰度图像进行简单的灰度线性变换figuresubplot(1,2,1)imshow(W1);title(原灰度图像);subplot(1,2,2)histeq(W1);title(灰度线性变换后的图像);6. 图像均衡Q=histeq(1,64);figure,imhist(Q,256);counts,x=imhist(Q);title(均衡化图像直方图);7. 进行二维快速傅里叶变换B = fft2(W,200,200);Imshow(B)
4、;8. 调整图像灰度值J = imadjust(W,0.6 0.9,);figure(6), imshow(J)9. 进行二维中值过滤W=imread(H:tupian1.jpg);W3=rgb2gray(W);J = imnoise(W3,salt & pepper,0.02);%加椒盐噪声K = medfilt2(J);%过滤subplot(1,2,1),imshow(J)title(加入椒盐噪声后的图像);subplot(1,2,2),imshow(K)title(经中值过滤后的图像);10. 自适应滤波器W=imread(H:tupian1.jpg);W13=rgb2gray(W);J
5、 = imnoise(W3,salt & pepper,0.02);K = wiener2(J,5 5);subplot(1,2,1),imshow(J)title(加入椒盐噪声后的图像);subplot(1,2,2),imshow(K)title(自适应滤波后的图像);五总结 通过这次实验让我再一次对上学期所学的MATLAB的相关使用方法有了更深刻的体会，它可以简化我们平常很多复杂的的计算，使数字图像处理流程更加简便、快捷。通过亲自动手对图像进行处理加深了我对本门课程的理解，原来它并不像大多数人想的那么枯燥无味，数字图像处理技术还是蛮有意思的，从而使我对它渐渐产生了兴趣。键入 whos ，获得驻留变量的详细情况： 全部变量名，变量的数组维数，占用字节数，变量的类别（如双精度），是否复数等。