实验1_基于MATLAB的图像基本操作

实验1_基于MATLAB的图像基本操作
实验1_基于MATLAB的图像基本操作

第1次实验基于MATLAB的图像基本操作

二、实验内容和要求:

1.实现图像Baboon.bmp(MATLAB自带)的读入(可使用imread)和显示(可使用imshow)操作,代码加上足够的注释,需要建立一个M文件实现。

I=imread('F:\标准图像\Baboon.bmp');//读入图像

imshow(I);//显示图像

2.编程实现将一幅RGB图像转换为二值图像,并在一个窗口同时显示处理过程中得到的每一个图像和原图像,同时需要给图像加上标题。(原始数据可以是任意的RGB图像)。需要新建一个M文件实现。

figure,subplot(1,3,1),imshow(I(:,:,1)),title('R');

subplot(1,3,2),imshow(I(:,:,2)),title('G');

subplot(1,3,3),imshow(I(:,:,3)),title('B');

3.计算图象统计参数:

读取图像(文件名为‘cameraman.tif’);

最大值

最小值

均值

K=imread('cameraman.tif');

d_max=max(K(:))

d_min=min(K(:))

d_mean=mean(K(:))

4.利用帮助系统了解im2double,imresize,image函数的作用和语法,并利用这些函数处理已知图像pout.tif(MATLAB自带)并显示处理前后效果。

J=imread('pout.tif');

J1=im2double(J);

figure,subplot(1,2,1),imshow(J),title('Before')

subplot(1,2,2),imshow(J1),title('After')

J2=imresize(J,0.3);

figure,subplot(1,2,1),imshow(J),title('Before')

subplot(1,2,2),imshow(J2),title('After')

figure,subplot(1,2,1),imshow(J),title('Before')

subplot(1,2,2),image(J);title('After')

1

matlab图像处理的几个实例

Matlab图像处理的几个实例(初学者用) 1.图像的基本信息及其加减乘除 clear,clc; P=imread('yjx.jpg'); whos P Q=imread('dt.jpg'); P=im2double(P); Q=im2double(Q); gg1=im2bw(P,0.3); gg2=im2bw(P,0.5); gg3=im2bw(P,0.8); K=imadd(gg1,gg2); L=imsubtract(gg2,gg3); cf=immultiply(P,Q); sf=imdivide(Q,P); subplot(421),imshow(P),title('郁金香原图'); subplot(422),imshow(gg1),title('0.3'); subplot(423),imshow(gg2),title('0.5'); subplot(424),imshow(gg3),title('0.8'); subplot(425),imshow(K),title('0.3+0.5'); subplot(426),imshow(L),title('0.5-0.3'); subplot(427),imshow(cf),title('P*Q'); subplot(428),imshow(sf),title('P/Q'); 2.图像缩放 clear,clc; I=imread('dt.jpg'); A=imresize(I,0.1,'nearest'); B=imresize(I,0.4,'bilinear'); C=imresize(I,0.7,'bicubic'); D=imresize(I,[100,200]); F=imresize(I,[400,100]); figure subplot(321),imshow(I),title('原图'); subplot(322),imshow(A),title('最邻近插值'); subplot(323),imshow(B),title('双线性插值'); subplot(324),imshow(C),title('二次立方插值'); subplot(325),imshow(D),title('水平缩放与垂直缩放比例为2:1'); subplot(326),imshow(F),title('水平缩放与垂直缩放比例为1:4');

实验一 MATLAB基本操作及运算(含实验报告).

实验一 MATLAB 基本操作及运算 一、 实验目的 1、 理解Matlab 数据对象的特点; 2、 掌握基本Matlab 运算规则; 3、 掌握Matlab 帮助的使用方法; 二、 实验的设备及条件 计算机一台(带有MATLAB7.0以上的软件环境)。 三、 实验内容 要求建立一个名为experiment01.m 的,把与实验内容1-7相关的实验命令都放入该文件中,题与题之间用相应注释分割。注意对实验中出现的相关函数或变量,请使用help 或doc 查询相关帮助文档,学习函数的用法。 1、 建立以下标量: 1) a=10 2) b=2.5×1023 3) c=2+3i ,(i 为虚数单位) 4) d=3/2πj e ,(j 为虚数单位,这里要用到exp ,pi ) 2、 建立以下向量: 1) aVec=[3.14 15 9 26] 2) bVec=????? ???????18228871.2 3) cVec=[5 4.8 … -4.8 -5 ] (向量中的数值从5到-5,步长为-0.2) 4) dVec=[100 100.01 … 100.99 101] (产生1到10之间的等对数间隔向量,参考logspace ,注意向量的长度) 3、 建立以下矩阵: 1)???? ??????=2222 aMat aMat 一个9×9的矩阵,其元素全为2;(参考ones 或zeros )

2)??????? ?????????=1000005000001 bMat bMat 是一个9×9的矩阵,除主对角上的元素为[1 2 3 4 5 4 3 2 1]外,其余元素均为0。(参考diag )。 3)100 20109212291111 =cMat cMat 为一个10×10的矩阵,可有1:100的向量来产生(参考reshape ) 4)???? ??????=NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN dMat dMat 为3×4的NaN 矩阵,(参考nan ) 5)?? ????---=8710225113eMat 6)产生一个5×3随机整数矩阵fMat ,其值的范围在-3到3之间。(参考rand 和floor 或ceil ) 4、 使用题1中的变量计算下列等式的x,y,z 的值: 1) ) 6/)15((11--+=a e x 2) g g h h b a y /121,)(=+=提示π,参考sqrt 。 3) c c a d c d c R z ))3/sin()]))([(log(π-+= ,其中R 表示取括号内复数的实数部分,c 表示c 的共轭复数,log 是自然对数。(参考real ,conj ,log ) 5、 使用题2中的向量求解一下等式: 1))25.2/(22 25.221 cVec e xVec -=π, 其中cVec 指的是题2 中定义的向量cVec ,一下雷同。 2)22)(bVec aVec yVec T +=,T aVec 表示aVec 的转置 3) )/1(log 10dVec zVec =,10log 表示已10为底的对数,参考log10 6、 使用题2和题3中所产生的向量和矩阵计算以下等式,注意本题的操作

基于MATLAB平台的可视化图像处理系统设计方法

[收稿日期]20050228 [作者简介]黄书先(1962),女,1983年大学毕业,硕士,副教授,现主要从事石油勘探开发研究与科研管理工作。 基于MATLAB 平台的可视化图像处理系统 设计方法 黄书先 (长江大学科学技术处,湖北荆州434023) [摘要]以MATLAB 为工作语言和开发环境,开发了一个在M AT LAB 平台下的可视化图像处理系统, 可实现包括对测井图像在内的一般图像的精细处理,并能和用户开发的程序接口。为M AT LAB 的再开发 和可视化系统的设计作了有益的探索。 [关键词]MATLAB;图像处理;可视化GUI 界面 [中图分类号]TP 311111 [文献标识码]A [文章编号]16731409(2005)04015803 MAT LAB 的图像处理工具为自然科学各学科领域的学者、研究人员和工程师提供了一个直观的灵活的环境,用以解决复杂的图像处理问题。用MAT LAB 语言开发的图像处理算法可以在所有支持MAT LAB 的平台上共享。也可以将m 语言算法和现存的C 程序集成在一起或者将MATLAB 开发的m 语言算法和GU Is 编译为C/C++代码,供其他程序调用,或者发布为一个独立的应用程序。下面笔者提出一个基于MATLAB 平台的可视化图像处理系统设计方法,可用于包括测井图像资料在内的一般图像的精细处理。 1 系统总体设计 在MAT LAB 中有个重要的图像处理工具包[1],该工具包是由一系列支持图像处理操作的函数组成的,按功能可以分为以下几类:图像显示;图像文件输入与输出;几何操作;像素值统计;图像增强;图像识别;图像滤波;图像变换;邻域和块操作;二值图像操作;颜色映射和颜色空间转换;图像格式转换等。和其他工具包一样,用户还可以根据需要书写自己的函数,以满足特定的需要;也可以将这个工具包和信号处理工具包或小波工具包等其他工具包联合起来使用。 MAT LAB 提供了交互式的GU I 开发环境[2~4],用户只需要设置各个对象相应的属性,系统自动生成与之对应的界面,大大减少了开发的难度。本设计的MAT LAB 图像处理系统由封面、主界面和各个子功能界面组成,其框图如图1所示。程序总流程图如图2所示。 2 封面界面设计 首先用MAT LAB 编辑封面的脚本文件,生成系统的封面界面,然后再进入处理的主界面。 在设计封面时,要做好封面的总体布局,力求完美。要插入背景,首先要找到所用的函数(这在一般的书中很难找到);其次要注意设置axes 的属性。在显示背景图像时,不能用imshow ()函数,如果用此函数,背景图像只能显示在封面的一部分,不能整屏覆盖;而要用imagesc ()函数。MATLAB 提供修改文本中文字的字体,它支持华文中宋、华文彩云、华文仿宋、楷书、黑体等,功能较强。 在设计封面的过程中,最主要的技术是要解决时间的显示,如果只用MATLAB 中的clock ()函数,则显示的是静态时间,而不会显示和电脑同步的动态时间。为了解决这个问题,需做一个循环判断语句:while find (get (0,'c hildren'))==h0。成立的条件是,只要是当前窗口循环,否则停止,这样可以减少CPU 的负担。同时,要实时提取clock ()函数,可用fix (clock),使提取的时间更美观。#158#长江大学学报(自科版)2005年4月第2卷第4期/理工卷第2卷第2期 Jour nal of Yangtze University (Nat Sci Edit)Apr 12005Vol 12No 14/Sci &Eng V,Vol 12No 12

matlab实验2MATLAB基础知识

实验2 MATLAB基础知识 一、实验目的 1.熟悉MATLAB的数据类型 2.熟悉MATLAB的基本矩阵操作 3.熟悉MATLAB的运算符 4.熟悉MATLAB的字符串处理 二、实验内容 1.创建结构体DataTypes,属性包含MATLAB支持的所有数据类型,并通过赋值构 造结构体二维数组。 DataTypes.char=char([65]); DataTypes.string='hello'; DataTypes.int=100; DataTypes.single=1.560 DataTypes = char: 'A' string: 'hello' int: 100 single: 1.5600 >> DataTypes(2).char=char([66]); DataTypes(2).string='kugou'; DataTypes(2).int=200; DataTypes(2).single=3.14 DataTypes = 1x2 struct array with fields: char string int single 2.用满矩阵和稀疏矩阵存储方式分别构造下述矩阵。 A=

答: A = 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 B = A = 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 A = 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 A = 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 A = 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1

图像处理实例(含Matlab代码)

信号与系统实验报告——图像处理 学院:信息科学与工程学院 专业:2014级通信工程 组长:** 组员:** 2017.01.02

目录 目录 (2) 实验一图像一的细胞计数 (3) 一、实验内容及步骤 (3) 二、Matlab程序代码 (3) 三、数据及结果 (4) 实验二图像二的图形结构提取 (5) 一、实验内容及步骤 (5) 二、Matlab程序代码 (5) 三、数据及结果 (6) 实验三图像三的图形结构提取 (7) 一、实验内容及步骤 (7) 二、Matlab程序代码 (7) 三、数据及结果 (8) 实验四图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 (9) 一、实验内容及步骤 (9) 二、Matlab程序代码 (9) 三、数据及结果 (10) 实验五图像五的空间域滤波与频域滤波 (11) 一、实验内容及步骤 (11) 二、Matlab程序代码 (11) 三、数据及结果 (12)

实验一图像一的细胞计数 一、实验内容及步骤 将该图形进行一系列处理,计算得到途中清晰可见细胞的个数。 首先,由于原图为RGB三色图像处理起来较为麻烦,所以转为灰度图,再进行二值化化为黑白图像,得到二值化图像之后进行中值滤波得到细胞分布的初步图像,为了方便计数对图像取反,这时进行一次计数,发现得到的个数远远多于实际个数,这时在进行一次中值滤波,去掉一些不清晰的像素点,剩下的应该为较为清晰的细胞个数,再次计数得到大致结果。 二、Matlab程序代码 clear;close all; Image = imread('1.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); Theshold = graythresh(Image); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('二值化图像'); Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[3 3]); figure,imshow(Image_BW_medfilt),title('中值滤波后的二值化图像'); Reverse_Image_BW = ~Image_BW_medfilt; figure,imshow(Reverse_Image_BW),title('图象取反'); Image_BW_medfilt2= medfilt2(Reverse_Image_BW,[20 20]); figure,imshow(Image_BW_medfilt2),title('第二次中值滤波的二值化图像'); [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt,8);Number [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt2,8);Number

实验1_基于MATLAB的图像基本操作

第1次实验基于MATLAB的图像基本操作 二、实验内容和要求: 1.实现图像Baboon.bmp(MATLAB自带)的读入(可使用imread)和显示(可使用imshow)操作,代码加上足够的注释,需要建立一个M文件实现。 I=imread('F:\标准图像\Baboon.bmp');//读入图像 imshow(I);//显示图像 2.编程实现将一幅RGB图像转换为二值图像,并在一个窗口同时显示处理过程中得到的每一个图像和原图像,同时需要给图像加上标题。(原始数据可以是任意的RGB图像)。需要新建一个M文件实现。 figure,subplot(1,3,1),imshow(I(:,:,1)),title('R'); subplot(1,3,2),imshow(I(:,:,2)),title('G'); subplot(1,3,3),imshow(I(:,:,3)),title('B'); 3.计算图象统计参数: 读取图像(文件名为‘cameraman.tif’); 最大值 最小值 均值 K=imread('cameraman.tif'); d_max=max(K(:)) d_min=min(K(:)) d_mean=mean(K(:)) 4.利用帮助系统了解im2double,imresize,image函数的作用和语法,并利用这些函数处理已知图像pout.tif(MATLAB自带)并显示处理前后效果。 J=imread('pout.tif'); J1=im2double(J); figure,subplot(1,2,1),imshow(J),title('Before') subplot(1,2,2),imshow(J1),title('After') J2=imresize(J,0.3); figure,subplot(1,2,1),imshow(J),title('Before') subplot(1,2,2),imshow(J2),title('After') figure,subplot(1,2,1),imshow(J),title('Before') subplot(1,2,2),image(J);title('After') 1

matlab基础实验

实验一 MATLAB基础知识 一、实验目的 1.熟练掌握Matlab的启动与退出; 2. 熟悉Matalb的命令窗口,常用命令和帮助系统; 3. 熟悉Matalb的数据类型; 4. 熟悉Matlab的基本矩阵操作,运算符和字符串处理 二、实验设备 1.方正电脑 2.MATLAB软件 三、实验内容 1. 已知矩阵 A=[3 4 -1 1 -9 10;6 5 0 7 4 -16;1 -4 7 -1 6 -8;2 -4 5 -6 12 -8;-3 6 -7 8 -1 1;8 -4 9 1 3 0] 写出完成下列操作的命令: (1) 将矩阵A的第2-5行中第1,3,5列元素赋给矩阵B; (2) 删除矩阵A的第7号元素; (3) 将矩阵A的每个元素加上30; (4) 求矩阵A的大小和维数; (5) 将矩阵A的右下角3*2矩阵构成矩阵C; (6) 输出[-5,5]范围内的所有元素; 程序: A=[3 4 -1 1 -9 10;6 5 0 7 4 -16;1 -4 7 -1 6 -8;2 -4 5 -6 12 -8;-3 6 -7 8 -1 1;8 -4 9 1 3 0] %(1) B=A(2:5,[1 3 5]) %(2) A2=A; A2(7)=[] %(3) A3=A+30 %(4) length(A) size(A) %(5) C=A(end-2:end,end-1:end) %(6) A6=A.*(A>=-5 & A<=5) 结果: A =

3 4 -1 1 -9 10 6 5 0 7 4 -16 1 -4 7 -1 6 -8 2 -4 5 -6 12 -8 -3 6 -7 8 -1 1 8 -4 9 1 3 0 B = 6 0 4 1 7 6 2 5 12 -3 -7 -1 A2 = Columns 1 through 7 3 6 1 2 -3 8 5 Columns 8 through 14 -4 -4 6 -4 -1 0 7 Columns 15 through 21 5 -7 9 1 7 -1 - 6 Columns 22 through 28 8 1 -9 4 6 12 -1 Columns 29 through 35 3 10 -16 -8 -8 1 0 A3 = 33 34 29 31 21 40 36 35 30 37 34 14

MATLAB中图像函数大全 详解及例子

图像处理函数详解——strel 功能:用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。 用法:SE=strel(shape,parameters) 创建由指定形状shape对应的结构元素。其中shape的种类有 arbitrary' 'pair' 'diamond' 'periodicline' 'disk' 'rectangle' 'line' 'square' 'octagon 参数parameters一般控制SE的大小。 例子: se1=strel('square',6) %创建6*6的正方形 se2=strel('line',10,45) %创建直线长度10,角度45 se3=strel('disk',15) %创建圆盘半径15 se4=strel('ball',15,5) %创建椭圆体,半径15,高度5

图像处理函数详解——roipoly 功能:用于选择图像中的多边形区域。 用法:BW=roipoly(I,c,r) BW=roipoly(I) BW=roipoly(x,y,I,xi,yi) [BW,xi,yi]=roipoly(...) [x,y,BW,xi,yi]=roipoly(...) BW=roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。BW选中的区域为1,其他部分的值为0. BW=roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。 BW=roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系,然后在指定的坐标系下选择由向量xi,yi指定的多边形区域。 例子:I=imread('eight.tif'); c=[222272300270221194]; r=[21217512112175]; BW=roipoly(I,c,r); imshow(I)

实验一 Matlab基本操作

实验一Matlab基本操作 题目: 1.利用基本矩阵产生 3x3 和15x8 的单位阵,全1 阵,全0 阵,均匀分布的随 机阵([-1,1]之间),正态分布随机阵(方差4,均值1) 2.利用diag()函数和rot90()产生下列矩阵: 然后求解a 阵的逆矩阵aa 及b 阵的特征值和对应特征向量,并利用reshape 将 aa 阵变换成行向量。 3.产生一均匀分布在(-5,5)随机阵(50x2),精确到小数点后一位。 4.编程实现当α∈[-π,π],间隔为1o 时,求解正弦和余弦的值,并利用plot() 函数绘制正弦,余弦曲线。 5.利用rand 函数产生(0,1)间均匀分布的10x10 随机矩阵a,然后统计a 中大于等于0.6 的元素个数。 6.利用randn 函数产生均值为0,方差为1 的10x10 正态分布随机阵,然后统计其中大于-0.5,小于0.5 的元素个数。 7.编程实现下表功能: 8.有一矩阵a,找出矩阵中其值大于1 的元素,并将他们重新排列成列向量b。 9.在一保定市区9 月份平均气温变化测量矩阵temp_Baoding_sep 中(48x30),存在有奇异值(大于42o C,小于0o C),编程实现删除奇异值所在的行。 10.在给定的100x100 矩阵中,删除整行内容全为0 的行,删除整列内容全为0 的列。 程序: 1. %3X3矩阵 a1=eye(3) a2=ones(3) a3=zeros(3) a4=1-2*rand(3) a5=2*randn(3)+1 %15X8矩阵 b1=eye(15,8) b2=ones(15,8) b3=zeros(15,8) b4=1-2*rand(15,8) b5=2*randn(15,8)+1 运行结果:

Matlab基础知识点汇总

MATLAB讲义 第一章 MATLAB系统概述 1.1 MATLAB系统概述 MATLAB(MATrix LABoratory)矩阵实验室的缩写,全部用C语言编写。 特点: (1)以复数矩阵作为基本编程单元,矩阵运算如同其它高级语言中的语言变量操作一样方便,而且矩阵无需定义即可采用。 (2)语句书写简单。 (3)语句功能强大。 (4)有丰富的图形功能。如plot,plot3语句等。 (5)提供了许多面向应用问题求解的工具箱函数。目前,有20多个工具箱函数,如信号处理、图像处理、控制系统、系统识别、最优化、神经网络的模糊系统等。 (6)易扩充。 1.2 MATLAB系统组成 (1)MATLAB语言 MATLAB语言是高级的矩阵、矢量语言,具有控制流向语句、函数、数据结构、输入输出等功能。同时MATLAB又具有面向对象编程特色。MATLAB语言包括运算符和特殊字符、编程语言结构、字符串、文件输入/输出、时间和日期、数据类型和结构等部分。 (2)开发环境 MATLAB开发环境有一系列的工具和功能体,其部分具有图形用户界面,包括MATLAB桌面、命令窗口、命令历史窗口、帮助游览器、工作空间、文件和搜索路径等。 (3)图形处理 图形处理包括二维、三维数据可视化,图像处理、模拟、图形表示等图形命令。还包括低级的图形命令,供用户自由制作、控制图形特性之用。 (4)数学函数库 有求和、正弦、余弦等基本函数到矩阵求逆、求矩阵特征值和特征矢量等。 MATLAB数学函数库可分为基本矩阵和操作、基本数学函数、特殊化数学函数、线性矩阵函数、数学分析和付里叶变换、多项式和二重函数等。 (5)MATLAB应用程序接口(API) MATLAB程序可以和C/C++语言及FORTRAN程序结合起来,可将以前编写的C/C++、FORTRAN语言程序移植到MATLAB中。 1.3 MATLAB的应用围包括: MATLAB的典型应用包括: ●数学计算 ●算法开发 ●建模、仿真和演算 ●数据分析和可视化 ●科学与工程绘图 ●应用开发(包括建立图形用户界面) 以矩阵为基本对象 第二章 Matlab基础

matlab操作实验报告

实验一matlab基本操作 一、实验目的 熟悉matlab的安装与启动;熟悉matlab用户界面;熟悉matlab功能、建模元素;熟悉matlab优化建模过程。 二、实验设备与工具 1.计算机 2.matlab软件 三、实验步骤 1. 了解matlab的硬件和软件必备环境; 2. 启动matlab; 3. 学习优化建模过程。 四、实验报告要求 1. 写出matlab系统界面的各个构成;以及系统布局区的组成;以及每一部 分的功能; 2. 优化建模过程应用举例 五、实验内容 (一)、Matlab操作界面 1.命令窗口(command window) 2.命令历史窗口(command history) 3.工作空间管理窗口(workspace) 4.当前路径窗口(current directory) (二)、优化建模过程应用举例 1、简单矩阵 123 456 789 A ?? ?? =?? ?? ?? 的输入步骤。 (1)在键盘上输入下列内容 A = [1,1,3; 4,5,6; 7,8,9] (2)按【Enter】键,指令被执行。 (3)在指令执行后,MATLAB指令窗中将显示以下结果: A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9

2、矩阵的分行输入。 A=[1,2,3 4,5,6 7,8,9] A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 3、指令的续行输入 S=1-1/2+1/3-1/4+ ... 1/5-1/6+1/7-1/8 S = 0.6345 4、画出衰减振荡曲线t e y t 3sin 3-=及其它的包络线3 0t e y -=。t 的取值范围是]4,0[π。 t=0:pi/50:4*pi; y0=exp(-t/3); y=exp(-t/3).*sin(3*t); plot(t,y,'-r',t,y0,':b',t,-y0,':b') grid 5、画出2222) sin(y x y x z ++=所表示的三维曲面。y x ,的取值范围是]8,8[-。 clear;x=-8:0.5:8; y=x';

实验二 MATLAB基础知识(二)

Experiment 1. Fundamental Knowledge of Matlab (II) 【Experimental Purposes】 1、熟悉并掌握MATLAB的工作环境。 2、运行简单命令,实现数组及矩阵的输入输出,了解在MATLAB下如何绘图。【Experimental Principle】 1. Vectors Let's start off by creating something simple, like a vector. Enter each element of the vector (separated by a space) between brackets, and set it equal to a variable. For example, to create the vector a, enter into the MATLAB command window (you can "copy" and "paste" from your browser into MATLAB to make it easy): a = [1 2 3 4 5 6 9 8 7] MATLAB should return: a = 1 2 3 4 5 6 9 8 7 To generate a series that does not use the default of incrementing by 1, specify an additional value with the colon operator (first:step:last). In between the starting and ending value is a step value that tells MATLAB how much to increment (or decrement, if step is negative) between each number it generates. To generate a vector with elements between 0 and 20, incrementing by 2(this method is frequently used to create a time vector), use t = 0:2:20 t = 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Manipulating vectors is almost as easy as creating them. First, suppose you would like to add 2 to each of the elements in vector 'a'. The equation for that looks like: b = a + 2 b = 3 4 5 6 7 8 11 10 9 Now suppose, you would like to add two vectors together. If the two vectors are the same length, it is easy. Simply add the two as shown below: c = a + b c = 4 6 8 10 12 14 20 18 16 Subtraction of vectors of the same length works exactly the same way. MATLAB sometimes stores such a list in a matrix with just one row, and other times in a matrix with just one column. In the first instance, such a 1-row matrix is called a row-vector; in the

图像增强及MATLAB实现

《数字图像处理》课程设计 课设题目:图像增强与MATLAB实现学校学院:华东交通大学理学院 学生班级:13级信息计算(2)班学生:超 学生学号:20130810010216 指导老师:自柱

图像增强与MATLAB实现 摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法,它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述,然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础,通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点,讨论不同的增强算法的技术要点,并对其图像增强方法进行性能评价。 关键字:图像;图像增强;算法

目录 一、MATLAB的简介 (1) 1.1MATLAB主要功能 (1) 二、MATLAB的主要功能 (1) 2.1数字增强技术概述 (1) 2.2数字图像的表示 (2)

三、直方图的均衡化 (2) 3.1图像的灰度 (2) 3.2灰度直方图 (2) 3.3直方图均衡化 (3) 四、图像二值化 (5) 4.1图像二值化 (5) 五、对比度增强 (7) 5.1对比度增强 (7) 5.2灰度调整 (8) 5.3对数变换 (9) 六、滤波 (10) 6.1平滑滤波 (10) 6.2线性平滑滤波程序: (11) 6.3非线性滤波 (12) 七、锐化 (18) 八、参考文献 (19) 九、自我评价 (20)

一、Matlab的简介 1.1 MATLAB主要功能 MATLAB是建立在向量、数组和矩阵基础上的一种分析和仿真工具软件包,包含各种能够进行常规运算的“工具箱”,如常用的矩阵代数运算、数组运算、方程求根、优化计算及函数求导积分符号运算等;同时还提供了编程计算的编程特性,通过编程可以解决一些复杂的工程问题;也可绘制二维、三维图形,输出结果可视化。目前,已成为工程领域中较常用的软件工具包之一。 二、MATLAB的主要功能 2.1数字增强技术概述 图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,消弱或去除某些信息使得图像更加实用。图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑处理、图像尖锐化处理等。 图像增强技术主要包括:直方图修改处理,图像平滑处理,图像尖锐化处理,彩色图像处理。从纯技术上讲主要有两类:频域处理法和空域处理法。 频域处理法主要是卷积定理,采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理技术;空域处理法:是直接对图像中的像素进行处理,基本上是以灰度映射变换为基础的。

MATLAB基本操作实验报告

MATLAB基本操作 实验报告 课程名称: 院系: 专业班级: 学号: 学生姓名: 指导教师: 开课时间:至学年第学期

一、学生撰写要求 按照实验课程培养方案的要求,每门实验课程中的每一个实验项目完成后,每位参加实验的学生均须在实验教师规定的时间内独立完成一份实验报告,不得抄袭,不得缺交。 学生撰写实验报告时应严格按照本实验报告规定的内容和要求填写。字迹工整,文字简练,数据齐全,图表规范,计算正确,分析充分、具体、定量。 二、教师评阅与装订要求 1.实验报告批改要深入细致,批改过程中要发现和纠正学生实验报告中的问题,给出评语和实验报告成绩,签名并注明批改日期。实验报告批改完成后,应采用适当的形式将学生实验报告中存在的问题及时反馈给学生。 2.实验报告成绩用百分制评定,并给出成绩评定的依据或评分标准(附于实验报告成绩登记表后)。对迟交实验报告的学生要酌情扣分,对缺交和抄袭实验报告的学生应及时批评教育,并对该次实验报告的分数以零分处理。对单独设课的实验课程,如学生抄袭或缺交实验报告达该课程全学期实验报告总次数三分之一以上,不得同意其参加本课程的考核。 3.各实验项目的实验报告成绩登记在实验报告成绩登记表中。本学期实验项目全部完成后,给定实验报告综合成绩。 4.实验报告综合成绩应按课程教学大纲规定比例(一般为10-15%)计入实验课总评成绩;实验总评成绩原则上应包括考勤、实验报告、考核(操作、理论)等多方面成绩; 5.实验教师每学期负责对拟存档的学生实验报告按课程、学生收齐并装订,按如下顺序装订成册:实验报告封面、实验报告成绩登记表、实验报告成绩评定依据、实验报告(按教学进度表规定的实验项目顺序排序)。装订时统一靠左侧按“两钉三等分”原则装订。

图像处理matlab程序实例

程序实例 1旋转: x=imread('d:\MATLAB7\work\flower.jpg'); y=imrotate(x,200,'bilinear','crop'); subplot(1,2,1); imshow(x); subplot(1,2,2); imshow(y) 2.图像的rgb clear [x,map]=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shh1.jpg');y=x(90:95,90:95);imshow(y)R=x(90:95,90:95,1);G=x(90:95,90:95,2);B=x(90:95,90:95,3);R,G,B 3.加法运算clear I=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shh3.jpg');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%向图片加入高斯噪声subplot(1,2,1),imshow(I);%显示图片subplot(1,2,2),imshow(J);K=zeros(242,308);%产生全零的矩阵,大小与图片的大小一样for i=1:100%循环100加入噪声J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);J1=im2double(J);K=K+J1;end K=K/100; figure,imshow(K);save

4.减法 clear I=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao.jpg'); J=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao1.jpg'); K=imsubtract(I,J);%实现两幅图相减 K1=255-K;%将图片求反显示 figure;imshow(I); title('有噪声的图'); figure;imshow(J); title('原图'); figure;imshow(K1); title('提取的噪声'); save 5.图像的乘法 H=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao.jpg'); I=immultiply(H,1.2);将此图片乘以1.2 J=immultiply(H,2); subplot(1,3,1),imshow(H); title('原图'); subplot(1,3,2),imshow(I); title('·放大1.2'); subplot(1,3,3),imshow(J); title('放大2倍'); 6除法运算 moon=imread('moon.tif'); I=double(moon); J=I*0.43+90; K=I*0.1+90; L=I*0.01+90; moon2=uint8(J); moon3=uint8(K); moon4=uint8(L); J=imdivide(moon,moon2); K=imdivide(moon,moon3); L=imdivide(moon,moon4); subplot(2,2,1),imshow(moon); subplot(2,2,2),imshow(J,[]); subplot(2,2,3),imshow(K,[]); subplot(2,2,4),imshow(L,[]);

实验一 MATLAB基础训练

实验一 MATLAB基础训练 一、实验目的 本次上机实验主要练习使用Matlab的基本操作和基础知识,包括数组(复数、向量、矩阵、结构体数组等)的创建和数组元素的操作和运算、矩阵的运算、Matlab的运算符(尤其是点运算‘.’)、脚本M文件和函数M文件的编写、Matlab文件的编程(基本的流程控制结构)、基本的二维和三维绘图方法以及图形的标注等。希望通过本次实验使大家尽量在短时间内(4学时)掌握Matlab的基本操作和基础知识,为后面的实验项目奠定基础。 二、实验原理 参见PPT中有关内容。 三、实验内容 1. 上机练习课件中的例子。 2. 设两个复数a=1+2i, b=3-4i, 计算a+b, a-b, a*b, a/b, a和b的模。 3. 计算下式的结果,其中x=-3.5°, y=6.7° (提示:①应将角度单位由度转换为数学函数所能处理的弧度值;②求根函数sqrt,取绝对值函数abs,具体用法用help查询) 4. 对矩阵 123 456 789 A ?? ?? =?? ?? ?? , 实现下列操作: (1) 左右翻转(fliplr命令) (2) 上下翻转(flipud命令) (3) 利用cat命令分别将A扩展成3×6和6×3的矩阵 (3) 分别提取A的第2行,第2列,对角线元素 (4) 删除A的第2行2列的元素 (提示:将矩阵元素赋空阵[]可以删除元素,注意此时元素的访问只能使用单下标的方式。观察删除元素后,A中元素的排列方式的变化) 5. 创建[0,2π]区间上拥有100个等间隔元素的列向量 ...x.(Matlab默认是行向量),并绘制 y=sin(x1/3)的函数图像。 6. 创建如下图所示的单结构体数组。

数字图像处理MATLAB程序【完整版】

第一部分数字图像处理

实验一图像的点运算 实验1.1直方图 一.实验目的 1 ?熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用; 2?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.程序设计 在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用直方图函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。l=imread('camerama n.tif);% 读取图像 subplot(1,2,1),imshow(l) % 输出图像 title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(l) % 输出原图直方图 title(' 原始图像直方图')%在原图直方图上加标题 四.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。书写程序时,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; 5. 结束运行,退出; 五.实验结果 观察图像matlab环境下的直方图分布。 (a)原始图像(b) 原始图像直方图 六.实验报告要求 1、给出实验原理过程及实现代码; 2、输入一幅灰度图像,给出其灰度直方图结果,并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2灰度均衡 一.实验目的 1 .熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用; 2?理解和掌握灰度均衡原理和实现方法; 二.实验设备 1. PC机一台; 2. 软件matlab ; 三.程序设计 在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用灰度均衡函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。l=imread('camerama n.tif);% 读取图像 subplot(2,2,1),imshow(l) % 输出图像title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(l) % 输出原图直方图 title(' 原始图像直方图')%在原图直方图上加标题a=histeq(l,256); % 直方图均衡化,灰度级为256 subplot(2,2,2),imshow(a) % 输出均衡化后图像title(' 均衡化后图像')%在均衡化后图像中加标题 subplot(2,2,4),imhist(a) % 输出均衡化后直方图 title(' 均衡化后图像直方图')%在均衡化后直方图上加标题 四.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。书写程序时,首先读取图像,一般调用matlab自带的图像, 如:cameraman图像;再调用相应的灰度均衡函数,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; 5. 结束运行,退出; 五.实验结果 观察matlab环境下图像灰度均衡结果及直方图分布。 均衡化后图像

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