matlab分析图像光强

目 录

1 引言 ............................................................................................................................ 1 2 基于MATLAB的FFT算法实现 ............................................................................ 2

2.1系统总体流程图 ............................................................................................... 2 2.2 FFT运算规律及编程思想 ............................................................................... 2

2.2.1图像信号的采集 ..........................................................................

毕业设计（论文）

摘 要

衍射为人们所熟悉的现象，对于光的这种特殊现象在很多方面有着应用。 在光的衍射的基础上，介绍了什么是夫琅禾费衍射，几种实现夫琅禾费衍射的方法和原理及光强分布特点，以基尔霍夫积分定理为基础，利用衍射公式的近似对基尔霍夫衍射公式进行了推导，从理论上得出了夫琅禾费单缝衍射的光强公式，利用Matlab软件进行了光强分布的图样仿真，并用实验采集到的图样对理论和仿真的结论进行了验证，采用对观察屏上各点的光强进行计算的方法，对衍射条纹分析对比研究，重点研究了夫琅禾费单缝衍射光强分布以及衍射的条纹分析，计算结果与实验结果得到了很好的吻合。

关键词：夫琅禾费单缝衍射；光强分布；衍射条纹；对比分析

毕业设计（论文）

Abstract

Diffraction to people familiar with the phenomenon, the light of this unique phenomenon has applications in many areas.

In the diffraction of light on the basis of what is on the Fraunhofer diffraction, t

[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;

matlab中图像读写

分类： mat_lab 2010-03-21 10:55 482人阅读 评论(0) 收藏 举报

一. 读写图像文件 1. imread

imread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:/w01.tif') 注：计算机E盘上要有w01相应的.tif文件。 2. imwrite

imwrite函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,'e:/w02.tif',’tif’) 3. imfinfo

imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo('e:/w01.tif') 二. 图像的显示 1. image

image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数（主要彩色显示图象），如： a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12]; image(a); 2. imshow

imshow函数用于灰度图像文件的显示，如： i=imread('e:/w01.tif'); imshow(i); 3. colorbar

colorbar函数用显示图像的颜色条。

通常，颜色映象进行过调节，把数据从最小扩展到最大，也就是说整个颜色映象都用于

[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;

实验六 模糊图像恢复

一、实验目的

本实验是一个综合性实验，要求学生巩固学习多个知识点和内容，主要有： 1、理解掌握运动图像的退化模型； 2、掌握维纳滤波法的原理和实现方法；

3、在不同的噪声和点扩散函数参数下进行恢复，并比较结果； 4、通过分析和实验得出相应的结论。 二、实验准备

1、运动模糊退化模型：运动模糊是图像退化的一种，可以用数学表达式刻画出来。对线性移（空）不变系统，退化模型可表示为：g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)+n(x,y)。对匀速直线运动而言，退化图像为：

g?x,y??T?f?x?x?t?,y?y?t??dt

000

其中x0(t)和y0(t)分别表示x和y方向的运动分量。并假设退化系统是线性移不变的，光学成像过程是完善的，快门开关是瞬间完成的。

对上式进行傅立叶变换，则得频域表达式为

??????G?u,v??g?x,y?exp??j2??ux?vy??dxdy??f?x?x0?t?,y?y0?t??exp??j2??ux?vy??dxdy?dt?????0???????

????T??????F?u,v?exp??j2??ux0?t??vy0?t???dt?F(u,v

成绩 批阅 日期

重庆交通大学

测绘工程系

实验课程： 数字图像处理 实验名称： 数字图像直方图的显示 班级： 学号： 姓名：

实验日期： 2011 年 11 月 20 日

1、用matlab显示图像的直方图

一、实验目的

通过学习数字图像的直方图，并通过matlab显示直观的领会直方图的含义与意义。对matlab的图像处理进行初步了解。

二、实验素材

三、实验原理

灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系。以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。

在matlab中用imhist函数来实现。

四、实验步骤（操作截图）

在matlab中实现图像的直方图输出。

1、通过z=imread(‘I:\\_DSC0163.jpg’)在matlab中载入上边素材中的图像。

2、通过g=rgb2gray(z)将其转换成灰度图像。 3、通过Imshow(g)将灰度图像在matlab中显示。

4、通过Imhist(g)显示出其的直方图。

五、实验体会

以前只知道matlab对

图像处理函数详解——bwareaopen 功能：用于从对象中移除小对象。

用法：BW2 = bwareaopen(BW,P) BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)

BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)从二值图像中移除所有小于P的连通对象。CONN对应邻域方法，默认为8。 例子：

originalBW = imread('text.png');

imview(originalBW)

bwAreaOpenBW = bwareaopen(originalBW,50);

imview(bwAreaOpenBW)

图像处理函数详解——bwlabel

功能：对连通对象进行标注，bwlabel主要对二维二值图像中各个分离部分进行标注（多维用bwlabeln，用法类似）。

用法：L = bwlabel(BW,n) [L,num] = bwlabel(BW,n)

L = bwlabel(BW,n)表示返回和BW相同大小的数组L。L中包含了连通对象的标注。参数n为4或8，分别对应4邻域和8邻域，默认值为8。 [L,num] = bwlabel(BW,n)返回连通数num。 图像处理函数详解——bwperim 功能：查找二

实验四：图像几何变换（编程 报告） 一、 实验目的

(1) 学习几种常见的图像几何变换，并通过实验体会几何变换的效果；

(2) 掌握图像平移、剪切、缩放、旋转、镜像、错切等几何变换的算法原理及编程实现

(3) 掌握matlab编程环境中基本的图像处理函数 (4) 掌握图像的复合变换 二、 涉及知识点

(1) 图像几何变换不改变图像像素的值，只改变像素所在的几何位置 (2) 图像裁剪imcrop函数，语法格式为：

B=imcrop(A);交互式用鼠标选取区域进行剪切

B=imcrop(A,[left top right bottom]);针对指定的区域[left top right bottom]进行剪切

(3) 图像缩放imresize函数，语法格式为： B = imresize(A,m,method)

这里参数method用于指定插值的方法，可选用的值为'nearest'（最邻近法），'bilinear'（双线性插值），'bicubic'（双三次插值），默认为'nearest'。 B = imresize(A,m,method)返回原图A的m倍放大的图像（m小于1时效果是缩小）。

(4) 图像旋转imrotate函数，语法格式为： B

Matlab图像处理函数汇总：

1、图像的变换

① fft2：fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread('104_8.tif');

j=fft2(i);

②ifft2:：ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如： i=imread('104_8.tif');

j=fft2(i);

k=ifft2(j);

2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器

① imnoise：用于对图像生成模拟噪声，如：

i=imread('104_8.tif');

j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声

② fspecial：用于产生预定义滤波器，如：

h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器

h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器

h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器

h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器

h=fspecial('average');%均值滤波器

2、图像的增强

①直方图：imhist函数用于数字图像的直方图显示，如： i=imread('104_8.tif');

imhist(i);

②直方图均化：histeq函数