MATLAB图像处理程序

郑 州 大 学

《 Matlab应用图像处理 》课程

实 验 指 导 书

电气工程学院·生物医学工程系

2006年11月

郑州大学 《Matlab应用图像处理》课程实验指导书

实验一 Matlab图像显示方法

一、实验目的

1. 了解Matlab的基本功能及操作方法 2. 练习图像读写和显示函数的使用方法 3. 掌握Matlab支持的五类图像的显示方法

二、实验内容

1. 图像的读写 A) 图像读

RGB = imread('ngc6543a.jpg');

B) 图像写

先从一个.mat 文件中载入一幅图像，然后利用图像写函数imwrite，创建一个.bmp文件，并将图像存入其中。

load clown whos

imwrite(X,map,'clown.bmp')

C) 图像文件格式转换

bitmap = imread('clown.bmp','bmp'); imwrite(bitmap,'clown.png','png');

2. 图像显示

A) 二进制图像的显示 BW1=zeros(20,20);

%创建仅包含0/1的双精度图像

BW1(2:2:18,2:2:18)=1; imshow(BW1,'notruesize');

实 验 报 告

课程名称 数字图像处理 分院 班 组

姓名 学号 日期 年 月 日

1

程序所实现的功能： 1）图像的读取和保存。 2）设计图形用户界面，让用户能够对图像进行任意的亮度和对比度变化调整， 显示和对比变换前后的图像。 3）设计图形用户界面，让用户能够用鼠标选取图像感兴趣区域，显示和保存该 选择区域。 4））图像直方图均衡，要求显示直方图统计，比较直方图均衡后的效果。 5）能对图像加入各种噪声，并通过几种滤波算法实现去噪并显示结果。 6） 底片效果 7）边缘信息 8）图像反转 程序实现的亮点 设计简洁的菜单栏以及常用工具的快捷图标也可以使用对应功能的快捷键，包括新建，打开（CTRL+O），保存（CTRL+S）； 菜单栏里更是增加了操作撤销与图像还原的操作，可是实现返回操作。 总体设计

2

图1 软件的总体设计界面布局如上图所示，主要分为 2 个部分：显示区域与操作区域。 显示区域：显示载入原图，以及通过处理后的图像。 操作区域：通过功能键实现对图像的各种处理，为了实现界面的简洁，大部分的功能放到了 菜单栏里。 在截

实 验 报 告

课程名称 数字图像处理 分院 班 组

姓名 学号 日期 年 月 日

1

程序所实现的功能： 1）图像的读取和保存。 2）设计图形用户界面，让用户能够对图像进行任意的亮度和对比度变化调整， 显示和对比变换前后的图像。 3）设计图形用户界面，让用户能够用鼠标选取图像感兴趣区域，显示和保存该 选择区域。 4））图像直方图均衡，要求显示直方图统计，比较直方图均衡后的效果。 5）能对图像加入各种噪声，并通过几种滤波算法实现去噪并显示结果。 6） 底片效果 7）边缘信息 8）图像反转 程序实现的亮点 设计简洁的菜单栏以及常用工具的快捷图标也可以使用对应功能的快捷键，包括新建，打开（CTRL+O），保存（CTRL+S）； 菜单栏里更是增加了操作撤销与图像还原的操作，可是实现返回操作。 总体设计

2

图1 软件的总体设计界面布局如上图所示，主要分为 2 个部分：显示区域与操作区域。 显示区域：显示载入原图，以及通过处理后的图像。 操作区域：通过功能键实现对图像的各种处理，为了实现界面的简洁，大部分的功能放到了 菜单栏里。 在截

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

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

1．applylut

功能：

在二进制图像中利用lookup 表进行边沿操作。 语法：

A = applylut(BW,lut) 举例

lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2); BW1 = imread('text.tif'); BW2 = applylut(BW1,lut); imshow(BW1) figure, imshow(BW2) 相关命令： makelut 2．bestblk

功能：

确定进行块操作的块大小。 语法：

siz = bestblk([m n],k)

[mb,nb] = bestblk([m n],k) 举例

siz = bestblk([640 800],72) siz = 64 50

相关命令： blkproc 3．blkproc 功能：

MATLAB 高级应用——图形及影像处理 320

实现图像的显式块操作。 语法：

B = blkproc(A,[m n],fun)

B = blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...)

B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...) B = blkproc(A,'indexed',...)

1．applylut

功能：

在二进制图像中利用lookup 表进行边沿操作。 语法：

A = applylut(BW,lut) 举例

lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2); BW1 = imread('text.tif'); BW2 = applylut(BW1,lut); imshow(BW1) figure, imshow(BW2) 相关命令： makelut 2．bestblk

功能：

确定进行块操作的块大小。 语法：

siz = bestblk([m n],k)

[mb,nb] = bestblk([m n],k) 举例

siz = bestblk([640 800],72) siz = 64 50

相关命令： blkproc 3．blkproc 功能：

MATLAB 高级应用——图形及影像处理 320

实现图像的显式块操作。 语法：

B = blkproc(A,[m n],fun)

B = blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...)

B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...) B = blkproc(A,'indexed',...)

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

%直接帧间差分，计算阈值并进行二值化处理（效果不好）

clc;

clear;

Im1 = double(imread('')); %读取背景图片

Im2 = double(imread(''); %读取当前图片

[X Y Z] = size(Im2); %当前图片的各维度值

DIma = zeros(X,Y);

for i = 1:X

for j = 1:Y

DIma(i,j) =Im1(i,j) - Im2(i,j); %计算过帧间差分值

end

end

figure,imshow(uint8(DIma)) %显示差分图像

title('DIma')

med = median(DIma); %计算二值化阈值：差值图像中值

mad = abs(mean(DIma) - med); %中值绝对差

T = mean(med + 3**mad) %初始阈值

Th =5*T; %调整阈值

BW = DIma <= Th; %根据阈值对图像进行二值化处理

figure,imshow(BW)

%se = strel('disk',2); %膨胀处理

%BW = im