
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
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文檔簡介
1、數(shù)字圖像實(shí)驗(yàn)總結(jié) 實(shí)驗(yàn)一 圖像文件格式轉(zhuǎn)換 實(shí)驗(yàn)二 圖像增強(qiáng) 實(shí)驗(yàn)三 圖像分割與邊緣提取實(shí)驗(yàn)一 圖像文件格式轉(zhuǎn)換 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容: 將讀入的彩色圖像轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的灰度圖像,將讀入的bmp文件轉(zhuǎn)換成jpg格式,分析圖像文件格式轉(zhuǎn)換后的視覺效果。 彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像 圖像的基本文件格式包括圖像的基本文件格式包括 灰度圖像、二值圖像、索引圖灰度圖像、二值圖像、索引圖像、彩色圖像。彩色圖像為像、彩色圖像。彩色圖像為mn3的三維矩陣,而灰度的三維矩陣,而灰度圖像是圖像是mn的二維矩陣,將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像實(shí)的二維矩陣,將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像實(shí)際上就是進(jìn)行矩陣的轉(zhuǎn)換。際上就是進(jìn)行矩陣的轉(zhuǎn)換。實(shí)驗(yàn)程序:
2、I=imread(005.jpg); figure; imshow(I); I1=rgb2gray(I); %彩色變換為灰度圖像 figure; imshow(I1);實(shí)驗(yàn)圖像及結(jié)果BMP格式轉(zhuǎn)換為JPG格式 BMP是英文Bitmap(位圖)的簡寫,這種格式的特點(diǎn)是包含的圖像信息較豐富,幾乎不進(jìn)行壓縮,但由此導(dǎo)致了它與生俱生來的缺點(diǎn)-占用磁盤空間過大。JPG圖像是一種壓縮格式的圖像,它采用有損壓縮算法,在損失了原圖像中不易為人眼察覺部分的情況下,獲得較小的文件。實(shí)驗(yàn)程序: I=imread(005.bmp); figure; imshow(I); imwrite(I,zhuanhuan.jpg
3、); I1=imread(zhuanhuan.jpg); figure; imshow(I1);實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 人眼看上去兩種格式圖像差距不是很明顯,但是文件大小差距很大,從九百K縮小到了三十K.實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)問題 1. 提示圖片不存在。 將圖像和M文件放在同一個(gè)文件夾里面。 2. 命令窗口出現(xiàn)許多數(shù)字,影響圖像顯示速度。 讀取圖像時(shí)程序語句后面加分號(hào),則不用在命令窗口顯示圖像矩陣實(shí)驗(yàn)二 圖像增強(qiáng) 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容: 將給定的圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理,要求至少使用線性變換增強(qiáng)、對數(shù)變換增強(qiáng)、指數(shù)變換增強(qiáng)及偽彩色增強(qiáng),并分析增強(qiáng)后的視覺效果。1.線性變換增強(qiáng) 線性變換增強(qiáng)是利用線性變換函數(shù)對圖像進(jìn)行增強(qiáng)
4、?;叶茸儞Q函數(shù)為 g(x,y) 為輸出圖像,f(x,y)為輸入圖像,m,n分別為常數(shù)。 線性變換增強(qiáng)是對圖像全部像素進(jìn)行線性變換來增強(qiáng)圖像的整體亮度或者減弱圖像的整體亮度。nyxmfyxg),(),(實(shí)驗(yàn)程序 I=imread(005.jpg); figure; imshow(I); a=3; b=50; c=20; I1=a*(I-b)+c; %圖像線性灰度變換 figure; imshow(I1); Title(線性增強(qiáng)后圖像);實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析實(shí)驗(yàn)分析 從圖中可以看出,圖像整體上比增強(qiáng)前要亮許多,整體對比度的值加大,提高了畫面的顯示效果。2. 指數(shù)變換增強(qiáng) 指數(shù)變換增強(qiáng)輸入圖像與輸出圖像的
5、亮度關(guān)系為 g(x,y)為輸出圖像,f(x,y)為輸入圖像, 該變換用于壓縮圖像低灰度區(qū)的對比度,擴(kuò)展高灰度區(qū)對比度。,),(yxfbyxg實(shí)驗(yàn)程序I=imread(005.jpg);figure;imshow(I);I=double(I);a=3; b=50; c=40; m,n=size(I);for i=1:m for j=1:n I(i,j)=a(I(i,j)-b)+c; %圖像指數(shù)變換 endend figure;imshow(uint8(I);實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 從圖中明顯可以看出,原圖中亮度高的地方的亮度值增強(qiáng)了,而亮度低的地方灰度值降低了。即圖像在低灰度區(qū)域灰度值與高灰度區(qū)域灰度值
6、差距經(jīng)過指數(shù)變換擴(kuò)大。3. 對數(shù)變換增強(qiáng) 對數(shù)變換增強(qiáng)輸出圖像與輸入圖像亮度值關(guān)系為: 該變換用于壓縮高灰度區(qū)的對比度,擴(kuò)展低灰度區(qū)的對比 度),(lg),(yxfyxg實(shí)驗(yàn)程序:I=imread(005.jpg);figure;imshow(I);I=double(I);a=50; b=10; c=10;m,n=size(I);for i=1:m for j=1:n I(i,j)=a*log(I(i,j)+b)+c; %圖像對數(shù)變換 endendfigure;imshow(uint8(I);實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析實(shí)驗(yàn)分析 從圖中看出,原圖中灰度值高的地方對比度被壓縮,亮度值減小,而灰度值低的地方對比
7、度增強(qiáng),亮度值增加。 即圖像在低灰度區(qū)域灰度值與高灰度區(qū)域灰度值差距經(jīng)過對數(shù)變換縮小。4.偽彩色增強(qiáng) 偽彩色增強(qiáng)就是將一幅灰度圖像變換為彩色圖像,由于這是一種人為的著色過程,所以稱之為偽彩色增強(qiáng)。常用的是密度分割法,它是將圖像的灰度值進(jìn)行分割,使得每一個(gè)灰度區(qū)間對應(yīng)不同的顏色,這樣就得到一幅彩色圖像。實(shí)驗(yàn)程序 I=imread(005.jpg); I1=rgb2gray(I); figure; imshow(I1); m,n=size(I1); I2=zeros(m,n); for i=1:m for j=1:n if I1(i,j)=180 %灰度值分割 I2(i,j,1)=100; % 紅
8、色 elseif I1(i,j)=100 I2(i,j,2)=100; %綠色 elseif I1(i,j)=40 I2(i,j,3)=100; %藍(lán)色 else I2(i,j,1)=100; I2(i,j,2)=100; %黃色 end end end figure; imshow(I1)實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)驗(yàn)分析 從偽彩色變換后圖中可以看出,和原來的彩色圖像差距較大,這是因?yàn)樵瓐D像每個(gè)像素點(diǎn)處的彩色三通道值都不盡相同,色彩較多,而且有強(qiáng)有弱。偽彩色變換只是在某些灰度區(qū)間范圍規(guī)定顏色,所以圖像不是很生動(dòng)。三 圖像分割 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 用邊緣檢測法、閾值分割法進(jìn)行圖像分割,并分析圖像分割后的視覺效果。1.邊緣
9、檢測 邊緣,是指其周圍像素灰度有階躍變化的那些像素的集合。邊緣檢測可以使圖像的輪廓更加突出,而邊緣以外的圖像區(qū)域通常被削弱甚至被完全去掉。檢測邊緣常用一階和二階導(dǎo)數(shù)來求。實(shí)驗(yàn)程序I = imread(005.jpg);figure;imshow(I);I=rgb2gray(I);I1=edge(I,canny); %canny算子檢測邊緣figure;imshow(I1);I2=edge(I,sobel); %sobel算子檢測邊緣figure;imshow(I2);I3=edge(I,log); %log算子檢測邊緣figure;imshow(I3);I4=edge(I,roberts); %roberts算子檢測邊緣figure;imshow(I4);實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 圖中給出了四個(gè)邊緣檢測算子檢測的邊緣,由于采用不同的掩膜實(shí)現(xiàn)導(dǎo)數(shù),所以結(jié)果有區(qū)別,canny算子的檢測效果最好。2.閾值分割 圖像分割是將圖像劃分成若干個(gè)互不相交的小區(qū)域的過程,小區(qū)域是某種意義下具有共同屬性的像素的連通集合。圖像分割常用的方法有區(qū)域分割法和邊緣分割法。實(shí)驗(yàn)程序 I = imread(005.jpg); f
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