数字图像处理实习报告.docx
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数字图像处理实习报告
目录
1、图像直方图实验2
2、图像的傅立叶变换实验2
3、直方图均衡化实验4
4．图像空间平滑实验4
5．图像空间锐化实验5
6、图像分割实验－5
7、图像分割实验二6
1、图像直方图实验
一、实验目的
1.在ENVI软件中观察图像的灰度直方图，结合图像掌握直方图的性质和应运。
2．学有余力的同学可采用自己熟悉的开发语言如matlab，IDL等自己制作图像的灰度直方图。
2、实验素材
ENVI软件，图像
三、实验原理
灰度直方图反映的是灰度级函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数，它是图像的重要特征之一，反映了图像灰度分布情况。
任何一张图像都对应着唯一的灰度直方图，但不同的图像可以对应相应的直方图，可以用实验来验证。
4、实验过程
下图为实验步骤截图：
五、实验心得：
通过本次试验学会在Envi软件中查看图像的灰度直方图，在灰度直方图上，准确的反映了图像灰度分布的情况。
2、图像的傅立叶变换实验
一、实验目的
理解傅立叶变换的原理和傅里叶变换的使用，掌握运用ENVI进行傅立叶变换及频率域平滑和锐化的步骤和方法。
二、实验素材
Envi软件，图像
三、实验原理
傅立叶变换原理：
连续：
反变换：
离散：
反变换：
4、实验过程：
利用傅立叶变换方法进行图像异常（高频）信息提取：
1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在下拉菜单中选择open image file 选项，单击打开自己的图像文件。
2、在主菜单上选择Filter，单击FFT Filtering中的forward FFT即可对图像进行傅里叶变换：
原始图像
处理后的图像
五、实验心得：
傅里叶变换对图像的处理非常的常见，特别是在频谱分析和各种滤波分析中，是最基本的工具，处理起来非常的方便。
3、直方图均衡化实验
一、实验目的
1.在灰度直方图知识的基础之上，学习运用ENVI实现直方图均衡化的方法，掌握直方图均衡化的原理，实现图像增强的效果。
2.掌握直方图匹配的原理，并掌握运用ENVI进行直方图匹配实现图像增强
2、实验素材
ENVI软件，两副具有不同直方图的图像
三、实验原理
灰度直方图是灰度的函数。
通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比。
直方图均衡方法的基本原理是：
对在图像中像素个数多的灰度值进行展宽，而对像素个数少的灰度值进行归并。
从而达到清晰图像的目的。
直方图规定化的原理：
对两个直方图都做均衡化，变成相同的归一化的均匀直方图，以此均匀直方图为媒介，再对参考图像做均衡化的逆运算。
四、实验过程
（1）实现图像均衡化处理。
待处理图像
（2）选择#1窗口中Enhance选项下的ImageEqualization来实现图像的均衡化处理：
均衡化后的图像
五、实验心得：
原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
通过ENVI实习可以从多方面了解不同软件对图像均衡化的操作可以了解各种算法的优缺点，以便于在以后为不同要求的工作选择软件提供依据。
4．图像空间平滑实验
一、实验目的
掌握空间低通滤波，中值滤波等的理论，并在ENVI软件中实现这些算法，分析其效果。
二、实验素材
ENVI软件，图像
三、实验原理
各算子的原理见教材。
四、实验过程
低通滤波实验：
中值滤波实验：
五、实习心得：
图像平滑是抑制噪声、改变图像质量所进行的图像处理，不同的平滑方法对图像处理的结果各不相同，对图像的平滑程度也不同。
5．图像空间锐化实验
一、实验目的
掌握Laplacian增强，高通滤波，Sobel，Roberts算子等的理论，并在ENVI软件中实现这些算法，分析其效果。
二、实验素材
ENVI软件，图像
三、实验原理
各算子的原理见教材。
4、实验过程
原始资料：
Laplacian增强：
高通滤波：
Sobel算子：
Roberts算子：
五、实验心得：
在图像的判读或识别中常需要突出需要的突出边缘和轮廓信息，图形锐化就是增强的边缘或轮廓的，处理过图像的边缘信息会更加清晰。
6、图像分割实验－
1、实验目的
1、掌握图像分割的原理，学会使用Sobel，Roberts算子进行图像分割。
2、掌握Sobel，Roberts算子进行图像增强和图像分割的异同
3、了解分析几种方法的不同与相同之处，并了解各自的优缺点。
二、实验素材
MATLAB软件，图像
3、实验原理
图像分割是根据图像的组成结构和应用需求将图像划分成若干个互不相交的子区域的过程。
这些子区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。
连通是指集合中任意两点间都存在着完全属于该集合连通路径。
然而，图像分割没有唯一的，标准的，通用的分割方法，也没有一成不变的，适应一切情况的最优分割准则，而必须根据具体图像和不同应用目的来采用合适的分割方法。
四、实验过程
原始图像：
Sobel算子：
>>I=imread（'C:
\Users\Dell\Desktop\1.png'）;
>>I=rgb2gray（I）;
>>subplot（2,2,1）;
>>imshow（I）,title（'灰度图像'）;
>>BW1=edge（I,'sobel',0.01）;
>>subplot（2,2,2）;
>>imshow（BW1）,title（'sobel算子'）
Roberts算子：
>>BW2=edge（I,'roberts',0.01）;
>>subplot（2,2,3）;
>>imshow（BW2）,title（'roberts算子'）;
五、实验心得：
由于自己实力的硬性不足以及ENVI软件这是第一次接触，尝试了好多次都没有成功完成实验，但是MATLAB是我所熟知且初步掌握的一种工具软件，所以就用MATLAB完成了此次实习的操作，但是，在我以后对ENVI不断使用和学习中，我相信下次我绝对会完成此实验的不同软件的实现的。
7、图像分割实验二
1、实验目的
1、掌握图像分割的原理，学会使用拉普拉斯算子进行图像分割。
2、掌握拉普拉斯算子进行图像增强和图像分割的异同
3、了解分析几种方法的不同与相同之处，并了解各自的优缺点。
二、实验素材
MATLAB软件，图像
三、实验原理
图像分割是根据图像的组成结构和应用需求将图像划分成若干个互不相交的子区域的过程。
这些子区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。
连通是指集合中任意两点间都存在着完全属于该集合连通路径。
然而，图像分割没有唯一的，标准的，通用的分割方法，也没有一成不变的，适应一切情况的最优分割准则，而必须根据具体图像和不同应用目的来采用合适的分割方法。
四、实验过程：
拉普拉斯算子：
>>I=imread（'C:
\Users\Dell\Desktop\1.png'）;
>>I=rgb2gray（I）;
>>subplot（2,2,1）;
>>imshow（I）,title（'灰度图像'）;
>>BW1=edge（I,'sobel',0.01）;
>>subplot（2,2,2）;
>>imshow（BW1）,title（'sobel算子'）;
>>BW2=edge（I,'roberts',0.01）;
>>subplot（2,2,3）;
>>imshow（BW2）,title（'roberts算子'）;
>>[g,t]=edge（I,'log',[]）;
>>subplot（1,2,2）;
>>imshow（g）;
>>title（'拉普拉斯算子'）;
五、实验心得：
图像分割是根据图像的组成结构和应用需求将图像划分成若干个互不相交的子区域的过程，不同算子的处理过程不同，效果也不同。
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