数字图像处理MATLAB上机作业.docx
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数字图像处理MATLAB上机作业
数字图像处理实验报告
指导老师:
学号
姓名
班级
1.
产生右图所示图像f1（），其中图像大小为256×256，中间亮条为128×32，暗处=0，亮处=100。
对其进行：
①同屏显示原图f1（）和（f1）的幅度谱图；
②若令f2（）=（-1）（）f1（），重复以上过程，
比较二者幅度谱的异同，简述理由；
③若将f2（）顺时针旋转90度得到f3（），试显示（f3）的幅度谱，
并与（f2）的幅度谱进行比较；
④若将f1（）顺时针旋转90度得到f4（），令f5（）1（）4（），
试显示（f5）的幅度谱，并指出其与（f1）和（f4）的关系；
⑤若令f6（）2（）3（），试显示（f6）的幅度谱，并指出其与（f2）和（f3）的关系，比较（f6）和（f5）的幅度谱。
f1（256,256）;
64:
1:
192
122:
1:
144
f1（）=100;
12（f1）;
1
（1）;
1（1,1）;
1（1,1）;
1:
256
1:
256
<1（）
1（）;
>1（）
1（）;
;
1:
256
1:
256
1（）=255*（1（））;
（1,2,1）;
（f1）;
（'原图'）;
（1,2,2）;
（1）;
（'原图的幅度谱'）;
1:
256
1:
256
f2（）=（-1）^（）*f1（）;
22（f2）;
2
（2）;
2（1,1）;
2（1,1）;
1:
256
1:
256
<2（）
2（）;
>2（）
2（）;
;
1:
256
1:
256
2（）=255*（2（））;
（2,2,1）;
（f1）;
（'原图'）;
（2,2,2）;
（1）;
（'原图的幅度谱'）;
（2,2,3）;
（f2）;
（'原图中心化'）;
（2,2,4）;
（2）;
（'原图中心化的幅度谱'）;
f3（f290,''）;
32（f3）;
3（3）;
3（1,1）;
3（1,1）;
1:
256
1:
256
<3（）
3（）;
>3（）
3（）;
;
1:
256
1:
256
3（）=255*（3（））;
（2,2,1）;
（f2）;
（'原图中心化'）;
（2,2,2）;
（2）;
（'原图中心化的幅度谱'）;
（2,2,3）;
（f3）;
（'旋转后的图像'）;
（2,2,4）;
（3）;
（'旋转后的幅度谱'）;
图像旋转90度后，幅度谱也旋转了90度。
f4（f190,''）;
f514;
52（f5）;
5（5）;
5（1,1）;
5（1,1）;
1:
256
1:
256
<5（）
5（）;
>5（）
5（）;
;
1:
256
1:
256
5（）=255*（5（））;
（2,2,1）;
（f1）;
（'原图'）;
（2,2,2）;
（1）;
（'原图的幅度谱'）;
（2,2,3）;
（f5）;
（'相加后的图像'）;
（2,2,4）;
（5）;
（'相加后的幅度谱'）;
原图与旋转90度后的图像进行叠加后，相应的幅度谱也进行叠加。
f623;
62（f6）;
6（6）;
6（1,1）;
6（1,1）;
1:
256
1:
256
<6（）
6（）;
>6（）
6（）;
;
1:
256
1:
256
6（）=255*（6（））;
（2,2,1）;
（2）;
（'F2'）;
（2,2,2）;
（3）;
（'F3'）;
（2,2,3）;
（5）;
（'F5'）;
（2,2,4）;
（6）;
（'F6'）;
（2）和（3）相差90度。
（6）是（5）的中心化。
2.产生教材104页题图4.18（右图）所示的二值图像（白为1，黑为0），编程实现习题4.18所要求的处理（3*3的平均滤波和中值滤波）功能（图像四周边界不考虑，处理结果按四舍五入仍取0或1），显示处理前后的图像，比较其异同。
（64,64）;
（256,256）;
1:
1:
32
1:
1:
32
a（）=1;
33:
1:
64
33:
1:
64
a（）=1;
1:
64:
256
1:
64:
256
f（6363）;
（f）
2:
1:
255
2:
1:
255
[f（11）
（1）（11）
（1）（）
（1）（11）
（1）（11）];
[f
（1）
（1）（）
（1）
（1）];
（a）;
（b）;
1（）（5）;
2（）（5）;
（1,3,1）;
（f）;
（'原图像'）;
（1,3,2）;
（1）;
（'方形中值滤波后图像'）
（1,3,3）;
（2）;
（'十字形中值滤波后图像'）
2:
1:
255
2:
1:
255
4（）=（f
（1）
（1）
（1）
（1））/4;
8（）=（f（11）
（1）（11）
（1）
（1）（11）
（1）（11））/8;
4（）=（f
（1）
（1）
（1）
（1）（））/5;
8（）=（f（11）
（1）（11）
（1）
（1）（11）
（1）（11）（））/9;
4（4）;
8（8）;
4（4）;
8（8）;
（2,2,1）;
（4）;
（'4邻域平均滤波后图像'）;
（2,2,2）;
（8）;
（'8邻域平均滤波后图像'）
（2,2,3）;
（4）;
（'4邻域加权平均滤波后图像'）
（2,2,4）;
（8）;
（'8邻域加权平均滤波后图像'）
放大后可看出区别
3.产生教材104页题图4.16所示的灰度图像（白为255，黑为0），分别加入高斯白噪声和椒盐噪声，再分别进行3*3的平均滤波和中值滤波，显示原图像、加噪图像和滤波结果图像，并比较四种滤波结果。
（256,256）;
255*（210,7）;
0:
1:
8
f（24:
233,（29+24*i）:
（29+24*6））;
f1（f,'',0,0.1）加入均值为零方差为0.1的高斯噪声
f2（f,'&',0.1）加入噪声密度为0.1的椒盐噪声
2:
1:
255
2:
1:
255
[f1（11）1
（1）1（11）1
（1）1（）1
（1）1（11）1
（1）1（11）];
[f2（11）2
（1）2（11）2
（1）2（）2
（1）2（11）2
（1）2（11）];
（a）;
（b）;
1（）（5）;%中值滤波
2（）（5）中值滤波
8（）=（f1（11）1
（1）1（11）1
（1）1
（1）1（11）1
（1）1（11）1（））/9平均滤波
8（）=（f2（11）2
（1）2（11）2
（1）2
（1）2（11）2
（1）2（11）2（））/9平均滤波
（2,4,1）（f）;
（'原图像'）;
（2,4,2）（f1）;
（'高斯噪声污染后的图像'）;
（2,4,3）
（1）;
（'中值滤波后的图像'）;
（2,4,4）（8）;
（'平均滤波后的图像'）;
（2,4,5）（f）;
（'原图像'）;
（2,4,6）（f2）;
（'椒盐噪声污染后的图像'）;
（2,4,7）
（2）;
（'中值滤波后的图像'）;
（2,4,8）（8）;
（'平均滤波后的图像'）;
5.（第4、5题选做一题）编程实现教材214页所给图像门限化分割的迭代阈值算法，实现对某一灰度图像的二值化。
（'C:
\\\\24242a28343490c0181536d35'）读取格式的图像
2（）进行到灰度图像的转换
0.5*（（（a（:
）））（（a（:
））））;
;
（a>T）;
0.5*（（a（g））（a（）））;
（）<0.2;
;
（1,2,1）（a）;
（1,2,2）（g）;
6.
=（''）;
（3）
=（）;
a
=2（）;
=10;
=（,）;
;
（121）（）（''）;
（122）（）（''）;
:
=（,）
's
h1=[5-3-3;
50-3;
5-3-3]/15;
h2=[-3-35;
-305;
-3-35]/15;
h3=[-3-3-3;
50-3;
55-3]/15;
h4=[-355;
-305;
-3-3-3]/15;
h5=[-3-3-3;
-30-3;
555]/15;
h6=[555;
-30-3;
-3-3-3]/15;
h7=[-3-3-3;
-305;
-355]/15;
h8=[55-3;
50-3;
-3-3-3]/15;
's
t12（h1）;
t22（h2）;
t32（h3）;
t42（h4）;
t52（h5）;
t62（h6）;
t72（h7）;
t82（h8）;
（）;
（s
（1）
（2））;
（1,8）;
1
（1）
1
（2）
（1）1（）
（2）2（）（3）3（）（4）4（）;
（5）5（）（6）6（）（7）7（）（8）8（）;
（（）>）
（）（）;
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