数字图像处理实验报告二.docx
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数字图像处理实验报告二
实验报告
课程名称数字图像处理
实验项目实验2MATLAB图像的空间变换及相邻区域和块的处理
实验仪器WindowsXP、MATLAB7.9.0（R2009b）
系别__信息与通信工程系____
专业____电子信息工程______
班级/学号_电信0904/20090106**__
学生姓名__ｗｈｘ________
实验日期_2012年5月23日___
成绩_______________________
指导教师______王勇__________
实验2MATLAB图像的空间变换及相邻区域和块的处理
一、实验目的
1.掌握MATLAB的基本应用方法。
2.掌握MATLAB空间变换--图像插值、缩放、旋转、剪切。
3.掌握MATLAB相邻区和块的处理-滑动窗和图像块操作。
二、实验的硬件、软件平台
1.硬件：
计算机
2.软件：
操作系统：
WindowsXP
3.应用软件：
MATLAB7.9.0（R2009b）
三、实验实现的MATLAB图像处理代码及其功能注释
1.了解图像插值的方法和应用。
MATLAB帮助位置：
ImageProcessingToolbox-UserGuide-SpatialTransformations-Interpolation
2.了解图像相邻区域和块的处理-滑动窗和图像块操作。
MATLAB帮助位置：
ImageProcessingToolbox–UserGuide-NeighborhoodandBlockOperation
3.放大和缩小一幅图像（imresize）。
MATLAB帮助位置：
ImageProcessingToolbox-UserGuide-SpatialTransformations-ImageResizing
4.旋转一幅图像（imrotate）。
MATLAB帮助位置：
ImageProcessingToolbox-UserGuide-SpatialTransformations-ImageRotation
5.滑动邻域操作（nlfilter）。
MATLAB帮助位置：
ImageProcessingToolbox-UserGuide-–NeighborhoodandBlockOperation–SlidingNeighborhoodOperations-LinearandNonlinearFiltering
6.图像块操作（blockproc）。
●MATLAB帮助位置1：
ImageProcessingToolbox-UserGuide-NeighborhoodandBlockOperation–DistinctBlockOperations
●MATLAB帮助位置2：
ImageProcessingToolbox-UserGuide-Transforms–DiscreteCosineTransform-TheDCTandImageCompression（使用8-by-8blocksDCT变换对图像进行压缩与解压缩，利用函数dctmtx,blockproc）更改mask矩阵的值观察解压缩重构图像的变化。
图像处理实验2代码及
清屏函数1
读取数据1
图像插值1
滑动窗和图像块操作4
放大和缩小5
图像旋转6
图像滑动邻域操作7
矩阵块操作8
DCT变换（mark=2）9
DCT（mark=4）10
DCT（mark=6）10
DCT（mark=8）10
mm11
清屏函数
clc;clear;closeall;
读取数据
loadMyImage_2
e=rgb2gray（MyImage）;
图像插值
figure（'Name','原图','MenuBar','none'）
imshow（MyImage）;
figure（'Name','最近邻插值算法','MenuBar','none'）
a1=imresize（MyImage,[500563],'nearest'）;
imshow（a1）;
figure（'Name','双线性插值算法','MenuBar','none'）
a2=imresize（MyImage,[500563],'bilinear'）;
imshow（a2）;
figure（'Name','双三次插值算法','MenuBar','none'）
a3=imresize（MyImage,[500563],'bicubic'）;
imshow（a3）;
滑动窗和图像块操作
figure（'Name','把图像分成30*30，分别缩小50%','MenuBar','none'）
fun=@（x）imresize（x.data,0.5）;
b1=blockproc（MyImage,[3030],fun）;
imshow（b1）;
放大和缩小
figure（'Name','把图像放大150%','MenuBar','none'）
c1=imresize（MyImage,1.5）;
imshow（c1）;
figure（'Name','把图像缩小为50%','MenuBar','none'）
c2=imresize（MyImage,0.5）;
imshow（c2）;
图像旋转
figure（'Name','逆时针旋转30°，并采用双三次插值算法','MenuBar','none'）
d1=imrotate（MyImage,30,'bicubic'）;
imshow（d1）;
图像滑动邻域操作
figure（'Name','每个3*3邻域进行标准方差的运算','MenuBar','none'）
e1=nlfilter（e,[3,3],'std2'）;
imshow（e1）;
矩阵块操作
figure（'Name','每一块的内容变成每一块当中标准差的数值','MenuBar','none'）
fun2=@（x）uint8（mean2（x.data）*ones（size（x.data）））;
f=blockproc（e,[88],fun2）;
imshow（f,[]）;
DCT变换（mark=2）
I=imread（'cameraman.tif'）;
I=rgb2gray（uint8（MyImage_2））;
I=im2double（I）;
T=dctmtx（8）;
dct=@（block_struct）T*block_struct.data*T';
B=blockproc（I,[88],dct）;
mask=mm
（2）;
B2=blockproc（B,[88],@（block_struct）mask.*block_struct.data）;
invdct=@（block_struct）T'*block_struct.data*T;
I2=blockproc（B2,[88],invdct）;
figure,imshow（I）,
figure（'Name','mark=2','MenuBar','none'）
imshow（I2）
Undefinedfunctionorvariable'MyImage_2'.
Errorintuxiang（line46）
I=rgb2gray（uint8（MyImage_2））;
DCT（mark=4）
mask=mm（4）;
B2=blockproc（B,[88],@（block_struct）mask.*block_struct.data）;
invdct=@（block_struct）T'*block_struct.data*T;
I2=blockproc（B2,[88],invdct）;
figure（'Name','mark=4','MenuBar','none'）
imshow（I2）
DCT（mark=6）
mask=mm（6）;
B2=blockproc（B,[88],@（block_struct）mask.*block_struct.data）;
invdct=@（block_struct）T'*block_struct.data*T;
I2=blockproc（B2,[88],invdct）;
figure（'Name','mark=6','MenuBar','none'）
imshow（I2）
DCT（mark=8）
mask=mm（8）;
B2=blockproc（B,[88],@（block_struct）mask.*block_struct.data）;
invdct=@（block_struct）T'*block_struct.data*T;
I2=blockproc（B2,[88],invdct）;
figure（'Name','mark=8','MenuBar','none'）
imshow（I2）
四、实验体会
通过本次试验基本掌握了MATLAB的基本应用方法、掌握MATLAB空间变换--图像插值、缩放、旋转、剪切、掌握MATLAB相邻区和块的处理-滑动窗和图像块操作。
受益匪浅、感触良多。
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