数字图像处理作业 学院： 专业班级： 姓名： 学号：摘要MATLAB全称是Matrix Laboratory（矩阵实验室），一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。这一特点也就决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成MN样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算，因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。MATLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读、写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。一、MATLAB语言的基本操作MATLAB语言是一种运算纸型的运算语言，其特点就是与平时在运算纸上书写运算的形式相同，这使得它成为一种比较容易掌握的语言；其变量均以矩阵向量形式表示（单独一个数据可以认为是一维向量）；其程序语法类似于C语言，只要有一点C语言基础的人可以很快掌握。针对数字图像处理的需要，可以重点掌握以下几个内容：矩阵、向量的输入和操作（包括如何输入一个矩阵，如何产生一个全零全一的矩阵，如何对一个矩阵的行列元素进行读取、写入）；矩阵与向量的基本运算（包括加、减、点乘等）二、MATLAB中图像文件的读/写（a）imreadimread函数用于读入各种图像文件，其一般的用法为X，MAP=imread( filename, fmt)其中，X为读出的图像数据，MAP为颜色表数据（或称调色板，亦即颜色索引矩阵，对灰度图像和RGB彩色图像，该MAP为空矩阵），fmt为图像的格式（可以缺省），filename为读取的图像文件（可以加上文件的路径）。例：X，MAP=imread(flowers.tif, tif)（b）imwriteimwrite函数用于输出图像，其语法格式为：imwrite(X, MAP, filename, fmt)imwrite(X, MAP, filename, fmt) 按照fmt指定的格式将图像数据矩阵X和调色板MAP写入文件filename。（c）imfinfoimfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，其语法格式为imfinfo(filename, fmt)imfinfo函数返回一个结构info，它反映了该图像的各方面信息，其主要数据包括：文件名（路径）、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时间、文件的大小、文件的长度、每个像素的位数（BitDepth）、图像的类型（ColorType）、颜色表矩阵（Colormap）等等。三、MATLAB中图像文件的显示MATLAB图像处理工具箱提供了imshow函数来显示各种图像，其语法如下：imshow(I, n)或imshow(I_BW)；imshow(X, MAP)；imshow(I_RGB)其中imshow(I, n)用于显示灰度图像，I是图像数据矩阵，n为灰度级数目（n可缺省，缺省值为256）。其它的分别用于显示二值图像、索引色图像和RGB真彩色图像。另外，对RGB彩色图像，还可以用imshow( RGB(:, :, 1) )、imshow( RGB(:, :, 2) )、imshow( RGB(:, :, 3) )分别显示RGB图像的R、G、B三个分量（注意：这样显示出的图像是以各分量值为对应的灰度值所显示的灰度图像）。需要显示多幅图像时，可以使用figure语句，它的功能就是打开一个新的图像显示窗口。也可以使用subplot函数将多幅图像显示在同一个图像显示窗口的不同区域位置。四、图像的旋转在工具箱中的函数imrotate可用上述三种方法对图像进行插值旋转，默认的插值方法也是最邻近插值法。imrotate的语法格式为：B = imrotate(A, angle, method)函数imrotate对图像进行旋转，参数method用于指定插值的方法，可选用的值为nearest（最邻近法），bilinear（双线性插值），bicubic（双三次插值），默认为nearest。一般说来旋转后的图像会比原图大，超出原图部分值为0。五、对比度调整如果原图像f(x, y)的灰度范围是m, M，我们希望对图像的灰度范围进行线性调整，调整后的图像g(x, y)的灰度范围是n, N，那么下述变换：就可以实现这一要求。MATLAB图像处理工具箱中提供的imadjust函数，可以实现上述的线性变换对比度调整。imadjust函数的语法格式为：J = imadjust(I,low_in high_in, low_out high_out)J = imadjust(I, low_in high_in, low_out high_out)返回原图像I经过对比度调整后的新图像J。其中low_in high_in为原图像中要变换的灰度范围，low_out high_out指定了变换后的灰度范围，灰度范围可以用 空矩阵表示默认范围，默认值为0, 1（注意：灰度范围只能在01之间）。代数运算是指对两幅输入图像进行点对点的加、减、乘或除运算而得到输出图像的运算。对于相加和相乘的情形，可能不止有两幅图像参加运算。在一般情况下，输入情况之一可能为常数。四种图像处理代数运算的数学表达式如下：其中A(x,y)和B(x,y)为输入图像，而C(x,y)为输出图像。还可以通过适当的组合形成涉及几幅图像的复合代数运算方程。在MATLAB中，我们可以用函数imread很容易的得到数字图像的图像数据矩阵（即A(x,y)和B(x,y)），有了这些矩阵后我们只要适当地设计代数运算的形式并写出方程，就可以得到一个输出图像的矩阵（即C(x,y)）。图像相加的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值。这点被经常用来有效的降低加性随机噪声的影响。在求平均值的过程中，图像的静止部分不会改变，而对每一幅图像，各不相同的噪声图案则累积很慢。对M幅图像进行平均，使图像中每一点的平方信噪比提高了M倍，幅度信噪比是功率信噪比的平方根，因此达到了提高信噪比降低噪声的作用。六、图像加入噪声本次实验要求完成人为的往一幅图像中加入随机噪声，并通过多次相加求平均的方法降低所加入的噪声对图像的影响。在MATLAB中提供了给图像加入噪声的函数imnoise，imnoise的语法格式为J = imnoise(I, type)J = imnoise(I, type, parameters)其中J = imnoise(I, type)返回对原始图像I添加典型噪声的有噪图像J。参数type和parameters用于确定噪声的类型和相应的参数。下面的命令是对图像eight.tif分别加入高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声，其结果如图所示：例：I = imread(eight.tif);J1 = imnoise(I, gaussian, 0, 0.02);J2 = imnoise(I, salt & pepper, 0.02);J3 = imnoise(I, speckle, 0.02);subplot(2,2,1), imshow(I), title(原图像);subplot(2,2,2), imshow(J1), title(加高斯噪声);subplot(2,2,3), imshow(J2), title(加椒盐噪声);subplot(2,2,4), imshow(J3), title(加乘性噪声);程序：I=imread(E:8.tif);J = imrotate(I, 30, bilinear);imshow(I); title(原图像)figure, imshow(J); title(旋转后的图像)J = imadjust(I, 0.3 0.7, ); %输出灰度范围为默认范围，即为0, 1figure, imshow(J);title(对比度调整)J1 = imnoise(I, gaussian, 0, 0.02);J2 = imnoise(I, salt & pepper, 0.02);J3 = imnoise(I, speckle, 0.02);subplot(2,2,1), imshow(I), title(原图像);subplot(2,2,2), imshow(J1), title(加高斯噪声);subplot(2,2,3), imshow(J2), title(加椒盐噪声);subplot(2,2,4), imshow(J3), title(加乘性噪声);深入贯彻落实科学发展观和党的十七届五中全会，及全国、省、市纪委工作会议精神，坚持以人为本、执政为民理念，坚持标本兼治、综合治理、惩防并举、注重预防的方针，弘扬理论联系实际的马克思主义学风actively carry out the law on civil air defense education, drawn out of the air defense in Pingliang city Building under easy fare, daily special inspection and regulation, overfulfilled the province upper and lower knots of up to 500,000 yuan fee collection tasks. 5, further standardize internal management, improve staff quality. Adhere to the