1. 用matlab語言完成如下實驗：
1） 開啟乙個bmp檔案
2） 將其區域性區域的灰度值進行改變
3） 另存為乙個新的bmp檔案
pic1=imread('');
[m,n]=size(pic1);
f=pic1(50:300,50:300);
pic2=imadjust(f,[0.5 0.75],);
pic3=pic1;
pic3(50:300,50:300)=pic2;
imshow(pic1),figure,imshow(pic3)
（1）原影象
（2）區域性灰度改變後的影象
2. matlab程式設計實現影象傅利葉高通、低通濾波，給出演算法原理及實現結果。
原影象（1） 高通濾波
i=imread('');
i=rgb2gray(i);
figure(1),imshow(i);
title('原影象');
s=fftshift(fft2(i));
[a,b]=size(s);
a0=round(a/2);
b0=round(b/2);
d=10;
p=0.2;q=0.5;
for i=1:a
for j=1:b
distance=sqrt((i-a0)^2+(j-b0)^2);
if distance<=d h=0;
else h=1;
end;
s(i,j)=(p+q*h)*s(i,j);
end;
end;
s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s))));
figure(2);
imshow(s);title('高通濾波所得影象');
（2） 低通濾波
i=imread('');
i=rgb2gray(i);
figure(1),imshow(i);
title('原影象');
s=fftshift(fft2(i));
[a,b]=size(s);
a0=round(a/2);
b0=round(b/2);
d=10;
for i=1:a
for j=1:b
distance=sqrt((i-a0)^2+(j-b0)^2);
if distance<=d h=1;
else h=0;
end;
s(i,j)=h*s(i,j);
end;
end;
s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s))));
figure(2);
imshow(s);
title('低通濾波所得影象');
3. 找一幅**不足的灰度（或彩色）影象，用matlab按照直方圖均衡化的方法進行處理。
clear all
%一，影象的預處理，讀入彩色影象將其灰度化
ps=imread(''); %讀入bmp彩色影象檔案
imshow(ps) %顯示出來 figure no 1
title('輸入的彩色bmp影象')
imwrite(rgb2gray(ps),'');%將彩色**灰度化並儲存
ps=rgb2gray(ps);%灰度化後的資料存入陣列
figure,imshow(ps)%顯示灰度化後的影象，也是均衡化前的樣品figure no 2
title('灰度化後的影象')
%二，繪製直方圖
[m,n]=size(ps); %測量影象尺寸引數
gp=zeros(1,256);%預建立存放灰度出現概率的向量
for k=0:255
gp(k+1)=length(find(ps==k))/(m*n);%計算每級灰度出現的概率，將其存入gp中相應位置
endfigure,bar(0:255,gp,'g繪製直方圖 figure no 3
title('原影象直方圖')
xlabel('灰度值')
ylabel('出現概率')
%三，直方圖均衡化
s1=zeros(1,256);
for i=1:256
for j=1:i
s1(i)=gp(j)+s1(i);%計算sk
endend
s2=round(s1*256); %將sk歸到相近級的灰度
for i=1:256
gpeq(i)=sum(gp(find(s2==i))); %計算現有每個灰度級出現的概率
figure,bar(0:255,gpeq,'b') %顯示均衡化後的直方圖 figure no 4
title('均衡化後的直方圖')
xlabel('灰度值')
ylabel('出現概率')
figure,plot(0:255,s2,'r') %顯示灰度變化曲線 figure no 5
legend('灰度變化曲線')
xlabel('原影象灰度級')
ylabel('均衡化後灰度級')
%四，影象均衡化
pa=ps;
for i=0:255
pa(find(ps==i))=s2(i+1);%將各個畫素歸一化後的灰度值賦給這個畫素
endfigure,imshow(pa顯示均衡化後的影象 figure no 6
title('均衡化後影象')
imwrite(pa,'');
（1） 輸入的彩色bmp影象
（2） 均衡化後的bmp影象
4. 用matlab開啟一幅影象，新增椒鹽、高斯雜訊，然後使用鄰域平均法、中值濾波法進行平滑。（4種結果，比較哪種方法適合濾除哪種雜訊）
（1） 新增椒鹽雜訊的影象
（2） 採用鄰域平均法處理
i0=imread('');
i=rgb2gray(i0);
j=imnoise(i,'salt & pepper',0.02);
k1=filter2(fspecial('**erage',7),j);
k2=filter2(fspecial('**erage',9),j);
figure,imshow(uint8(k1));title('7x7');
（3） 採用中值濾波法處理
i0=imread('');
i=rgb2gray(i0)
j=imnoise(i,'salt & pepper',0.02);
k=medfilt2(j,[7 7]);
figure,imshow(k);title('7x7');
（4） 新增高斯雜訊的影象
（5） 採用鄰域平均法處理
i0=imread('');
i=rgb2gray(i0);
j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02)
k=filter2(fspecial('**erage',7),j);
figure,imshow(uint8(k));title('7x7');
（6） 採用中值濾波法處理後的影象
i0=imread('');
i=rgb2gray(i0)
j=imnoise(i,'gaussian',0.02);
k=medfilt2(j,[7 7]);
figure,imshow(k);title('7x7');
對含有同一種雜訊型別的不同影象採用2種濾波方法進行分析可知：原始影象經過鄰域平均法濾波處理後，雜訊得到了抑制，但也使影象邊緣變得模糊；中值濾波方法運算簡單，易於實現，能較好地保護影象邊界，但有時會失掉影象中的細線和小塊的目標區域。對含有不同雜訊型別的同一影象採用這2種濾波方法進行處理後，分析可知：
鄰域平均濾波方法對高斯雜訊有較強的抑制效果，對椒鹽雜訊抑制效果不明顯；中值濾波方法對高斯雜訊的抑制效果不明顯，對去除椒鹽雜訊效果明顯。
5. 用matlab開啟一幅影象，利用roberts梯度法、sobel運算元和拉普拉斯運算元進行銳化，並比較結果。
（1） roberts梯度法
i=imread('');
[h,w]=size(i);
m=double(i);
j=m;
for i=1:h-1
for j=1:w-1
j(i,j)=abs(m(i,j)-m(i+1,j+1))+abs(m(i+1,j)-m(i,j+1));
end;
end;
figure ;imshow(i);title('原圖');
figure ;imshow(uint8(j));title('roberts處理後');
（2） sobel運算元
i=imread('');
[h,w]=size(i);
m=double(i);
j=m;
for i=2:h-1
forj=2:w-1 j(i,j)=abs(m(i-1,j+1)-m(i-1,j-1)+2*m(i,j+1)-2*m(i,j-1)+m(i+1,j+1)-m(i+1,j-1))+abs(m(i-1,j-1)-m(i+1,j-1)+2*m(i-1,j)-2*m(i+1,j)+m(i-1,j+1)-m(i+1,j+1));
end;
end;
figure ;imshow(i);title('原圖');
figure ;imshow(uint8(j));title('sobel 處理後');
（3） 拉普拉斯運算元
i=imread('');
[h,w]=size(i);
m=double(i);
j=m;
for i=2:h-1
for j=2:w-1
j(i,j)=4*m(i,j)-[m(i+1,j)+m(i-1,j)+m(i,j+1)+m(i,j-1)];
end;
end;
figure ;imshow(i);title('原圖');
figure ;imshow(uint8(j));title('銳化處理後的圖');
銳化的實質是：銳化影象g(m,n) = 原影象f(m,n) + 加重的邊緣（α*微分）由實驗效果對比圖可以看出sobel運算元處理影象後使邊緣有一定的模糊。laplacian檢測模板的特點是各向同性，對孤立點及線端的檢測效果好，但邊緣方向資訊丟失，對雜訊敏感，整體檢測效果不如roberts梯度運算元。
數字影象處理實驗
數字影象處理數學方法 實驗指導 實驗目的和任務 通過實驗對數字影象的基本理論和基本運算 影象空域變換和頻域變換 影象增強等基本處理方法有更深入的理解。實驗要求 獨立完成各項實驗內容 記錄每一項實驗內容實現的步驟 列印輸出相應實驗中的原始影象和實驗生成影象 獨立撰寫實驗報告。實驗環境 計算機機房 實驗...
數字影象處理大綱
一 理論課程主要內容及學時安排 32學時 第一章緒論 2學時 1 數字影象處理的發展 2 數字影象處理的主要研究內容 3 數字影象處理的基本步驟 4 影象處理系統的組成 第二章數字影象基礎 4學時 1 視覺感知要素 2 影象的取樣和量化 3 畫素間的基本關係 4 數字影象處理中的基本數 算 第三章灰...
《數字影象處理A》試卷
裝訂線課程 數字影象處理a 班級姓名學號 密封線安徽工業大學試題紙 一 題號得分一二 三四五六 七 十 十一十二 十三十四 十五十六 十七十八 十九二十 總分2009 20010學年第一學期 數字影象處理a 補考試卷一 填空題 30分 1 windows bmp檔案其行 line 與寬 width ...