数字图像理实验题.docx

数字图像处理实验题下面的题目，如果选，则每个班只允许3个学生选，由班长确定名单，然后将名单交给老师图像直方图分析针对输入的图像，画出图像的直方图，并统计图像的平均值和方差，并探讨其应用图像全局阈值化方法针对输入的图像，分析如何确定一个全局阈值，进行阈值化分割实验图像局部阈值化方法针对输入的图像，适当进行图像分块，探讨局部阈值化方法图像高斯滤波方法针对输入的图像，加入高斯噪声，涉及不同尺度参数的高斯滤波方法图像低通滤波方法针对输入的图像，进行FFT变换，然后在频率域设计低通滤波器，进行低通滤波，然后FFT反变换得到低通滤波图像图像高通滤波方法针对输入的图像，进行FFT变换，然后在频率域设计高通滤波器，进行高通滤波，然后FFT反变换得到高通滤波图像图像带通滤波方法针对输入的图像，进行FFT变换，然后在频率域设计带通滤波器，进行带通滤波，然后FFT反变换得到带通滤波图像图像FFT频谱分析针对输入的图像，进行FFT变换，显示图像FFT频谱，并保留幅度最大的前10%的系数，其余置为0，然后FFT反变换得到滤波图像图像不同尺度的中值滤波方法针对输入的图像，加入不同程度的盐胡椒噪声，设计不同邻域大小的中值滤波算法，进行去除噪声实验图像不同尺度极大、极小及其组合滤波方法针对输入的图像，加入不同程度的盐胡椒噪声，设计不同邻域大小的极大、极小及其组合滤波算法，进行去除噪声实验图像区域增长分割方法针对输入的图像，设计图像区域增长分割算法，进行图象分割实验图像边缘检测方法针对输入的图像，设计不同的边缘检测模板，利用convolution进行图象边缘检测实验图像线性拉伸方法针对输入的图像，设计一个线性拉伸函数，对其进行线性拉伸点运算（例如g(x,y)=a f(x,y)+b）图像非线性拉伸方法针对输入的图像，设计一个非线性拉伸函数，对其进行非线性拉伸点运算（例如g(x,y)=log f(x,y)+10）图像最近邻放大方法针对输入的图像，设计一个最近邻图象放大算法，输出放大图像图像双线性插值放大方法针对输入的图像，设计一个双线性插值放大算法，输出放大图像17 图像混合和图像求差实验针对输入的两幅图像A和B，对图像进行图像混合a*A+(1-a)B，输出混合图象图像求差类似18图像水印实验输入一个图像和一个尺度小的水印图像，对两幅图像求加运算，设置不同的透明度，显示加水印的图像20 图像测量实验输入一幅含有硬币的简单图象，进行图象分割，测量硬币的个数和每个硬币的像素面积20 图像增强实验输入一幅夜间图象，设计一个图象增强方法，进行图象增强实验团队合作题目：细胞分割 该题目可以组成每个班可以组成5个团队，每个团队5人Read the story on the link /steve/2006/06/02/cell-segmentation/Cell segmentation?119Posted by?Steve Eddins,?June 2, 2006Blog reader Ramiro Massol asked for advice on segmenting his cell images, so I gave it a try. Im not a microscopy expert, though, and I invite readers who have better suggestions than mine to add your comments below.Lets take a look first to see what we have. Im going to work with a cropped version of the?original?so that the images arent too big for the layout of this blog.Note: you can download the functions?imcredit?and?imoverlay?from MATLAB Central.I = imread(/images/steve/60/nuclei.png);I_cropped = I(400:900, 465:965);imshow(I_cropped)imcredit(Image courtesy of Dr. Ramiro Massol)Strictly speaking, contrast adjustment isnt usually necessary for segmentation, but it can help the algorithm developer see and understand the image data better. This is a