图像处理计算机作业.doc

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图像处理计算机作业

第一章 上机作业 使用函数读取图像lena512_gray.bmp,存取到矩阵中 clear; A=imread(lena512_gray.bmp); B=imread(lena512_color.bmp); C=rgb2gray(B); figure(1);subplot(1,2,1);imshow(A);title(读取灰度图像);subplot(1,2,2);imshow(B);title(读取彩色图像); figure(2);subplot(1,2,1);imshow(B);title(原彩色图像);subplot(1,2,2);imshow(C);title(把彩色图像转换为灰度图像); for i=1:256 for j=1:256 D(i,j)=A(i,j); end end figure(3);subplot(1,2,1);imshow(A);title(显示原图像);subplot(1,2,2);imshow(D);title(显示图像的局域部分); ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 第二章 计算机作业 图像的采样 %下采样 A=imread(barb1.bmp); [m,n]=size(A); B=zeros(m/2,n); for i=1:m/2 B(i,1:end)=A(2*i,1:end); end C=zeros(m/2,n/2); for j=1:n/2 C(1:end,j)= uint8(B(1:end,2*j)); end D = uint8(C); imshow(D); %下采样 A=imread(barb1.bmp); [m,n]=size(A); B=zeros(m/2,n); for i=1:m/2 B(i,1:end)=A(2*i,1:end); end C=zeros(m/2,n/2); for j=1:n/2 C(1:end,j)= uint8(B(1:end,2*j)); end D = uint8(C); subplot(1,2,1); imshow(D); %上采样 [m,n]=size(D); F=zeros(2*m,n); for i=1:2*m-1 F(i,1:end)=D(floor(i/2)+1,1:end); end G=zeros(2*m,2*n); for j=1:2*n-1 G(1:end,j)= uint8(F(1:end,floor(j/2)+1)); end E = uint8(G); subplot(1,2,2); imshow(E); B=imresize(A,[row/2,column/2]); imshow(B); A=imread(barb1.bmp); [row,column]=size(A); B=imresize(A,[row/2,column/2]); imshow(B); (2) G=im2bw(A,0.4); imshow(G); G=im2bw(A,0.48); imshow(G); G=im2bw(A,0.5); imshow(G); G=im2bw(A,0.55); imshow(G); 对比可知 阈值设置在0.48左右比较合适。 (3) A=imread(barb2.bmp); noise=uint8(randn(size(A))); B=A+noise; imshow(B); 第三章 上机作业 (1) 图像的直方图 I=imread(malight.bmp); m1=zeros(1,256); [m,n]=size(I); for i=1:256 for j=1:256 m1(I(i,j))=m1(I(i,j))+1; end end x=1:256; y=m1; subplot(1,2,1); imshow(I); title(原图像); subplot(1,2,2); bar(x,y,g); title(直方图); 调用imhist的效果更好一些。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 图像的直方图均衡 I=imread(malight.bmp); m1=zeros(1,256); [m,n]=size(I); for i=1:256 for j=1:256 m1(I(i,j))=m1(I(i,j))+1; end end m2=zeros(1,256); for i=1

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