内容发布更新时间 : 2024/7/2 16:00:40星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

实验1 图像的特性及图像处理初步

1 实验目的

了解MatLab软件/语言学，会使用MatLab的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。使学生初步具备使用该软件处理图像信息的能力，并能够利用该软件完成本课程规定的其他实验和作业。

了解图像的基本特性，以及对图像进行简单运算后其性质的变化，学习对图像进行基本处理并评价处理结果。 2 实验要求

学生应当基本掌握MatLab的操作，掌握MatLab图像处理工具箱中最常用的函数的用法，会用该软件调入/保存图像数据，会利用该软件对图像进行简单的计算，例如四则运算等，并观察运算的结果加深对于象素和数值之间的关系的理解。 3 实验内容与步骤

原始图像(1) 学习MatLab的基本操作 (2) 调入并显示图像 lena.gif lane = imread('lena.gif'); figure;

imshow(lane);

(3) 在图像 lena.gif 和图像的数据上进行加减乘除一个常数观察计算结果

l1 = imadd(lane,100); figure; imshow(l1);

title('加法')

l2 = imsubtract(lane,50); figure; imshow(l2);

title('减法')

l3 = immultiply(lane,0.6);

figure imshow(l3)

title('乘法')

l4 = imdivide(lane,2); figure imshow(l4); title('除法');

加法

从图中可以看出，当加法处理时，图像灰度值增加而变亮，减法时图像灰度值

减小而变暗，由于乘法参数为0.6，相当于减小灰度值；而

(4) 利用 imcrop 函数对图像 lena.gif 的头部进行剪裁，然后显示剪裁的结果

l5 = imcrop(lane,[55,50,180,212]); figure imshow(l5)

title('剪切')

4 思考题/问答题

(1) 简述MatLab软件的特点

1) 高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来； 2) 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；

3) 友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握； 4) 功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。

(2) MatLab软件可以支持那些图像文件格式

答：JPEG,BMP,PCX,TIFF,PNG,GIF,HDF,ICO,CUR,XWD,RAS,PBM,PGM,PPM (3) 说明函数 imread 的用途格式以及各种格式所得到图像的性质

从图像文件中读取数据，调用格式为 A = imread(filename,fmt)， 其作用是将文件名用字符串filename表示的，扩展名用fmt表示的图像文件中的数据读到矩阵A中。如果filename所指的为灰度级图像，则A为一个二维矩阵；如果filename所指的为RGB图像，则A为一个m×n×3的三维矩阵。Filename表示的文件名必须在MATLAB的搜索路径范围内，否则需指出其完整路径。

(4) 为什么用 I = imread(‘lena.tif’) 命令得到的图像 I 不可以进行算术运算 ？

tif文件一般为多帧文件，有点像动画，含有三维信息，而算术运算只针对而且信息的图像。