数字图像处理研究生期末作业

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1、2015年在职研究生专业期末考试试题(开卷)姓名:学号:一、自己拍摄的图像完成以下作业(用Matlab语言完成)1、打开一个BMP文件2、将其局部区域的灰度值进行改变3、另存为一个新的BMP文件原图像:zuoye1=imread('Hist1.bmp');[m,n]=size(zuoye1);f=zuoye1(50:200,500:1000);zuoye2=imadjust(f,[0.50.75],[01],5);zuoye=zuoye1;zuoye(50:200,500:1000)=zuoye2;imshow(zuoye1);figure,imshow(zuo

2、ye)新图像:1、Matlab编程实现图像傅立叶高通、低通滤波,给出算法原理及实验结果。高通滤波:I=imread('Hist1.bmp');F=rgb2gray(I);figure,imshow(I);title('原图像');F=fftshift(fft2(I));[f,h]=size(F);f0=round(f/2);h0=round(h/2);d=10;p=0.2;q=0.5;fori=1:fforj=1:hdistance=sqrt((i-f0)^2+(j-h0)^2);ifdistance<=dH=0;elseH=1;end;F(i,j)=(p+q*

3、H)*F(i,j);end;end;F=uint8(real(ifft2(ifftshift(F))));figure(2);imshow(F);title('高通滤波所得图像');低通滤波:I=imread('Hist1.bmp');F=rgb2gray(I);figure,imshow(I);title('原图像');F=fftshift(fft2(I));[f,h]=size(F);f0=round(f/2);h0=round(h/2);d=10;fori=1:fforj=1:hdistance=sqrt((i-f0)^2+(j-h0)^2);ifdist

4、ance<=dH=1;elseH=0;end;F(i,j)=H*F(i,j);end;end;F=uint8(real(ifft2(ifftshift(F))));figure(2);imshow(F);title('低通滤波所得图像');1、找一幅曝光不足的灰度或彩色图像,用Matlab按照直方图均衡化的方法进行处理。HD=imread('DCL.BMP');imshow(HD)title('输入的彩色BMP图像')imwrite(rgb2gray(HD),'HDTX.bmp');HD=rgb2gray(HD);figure,imshow(HD)title('

5、灰度化后的图像')[m,n]=size(HD);GP=zeros(1,256);fork=0:255GP(k+1)=length(find(HD==k))/(m*n);endfigure,bar(0:255,GP,'g')title('原图像直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')S1=zeros(1,256);fori=1:256forj=1:iS1(i)=GP(j)+S1(i);endendS2=round(S1*256);fori=1:256GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));endfigure,bar(0:2

6、55,GPeq,'b')title('均衡化后的直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')figure,plot(0:255,S2,'r')legend('灰度变化曲线')xlabel('原图像灰度级')ylabel('均衡化后灰度级')PA=HD;fori=0:255PA(find(HD==i))=S2(i+1);endfigure,imshow(PA)title('均衡化后图像')imwrite(PA,'JHCLTX.bmp');1、用Matlab打开一幅图像,添加椒盐、高斯噪声,然后使用邻域平均法、中值滤波法进行平滑。原图像:添加椒盐

7、噪声:①邻域平均法处理I0=imread('Hist2.bmp');I=rgb2gray(I0);J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);figure,imshow(J);title('添加椒盐噪声后图像');K1=filter2(fspecial('average',7),J);K2=filter2(fspecial('average',9),J);figure,imshow(uint8(K1));title('邻域平均法处理后图像');②中值滤波法处理I0=imread('Hist2.bmp');I=rgb2gray(I0)J=imn

8、oise(I,'salt

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