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1、数字图像处理实验报告实验1离散图像的傅立叶变换1.实验目的：1)计算离散图像的傅立叶变换；2)掌握图像的傅立叶频谱图及离散傅立叶变换性质。2.实验原理：二维傅立叶变换的Matlab实现，是利用图像处理软件对给出的图像进行傅立叶变换处理。在Matlab中，函数fft2表示二维傅立叶变换，函数ifft2则表示二维傅立叶反变换。3.实验内容及步骤：(1)利用Matlab图像处理软件进行离散图像傅立叶变换，如给出一幅图像（w01.tif），其傅立叶变换程序如下：i=imread('w01.tif');%装入原始图像
2、figure(1);imshow(i);%显示原始图像colorbar;j=fft2(i);%进行傅立叶变换k=fftshift(j);figure(2);l=log(abs(k));imshow(l,[]);%显示傅立叶变换图像colorbar4.实验结果：1.分析图像的傅立叶频谱图；2.自行设计一幅图像，验证离散傅立叶变换的性质，如：频谱图中高频分量迅速衰减，可分离性，平移，周期性与共轭对称性，旋转、线性和比例性，平均值。下图是X，Y平移后傅立叶图。a=zeros(1000);%设计一幅图像fori=4
3、00:1:600;forj=450:1:550;a(j,i)=1;endendfigure(1)subplot(3,2,1);imshow(a);b=fft2(a);%对图像进行傅里叶变换k=fftshift(b);l=log(abs(k));subplot(3,2,2);imshow(l,[]);c=zeros(1000);%对图像进行X方向平移fori=700:1:900;forj=450:1:550;c(j,i)=1;endendsubplot(3,2,3);imshow(c);d=fft2(c);%
4、对图像进行傅里叶变换m=fftshift(d);l=log(abs(m));subplot(3,2,4);imshow(l,[]);e=zeros(1000);%对图像进行Y方向平移fori=400:1:600;forj=750:1:850;e(j,i)=1;endendsubplot(3,2,5);imshow(e);f=fft2(e);k=fftshift(f);l=log(abs(k));subplot(3,2,6);imshow(l,[]);1.实验结果：2.思考题：描述空间频率的概念：答：以空间频
5、率(即波数)为自变量描述图像的特征,可以将一幅图像元值在空间上的变化分解为具有不同振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加,图像中各种空间频率成分的组成和分布称为空间频谱。这种对图像的空间频率特征进行分解、处理和分析称为空间频率域处理或波数域处理。和时间域与频率域可互相转换相似,空间域与空间频率域也可互相转换。实验2修改直方图图像增强1.实验目的：（1）掌握图像的直方图，图像的对比度；（2）掌握图像的直方图均衡化增强。2.实验原理：图像增强的Matlab实现，是利用图像处理软件对给出的图像进行处理。在Mat
6、lab中，imhist()函数计算并产生图像的直方图，imadjust()函数可以实现图像线性变换对比度增强；histeq()函数是计算图像的直方图均化的函数。3.实验内容及步骤：(1)读入一幅图像，使用imhist()函数产生图像的直方图，分析它的直方图分布及反映图像的特点；(2)读入一幅图像，使用imadjust()函数产生图像的对比度图，并使用imhist()函数产生两个图像的直方图，分析图像对比度变化后的效果；(3)读入一幅图像，使用histeq()函数均衡化图像，分析变化后图像的效果。4.实验报告
7、：整理程序、数据，分析实验结果。（1）imhist()函数：程序:clc;clearall;closeall;a=imread('w01.tif');figure(1);imshow(a);colorbar;imhist(a);结果如图：w01.tif的直方图1分析发现直方图所反映的灰度分布在50左右处量最大，对应0.2左右点。与图像中黑色头发部分对应。（1）imajust()函数：histeq()函数：程序：a=imread('w01.tif');figure(1);subplot(3,2,1);imsh
8、ow(a);title('原图');subplot(3,2,2);imhist(a);title('直方图');subplot(3,2,3);b=imadjust(a);imshow(b);title('imjust后')subplot(3,2,4);imhist(b);title('直方图')c=histeq(a);subplot(3,2,5);imshow(c);title('histep后')subplot
