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1、合肥工业大学数字图象处理实验（刘强）第一章MATLAB简介及图像基本运算1．编写程序add.m，subtract.m,immultiply.m文件分别实现两幅图像的加，减、乘2.从矩阵的角度编写程序实现图像的加法运算得到混合图像，然后将混合图像与背景图像做减法运算。3.编写程序实现图像的局部显示4.使用subplot函数实现多图像的显示i=imread('图片3.png');%改成你的图片注意这两张图片的大小要一致，否则会出现X与Y不一样的错误j=imread('图片3.png');%改成你的图片k1=imadd(i,j
2、);subplot(2,2,1),imshow(k1),title('加法运算');k2=imsubtract(i,j);subplot(2,2,2),imshow(k2),title('减法运算');k3=immultiply(i,j);subplot(2,2,3),imshow(k3),title('乘法运算');B=zeros(300,300);B(40:200,40:200)=1;k4=imsubtract(k1,j);subplot(2,2,4),imshow(k4),title('先加后减')B1=uint8
3、(B);k5=immultiply(k4,B1);figure,imshow(k5),title('局部显示')生成图像实验二图像变换1.选取一幅图像，编程并实现图像的频率位移，移到窗口中央。选取一幅图像，进行离散傅里叶变换，再对其进行一定角度的旋转，进行离散傅里叶变换。I=zeros(256,256);I(88:168,124:132)=1;%产生图像256*256的图像J=fft2(I);F=abs(J);J1=fftshift(F);subplot(2,2,1),imshow(J1,[550]),title('将原
4、始图形放在中央');%对原始图像进行旋转J=imrotate(I,90,'bilinear','crop');subplot(2,2,2),imshow(J),title('原始图像旋转90度');%求旋转后图像的傅里叶频谱J1=fft2(J);F=abs(J1);J2=fftshift(F);subplot(2,2,3),imshow(J2,[550]),title('旋转90度后的频谱图')生成图像2.对图像进行离散余弦变换，观察其余弦变换系数及余弦反变换后恢复图像。第三章图像的灰度运算1.对一灰度图像，通过选择不同
5、的灰度级变换函数s=T(r)实现图像的灰度范围线性扩展和非线性扩展，以及图像的灰度倒置和二值化。I=imread('图片3.png');figure;subplot(2,3,1);imshow(I);title('原图');J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]);%设置灰度变换的范围subplot(2,3,2);imshow(J);title('线性扩展');I1=double(I);%将图像转换为double类型I2=I1/255;%归一化此图像C=2;K=C*log(1+I2);%求图像的
6、对数变换subplot(2,3,3);imshow(K);title('非线性扩展');M=im2bw(I,0.5);M=~M;%M=255-I;%将此图像取反%Figuresubplot(2,3,4);imshow(M);title('灰度倒置');N1=im2bw(I,0.4);%将此图像二值化，阈值为0.4N2=im2bw(I,0.7);%将此图像二值化，阈值为0.7subplot(2,3,5);imshow(N1);title('二值化阈值0.4');subplot(2,3,6);imshow(N2);title
7、('二值化阈值0.7');生成图像第四章图像增强1.选取一幅图像，加入椒盐噪声，分别用均值滤波和中值滤波进行平滑处理，比较滤波效果I=imread('图片3.png');J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%添加椒盐噪声ave1=fspecial('average',3);%产生3×3的均值模版%ave2=fspecial('average',5);%产生5×5的均值模版K=filter2(ave1,J)/255;%均值滤波3×3%M=medfilt2(J,[33]);%中值滤波3×3模板N=
8、medfilt2(J,[44]);%中值滤波4×4模板subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');subplot(2,2,2),imshow(J),title('加椒盐噪声');subplot(2,2,3),imshow(K),title('均值滤波图像');subplot(2,2,
