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1、数字图像处理作业：1.数字图像的基本操作联系，如MATLAB读入、显示等2.灰度直方图的使用3.图像增强的练习4.图像的几何变换一．数字图像的基本操作练习1.matlab读入图像1.1函数imreadImread函数可以将指定位置的图像文件读入工作区。对于除索引图像以外的情况，其原型如下。A=imread(FILENAME,FMT);对于索引图像，情况有所不同，此时imread的调用形式如下。[X,MAP]=imread(FILENAME,FMT);1.2函数imwriteInwrite将指定的图像数据写入文件中，通
2、过指定不同的保存文件扩展名可以起到图像格式转换的作用。其调用格式如下。Imwrite(A,FILENAME,FMT);2.matlab图像显示2.1函数imshowImshow函数用于显示工作区或图像文件中的图像，在显示的同时可控制部分效果，常用的调用形式如下。Imshow(I,[lowhigh],param1,value1,param2,value2,...);Imshow(I,MAP);Imshow(filename);二.灰度直方图的使用Matlab中的imhist函数可以进行图像的灰度直方图运算，调用语法如下
3、。imhist（I）；imhist（I，n）；[counts,s]=imhist(...);4.一般直方图下面使用了Matlab中的一张内置示例图片演示灰度直方图的生成与显示，程序如下。I=imread('pout.tif');figure;imshow(I);title('Source');figure;imhist(I);title('Histogram');上述程序的运行结果如图所示。5.归一化直方图在imhist函数的返回值中，counts保存了落入每个区间的像素个数，通过计算counts与图像中像素总数的商
4、可以得到归一化直方图。绘制有32个灰度区间的归一化直方图的Matlab程序如下。I=imread('pout.tif');figure;[M,N]=size(I);[counts,x]=imhist(I,32);counts=counts/M/N;stem(x,counts);三．图像增强的练习：3.1空间域图像增强3.1.1线性平滑滤波器例题：对一个图像进行不同大小模板的均值滤波，并比较结果。I=imread('eight.tif');J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);subplot(
5、2,2,1)imshow(J);title('噪声图像');K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255;K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255;subplot(2,2,2)imshow(K1);title('3x3模板均值滤波');subplot(2,2,3)imshow(K2);title('5x5模板均值滤波');subplot(2,2,4)imshow(K3
6、);title('7x7模板均值滤波');其显示结果如图所示。3.1.2非线性平滑滤波器例题：对一个图像实现不同模板的中值滤波，并比较结果。I=imread('eight.tif');J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);subplot(2,2,1)imshow(J);title('噪声图像');K1=medfilt2(J,[33]);K2=medfilt2(J,[55]);K3=medfilt2(J,[77]);subplot(2,2,2)imshow(K1);title('3x3模板中值
7、滤波');subplot(2,2,3)imshow(K2);title('5x5模板中值滤波');subplot(2,2,4)imshow(K3);title('7x7模板中值滤波');其显示结果如图所示。3.1.3线性锐化滤波器例题：对图像pout.tif进行线性高通滤波。I=imread('pout.tif');h=fspecial('laplacian');I2=filter2(h,I);subplot(1,2,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(1,2,2);imshow(I
8、2);title('滤波后图像');其显示结果如图所示。3.1.4非线性锐化滤波器例题：sobel算子，prewitt算子，log算子对图像滤波。I=imread('cameraman.tif');subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');h1=fspecial('sobel');I1=filter2(h1,
