图像灰度变换报告 一.实验目的 1.学会使用Matlab ; 2.学会用Matlab 软件对图像进行灰度变换,观察采用各种不同灰度变换发法对最终图像效果的影响; 二.实验内容 1.熟悉Matlab 中的一些常用处理函数 读取图像:img=imread('filename'); //支持TIF,JPEG,GIF,BMP,PNG 等文件格式。 显示图像:imshow(img,G); //G 表示显示该图像的灰度级数,如省略则默认为256。 保存图片:imwrite(img,'filename'); //不支持GIF 格式,其他与imread 相同。 亮度变换:imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in 至high_in 之间的值映射到low_out 至high_out 之 间,low_in 以下及high_in 以上归零。 绘制直方图:imhist(img); 直方图均衡化:histeq(img,newlevel); //newlevel 表示输出图像指定的灰度级数。 2.获取实验用图像:rice.jpg. 使用imread 函数将图像读入Matlab 。 3 .产生灰度变换函数T1,使得: 0.3r r < 0.35 s = 0.105 + 2.6333(r – 0.35) 0.35 ≤ r ≤ 0.65 1 + 0.3(r – 1) r > 0.65 用T1对原图像rice.jpg 进行处理,使用imwrite 函数保存处理后的新图像。 4.产生灰度变换函数T2,使得: s = 5.用T2imwrite 保存处理后的新图像。 6.分别用 s = r 0.6; s = r 0.4; s = r 0.3 对kids.tiff 图像进行处理。为简便起见,使用Matlab 中的imadjust 函数,最后用imwrite 保存处理后的新图像。 7.对circuit.jpg 图像实施反变换(Negative Transformation )。s =1-r; 使
实验一灰度图像直方图统计 一、实验目的 掌握灰度图像直方图的概念和计算方法,了解直方图的作用和用途。提高学生编程能力,巩固所学知识。 二、实验内容和要求 (1)用Photoshop显示、了解图像平均明暗度和对比度等信息; (2)用MatLab读取和显示一幅灰度图像; (3)用MatLab编写直方图统计的程序。 三、实验步骤 1. 使用Photoshop显示直方图: 1)点击文件→打开,打开一幅图像; 2)对图像做增强处理,例如选择图像→调整→自动对比度对图像进行灰度拉伸,观察图像进行对比度增强前后的视觉变化。 3)利用统计灰度图像直方图的程序分别针对灰度拉伸前后的灰度图像绘制其灰度直方图,观察其前后的直方图变化。 2.用MatLab读取和显示一幅灰度图像; 3. 绘制图像的灰度直方图; function Display_Histogram()
Input=imread('timg.jpg'); figure(100); imshow(uint8(Input)); title('原始图像'); Input_Image=rgb2gray(Input); figure(200); imshow(uint8(Input_Image)); title('灰度图像'); sum=0; His_Image=zeros(1,256); [m,n]=size(Input_Image); for k=0:255 for I=1:m for j=1:n if Input_Image(I,j)==k His_Image(k+1)=His_Image(k+1)+1; end end end end figure(300); plot(His_Image); title('图像的灰度直方图'); 4.显示图像的灰度直方图。
#include "stdafx.h" #include "mymfc.h" #include "mymfcDlg.h" #include "afxdialogex.h" #include
CmymfcDlg::CmymfcDlg(CWnd* pParent /*=NULL*/) : CDialogEx(CmymfcDlg::IDD, pParent) , TheImage(NULL) , rePath(_T("")) { m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME); } void CmymfcDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX) { CDialogEx::DoDataExchange(pDX); } BEGIN_MESSAGE_MAP(CmymfcDlg, CDialogEx) ON_WM_SYSCOMMAND() ON_WM_PAINT() ON_WM_QUERYDRAGICON() ON_BN_CLICKED(IDC_ReadImg, &CmymfcDlg::OnBnClickedReadimg) ON_BN_CLICKED(IDC_EdgeDetect, &CmymfcDlg::OnBnClickedEdgedetect) ON_BN_CLICKED(IDC_Refresh, &CmymfcDlg::OnBnClickedRefresh) ON_BN_CLICKED(IDC_GrayProcess, &CmymfcDlg::OnBnClickedGrayprocess) ON_BN_CLICKED(IDC_Sobel, &CmymfcDlg::OnBnClickedSobel) ON_BN_CLICKED(IDC_Laplace, &CmymfcDlg::OnBnClickedLaplace) ON_BN_CLICKED(IDC_FFT2, &CmymfcDlg::OnBnClickedFft2) ON_BN_CLICKED(IDC_CImage, &CmymfcDlg::OnBnClickedCimage) ON_BN_CLICKED(IDC_Mirror, &CmymfcDlg::OnBnClickedMirror) ON_BN_CLICKED(IDC_CColor, &CmymfcDlg::OnBnClickedCcolor) ON_BN_CLICKED(IDC_MedianBlur, &CmymfcDlg::OnBnClickedMedianblur) ON_BN_CLICKED(IDC_Gaussian, &CmymfcDlg::OnBnClickedGaussian) ON_BN_CLICKED(IDC_BothSide, &CmymfcDlg::OnBnClickedBothside) ON_BN_CLICKED(IDC_Equally, &CmymfcDlg::OnBnClickedEqually) ON_BN_CLICKED(IDC_Corrosion, &CmymfcDlg::OnBnClickedCorrosion) ON_BN_CLICKED(IDC_Dilate, &CmymfcDlg::OnBnClickedDilate) END_MESSAGE_MAP() // CmymfcDlg 消息处理程序 BOOL CmymfcDlg::OnInitDialog() { CDialogEx::OnInitDialog();
第一章绪论 1.1图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域,他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式,通过对齐一系 列空间重叠的图像,构成一个无缝的、高清晰的图像,它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学,主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展,它使基于图像的绘制( IBR )成为结合两个互补领域 ――计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点,在计算机视觉领域中,图像拼接成为对可视化 场景描述(Visual Seene Representaions)的主要研究方法:在计算机形学中,现实世界的图像过去一直用于环境贴图,即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图,图像拼接可以 使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中,无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片,更不用说360度的环形图片了。但是在实际应用中,很 多时候需要将360度所拍摄的很多张图片合成一张图片,从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术,在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后,就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360度景物的多幅图像进行拼接,从而实时地得到 超大视角甚至是360度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中,单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要,并且单目 视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术,拼接机器人双 目采集的图像,可以增大机器人的视野,给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中,人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360度全景图像,用来虚拟实际场景。 这种基于全景图的虚拟现实系统,通过全景图的深度信息抽取,恢复场景的三维信息,进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视,同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四 周时看到的情形。在医学图像处理方面,显微镜或超声波的视野较小,医师无法通过一幅图 像进行诊视,同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中,利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较,也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像,作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出,图像拼接技术的应用前景十分广阔,深入研究图像拼接技术有着很重 要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一,国内外研究人员也提出了很多拼接算 法。图像拼接的质量,主要依赖图像的配准程度,因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔,一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型: (1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发,对 待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法 计算其灰度值的差异,对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度,由此得到待
附录1 课程实验报告格式 每个实验项目包括:1)设计思路,2)程序代码,3)实验结果,4)实验中出现的问题及解决方法。 实验一:直方图灰度变换 A:读入灰度图像‘debye1.tif’,采用交互式操作,用improfile绘制一条线段的灰度值。 imread('rice.tif'); imshow('rice.tif'),title('rice.tif'); improfile,title('主对角线上灰度值')
B:读入RGB图像‘flowers.tif’,显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的分布imread('flowers.tif'); imshow('flowers.tif'),title('flowers.tif'); improfile,title('主对角线红绿蓝分量') C:图像灰度变化 f=imread('rice.png'); imhist(f,256); %显示其直方图 g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]); %灰度转换,实现明暗转换(负片图像) figure,imshow(g1)%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1] g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]); figure,imshow(g2) 图像灰度变换处理实例: g=imread('me.jpg'); imshow(g),title('原始图片'); h=log(1+double(g)); %对输入图像对数映射变换 h=mat2gray(h); %将矩阵h转换为灰度图片
h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图 imshow(h),title('转换后的8位图'); 运行后的结果: 实验二:直方图变换 A:直方图显示 I=imread('cameraman.tif'); %读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题运行结果如下:
目录 1 梯度、边缘和角点 1.1 Sobel 1.2 Laplace 1.3 Canny 1.4 PreCornerDetect 1.5 CornerEigenValsAndVecs 1.6 CornerMinEigenVal 1.7 CornerHarris 1.8 FindCornerSubPix 1.9 GoodFeaturesToTrack 2 采样、插值和几何变换 2.1 InitLineIterator 2.2 SampleLine 2.3 GetRectSubPix 2.4 GetQuadrangleSubPix 2.5 Resize 2.6 WarpAffine 2.7 GetAffineTransform 2.8 2DRotationMatrix 2.9 WarpPerspective 2.10 WarpPerspectiveQMatrix 2.11 GetPerspectiveTransform 2.12 Remap 2.13 LogPolar 3 形态学操作 3.1 CreateStructuringElementEx 3.2 ReleaseStructuringElement 3.3 Erode 3.4 Dilate 3.5 MorphologyEx 4 滤波器与色彩空间变换 4.1 Smooth 4.2 Filter2D 4.3 CopyMakeBorder 4.4 Integral 4.5 CvtColor 4.6 Threshold 4.7 AdaptiveThreshold 5 金字塔及其应用 5.1 PyrDown 5.2 PyrUp 6 连接部件 6.1 CvConnectedComp