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数字图像处理实验指导书-终结版

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2

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数字图像处理
实验指导书

电气信息综合实验中心

实验一 数字图像处理系统的安装调试
实验目的:
通过实际操作,掌握MATLAB的安装过程，养成良好的计算机使用、安装习惯.
通过实际操作,了解MATLAB的使用界面、基本的操作使用，并在以后的实验中熟练运用。
实验原理:
MATLAB 语言是由美国MathWorks 公司推出的计算机软件，现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一,它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境,而且还具有可扩展性特征。MathWorks 公司针对不同领域的应用，推出了信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、小波分析、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、优化设计、统计分析、财政金融、样条、通信等30 多个具有专门功能的工具箱，这些工具箱是由该领域内的学术水平较高的专家编写的，无需用户自己编写所用的专业基础程序，可直接对工具箱进行运用。同时,工具箱内的函数源程序也是开放性的，多为M 进行文件,用户可以查看这些文件的代码并进行更改，MALAB 支持用户对其函数二次开发，用户的应用程序也可以作为新的函数添加到相应的工具箱中。MATLAB中的数字图像是以矩阵形式表示的，这意味着MATLAB 强大的矩阵运算能力用于图像处理非常有利，矩阵运算的语法对MATLAB 中的数字图像同样适用.
数字图像处理工具箱函数包括以下15 类：、⑴、图像显示函数；⑵、图像文件输入、输出函数；⑶、图像几何操作函数；⑷、图像像素值及统计函数;⑸、图像分析函数；⑹、图像增强函数；⑺、线性滤波函数；⑻、二维线性滤波器设计函数；⑼、图像变换函数；⑽、图像邻域及块操作函数；⑾、二值图像操作函数；⑿、基于区域的图像处理函数；⒀、颜色图操作函数;⒁、颜色空间转换函数；⒂、图像类型和类型转换函数。MATLAB 图像处理工具箱支持四种图像类型，分别为真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像，由于有的函数对图像类型有限制,这四种类型可以用工具箱的类型转换函数相互转换。MATLAB 可操作的图像文件包括BMP、HDF、JPEG、PCX、TIFF、XWD 等格式.
实验内容:MATLAB操作基础
包括MATLAB的安装及界面使用。
参考资料：

图像处理Matlab的应用实验：
实例：消除rice.png图像中亮度不一致的背景，并使用阈值将修改后的图像转换为二值图像,使用成员标记返回图像中对象的个数以及统计特性。按照如下步骤进行：
1.读取和显示图像
clear；close all
I=imread(’rice.png’);
imshow(I）

2.估计图像背景:
图像中心位置背景亮度强于其他部分亮度，用imopen函数和一个半径为15的圆盘结构元素对输入的图像I进行形态学开操作，去掉那些不完全包括在圆盘中的对象,从而实现对背景亮度的估计。
clear；close all
I=imread('rice。png’)；
imshow（I）
background=imopen（I,strel（'disk’，15))；
imshow(background)
figure,surf(double（background（1:8:end,1:8:end))),zlim(［0，255])；
set(gca,’ydir’，’reverse'）;
显示了背景图（左）和背景表面图（右）

3.从原始图像中减去背景图像（原始图像I减去背景图像得到背景较为一致的图像)：
I2=imsubtract(I，background);
figure，imshow(I2)

4。调节图像的对比度 （图像较暗，可用imadjust函数命令来调节图像的对比度)
I3=imadjust（I2,stretchlim(I2)，[0 1］);
figure，imshow(I3）；

5.使用阈值操作将图像转换为二进制（二值）图像(bw），调用whos命令查看图像的存储信息.
level=graythresh（I3)； % 图像灰度处理
bw=im2bw（I3，level）； % 图像二值化处理
figure,imshow（bw) ％ 显示处理后的图片
whos

显示为：
Name Size Bytes Class
I 256x256 65536 uint8 array
I2 256x256 65536 uint8 array
I3 256x256 65536 uint8 array
background 256x256 65536 uint8 array
bw 256x256 65536 logical array
level 1x1 8 double array
Grand total is 327681 elements using 327688 bytes

6。检查图像中对象个数（bwlabel函数表示了二值图像中的所有相关成分并返回在图像中找到的对象个数）
［labeled，numObjects］=bwlabel(bw,4)；
numObjects
显示为：
numObjects =
101
表示图像中的米粒对象个数是101。
实验二 直方图与灰度变换
实验目的:
本实验通过对实际图像的直方图制作,增强对直方图的概念的理解。
通过对图像的灰度线性变换、二值化处理，加强对灰度线性变换、二值化处理等技术的理解。
实验原理：
灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰,特征更加明显。灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像增强.
实验内容：
1、 灰度直方图
（1） 计算出一幅灰度图像的直方图
clear
close all
I=imread(’camerama。tif’)；
imhist(I）
title(’实验一(1） 直方图'）；
（2） 对灰度图像进行简单的灰度线形变换,
figure
subplot(2，2，1）
imshow(I)；
title('试验2—灰度线性变换'）;
subplot(2，2,2)
histeq(I）；
（3） 看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。
原图像 f（m,n） 的灰度范围 ［a，b］ 线形变换为图像 g(m，n）,灰度范围［a’，b’]
公式： g（m,n）=a'+(b’—a’)* f（m，n） /(b-a)
figure
subplot（2，2,1）
imshow(I）
J=imadjust(I,［0.3,0.7]，［0,1］,1)；
title（’ 实验一（3）用 g(m,n)=a'+(b’-a’）* f(m,n） /（b-a)进行变换 ');
subplot(2,2，2）
imshow(J)
subplot(2，2，3）
imshow(I)
J=imadjust(I，[0.5 0.8],[0，1],1);
subplot（2，2,4)
imshow(J）
（4) 图像二值化 （选取一个域值，(5) 将图像变为黑白图像）
figure
subplot(2，2,1）
imshow（I)
J=find(I<150）;
I(J）=0;
J=find（I>=150）；
I(J）=255；
title(’ 实验一（4）图像二值化 ( 域值为150 ） ')；
subplot（2，2,2)
imshow（I）
clc;
I=imread('camerama.tif'）;
bw=im2bw（I,0。5）；％选取阈值为0。5
figure;
imshow（bw） ％显示二值图象文档为个人收集整理,来源于网络文档为个人收集整理，来源于网络

实验三 模板运算
实验目的：
本实验通过对实际图像的平滑滤波、中值滤波、高通滤波、sobel算子和laplacian算子的处理，加强对图像增强的理解
实验原理：
图像增强是数字图像处理的基本内容之一，包括灰度变换、直方图的均衡化、直方图的规定化、平滑滤波、尖锐化处理等。通过不同的模板处理，可以获得不同的处理结果.
实验内容：
（1)平滑：平滑的目的是模糊和消除噪声.平滑是用低通滤波器来完成，在空域中全是正值.
（2)锐化：锐化的目的是增强被模糊的细节。锐化是用高通滤波器来完成，在空域中,接近原点处为正，在远离原点处为负。
利用模板进行图象增强就是进行模板卷积。
1、 利用二个低通邻域平均模板（3×3和9×9)对一幅图象进行平滑，验证模板尺寸对图象的模糊效果的影响。
2、 利用一个低通模板对一幅有噪图象（GAUSS白噪声）进行滤波，检验两种滤波模板（分别使用一个5×5的线性邻域平均模板和一个非线性模板：3×5中值滤波器)对噪声的滤波效果。
3、 选择一个经过低通滤波器滤波的模糊图象,利用sobel和prewitt水平边缘增强高通滤波器（模板）对其进行高通滤波图象边缘增强,验证模板的滤波效果。
4、 选择一幅灰度图象分别利用 一阶Sobel算子和二阶Laplacian算子对其进行边缘检测，验证检测效果。
实验步骤：
1、利用低通邻域平均模板进行平滑：
I=imread（'cameraman.tif');
subplot(1，3,1）;
imshow（I);
title(’原图’）；
J=fspecial（'average’）；
J1=filter2（J，I）/255;
subplot（1,3，2)；
imshow（J1）;
title（'3＊3滤波')；
K=fspecial（’average’，9）；
K1=filter2(K，I）/255;
subplot（1，3，3）；
imshow(K1)；
title（'9＊9滤波’)；
2、中值滤波和平均滤波
I=imread（’cameraman。tif’）；
J=imnoise(I，’gaussian’,0,0.01）；
subplot（2，2,1);
imshow(I）；
title('原图’);
subplot(2,2，2）;
imshow（J);
title（’noise’);
K=fspecial（'average',5）；
K1=filter2(K,J）/255；
subplot（2,2，3)；
imshow（K1)；
title(’average'）;
L=medfilt2（J，［3 5])；
subplot（2，2,4）；
imshow（L)；
title(’medium’);
3、高通滤波边缘增强
I=imread('cameraman。tif');
subplot（2,2,1)；
imshow(I);
title('original pic’）；
J=fspecial('average',3)；
J1=conv2(I,J)/255;
％J1=filter2(J,I）/255；
subplot（2,2，2）;
imshow(J1);
title（’3＊3lowpass'）;
K=fspecial（'prewitt'）；
K1=filter2（K,J1)*5；
subplot(2,2,3）;
imshow（K1);
title('prewitt')；
L=fspecial（'sobel'）；
L1=filter2（L,J1)＊5；
subplot(2，2，4);
imshow(L1）；
title('sibel'）；
4、边缘检测
分别用sobel和laplacian算子来进行，程序如下：
I=imread（'cameraman。tif’）;
subplot（1，3，1）；
imshow(I）；
title（'original pic'）；
K=fspecial（’laplacian’,0。7）；
K1=filter2(K，I）/100;
subplot（1，3，2）；
imshow（K1);
title（'laplacian’)；
L=fspecial（’sobel')；
L1=filter2（L,I)/200；
subplot(1，3,3)；
imshow（L1)；
title('sibel'）；

实验四 经典边缘检测算子仿真
实验目的:
本实验通过对实际图像的边缘检测算子的处理，加强对图像边缘检测的理解
实验原理:
边缘检测是图像分割的重要手段，其技术可以使用图像尖锐化的手段。
实验内容：
I=imread（’cameraman.tif’）;
imshow（I)
BW1=edge(I，'roberts’）；
figure ，imshow（BW1）
BW2=edge（I，'Prewitt’);
figure ,imshow（BW2)
BW3=edge(I，'sobel')；
figure，imshow（BW3)
BW4=edge(I,’log'）;
figure,imshow(BW4）
BW5=edge（I，'Canny’）;
figure ,imshow（BW5)

实验五 EXPIV教学系统仿真器的安装及CCS的安装调试
实验目的：
通过EXPIV教学系统仿真器的安装及CCS的安装调试，熟悉dsp开发系统的软硬件环境。
实验步骤:
CCS安装在d:\ti\，仿真器的安装必须在同一路径下，其安装文件在d:\数字图像实验\Techusb USB仿真器\usb_setup.exe，安装完成后,设备通电，运行usb20emurst.exe,reset,来检验是否安装正确。
安装正确后,按照文档 《USB仿真器安装与CCS5000设置》 来设置ccs.

将驱动程序装好后运行驱动文件夹中的usb_setup。exe文件,打开之后会出现下面相应的界面

点击“下一步"

选择安装目录，将程序装在C:\ti的目录中，如果CCS不是装在C盘，请得新输入路径,也可以点击“更改…”按钮改变安装目录,然后点击“下一步”。

点击“下一步”

点击“完成”，软件驱动安装完成.

下一步将进行软件设置，先在桌面上打开Setup CCS 2 ('C5000）

进入以下画面，点击右边的“Install a Device Driver”

弹出对话框,在CCS的安装目录中找到drivers找到相应的设备，这里举例54XX系列。

点击“OK”按钮,会发现在中的框中多了“tixds54X”这个设备,然后点击“Add To System"

出现在“Board Properties”对话框

在Board下面的下拉菜单中选择第二项“Auto-generate board data file with extra configuratic”,这里“Configuratic File”变成可见，点击“Browse…”

在CCS目录中的drivers目录中找到Techusb2.cfg这个文件，选中打开，然后点击“Next〉”按钮。出现下面的对话框后，将I/O port 的Value改成0x280。点击“Next〉”

选中”TMS320C5400”点击旁边的“Add Single”按钮,在右边的框中会出现“CPU_1”,点击“Next>"

在“startup GEL”中点击右边的小按钮，

在打开对话框中选择你需要的文件。

完成上面的操作后。出现信息如下

点“File”菜单中的“Save"存盘，然后退出，弹出对话点击是,就会启动CCS软件

实验五 图像的二值化及反色处理
实验目的：
学习灰度图像二值化处理技术，学习灰度图像反色处理技术，学习LCD显示图形的方法。
实验步骤：
正确完成计算机、DSP仿真器和实验箱的连接后，系统上电，跳线J65跳到下面2、3短接。
拨码开关SW2按下面电设置：
SW2
备注
1
2
3
4
码位
ON
ON
ON
ON
LCD工作模式控制，串口模式
开关K9拨到右边，即仿真器选择连接右边的CPU：CPU2；启动CCS2。0，用Project/Open打开“exp12_cpu2"目录下“exp12.pjt”工程文件；双击该工程文件可查看各源程序；并加载“exp12_cpu\debug\exp12。out"；在主程序1cd.c中，在两个“i=0”设置断点；单击“Run”，程序运行到第一个断点处停止.
用View/Graph/Image打开一个图形观察窗口，以观察程序载入的“Lena64.bmp”图像，该图像应保存在“exp12_cpu2”目录中；按下图设置该图像观察窗口，观察变量为64×64的二维数组；可以看到“Lena64.bmp”在CCS环境下的显示图像.
Graph Property Dialog
Display Type
Image
Graph Title
Graphical Display
Color Space
RGB
Interleaved Data Sources
Yes
Start Address
Y
Page
Data
Lines Per Display
64
Pixels Per Line
64
Byte Packing to Fill 32 Bits
No
Bits Per Pixels
8(256 Color Palette)
Palette Option
Gray Scale of 256 Colors
Image Opigin
Bottom Left
Status Bar Display
On
Cursor Mode
No Cursor
单击“Run”,程序运行到第二个断点处停止，这时可以在图形观察窗口中，观察到原图像经过二值化处理后的结果图像。
单击“Run”，程序全速运行，这时可在液晶上，观察到原图像经过二值化处理后的图像和把二值化后的图像反色以后的图像，本程序中，二值化处理阈值设为128。
关闭各窗口，实验结束。