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    实验一 MATLAB 图像处理基础

    MATLAB 具有强大的图像处理工具箱,有助于人们更好的理解各种图像处理算法,通 过调用工具箱中的函数,可以减少编程的复杂性,简化编程。本次实验主要掌握 MATLAB中的一些基本图像操作函数,包括图像的输入、显示、查看图像属性、改变大小、获取图像的统计信息、保存、多波段图像读写等功能,并进行简单的图像处理编程操作。
    

    一、实验目的

    1.进一步巩固对Matlab开发环境的认识;
    2.理解图像处理相关函数,掌握其用法;
    3.理解掌握文件操作函数;
    4.掌握matlab的帮助命令,学会使用matlab的帮助功能;
    5.掌握matlab程序设计基本方法,通过编程实现简单的图像处理操作。

    二、实验基础

    1.图像处理相关函数
    Matlab提供了多种图像处理函数,表1列出一些函数及其功能。

    imread
    读取图像
    imshow
    图像显示
    imwrite
    保存图像
    colorbar
    显示颜色条
    imfinfo
    获取图像信息
    subimage
    显示图像
    imresize
    改变图像尺寸
    imcrop
    剪切图像
    imrotate
    图像缩放
    imhist
    显示图像直方图
    mean
    计算图像均值
    warp
    纹理映射
    std2
    计算图像标准差
    multibandread
    读多波段二进制图像
    corr2
    计算相关系数
    multibandwrite
    写多波段二进制图像

    2.文件操作函数
    fopen
    打开文件
    fread
    读二进制文件
    fclose
    关闭文件
    fwrite
    写二进制文件
    fscanf
    读文本文件
    fprintf
    写文本文件
    feof
    测试指针是否在文件结束位置
    fseek
    设定文件指针位置
    frewind
    重设指针至文件起始位置
    ftell
    获取文件指针位置

    3.图像灰度直方图
    图像灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中每种灰度级像素个数或频率。横坐标是灰度级,纵坐标是每一灰度级具有的像元数目或灰度级出现的频率。
    灰度级频率计算公式:
    v_i=n_i/n
    式中ni为灰度级i的出现次数,n为像元总数。
    4.熵
    熵是图像信息量的表示,反映了图像信息丰富程度,在图像编码和图像质量评价中有重要意义。
    H=-∑_(i=0)^(L-1)▒p_i 〖log〗_2 p_i
    式中,pi为灰度级i出现的概率。

    三、实验内容与步骤

    1.熟悉 Matlab 工作环境
    (1)打开计算机,启动MATLAB程序, 进入MATLAB的工作界面;
    在这里插入图片描述

    (2)熟悉MATLAB的菜单及各个工具栏的功能;
    菜单栏
    在这里插入图片描述

    当前文件夹
    在这里插入图片描述

    命令行窗口
    在这里插入图片描述

    工作区
    在这里插入图片描述

    (3)在命令窗口创建矩阵,并对矩阵中的元素进行操作;

    a=zeros(5,5)
    a =
    0 0 0 0 0
    0 0 0 0 0
    0 0 0 0 0
    0 0 0 0 0
    0 0 0 0 0

    a(2:4,2:4)=1
    a =
    0 0 0 0 0
    0 1 1 1 0
    0 1 1 1 0
    0 1 1 1 0
    0 0 0 0 0
    (4)创建矩阵并对进行矩阵运算;

    a=[1 2 3 4 5 6];
    b=[6 5 4 3 2 1];
    a+b
    ans =
    7 7 7 7 7 7

    a.*b
    ans =
    6 10 12 12 10 6

    a-b
    ans =
    -5 -3 -1 1 3 5

    a./b
    ans =
    0.1667 0.4000 0.7500 1.3333 2.5000 6.0000

    a*b’
    ans =
    56

    a’*b
    ans =
    6 5 4 3 2 1
    12 10 8 6 4 2
    18 15 12 9 6 3
    24 20 16 12 8 4
    30 25 20 15 10 5
    36 30 24 18 12 6
    (5)绘制以下二维函数的图像,并改变曲线的颜色和线型,分别采用蓝色实线、红色虚线、黑色圆点绘制。
    y=2e^(-5x) sin⁡(2πx) 0≤x≤2π

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    2.熟练掌握Matlab的帮助命令,学会利用Matlab的帮助信息;并利用帮助命令查看图像处理函数。
    help命令:查看函数的帮助

    help subplot
    subplot Create axes in tiled positions.
    H = subplot(m,n,p), or subplot(mnp), breaks the Figure window
    into an m-by-n matrix of small axes, selects the p-th axes for
    the current plot, and returns the axes handle. The axes are
    counted along the top row of the Figure window, then the second
    row, etc. For example,

        subplot(2,1,1), PLOT(income)
        subplot(2,1,2), PLOT(outgo)
    

    type命令:查看原代码

    type fft2
    function f = fft2(x, mrows, ncols)
    %FFT2 Two-dimensional discrete Fourier Transform.
    % FFT2(X) returns the two-dimensional Fourier transform of matrix X.
    % If X is a vector, the result will have the same orientation.
    % FFT2(X,MROWS,NCOLS) pads matrix X with zeros to size MROWS-by-NCOLS
    % before transforming.
    % Class support for input X:
    % float: double, single
    % See also FFT, FFTN, FFTSHIFT, FFTW, IFFT, IFFT2, IFFTN.
    % Copyright 1984-2010 The MathWorks, Inc.

    if ismatrix(x)
        if nargin==1
            f = fftn(x);
        else
            f = fftn(x,[mrows ncols]);
        end
    else
        if nargin==1
            f = fft(fft(x,[],2),[],1);
        else
            f = fft(fft(x,ncols,2),mrows,1);
        end
    end   
    

    lookfor命令:

    lookfor plot(x,y,‘k.’)
    未找到 plot(x,y,‘k.’)。

    3.熟悉Matlab中的文件操作函数
    (1)建立一数据文件test.dat,用于存放矩阵A的数据。
    在这里插入图片描述

    (2)读取文件 test.dat 的内容
    在这里插入图片描述

    B =
    1 8
    4 3
    7 6
    2 9
    5 0
    cnt =
    9
    (3)文件定位
    在这里插入图片描述

    dingwei
    four =
    4
    position =
    8
    eight =
    5

    4.图像基本操作
    熟悉表1提供的matlab图像处理函数,并对图像进行基本操作。
    (1)图像读写操作。如
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    (2)对图像进行基本操作。如
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    5.编程
    (1)编写函数文件,计算
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    (2)用 Matlab 语言编写统计一幅灰度图像的直方图,并在同一个图形窗 口中显示该图像及其灰度直方图;
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    (3)计算一幅灰度图像的熵。

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    (4)编程实现图像镜像操作,并显示。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    四、实验心得

    1.认识了MATLAB界面,知道基本的编程语句。
    2.学会了图像的输入、输出,图像基本处理操作,会求解图像的灰度直方图和熵。
    3.使用的语句不同,编程的代码多种多样,不同的语句由一定的相似处,而且都可以得出正确的结果。

    展开全文
  • MATLAB图像处理实验——细胞图像的分割和计数

    万次阅读 多人点赞 2018-04-23 21:39:55
    实验为使用MATLAB编写的细胞图像分割及计数系统,实现了对图像内细胞的计数,以及对每个细胞周长和面积的测量,并分别展示了分割后的每个细胞的图像实验步骤共分为图像预处理、图像预分割、空洞填充、黏连细胞...

    代码戳这里

     

    1. 实验内容

     

    本实验为使用MATLAB编写的细胞图像分割及计数系统,实现了对图像内细胞的计数,以及对每个细胞周长和面积的测量,并分别展示了分割后的每个细胞的图像。

    实验步骤共分为图像预处理、图像预分割、空洞填充、黏连细胞分割、细胞个数统计、细胞特征统计及显示。

    实验所用图像如下图所示:

    2. 图像预处理

     

    使用滤波对细胞图像进行保边去噪的处理,这步的主要作用是去除图像噪声,系统中提供了中值滤波、均值滤波、维纳滤波、锐化滤波,经过测试发现中值滤波的效果最好,因此以中值滤波为例进行下面的实验。

    部分代码如下:

    global original_img show_img;
    str=get(hObject,'string');
    axes(handles.axes1);
    [m,n,k]=size(original_img);
    switch str
        case '原图'
            show_img=original_img;
            imshow(show_img);
        case '中值滤波'  
            show_img=original_img;
            for i=1:3
                show_img(:,:,i)=medfilt2(show_img(:,:,i));
            end
            imshow(show
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