实验一数字图像文件基本类型的转换.pptVIP

数字图像处理的主要研究内容 图像处理、图像分析和图像理解。 图像处理： 强调在图像之间进行的变换。 图像分析： 则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得他们的客观信息从而建立对图像的描述。 图像理解： 在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。 三、实验内容 图像读取 读取图像函数：imread() 格式： 变量名=imread(‘路径\文件名’,‘文件格式’) 例：读取图像信息 x=imread(city.jpg, jpg); 图像的显示 读取图像的显示 imshow( ) image( ) imshow(X) image()和subimage() 显示读入到内存中的图像。 图像保存1 将图像写到文件 imwrite() 格式： imwrite(变量名，‘新文件名’) 例： imwrite(x,new_image.bmp) 图像保存2 将图像用save命令以mat文件形式保存到磁盘中，以后可用load命令调用。 格式： save 保存的文件名 变量名（图像） load 保存的文件名 （3）二进制图像 每个点为两离散值中的一个，这两个值代表开或 关。 二进制图像保存在一个二维的由0（关）和1（开） 组成的矩阵中。从另一个角度讲，二进制图像可以看成 为一个仅包含黑与白的特殊灰度图像，也可看作仅有两 种颜色的索引图像。 （4）RGB图像 RGB图像分别用红、绿、蓝三个亮度值为一组，代 表每个象素的颜色。这些亮度值直接存在图像数组中，而不是存放在颜色图中。图像数组为m*n*3，m和n表示图像像素的行列数。 几种图像之间的转换： 通过matlab工具箱提供的函数来实现： 索引图像（ind）、灰度图像（gray）、 RGB图像（rgb） 1)灰度图像与索引图像的相互转换: gray2ind( ) ind2gray( ) 格式： [X,MAP]=gray2ind(I,[n]) I表示存放灰度图像的变量, n为颜色值(缺省64) I=ind2gray(X,MAP) X表示图像矩阵变量 , MAP表示颜色图数组变量 将索引图像、灰度图像、 RGB图像转换为二进制图像im2bw( ) 注意:如果输入图像不是灰度级图像,首先将其转换 为灰度级图像，然后，通过值化将灰度级图像转换为二 进制图像。输出图像在输入图像所有亮度小于给定值 (level)像素点处均为0，在其他地方均为1。level值得 取值范围为[0，1] 格式： BW=im2bw(I,level) BW=im2bw(X,MAP,level) BW=im2bw(RGB,level) 图像处理的基本运算 图像代数运算 图像加法（函数：imadd（）） 功能：实现两幅图像相加或图像加上一个常数。 例：为图像中每个像素增加亮度 x=imread(aaa.tif); I=rgb2gray(x); J=imadd(I,100); subplot(1,2,1); subimage(I); subplot(1,2,2); subimage(J); 图像减法（函数：imsubtract（）） 功能：实现两幅图像相减或图像减去一个常数。 图像乘法（函数：immultiply（）） 功能：实现两幅图像相乘或图像的亮度缩放。 图像除法（函数：imdivide（）） 功能：实现两幅图像相除或图像的亮度缩放。 图像的空间域操作 图像的缩放（函数：imresize（）） 格式：J=imresize(I，n) n缩放比例 图像的旋转（函数：imrotate（）） 格式：J=imrotate(I，旋转度数，‘方法’) 方法: ‘nearest‘ 最近邻插值法 ‘bilinear‘ 双线性插值法 图像的剪切（函数：imcrop（）） 格式：J=imcrop(I，[xmin ymin xmax ymax]) 四、实验报告要求 1、简述实验目的及实验原理； 2、选取两幅大小一样的图像，首先转换成灰度图像，然后对其中一幅进行旋转（旋转角度自定），再对两幅图像进行代数运算，并附上程序及处理前后的图像； 3、对实验结果进行总结。 * * 实验一 数字图像文件基本