数字图像处理实验记录一(图像基本灰度变换)

文章目录

  • 基础知识
    • 图像是什么样的?
    • 1,空间分辨率,灰度分辨率
    • 2,灰度图和彩色图的区别
    • 3,什么是灰度直方图?
  • 实验要求
    • 1,按照灰度变换曲线对图像进行灰度变换
    • 2,读入一幅图像,分别对其进行求反变换、对数变换和幂次变换。并显示原图像和变换后图像。
  • 实验记录
    • 任务一:
    • 任务二:
      • 反转变换:
      • 对数变换:
      • 幂次变换:
  • 结果展示
    • 结果1:
    • 结果2:
      • 反转变换:
      • 对数变换:
      • 幂次变换:
  • 反思,总结与收获
    • 1,在matlab中让几幅图片在一个窗口显示
    • 2,title(' ') 标题
    • 3,uint8
    • 4,im2double()函数
    • 5,matlab判断语句怎么写
    • 6,matlab 循环语句怎么写
    • 7,清空命令行

基础知识

第一次接触这方面的知识,一开始有点措手不及,过了很久才慢慢了解

图像是什么样的?

在matlab中使用imread()函数读取一副彩色图像后我们得到了以下的矩阵
在这里插入图片描述
在计算机中,图像就是以这种形式保存的。

1,空间分辨率,灰度分辨率

空间分辨率:图像中可分辨的最小细节,由采样间隔值决定,看起来对清晰度有影响
在这里插入图片描述

灰度分辨率:灰度级别中可辨别的最小变化,感觉是黑白色之间过渡的级别
灰度分辨率越小,越黑白

在这里插入图片描述

2,灰度图和彩色图的区别

彩色图:每个像素由R,G,B三个分量表示,用三个二维矩阵分别表示各个像素的R,G,B三个颜色分量。
灰度图:每个像素只有一个采样颜色,所以用一个二维矩阵来表示各个像素的采样颜色。

3,什么是灰度直方图?

在这里插入图片描述
由此可见,进行灰度变换就是改变灰度值

实验要求

1,按照灰度变换曲线对图像进行灰度变换

在这里插入图片描述

2,读入一幅图像,分别对其进行求反变换、对数变换和幂次变换。并显示原图像和变换后图像。

实验记录

任务一:

在这里插入图片描述

了解了以上的知识后,这个图也能够看懂了
原图的灰度曲线应该是这个样子的:
在这里插入图片描述
是一条过原点斜率为1的曲线

通过以下操作可以将其变成要求的曲线

%分段
x0=0;y0=0;
x1=48;y1=23;
x2=196;y2=216;
x3=255;y3=255;%算变换斜率
a1=(y1-y0)/(x1-x0);
a2=(y2-y1)/(x2-x1);
a3=(y3-y2)/(x3-x2);
I2 = I1;
[height,width] = size(I1) %得出图片的高,宽
for row = 1:1:height      %遍历图片矩阵for col = 1:1:widthtmp = I2(row,col);if(tmp < x1)I2(row,col) = a1*tmp;elseif(tmp>=x1&tmp<x2)I2(row,col) = a2*(tmp-x1)+y1;elseI2(row,col) = a3*(tmp-x2)+y2;endend
end
plot(x,y);
hold on
plot([0 x1],[y1 y1],'r--') %画线
plot([x1 x1],[0 y1],'r--') %画线plot([0 x2],[y2 y2],'r--') %画线
plot([x2 x2],[0 y2],'r--') %画线hold off

在这里插入图片描述

接下来我们就可以通过以上步骤对图像进行操作:

%分段
x0=0;y0=0;
x1=48;y1=23;
x2=196;y2=216;
x3=255;y3=255;%算变换斜率
a1=(y1-y0)/(x1-x0);
a2=(y2-y1)/(x2-x1);
a3=(y3-y2)/(x3-x2);
I2 = I1;
[height,width] = size(I1) %得出图片的高,宽
for row = 1:1:height      %遍历图片矩阵for col = 1:1:widthtmp = I2(row,col);if(tmp < x1)I2(row,col) = a1*tmp;elseif(tmp>=x1&tmp<=x2)I2(row,col) = a2*(tmp-x1)+y1;elseI2(row,col) = a3*(tmp-x2)+y2;endend
end

展示结果代码:
在这里插入图片描述

subplot(221);imshow(I1);title('灰度图');
subplot(222);imhist(I1);title('灰度直方图');subplot(223);imshow(I2);title('灰度变换后图');
subplot(224);imhist(I2);title('灰度直方图');

任务二:

反转变换:

把黑变成白,把白变成黑
公式:
在这里插入图片描述
L是灰度级,一般是256

H=imread('山.png');
Hi = 255-H;
subplot(324);imshow(Hi);title('求反变换');

对数变换:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

I=imread('山.png');
c = 1 %对数因子
I1 = im2double(I);
I3 = uint8(c*log(1+I1*255)/log(256)*255);
subplot(121);imshow(I);title('原图');
subplot(122);imshow(I3);title('对数变换图');

幂次变换:

公式
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

gamma = 2.5; % 幂次参数,可根据需要调整
Hgam = c*im2double(H).^gamma;
subplot(326);imshow(Hgam);title('幂次变换');

结果展示

结果1:

在这里插入图片描述

结果2:

反转变换:

在这里插入图片描述

对数变换:

在这里插入图片描述

幂次变换:

在这里插入图片描述

反思,总结与收获

1,在matlab中让几幅图片在一个窗口显示

subplot(121);imshow(I);title('原图');
subplot(122);imshow(Hgam);title('幂次变换图');

subplot(a,b,c);将窗口分割成a行b列后,这个图片在序号为c的位置
序号排序如下:
在这里插入图片描述
注意:subplot()函数里面的参数要加,分隔,我没有分隔,是坏习惯

2,title(’ ') 标题

在’'之间添加文本就可以显示标题了

3,uint8

图像矩阵的数据类型一般是uint8,无符号8位整型数据

4,im2double()函数

将图的uint8矩阵转成double矩阵,要注意的是,这个函数一般会将原来uint8数据从0~255范围映射到0~1范围,所以当你想把它重新转成uint8的时候要乘255

5,matlab判断语句怎么写

if(条件)...
elseif(条件)
...
else
...
end

6,matlab 循环语句怎么写

for i = 1:7		%这个代表了从17,每次递增1
...
endfor i = 0:2:8   %这个代表了从08,每次递增2
...
end

7,清空命令行

% 在脚本里加入以下语句,在每次运行时会清空命令行
clear all;
clc;

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/104893.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

树莓派玩转openwrt软路由:5.OpenWrt防火墙配置及SSH连接

1、SSH配置 打开System -> Administration&#xff0c;打开SSH Access将Interface配置成unspecified。 如果选中其他的接口表示仅在给定接口上侦听&#xff0c;如果未指定&#xff0c;则在所有接口上侦听。在未指定下&#xff0c;所有的接口均可通过SSH访问认证。 2、防火…

给ChuanhuChatGPT 配上讯飞星火spark大模型V2.0(一)

ChuanhuChatGPT 拥有多端、比较好看的Gradio界面&#xff0c;开发比较完整&#xff1b; 刚好讯飞星火非常大气&#xff0c;免费可以领取大概20w&#xff08;&#xff01;&#xff01;&#xff01;&#xff09;的token&#xff0c;这波必须不亏&#xff0c;整上。 重要参考&am…

【博客707】模版化拆解并获取victoriametrics的metricsql各个元素

golang解析victoriametrics的metricsql 场景&#xff1a; 需要拆解metricsql中的部分元素&#xff0c;比如&#xff1a;rollup function&#xff0c;label filter等需要对语法合法性进行判断&#xff0c;同时拒绝某些查询函数我们需要拆解metricsql并进行改造 使用victoriam…

博客文档续更(二)

十五、博客前台模块-个人信息 1. 接口分析 进入个人中心的时候需要能够查看当前用户信息。请求不需要参数 请求方式 请求地址 请求头 GET /user/userInfo 需要token请求头 响应格式 {"code":200,"data":{"avatar":"头像的网络地址…

MySQL——源码安装教程

MySQL 一、MySQL的安装1、RPM2、二进制3、源码 二、源码安装方式三、安装过程1、上传源码包2、解压当前文件并安装更新依赖3、对MySQL进行编译安装 四、其他步骤 一、MySQL的安装 首先这里我来介绍下MySQL的几种安装方式&#xff1a; 一共三种&#xff0c;RPM安装包、二进制包…

将Excel表中数据导入MySQL数据库

1、准备好Excel表&#xff1a; 2、数据库建表case2 字段信息与表格对应建表&#xff1a; 3、实现代码 import pymysql import pandas as pd import openpyxl 从excel表里读取数据后&#xff0c;再存入到mysql数据库。 需要安装openpyxl pip install openpyxl# 读入数据&#x…

ETL数据转换方式有哪些

ETL数据转换方式有哪些 ETL&#xff08;Extract&#xff0c; Transform&#xff0c; Load&#xff09;是一种常用的数据处理方式&#xff0c;用于从源系统中提取数据&#xff0c;进行转换&#xff0c;并加载到目标系统中。 数据清洗&#xff08;Data Cleaning&#xff09;&am…

在一台Ubuntu服务器中部署Ceph分布式存储

环境 OS&#xff1a;Linux 5.15.0-82-generic #91-Ubuntu SMP Mon Aug 14 14:14:14 UTC 2023 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux ceph version 17.2.6 (d7ff0d10654d2280e08f1ab989c7cdf3064446a5) quincy (stable) 准备 #安装GPG证书 curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/…

中断机制-中断协商机制、中断方法

4.1 线程中断机制 4.1.1 从阿里蚂蚁金服面试题讲起 Java.lang.Thread下的三个方法: 4.1.2 什么是中断机制 首先&#xff0c;一个线程不应该由其他线程来强制中断或停止&#xff0c;而是应该由线程自己自行停止&#xff0c;自己来决定自己的命运&#xff0c;所以&#xff0c;…

#力扣:125. 验证回文串@FDDLC

125. 验证回文串 一、Java class Solution {public boolean isPalindrome(String s) {for (int l 0, r s.length() - 1; l < r; l, r--) {while (l < r && !Character.isLetterOrDigit(s.charAt(l))) l;while (l < r && !Character.isLetterOrDig…

项目管理工具的功能与帮助一览

项目管理的概念并不新鲜&#xff0c;但是伴随着技术解决方案的出现&#xff0c;项目管理工具帮助企业建立规范科学的管理流程&#xff0c;为企业的管理工作提供助力。 Zoho Projects 是一款适合全行业的标准化项目管理工具&#xff0c;它提供了重要的功能&#xff0c;如任务列…

1488. 避免洪水泛滥

你的国家有无数个湖泊&#xff0c;所有湖泊一开始都是空的。当第 n 个湖泊下雨前是空的&#xff0c;那么它就会装满水。如果第 n 个湖泊下雨前是 满的 &#xff0c;这个湖泊会发生 洪水 。你的目标是避免任意一个湖泊发生洪水。 给你一个整数数组 rains &#xff0c;其中&…

JS标准库

学习一门编程语言不仅是掌握其语法。同等重要的是学习其标准库&#xff0c;从而熟练掌握语言本身提供的所有工具。 1 定型数组 js常规数组与C和Java等较低级语言的数组类型还是有很大区别。ES6新增了定型数组&#xff0c;与这些语言的低级数组非常接近。 定型数组严格来说并…

1.11.C++项目:仿muduo库实现并发服务器之LoopThread的设计

文章目录 一、LoopThread模块二、实现思想&#xff08;一&#xff09;功能&#xff08;二&#xff09;意义&#xff08;三&#xff09;功能设计 三、代码 一、LoopThread模块 目标&#xff1a;将eventloop模块和线程整合起来&#xff01; eventloop 和 线程是一一对应的&#…

ruoyi 若依 前端vue npm install 运行vue前端

1. 安装jdk ​​​​​​​https://blog.csdn.net/torpidcat/article/details/90549551 2. nginx 3. mysql 4. redis 首次导入&#xff0c;需要先执行 npm install #进入到前端模块目录下 cd ruoyi-ui # 安装 npm install 启动后端项目 运行前端项目&#xff1a;运行成功…

时序数据库InfluxDB了解

参考&#xff1a;https://blog.csdn.net/u014265785/article/details/126951221

【Pytorch】深度学习之优化器

文章目录 Pytorch提供的优化器所有优化器的基类Optimizer 实际操作实验参考资料 优化器 根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数&#xff0c;以起到降低loss函数计算值&#xff0c;使得模型输出更加接近真实标签的工具 学习目标 Pytorch提供的优化器 优化器的库torch.opt…

JVM:虚拟机类加载机制

JVM:虚拟机类加载机制 什么是JVM的类加载 众所周知&#xff0c;Java是面向对象编程的一门语言&#xff0c;每一个对象都是一个类的实例。所谓类加载&#xff0c;就是JVM虚拟机把描述类的数据从class文件加载到内存&#xff0c;并对数据进行校验&#xff0c;转换解析和初始化&a…

【yolov5】改进系列——特征图可视化(V7.0 的一个小bug)

文章目录 前言一、特征图可视化1.1 V7.0的小bug 二、可视化指定层三、合并通道可视化总结 前言 对于特征图可视化感兴趣可以参考我的另一篇记录&#xff1a;六行代码实现&#xff1a;特征图提取与特征图可视化&#xff0c;可以实现分类网络的特征图可视化 最近忙论文&#xf…

使用JAVA发送邮件

这里用java代码编写发送邮件我采用jar包&#xff0c;需要先点击这里下载三个jar包&#xff1a;这三个包分别为&#xff1a;additionnal.jar&#xff1b;activation.jar&#xff1b;mail.jar。这三个包缺一不可&#xff0c;如果少添加或未添加均会报下面这个错误&#xff1a; C…