数字图像处理实验报告详细介绍了在MATLAB环境中进行图像处理的基本命令和方法。实验旨在通过具体的操作命令，掌握图像的读取、显示、代数运算以及简单变换等技术。 在实验的第一部分，介绍了图像文件的读写操作。使用imread函数读取图像文件，imwrite函数用于写入图像文件，而imfinfo函数则提供了关于图像文件的详细信息。这些命令是进行图像处理前必要的准备工作。 接下来，报告详细描述了图像的显示方法。image函数是MATLAB提供的基本图像显示函数，而imshow函数则用于图像文件的显示，并能够添加标题和颜色条。figure函数用于创建新的图像显示窗口，subplot函数可以将一个窗口划分为多个子窗口，每个子窗口可以单独显示不同的图像内容。 实验报告还涉及了图像类型转换的相关命令。使用rgb2gray函数将真彩图像转换为灰度图像，im2bw函数通过阈值化方法将图像转换为二值图像。此外，imresize函数可以改变图像的大小，调整图像为特定的行列数。 图像运算部分展示了如何在MATLAB中进行图像的代数运算。imadd函数用于图像相加，imsubtract用于图像相减，immultiply和imdivide分别用于图像的乘法和除法运算。imadjust函数可以调整图像的亮度和对比度，而简单的算术运算可以用来生成负片效果。 实验内容部分则是将以上介绍的命令进行实际应用。通过实验操作，将一幅RGB图像转换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内通过subplot函数分成三个子窗口分别显示。此外，还展示了对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，并在同一个窗口内分成五个子窗口分别显示，每个子窗口都有相应的文字标题。 这份报告对于学习和实践数字图像处理的初学者具有很高的参考价值，通过实验操作和结果验证，可以加深对MATLAB图像处理命令的理解和掌握。

本实验报告旨在介绍遥感数字图像校正的基本方法和步骤，具体包括辐射定标、大气校正和几何校正。本实验使用软件ENVI 5.0版本作为平台进行实验，以校正一幅遥感数字图像为例。 在实验目的方面，本实验旨在： 1.进行辐射定标，将数字图像中的原始数据转换为能量单位。 2.进行大气校正，消除大气的影响，使得数字图像能够更加准确地反映地面的信息。 3.进行几何校正，校正数字图像的几何形态，使得数字图像在空间上更加准确地对应地面。 在实验内容方面，本实验分为以下三个步骤： 1.进行FLAASH校正，使用FLAASH算法进行辐射定标，将数字图像中的原始数据转换为辐射亮度温度，消除仪器响应的影响。 2.进行大气校正，使用MODTRAN模型对数字图像进行大气校正，消除大气的影响，得到真实的地表反射率。 3.进行几何校正，进行数字图像的投影和重采样，使得数字图像能够更加准确地对应地面的实际情况。 在实验数据和平台方面，本实验使用软件ENVI 5.0版本作为平台进行实验，并以一幅遥感数字图像为实验数据。实验数据包括原始数字图像和校正后的数字图像。

灰度和彩色图像处理，word版本 可编辑，附分析与总结 读取二进制文件lab3prob4,文件的尺寸是435*580，图像数据类型为‘uint8’，（1）读取并显示图像，colormap设置为gray；（2）重新显示（1）中图像，colormap设置为HSV； （3）自己尝试定义一个新的colormap，幅度值的变化范围为[0 255]。 分别读取二进制文件lab3prob3r, lab3prob3g, lab3prob3b, 图像数据类型为‘uint8’，图像的尺寸是1024*1024，（1）合并RGB三通道，并显示图像；（2）对RGB三个通道分别进行灰度线性处理，实现三个通道的灰度值均值为140,均方差为60，然后再合并显示图像；（3）把RGB颜色模型转换到HSV颜色模型，对V分量进行线性变换实现均值为140,均方差为60，然后显示新的图像；（4）比较（2）和（4）中图像，进行简单分析和说明； 创建如下图1所示图像，一个圆为红色，一个圆为蓝色，另外一个圆为绿色，圆的半径为100。（1）组建一个RGB图使其显示如下颜色，B的中心坐标（400,375），G的中心坐标（300,420）,R的中心坐标（300,300）；（2）分别使R,G,B中的一个值为0.5 （原来为1，单位化后的值范围（0-1）），并显示得到的图的颜色；（3）创建如图2所示的颜色盘（中心坐标（100,100）），半径为100；（提示使计算在HIS空间，然后利用HSV2rgb转化）；

流程图+代码+实验结果，保姆级注释~

1灰度线性变换2伽马校正3直方图均衡1椒盐噪声去噪2高斯噪声去噪3高斯噪声频域滤波1Robert梯度滤波3Sobel算子拉式算子滤波4用频域法对图像进行平滑和锐化5用频域法对图像进行去噪和锐化1密度分

文件夹资料包括数字图像处理的实验报告，还有电子教案以及电子教案的源程序。

利用Python和Opencv算法，实现下述功能： 1、从网上下载一张纯色背景前的老人面部照片，并且要求背景颜色与皮肤、衣服的颜色区别较大。 2、准备一张风景图片。 3、利用图像增强算法处理人像照片，以提升照片的品质。 4、利用图像处理算法去除老人面部的皱纹或色斑，实现美颜功能。 5、利用图像处理算法处理风景图片，使风景图片变得模糊，实现背景虚化。 6、利用图像处理算法将步骤4得到的人像图像进行二值化处理，人像部分为0，背景部分为1。 7、利用步骤6得到的二值图像将步骤5得到的风景图像中用于合成人像区域的像素置为黑色后，与步骤4得到的人像图像进行合成，实现人像迁移。

This project will utilize the functions of MATLAB Image Processing Toolbox to perform Contrast Enhancement, Histogram Equalization, Spatial Filtering using averaging and median filters, and an Edge detection algorithm experiment.

Experiment Purpose 1 Be familiar with the commonly used image file format and format conversion 2 Familiar with images of the matrix display method Gray black and white index color 3 Familiar with images of the matrix format conversion

基于python的数字图像处理实验源码+详细代码注释+实验说明文档.zip 代码内有注释，自带图片，地址为相对路径，可以直接运行 需要matplotlib、numpy、cv2、skimage库 【实验一】 图像反转实验,255-像素值 将彩色图像变换成灰度图像 直方图均衡化实验 线性对比度展宽实验 灰级窗实验 【实验二】 高斯噪声的中值、均值处理 椒盐噪声的中值、均值处理 【实验三】 锐化处理 水平锐化 垂直锐化 Roberts锐化 Sobel锐化 Laplacian锐化 Wallis锐化 【实验四】 基于类间最大距离法的图像分割