MATLAB图像处理实验1.doc

MATLAB图像处理实验 本实验主要涉及MATLAB图像处理的基本概念和技术，包括图像傅里叶变换、图像旋转、图像相关性分析等。 实验1：图像傅里叶变换 在本实验中，我们使用MATLAB对图像saturn.bmp进行傅里叶变换，并将其傅里叶频谱以图像的形式显示。傅里叶变换是一种 rất重要的信号处理技术，能够将图像从时域转换到频域，从而实现图像的频率域分析。 在MATLAB中，我们可以使用fft2函数来对图像进行傅里叶变换。例如，以下代码将对图像saturn.bmp进行傅里叶变换： ```matlab I=imread('saturn.tif'); Imgpinpu(I); function imgpinpu(I) imshow(I); fftI=fft2(I); sfftI=fftshift(fftI); rr=real(sfftI); ii=imag(sfftI); A=sqrt(rr.^2+ii.^2); A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*255; figure; imshow(A); ``` 实验2：图像旋转 在本实验中，我们使用MATLAB对图像saturn.bmp进行旋转，并将其傅里叶变换结果与原图像的傅里叶变换结果进行比较。图像旋转是一种基本的图像处理技术，能够将图像旋转到任意角度。 在MATLAB中，我们可以使用imrotate函数来对图像进行旋转。例如，以下代码将对图像saturn.bmp进行90度旋转： ```matlab I=imread('saturn.tif'); I_rot90=imrotate(I,90,'nearest'); imshow(uint8(I_rot90)); imgpinpu(I_rot90); ``` 实验3：图像相关性分析 在本实验中，我们使用MATLAB对两个图像fig1.jpg和fig2.jpg进行相关性分析。图像相关性分析是一种重要的图像处理技术，能够对图像之间的相似度进行分析。 在MATLAB中，我们可以使用fft2函数来对图像进行傅里叶变换，然后使用conj函数来计算图像的共轭复数。例如，以下代码将对两个图像进行相关性分析： ```matlab I=imread('d:\Fig1.jpg'); P=imread('d:\Fig2.jpg'); fe=zeros(298,298); [M,N]=size(I); fe(1:M,1:N)=I; ge=zeros(298,298); [J,K]=size(P); ge(1:J,1:K)=P; FE=fft2(fe); GE=fft2(ge); GEP=conj(GE); Q=FE*GEP; g=ifft(Q); figure; imshow(g); ``` 实验4：图像傅里叶变换和反变换 在本实验中，我们使用MATLAB对图像fig3.bmp进行傅里叶变换、复数共轭变换、傅里叶反变换等操作。傅里叶变换是一种非常重要的信号处理技术，能够将图像从时域转换到频域，从而实现图像的频率域分析。 在MATLAB中，我们可以使用fft2函数来对图像进行傅里叶变换，conj函数来计算图像的共轭复数，ifft2函数来对图像进行傅里叶反变换。例如，以下代码将对图像fig3.bmp进行傅里叶变换、复数共轭变换、傅里叶反变换： ```matlab I=imread('C:\MATLAB\work\FIG3.bmp'); J1=fft2(I); J=fftshift(J1); A=abs(J); A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*255; J2=conj(J1); J4=fftshift(J2); J3=ifft2(J2); figure; imshow(A); figure; imshow(J3); ``` 本实验主要涉及MATLAB图像处理的基本概念和技术，包括图像傅里叶变换、图像旋转、图像相关性分析等。这些技术都是图像处理的基础，能够为图像处理和计算视觉等领域奠定基础。