图像处理.doc

图 像 处 理

实

验

报

告

学院名称 软件学院
专 业 软件工程
学生姓名 王振众
学 号 3007218131
年 班 级 2007级5班

2010年 5月 6日
1、 实验目的
学习并掌握OpenCV安装及基本操作，通过调试OpenCV例程加深对图像处理基本知识的理解。
2、 实验题目
中值滤波，直方图均衡化，双边滤波，双边滤波，灰度翻转，高斯模糊，腐蚀，福利叶变换，Sobel边缘检测，Laplace，Fractal，ColorModeRGB0504，ColorMode05041300，Canny边缘检测，Blur
3、 实验步骤
下载OpenCV 2.0，并安装, 运行cmake-gui，设置路径为OpenCV安装路径（本文档假定安装位置为：D:\Program Files\OpenCV2.0），并创建子目录D:\Program Files\OpenCV2.0\vc2008，用于存放编译结果。将在D:\Program Files\OpenCV2.0\vc2008目录下生成OpenCV.sln的VC Solution File，请用VC++ 2008 Express打开OpenCV.sln，然后执行如下操作：
在Debug下，选择Solution Explorer里的 Solution OpenCV，点右键，运行"Rebuild Solution"；如编译无错误，再选择INSTALL项目，运行"Build"。在Release下，选择Solution Explorer里的 Solution OpenCV，点右键，运行"Rebuild Solution"；如编译无错误，再选择INSTALL项目，运行"Build"。此时，OpenCV的*d.dll文件（for debug）和*.dll文件（for release）将出现在D:\Program Files\OpenCV2.0\vc2008\bin目录中；OpenCV的*d.lib文件（for debug）和*.lib文件（for release）将出现在D:\Program Files\OpenCV2.0\vc2008\lib目录；头文件*.h出现在D:\Program Files\OpenCV2.0\vc2008\include\opencv中。可以被VC++ 2008 Express调用的OpenCV动态库生成完毕。
4、 实验结果分析
中值滤波:
cvSmooth( img, afterImg, CV_MEDIAN, 3, 3 );
采用以上函数，结果如下：

Canny边缘检测：
cvCanny( img, afterImg, 50, 150, 3 );
采用以上主要函数，实验结果如下：

ColorMode05041300：
IplImage* redImage = cvCreateImage( cvGetSize( img ), IPL_DEPTH_8U, 1 );
IplImage* greenImage = cvCreateImage(cvGetSize( img ), IPL_DEPTH_8U, 1 );
IplImage* blueImage = cvCreateImage( cvGetSize( img ), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvSplit( img, blueImage, greenImage, redImage, 0 );
采用以上主要函数，实验结果如下：

ColorModeRGB0504：
IplImage* afterImg = cvCreateImage( cvGetSize( img ), IPL_DEPTH_8U, 1 );
IplImage* redImage = cvCreateImage( cvGetSize( img ), IPL_DEPTH_8U, 1 );
IplImage* greenImage =cvCreateImage( cvGetSize( img ), IPL_DEPTH_8U, 1 );
IplImage* blueImage = cvCreateImage( cvGetSize( img ), IPL_DEPTH_8U, 1 );
IplImage* alphaImage= cvCreateImage( cvGetSize( img ), IPL_DEPTH_8U, 1 );
cvSplit( img, blueImage, greenImage, redImage, alphaImage );
采用以上主要函数，实验结果如下：

Fractal：
for( int i = 0; i < height; i++){
for( int j = 0; j < width; j++){
itobin( temp, data[i*step + j] );
for( int k = 0; k < size; k++ ){
if( temp[k] == '1' ){
imgData[k][i*step + j] = data[i*step + j];
}
}
}
}
用以上主要函数，实验结果如下：

Laplace：
cvLaplace( in, out, aperture );
用以上主要函数，实验结果如下：

Sobel边缘检测：
cvSobel( img, afterImg, 1, 0 );
cvConvertScaleAbs( afterImg, finalImg, 1, 0 );
用以上主要函数，实验结果如下：

傅利叶变换：
cvDFT( dft_A, dft_A, CV_DXT_FORWARD, complexInput->height );
用以上主要函数，实验结果如下：

腐蚀：
cvDilate( img, afterImg, NULL, 1 );
用以上主要函数，实验结果如下：

高斯模糊：
cvSmooth( image, dest );
用以上主要函数，实验结果如下：

灰度翻转：
int ImageAdjust(IplImage* src, IplImage* dst,
double low, double high,
double bottom, double top,
double gamma )
用以上主要函数，实验结果如下：

膨胀：
cvErode( img, afterImg, NULL, 1 );
用以上主要函数，实验结果如下：

双边滤波：
cvSmooth( img, afterImg, CV_BILATERAL, 4, 4, 4, 4 );
用以上主要函数，实验结果如下：

直方图均衡化：
cvMerge(BlueImage,GreenImage,RedImage,0,Image2);
用以上主要函数，实验结果如下：

中值滤波：
cvSmooth( img, afterImg, CV_MEDIAN, 3, 3 );
用以上主要函数，实验结果如下：

5、 总结
这次实验了解了opencv的基本配置环境，还有一些基本编程技巧，例如中值滤波，直方图均衡化，双边滤波，双边滤波，灰度翻转，高斯模糊，腐蚀，福利叶变换，Sobel边缘检测，Laplace，Fractal，ColorModeRGB0504，ColorMode05041300，Canny边缘检测，Blur等基本操作，并且也加深理解了书中的基本理论。