《摄影与摄像》实验报告
拉曼光谱实验报告 一、实验目的 1. 了解拉曼光谱的基本原理、主要部件的功能； 2. 了解拉曼光谱对所观察与分析样品的要求； 3. 了解拉曼光谱所观察材料的微观组织结构和实际应用； 4. 初步掌握制样技术和观察记录方法 二、实验仪器原理 1928年C.V.拉曼实验发现，当光穿过透明介质被分子散射的光发生频率变化，这一现象称为拉曼散射，同年稍后在苏联和法国也被观察到。在透明介质的散射光谱中，频率与入射光频率υ0相同的成分称为瑞利散射；频率对称分布在υ0两侧的谱线或谱带υ0±υ1即为拉曼光谱，其中频率较小的成分υ0－υ1又称为斯托克斯线，频率较大的成分υ0+υ1又称为反斯托克斯线。靠近瑞利散射线两侧的谱线称为小拉曼光谱；远离瑞利线的两侧出现的谱线称为大拉曼光谱。瑞利散射线的强度只有入射光强度的10-3，拉曼光谱强度大约只有瑞利线的10-3。小拉曼光谱与分子的转动能级有关，大拉曼光谱与分子振动-转动能级有关。拉曼光谱的理论解释是，入射光子与分子发生非弹性散射，分子吸收频率为υ0的光子，发射υ0－υ1的光子（即吸收的能量大于释放的能量），同时分子从低能态跃迁到高能态（斯托克斯线）；分子吸收频率为υ0的光子，发射υ0+υ1的光子（即释放的能量大于吸收的能量），同时分子从高能态跃迁到低能态（反斯托克斯线)。分子能级的跃迁仅涉及转动能级，发射的是小拉曼光谱；涉及到振动-转动能级，发射的是大拉曼光谱。与分子红外光谱不同，极性分子和非极性分子都能产生拉曼光谱。激光器的问世，提供了优质高强度单色光，有力推动了拉曼散射的研究及其应用。拉曼光谱的应用范围遍及化学、物理学、生物学和医学等各个领域，对于纯定性分析、高度定量分析和测定分子结构都有很大价值。 拉曼效应起源于分子振动（和点阵振动）与转动，因此从拉曼光谱中可以得到分子振动能级(点阵振动能级)与转动能级结构的知识。用虚的上能级概念可以说明了拉曼效应： 设散射物分子原来处于基电子态，当受到入射光照射时，激发光与此分子的作用引起的极化可以看作为虚的吸收，表述为电子跃迁到虚态（Virtual state），虚能级上的电子立即跃迁到下能级而发光，即为散射光。设仍回到初始的电子态，则有如图所示的三种情况。因而散射光中既有与入射光频率相同的谱线，也有与入射光频率不同的谱线，前者称为瑞利线，后者称为拉曼线。在拉曼线中，又把频率小于入射光频率的谱线称为斯托克斯线，而把频率大于入射光频率的谱线称为反斯托克斯线。
数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令：熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot（）函数、Figure（）函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread， imfinfo 等文件，观察一下图像数据，了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来（用imshow）。尝试修改map颜色矩阵的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出，用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像，记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像，请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰
度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理，试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理，试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围， 如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换： s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 0 3) 幂次变换： 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 其对应的数学表达式为：
拉曼光谱实验 姓名学号 何婷21530100 李玉环21530092 宋丹21530111 [实验目的] 1、了解Raman光谱的原理和特点； 2、掌握Raman光谱的定性和定量分析方法； 3、了解Raman光谱的谱带指认。 4、了解显微成像Raman光谱。 [仪器和装置] 1、显微Raman光谱系统一套，拉曼光谱仪的型号为SPL-RAMAN-785 USB2000+的拉曼光谱仪，自带785nm激光； 2、带二维步进电机平移台一台（有控制器一台）； 3、PT纳米线样品； 4、光谱仪软件SpectraSuite； 5、步进电机驱动软件； 6、摄像头（已与显微镜集成在一起）。 [实验内容] 1、使用显微Raman系统及海洋光谱软件对单根或多根纳米线进行显微Raman光谱测量， 对测量的图和标准图进行比较，并通过文献阅读对PT纳米线Raman（测量和标准）的谱峰进行指认。 2、使用显微拉曼扫描系统进行二维样品表面拉曼信号收集，并生成样品表面特定波长处的 拉曼信号强度三维图，模拟样品表面拉曼表征。选择多个拉曼波长对样品形状进行观察。[实验结果及分析]
观察PbTiO3的拉曼散射谱并比对具体的拉曼散射光谱数据进行分析，可以找到以上10个拉曼散射峰，分别位于784.54nm，794.94 nm，798.60 nm，802.90 nm，806.84 nm，811.91 nm，817.10 nm，825.29 nm，832.44 nm，879.69nm附近，对应的Raman Shift分别是-7.46 cm-1 159.28 cm-1 216.94 cm-1 284.00 cm-1 344.82 cm-1 422.21 cm-1 500.44 cm-1 621.90 cm-1 725.97 cm-1 1371.21 cm-1。 （通过Raman Shift=1/λ入射-1/λ散射计算得到） PT纳米线Raman测量的谱峰指认： 分析可知，-7.46 cm-1 159.28 cm-1 216.94 cm-1 284.00 cm-1 344.82 cm-1 422.21 cm-1 500.44 cm-1 621.90 cm-1 725.97 cm-1附近的9个振动模，分别对应于PbTiO3的A1（1TO），E（1LO），E（2TO），B1+E，A1（2TO），E（2LO）+A1（2LO），E（3TO）A1（3TO），A1（3LO）声子模。 位于159.28 cm-1附近的模对应PbTiO3纳米线表面的TiO6八面体相对于Pb的振动；位于500.44 cm-1附近的模分别对应于表面Ti-O或Pb-O键的振动；位于725.97 cm-1附近的模对应于TiO6八面体中Ti-O键的振动。而位于284.00 cm-1的振动模为静模。此外，在725.97 cm-1处PbTiO3还具有额外的Raman振动模，可能与该相中含有大量且复杂的晶胞结构有关。据报道，复杂钙钛矿结构中氧八面体的畸变或八面体内B位离子的移动在某种程度上会破坏平移对称性，引起相邻晶胞不再具有相似的局部电场和极化率。 位于-7.46 cm-1处的拉曼峰强度增强，相比标准PbTiO3纳米线，其余拉曼峰强度均减弱。798nm处样品表面拉曼信号三维强度图：
《土地利用规划》课程实验指导书 环境与地理科学系 2009 年 9 月 10 日
实验一土地需求量预测 一、实验目的 1.了解土地需求量预测的必要性和意义； 2.掌握不同的土地需求量预测方法，明确不同方法的实用性； 3.能够借助传统手工方式或计算机计算方式熟练使用不同的预测方法。 二、实验原理 预测是土地利用管理的重要手段，是了解和协调时期和区域土地利用供给量与需求量之间的关系的重要内容。土地需求量受一定时期国民经济、社会发展、土地质量和区位条件等的影响。耕地需求量预测是土地利用规划预测中最基本的内容。 三、实验过程 1.确定预测目的； 2.检验土地需求量预测案例提供的资料； 3.利用传统手工方式或者计算机软件实施预测过程：分别采用趋势预测法和回归分析法对案例（见附件1）进行预测。其中，手工计算方式严格按照预测方法的原理进行逐步计算；计算机计算可以采用EXCEL数据分析工具或者SPSS软件等； 4.比较传统手工和计算机两种计算方式的优缺点； 5.分析预测误差。 四、注意事项 数据输入时要仔细，分析过程中做到谨慎认真。 五、上交资料 提交实验报告，内容书写要规范。
附件1： 例1. 根据某县市1970-1999年30年耕地面积资料（表-1），采用趋势预测法计算出预测方程并绘制趋势线，同时计算出2000年的耕地面积，最后对预测误差进行分析。 表-1 ××县1970-1999年耕地面积
例2.未来耕地面积受多种因素的制约，如人口、单产、总产、基建投资等，并随着上述因素的变化而变化，在它们之间存在着因果关系。下表提供了某县市1970-1999年30年人口、粮食总产量和耕地面积的资料(表-2)，由此采用回归分析法预测2000年的耕地面积，并列出回归分析方程，最后分析预测误差。 表-2 ××县1970-1999年人口、粮食总产量和耕地面积
数字图像处理 实验报告 学号：04211734 姓名：付永钦 日期：2014/6/7 1.图像直方图统计 ①原理：灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。 通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 ②算法： clear all PS=imread('girl-grey1.jpg'); %读入JPG彩色图像文件figure(1);subplot(1,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率end figure(1);subplot(1,2,2);bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 axis([0 255 min(GP) max(GP)]); title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') ③处理结果：
原图像灰度图 100 200 0.005 0.010.0150.020.025 0.030.035 0.04原图像直方图 灰度值 出现概率 ④结果分析：由图可以看出，原图像的灰度直方图比较集中。 2. 图像的线性变换 ①原理：直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主 要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。 ②算法： clear all %一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('girl-grey1.jpg'); figure(1);subplot(2,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); %二，绘制直方图 [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255
激光拉曼及荧光光谱实验 一、实验目的 1、 了解激光拉曼的基本原理和基本知识以及用激光拉曼的方法鉴别物质成分和分子结构的原理； 2、 掌握LRS – II 激光拉曼/荧光光谱仪的系统结构和操作方法； 3、 研究四氯化碳CCL 4、苯C 6H 6等物质典型的振动—转动光谱谱线特征。 二、实验原理 2.1 基本原理 分子有振动。原子分双子的振动按经典力学的观点可以看成是简谐振子，其能量为 A 是振幅，k 是力常数。按照量子力学，简谐振子的能量是量子化的， t=0，1，2，3，···，是振动量子数，f 是振子的固有振动频率。如果在同一电子态中，有振动能级的跃迁，那么产生的光子能量 hf t t E E h )('12-=-=ν 波数为 CO 在红外部分有4.67微米、2.35微米、1.58微米等光谱带，其倒数之比近似为1： 2：3。当Δt=1时，测得的ν ~反映了分子键的强弱。 分子有转动。双原子分子的转动轴是通过质心而垂直于联接二原子核的直线的。按照经典力学，转动的动能是 式中P 是角动量，Ｉ是转动惯量， 222211r m r m I += 可以证明 I P I E 2212 2= =ω2 2 2 121r r m m m m I μ=+= 2222 1212 1 kA kx mv E =+ = 2 12 1m m m m m += hf t E )2 1(+=m k f π21= ,3,2,)(1 ~12ωωωωλ ν =?=-'=-= =t c f t t hc E E
上式中ｒ１，ｒ２和ｒ分别代表两原子到转轴的距离及两原子之间的距离，μ称为约化质量。按照量子力学，角动量应等于 代入上式得 此式可以从量子力学直接推得，Ｊ称为转动量子数。当Ｊ＝０，１，２，３，···等值时，相应的Ｊ（Ｊ＋１）＝０，２，６，１２，···，所以能级的间隔是I h 228π的２，４，６，８，···倍。 实验和理论都证明纯转动能级的跃迁只能在邻近能级之间，就是ΔＪ＝±１。所得 光谱的波长应该有下式表达的值： 谱线波数（ν ~）的间隔是相等的。ＨCL 分子远红外吸收谱中，曾观察到很多条吸收线，这些线的波数间隔应该是２Ｂ，实验测得：Ｂ＝１０．３４厘米 －１ ，所以由此求得 转动惯量Ｉ，进而求得ＨCL 分子中原子之间的核间距这一重要数据。 多原子分子的转动可以近似地看作刚体的转动，这涉及到多个转轴的不同的转动惯量。其谱线结构较为复杂，只有直线型的分子和对称高的分子转动曾研究出一些结果。在分析化学领域中提供了一些分析样品的标准特征谱线可供实验参照。 光通过透明的物体时，有一部分被散射。如果入射光具有线状谱，散射光的光谱中 除有入射光的谱线外，还另有一些较弱的谱线，这些谱线的波数ν '~等于入射光某一波数0~ν加或减一个数值，即10~~~ννν±='。新出现谱线的波数与入射光的波数之差发现与光源无关，只决定于散射物。如果换一个光源，0~ν不同了，但如果散射物不变换，那么0~~νν-'还是等于原来的1~ν，散射光的波数变动反映了散射物的性质。由于散射光的波数等于入射光的波数与另一数值1 ~ν组合的数值，所以这样的散射称作组合散射。 可以在紫外或可见区观测分子的振动和转动能级，通过选择波长在可见光波段的激 ,2,1,0,2) 1(=+=J h J J P π ) 1(82 2+= J J I h E πIc h B J BJ J J J J Ic h hc E E 2''''2'8, ,3,2,12)]1()1([8~1 ππνλ= ==+-+=-==
贵州大学实验报告 实验 4 ：耕地需求量预测 学院：农学院 专业：农业资源与环境 班级： 姓名： 学号： 指导教师：周焱 时间： 2014 年 06 月 11 日
第一部分实验目的 通过本实验的学习，使学生掌握耕地需求量预测的具体过程。 第二部分实验原理 本实验以兴义市，根据兴义市自然、社会经济条件和发展趋势，预测2010年和2020年兴义市耕地保有量和基本农田保护面积。 第三部分实验步骤 1、搜集兴义市自然经济条件等相关资料； 2、根据人口历史资料和兴义市相关发展规划，对2010年和2020年人口规模进行预测； 3、根据人口预测和相关粮食标准对耕地保有量和基本农田保护面积进行预测； 第四部分报告正文 根据表1中1997年——2005年年平均人口自然增长率，得出年平均人口增长率为0.82%，年平均人口机械增长率为0.38%，以2004年作为参考依据，预测出2010年与2020年的人口规模： P t = P o ×（1+K+P）(t-to)+（c-d） 式中：P t ——规划年人口数 P t0 ——基期年人口数 t-t ——预测年期 K——人口自然增长率 c——规划期内迁入人数 d——规划期内迁出人数 P t2010 = P t2004 ×（1+K+P）(t-to)+（c-d） =73.42×(1+0.82%+0.38%) 6+4.3 =83.17 （万人） P t2020 = P t2004 ×（1+K+P）(t-to) =73.42×(1+0.82%+0.38%) 16+4.3 = 93.16（万人） 根据年平均增长率法计算出年均粮食单产，其中r为2000年——2005年的年平均增长率的平均值1.03%： a n = a o ×（1+r）n
重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称数字图像处理 开课实验室数学实验室 学院理学院年级信息与计算科学专业 2 班学生姓名李伟凯学号631122020203 开课时间2014 至2015 学年第 1 学期
实验（一）图像处理基础 ?实验目的 学习Matlab软件的图像处理工具箱，掌握常用的一些图像处理命令；通过编程实现几种简单的图像增强算法，加强对图像增强的理解。 ?实验内容 题目A.打开Matlab软件帮助，学习了解Matlab中图像处理工具箱的基本功能；题目B.掌握以下常见图像处理函数的使用： imread( ) imageinfo( ) imwrite( ) imopen( ) imclose( ) imshow( ) impixel( ) imresize( ) imadjust( ) imnoise( ) imrotate( ) im2bw( ) rgb2gray( ) 题目C.编程实现对图像的线性灰度拉伸y = ax + b，函数形式为：imstrech(I, a, b)； 题目D.编程实现对图像进行直方图均衡化处理，并将实验结果与Matab中imhist 命令结果比较。 三、实验结果 1）．基本图像处理函数的使用： I=imread('rice.png'); se = strel('disk',1); I_opened = imopen(I,se); %对边缘进行平滑 subplot(1,2,1), imshow(I), title('原始图像') subplot(1,2,2), imshow(I_opened), title('平滑图像') 原始图像平滑图像
激光拉曼光谱实验报告 摘要：本实验研究了用半导体激光器泵浦的3Nd + ：4YVO 晶体并倍频后得到的532nm 激 光作为激发光源照射液体样品的4CCL 分子而得到的拉曼光谱，谱线很好地吻合了理论分析的4CCL 分子4种振动模式，且频率的实验值与标准值比误差低于2%。又利用偏振片及半波片获得与入射光偏振方向垂直及平行的出射光，确定了各振动的退偏度，分别为、、、，和标准值0和比较偏大。 关键词:拉曼散射、分子振动、退偏 一， 引言 1928年，印度物理学家拉曼（）和克利希南（）实验发现，当光穿过液体苯时被分子散射的光发生频率变化，这种现象称为拉曼散射。几乎与此同时，苏联物理学家兰斯别而格（）和曼杰尔斯达姆（）也在晶体石英样品中发现了类似现象。在散射光谱中，频率与入射光频率0υ相同的成分称为瑞利散射，频率对称分布在0υ两侧的谱线或谱带01υυ±即为拉曼光谱，其中频率较小的成分01υυ-又称为斯托克斯线，频率较大的成分01υυ+又称为反斯托克斯线。这种新的散射谱线与散射体中分子的震动和转动，或晶格的振动等有关。 拉曼效应是单色光与分子或晶体物质作用时产生的一种非弹性散射现象。拉曼谱线的数目，位移的大小，谱线的长度直接与试样分子振动或转动能级有关。因此，与红外吸收光谱类似，对拉曼光谱的研究，也可以得到有关分子振动或转动的信息。目前拉曼光谱分析技术已广泛应用于物质的鉴定，分子结构的研究谱线特征。 20世纪60年代激光的问世促进了拉曼光谱学的发展。由于激光极高的单色亮度，它很快被用到拉曼光谱中作为激发光源。而且基于新激光技术在拉曼光谱学中的使用，发展了共振拉曼、受激拉曼散射和番斯托克斯拉曼散射等新的实验技术和手段。 拉曼光谱分析技术是以拉曼效应为基础建立起来的分子结构表征技术,其信号来源于分子的振动和转动。它提供快速、简单、可重复、且更重要的是无损伤的定性定量分析，无需样品准备，样品可直接通过光纤探头或者通过玻璃、石英、和光纤测量。拉曼光谱的分析方向有定性分析、结构分析和定量分析。
图像处理实验报告 姓名：陈琼暖 班级：07计科一班 学号：20070810104
目录： 实验一：灰度图像处理 (3) 实验二：灰度图像增强 (5) 实验三：二值图像处理 (8) 实验四：图像变换 (13) 大实验：车牌检测 (15)
实验一：灰度图像处理题目：直方图与灰度均衡 基本要求： （1） BMP灰度图像读取、显示、保存； （2）编程实现得出灰度图像的直方图； （3）实现灰度均衡算法. 实验过程： 1、BMP灰度图像读取、显示、保存； ?图像的读写与显示操作：用imread( )读取图像。 ?图像显示于屏幕：imshow( ) 。 ?
2、编程实现得出灰度图像的直方图； 3、实现灰度均衡算法； ?直方图均衡化可用histeq( )函数实现。 ?imhist(I) 显示直方图。直方图中bin的数目有图像的类型决定。如果I是个灰度图像，imhist将 使用默认值256个bins。如果I是一个二值图像，imhist使用两bins。 实验总结： Matlab 语言是一种简洁，可读性较强的高效率编程软件，通过运用图像处理工具箱中的有关函数,就可以对原图像进行简单的处理。 通过比较灰度原图和经均衡化后的图形可见图像变得清晰，均衡化后的直方图形状比原直方图的形状更理想。
实验二：灰度图像增强 题目：图像平滑与锐化 基本要求： （1）使用邻域平均法实现平滑运算； （2）使用中值滤波实现平滑运算； （3）使用拉普拉斯算子实现锐化运算. 实验过程： 1、 使用邻域平均法实现平滑运算； 步骤：对图像添加噪声，对带噪声的图像数据进行平滑处理； ? 对图像添加噪声 J = imnoise(I,type,parameters)
数字图像处理试验报告 实验二：数字图像的空间滤波和频域滤波 姓名：XX学号：2XXXXXXX 实验日期：2017 年4 月26 日 1.实验目的 1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。 2. 理解空间域滤波的基本原理及方法。 3. 掌握进行图像的空域滤波的方法。 4. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。 5. 理解频域滤波的基本原理及方法。 6. 掌握进行图像的频域滤波的方法。 2.实验内容与要求 1. 平滑空间滤波： 1) 读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一 图像窗口中。 2) 对加入噪声图像选用不同的平滑（低通）模板做运算，对比不同模板所形成的效果，要 求在同一窗口中显示。 3) 使用函数 imfilter 时，分别采用不同的填充方法（或边界选项，如零填 充、’replicate’、’symmetric’、’circular’）进行低通滤波，显示处理后的图 像。 4) 运用 for 循环，将加有椒盐噪声的图像进行 10 次，20 次均值滤波，查看其特点, 显 示均值处理后的图像（提示:利用fspecial 函数的’average’类型生成均值滤波器）。 5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要 求在同一窗口中显示结果。 6) 自己设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像。 2. 锐化空间滤波 1) 读出一幅图像，采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1] 对其进行滤波。 2) 编写函数w = genlaplacian(n)，自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子，如5 ×5的拉普拉斯算子 w = [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3) 分别采用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对
实验六 激光拉曼光谱仪 【目的要求】 1.学习和了解拉曼散射的基本原理； 2.学习使用激光拉曼光谱仪测量CCL 4的谱线； 【仪器用具】 LRS-3型激光拉曼光谱仪、CCL 4、计算机、打印机 【原 理】 1. 拉曼散射 当平行光投射于气体、液体或透明晶体的样品上，大部分按原来的方向透射 而过，小部分按照不同的角度散射开来，这种现象称为光的散射。散射是光子与物质分子相互碰撞的结果。由于碰撞方式不同，光子和分子之间会有多种散射形式。 ⑴ 弹性碰撞 弹性碰撞是光子和分子之间没有能量交换，只是改变了光子的运动方向，使得散射光的频率与入射光的频率基本相同，频率变化小于3×105HZ ，在光谱上称为瑞利散射。瑞利散射在光谱上给出了一条与入射光的频率相同的很强的散射谱线，就是瑞利线。 ⑵ 非弹性碰撞 光子和分子之间在碰撞时发生了能量交换，这不仅使光子改变了其运动方向，也改变了其能量，使散射光频率与入射光频率不同，这种散射在光谱上称为拉曼散射，强度很弱，大约只有入射线的10-6。 由于散射线的强度很低，所以为了排除入射光的干扰，拉曼散射一般在入射线的垂直方向检测。散射谱线的排列方式是围绕瑞利线而对称的。在拉曼散射中散射光频率小于入射光频率的散射线被称为斯托克斯线；而散射光频率大于入射光频率的散射线被称为反斯托克斯线。斯托克斯线和反斯托克斯线是如何形成的呢？在非弹性碰撞过程中，光子与分子有能量交换, 光子转移一部分能量给分子, 或者从分子中吸收一部分能量，从而使它的频率改变，它取自或给予散射分子的能量只能是分子两定态之间的差值21E E E -=?。在光子与分子发生非弹性碰撞过程中，光子把一部分能量交给分子时，光子则以较小的频率散射出去，称为频率较低的光(即斯托克斯线)，散射分子接受的能量转变成为分子的振动或转动能
一、实验目的与要求 1、对数字地图制图有初步的认识 2、掌握了解符号化、注记标注、格网绘制以及地图整饰的意义 3、掌握MAPGIS工程文件、点、线、面文件创建及保存方法 4、掌握基本的符号化方法、自动标注操作以及相关地图的整饰和数据的操作 通过综合实验，加深理解地理信息系统基本理论、核心技术，掌握GIS 图形输入、编辑、数据库建立、空间分析、地学分析、统计分析、专题图制作、制图输出等基本应用技能，结合环规专业进行开发区建设规划，为GIS 在资源环境与城乡规划管理中应用打下基础。 二、实验准备 阅读PPT严格按照下面的符号特征要求来做: 1 数据符号化显示 A.地图中共有6个区，将这6个区按照ID字段来用分类色彩表示； B.将道路按class字段分类：分为1～4级道路，并采用不同的颜色表示； C.地铁线符号Color：深蓝色，Width：1.0； D.区县界线Color：橘黄色，Width：1.0 ； E.区县政府Color：红色，Size：10，样式：Star3; F.市政府符号在区县政府基础上改为大小18 2注记标记 A.对地图中6个区的Name字段使用自动标注，标注统一使用Country2 样式，大小：16； B.手动标注黄浦江（双线河），使用宋体、斜体、16号字，字体方向为纵 向，使用曲线注记； C.地铁线使用自动标注，采用Country3样式； D.道路中，对道路的Class字段为GL03的道路进行标注，字体：宋体， 大小：10； E.区县政府使用自动标注，字体:宋体，大小:10； F.市政府使用自动标注，字体:楷体，大小:14
3绘制格网 采用索引参考格网，使用默认设置。 4 添加图幅整饰要素 A.添加图例，包括所有字段； B.添加指北针，选择ESRI North 3样式； C.添加比例尺，选择Alternating Scale Bar 1样式 三、实验内容与主要过程 制作上海市行政区划图 （一）数据符号化 首先我们打开ArcMap，点击Add Data添加各数据，选取数据层所在位置，添加各图层。 在区县界面图层上右键打开Properties对话框，在Value Field中选择字段Name，单击Add All Values按钮，将6个区的名称都添加进来，并选择合适的配色，单击确定按钮完成符号化设置
数字图像处理实验 报告 学生姓名：学号： 专业年级： 09级电子信息工程二班
实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)
title('相加结果')；Subplot (3,2,4)；z=imsubtract(x,y)；imshow(z)；title('相减结果') Subplot (3,2,5)；z=immultiply(x,y)；imshow(z)；title('相乘结果') Subplot (3,2,6)；z=imdivide(x,y)；imshow(z)；title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化，实现图像变亮、变暗和负片效果，在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果，分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答：图像减运算与图像加运算的原理和用法类似，同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同，但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数，此时系统将负数统一置为零，即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y)，将结果输出到矩阵Z中，若乘以一个常数，将改变图像的亮度：若常数值大于1，则乘运算后的图像将会变亮；叵常数值小于是，则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级，实现灰度级变换，也可以用来遮住图像的某些部分，其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算，就是对两幅图像的对应像素点进行点（X./Y)， imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度，可用来改变图像的灰度级，其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算，差分运算还可以用于消除图像背景，用于混合图像的分离。
成绩 评定 教师 签名 嘉应学院物理学院近代物理实验 实验报告 实验项目：拉曼光谱 实验地点： 班级： 姓名： 座号： 实验时间：年月日
图2 ν? 0ν ν? 斯托克斯线 瑞利线 反斯托克斯线 一、实验目的： 1、 了解拉曼散射的基本原理 2、 学习使用拉曼光谱仪测量物质的谱线，知道简单的谱线分析方法。 二、实验仪器和用具： RBD 型激光拉曼光谱仪 三、实验原理： 按散射光相对于入射光波数的改变情况，可将散射光分为瑞利散射、布利源散射、拉曼散射；其中瑞利散射最强，拉曼散射最弱。在经典理论中，拉曼散射可以看作入射光的电磁波使原子或分子电极化以后所产生的，因为原子和分子都是可以极化的，因而产生瑞利散射，因为极化率又随着分子内部的运动（转动、振动等）而变化，所以产生拉曼散射。 在量子理论中，把拉曼散射看作光量子与分子相碰撞时产生的非弹性碰撞过程。在弹性碰撞过程中，光量子与分子均没有能量交换，于是它的频率保持恒定，这叫瑞利散射，如图（1a ）；在非弹性碰撞过程中光量子与分子有能量交换，从而使它的频率改变，它取自或给予散射分子的能量只能是分子两定态之间的差值12E E E ?=-，当光量子把一部分能量交给分子时，频率较低的光为斯托克斯线，散射分子接受的能量转变成为分子的振动或转动能量，从而处于激发态1E ，如图（1b ），这时的光量子的频率为0ννν'=-?；光量子从较大的频率散射，称为反斯托克斯线，这时的光量子的频率为0ννν'=+?。 最简单的拉曼光谱如图2所示，中央的是瑞利散射线，频率为0ν，强度最强；低频一侧的是斯托克斯线，强度比瑞利线的强度弱很多；高频的一侧是反斯托克斯线，强度比斯托克斯线的 图（1a ） 0h ν ()0h νν+? 0h ν ()0h νν-? 图（1b ） （上能态是虚能态，实 际不存在。这样的跃迁 过程只是一种模型实 际并没有发生） 0h ν 0h ν 0h ν 0h ν
实验一土地要素分析 1208140515 土资122班 张舵 一、实验目的 根据研究区域基础数据资料，分析地形、植被、土壤、土地利用方式等土地构成要素的空间演替的规律。 二、实验数据 1.北京市海淀区数字高程模型（DEM） 2.北京市海淀区土壤类型图（土壤.*） 3.北京市海淀区土地利用现状图（简化）（HDDLTB.*） 4.北京市海淀区“凤凰岭-稻香湖”样区条带遥感影像（Sat_DXH31.tif）
三、实验过程 1.将DEM由Raster转化为TIN 打开ArcMap10.2，点击加载实验数据，在Arc Toolbox中选择3D Analyst Tools→Conversion→From Raster→Raster to TIN（图1），输入栅格为DEM图层（图2），将数字高程模型（DEM）由栅格格式（Raster）转化为不规则三角网格式（TIN）（图3）。 图 1 Arc Toolbox工具栏 图 2 Raster to TIN窗口
图 3不规则三角网格式（TIN）的数字高程图 2.选择断面 将遥感影像图层置于所有图层顶端，在研究样区条带内，点击，选择一条东西向、横跨研究样区的断面，并用红线加粗显示（图4） 图4 断面位置示意图 断面在栅格中的具体位置如下图（图5） 图5断面栅格位置图 3.断面地形分析 （1）点击生成断面高程变化图，结合遥感影像进行地形判断。 （2）在Arc Toolbox中选择Spatial Analyst Tools→Surface→Contour，
把生成的TIN图作为输入图层，等值线高差为50米，生成等值线图，进行等值线分析。（图6） 图6等值线分析 4.地貌类型分析 在Arc Toolbox中选择Spatial Analyst Tools→Surface→Slope，把生成的TIN图作为输入图层，生成坡度图，与高程变化图、等值线图对照，分析地貌类型及其部位。 5.土壤类型和属性 在土壤类型图的图层属性中选择符号系统，值字段为土类，添加所有值，并将卵石滩值移除后确定（图7） 图7 土类图层属性表
中南大学 数字图像处理实验报告实验三数学形态学及其应用
实验三 数学形态学及其应用 一．实验目的 1.了解二值形态学的基本运算 2.掌握基本形态学运算的实现 3.了解形态操作的应用 二．实验基本原理 腐蚀和膨胀是数学形态学最基本的变换，数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域，给出利用数学形态学对二值图像处理的一些运算。 膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。而收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一层的处理。 二值形态学 I(x,y), T(i,j)为 0/1图像Θ 腐蚀：[]),(&),(),)((),(0,j i T j y i x I AND y x T I y x E m j i ++=Θ== 膨胀：[]),(&),(),)((),(0 ,j i T j y i x I OR y x T I y x D m j i ++=⊕== 灰度形态学T(i,j)可取10以外的值 腐蚀： []),(),(min ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x E m j i -++=Θ=-≤≤ 膨胀： []),(),(max ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x D m j i +++=⊕=-≤≤ 1.腐蚀Erosion: {}x B x B X x ?=Θ: 1B 删两边 2B 删右上 图5-1 剥去一层（皮） 2.膨胀Dilation: {}X B x B X x ↑⊕:＝ 1B 补两边 2B 补左下 图5-2 添上一层（漆） 3.开运算open ：
B B X ⊕Θ=)(X B 4.闭close ：∨ Θ⊕=B B X X B )( 5.HMT(Hit-Miss Transform:击中——击不中变换) 条件严格的模板匹配 ),(21T T T =模板由两部分组成。1T ：物体，2T ：背景。 {} C x x i X T X T X T X ??=?21, 图5-3 击不中变换示意图 性质： （1）φ=2T 时，1T X T X Θ=? （2）)()()(21T X T X T X C Θ?Θ=? C T X T X )()(21Θ?Θ= )/()(21T X T X ΘΘ= 6.细化/粗化 (1)细化（Thin ） C T X X T X XoT )(/??=?= 去掉满足匹配条件的点。 图5-4 细化示意图 系统细化{}n B oB XoB T Xo ))(((21=， i B 是1-i B 旋转的结果（90?，180?，270?）共8种情况 适于细化的结构元素 1111000d d I = d d d L 10110 0= (2)粗化（Thick ） )(T X X T X ??=? 用(){}0,01=T (){}0,12=T 时，X X X T X =?=? X 21 1 1 2 3 T ? XoT X ? X X ?T X ΘT T ⊕
二○一四～二○一五学年第一学期电子信息工程系 实验报告书 班级：电子信息工程（DB）1102班姓名 学号： 课程名称：数字图像处理 二○一四年十一月一日
实验一图像直方图处理及灰度变换（2学时） 实验目的： 1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。 2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。 3. 掌握图像灰度变换的基本方法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。 实验内容： 1. 读入一幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。 2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。 3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（二值化）等，分别使用不同参数观察灰度变换效果（对灰度直方图的影响）。 实验步骤： 1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡，并统计图像的直方图： I1=imread('pic.jpg'); %读取图像 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('灰度图'); subplot(3,2,4); imhist(I2); %统计直方图 title('统计直方图'); subplot(3,2,5); J=histeq(I2); %直方图均衡 imshow(J); title('直方图均衡'); subplot(3,2,6); imhist(J); title('统计直方图');
原 图 灰度图 01000 2000 3000统计直方图 100200直方图均衡 0统计直方图 100200 仿真分析： 将灰度图直方图均衡后，从图形上反映出细节更加丰富，图像动态范围增大，深色的地方颜色更深，浅色的地方颜色更前，对比更鲜明。从直方图上反应，暗部到亮部像素分布更加均匀。 2. 将图片进行阈值变换和灰度调整，并统计图像的直方图： I1=imread('rice.png'); I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5 I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5); imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2); imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4);