数字图像处理实验一

1、一、实验目的及内容内容： 灰度变换和空间滤波1.灰度变换 利用imadjust函数（可结合stretchlim函数）对图像对比度拉伸 2.直方图绘制、均衡和匹配 利用imhist，histeq函数完成图2.8及图2.11的功能3.空间滤波 线性空间滤波： 利用滤波函数imfilter函数完成图2.16中b,c,d,e的图像平滑效果 利用fspecial函数生成average,disk，gaussian滤波器完成图像的平滑效果利用fspecial函数生成prewitt, sobel,laplacian滤波器完成图像的锐化效果 非线性空间滤波 利用中值滤波函数medfilt2去除椒盐噪声二、实验原

2、理、函数imadjust是一个基本的图像处理工具箱函数，用于对灰度级图像进行灰度变换。g=imadjust(f,low_in high_in,low_out high_out,gamma)，该函数将图像f中的灰度值映射为图像g中的新值，即将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值。、函数imhist是处理图像直方图的核心函数h=imhist(f,b)，其中f为输入图像，h为其直方图，b是用来形成直方图的“容器”的数目。、函数histeq是实现直方图匹配的函数g=histeq(f,hspec)，其中f为输入图像，hspec为规定的直方图，g为输出图像，输

3、出图像的直方图近似于指定的直方图hspec。、函数imfilter用来实现线性空间滤波g=imfilter(f,w,filtering_mode,boundary_options,size_options)，其中f为输入图像，w为滤波模板，g为滤波后的结果。用于平滑的滤波器有：average,disk,gaussian用于锐化的滤波器有：laplacian,prewit,sobel三、实验源代码及结果1、灰度变换、直方图绘制、均衡和匹配f=imread('anna.jpg')%读取anna.jpg图片subplot(2,4,1)imshow(f),title('原图&#

4、39;)%显示原图f1=imadjust(f,0.2 0.5, 0 1)%将图片的灰度级别在0.2至0.5之间的部分拉伸至0到1之间subplot(2,4,2)imshow(f1),title('灰度拉伸之后')%显示灰度拉伸之后的图片subplot(2,4,3)imhist(f),title('原图直方图')f2=histeq(f,128)%进行直方图均衡化，灰度级数设为128subplot(2,4,4)imhist(f2),title('均衡化')%显示均衡化之后的直方图g=imread('bag.png')%读取bag.pn

5、g图像h=imhist(g)%生成bag.png图像的直方图赋值给向量hsubplot(2,4,5)imhist(g),title('规定的直方图')f3=histeq(f,h)%进行直方图匹配subplot(2,4,6)imshow(f3),title('直方图匹配')运行结果2、线性空间滤波a=imread('block.png')%读取block.png图像figure,subplot(2,3,1)imshow(a),title('原图')w=1/(31*31)*ones(31)%生成31*31的全为1的矩阵，命名为wa1=

6、imfilter(a,w)%利用imfilter函数进行滤波subplot(2,3,2)imshow(a1)a2=imfilter(a,w,'replicate')%图像的大小通过复制图像边界外的值来扩展subplot(2,3,3)imshow(a2)a3=imfilter(a,w,'symmetric')%图像的大小通过边界镜像反射来扩展subplot(2,3,4)imshow(a3)a4=imfilter(a,w,'circular')%图像的大小通过将图像处理为二维周期函数的一个周期来扩展subplot(2,3,5)imshow(a4)aa

7、=im2uint8(a)a5=imfilter(aa,w,'replicate')subplot(2,3,6)imshow(a5)b=imread('anna.jpg')figure,subplot(2,2,1)imshow(b),title('原图')w1=fspecial('average',4)%生成average平滑滤波器b1=imfilter(b,w1)%进行滤波subplot(2,2,2)imshow(b1),title('average')w2=fspecial('disk',5)%生

8、成disk平滑滤波器b2=imfilter(b,w2)subplot(2,2,3)imshow(b2),title('disk')w3=fspecial('gaussian',3 3,0.5)%生成gaussian平滑滤波器b3=imfilter(b,w3)subplot(2,2,4)imshow(b3),title('gaussian')c=imread('anna.jpg')figure,subplot(2,2,1)imshow(c),title('原图')w4=fspecial('prewitt

9、9;)%生成prewitt锐化滤波器c1=imfilter(c,w4)subplot(2,2,2)imshow(c1),title('prewitt')w5=fspecial('sobel')%生成sobel锐化滤波器c2=imfilter(c,w5)subplot(2,2,3)imshow(c2),title('sobel')w6=fspecial('laplacian')%生成laplacian锐化滤波器c3=imfilter(c,w6)subplot(2,2,4)imshow(c3),title('laplacian

10、')运行结果3、非线性空间滤波d=imread('anna.jpg')%读取anna.jpg图像，赋值给dd1=imnoise(d,'salt & pepper',0.3)%用imnoise函数对d生成椒盐噪声figure,subplot(1,2,1)imshow(d1),title('被椒盐噪声污染的图像')d2=medfilt2(d1)&用中值滤波器进行滤波subplot(1,2,2)imshow(d2),title('去除椒盐噪声的图像')运行结果四、实验总结（心得体会）通过这次实验，首先我熟悉了Matlab的基本操作，掌握了图像处理的基本操作，比如如何读一张图片进来、如何显示一张图片等等。这些都是最基本的操作。其次我知道了灰度变换的函数imadjust的使用，它是将选定的灰度级别范围变换为规定的范围，可以自由变换图像的灰度级别；还有