数字图像处理——实验一图像增强与平滑(共6页)

1、 数字图像处理实验一PAGE PAGE 0实验(shyn)一 图像增强(zngqing)与平滑一实验目的(md)及要求1了解MATLAB的操作环境和基本功能。2掌握MATLAB中图像增强与平滑的函数的使用方法。3加深理解图像增强与平滑的算法原理。二、实验设备1计算机；2MATLAB6.5及以上；三、实验内容及结果（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。1直方图均衡化分析：直方图均衡化是一种使输出图像直方图近似为均匀分布的变换算法，是一种直方图修改技术。在MATLAB 中，可以调用函数histeq自动

2、完成图像的直方图均衡化。I2,T = histeq(I); 函数功能：返回从能将图像I的灰度直方图变换成图像I2的直方图变换T。imwrite(A,filename,fmt), HYPERLINK /view/15061.htm t _blank 函数功能：将 HYPERLINK /view/286852.htm t _blank 图像数据写入到图像文件中， 存储在 HYPERLINK /view/157418.htm t _blank 磁盘上。A是 HYPERLINK /view/286852.htm t _blank 图像数据， filename是目标图像名字， fmt是要生成的图片的 H

3、YPERLINK /view/33401.htm t _blank 格式。imfinfo(filename,fmt) 函数功能：获取一张图片的具体信息。2直接灰度变换分析：J = imadjust(I,low_in high_in,low_out high_out,gamma) X,map = imread(filename,fmt) 函数功能：把文件filename读取到X的map向量中。灰度变换可调整图像的灰度动态范围或图像对比度，是图像增强的重要手段之一。3空域平滑滤波（模糊、去噪）分析：通过观察前三幅图像，可知图像平均是以图像模糊为代价来换取噪声的减少，所选取的邻域面积越大，图像越模糊

4、。本例中分别(fnbi)给图像(t xin)加入了均值为0，方差(fn ch)为0.005的高斯噪声，噪声密度为0.02的椒盐噪声，再进行均值滤波和中值滤波，由得到的结果可知，对于椒盐噪声，中值滤波的效果比均值滤波的效果好，因为椒盐噪声的均值不为0；对于高斯噪声，均值滤波的效果比中值滤波的效果好，因为高斯噪声服从正态分布，均值为0。4空域锐化滤波分析：w=fspecial(laplacian,0) 建立拉普拉斯算子w8=1,1,1;1,-8,1;1,1,1w = 0 1 0 1 -4 1 0 1 0w8 = 1 1 1 1 -8 1 1 1 1I1= imfilter(I,w, replica

5、te) replicate表示图像大小通过复制外边界的值来扩展通过观察得到的图像可知，锐化滤波主要用来增加反差，增强被模糊的细节或边缘（二）采用MATLAB底层函数编程实现1灰度变换之动态范围扩展原理：假定原图像f(x, y)的灰度范围为a, b，希望变换后图像 g(x, y)的灰度范围扩展至c, d，则线性变换可表示为： 用MATLAB底层函数编程实现上述变换函数。观察图像 pout.tif的灰度直方图，选择合适的参数a, b、c, d对图像pout.tif进行灰度变换，以获得满意的视觉效果。clear all; close allI = imread(pout.tif);figure,im

6、hist(I),title(Original image);a=80;b=220;c=20;d=255;N=(d-c)/(b-a).*(I-a)+c;figure,subplot(121),imshow(I),title(Original image);subplot(122),imshow(N),title(New image);figure,imhist(N),title(New image); 观察(gunch)原始图像的直方图知该图像(t xin)的灰度范围主要(zhyo)集中在75至150，所以也可以就只对这个范围进行扩展.clear all; close allI = imread

7、(pout.tif);a=75;b=150;c=30;d=220; M,N=size(I);for i=1:M for j=1:N if I(i,j)=b I1(i,j)=d; elseif I(i,j)=a I1(i,j)=(d-c)/(b-a)*(I(i,j)-a)+c; else I1(i,j)=c; end endend,subplot(121),imshow(I),title(Original image);subplot(122),imshow(I1),title(New image);figure,imhist(I1),title(New image);2非锐化掩蔽和高升(o s

8、hn)滤波原理(yunl):从原图像(t xin)中减去其非锐化（平滑过的）图像的过程称为非锐化掩蔽，其基本步骤为： = 1 * GB2 对原图像进行平滑滤波得到模糊图像； = 2 * GB2 从原图像中减去模糊图像，产生的差值图像称为模板； = 3 * GB2 将模板加到原图像上，得到锐化后的图像。 即，用MATLAB函数编程实现上述功能。clear all; close allI = imread(moon.tif);h1 = ones(5,5) / 25;I1 = imfilter(I,h1);figure(1), imshow(I), title(Original Image);fig

9、ure(2), imshow(I1), title(Filtered Image With 5*5 );M=imsubtract(I,I1); %也可以用M=I-I1figure(3), imshow(M), title(mask );k=2;I2=I+k.*M;figure(4), imshow(I2), title(New image ); 四实验(shyn)总结本次实验(shyn)主要对图像增强与平滑(pnghu)的相关理论知识，通过使用matlab，进行实践。图像增强处理除了可以使用灰度变换，空域滤波，还可以使用频域滤波以及进行彩色增强等。图像平滑用于去噪,对图像高频分量即图像边缘会有影响。对于数字图像处理这门课