图像的增强实验.doc

成绩实验论文题 目： 图像的增强 学生姓名： sun 学生学号： 11140202 系 别： 电气信息工程学院 专 业： 电子信息工程 年 级： 2011级 任课教师： 沈 电气信息工程学院制2013年12月 学生：孙任课教师：沈电气信息工程学院 电子信息工程专业1实验题目 图像的增强2实验对象 图1 美丽图片3 实验任务（1）通过直方图均衡来增强图像，要求原图像、原图像直方图（灰度等级数200）、均衡化后图像、均衡化后直方图（灰度等级数200）显示在图1上；（2）对图像进行规定灰度变换，必须做的是灰度取反，要求取反后图像、取反后图像直方图（灰度等级数200）显示在图2上；（3）通过直方图规定化来增强图像，规定图像由自己编程实现，具体形状不限，要求原图像、规定化图像、规定化后图像、规定化后图像直方图（灰度等级数200）显示在图3上；(4)通过拉普拉斯算子来锐化图像，要求原图像、卷积后图像、锐化后图像显示在图4上；以上所有程序要求在同一个matlab程序中实现。4 实验原理4.1理论基础图像增强的基本方法可分为两大类：空间域方法和频域方法。空间域是指同性平面自身，这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。频率域处理技术是以修改图像的傅立叶变换为基础的。两者的具体方法包括如下内容：空间域处理：点处理，模板处理。频率域处理：高、低通滤波、同态滤波等。灰度线性变换表示对输入特性灰度作线性扩张或压缩，映射函数为一个直线方程，其表达式如下：式中，a为变换直线的斜率，b为截距；当b=0时，a1表示对比度扩张；a1表示对比度增强 ；a=1相当于复制；b0,灰度偏置。 灰度级直方图是图像的一种统计表达，它反映了该图中不同灰度级出现的统计概率。灰度级0,L-1范围的数字图像的直方图具有如下离散函数： 式中，k是第k级灰度，是图像中灰度级为k的像素个数。进行归一化，概率,n为图像中像素的个数。图像直方图描述图像中各灰度级出现的相对频率。采用图像灰度直方图均衡化处理，可以使得图像的灰度分布趋向均匀，图像所占有的像素灰度间距拉开，加大了图像反差，改善视觉效果，达到增强效果。对于数字图像离散情况，其直方图均衡化处理的计算步骤如下：统计原始图像的直方图：是归一化的输入特性灰度级。计算直方图累计分布曲线，用累积分布函数作为变换函数进行图像灰度变换。直方图规定化是指将输入图像灰度分布变换成一个期望的灰度分布直方图，为原图的灰度密度函数，为希望得到的灰度密度函数。首先分别对p(r),p(z)作直方图均衡化处理则有： 经上述变换后的灰度s及v，其密度函数是相同的均匀密度，再借助于直方图均衡化结果作媒介，实现到的变换。利用，分布相同的特点建立rz的联系，即图像规定化处理的实现步骤如下：（1） 直方图均衡化输入图像，计算（2） 对规定直方图作均衡化处理，计算（3） 选择适当的。（4） 由逆变换函数空间域滤波增强采用模板处理方法对图像进行滤波，去除图像噪声或增强图像的细节。频率域图像增强是增强技术的重要组成部分，通过傅立叶变换，可以把空间域混叠的成分在频率域中分离开来，从而提取或虑去相应的图像成分。4.2设计方案 任务clear all;I1 = imread(美丽图片.jpg);I=rgb2gray(I1);figure(1);subplot(2,2,1);imshow(I);xlabel(a)原始图像);J=histeq(I,64);figure(1);subplot(2,2,2), imshow(J);xlabel(b)直方图均衡后图像)figure(1);subplot(2,2,3); imhist(I,200);xlabel(c)原始灰度图像直方图)figure(1); subplot(2,2,4); imhist(J,200);xlabel(d)灰度图像均衡直方图)J1=imadjust(I,0 1,1 0); figure(2);subplot(1,2,1);imshow(J1);xlabel(a)取反图像);figure(2);subplot(1,2,2);imhist(J1);xlabel(b)取反图像直方图);r=127; x=-r:r+1;sigma=20;y1=exp(-(sin(x)-80).2)/(2*sigma2);y2=exp(-(cos(x)+80).2)/(2*sigma2);y=y1+y2; y=y/sum(y); %归一化，使函数符合概率分布的sum(y)=1这样一个规律k=histeq(J1,y);figure(3);subplot(2,2,1);imshow(I);xlabel(a)原始图像);figure(3);subplot(2,2,2);plot(y);xlabel(b)规定图像);figure(3);subplot(2,2,3);imshow(k);xlabel(c)规定化后的图像);figure(3);subplot(2,2,4);imhist(k);xlabel(d)规定化后图像直方图);figure(4);subplot(1,3,1);imshow(I);xlabel(a)原始图像);I2=double(I); %转换数据类型为double双精度型H=0 1 0,1 -4 1,0 1 0; %拉普拉斯算子J2=conv2(I2,H,same); %用拉普拉斯算子对图像进行二维卷积运算figure(4);subplot(1,3,2);imshow(J2);xlabel(b)卷积后图像) M=I2-J2; %增强的图像为原始图像减去拉普拉斯算子滤波的图像figure(4);subplot(1,3,3);imshow(M);xlabel(c)锐化滤波处理)5 实验过程 任选一副图像;打开MATLAB程序，找到图片地址，调入到MATLAB指定文件夹中，新建M文件，输入任务程序，对图像进行处理,运行，调试，确认正确后在MATLAB 主窗口进行运行，得到实验结果，保存实验结果和M文件。6 实验结果 图2 图3 图4 图5 7 实验分析及结论7.1 实验分析 对处理对象进行处理，得到原图像直方图（灰度等级数200）、均衡化后图像、均衡化后直方图（灰度等级数200）显示在图1上；取反后图像、取反后图像直方图（灰度等级数200）显示在图2上；规定化图像、规定化后图像、规定化后图像直方图（灰度等级数200）显示在图3上；卷积后图像、锐化后图像显示在图4上。处理相关问题应用相对函数。图像增强算法的应用是有针对性的，并不存在通用的增强算法。 7.2 实验结论 通过本次实验的进行，我们掌握了图像增强的基本方法，图像增强按所用方法分成频率域法和空间域法。在空间域中主要分析了空间点处理、模版处理两类技术；在频率域中，介绍了低通滤波器、高通滤波、同态滤波等技术。参考文献 1 Rafael C Gonzalez, Richard E Woods.数字图像处理（第二版）（英文版）J.北京：电子工业出版社，2011: