实验二 数字图像处理 孙博文.doc

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2016 2017 学年 第 一 学期 ） 年级、专业、班2014级计科143班学号201410405325 姓名孙博文成绩实验项目名称图像灰度变换指导教师张 云教师评语该同学是否了解实验原理： A.了解B.基本了解C.不了解该同学的实验能力： A.强 B.中等 C.差 该同学的实验是否达到要求： A.达到 B.基本达到C.未达到实验报告是否规范： A.规范 B.基本规范C.不规范实验过程是否详细记录： A.详细 B.一般 C.没有 教师签名： 年 月 日实验二、图像灰度变换一、 实验目的1、 理解图像增强的概念；2、 掌握灰度线性变换和非线性变换的图像增强方法及应用；3、 掌握灰度直方图均衡化的图像增强方法及应用。二、 实验原理术语“空域”指的是图像平面本身。在空域上，图像处理方法是通过直接对图像像素的处理来实施的。空域处理方法可分为两种：灰度级变换与空域滤波。空域技术所使用的对像素的直接操作可用下式表示：，其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，T是对图像f进行处理的操作符，它定义在像素点(x,y)所指定的空间邻近像区（简称为邻域）内。定义像素点(x,y)的邻域的主要方法是，使用以(x,y)为中心的方形或矩形像区。当这样的邻域的中心从左上角原点的开始遍历像素点时，将覆盖图像中不同的像区。当T应用于每个被遍历的像素点f(x,y)时，便得到在该像素点的输出图像g(x,y)。在计算g(x,y)时，只使用在(x,y)邻域中的像素。在处理灰度图像并且当邻域大小为11时，T的形式最简单，它成为一个灰度（或亮度）级的变化函数（即，灰度变换）。此时,g(x,y)的值仅由在(x,y)处的亮度f(x,y)来决定。由于灰度变换T仅取决于灰度的值，与(x,y)无关，所以T可写成如下的简单形式：，其中，r表示图像f中相应点(x,y)的灰度，s表示图像g中相应点(x,y)的灰度。灰度变换T通常包括灰度变换增强与直方图增强。灰度变换增强可以通过改变图象的灰度范围及分布来实现。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，即分段拉伸。另一方面，直方图增强是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。三、 所用仪器、材料微型计算机一台、Matlab软件。四、 实验过程、内容1、 实验内容1) 输入图像读入。2) 灰度变换：请自己编程和调用Matlab中的图像调整函数（imadjust）对输入图像进行分段线性变换和非线性变换，以达到理想的图像视觉效果，同屏显示处理前后的图像及其灰度直方图，比较处理效果的异同，并解释图像灰度调整后其直方图的分布情况。3) 直方图均衡化：请自己编程和调用Matlab中函数来统计原图像的灰度直方图，并利用直方图均衡化处理进行图像增强，同屏显示处理前后的图像及其灰度直方图，比较与原图的异同，并解释图像均衡化后其直方图分布情况。附：灰度变换的基本代码（A）灰度线性变换（函数imadjust(f,low_in; high_in,low_out; high_out,gamma)）clc,clear; %清空命令窗口，清空工作空间的变量f=imread(blob.tif);subplot(2,2,1)imshow(f),title(灰度图);subplot(2,2,2)imhist(f,256); %显示图像直方图（256个分组）title(灰度图的直方图);g1=imadjust(f,0 1,1 0); %灰度转换，实现明暗转换(负片图像)subplot(2,2,3)imshow(g1),title(灰度图的负片图像);g2=imadjust(f,0.5;0.75,0;1,1); %将f的0.5,0.75线性映射到g2的0,1subplot(2,2,4)imshow(g2),title(灰度级的线性变换);（B）灰度非线性变换（对数映射）clc,clear; %清空命令窗口，清空工作空间的变量f=imread(point.tif); subplot(2,2,1)imshow(f),title(灰度图);g1=log(1+double(f);%对输入图像f进行对数映射变换g2=mat2gray(g1); %将矩阵g1转换为灰度图片(0,1)g3=im2uint8(g2); %将灰度图转换为8位图subplot(2,2,2)imshow(g3),title(灰度级的对数变换);（C）直方图均衡化（函数histeq(I, n)）clc,clear; %清空命令窗口，清空工作空间的变量f=imread(pollen.tif);subplot(2,2,1)imshow(f),title(灰度图);subplot(2,2,2)imhist(f,64); %显示图像直方图（64个分组）title(灰度图的直方图);g1=histeq(f); %直方图均衡化，产生64个灰度级的结果图像g1subplot(2,2,3)imshow(g1),title(均衡化的灰度图);subplot(2,2,4)imhist(g1,64); %显示图像直方图（64个分组）title(均衡图的直方图);2.实验过程1、原图灰阶：f=imread(1.jpg);subplot(1,2,1);imshow(f);title(原图);f1=rgb2gray(f);subplot(1,2,2);imshow(f1);title(原图灰阶后);2、线性变换：f=imread(1.jpg);subplot(1,2,1);imshow(f);title(原图);f1=rgb2gray(f);subplot(1,2,2);imshow(f1);title(原图灰阶后); J=imadjust(f1,0.2,0.8,);subplot(2,2,1);imshow(f1);title(灰阶图);subplot(2,2,2);imhist(f1);title(灰阶图直方图);subplot(2,2,3);imshow(J);title(对比度调整后);subplot(2,2,4);imhist(J);title(对比度调整后灰度直方图);3、分段线性变换：f=imread(1.jpg);subplot(1,2,1);imshow(f);title(原图);f1=rgb2gray(f);subplot(1,2,2);imshow(f1);title(原图灰阶后);H=double(f1); M,N=size(H); for i=1:M for j=1:N if H(i,j)=30 H(i,j)=H(i,j); elseif f1(i,j)=150 H(i,j)=(200-30)/(150-30)*(H(i,j)-30)+30; else H(i,j)=(255-200)/(255-150)*(H(i,j)-150)+200; end end endsubplot(2,2,1);imshow(f1);title(灰阶图);subplot(2,2,2);imhist(f1);title(灰阶图直方图);subplot(2,2,3);imshow(uint8(H);title(对比度调整图);subplot(2,2,4);imhist(uint8(H);title(对比度调整后灰度直方图);4、分段非线性：f=imread(1.jpg);subplot(1,2,1);imshow(f);title(原图);f1=rgb2gray(f);subplot(1,2,2);imshow(f1);title(原图灰阶后);J=double (f1) ;H=(log(J+1)/10;subplot(2,2,1);imshow(f1);title(灰阶图);subplot(2,2,2);imhist(f1);title(灰阶图直方图);subplot(2,2,3);imshow(H);title(对比度调整后图);subplot(2,2,4);imhist(H);title(对比度调整后灰度直方图);5、直方图均衡化：f=imread(1.jpg);subplot(1,2,1);imshow(f);title(原图);f1=rgb2gray(f);subplot(1,2,2);imshow(f1);title(