数字图象处理实验报告《matlab基本操作 》.doc

计算机科学与工程学院 数字图像处理实验报告 武 汉 工 程 大 学数字图像处理实验报告2专业班级实验时间学生学号实验地点学生姓名指导教师实验项目数字图像基本操作实验类别基础性实验学时2实验目的及要求实验目的：1.掌握读取、显示图像的基本方法；2.掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法；3.掌握图像的灰度调整方法及原理。实验要求：熟练掌握：用Matlab开发程序的步骤正确理解：图像处理工具箱的使用方法 成 绩 评 定 表类 别评 分 标 准分值得分合 计上机表现按时出勤、遵守纪律认真完成各项实验内容30分报告质量程序代码规范、功能正确填写内容完整、体现收获70分说明： 评阅教师： 日 期： 2012 年 月 日实 验 内 容预习部分：1、灰度线性变换的原理是什么？ 2、怎样通过灰度变换函数显示一副图像的负片？3、为什么对数变换能进行对比度拉伸？其中包含的数学原理是什么？4、指数变换是如何进行对比度拉伸的？与对数变换的区别是什么？5、图像的均衡化原理是什么？Matlab中怎样进行均衡化？6、图像的规定化原理是什么？为什么要进行规定化？7、什么是高斯函数，什么是双峰高斯函数？物理含义是什么？实验要求设计一个程序完成下列要求：1、 将MATLAB目录下work文件夹中pollen.tif读入，画出它的直方图，观察到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。A1=imread(pollen.tif);%读取tif格式的图像subplot(1,2,1);imshow(A1);title(原始图像为：);subplot(2,2,2);imhist(A1,64);title(灰度直方度为：);2、 显示该图像的负片。f=imread(pollen.tif);%显示一幅图像的负片g1=imadjust(f,0 1,1 0);%g1=incomplement(f1); %显示一幅图像的负片，还可以直接用incomplement函数imshow(g1);3、 均衡化该图片。a=imread(pollen.tif);%读取图像c=histeq(a); %直方图均衡化subplot(121),imshow(a);title(原图为：);subplot(122),imshow(c); %显示处理后的图像title(均衡化后的图为：);通过以上变换后总的效果为：%读入原始图像f=imread(pollen.tif);%显示原始图像iptsetpref(ImshowAxesVisible,on) subplot(4,2,1);imshow(f); title(original image); subplot(4,2,2);imhist(f); title(original image histogram); %首先将图像灰度化% f1=mat2gray(f);% subplot(4,2,3);imshow(f1);% title(gray image);% subplot(4,2,4);imhist(f1);% title(gray image histogram);%再将原始图像均衡化f2=histeq(f);subplot(4,2,5);imshow(f2);title(original image equalized );subplot(4,2,6);imhist(f2);title(original image equalized histogram);%最后将灰度图像均衡化f3=histeq(f1);subplot(4,2,7);imshow(f3);title(original image equalized );subplot(4,2,8);imhist(f3);title(original image equalized histogram);3、针对该图像原始直方图的不均匀问题，分别用线性变换、指数变换、对数变换，对该图片进行调整，希望能找到合适的函数，达到比较满意的视觉效果的图像。i=imread(pollen.tif);i2=im2uint8(mat2gray(2.*double(i+30);i3=im2uint8(mat2gray(log(1+double(i);i4=im2uint8(mat2gray(double(i)1.1);subplot(2,2,1),imshow(i),title(原图像);subplot(2,2,2),imshow(i2),title(线性变换后图像);subplot(2,2,3),imshow(i3),title(对数变换后图像);subplot(2,2,4),imshow(i4),title(指数变换后图像);4、设双峰高斯函数为规定化图像，用该函数对pollen.tif进行规定化处理。其中，第一个高斯函数的均值、标准差和幅值分别为：M1=0.15 sig1=0.05 A1=1；第二个高斯函数的均值、标准差和幅值分别为：M2=0.75 sig2=0.05 A2=0.07。如果随机变量的分布密度函数为: (其中, 均为常数,且0),则称服从以, 为参数的正态分布, 代码如下：%双峰高斯函数就是有两个峰值的高斯函数叠加。%第一个高斯函数的均值、标准差和幅值分别为：M1=0.15 sig1=0.05 A1=1；%第二个高斯函数的均值、标准差和幅值分别为：M2=0.75 sig2=0.05 A2=0.07。%读入原始图像f=imread(pollen.tif);%显示原始图像subplot(3,2,1);imshow(f);title(original image);subplot(3,2,2);imhist(f);title(original image histogram);%将原始图像均衡化，目的是与后面的规定化做对比f2=histeq(f);subplot(3,2,3);imshow(f2);title(original image equalized );subplot(3,2,4);imhist(f2);title(original image equalized histogram);%将原始图像用下面的双峰高斯函数规定化，注意观察代码运行效果m1=0.15;sig1=0.05;A1=1;m2=0.75;sig2=0.05;A2=0.07;c1=A1*(1/(2*pi)0.5)*sig1); %设置c1=A1*(1/sqrt(2*pi)*sig),即高斯函数的系数部分；k1=2*(sig12); %设置指数部分的分母，即（1/2*sig2）,便于后面计算c2=A2*(1/(2*pi)0.5)*sig2); %设置c2=A2*(1/sqrt(2*pi)*sig),即高斯函数的系数部分；k2=2*(sig22); %设置指数部分的分母，即（1/2*sig2），同上x=linspace(0,1,256); %linspace产生一个在【0，1】之间的包含256个元素的行向量，实际上就是高斯函数中的x值p=0.002+c1*exp(-(x-m1).2)./k1)+. c2*exp(-(x-m2).2)./k2);p=p./sum(p(:); %sum(p(:)表示矩阵所有元素之和，此处求得p的概率g=histeq(f,p)subplot(3,2,5);imshow(g);title(original image normalized );subplot(3,2,6);imhist(g);title(original image normalized histogram);figure;plot(p);思考：图像规定化与均衡化有什么区别？在实际应用时，什么时候需要规定化、什么时候需要均衡化？说说你的体会。答：一般情况下,如果图像的灰度分别集中在比较窄的区间,从而引起图像细节的模糊,为了使图像细节清晰,并使目标得到突出,达到图像增强的目的,可通过改善各部分亮度的比例关系,即通过直方图的方法来实现.直方图的方法是以概率论为基础的.常用的方法有直方图均衡化和直方图规定化.直方图均衡化又称直方图平坦化,是将一已知灰度概率密度分布的图像经过某种变换,变成一幅具有均匀灰度