图像增强实验报告

山东建筑大学实验报告学院:信息与电气工程学院 班级:电信091 姓名：张义强 学号： 课程: 数字图像处理 实验日期: 2012年 4 月 日 成绩： 实验一 图像增强与平滑一实验目的及要求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。二实验原理图像增强的目的是改善图像的视觉效果，或者使图像更适合于人或机器进行分析处理。通过图像增强，可以减少图像中的噪声，提高目标与背景的对比度，也可以强调或抑制图像中的某些细节。从处理的作用域出发，图像增强可以分为空间域法和频率域法。前者在空间域直接对像素进行处理，后者在图像的变换域内处理，然后经逆变换获得增强图像。图像增强技术主要有：空域变换增强、空域滤波增强、频域增强。点运算可以在空域内进行图像灰度修正、图像灰度变换以及图像直方图修正。空域滤波增强主要应用平滑滤波器、中值滤波器以及锐化滤波器。频域增强主要应用高通滤波和同态滤波。图像增强还包括图像的伪彩色处理。彩色图像中包含有丰富的细节信息,为了获得清晰的彩色图像,保护原有的彩色信息,消除亮度不够对彩色图像像质的影响, 应用图像增强技术对彩色图像进行处理,既可以得到清晰的彩色图像,又可以保护原有的彩色信息。总之图像增强技术就是对图像中感兴趣的特征有选择地突出 ,而衰减其不需要的特征。三、实验内容（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。（可将每段程序保存为一个.m文件）1直方图均衡化clear all; close all % Clear the MATLAB workspace of any variables % and close open figure windows.I = imread(pout.tif); % Reads the sample images pout.tif, and stores it in imshow(I) % an array named I.display the imagefigure, imhist(I) % Create a histogram of the image and display it in % a new figure window.I2,T = histeq(I); % Histogram equalization.figure, imshow(I2) % Display the new equalized image, I2, in a new figure window.figure, imhist(I2) % Create a histogram of the equalized image I2.figure,plot(0:255)/255,T); % plot the transformation curve.imwrite (I2, pout2.png); % Write the newly adjusted image I2 to a disk file named% pout2.png.imfinfo(pout2.png) % Check the contents of the newly written file功能：直方图均衡化的基本思想是将原始图像的直方图变换为均匀分布的形式，从而增加图像灰度的动态范围，达到增强图像对比度的效果。经过均衡化处理的图像，其灰度级出现的概率相同，此时图像的熵最大，图像所包含的信息量也最大。注意：imadjust()功能：调整图像灰度值或颜色映像表，也可实现伽马校正。语法：J = imadjust(I,low_in high_in,low_out high_out,gamma)newmap = imadjust(map,low_in high_in,low_out high_out,gamma)RGB2 = imadjust(RGB1,.)2直接灰度变换clear all; close allI = imread(cameraman.tif);J = imadjust(I,0 0.2,0.5 1);imshow(I)figure, imshow(J)X,map = imread(forest.tif);figure,imshow(X,map)I2 = ind2gray(X,map);J2 = imadjust(I2,0.5); figure,imshow(I2)figure, imshow(J2)J3 = imadjust(I2,1.5); figure, imshow(J3)help imadjust % Display the imadjust() function information.功能：灰度变换就是把原图像的像素灰度经过某个变换函数变换成新的图像灰度。直接灰度变换法有线性、分段线性以及非线性变换。3空域平滑滤波（模糊、去噪）clear all; close allI = imread(eight.tif);h1 = ones(3,3) / 9;h2 = ones(5,5) / 25;I1 = imfilter(I,h1);I2 = imfilter(I,h2);figure(1), imshow(I), title(Original Image);figure(2), imshow(I1), title(Filtered Image With 3*3 )figure(3), imshow(I2), title(Filtered Image With 5*5 )% 加入Gaussian 噪声J1 = imnoise(I,gaussian,0,0.005);% 加入椒盐噪声J2 = imnoise(I,salt & pepper,0.02);% 对J1、J2进行平均值平滑滤波K1 = imfilter(J1,fspecial(average,3);K2 = imfilter(J2,fspecial(average,3);figure(4);subplot(2,2,1), imshow(J1) , title(gaussian);subplot(2,2,2), imshow(J2), title(salt & pepper );subplot(2,2,3), imshow(K1), title(average );subplot(2,2,4), imshow(K2);% 对J1、J2进行中值滤波K3 = medfilt2(J1,3 3);K4 = medfilt2(J2,3 3);figure(5);subplot(2,2,1), imshow(J1) , title(gaussian);subplot(2,2,2), imshow(J2), title(salt & pepper );subplot(2,2,3), imshow(K3), title( Median filtering );subplot(2,2,4), imshow(K4)功能：通过中值滤波，消除图像噪声，模糊图像以达到使图像平滑的目的。4空域锐化滤波clear all; close allI = imread(moon.tif);w=fspecial(laplacian,0)w8=1,1,1;1,-8,1;1,1,1I1= imfilter(I,w, replicate);figure(1); imshow(I), title(Original Image);figure(2), imshow(I1), title(Laplacian Image);f = im2double(I);f1= imfilter(f,w, replicate);figure(3), imshow(f1,), title(Laplacian Image);f2= imfilter(f,w8, replicate);f4 = f-f1;f8 = f-f2;figure(4), imshow(f4);figure(5), imshow(f8);功能：空间域高通滤波主要用模板卷积来实现，本实验用拉普拉斯算子来实现空间域锐化滤波，是模糊的图像变清晰，增强图像边缘等细节，来达到图像锐化的目的。5图像的伪彩色处理密度分割clear all, close allI = imread(ngc4024m.tif);X = grayslice(I,16);imshow(I), title(Original Image)figure, imshow(X,jet(16), title(Index Color Image)伪彩色处理是指对不同的灰度级赋予不同的颜色从而将灰度图像变为彩色图像。为了引起特殊关注，把自然彩色图像变为伪彩色图像，为了突出某些图像细节内容，可把其变成人眼敏感的彩色。（二）采用MATLAB底层函数编程实现以下灰度线性变换假定原图像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