MATLAB实现数字图像增强

1、实验4 MATLAB实现数字图像增强姓名：*班级：*学号：*直方图变换（直方图均衡化和直方图规定化）实现图像增强，histeq，imhist命令，编写.m文件，完成以下功能任选一幅灰度图像imread，显示原图像及直方图，然后对图像进行均衡化处理，并显示处理后图像及其直方图，与原图像作比较；仿教材或1实例，对原图做直方图规定化，观察其效果。实验程序：% 直方图均衡化I=imread('moon.tif')J=histeq(I)I=imread('moon.tif')J=histeq(I)subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始

2、图像')subplot(2,2,2),imshow(J),title('直方图均衡化图像')subplot(2,2,3),imhist(I),title('原始图像直方图')subplot(2,2,4),imhist(J),title('均衡化直方图')% 直方图规定化¯I=imread('moon.tif');J=histeq(I,32);count,x=imhist(J);Q=imread('moon.tif');figure,subplot(2,2,1),imshow(Q)subplot(2

3、,2,3),imhist(Q)M=histeq(Q,count);subplot(2,2,2),imshow(M)subplot(2,2,4),imhist(M)实验结果：直方图均衡化 直方图规定化灰度变换，利用直接灰度变换法对任选的一副图像进行灰度变换（imjust函数），要求将原图像0.5到0.75的灰度级扩展到范围0 1，再 实现明暗转换(负片图像)，显示原图，直方图，处理后的图像。实验程序：%灰度变换I=imread('moon.tif')J=imadjust(I,0.5,0.75,)Q=double(I);M=255-Q;Z=uint8(M);subplot(2,3,

4、1),imshow(I),title('原始图像')subplot(2,3,2),imshow(J),title('灰度变换图像')subplot(2,3,3),imshow(Z),title('负片图像') subplot(2,3,4),imhist(I),title('原始图像直方图)subplot(2,3,5),imhist(J),title('灰度变换图像直方图')subplot(2,3,6),imhist(Z),title('负片图像直方图')实验结果：A、请采用二维中值滤波函数medfilt2对

5、受椒盐噪声干扰的任意一副图像滤波，窗口分别采用3*3,5*5；采用MATLAB中的函数filter2对受高斯噪声干扰的同一图像进行均值滤波；采用三种不同锐化算子对图像进行锐化处理，显示图像效果。实验程序：椒盐噪声：I=imread('moon.tif');I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.04); %添加椒盐噪声I2=double(I1)/255;H1=1/9 1/9 1/9;1/9 1/9 1/9;1/9 1/9 1/9;J1=conv2(I2,H1,'same');J2=medfilt2(I2,3 3);J

6、3=medfilt2(I2,5 5);subplot(2,3,1),imshow(I),title('原始图像')subplot(2,3,2),imshow(I1),title('添加椒盐噪声后图像')subplot(2,3,3),imshow(J1),title('低通滤波')subplot(2,3,4),imshow(J2),title('3*3窗口')%3*3subplot(2,3,5),imshow(J3),title('5*5窗口')%5*5高斯噪声：I=imread('moon.tif'

7、);I1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%Ä£Äâ¾ùֵΪ0·½²îΪ0.02µÄ¸ß˹ÔëÉù£¬I2=double(I1)/255;H1=1/9 1/9 1/9;1/9 1/9 1/9;1/9 1/9 1/9;J1=conv2(I2,H1,'same

8、9;);J2=medfilt2(I2,3 3);subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像')subplot(2,2,2),imshow(I1),title('添加高斯噪声')subplot(2,2,3),imshow(J1),title('低通滤波')subplot(2,2,4),imshow(J2),title('中值滤波')3种锐化算子：I=imread('moon.tif');H=fspecial('sobel');subplot(2,2,1),imshow(I

9、),title('原始图像')J=filter2(H,I);subplot(2,2,2),imshow(J),title('sobel锐化算子')I1=double(I);H1=0 1 0;1 -4 1; 0 1 0;J1=conv2(I1,H1,'same');K1=I1-J1;subplot(2,2,3),imshow(K1,),title('拉氏算子锐化')I2=im2double(I);H2=-1 -1 -1;-1 9 -1;-1 -1 -1;J2=conv2(I2,H2,'same');subplot(2

10、,2,4),imshow(J2,),title('空域高通滤波锐化')实验结果：椒盐噪声：高斯噪声：3种锐化算子：B、选择*.tif作为源图像，使用imnoise添加不同的噪声，然后设置不同的参数，用medfilt2和ordfilt2实现图像增强，比较显示结果有什么不同。实验程序：I=imread('moon.tif');I1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);I2=double(I1)/255;H1=1/9 1/9 1/9;1/9 1/9 1/9;1/9 1/9 1/9;J1=conv2(I2,H1,'same&

11、#39;);J2=medfilt2(I2,3 3);J3=ordfilt2(I2,5,ones(3,3);subplot(2,3,1),imshow(I),title('原始图像')subplot(2,3,2),imshow(I1),title('添加高斯噪声')subplot(2,3,3),imshow(J1),title('低通滤波')subplot(2,3,4),imshow(J2),title('medfilt2滤波')subplot(2,3,5),imshow(J3),title('ordfilt2滤波'

12、)实验结果：C、选择eight或coin作为源图像，练习使用fspecial和filter2函数实现各种算子如：拉普拉斯，sobel，prewitt等完成图像锐化，比较各算子的操作效果有何不同。实验程序：I=imread('coins.png');H=fspecial('sobel');%sobelsubplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像')J=filter2(H,I);subplot(2,2,2),imshow(J),title('sobel算子锐化')I1=double(I);H1=0 1 0;

13、1 -4 1; 0 1 0;J1=conv2(I1,H1,'same');K1=I1-J1;subplot(2,2,3),imshow(K1,),title('拉氏算子锐化')I_1,map=imread('coins.png');H_1,W=size(I_1);M_1=double(I_1);J_1=M_1;for i=2:H_1-1 for j=2:W-1 J_1(i,j)=abs(M_1(i-1,j+1)-M_1(i-1,j-1)+M_1(i,j+1)-M_1(i,j-1)+M_1(i+1,j+1)-M_1(i+1,j-1)+abs(M_1(i+1,j-1)-M_1(i-1,j-1)+M_1(i+1,j)-M_1(i-1,j)+M_1(i+1,j+1)-M_1(i-1,j+1);end;end;subplot(2,2,4);imshow(uint8(J_1);title('Prewitt´处理后');实验结果：拉式算子是与方向无光的各向同性边缘检测算子,若只关心边缘点的位置而不顾其周围的实际灰度差时,一般选择该算子进行检测.特点:各向同性,线性和位移是不变的,对线性和孤立点检测效果好,但边