数字图像处理实验教学报告

数字图像处理实验报告实验内容：主要实现以下几个内容：⑴直方图均衡化（histogramequalization）⑵直方图匹配（histogrammatching）⑶邻域平均（neighborhoodaveraging）⑷局域增强（localenhancement）⑸中值滤波（medianfiltering）。二．实验目的：下载安装MATLAB图像处理工具箱，对图像进行处理；学会用Matlab中的下列函数对输入图像进行上述5类运算；感受各种不同的图像处理方法对最终图像效果的影响。Imhist：对灰度图像画直方图Histeq：是图像直方图均衡化处理Nlfilter：实现双边滤波器mean2：图像处理工具箱中的函数，用来计算矩阵元素的平均数std2：计算矩阵元素的标准差fspecial：建立预定义的滤波算子filter2：使用指定的滤波器进行滤波medfilt2：中值滤波三．实验步骤仔细阅读Matlab帮助文件中有关以上函数的使用说明，能充分理解其使用方法并能运用它们完成实验内容。将桌面上文件1(a).jpg图像文件用函数imread读入Matlab中，对其作直方图均衡化和直方图匹配运算，显示运算前后该图像的直方图，处理后的图像和灰度变换函数。直方图反映灰度等级的分布情况，本实验指定的直方图如下：1400×r r≤57000-310×r 5＜r≤20n=900－5×r 20＜r≤180n=－1440+8×r 180＜r≤2253060－12×r 225＜r≤255将文件2.jpg图像文件读入Matlab，用nlfilter对其进行3×3邻域平均和计算邻域标准差，再对其黑暗部分的特征进行局域增强而保持明亮部分图像不变，显示增强后的效果图。在进行局域增强时，应按下列算法进行：g（x，y）=E·f（x，y） ifmSxy≤k0MGandk1DG≤σSxy≤k2DGg（x，y）=f（x，y） otherwise适当调整k0，k1和k2的值，使局域增强达到最佳效果。参见教材k0=0.4,k1=0.02,k2=0.4。将图片3.jpg图像文件读入Matlab，用fspecial函数生成一3×3邻域平均窗函数，再用filter2函数求邻域平均，试比较与用nlfilter函数求邻域平均的速度。最后用medfilt2函数对图像进行中值滤波。要求显示用各种方法处理后的结果。仔细查阅Matlab帮助文件中有关以上函数的使用说明，能充分理解其使用方法并能运用它们完成实验内容。将1.jpg图像文件读入Matlab，对其作直方图均衡化和直方图匹配运算，显示运算前后该图像的直方图，处理后的图像和灰度变换函数。直方图反映灰度等级的分布情况，本实验指定的直方图如下：1400×r r≤57000-310×r 5＜r≤20n=900－5×r 20＜r≤180n=－1440+8×r 180＜r≤2253060－12×r 225＜r≤255将2.jpg图像文件读入Matlab，用nlfilter对其进行3×3邻域平均和计算邻域标准差，再对其黑暗部分的特征进行局域增强而保持明亮部分图像不变，显示增强后的效果图。在进行局域增强时，应按下列算法进行：g（x，y）=E·f（x，y） ifmSxy≤k0MGandk1DG≤σSxy≤k2DGg（x，y）=f（x，y） otherwise适当调整k0，k1和k2的值，使局域增强达到最佳效果。参见教材k0=0.4,k1=0.02,k2=0.4。将3(a).jpg图像文件读入Matlab，用fspecial函数生成一3×3邻域平均窗函数，再用filter2函数求邻域平均，试比较与用nlfilter函数求邻域平均的速度。最后用medfilt2函数对图像进行中值滤波。要求显示用各种方法处理后的结果。四．实验程序：1.subplot(3,2,1);i=imread('C:\DocumentsandSettings\Administrator\×ÀÃæ\abbr_4b1b975338cc19d6571eaf213355e1f5\dip\in_pic\Fig3.20(a).jpg');imhist(i);title('orghist');subplot(3,2,2);i=im2double(i);imshow(i);title('ԭʼͼÏñ');subplot(3,2,3);iee=histeq(i);imhist(iee);title('histhsit');subplot(3,2,4);imshow(iee);title('histedimg');r=1:255;n=1400*r.*[r<=5]+[7000-310*r].*[r>5].*[r<=20]+[900-5*r].*[r>20].*[r<=180]+[8*r-1440].*[r>180].*[r<=225]+[3060-12*r].*[r<=255].*[r>225];subplot(3,2,5);ie=histeq(i,n);ie=ie*255;ie=uint8(ie);imhist(ie);title('afterhistogrammatchinghist');subplot(3,2,6);imshow(ie);title('afterhistogrammatchingimg');figure;subplot(3,2,1);plot(r,n);title('2:r,nfuctoin');2i3=imread('C:\DocumentsandSettings\Administrator\×ÀÃæ\abbr_4b1b975338cc19d6571eaf213355e1f5\dip\in_pic\Fig3.24.jpg');i3=im2double(i3);subplot(3,2,2);imshow(i3);title('3:orgimg');mxy=nlfilter(i3,[33],@mean2);subplot(3,2,3);imshow(mxy);title('mean2img');cxy=nlfilter(i3,[33],@std2);subplot(3,2,4);imshow(cxy);title('std2img');subplot(3,2,5);Mg=mean2(i3);Dg=std2(i3);k0=0.4,k1=0.02,k2=0.4;e=10;g=e*i3.*[mxy<=k0*Mg].*[cxy>=k1*Dg].*[cxy<=k2*Dg]+i3.*[mxy<=k0*Mg|cxy>=k1*Dg|cxy<=k2*Dg];imshow(g);3.i4=imread('C:\DocumentsandSettings\Administrator\×ÀÃæ\abbr_4b1b975338cc19d6571eaf213355e1f5\dip\in_pic\Fig5.10(a).jpg');i4=im2double(i4);subplot(3,2,1);imshow(i4);title('4:orgimg');h=fspecial('average',[33]);%Éú³ÉÒ»3¡Á3ÁÚÓòƽ¾ù´°º¯ÊýY=filter