数字图像实验报告二图像的灰度变换与直方图均衡Word文件下载.docx
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三、实验步骤
(一)利用matlab语言直接编程实现图像的对比度调整
实验代码如下:
A=imread('
E:
\实验报告\数字图像处理实验报告\数字图像实验报告二通信五班韩奇20110803520\lena.jpg'
);
I=double(A);
J=I*0.5+40;
A1=uint8(J);
figure
(1);
subplot(1,2,1),imshow(A);
subplot(1,2,2),imshow(A1);
J=I*1+40;
figure
(2);
J=I*3+40;
figure(3);
J=exp(I);
figure(4);
生成图像如下:
从图中可以看出,第一幅图相对于原图的对比度降低了,第二幅图相对于原图对比度提高了40个灰度级,第三幅图对比度提高太多,效果反而不好。
在三幅图中,第二幅图视觉效果最好,对比度明显又不至于太亮。
第四幅图是指数灰度变换。
(二)利用matlab语言编程实现图像的反转
E=imadjust(A,[0.350.65],[10]);
figure;
imshow(E);
从图中可以看出,原来亮的部分经过反转之后变暗,暗的部分经过反转变亮。
(三)利用matlab语言直接编程实现图像的二值化
I=imread('
%要阈值化的图像
imshow(I);
M=I;
[m,n]=size(M);
fori=1:
m
forj=1:
n
if(M(i,j)<
120)
M(i,j)=0;
else
M(i,j)=255;
end
end
figure,imshow(M);
%M是二值化的图像
程序设置的阈值是120,灰度级低于120的变为0(最暗),高于120的将变为255(最亮)。
(四)利用matlab语言直接编程实现图像的直方图均衡化处理
PS=imread('
\实验报告\数字图像处理实验报告\数字图像实验报告二通信五班韩奇20110803520\qiao.jpg'
%读入JPG图像文件
PS=rgb2gray(PS);
imwrite(PS,'
qiao灰度图.bmp'
%转换为灰度化并保存
imshow(PS)%显示出来
title('
输入图像'
)
%绘制直方图
[m,n]=size(PS);
%测量图像尺寸参数
GP=zeros(1,256);
%预创建存放灰度出现概率的向量
fork=0:
255
GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n);
%计算每级灰度出现的概率,将其存入GP中相应位置
figure
(2),bar(0:
255,GP,'
g'
)%绘制直方图
原图像直方图'
xlabel('
灰度值'
ylabel('
出现概率'
%直方图均衡化
S1=zeros(1,256);
256
i
S1(i)=GP(j)+S1(i);
%计算Sk
S2=round((S1*256)+0.5);
%将Sk归到相近级的灰度
GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));
%计算现有每个灰度级出现的概率
figure(3),bar(0:
255,GPeq,'
b'
)%显示均衡化后的直方图
均衡化后的直方图'
%均衡化后的图像
PA=PS;
fori=0:
PA(find(PS==i))=S2(i+1);
%将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素
figure(4),imshow(PA)%显示均衡化后的图像
均衡化后图像'
imwrite(PA,'
qiao均衡后.bmp'
从图中可以看出,经过直方图均衡后,各灰度级出现概率有了一定的变化,原先概率大的略有降低,概率小的略有升高,尤其是220~25灰度级有了明显的提高。
从图片质量上来看,均衡化后的图像桥的钢架结构更加清晰,天空中云彩更加艳丽,总体效果比均衡化之前好。
四、实验总结
这次实验主要是对图像的灰度变换和直方图均衡化,实验内容包括灰度拉伸、图像反转、图像的二值化以及直方图均衡。
通过实验将课本上理论知识加以实践,实验过程中明白了图像处理的一些技巧,同时也明白了,不同的图像的处理方法是不完全一致的,例如,实验时,我发现对“qiao”图像的直方图均衡处理效果很好,但同样的方法对于“lena”图像效果却不是很明显。
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