实验一图像的直方图均衡数字图像的空间域滤波.docx
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实验一图像的直方图均衡数字图像的空间域滤波
实验一、图像的直方图均衡
一、实验目的
1、理解直方图均衡的原理与作用;
2、掌握统计图像直方图的方法;
3掌握图像直方图均衡的方法。
二、实验原理
在实际应用中,希望能够有目的地增强某个灰度区间的图像,即能够人为地修正直方图的形状,使之与期望的形状相匹配,这就是直方图规定化的基本思想。
换句话说,希望可以人为地改变直方图形状,使之成为某个特定的形状,直方图规定化就是针对上述要求提出来的一种增强技术,它可以按照预先设定的某个形状来调整图像的直方图。
直方图规定化是在运用均衡化原理的基础上,通过建立原始图像和期望图像之间的关系,选择地控制直方图,使原始图像的直方图变成规定的形状,从而弥补了直方图均衡不具备交互作用的特性。
三、实验步骤
1、利用matlab图像处理工具箱提供的函数进行均衡处理;
程序如下:
clc
IM=imread('imag.jpg');
figure,
imshow(IM);
imwrite(rgb2gray(IM),'Gray.bmp');%将彩色图片灰度化并保存
figure,
subplot(2,1,1),
imshow('gray.bmp')
IM=rgb2gray(IM);%转换为灰度图
subplot(2,1,2),
imhist(IM);%画出直方图
figure,
IM2=histeq(IM);%利用函数图像均值
subplot(2,1,1),
imshow(IM2);%显示均值后图片
subplot(2,1,2),
imhist(IM2);%显示处理后的直方图
处理结果:
原始图片:
用系统函数均衡后结果:
均值后:
2、自己设计程序实现图像的直方图均衡;
自己设计的均值代码:
%读入图片:
clc
IM=imread('imag.jpg');
figure,
imshow(IM)
imwrite(rgb2gray(IM),'Gray.bmp');%将彩色图片灰度化并保存
figure,
subplot(2,1,1),
imshow('gray.bmp')
IM=rgb2gray(IM);%灰度化后的数据存入数组
%直方图均衡化
S1=zeros(1,256);
fori=1:
256
forj=1:
i
S1(i)=GP(j)+S1(i);%计算Sk
end
end
S2=round((S1*256)+0.5);%将Sk归到相近级的灰度
fori=1:
256
GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));%计算现有每个灰度级出现的概率
end
figure,
subplot(2,1,1),bar(0:
255,GPeq,'b')%显示均衡化后的直方图
title('均衡化后的直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel('出现概率')
%四,图像均衡化
PA=IM;
fori=0:
255
PA(find(IM==i))=S2(i+1);%将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素
end
subplot(2,1,2),imshow(PA)%显示均衡化后的图像
title('均衡化后图像')
imwrite(PA,'PA.bmp');
3、画出均衡后的图像直方图;
处理后
4、比较上述两种处理方法的不同。
实验二、数字图像的空间域滤波
一、实验目的
1、理解图像空间域滤波的原理;
2、掌握图像均值滤波、中值滤波的原理与实现方法;
3掌握上述方法的改进方法。
二、实验原理
均值滤波的主要步骤为:
(1)将模板在途中漫游,并将模板中心与途中某个象素位置重合;
(2)将模板上系数与模板下对应象素相乘;
(3)将所有乘积相加;
(4)将和(模板的输出响应)赋给途中对应模板中心位置的象素。
中值滤波的主要步骤为:
(1)将模板在途中漫游,并将模板中心与途中某个象素位置重合;
(2)读取模板下各对应象素的灰度值;
(3)将这些灰度值从小到大排成1列;
(4)找出这些值里排在中间的1个;
(5)将这个中间值赋给对应模板中心位置的象素。
三、实验内容
基本要求:
1、自己编程实现图像的均值滤波;
2、自己编程实现图像的中值滤波;
3、利用matlab图像处理工具箱中的函数实现图像的上述处理;
clear;
c=imread('imag.jpg');
c=imnoise(c,'salt&pepper',0.02);
subplot(2,2,1)
imshow(c);
%c=double(c);
title('originimage');%显示原图像
x=ones(3)/9;
d=imfilter(c,x);
subplot(2,2,2)
imshow(d);
title('avagefilter');%调用系统函数实现均值滤波
d=medfilt2(c,[3,3]);
subplot(2,2,3)
imshow(d);
title('midfilter');%调用系统函数实现中值滤波
%------------------编程实现均值和中值滤波-------------------%
x=double(ones(3)/9);
form=2:
255
forn=2:
255
x1=double(c(m-1:
m+1,n-1:
n+1));%在原图像中取出3*3的矩阵
y=x.*x1;%模板上系数与模板下对应象素相乘
y=[y(1,:
)y(2,:
)y(3,:
)];%将所有乘积相加
y=uint8(sum(y));
d(m,n)=y;%取和值赋给所在元素
end
end
subplot(2,2,4)
imshow(d);
title('avagefilterbyown');
form=2:
255
forn=2:
255
x=c(m-1:
m+1,n-1:
n+1);%在原图像中取出3*3的矩阵
y=[x(1,:
)x(2,:
)x(3,:
)];%将其转换为1*9的矩阵
y=sort(x);%按由小到大顺序排列
d(m,n)=y(5);%取中间值赋给所在元素值
end
end
subplot(2,2,4)
imshow(d);
title('avagefilterbyown');
实验结果:
扩展要求:
4、实现一种图像加权中值滤波或加权均值滤波;
实验三、图像的变换域压缩编码
一、实验内容
设计一种基于变换域的压缩编码方法(如DCT,DHT等),并在变换域设计一种系数量化方案压缩图像。
二、技术指标
基本要求:
1、比较不同变换方式的压缩比;
2、比较不同量化编码方式的压缩比
扩展要求:
3、比较不同变换的图像恢复信噪比;
4、比较不同量化编码方式的图像恢复信噪比。
四、实验步骤
1.图像压缩编码的理论算法。
程序如下
clear;
c=imread('lena.bmp');
subplot(2,2,1)
imshow(c);
c=double(c);
title('originimage');
T=@dct2;%dct_____________
B=blkproc(c,[88],T);
subplot(2,2,2);%showthedctimage
imshow(B);
mask=[11111000
11110000
11100000
11000000
10000000
00000000
00000000
00000000];
B2=blkproc(B,[88],'P1.*x',mask);
T=@idct2;
d=blkproc(B2,[88],T);
d=mat2gray(d);
subplot(2,2,4);
imshow(d);
实验结果
2.2自编函数实现
clear;
I=imread('lena.jpg');
I=double(rgb2gray(I));
figure
(1);
imshow(uint8(I));
title('原图像');
Y=zeros(8,8);
fori=1:
8
forj=1:
8
ifi==1
Y(i,j)=sqrt(1/8);
else
Y(i,j)=sqrt(2/8)*cos((pi*(2*(j-1)+1)*(i-1))/16);
end
end
end
s=blkproc(I,[88],'P1*x*P2',Y,Y');
figure
(2);
imshow(uint8(s));
forj=1:
8
fori=1:
8
ifj<=8-i+1
a(i,j)=1;
else
a(i,j)=0;
end;
end;
end;
s=blkproc(s,[88],'P1.*x',a);
figure(3);
imshow(uint8(s));
s=blkproc(s,[88],'P1*x*P2',Y',Y);
figure(4);
imshow(uint8(s));
title('经过压缩处理的图像')
四、实验结果
对比压缩前后的图像易知,仿真中取了l0个DCT系数,占l5%比较原图和重构图像,可以发现:
在抛弃85%的DCT系数后,重构图像时并不会因此而带来其画面质量的显著下降,即重构图像的失真不大。
当量化表的有效个数为10时压缩的图像稍显模糊,这是因为该压缩算法为有损压缩,压缩后的图像丢失了原始图像部分数据信息。
但由于DCT变换有使图像能量集中在左上方的特性,因此压缩图像保留了原始图像大部分的图像特征,其视觉效果与原始图像相差不大。
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- 关 键 词:
- 实验 图像 直方图 均衡 数字图像 空间 滤波