数字图像处理实验报告matlab.docx
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数字图像处理实验报告matlab.docx
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数字图像处理实验报告matlab
学院:
信息工程学院的吧
班级:
姓名:
学号:
40……
2010年10月
实验一直方图均衡化
实验目的:
1.熟悉图像数据在计算机中的存储方式;
2.掌握图像直方图均衡化这一基本处理过程。
实验条件:
PC微机一台和MATLAB软件。
实验内容:
读入图像数据到内存中,并显示读入的图像;
实现直方图均衡化处理,显示处理前后图像的直方图。
显示并保存处理结果。
实验步骤:
1.打开Matlab编程环境;
2.获取实验用图像:
使用imread函数将图像读入Matlab;并用inshow函数显示读入的图像。
3.获取输入图像的直方图:
使用inhist函数处理图像。
4.均衡化处理:
使用histeq函数处理图像即可。
5.获取均衡化后的直方图并显示图像:
使用imhist和imshow函数。
实验程序及结果:
实验一
clear
subplot(6,2,1);
i=imread('test1-1.jpg');imhist(i);
title('test1-1hist');
subplot(6,2,2);
i=im2double(i);
imshow(i);title('test1-1原图像');
subplot(6,2,3);
s=histeq(i);
imhist(s);
title('test1-1balancedhist');
subplot(6,2,4);
imshow(s);title('test1-1均衡化后的图像');
subplot(6,2,5);
i=imread('test1-2.jpg');
imhist(i);
title('test1-2hist');
subplot(6,2,6);
i=im2double(i);
imshow(i);
title('test1-2原图像');
subplot(6,2,7);
s=histeq(i);
imhist(s);
title('test1-2balancedhist');
subplot(6,2,8);
imshow(s);
title('test1-2均衡化后的图像);
i=imread('test1-3.jpg');
imhist(i);title('test1-3hist');
subplot(6,2,10);
i=im2double(i);
imshow(i);
title('test1-3原图像');
subplot(6,2,11);
s=histeq(i);
imhist(s);
title('test1-3balancedhist');
subplot(6,2,12);
imshow(s);
title('test1-3均衡化后的图像');
实验思考
数字图像直方图均衡化之后直方图为什么不是绝对平坦的?
直方图均衡化是将一已知灰度概率密度分布的图像,经过某种变换,变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像,对图像进行均衡化处理时,只是将直方图上灰度分布较密的部分被拉伸;灰度分布稀疏的部分被压缩,从而使一幅图像的对比度在总体上得到很大的增强。
因此均衡化之后直方图不是绝对平坦的。
对图像中每个像素点所在的邻域范围求出灰度转换函数,然后仅仅应用在该中心点处。
先在定义的邻域内计算灰度直方图,然后利用这一直方图来获得关于直方图均衡化的灰度变换函数。
利用这一变换函数,就可以实现该邻域内中心像素点的增强。
接下来将邻域的中心移到相邻的像素并重复以上过程。
如何实现图像局部直方图均衡化?
对图像中每个像素点所在的邻域范围求出灰度转换函数,然后仅仅应用在该中心点处。
先在定义的邻域内计算灰度直方图,然后利用这一直方图来获得关于直方图均衡化的灰度变换函数。
利用这一变换函数,就可以实现该邻域内中心像素点的增强。
接下来将邻域的中心移到相邻的像素并重复以上过程。
实验二频域平滑滤波
实验目的:
1.熟悉图像数据在频率域的表示;
2.掌握频域图像增强的基本步骤。
实验条件:
PC微机一台和MATLAB软件。
实验内容:
1.综合利用所学的数字图像基本存储结构、图像变换、图像增强等知识实现频率域图像增强;
2.在频率域进行用半径值分别为5,15,30,80和230的理想低通滤波器对图像进行平滑,并观察滤波效果。
实验步骤:
1.打开Matlab编程环境;
2.利用’imread’函数读入图像数据;
3.利用’imshow’显示所读入的图像数据;
4.将图像数据由’uint8’格式转换为’double’格式,并将各点数据乘以(-1)x+y以便FFT变换后的结果中低频数据处于图像中央;
5.用’fft2’函数对图像数据进行二维FFT变换,得到频率域图像数据;
6.计算频率域图像的幅值并进行对数变换,利用’imshow’显示频率域图像;
7.在频率图像上去除滤波半径以外的数据(置0);
8.计算频率域图像的幅值并进行对数变换,利用’imshow’显示处理过的频域图像数据;
9.用’ifft2’函数对图像数据进行二维FFT逆变换,并用’real’函数取其实部,得到处理过的空间域图像数据;
10.将图像数据各点数据乘以(-1)x+y;
11.利用’imshow’显示处理结果图像数据;12.利用’imwrite’函数保存图像处理结果数据。
实验程序及结果:
Functionidlvbo(r)
I=imread('test2.jpg');
subplot(1,2,1),imshow(I);
title('test2原图像');
f=double(I);
g=fft2(f);
g=fftshift(g);
[M,N]=size(g);
m=fix(M/2);
n=fix(N/2);
clc
fori=1:
M
forj=1:
N
d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);
ifd>r
h=0;
elseh=1;
end
result(i,j)=h*g(i,j);
end
end
result=ifftshift(result);
J1=ifft2(result);
J2=uint8(real(J1));
subplot(1,2,2),imshow(J2);
title('理想低通滤波处理后的图象');
imwrite(J2,'J2.jpg')数字图像处理
r=5的图形
r=15的图形
r=30的图形
r=80的图形
r=160的图形
r=230的图形
实验思考
1.在FFT变换前后,为什么要将各点数乘以-1的(x+y)次方?
不乘能否实现低滤波?
在FFT变换前后,将各点数乘以-1的(x+y)次方,是为了将图像处理后它的中低频数据处于图像中央位置。
2.与空间域图像增强相比,频率域图像处理有什么优点?
频率域图像处理是把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强;空间域图像增强的方法是直接对图像中的像素进行处理的过程。
实验三图像去噪
实验目的:
1.熟悉图像高斯噪声的特点;
2.掌握利用中值滤波器去除图像噪声的方法。
实验条件:
PC微机一台和MATLAB软件。
实验内容:
编写代码实现中值滤波算法,并观察增强效果。
实验步骤:
1.打开Matlab编程环境;
2.利用’imread’函数读入包含噪声的原始图像数据;
3.利用’imshow’显示所读入的图像数据;
4.编写代码实现中值滤波和均值滤波算法,对原始噪声图像进行滤波处理;
5.利用’imshow’显示处理结果图像数据;
6.利用’imwrite’函数保存图像处理结果数据。
实验程序及结果:
I=imread('test3.jpg');
subplot(1,3,1);
imshow(I);
title('test3原图');
K=fspecial('average',5);
K1=filter2(K,I)/255;
subplot(1,3,2);
imshow(K1);
title('均值滤波所得图像');
imwrite(K1,'K1.jpg');
L=medfilt2(I,[55]);
subplot(1,3,3);
imshow(L);
title('中值滤波所得图像');
imwrite(L,'L.jpg');
实验思考
1.与均值滤波相比,中值滤波算法的处理速度是快还是慢?
中值滤波快,因为均值滤波就是对一个像素,取其周围的像素均值作为当前像素的值,而中值滤波就是对一个像素,取其周围的像素中间值作为当前像素的值,不用求均值,因此中值滤波算法快。
2.如何实现中点滤波算法,它的速度比中值滤波算法快还是慢?
先得到图像的频域空间,然后对得到的二维空间数据进行比较得到最大值和最小值,对这两个值求平均值即可得到!
它比中值滤波算法要慢。
实验总结:
1、图像直方图均衡化首先要统计原始图像的直方图,求出Pr(rk);然后用累积分布函数作变换
,求变换后的新灰度;用新灰度代替旧灰度,求出Ps(rk)。
但均衡后的直方图并不是严格的矩形。
2、频域图像增强的基本步骤:
把图像信号经过一定的变换使其从空间域变换到频率域,从频率的角度来分析图像信号的特性。
再对图像频率域按需要进行处理,将处理的结果进行反变换到空间域,达到图像增强的目的。
3、用中值滤波器去噪:
设定像素点的领域,对该领域的滑动窗口内的所有灰度值排序,用其灰度的中值作为被处理像素点的灰度值。
4、处理图像的常用函数有:
imread,imshow,imhist,histeq,medfilt2,hist,imwrite等。
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