图像锐化增强.docx
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图像锐化增强.docx
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图像锐化增强
甘肃政法学院
本科生实验报告
(二)
姓名:
学院:
专业:
班级:
实验课程名称:
实验日期:
2016年4月28日
开课时间:
2015-2016学年第二学期
甘肃政法学院实验管理中心印制
实验题目
数字图像处理
小组合作
姓名
班级
学号
一、实验目的
1.数字图像的基本文件格式转换
2.实现BMP图像文件的显示
3.图像空域增强
4.图像频域增强
5.图像锐化
二.实验环境
Matlab7.0
三、实验内容与步骤
1.Matlab支持4种图像类型:
灰度图像、二值图像、索引图像和RGB图像。
(1).索引图像
索引图像包括图像矩阵与颜色图数组,其中颜色是按照图像中颜色值进行排序后的数组,对于每个像素,图像矩阵包含一个值,这个值就是颜色图像数组中的索引。
图像矩阵与颜色图的关系依赖于图像矩阵是双精度还是无符号8位整数
双精度:
第一个点对应第一行,……,依次类推
Unit8:
有一个偏移量
第0点对应第一行,第一点对应第二行,……
(2).灰度图像
矩阵的每个元素代表不同的亮度或灰度级:
双精度:
0——黑色1——白色
Init8:
0——黑色255——白色
(3).二进制图像:
每个点为两离散值中的一个,这两个值代表开或关,二进制图像保存一个二维的由0(关)和1(开)组成的矩阵中,从另一个角度讲,二进制图像可以看成为一个仅包含黑与白的特殊灰度图像,也可看做仅有两种颜色的索引图像。
(4)RGB图像:
RGB分别用红、绿、蓝三个亮度值为一组,代表每个像素的颜色,这些亮度值直接存在图像数组中,而不是存放在颜色图中。
图像数组为m*n*3,m和n表示图像像素的行列数。
2.彩色图像的锐化
图像增强主要有锐化和平滑两种方法,图像平滑主要目的是为了减少图像的噪声,但是,图像平滑在降低噪声的同时也使目标的轮廓和边界模糊起来,而锐化却相反,为了减少这类不利效果的影响,就需要用到锐化技术。
3.对插入的图像文件先给界面输入空域增强的代码进行操作,然后再输入频域增强的代码运行,即可得到相应的增强效果。
四、实验过程与分析
通过Matlab提供的函数来实现:
索引图像(ind)、灰度图像(gray)、RGB图像(rgb)
(1)灰度图像与索引图像的相互转换:
Gray2ind()ind2gray()
格式:
[X,MAP]=gray2ind(I,[n])
I表示存放灰度图像的变量,n为颜色值
I=ind2gray(X,MAP)
X表示图像矩阵变量,MAP表示颜色图数组变量
(2).RGB图像与灰度图像的相互转换:
rgb2gray()
格式:
I=rgb2gray(RGB)
将真彩图像RGB转换为灰度级亮度图像I
(3)RGB图像与索引图像的相互转换:
Rgb2ind()ind2rgb()
格式:
[X,MAP]=rgb2ind(RGB)
RGB=ind2rgb(X,MAP)
索引、灰度、二进制图像的显示
格式
Imshow(I,n)
Imshow(I,[lowhight])
Imshow(X,MAP)
Imshow(RGB)
Imshow(bw
例如:
a=imread(‘city.jpg,’jpg’’);
subplot(2,2,1)
subimage(a)
title(‘原彩色图像’)
i=rgb2gray(a);
subplot(2,2,2)
subimage(i)
title(‘灰度图像’)
[X,MAP]=rgb2ind(a,256);
subplot(2,2,3)
subimage(x)
title(‘索引图像’)
例:
为图像中每个像素增加亮度
x=imread(‘aaa.tif’);
I=rgb2gray(x);
J=imadd(I,100);
Subplot(1,2,1);subimage(I);
Subplot(1,2,2);subimage(J);
彩色图像的锐化处理的实现
图(a)显示了稍微有点模糊的图
lapmask = [1 1 1;1 -8 1;1 1 1];
然后,用如下命令计算增强后的图像并显示:
1. fb = tofloat(fb);
2. fen = fb ; imfilter(fb, lapmask, 'replicate');
3. imshow(fen)
RGB图像直接用imfilter滤波,图6-25(b)显示了结果。
注意,图像在锐度特性上的显著加强,比如水滴、叶子上的纹路、花朵黄色的中心和前景中明显的绿色植物。
2.图像增强
(1)图像反转
I=imread('D:
\3.jpg');
J=double(I);
J=-J+(256-1);%ͼÏñ·´×ªÏßÐԱ任
H=uint8(J);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(H);
(2)灰度线性变换
I=imread('D:
\2.jpg');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
axison;%显示坐标系
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
axison;%显示坐标系
J=imadjust(I1,[0.10.5],[]);%局部拉伸,把[0.10.5]内的灰度拉伸为[01]
subplot(2,2,3),imshow(J);
title('线性变换图像[0.10.5]');
axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线
axison;%显示坐标系
K=imadjust(I1,[0.30.7],[]);%局部拉伸,把[0.30.7]内的灰度拉伸为[01]
subplot(2,2,4),imshow(K);
title('线性变换图像[0.30.7]');
axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线
axison;%显示坐标系
(3)非线性变换
I=imread('D:
\4.jpg');
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1),imshow(I1);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线
axison;%显示坐标系
J=double(I1);
J=40*(log(J+1));
H=uint8(J);
subplot(1,2,2),imshow(H);
title('对数变换图像');
axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线
axison;%显示坐标系
(4)直方图均衡化
I=imread('D:
\6.jpg');
I=rgb2gray(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I);
subplot(2,2,2);
imhist(I);
I1=histeq(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I1);
subplot(2,2,2);
imhist(I1);
(5)线性平滑滤波器
I=imread('D:
\5.jpg');
subplot(231)
imshow(I)
title('原始图像')
I=rgb2gray(I);
I1=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);
subplot(232)
imshow(I1)
title('添加椒盐噪声的图像')
k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255;%进行3*3模板平滑滤波
k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255;%进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255;%进行7*7模板平滑滤波
k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255;%进行9*9模板平滑滤波
subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板平滑滤波');
subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板平滑滤波');
subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板平滑滤波');
subplot(236),imshow(k4);title('9*9模板平滑滤波');
五、实验总结
本次实验比第一次感觉复杂了好多,尤其是在做图像文件基本格式的转换的时候,出错的地方的好多。
在实现BMP图像文件的显示的时候,也是一个难点,有些格式之间不能相互转换,而图像的增强部分是相对最为容易的一个,只是这部分所包含的内容多,做的时候要细心。
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- 关 键 词:
- 图像 锐化 增强