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  • matlab图像增强实验报告.docx
    2021-04-18 07:53:36

    matlab图像增强实验报告

    实验一MATLAB图像增强与变换处理实验  一、实验目的  1、熟悉掌握数字图像处理的基本概念。  2、了解MATLAB的的编程环境,图像处理工具箱的使用方法。  3、掌握数字图像处理图像增强的基本方法。  4、掌握图像变换的基本方法。  5、学会使用MATLAB完成图像处理的主要功能。  二、实验任务  各种格式的数字图像的读取、显示、存储。  程序  a=imread('');%tif  figure  imshow(a)  imwrite(a,'','compression','none','resolution',[XX00])  a=imread('');%jpg  figure  imshow(a)  imwrite(a,'')  a=imread('');%gif  figure  imshow(a)  imwrite(a,'')  a=imread('');%png(转载于:写论文网:matlab图像增强实验报告)  figure  imshow(a)  imwrite(a,'')  效果  图像的空域增强方法。  亮度变换  程序  a=imread('');%jpg  imshow(a)  g1=imadjust(a,[0],[01]);  figure  imshow(g1)  g2=imadjust(a,[1],[01]);  figure  imshow(g2)  效果图  直方图均衡化  程序  a=imread('');%jpg  b=rgb2gray(a);  imshow(b)  figure  imhist(b)  ylim('auto')  g=histeq(b,256);  figure  imshow(g)  figure  imhist(g)  ylim('auto')  g2=imadjust(b,[],[01]);  figure  imhist(g2)  figure  imshow(g2)  效果  直方图规定化  程序  a=imread('');%jpg  b=rgb2gray(a);  imshow(b)  figure  imhist(b)  p=modegauss(,,,,,,1,,,);figure  plot(p)  g=histeq(b,p);  figure  imshow(g)  figure  imhist(g)  效果  线性空间滤波  程序  a=imread('');%jpg  b=rgb2gray(a);  subplot(121)  imshow(b)  n=7;  w=1/n*ones(n);  gd=imfilter(b,w);  subplot(122)  imshow(gd,[])  效果  均值滤波  a=imread('');%jpg  b=rgb2gray(a);  figure  imshow(b)  g=imnoise(b,'salt&pepper',);  figure  imshow(g)  gd3=imfilter(g,fspecial('average',3));figure  imshow(gd3)  gd5=imfilter(g,fspecial('average',5));figure  imshow(gd5)  gd7=imfilter(g,fspecial('average',7));figure  imshow(gd7)  gd9=imfilter(g,fspecial('average',9));  figure  imshow(gd9)  效果  图像增强实验  一:试验目的  熟悉并掌握数字图像空域增强:空域变换增强,空域滤波增强二:实验内容  直方图均衡化进行图像增强代码:imag=imread('');imag=im2double(imag);  subplot(2,2,1);imshow(imag);title('原始图像');  subplot(2,2,2);imhist(imag);title('原始图像的直方图');imag1=histeq(imag);  subplot(2,2,3);imshow(imag1);title('直方图均衡化后的图像');  subplot(2,2,4);imhist(imag1);title('直方图均衡化后的图像的直方图');直方图均衡化进行图像增强效果图  原始图  像  直方图均衡化后的图

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    3a5429672e603c333e817469066cd8b7.gif基于MATLAB图像增强技术毕业论文

    1 毕毕 业业 论论 文文 作作 者者 学学 号号 . . 学学 系系 信息科学系信息科学系 . . 专专 业业 电子信息工程技术电子信息工程技术 . . 题题 目目 基于基于 MATLABMATLAB 图像增强技术图像增强技术 指导者指导者 信息科学系教研室成员信息科学系教研室成员 姓姓 名名 专业技术职务专业技术职务 20122012 年年 5 5 月月 2 毕毕 业业 论论 文文 中中 文文 摘摘 要要 图像增强是指依据图像所存在的问题,按特定的需要突出一幅图像中的某些 信息,同时,削弱或去除某些冗余信息的处理方法。其主要目的是使得处理后的 图像对给定的应用比原来的图像更加有效同时可以有效的改善图像质量。图像增 强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理 技术等。本文先对图像增强的原理进行概述,然后对图像增强的方法分类并给出 直方图增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法、彩色图像增强的理论基础,通 过 MATLAB 实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点, 讨论不同的增强算 法的技术要点,并对其图像增强方法进行性能评价。 关键词关键词 MATLAB 图像增强 直方图增强 平滑 锐化 彩色图像增强 3 毕毕 业业 论论 文文 外外 文文 摘摘 要要 Title Title Image enhancement technology based on MATLAB AbstractAbstract The image intensification is refers specificly according to needs to highlight in an image certain inations, simultaneously, weakens the ination processing which or removes certain does not need.After its main purpose is the processing image is more effective than to certain specific applications the original image.The image intensification technology mainly contains histogram revision processing, image smooth processing, image intensification processing and the colored processing technology and so on.This article first introduces the principle of image enhancement and classification,and then focus on several s to study such as and histogram enhancement, smoothing and sharpening, and other commonly used in learning the basic digital image With the approach, through Matlab experiment that the actual effect of various algorithms to compare the advantages and disadvantages to discuss the different enhancement algorithm. The application of occasions, and its image enhancement of perance uation. KeyKeywordswordsmatlab image enhancement histogram enhancement smoothing sharpening image enhancement of color love 4 目目 次次 1 1 绪论绪论 5 5 2 2 MATLABMATLAB 简介简介 6 6 2.1 M

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  • 基于MATLAB下空域滤波算法的图像增强.pdf
  • MatLab图像增强实验

    千次阅读 2021-04-18 07:53:35
    图像增强实验一、实验目的1、了解图像增强的目的及意义,加深对图像增强的感性认识,巩固所学理论知识。2、学会对图像直方图的分析。3、掌握直接灰度变换的图像增强方法。4、掌握直方图均衡化。5、采用均值滤波、...

    图像增强实验

    一、实验目的

    1、了解图像增强的目的及意义,加深对图像增强的感性认识,巩固所学理论知识。

    2、学会对图像直方图的分析。

    3、掌握直接灰度变换的图像增强方法。

    4、掌握直方图均衡化。

    5、采用均值滤波、中值滤波实现图像平滑。

    6、采用梯度方法、拉普拉斯算子、Sobel 算子和 Prewitt 算子实现图像锐化。

    二、实验原理及知识点

    图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。图像增强技术主要有直接灰度尺度变换、直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理等。

    1、 灰度变换

    灰度变换是图像增强的一种重要手段,它常用于改变图象的灰度范围及分布,是图象数字化及图象显示的重要工具。

    在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象,常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值,或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理。若假定原图像f(x, y)的灰度范围为[a, b],希望变换后图像 g(x, y)的灰度范围扩展至[c, d],则线性变换可表示为:

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    2、 直方图变换

    直方图是图像的最基本的统计特征,它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化,改善图像的亮度分布状态,增强图像的视觉效果。直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。

    依据定义,在离散形式下, 用rk 代表离散灰度级,用pr(rk)代表(r),并且有下式成立

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    rk

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    1     k=0,1,2,…l-1

    式中: 为图像中出现级灰度的像素数,n 是图像像素总数,而即为频数。

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    k=0,1,2,…l-1

    3、 空域滤波

    空域滤波是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作,处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制,同时保证其他分量不变,从而改变输出图像的频率分布,达到增强图像的目的。空域滤波一般分为线性滤波和非线性滤波两类。根据功能又主要分为平滑滤波器和锐化滤波器

    空间滤波器都是基于模板卷积,其主要工作步骤是:

    1) 将模板在图中移动,并将模板中心与图中某个像素位置重合;

    2) 将模板上的系数与模板下对应的像素相乘;

    3) 将所有乘积相加;

    4) 将和(模板的输出响应)赋给图中对应模板中心位置的像素。

    4、 图像平滑

    图像平滑的目的可分为两类:一类是模糊,目的是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小肩端连接起来;另一类是消除噪声。平滑是用低通滤波器来完成,在空域中全是正值。

    1) 均值滤波

    均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为领域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上的灰度g(x,y),即g(x,y)=1/m ∑f(x,y),m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。

    2) 中值滤波

    中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。

    5、 图像锐化

    锐化可用高通滤波来实现,锐化的目的是为了增强被模糊的细节。

    1) 梯度法

    邻域平均可以模糊图像,因为平均对应积分,所以利用微分可以锐化图像。图像处理中最常用的微分方法是利用梯度。梯度算子是一种一阶微分算子,常用的梯度算法有经典梯度算法和Roberts梯度算法。常用的其他一阶微分算子有sobel 算子、prewitt 算子等。

    2) 拉普拉斯算子

    拉普拉斯算子是一种二阶微分算子,它的模板中心系数都是正的,而周围的系数都是负的,所有的系数之和为0。

    对3×3 的模板来说,典型的系数取值为:

    前者为离散拉普拉斯算子的模板,后者为扩展模板。

    三、实验仪器与软件

    1、PC 计算机

    2、MatLab 软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)

    3、实验所需要的图片

    四、实验内容及步骤

    1、灰度变换和伽马校正图像数据读入pic=imread(‘rice.bmp’);

    pic1=imadjust(pic…);通过图像直方图比较pic 和pic1 的灰度差异

    pic2=imadjust(pic,[],[],gama);其中gama>1 和0

    功能:调整图像灰度值或颜色映像表,也可实现伽马校正。

    语法: J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)

    程序

    pic=imread('E:abcice.bmp');

    imshow(pic);

    [count,x]=imhist(pic,32);

    stem(x,count);

    pic1=imadjust(pic);

    imshow(pic1);

    [count,x]=imhist(pic1,32);

    stem(x,count);

    pic1=imadjust(pic,[0.2 0.5],[0.2 0.9],0.5);

    imshow(pic1);

    [count,x]=imhist(pic1,32);

    stem(x,count);

    pic2=imadjust(pic,[0.2 0.4],[0.2 0.9],0.4);

    imshow(pic2);

    [count,x]=imhist(pic2,32);

    stem(x,count);

    Pic

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    Pic1

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    参数gama的作用:gama函数可以根据不同的取值选择性地增强低灰度区域的对比度或是高灰度区域的对比度

    2、直方图均衡pic3=histeq(pic); pic4=adapthisteq(pic); 显示原图像的直方图和经过均衡化处理过

    的图像直方图,比较两种均衡的效果差异函数:histeq()

    功能:直方图均衡。

    语法: J = histeq(I,hgram)将原始图像I的直方图变成用户指定的向量

    hgram。hgram中的各元素的值域为[0,1]

    J = histeq(I,n)指定直方图均衡后的灰度级数n,默认值为64。

    程序

    pic3=histeq(pic);

    imshow(pic3);

    [count,x]=imhist(pic3,32);

    stem(x,count);

    pic4=adapthisteq(pic);

    imshow(pic4);

    [count,x]=imhist(pic4,32);

    stem(x,count);

    原图像

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    均衡化处理之后

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    3、图像平滑输入图像及灰度化pic=imread(‘pic.name’); graypic=rgb2gray(pic);

    pic=imread('E:aaalena512color.JPG');

    imshow(pic);

    graypic=rgb2gray(pic);

    imshow(graypic);

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    利用imnoise 命令在图像中添加噪声给像添加高斯噪声noisepic=imnoise(graypic,’gaussian’,0,p);其中p 是噪声标准差

    noisepic=imnoise(graypic,'gaussian',0,1);

    imshow(noisepic);

    noisepic=imnoise(graypic,'gaussian',0,0.5);

    imshow(noisepic);

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    给图像添加椒盐噪声noisepic=imnoise(graypic, ‘salt & pepper’,p);其中p 是噪声密度

    noisepic=imnoise(graypic, 'salt & pepper',1);

    imshow(noisepic);

    noisepic=imnoise(graypic, 'salt & pepper',0.5);

    imshow(noisepic);

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    均值滤波构造平滑卷积模版H=fspecial(‘average’,n),其中n 是滤波器大小

    图像均匀滤波denoisepic=imfilter(noisepic,H);

    选取不同参数值p 和n,比较结果的差异

    H=fspecial('average',360);

    imshow(H);

    H=fspecial('average',32);

    imshow(H);

    denoisepic=imfilter(noisepic,H);

    imshow(denoisepic);

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    2017-7-29 03:43 上传中值滤波图像中值滤波denoisepic=medfilt2(noisepic,[n,n]);其中n 是模版大小

    选择合适的参数值p 和n,进行中值滤波

    比较均值滤波和中值滤波的差异

    denoisepic=medfilt2(noisepic,[360,360]);

    imshow(denoisepic);

    denoisepic=medfilt2(noisepic,[32,32]);

    imshow(denoisepic);

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    4、图像锐化输入图像及灰度化pic=imread(‘pic.name’); graypic=rgb2gray(pic);

    查阅edge 命令,通过参数选取用不同方法对上述灰度图求取边缘,并比较不同方法的

    边缘检测性能。包括梯度方法、拉普拉斯算子、Sobel 算子和 Prewitt 算子。

    pic=imread('E:aaaice.bmp');

    imshow(pic)

    BW1 = edge(pic,'sobel');

    imshow(BW1)

    BW2 = edge(pic,'prewitt');

    imshow(BW2);

    BW3 = edge(pic,'roberts');

    imshow(BW3);

    BW4 = edge(pic,'log');

    imshow(BW4);

    BW5 = edge(pic,'canny');

    imshow(BW5);

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    五、实验报告要求

    1. 简述实验目的和实验原理;

    2. 描述实验基本步骤,给出各个步骤中取得的实验结果和源代码,叙述各段程序功能;

    3. 改变有关函数的参数,分析比较实验结果,进行必要的讨论;

    六、思考题/问答题

    1.直方图是什么概念?它反映了图像的什么信息?

    2.直方图均衡化是什么意思?它的主要用途是什么?

    3.结合实验内容,定性评价均值滤波器/中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去噪效果?

    4.结合实验内容,定性评价滤波窗口对去噪效果的影响?

    答:1.直方图是指将一个变量的不同等级的相对频数用矩形块标绘的图表,反映了数字图像中每一灰度级和它出现频率间的关系。

    2.直方图均衡化是将原图像通过某种变换,得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。其主要用途是通过修改直方图的方法增强图像。

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  • 掌握利用Matlab图像工具箱显示直方图的方法2. 掌握运用点操作进行图像处理的基本原理。3. 进一步理解利用点操作这一方法进行图像处理的特点。4. 掌握利用Matlab图像工具箱进行直方图均衡化的基本方法。实验的硬件、...

    数字图像处理实验 matlab 图像增强 边缘检测 图像操作

    实验1 点运算和直方图处理

    实验目的

    1. 掌握利用Matlab图像工具箱显示直方图的方法

    2. 掌握运用点操作进行图像处理的基本原理。

    3. 进一步理解利用点操作这一方法进行图像处理的特点。

    4. 掌握利用Matlab图像工具箱进行直方图均衡化的基本方法。

    实验的硬件、软件平台

    硬件: 计算机

    软件: 操作系统:WINDOWS 2000

    应用软件:MATLAB

    实验内容及步骤

    1. 了解Matlab图像工具箱的使用。

    2. 利用Matlab图像工具箱对图像进行点操作,要求完成下列3个题目中的至少2个。

    ⑴ 图1灰度范围偏小,且灰度偏低,改正之。

    ⑵ 图2暗处细节分辨不清,使其能看清楚。

    ⑶ 图3亮处细节分辨不清,使其能看清楚。

    图1 图2 图3

    3. 给出处理前后图像的直方图。

    4. 利用MatLab图像处理工具箱中函数对以上图像进行直方图均衡化操作,观察结果。

    思考题

    1. 点操作能完成哪些图像增强功能?

    2. 直方图均衡化后直方图为何并不平坦?为何灰度级会减少?

    实验报告要求

    1.对点操作的原理进行说明。

    2.给出程序清单和注释。

    3.对处理过程和结果进行分析(包括对处理前后图像的直方图的分析)。

    实验2 图像平滑实验

    一、实验目的

    1.通过实验掌握图像去噪的基本方法;

    2.学会根据情况选用不同方法。

    二、实验的硬件、软件平台

    硬件:计算机

    软件:操作系统:WINDOWS 2000

    应用软件:MATLAB

    三、实验内容及要求

    1.实验内容

    请在如下面方法中选择多个,完成图像去噪操作,并进行分析、比较。

    (1)对静态场景的多幅图片取平均;

    (2)空间域模板卷积(不同模板、不同尺寸);

    (3)频域低通滤波器(不同滤波器模型、不同截止频率);

    (4)中值滤波方法。

    2.实验要求

    (1)图片可根据需要选取;

    (2)对不同方法和同一方法的不同参数的实验结果进行分析和比较,如空间域卷积模板可有高斯型模板、矩形模板、三角形模板和自己根据需求设计的模板等;模板大小可以是3×3,5×5,7×7或更大。频域滤波可采用矩形或巴特沃斯等低通滤波器模型,截止频率也是可选的。

    (3)分析比较不同方法的结果。

    四、思考题

    1.不同空间域卷积器模板的滤波效果有何不同?

    2.空间域卷积器模板的大小的滤波效果有何影响?

    3.用多幅图像代数平均的方法去噪对图像有何要求?

    4.不同频域滤波器的效果有何不同?

    五、实验报告要求

    1.列出程序清单并进行功能注释;

    2.说明不同方法去噪效果;

    3.对去噪方法进行详细分析对比。

    实验三 图像的边缘检测

    一、实验目的

    1.进一步理解边沿检测的基本原理。

    2.掌握对图像边沿检测的基本方法。

    3.学习利用Matlab图像工具箱对图像进行边沿检测。

    二、实验原理

    边缘检测在图像处理中可分为空域下的操作和频域下的操作。本实验以空域下的操作为主要实验内容,其他方法同学们可以在课后自行实验。空域下的图像边缘检测主要应用的是领域运算。

    三、实验要求

    对边缘检测的要求:使用Matlab图像处理工具箱中的不同方法对下图的边缘进行提取;注意观察不同操作对垂直方向、水平方向、斜方向的提取效果有何区别;注意观察提取后的边界是否连续,若不连续可采用什么方法使其连续。

    四、实验步骤

    1.打开计算机,启动MATLAB程序;

    2.调入实验指导书所示的数字图像,利用MATLAB图像工具箱中已有函数进行编程以实现图像的边缘检测;

    3.显示原图和处理过的图像。

    4.记录和整理实验报告

    五、实验仪器

    1.计算机;

    2.MATLAB程序;

    3.记录用的笔、纸。

    六、实验报告要求

    1.对所使用的图像边沿检测方法的原理进行说明。

    2.给出程序清单和注释。

    3.对不同处理方法进行说明、比较。

    附录:Matlab图像处理简介

    一、Matlab运行环境简介

    1.启动Matlab

    可由下列方法之一进入Matlab命令行窗口:

    (1)开始 → 程序 → Matlab。

    (2)双击桌面Matlab图标。

    2.编制、运行Matlab程序

    可用下列方法之一编制和运行Matlab程序,建议使用第二种方法。

    (1)命令行窗口中直接输入Matlab命令,按“回车”键后执行。

    (2)选择菜单条中的“File → Open (或New)进入Matlab程序编辑器,在编辑器中编辑程序。

    命令行以“,”或“;”结尾。以“,” 结尾运行时显示该命令运行结果,以“;” 结尾不显示该命令运行结果。

    注释前加“%”。

    运行操作可使用命令快捷键。

    二、图像文件的读、写和显示

    1.图像文件的读取

    读图像文件的函数格

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