实验一空域图像增强技术.docx
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实验一空域图像增强技术
实验一、空域图像增强技术
班级:
学号：
姓名：
实验时间：
实验学时：
2学时
一、实验目的
1、结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法；
2、理解和掌握图像的线性变换和直方图均衡化的原理和应用；
3、了解平滑处理的算法和用途，学习使用均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进行图像增强处理的程序设计方法；
4、了解噪声模型及对图像添加噪声的基本方法。
二、实验原理
1、灰度线性变换就是将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
2、直方图均衡化通过点运算将输入图像转换为在每一级上都有相等像素点数的输出图像。
按照图像概率密度函数PDF的定义：
通过转换公式获得：
3、均值（中值）滤波是指在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的临近像素。
将模板中的全体像素的均值（中值）来代替原来像素值的方法。
4、拉普拉斯算子如下：
拉普拉斯算子首先将自身与周围的8个像素相减，表示自身与周围像素的差异，再将这个差异加上自身作为新像素的灰度。
三、实验步骤
1、启动MATLAB程序，对图像文件分别进行灰度线性变换（参考教材50页，例4.1）、直方图均衡化（参考教材56页，例4.6）、均值滤波（参考教材60页，例4.9）、中值滤波（参考教材64页，例4.11）和梯度锐化操作（参考教材66页，例4.12）。
观察处理结果。
2、记录和整理实验报告
四、实验仪器
1、计算机；
2、MATLAB程序；
3、记录用的笔、纸。
五、实验报告内容
1、灰度线性变换
I=imread（'pout.tif'）;
imshow（I）;
>>I=double（I）;
[M,N]=size（I）;
fori=1:
M
forj=1:
N
ifI（i,j）<=30
I（i,j）=I（i,j）;
elseifI（i,j）<=150
I（i,j）=（200-30）/（150-30）*（I（i,j）-30）+30;
elseI（i,j）=（255-200）/（255-150）*（I（i,j）-150）+200;
end
end
end
figure
（2）;imshow（uint8（I））;
2、直方图均衡化
3、均值滤波：
>>I=imread（'kids.tif'）;
>>[M,N]=size（I）;
>>II1=zeros（M,N）;
>>fori=1:
16
II（:
:
i）=imnoise（I,'gaussian',0,0.01）;
II1=II1+double（II（:
:
i））;
ifor（or（i==1,i==4）,or（i==8,i==16））;
figure;
imshow（uint8（II1/i））;
end
end
4、中值滤波64.4.11
5、梯度锐化操作66.4.12
六、思考题
1、设定不同的斜率值和截距，显示效果会怎样？
答：
不同的斜率值和截距，可对任一灰度区间进行扩展和压缩
2、直方图均衡化是什么意思？
它的主要用途是什么？
答：
直方图均衡化的中心思想是把始图像的灰度直方图重新分配像素使灰度级并且分布均匀，则这样的图像有高对比度和多变的灰度色调。
把原始图像不均衡的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。
3、均值（中值）滤波的模板大小对处理效果有什么影响？
答：
二维中值滤波的窗口形状和尺寸对滤波效果影响较大。
不同的图像内容和不同的应用要求，应该采用不同的窗口形状和尺寸。
实验一、空域图像增强技术
班级:
学号：
姓名：
实验时间：
实验学时：
2学时
一、实验目的
1、结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法；
2、理解和掌握图像的线性变换和直方图均衡化的原理和应用；
3、了解平滑处理的算法和用途，学习使用均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进行图像增强处理的程序设计方法；
4、了解噪声模型及对图像添加噪声的基本方法。
二、实验原理
1、灰度线性变换就是将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
2、直方图均衡化通过点运算将输入图像转换为在每一级上都有相等像素点数的输出图像。
按照图像概率密度函数PDF的定义：
通过转换公式获得：
3、均值（中值）滤波是指在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的临近像素。
将模板中的全体像素的均值（中值）来代替原来像素值的方法。
4、拉普拉斯算子如下：
拉普拉斯算子首先将自身与周围的8个像素相减，表示自身与周围像素的差异，再将这个差异加上自身作为新像素的灰度。
四、实验步骤
1、启动MATLAB程序，对图像文件分别进行灰度线性变换（参考教材50页，例4.1）、直方图均衡化（参考教材56页，例4.6）、均值滤波（参考教材60页，例4.9）、中值滤波（参考教材64页，例4.11）和梯度锐化操作（参考教材66页，例4.12）。
观察处理结果。
2、记录和整理实验报告
四、实验仪器
1、计算机；
2、MATLAB程序；
3、记录用的笔、纸。
五、实验报告内容
1、灰度线性变换
I=imread（'pout.tif'）;
imshow（I）;
>>I=double（I）;
[M,N]=size（I）;
fori=1:
M
forj=1:
N
ifI（i,j）<=30
I（i,j）=I（i,j）;
elseifI（i,j）<=150
I（i,j）=（200-30）/（150-30）*（I（i,j）-30）+30;
elseI（i,j）=（255-200）/（255-150）*（I（i,j）-150）+200;
end
end
end
figure
（2）;imshow（uint8（I））;
2、直方图均衡化
>>I=imread（'circuit.tif'）;
>>figure
>>subplot（221）;imshow（I）;
>>subplot（222）;imhist（I）;
>>I1=histeq（I）;
>>figure;
>>subplot（221）;imshow（I1）;
>>subplot（222）;imshow（I1）;
3、均值滤波：
>>I=imread（'kids.tif'）;
>>[M,N]=size（I）;
>>II1=zeros（M,N）;
>>fori=1:
16
II（:
:
i）=imnoise（I,'gaussian',0,0.01）;
II1=II1+double（II（:
:
i））;
ifor（or（i==1,i==4）,or（i==8,i==16））;
figure;
imshow（uint8（II1/i））;
end
end
4、中值滤波
>>I=imread（'tire.tif'）;
>>I=imread（'tire.tif'）;
>>J=imnoise（I,'salt&pepper',0.02）;
>>subplot（231）;imshow（I）;title（'原图像'）;
>>subplot（232）;imshow（J）;title（'添加椒盐噪声图像'）
>>k1=medfilt2（J）;
>>k2=medfilt2（J,[55]）;
>>k3=medfilt2（J,[77]）;
>>k4=medfilt2（J,[99]）;
>>subplot（233）,imshow（k1）;title（'3*3模板中值滤波'）
>>subplot（234）,imshow（k2）;title（'5*5模板中值滤波'）
>>subplot（235）,imshow（k3）;title（'7*7模板中值滤波'）
>>subplot（236）,imshow（k4）;title（'9*9模板中值滤波'）
5、梯度锐化
>>I=imread（'cameraman.tif'）;
>>subplot（131）,imshow（I）
>>H=fspecial（'Sobel'）;
>>H=H';
>>TH=filter2（H,I）;
>>subplot（132）,imshow（TH,[]）;
>>H=H';
>>TH=filter2（H,I）;
>>subplot（133）,imshow（TH,[]）;
六、思考题：
1、设定不同的斜率值和截距，显示效果会怎样？
答：
不同的斜率值和截距，可对任一灰度区间进行扩展和压缩
2、直方图均衡化是什么意思？
它的主要用途是什么？
答：
直方图均衡化的中心思想是把始图像的灰度直方图重新分配像素使灰度级并且分布均匀，则这样的图像有高对比度和多变的灰度色调。
把原始图像不均衡的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。
3、均值（中值）滤波的模板大小对处理效果有什么影响？
答：
二维中值滤波的窗口形状和尺寸对滤波效果影响较大。
不同的图像内容和不同的应用要求，应该采用不同的窗口形状和尺寸。
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