数字图像的增强处理1xWord文档下载推荐.docx
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D、如果一种处理方法的思想如下：
如果一个非边界像素点，其该像素点的灰度值可通过其8邻域内所有像素点的平均得到。
边界点不变。
请编程实现该处理方法，对C步的图像进行处理
E、将处理后的图像输出，并输出该图像的灰度直方图。
程序：
clcclear
img=imread（'
zhanglala.bmp'
）;
ifnumel（size（img））>
2 %如果是彩色图像就转换为灰度图像
img=rgb2gray（img）;
endfigure;
imshow（img）;
[m,n]=size（img）;
X=zeros（1,256）;
Y=zeros（1,256）;
X=0:
1:
255;
%计算直方图
fori=1:
m
forj=1:
n
Y（img（i,j）+1）=Y（img（i,j）+1）+1;
endendfigure;
plot（X,Y）;
%输出直方图
img=imnoise（img,'
gaussian'
%添加高斯噪声
%进一步处理图像
img=im2double（img）;
fori=1:
if（i~=1&
&
j~=1&
i~=m&
j~=n）%对非边界像素点进行处理
img（i,j）=（img（i-1,j-1）+img（i-
1,j）+img（i-1,j+1）+img（i,j-1）+img（i,j
+1）+img（i+1,j-1）+img（i+1,j）+img（i+1,
j+1））/9;
end
img=uint8（img*255）;
figure;
%输出灰度直方图
2、编程实现如下功能（卷积运算）
C、如果一种处理方法的思想如下：
如果v是一个不超过0.88的正实数，gamma是matlab下的一个函数，其余变量为：
fa=1/gamma（2-v）;
h1=fa;
h3
h2 h2 h2
h3 h2 h1 h2
h2=fa*（2^（1-v）-2）;
h3=fa*（（1-v）*（2^（-v））-（2^（1-v））+1）;
h2
图像的任一边界点保存不变。
非边界像素点，其该像素点计算方式为：
以x方向，见图中红线为例h1参数所在的位置为要处理的像素点f（i,j），则h2的位置为f（i+1,j）,h3的位置为f（i+2,j），则f（i,j）的值为：
f’（i,j）=h1*f（i,j）+h2*f（i+1,j）+h3*f（i+2,j）,其余7个方向以此方法计算；
最后将8个方向上结果全部相加，将加后的结果除以8*（h1+h2+h3）作为最后该位置（i,j）的值。
f（i,j）=8个方向处理结果之和/（8*（h1+h2+h3））
其中：
右边红色箭头方向的计算
f（i,j）=h1*f（i,j） + h2*f（i+1,j）+h3*f（i+2,j）
右边的红色箭头
f（i,j）=h1*f（i,j） +h2*f（i-1,j）+h3*f（i-2,j）
东北方向：
f（i,j）=h1*f（i,j）+h2*f（i+1,j-1）+h3*f（i+2,j-2）
西南
f（i,j）=h1*f（i,j）+h2*f（i-1,j+1）+h3*f（i-2,j+2）
D、输入一个v值，按C的方法对图像进行处理，将处理后的图像输出，并输出该图像的灰度直方图。
figure;
imshow（img）;
title（'
灰度直方图'
v=input（'
请输入V值（不能大于0.88）：
'
fa=1/gamma（2-v）;
h1=fa;
h2=fa*（2^（1-v）-2）;
h3=fa*（（1-v）*（2^（-v））-（2^（1-v））+1）;
%对图像进行处理
ifi>
2&
i<
=m-2&
j>
j<
=n-2dir1=h1*img（i,j）+h2*img（i,j+1）
+h3*img（i,j+2）;
dir2=h1*img（i,j）+h2*img（i,j-1）
+h3*img（i,j-2）;
dir3=h1*img（i,j）+h2*img（i-1,j）
+h3*img（i-2,j）;
dir4=h1*img（i,j）+h2*img（i+1,j）
+h3*img（i+2,j）;
dir5=h1*img（i,j）+h2*img（i-1,j
-1）+h3*img（i-2,j-2）;
dir6=h1*img（i,j）+h2*img（i-1,j
+1）+h3*img（i-2,j+2）;
dir7=h1*img（i,j）+h2*img（i+1,j
-1）+h3*img（i+2,j-2）;
dir8=h1*img（i,j）+h2*img（i+1,j
+1）+h3*img（i+2,j+2）;
img（i,j）=（dir1+dir2+dir3+dir4+
dir5+dir6+dir7+dir8）/（8*（h1+h2+h3））;
end
img=uint8（img*255）;
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