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1、数字图像处理实验报告3、4学院：理学院班级：信息软件学号：130108010012姓名：杨亚南指导教师：聂栋栋教务处2016年4月实验3图像的灰度变换一、实验内容及要求实验内容：(1)读取图像文件：a4g.bmp，画图显示各灰度级的概率分布；(2)通过观察a4g图像的灰度概率分布，设计合理的灰度分段线性变换函数对图像进行增强处理，存储调整灰度后图像为a4g_1.bmp；(3)利用直方图均衡的方法对a4g图像进行增强处理，处理后的图像存储为a4g_2.bmp；(4)在一个图形窗口的三个子窗口内的分别显示原始图像和两种方法处
2、理后的图像，比较处理结果，并进行简单的分析。实验要求:(1)灰度分段线性变换函数和直方图均衡化都需要自己写代码实现(2)比较两种结果的差异二、实验过程Exp3.m文件clc;clear;A=imread('a4g.bmp');imhist(A);%绘制灰度分布图title('灰度概率分布图');xlabel('灰度级');ylabel('概率');figure;subplot(2,2,1);imshow(A);title('原始图像');%%线性变换处理L=256;B=imChange(A,L);imwrite(B,'a
3、4g_1.bmp');subplot(2,2,2);imshow(B);title('线性变换处理图像');%%直方图均衡处理[m,n]=size(A);R=zeros(1,L);N=R;P=R;fori=1:m;forj=1:n;N(A(i,j)+1)=N(A(i,j)+1)+1;endendP=N./(m*n);s=zeros(1,L);fori=1:L;s(i)=(L-1)*sum(P(1:i));ends=round(s);fori=1:m;forj=1:n;A(i,j)=s(A(i,j)+1);endendsu
4、bplot(2,2,3);imshow(A);imwrite(A,'a4g_2.bmp');title('直方图均衡图像');imChange.m文件%%线性变换函数functionA=imChange(A,L)[m,n]=size(A);fori=1:mforj=1:nif(A(i,j)<66)A(i,j)=A(i,j)/3;elseif(A(i,j)>170)A(i,j)=(A(i,j)-170)/3+7*L/8;elseA(i,j)=(A(i,j)-66)*3+L/8;endendendend三、实验结果及分析总结
5、图1各灰度级的概率分布图2分段线性函数曲线图3两种变换效果对比分析总结：灰度分段线性变换主要通过对原图像素值进行重新分配,提高图像的对比度;直方图均衡化处理是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式, 增加像素灰度值的动态范围以达到增图像整体对比度的效果;图像增强处理并不能使原始图像信息增加,而只能增强对某种信息的辨别能力,提高了图像的视觉特性 。实验4空间滤波器的应用一、实验内容(1)读取灰度图像a4g.bmp文件,在图像中添加高斯噪声，并显示噪声图像I=imnoise(A,'gaussian',0,0.001);(2)取
6、邻域大小为7*7，分别利用的高斯滤波器和中值滤波器对图像进行滤波，并显示滤波图像；高斯滤波的标准差为1；imfilter函数；medfilt2函数；(3)双边滤波：采用如下双边滤波器H进行滤波，并显示滤波图像：其中：表示图像灰度的标准差，表示高斯函数的标准差(4)比较各滤波器去除噪声的效果，并简单分析。注意事项：（1）双边滤波模板主要有两个模板生成，第一个是高斯模板，第二个是以灰度级的差值作为系数生成的模板。然后这两个模板点乘就得到了最终的双边滤波模板。（2）高斯滤波器可通过fspecial函数生成二、实验过程clc;c
7、lear;A=imread('a4g.bmp');I=imnoise(A,'gaussian',0,0.001);I=imnoise(A,’guassian’,0,0.02)Imfilter(I,Fspecial(‘gaussian’,[77],1),’corre’)d=std2(I);figure;subplot(2,2,1);imshow(A);title('原始图像');subplot(2,2,2);imshow(I);title('添加噪声图像');%%高斯滤波h=fspecial('gaussian',[77]
8、,1);%建立一个3*3模板的高斯滤波器G2=imfilter(I,h,'corr');G2=uint8(G2);subplot(2,2,3);imshow(G2);medfilt2(I,[77]);title('高斯滤波图像');%%中值滤波K=medfilt2(I,[77]);subplot(2,2,4);ims
