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1、实验二图像的灰度变换一、实验目的1、理解数字图像处理中点运算的基本作用；2、掌握对比度调整与灰度直方图均衡化的方法。二、实验原理1、对比度调整如果原图像f(x,y)的灰度范围是[m,M]，我们希望对图像的灰度范围进行线性调整，调整后的图像g(x,y)的灰度范围是[n,N]，那么下述变换：就可以实现这一要求。MATLAB图像处理工具箱中提供的imadjust函数，可以实现上述的线性变换对比度调整。imadjust函数的语法格式为：J=imadjust(I,[low_inhigh_in],[low_outhigh_out])J=imadjust(I,[low_inhigh_in],[low_ou
2、thigh_out])返回原图像I经过直方图调整后的新图像J，[low_inhigh_in]为原图像中要变换的灰度范围，[low_outhigh_out]指定了变换后的灰度范围，灰度范围可以用[]空矩阵表示默认范围，默认值为[0,1]。不使用imadjust函数，利用matlab语言直接编程也很容易实现灰度图像的对比度调整。但运算的过程中应当注意以下问题，由于我们读出的图像数据一般是uint8型，而在MATLAB的矩阵运算中要求所有的运算变量为double型（双精度型）。因此读出的图像数据不能直接进行运算，必须将图像数据转换成双精度型数据。2、直方图均衡化直方图均衡化的目的是将原始图像的直方
3、图变为均衡分布的形式，即将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像，从而改善图像的灰度层次。MATLAB图像处理工具箱中提供的histeq函数，可以实现直方图的均衡化。三、实验内容及要求1、用MATLAB在自建的文件夹中建立example2.m程序文件。在这个文件的程序中，将girl2.bmp图像文件读出，显示它的图像及灰度直方图（可以发现其灰度值集中在一段区域）。用imadjust函数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰度直方图与原灰度直方图的区别；改变灰度值调整范围，观察调整后的图像的变化及其与原图像的差
4、别，调整后的灰度直方图的变化及其与原灰度直方图的区别；进一步利用改变灰度值调整范围，实现图像的反转。程序：A=imread('E:1girl2.bmp','bmp');figure(1),subplot(2,2,1);imshow(A);figure(1),subplot(2,2,2);imhist(A);B=imadjust(A,[0.350.65],[]);figure(1),subplot(2,2,3);imshow(B);figure(1),subplot(2,2,4);imhist(B)两次改变调整范围：A=imread('E:1girl2.bmp','bmp');C=im
5、adjust(A,[0.350.65],[00.5]);figure(2),subplot(2,2,1);imshow(C);figure(2),subplot(2,2,2);imhist(C);D=imadjust(A,[0.350.65],[0.20.8]);figure(2),subplot(2,2,3);imshow(D);figure(2),subplot(2,2,4);imhist(D)图像的反转：A=imread('E:1girl2.bmp','bmp');E=imadjust(A,[0.350.65],[10]);figure(3),subplot(1,2,1);imsh
6、ow(E);figure(3),subplot(1,2,2);imhist(E);2、读出图像文件girl2.bmp，不调用imadjust函数，利用matlab语言直接编程实现图像的对比度调整和图像的反转。对比度调整：A=imread('E:1girl2.bmp','bmp');I=double(A);J=I*1.5+40;A1=uint8(J);figure(4);subplot(1,2,1),imshow(A);figure(4);subplot(1,2,2),imshow(A1);反转：[X,MAP]=imread('E:1girl2.bmp','bmp');figure(5
7、);imshow(X,1-MAP);1、读取一幅灰度图像，用histeq函数将原始图像的灰度直方图均衡化，同时观察均衡化后的图像与前面图像的差别，均衡化后的灰度直方图与前面的灰度直方图的区别。读取一幅索引图像，重复直方图均衡化处理，比较二者结果灰度图像：F=imread('E:1rice.tif','tif');figure(6);subplot(2,2,1),imshow(F);figure(6);su
