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1、(一)数字图像空间域增强一、实验目的了解数字图像的灰度变换和γ校正、直方图均衡化、中值滤波和算术均值滤波二、实验环境操作系统：WindowsXPSP3实验平台：Matlab7.10.0(R2010a)三、实验过程1.选择一张位图格式的图片2.将BMP图像内容读入内存数组3.对图像进行空间域增强实验图像：四、实验结果与代码1.对图像进行伽马较正，分别取值为0.4,0.6,0.8。11实验代码src=imread('111.bmp');src=double(src);src=src/256.0;%对原图像进行标准化gamma0p4=uint8(src.^(1/0.
2、4).*256.0);%进行γ校正gamma0p6=uint8(src.^(1/0.6).*256.0);gamma0p8=uint8(src.^(1/0.8).*256.0);subplot(2,2,1);imshow(src);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(gamma0p4);title('γ=0.4');subplot(2,2,3);Imshow(gamma0p4);title('γ=0.6');subplot(2,2,4);imshow(gamma0p4);title('γ=0.8');1.直方图均衡化11实验代
3、码src=imread('111.bmp');src=rgb2gray(src);src1=histeq(src);subplot(221);imshow(src);title('原图像');subplot(222);imhist(src);title('原图像直方图');subplot(223);imshow(src1);title('直方图均衡后图像');subplot(224);imhist(src1);title('均衡化后直方图');1.中值滤波和算术均值滤波实验中，针对高斯噪声和椒盐噪声分别进行中值滤波和算术均值滤波。并加以对比，体会其中的不同之处
4、。11实验代码M=imread('111.bmp');M=rgb2gray(M);subplot(3,3,1)imshow(M);title('原图像')P1=imnoise(M,'gaussian',0.02);%加入高斯躁声subplot(3,3,2)imshow(P1);title('加入高斯噪声');P2=imnoise(M,'salt&pepper',0.02);%加入椒盐躁声subplot(3,3,3)imshow(P2);title('加入椒盐噪声');g=medfilt2(P1);%对高斯躁声中值滤波subplot(3,3,5)imshow(g
5、);title('高斯噪声中值滤波')h=medfilt2(P2);%对椒盐躁声中值滤波subplot(3,3,6)imshow(h);title('椒盐噪声中值滤波')l=[111%算术均值滤波111111];l=l/9;k=conv2(P1,l);subplot(3,3,8)imshow(k,[]);title('高斯噪声算术均值滤波')d=conv2(P2,l);subplot(3,3,9)imshow(d,[]);title('椒盐噪声算术均值滤波')11(一)数字图像的频域处理一、实验目的l了解数字图像的频率域处理方法l学会两种简单的频域低通和高通滤
6、波方法。二、实验环境操作系统：WindowsXPSP3实验平台：Matlab7.10.0(R2010a)三、实验过程1.选择一张位图格式的图片2.将BMP图像内容读入内存数组3.对图像进行频域处理实验图像：四、实验结果与代码1.对源图像进行进行空间域到频域的变换，结果如下11实验代码src=imread('111.bmp');src=rgb2gray(src);[r,c]=size(src);f=fftshift(fft2(double(src)));mx=max(max(f,[],1),[],2);imf=abs(f)/mx*25600;imshow(uin
7、t8(imf));1.进行频域的高斯低通滤波，取D0为10，20，40，80实验结果如下页所示，通过所得结果可知，D0越小，结果越模糊，去噪效果越好。但，如果过小，会使图像的细节边缘变得不清楚，影响图像质量。所以如果使用低通滤波的方法去除噪声，一定要选定好D0的值。11实验部分代码D0=[20,50,80,120];D=f;H=D;forrow=1:rforcolumn=1:cD(row,column)=sqrt((row-r/2)^2+(column-c/2)^2);endendfortype=1:length(D0)H=exp(D.^2/(2*D0(typ
8、e)^2)*(-1));f2=f.*H
