数字图像处理期末考核报告-廖志立

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1、《数字图像处理》期末大作业暨课程考核报告姓名：廖志立学号：14082200147序号：10湖南理工学院信息与通信工程学院2011年12月111绘制灰度直方图，实现直方图均衡化和直方图匹配（规定化）31.1算法原理31.2算法设计31.3实验结果及对比分析42灰度图像的对比度增强52.1算法原理52.2算法设计52.3实验结果及分析63图形的几何变换73.1算法原理73.2算法设计73.3实验结果及分析74图像加噪（用输入参数控制不同噪声），然后使用空域和频域进行滤波处理84.1算法原理84.2算法设计84.3实验结果及分析9

2、5采用robert，prewitt，sobel，拉普拉斯算子对图像进行边缘提取95.1算法原理95.2算法设计95.3实验结果及分析106读入两幅图像，一幅为背景图像，一幅为含有目标的图像，应用所学的知识提取出目标106.1算法原理106.2算法设计106.3实验结果及分析117小结...........................................................................................................................

3、.........................11111绘制灰度直方图，实现直方图均衡化和直方图匹配（规定化）1.1算法原理灰度直方图表示数字图像中每一灰度级出现的频率，即该灰度级的像素数与图像的总像素数之比。灰度图像为256级灰度，通过find()函数寻找每一级灰度值的像素的个数并统计，计入行向量中，统计结束后讲统计结果绘制成直方图。1.2算法设计采用MATLABIPT工具箱函数imhist()便可以求出图像的直方图，调用格式为imhist(I)，I为待处理的图像。采用IPT函数histeq()可以对图像进行均衡化以及

4、规定化，调用格式为（1）J=histeq(I,hgram)，（2）J=histeq(I,n)，其中n=256时，对图像进行均衡化。hgram为指定的向量时便可对图像进行规定化。MATALB源程序：Img=imread('E:pic3.jpg');%读取图像figure(1);imshow(Img);title('原图像像素图'),Img=rgb2gray(Img);%绘制直方图[m,n]=size(Img);figure(2);bar(0:255,imhist(Img)/(m*n),'b');title('原图像直方图

5、');xlabel('灰度图');ylabel('出现概率');%三，直方图均衡化S1=zeros(1,256);fori=1:256forj=1:iS1(i)=GP(j)+S1(i);%计算SkendendS2=round(S1*256);%将Sk归到相近级的灰度fori=1:256GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));%计算现有每个灰度级出现的概率endfigure(3);bar(0:255,GPeq,'r')%显示均衡化后的直方图title('均衡化后的直方图');xlabel('灰度值');yla

6、bel('出现概率');11figure(4);imshow(PA)%显示均衡化后的图像title('均衡化后图像');imwrite(PA,'PicEqual.jpg');1.3实验结果及对比分析图1原始图像图2原始图像的直方图通过结果可以看出，图像的灰度级集中在灰度值较大的区间，这就是图像看上去较明亮的原因。图3均衡后图4均衡后直方图通过均衡后结果可以看出，图像的显示效果得到了明显改善，灰度值不再集中在数值较大的区域，而是均匀分布在整个灰度级区间内。11图5原始图像图6规定化后图像通过规定后的图像，能够更加清晰的看到原始

7、图像中模糊不清的部分，显示效果得到了明显改善。2灰度图像的对比度增强2.1算法原理讲图像的亮度值映射到一个新的区间，即将low_in至high_in之间的值映射到low_out到high_out之间的值。2.2算法设计采用IPT工具箱函数imadjust()，可以对图像的亮度对比度进行调整。其调用格式为g=imadjust(f,[low_in,high_in],[low_out,high_out],gamma).另外，采用对数变化式g=1./(1+（m./(double(f)+eps)）.^E)可以对图像的对比度进行变换。M

8、ATLAB源程序：Img=imread('E:pic8.jpg');%读取图像iflength(Img)==0%Ifonlyoneargumentitmustbef.method='full8';elsemethod=Img{1};endifstrcmp(class(f),'doub