实验一数字图像灰度处理

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1、实验一数字图像灰度处理一、实验目的1.掌握图像反色、灰度变换的编程实现方法：2.掌握图像处理的各种方法的编程实现：二、实验内容通过对3•图像进行反色、灰度变换成2•图像，再通过直方图均衡化、阈值变换、全局线性变挽、分段线性变换对灰度图像进行处理。同事也通过这些操作熟悉IXlJ对阁像处理的编程实现。三、实验原理1、图像反色对于彩色阁像的u、C、腸各彩色分:W:取反的技术就是阁像的反色处理，如物体连通域用黑色表示，而二值化后的物体连通域阁像是白色的，而背景是黑色的，这时应手动选取图像的反色处理或有程序根据背景和物体连通域两种颜色的数量所占比例而自动选择是否选择选

2、取图像的反色处理。2、灰度的对数变换t=cog(k+s)•为尺度比例常数，S为源灰度值，4为变换后的目标灰度值。V为常数。灰度的对数变换以增强一幅图像中较喑部分的细节，可用來扩展被压缩的高值像中的较暗像素。广泛应用于频谱图像的显示中。3、灰度的tui*变换y={x-^espY4、直方图均衡化A)/=o图像易受光照、视角、方位、噪声等的影响。使得同一类图像的不同变形体之间的差距有时大于该类图像与另一类图像之间的差距，影响图像识别、分类。图像归一化就是将图像转换到唯一的标准形式以抵抗各种变换，从而消除同类图像不同变形体之间的外观差异。也称为图像灰度归一化。四、

3、实验步骤1、图像反色如图，反色后白色变黑色，黑色变白色。物体连通域则根据颜色的数量所占比例而自动选择是否选择选取图像的反色处理。2、阁像灰度变换如图，原阁像屮的每一个像素灰度伉变大改变，仅仅改变了其灰度值。直方图均衡化灰度增强。但是阁像的大小及其他方而都未如图可知，灰度图像的直方图通过灰度变换函数修正为灰度均匀分布的直方图_，然后按均衡直方图修正原图像^其变换函数取决于图像灰度直方图的累积分布阑数。均衡化的图像灰度在原阁的基础上再次增大，看起来会更清晰。灰度直方阁用各灰度伉出现的相对频数<该灰度级的像素数与图像总像素数之比>表示。4、阈值变换阈值化后的图像如

4、图，其值选为50,变换后的图像得灰度及改变，对比度变为最大1细节全部丢失，大于50的全为白，小于50的全为黑。阈值化的图像变成二值图。8、企局线性变换如图，变换值选力100。全局线性变换就是调整图像的亮度和对比度，经变换后的图像没有了原图的清晰度，图像的背景也发生变化，这主要是改变了图像得对比度，值越接近255,对比度越小，清晰度越小，为零的时候最清晰。6、分段线性变换如阉，其值默认为80、70、170、180、255o分段线性变换就是改变图像的灰度区间，图像有的地方被增强，有的地方的灰度区间压缩，这种变换适用于在黑色或白色附近有噪声干扰的情况。五、实验总结

5、这次实验主要是对图像的灰度级变换，巾于这是第一次实验，同时也是熟悉Matlab对阁像处理的各种编程实现方法。阁像的灰度变换就是通过点运算对阁像进行处理。通过数字图像处理的实验，让我了解到图像变挽的真正原理，同时对美图秀秀之类的图片处理软件有了更深的认识。