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1、实验一数字图像的基本操作和灰度变换一、实验目的1.了解数字图像的基本数据结构2.熟悉Matlab中数字图像处理的基本函数和基本使用方法3.掌握图像灰度变换的基本理论和实现方法4.掌握直方图均衡化增强的基本理论和实现方法二、实验原理与方法1.图像灰度的线性变换灰度的线性变换可以突出图像中的重要信息。通常情况下，处理前后的图像灰度级是相同的，即处理前后的图像灰度级都为[0，255]。那么，从原理上讲，我们就只能通过抑制非重要信息的对比度来腾出空间给重要信息进行对比度展宽。0255255图1.1对比度线性变换关系设原图像的灰度为，处理后的图像的灰度为，对比度线性
2、展宽的原理示意图如图1.1所示。假设原图像中我们关心的景物的灰度分布在[，]区间内，处理后的图像中，我们关心的景物的灰度分布在[，]区间内。在这里，也就是说我们所关心的景物的灰度级得到了展宽。根据图中所示的映射关系中分段直线的斜率我们可以得出线性对比度展宽的计算公式：，，（1-1），（；）其中，，，，图像的大小为×。2.直方图均衡化直方图均衡化是将原始图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。离散图像均衡化处理可通过变换函数：来实现三、实验内容与步骤1．熟悉MATLAB语言中数字图像处理函数的使用。2.图像灰度线性变换的实现1）读入一幅
3、灰度图像test1.tif，显示其灰度直方图2）根据图像灰度直方图，选择所关心的图像景物的灰度分布范围[fa,fb]，以及拟变换的灰度分布范围[ga,gb]3）实现对图像的灰度线性变换4）调整，，的值，观察对处理结果的影响。3.图像的均衡化处理1）读入一幅灰度图像test2.tif,求出其直方图2）利用Matlab函数实现图像的均衡化处理3）同屏显示处理前后的图像和灰度直方图，说明处理前后直方图的变化以及对应的灰度变化四、思考问题1．在映射关系中，分段直线的斜率的大小对图像处理结果有哪些影响？2．在进行对比度扩展时，如果确定和选取所关心的景物？3.直方图均
4、衡化适用于什么形式的灰度分布情形？五、附灰度线性变换部分实现代码设计两重循环（即：for(i=1:m)for(j=1:n)）按照公式（1-1），给出新图像的每个像素点的灰度值；（因为在MATLAB中，图像的像素值为uint8型数据描述的，而这种类型不允许进行算术运算，所以要对F进行数据类型转换，即:f=double(f);然后，在进行循环处理。）设输入图像f(i,j),输出图像仍放入f(i,j)中,图像大小为×fori=1:mforj=1:niff(i,j)5、实验报告要求1．简述实验目的和实验原理。2．编写MATLAB程序，实现相应功能。3．分析实验结果。4．回答思考问题。实验二图像的空间域增强一、实验目的1.熟悉图像空间域增强方法，掌握增强模板使用方法2.掌握均值滤波器、中值滤波器的理论基础和实现方法3.掌握图像锐化的基本理论和实现方法4.验证图像滤波处理结果二、实验原理与方法图像增强是数字图像处理的基本内容之一，其目的是根据应用需要突出图像中的某些“有用”信息，削弱或去除不需要的信息，以改善图像的视觉效果,或突出图像的特征，便于计算机处理。图像增强可以在空间域进行，也可以在频率域中进行。空间域滤波主要利用空
6、间模板进行，如3´3，5´5模板等。一般来说，使用大小为m×n的滤波器对大小为M×N的图像f进行空间滤波，可表示成：其中，m=2a+1,n=2b+1,?(?,?)是滤波器系数，?(?,?)是图像值均值滤波器是一种空间平滑滤波器，它是对包含噪声的图像上的每个像素点，用它邻域内像素的平均值替代原来的像素值。例如，采用一个3×3的模板，待处理的像素为f(i,j)，则处理后图像对应的像素值为g(i-1,j+1)g(i,j)=1/9*(f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1,j+1)+f(i,j-1)+f(i,j)+f(i,j+1)+f(i+1,j-1)
7、+f(i+1,j)+f(i+1,j+1));中值滤波器也是一种空间平滑滤波器，它是对以图像像素点为中心的一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来灰度值，因此它是一种非线性的图像平滑法。采用Laplacian锐化算子进行图像边缘的锐化，是采用二阶差分运算获得像素间的差异值，由此，获得对图像景物边界的锐化。Laplacian也可以算子也可以写成是模板作用的方式，如下：设待处理的像素为f(i,j)，则处理后图像对应的像素值为g(i-1,j+1)，则g(i,j)=4*f(i,j)-(f(i-1,j-1)+f(i,j-1)+f(i,j+1)+f
8、(i+1,j));常用的锐化算子还有Roberts、Prewitt
