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1、7实验报告实验名称空间图像增强课程名称数字图像处理姓名xxx成绩班级xxx学号xxx日期2013-11-19地点综合实验楼71.实验目的（1）了解空间域图像增强的各种方法（点处理、掩模处理）；（2）通过编程掌握采用直方图均衡化进行图像增强的方法；（3）使用邻域平均法编写程序实现图像增强，进一步实现掩模发及其改进（加门限法消除噪声的原理；（4）总结实验过程；2.实验环境（软件、硬件及条件）Windws2000/XP3.实验方法对目的图像作如下处理：（1）对原图像进行直方均衡化处理，同屏显示处理后的图像及其直方图，比较异同，并回答为什么数
2、字图像均衡化后其直方图未必完全均匀分布。（2）对原图像加入点噪声，用4-邻域平均法平滑加噪声图像，同屏显示原图像，加噪声图像，和处理后的图像。1）不加门限；2）加门限T=(1/2)*f(m,n),4.实验分析数字图像均衡化后其直方图并非完全均匀分布的原因：由于原图像中目标物的灰度主要集中于低亮度部分，而且象素总数比较少，而所占的灰度等级比较多，因此图像的对比度比较好，亮度比较大，整体图像清晰。经过直方图均衡后，目标物的所占的灰度等级被压缩，对比度减弱，反而使目标物变的难以辨认。5.实验结论异同：由于原图像中目标物的灰度主要集中于低亮度
3、部分，而且象素总数比较多，经过直方图均衡后，目标物的所占的灰度等级得到扩展，对比度加强，使整个图像得到增强。数字图像均衡化后，其直方图并非完全均匀分布，这是因为图像的象素个数和灰度等级均为离散值；而且均衡化使灰度级并归，因此，均衡化后，其直方图并非完全均匀分布。附件实验2源代码：figure(1);fid=fopen('D:imgcell_128.img','r');%打开无格式文件data1=(fread(fid,[128,128],'uint8'))';%将打开的文件读入到data17subplot(4,2,1);%将figu
4、re(1)分成4*2的8个子窗口,data11=uint8(data1);imshow(data11);%图象显示title('CELL','Color','b');%加标题subplot(4,2,2);title('原图像直方图');imhist(data11);subplot(4,2,3);%取第二个子窗口data2=uint8(data1);%将灰度图象转换成uint8格式b=histeq(data2);%直方图均衡化imshow(b,256);%显示均衡化图象,256可缺省title('均衡化','Color','b');su
5、bplot(4,2,4);imhist(b);title('均衡化后图像直方图');subplot(4,2,5)fid=fopen('d:imgfing_128.img','r');%打开无格式文件data3=(fread(fid,[128,128],'uint8'))';%将打开的文件读入到data3data31=uint8(data3);%将灰度图象转换成uint8格式imshow(data31);%显示灰度图象7title('FING','Color','b');subplot(4,2,6)imhist(data31);ti
6、tle('原图像直方图');subplot(4,2,7);data4=uint8(data3);%将灰度图象转换成uint8格式d=histeq(data4);%直方图均衡化imshow(d,256);%显示均衡化图象,256可缺省title('均衡化','Color','b');subplot(4,2,8);imhist(d);title('均衡化后原图像直方图');%CELLfigure(2);fid=fopen('D:imgcell_128.img','r');%打开无格式文件data1=(fread(fid,[128,12
7、8],'uint8'))';%将打开的文件读入到data1I=uint8(data1);I1=imnoise(I,'gaussian');%加乘性噪声H1=[010;101;010]/4;%4×4领域模板J=imfilter(I,H1);%领域平均subplot(2,4,1),imshow(I);%显示图像Ititle('原图像');7subplot(2,4,2),imshow(I1);title('加噪声后图像');subplot(2,4,3),imshow(J);%不加门限平滑title('不加门限平滑后图像');%加门限后滤波T
8、=2*sum(I1(:))/128^2;im_T=zeros(128,128);fori=1:128forj=1:128ifabs(I1(i,j)-J(i,j))>Tim_T(i,j)=J(i,j);elseim_T(i
