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时间:2017-12-06
《《计算机图形图像处理(设计)》实验报告》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、《计算机图形图像处理》实验报告册学院:旅游与环境学院专业:地理信息系统教师:肖冰(副教授)组员:周伟(41209163)刘杰(41209165)苟芬(41209190)马芳(41209179)陈家浩(41209166)基于MATLAB图像增强处理实验时间:2015年6月24日实验背景:图像增强处理可以使得处理后的图像对给定的应用比原来的图像更加有效同时可以有效的改善图像质量。实验目的:1.了解MATLAB的操作环境和基本功能。 2.掌握MATLAB中图像增强处理的几种技术的使用。 3.加深理解图像增强处理的实验原理。实验环境:Windws7 MATLA
2、B 7.0 二.实验原理 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。在图像处理中,图像增强技术对于提高图像的质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理以及各种增强方法进行概述,然后着重对灰度变换、直方图均衡化、平滑和锐化等几种常用的增强方法进行了深入的研究,在学习数字图像的基本表示与处理方法的基础上,针对图像增强的普遍性问题,研究和实现常用的图像增强方法及其算法,通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点,讨论不同的增强算法的适用场合,并对其图像增强方法进行性能评价。三.实验内容及步骤:实验流程图如下:
3、代码输入RGB图像读入图片数据及软件准备结果分析与讨论图像及结果输出1.彩色图像的均衡化步骤:1统计原图像素每个像素的个数2统计原图像<每个灰度级的像素的累积个数3家里灰度级得映射规则4将原图每个像素点的灰度映射到新图1.clear all 2.I=imread('F:computer哪吒.jpg '); %读入JPG彩色图像文件 3.imshow(I) %显示出来 4.title('哪吒') 5.I_gray = rgb2gray(I); %
4、灰度化后的数据存入数组 6.imwrite(I_gray,'灰度图.bmp'); %保存灰度图像 7.figure,imshow(I_gray); 8.title('灰度图') 9. 10.[height,width]=size(I_gray); %测量图像尺寸参数 11.p=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 12.for i=1:height 13. for j=1:width 14. p(I_gray(i,j) + 1) = p(I_g
5、ray(i,j) + 1) + 1; 15. end 16.end 17.s=zeros(1,256); 18.s(1)=p(1); 19.for i=2:256 1. s(i)=p(i) + s(i-1); %统计图像中<每个灰度级像素的累积个数,s(i):0,1,```,i-1 2.end 3. 4.for i=1:256 5. s(i) = s(i)*256/(width*height); %求灰度映射函数 6. if s(i) > 256 7. s(i) = 256; 8.
6、 end 9.end 10. 11.%图像均衡化 12.I_equal = I; 13.for i=1:height 14. for j=1:width 15. I_equal(i,j) = s( I(i,j) + 1); 16. end 17.end 18.figure,imshow(I_equal) %显示均衡化后的图像 19.title('均衡化后图像') 20.imwrite(I_equal,'哪吒.bmp'); 结果显示如下:2对于灰度图的直
7、方图均衡化:有些图像在低值灰度区间上频率较大,使得图像中较暗区域中的细节看不清楚。这时可以通过直方图均衡化将图像的灰度范围分开,并且让灰度频率较小的灰度级变大,通过调整图像灰度值的动态范围,自动地增加整个图像的对比度,使图像具有较大的反差,细节清晰。实验代码如下:1.%直方图均衡化 2.clear; 3.I = imread('哪吒gray.bmp'); 4.[height,width] = size(I); 5.figure 6.subplot(221) 7.imshow(I)%显示原始图像 8.subplot(
8、222) 9.imhist(I)%显示原始图像直方图 10. 11.%进行像
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