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1、西安邮电学院实验报告实验名称图像增强课程名称数字图像处理A姓名成绩班级学号日期2018-5-13地点备注：1.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）通过编写程序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，进一步掌握掩模法及其改进<加门限法）消除噪声的原理；<4）了解并掌握使用微分算子进行图像边缘检测的基本原理；<5）编写程序使用Laplacian算子<二阶导数算子）实现图像锐化，进一步理解图像锐化的实质；<6）掌握使用不同梯度算子<一阶导数算子）进行图像边缘检测的原理、方法，根据实验结果分析各种算子的工作
2、效果；b5E2RGbCAP2.实验环境<软件条件）Windows2000/XP、matlab7.0或其他3.实验方法A、直方图增强处理对如图1.1所示的两幅128×128的数字图像fing_128.bmp和cell_128.bmp进行如下处理：p1EanqFDPw指纹图fing_128.bmp显微医学图像cell_128.bmp图1.1实验图像8/8<1）对原图像进行直方图均衡化处理，同屏显示处理前后图像及其直方图，比较异同，并回答为什么数字图像均衡化后其直方图并非完全均匀分布。DXDiTa9E3dA、图像平滑<1）对图1.1所示的两幅128×128、256级灰度的数字图像
3、fing_128.bmp和cell_128.bmp加入点噪声，用4-邻域平均法平滑加噪声图像<图像四周边界不处理，下同），同屏显示原图像、加噪声图像和处理后的图像。RTCrpUDGiT①不加门限；②加门限，<其中）B、图像锐化对256×256大小、256级灰度的数字图像lena.bmp<如图1.2所示）进行如下处理：图1.2实验图像lena.bmp<1）对原图像进行锐化处理，显示处理前、后图像：用Laplacian算子进行锐化，分和两种情况，各按如下不同情况给出处理结果，并回答提出的问题：①②问题：和、之间有何关系？代表图像中的哪些信息？由此得出图像锐化的实质是什么？<2）
4、分别利用Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子，对原图像进行边缘检测，显示处理前、后图像。5PCzVD7HxA4.实验分析A.(1>指纹直方图均衡化处理程序如下：clearall。f=imread('fing_128.bmp'>。subplot(2,2,1>imshow(f>。%显示原图像title('处理前图像'>。f1=rgb2gray(f>。%转换成灰度图%绘制直方图%subplot(2,2,2>imhist(f1>。%显示直方图title('原图直方图'>g=histeq(f1>。%均衡化后的图像8/8subplot(2,2,3>。imshow(g>
5、。%显示均衡后的图像title('均衡后的图像'>。subplot(2,2,4>。imhist(g>。%均衡后的直方图title('均衡后的直方图'>。运行结果：A.(2>细胞直方图均衡化处理程序如下：clearall。f=imread('cell_128.bmp'>。subplot(2,2,1>imshow(f>。%显示原图像title('处理前图像'>。f1=rgb2gray(f>。%转换成灰度图%绘制直方图subplot(2,2,2>imhist(f1>。%显示直方图title('原图直方图'>g=histeq(f1>。%均衡化后的图像subplot(2,2,3>。i
6、mshow(g>。%显示均衡后的图像title('均衡后的图像'>。subplot(2,2,4>。imhist(g>。%均衡后的直方图title('均衡后的直方图'>。运行结果：8/8B．<1）细胞图像平滑处理程序如下clc。closeall。clearall；%fid=fopen('lena_256.bmp','r'>。im=(fread(fid,[128,128],'uint8'>>。im=im2double(uint8(im>>。jLBHrnAILgim=imread('cell_128.bmp'>。im=im2double(uint8(im>>。J=rgb2gray
7、(im>。%灰度处理subplot(322>。imshow(J>。title('灰度处理后'>。J1=imnoise(J,'salt&pepper'>。%加入椒盐噪声subplot(321>。imshow(im>。title('原图象'>。subplot(323>。imshow(J1>。title('加入椒盐噪声后'>。w=[0,1,0。1,1,1。0,1,0]。im_L=conv2(w,J1>/9。%四领域平滑%im_L=filter2(fspecial('average',3>,J>/127。subplot(3
