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1、实验：图像增强1．实验目的（1）熟悉并学会使用MATLAB中图像增强的相关函数（2）了解图像增强的办法、去噪的方法和效果。2．实验主要仪器设备（1）微型计算机：IntelPentium及更高。（2）MATLAB软件（含图像处理工具箱）。（3）典型的灰度、彩色图像文件。3．实验原理（1）将一副图像视为一个二维矩阵，用MATLAB进行图像增强。（2）利用MATLAB图像处理工具箱中的函数imread(读)、imshow(显示)、imnoise(加噪)、filter(滤波)对图像进行去噪处理。（3）图像灰度修正：灰度变换
2、。对不满意的图像通过线性或非线性灰度映射关系进行变换，其效果可以得到明显提高。通过分析，会发现变换前后图像的直方图也发生相应的变化。（4）图像平滑方法：领域平均、中值滤波。分析图像降质的性质，区分平稳性还是非平稳型、加性还是乘性等，采用合适的去噪方法，可以去除或降低噪声对图像的影响。从频率域看，平均操作在降低噪声的同时衰减了图像的高频分量，会影响图像细节的重现。中值滤波对某些信号具有不变形，适用于消除图像中的突发干扰，但如果图像含有丰富的细节，则不宜使用。（5）图像锐化方法：人眼对目标的边缘和轮廓较为敏感，对图像进
3、行锐化，有助于突出图像的这些特征。从频率域看，锐化提升了图像的高频分量。4．实验内容（1）图像灰度修正。（2）图像平滑方法。（3）图像锐化方法。5．实验步骤（1）图像灰度修正。读入一幅灰度级分布不协调的图像，分析其直方图。根据直方图，设计灰度变换表达式，或调用imadjuct函数。调整变换表达式的参数，直到显示图像的灰度级分布均衡为正。（2）图像平滑方法。对有噪声图像或人为加入噪声的图像进行平滑处理。根据噪声的类型，选择不同的去噪方法，如领域平均、中值滤波等方法，调用filter2、medfilt2函数，选择不同的
4、滤波模板和参数，观测和分析各种去噪方法对不同噪声图像处理的去噪或降噪效果。（1）图像锐化方法。读入一幅边缘模糊地图像，利用罗伯茨梯度对图像进行4种蜕化处理，比较各自效果。。1．图像灰度修正img=imread('d: 01.bmp');figure();imshow(img);I=double(img);val=max(max(I));a=log2(val);b=round(a);max_gray=2^b;[H,W]=size(I);J=zeros(H,W);fori=1:Hforj=1:WJ(i,j)=max_
5、gray-1-I(i,j);end%endforjend%endforiimg2=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(img);title('原图');subplot(1,2,2),imshow(img2);title('变换后');imwrite(img2,'d:2.bmp');实验截图：2.1程序代码：img=imread('d:LENA_8G_4bit.bmp');figure();imshow(img);subplot(2,1,1);imshow(img);subplot(2,
6、1,2);imshow(img);I=double(img);%matlab不支持uint8类型数据的矩阵运算，因此首先要将图像数据转换为double类型，计算后再转换为uint8类型[H,W]=size(I);J=zeros(H,W);fori=1:Hforj=1:WJ(i,j)=255.0/15.0*I(i,j);end;%endforjend;%endforiimg2=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(img,[]);title('原图');subplot(1,2,2),imsho
7、w(img2);title('变换后');imwrite(img2,'d:LENA_255G.bmp');实验截图：2.2程序代码：img=imread('d:LENA_255G.bmp');figure();imshow(img);subplot(2,1,1);imshow(img);subplot(2,1,2);imshow(img);I=double(img);%matlab不支持uint8类型数据的矩阵运算，因此首先要将图像数据转换为double类型，计算后再转换为uint8[H,W]=size(I);
8、J=zeros(H,W);fori=1:Hforj=1:WifI(i,j)<30J(i,j)=I(i,j);elseifI(i,j)<150J(i,j)=170.0/120.0*(I(i,j)-30)+30;elseJ(i,j)=55.0/105.0*(I(i,j)-150)+200;end;end;%endforjend;%endforiimg2=uint
