matlab图像均衡化和边缘检测原理.doc

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1、北京理工大学珠海学院实验报告ZHUHAICAMPAUSOFBEIJINGINSTITUTEOFTECHNOLOGY班级学号姓名指导教师成绩实验题目实验时间1.题目概述1.读取实验02的lena1，lena2和lena3，完成直方图均衡化。要求输出原图像、结果图像、及其直方图、映射关系，并做分析2.编程实现边缘检测。利用sobel算子。要求输出原图像和结果图像，并做分析2.设计思路和流程图【正文用小五号，宋体字体】【不得改变格式】实验步骤如下：一．图像均衡化1通过两个for语句纵向横向计算图像每个像素出现的个数.fori=1:256%计算每个像素出现的个数forj=1:256

2、k=f1(i,j);h1(k+1)=h1(k+1)+1;end;end;2.通过公式pic=pic/sum;来计算图片的归一化直方图，其中pic通过上面步骤得出归一后的结果，sum是图片的像素的总个数3.计算图片的累计归一直方图fori=2:256%累计归一化H1(i)=H1(i-1)+h1(i);end;4.计算图片均衡化映射关系fori=1:256%计算映射关系lut1(i)=H1(i)*(v_max1+1)-1;end;5.映射图片fori=1:256forj=1:256g1(i,j)=lut1(f1(i,j));end;end;二．图像边缘检测1.读取处理图片的值和

3、处理图片的sobel模板的值f1=imread('lena1.jpg');W_x=[-101-202-101];2.利用两个for语句循环得出处理图像的某一点的值（初始化记录结果图像的值为零）fori=2:256-1forj=2:256-1g(i,j)=0;kk=1;3.利用2个for语句循环循环处理(i,j)两点附近九个点，并加起来forii=i-1:i+1forjj=j-1:j+1g(i,j)=g(i,j)+f1(ii,jj)*W_x(kk);kk=kk+1;endend4.g便是边缘图像，利用imshow将其输出3.结果和分析【正文用小五号，宋体字体】【不得改变格式】

4、1.图像均衡化处理输入和结果1.图像边缘化处理输入.结果4.心得体会【正文用小五号，宋体字体】【不得改变格式】通过这次实验，我明白了图像均衡化的原理，但在以后的工作中，通过一个histeq()函数就可以轻松的均衡化图像，不用每次都那么麻烦图像边缘化是重要的一个内容，通过图像边缘化，我们以后可以智能地处理图像某个部分