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1、华东师范大学电子工程系2017.6实验1：图像灰度级修正【实验目的】掌握常用的图像灰度级修正方法（灰度变换法和直方图均衡化），加深对直方图的理解。观察图像的增强效果，对灰度级修正前后的图像加以比较。【实验内容】1）编程实现图像的灰度变换，改变图像的输入、输出映射参数范围（线性拉伸和反比）；2）修改参数gamma值（大于、小于、等于1），观察处理结果；3）对图像直方图作均衡化处理，显示均衡前后的图像及其直方图。【实验代码】original=imread('lena.bmp');linstr=imadjust(original,[0.30.7],[01]);%线性拉伸opposite=i
2、madjust(original,[01],[10]);%反比above=imadjust(original,[01],[01],2);%gamma>1equal=imadjust(original,[01],[01],1);%gamma=1below=imadjust(original,[01],[01],0.5);%gamma<1subplot(3,3,1);imshow(original);title('原图像');subplot(3,3,2);imshow(linstr);title('线性拉伸');subplot(3,3,3);imshow(opposite);title(
3、'反比');subplot(3,3,4);imshow(above);title('gamma>1');subplot(3,3,5);imshow(equal);title('gamma=1');subplot(3,3,6);imshow(below);title('gamma<1');subplot(3,3,7);imhist(original);title('原图像直方图');histequal=histeq(original);%对图像均衡化subplot(3,3,8);imshow(histequal);title('均衡后的图像');subplot(3,3,9);imhis
4、t(histequal);title('均衡图像的直方图');axis([025602000]);【输出图像】【实验思考】根据以下图片以及实验结果可知gamma>1时图像整体变暗，灰度级整体变小；gamma<1时图像整体变亮，灰度级整体变小；而gamma=1时，图像维持不变。实验2：图像的平滑滤波【实验目的】平滑的目的是减少噪声对图像的影响。掌握线性滤波和中值滤波两种最典型、最常用的图像平滑方法，对输出结果加以比较、加深理解。【实验内容】 1）编写并调试窗口为3×3、5×5的平滑滤波函数；如[111;111;111]/9、[121;242;121]/16等） 2）编写并调试窗口为
5、3×3、5×5的中值滤波函数。 3）比较均值滤波和中值滤波的优缺点，分析窗口尺寸对滤波结果的影响。附：可供参考的Matlab函数有imnoise、imfilter、medfilt2【实验代码】functionfliterI=imread('lena.bmp');%原始图像读取J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%含噪图像加椒盐噪声subplot(2,3,1);imshow(J);title('含噪图像');Newbuf1=AverageFilter(J,256,256,3);%3×3标准平均，调用均值滤波函数subplot(2,3,2);imshow(N
6、ewbuf1);title('3×3标准平均');Newbuf2=AverageFilter(J,256,256,5);%5×5标准平均，调用均值滤波函数subplot(2,3,3);imshow(Newbuf2);title('5×5标准平均');W=[121;242;121]/16;%设置加权平均掩膜Newbuf3=WeighFilter(J,W,256,256,3);%3×3加权平均，调用加权平均函数subplot(2,3,4);imshow(Newbuf3);title('3×3加权平均');Newbuf4=MedianFilter(J,256,256,3);%3×3中值滤波
7、，调用中值滤波函数subplot(2,3,5);imshow(Newbuf4);title('3×3中值滤波');Newbuf5=MedianFilter(J,256,256,5);%5×5中值滤波，调用中值滤波函数subplot(2,3,6);imshow(Newbuf5);title('5×5中值滤波');%标准平均滤波函数functionNewbuf=AverageFilter(Oldbuf,M,N,m)%Newbuf滤波后图像矩阵%Oldbuf含噪
