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1、数字图像处理课程设计报告课程名称数字图像处理与Matlab专业班级学号姓名指导教师2015年11月6日实验一数字图像的基本操作和灰度变换一、实验目的1.了解数字图像的基本数据结构2.熟悉Matlab中数字图像处理的基本函数和基本使用方法3.掌握图像灰度变换的基本理论和实现方法4.掌握直方图均衡化增强的基本理论和实现方法二、实验原理与方法1.图像灰度的线性变换灰度的线性变换可以突出图像中的重要信息。通常情况下，处理前后的图像灰度级是相同的，即处理前后的图像灰度级都为[0，255]。那么，从原理上讲，我们就只能通过抑制非重要信息的对比度来腾出空间给重要信息进行对比度展宽
2、。0255255图1.1对比度线性变换关系设原图像的灰度为，处理后的图像的灰度为，对比度线性展宽的原理示意图如图1.1所示。假设原图像中我们关心的景物的灰度分布在[，]区间内，处理后的图像中，我们关心的景物的灰度分布在[，]区间内。在这里，也就是说我们所关心的景物的灰度级得到了展宽。根据图中所示的映射关系中分段直线的斜率我们可以得出线性对比度展宽的计算公式：，，（1-1），（；）其中，，，，图像的大小为×。2.直方图均衡化直方图均衡化是将原始图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。离散图像均衡化处理可通过变换函数：来实现三、实验内容与步骤1．熟
3、悉MATLAB语言中数字图像处理函数的使用。2.图像灰度线性变换的实现1）读入一幅灰度图像test1.tif，显示其灰度直方图2）根据图像灰度直方图，选择所关心的图像景物的灰度分布范围[fa,fb]，以及拟变换的灰度分布范围[ga,gb]3）实现对图像的灰度线性变换4）调整，，的值，观察对处理结果的影响。3.图像的均衡化处理1）读入一幅灰度图像test2.tif,求出其直方图2）利用Matlab函数实现图像的均衡化处理3）同屏显示处理前后的图像和灰度直方图，说明处理前后直方图的变化以及对应的灰度变化四、程序代码1、图像灰度线性变换的实现I=imread('D:Ma
4、tlabworkimaginestest1.jpg');figure(1);subplot(1,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(1,3,2);imhist(I);title('灰度直方图');I=double(I);[M,N]=size(I);fori=1:Mforj=1:NifI(i,j)<=30I(i,j)=I(i,j);elseifI(i,j)<=150I(i,j)=(200-30)/(150-30)*(I(i,j)-30)+30;elseI(i,j)=(255-200)/(255-150)*(I(i,j)-15
5、0)+200;endendendsubplot(1,3,3);imshow(uint8(I));title('灰度线性变化图像');2、图像的均衡化处理I=imread('D:Matlabworkimaginestest2.jpg');figure(1);subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,2,2);imhist(I);title('灰度直方图');I1=histeq(I);subplot(2,2,3);imshow(I1);title('图像均衡化处理');subplot(2,2,4);imhi
6、st(I1);title('灰度直方图');五、实验结果1、图像灰度线性变换的实现分析：从灰度直方图可以知道，主要分布于较暗区域，导致图像亮度偏暗。采用灰度线性变化后，与原图对比可以提高了亮度，使边缘突出。2、图像的均衡化处理分析：采用了均衡化处理后，使灰度级均衡分布于[0，255]，明显把亮度拉伸了。六、思考问题1．在映射关系中，分段直线的斜率的大小对图像处理结果有哪些影响？答：为了突出感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间，可采用分段线性变换。设原图像f(x,y)在[0，Mf],感兴趣目标的灰度范围在[a,b],欲使其灰度范围拉伸到[c,d],则
7、对应的分段线性变换表达式为通过调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间进行拉伸或压缩。2.直方图均衡化适用于什么形式的灰度分布情形？答：原图较暗且动态范围小，在直方图中的表现是直方图灰度范围窄且集中在低灰度值区域。实验二图像的空间域增强一、实验目的1.熟悉图像空间域增强方法，掌握增强模板使用方法2.掌握均值滤波器、中值滤波器的理论基础和实现方法3.掌握图像锐化的基本理论和实现方法4.验证图像滤波处理结果二、实验原理与方法图像增强是数字图像处理的基本内容之一，其目的是根据应用需要突出图像中的某些“有用”信息，削弱或去除不需要的信息，以改善图像的视觉
