实验二空域图像增强

实验三空域图像增强
一、实验目的与要求
1、掌握灰度直方图的概念及其计算方法；
2、熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程；
3、熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器；
4、掌握色彩直方图的概念和计算方法
5、利用MATLAB程序进行图像增强。

二、实验内容与步骤
1、图像的直方图与直方图均衡方法
a. 从硬盘加载cameraman.tif图象(using function imread).
b. 显示图象.
c. 显示图象的直方图(using function imhist).
d. 用直方图均衡方法进行图象增强.
e. 对处理后的图象显示其直方图.
f. 比较图象的质量并且进行讨论.
代码如下：
I=imread(‘原图像名.gif); % 读入原图像
J=histeq(I); %对原图像进行直方图均衡化处理
Imshow(I); %显示原图像
Title(‘原图像’); %给原图像加标题名
Figure；imshow(J); %对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后的图像
Title(‘直方图均衡化后的图像’) ; %给直方图均衡化后的图像加标题名
Figure; subplot(1,2,1) ;%对直方图均衡化后的图像进行屏幕控制；作一幅子图作为并排两幅图的第1幅图
Imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度
Title(‘原图像直方图’) ; %给原图像直方图加标题名
Subplot(1,2,2); %作第2幅子图
Imhist(J,64) ; %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度
Title(‘均衡变换后的直方图’) ; %给均衡化后图像直方图加标题名
从处理前后的图像可以看出，许多在原始图像中看不清楚的细节在直方图均衡化处理后所得到的图像中都变得十分清晰。

2、对图象加入躁声，改变噪声参数（均值、方差或比例），比较其影响。

使用3x3或7x7的均值滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。

相关程序：
I=imread('electric.tif');
J = imnoise(I,'gauss',0.05,0.02);
%添加均值为0.05，方差为0.02的高斯噪声%J = imnoise(I,'salt& pepper',0.02);
%添加2%像素被污染的椒盐噪声
ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版ave2=fspecial('average',7); %产生7×7的均值模版
K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3 L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波7×7 M = medfilt2(J,[3 3]); %中值滤波3×3模板 N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板 imshow(I);
figure,imshow(J);
figure,imshow(K);
figure,imshow(L);
figure,imshow(M);
figure,imshow(N);
3、平滑与锐化算子实验
a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。

b) 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪声和椒盐噪声(salt & pepper)
c)用以下滤波算子进行滤波，分析其滤波效果，确定是什么性质的滤波器？ 010141010⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎣⎦111191111---⎡⎤⎢⎥--⎢⎥⎢
⎥---⎣⎦111112110111⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ d ）利用预定义函数fspecial 命令产生各种滤波算子（至少三种），观察各滤波算子的滤波结果。

e ）输出全部结果并进行讨论。

三、相关函数
练习图像增强的Matlab 命令，熟悉下列模块函数：更多帮助可用help 函数名 Image enhancement.
J = histeq(I,N) - 获得图像I 的N 个灰度级的直方图
J = imadjust(I) - 增加图像的对比度
Image noising.
J = imnoise(I,TYPE,...) - 给图像I 添加type 类型的噪声，不同的噪声，参数不同 Image filtering
H = fspecial(TYPE) 生成type 类型的滤波算子
B = imfilter(A,H) 使用滤波算子H 对A 图像进行滤波
B = medfilt2(A,[M N]) - 对图像A 进行中值滤波，窗口大小为[M,N]
B=ordfilt2(A,ORDER,DOMAIN) 统计滤波，使用模板中第order 位的像素去替换中心像素的灰度值，.例如B=ordfilt2(A,5,ONES(3,3))相当于中值滤波
[J,NOISE] = wiener2(I,[M N]) - 自适应地滤除噪声
四、实验报告内容
1、叙述实验过程；
2、提交实验的原始图像和结果图像。

五、思考题
1、结合实验内容，定性评价均值滤波器/中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去噪效果？
2、结合实验内容，定性评价滤波窗口对去噪效果的影响？
3、定性评价实验中所用算子的滤波效果。

六、实验图片。