数字图像处理实验一

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
（2015 —2016 学年第 1 学期）
课程名称：数字图像基础
开课实验室：呈贡校区信自楼444 2015年11月4日
实验一、图像灰度变换
一、实验目的
1、熟悉Matlab 编程环境及语言；
2、掌握灰度线性变换和非线性变换的图像增强方法及应用；
3、掌握灰度直方图均衡化的图像增强方法及应用。

二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图）
MATLAB 是MathWorks 公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB 和Si mulink 两大部分。

术语‘空域’指的是图像平面本身。

在空域上，图像处理方法是通过直接对图像像素的处理来实施的。

空域处理方法可分为两种：灰度级变换与空域滤波。

空域技术所使用的对像素的直接操作可用下式表示：
g(x, y)=T[ f (x, y)]，
其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，T 是对图像f 进行处理的操作符，它定义在像素点(x,y)所指定的空间邻近像区（简称为邻域）内。

定义像素点(x,y)的邻域的主要方法是，使用以(x,y)为中心的方形或矩形像区。

当这样的邻域的中心从左上角原点的开始遍历像素点时，将覆盖图像中不同的像区。

当T
应用于每个被遍历的像素点f(x,y)时，便得到在该像素点的输出图像g(x,y)。

在计算g (x,y)时，只使用在(x,y)邻域中的像素。

在处理灰度图像并且当邻域大小为1×1 时，T 的形式最简单，它成为一个灰度（或亮度）级的变化函数（即，灰度变换）。

此时,g(x, y)的值仅由在(x,y)处的亮度f(x,y)来决定。

由于灰度变换T 仅取决于灰度的值，与(x,y) 无关，所以T 可写成如下的简单形式：
s =T(r)，
其中，r 表示图像f 中相应点(x,y)的灰度，s 表示图像g 中相应点(x,y)的灰度。

灰度变换T 通常包括灰度变换增强与直方图增强。

灰度变换增强可以通过改变图象的灰度范围及分布来实现。

在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段拉伸。

另一方面，直方图增强是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。

三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等）
微型计算机一台、Matlab 软件
四、实验方法、步骤
1) 熟悉使用MA TLAB 语言中用于图像数据读写及显示的基本函数，如imread、imwrite、imshow、figure 等。

2) 输入图像读入。

3) 灰度变换：请自己编程和调用Matlab 中的图像调整函数（imadjust）对输入图像进行分段线性变换和非线性变换，以达到理想的图像效果，同屏显示处理前后的图像及其灰度直方图，比较处理效果的异同，并解释图像灰度调整后其直方图的分布情况。

4) 直方图均衡化：请自己编程和调用Matlab 中函数来统计原图像的灰度直方图，并利用直方图均衡化处理进行图像增强，同屏显示处理前后的图像及其灰度直方图，比较与源图的异同，并解释图像均衡化后其直方图分布情况。

五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等)
1、原图灰阶：
f=imread('1.jpg');
subplot(1,2,1);
imshow(f);
title('原图');
f1=rgb2gray(f);
subplot(1,2,2);
imshow(f1);
title('原图灰阶后');
2、线性变换：
f=imread('1.jpg');
subplot(1,2,1);
imshow(f);
title('原图');
f1=rgb2gray(f);
subplot(1,2,2);
imshow(f1);
title('原图灰阶后');
J=imadjust(f1,[0.2,0.8],[]);
subplot(2,2,1);
imshow(f1);title('灰阶图');
subplot(2,2,2);
imhist(f1);title('灰阶图直方图');
subplot(2,2,3);
imshow(J);title('对比度调整后');
subplot('2,2,4');
imhist(J);title('对比度调整后灰度直方图');
3、分段线性变换：
f=imread('1.jpg');
subplot(1,2,1);
imshow(f);
title('原图');
f1=rgb2gray(f);
subplot(1,2,2);
imshow(f1);
title('原图灰阶后');
H=double(f1);
[M,N]=size(H);
for i=1:M
for j=1:N
if H(i,j)<=30
H(i,j)=H(i,j);
elseif f1(i,j)<=150
H(i,j)=(200-30)/(150-30)*(H(i,j)-30)+30;
else
H(i,j)=(255-200)/(255-150)*(H(i,j)-150)+200;
end
end
end
subplot(2,2,1);
imshow(f1);title('灰阶图');
subplot(2,2,2);
imhist(f1);title('灰阶图直方图');
subplot(2,2,3);
imshow(uint8(H));title('对比度调整图');
subplot(2,2,4);
imhist(uint8(H));title('对比度调整后灰度直方图');
4、分段非线性：
f=imread('1.jpg');
subplot(1,2,1);
imshow(f);
title('原图');
f1=rgb2gray(f);
subplot(1,2,2);
imshow(f1);
title('原图灰阶后');
J=double (f1) ;
H=(log(J+1))/10;
subplot(2,2,1);
imshow(f1);title('灰阶图');
subplot(2,2,2);
imhist(f1);title('灰阶图直方图');
subplot(2,2,3);
imshow(H);title('对比度调整后图');
subplot(2,2,4);
imhist(H);title('对比度调整后灰度直方图');
5、直方图均衡化：
f=imread('1.jpg');
subplot(1,2,1);
imshow(f);
title('原图');
f1=rgb2gray(f);
subplot(1,2,2);
imshow(f1);
title('原图灰阶后');
J=histeq(f1);
subplot(2,2,1);
imshow(f1);title('灰阶图');
subplot(2,2,2);
imshow(J);title('灰阶图均衡化后图像'); subplot(2,2,3);
imhist(f1);title('灰阶图灰度直方图'); subplot(2,2,4);
imhist(J);title('均衡化后灰度直方图');
六、实验结果、分析和结论（误差分析与数据处理、成果总结等。

其中，绘制曲线图时必须用计算纸）
这一次的实验主要是针对所学的图像灰度变化处理进行上机操作，在上机操作过程中，对书本上的知识加以实现，加深对知识的理解和对MATLAB图像处理技术的熟悉，这次的实验对于我们来说是有一定的难度的，毕竟这是要运用MATLAB实现的，这就要利用到自己的实践经验了，而对于MATLAB，我的认知只停留在矩阵运算上，所以实验过程中遇到了软件运用上的麻烦，在老师和同学的帮助下才得以解决。

这次的实验让我对MATLAB处理图像技术有了一个初步的了解。

在处理图像得到过程中遇到了将自己的图像加载到MATLAB中无法得到很好
处理的问题，在接下来的学习过程中，我会年努力地去克服。