实验二图像增强
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。
数字图像处理作业(第两次) 基于灰度变换的图像增强
数字图像处理作业（第两次） 基于灰度变换的图像增强第一题 利用幂律变换进行图像增强（实现例3.1）1. 问题重现例3.1中的实验，即用幂律变换对冈萨雷斯《数字图像处理（第3版）》Fig.3.8(a)中的图像进行变换。
c 取1， gamma 分别取0.6,0.4,0.3，观察何时获得最佳的增强效果。
2. 算法步骤：1）将Fig.3.8(a) 中的图像读入矩阵X 中2）输入参数c 和gamma 的值3）显示图像X ；4）利用参数c 和gamma 的值对X 进行幂律变换，得到变换后的图像Y5）显示变换后的图像Y 。
3．程序：(1) 幂律变换的程序：function Y=power_enhance(X, gamma, c)% 对输入图像X 进行幂律变换if ~isa(X,'double')X=im2double(X);endY=c*X.^gamma;(2) 主程序：X=imread('Fig0308(a)(fractured_spine).tif');figure(1)imshow(X);c=1; gamma=0.3;Y= power_enhance(X, gamma, c);figure(2)imshow(Y)c=1,gamma=0.3时的运行结果： c=1, gamma=0.4时的运行结果： c=1, gamma=0.6时的运行结果：5. 实验结果分析随着伽马值从0.6减小到0.4，更多的细节变得可见了。
当伽马值进一步减小到0.3时，背景中的细节得到了进一步增强，但对比度会降低到图像开始有轻微“冲淡”外观的那一点，尤其是在背景中。
比较所有的结果，在对比度和可辨识方面的最好增强在0.4时。
第二题 利用幂律变换进行图像增强（实现例3.2）1. 问题重现例3.2中的实验，即用幂律变换对冈萨雷斯《数字图像处理（第3版）》Fig.3.9(a)中的图像进行变换。
c 取1， gamma 分别取3, 4 和5 ，观察何时获得最佳的增强效果。
数字图像增强课程设计
数字图像增强课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数字图像增强的基本概念，掌握不同增强算法的原理和适用场景。
2. 学生能描述图像增强在现实生活中的应用，如美颜、景物优化等。
3. 学生掌握图像增强的相关术语，如对比度、亮度、锐化等，并了解它们对图像视觉效果的影响。
技能目标：1. 学生能运用图像处理软件或编程语言实现基本的图像增强操作，提高图像质量。
2. 学生通过实际操作，学会评估和选择合适的增强方法，解决具体问题。
3. 学生能够对增强后的图像进行客观评价，分析优缺点，并提出改进措施。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理技术的兴趣和热情，激发创新意识和探索精神。
2. 学生通过学习图像增强，认识到科技对生活的改善，增强社会责任感和使命感。
3. 学生在团队协作中，学会沟通与交流，培养合作精神和集体荣誉感。
课程性质：本课程为信息技术学科选修课程，以实践为主，理论联系实际。
学生特点：八年级学生对图像处理有一定的基础，对新鲜事物充满好奇，喜欢动手实践。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，提高学生的动手能力和解决问题的能力。
在教学过程中，关注学生的个体差异，激发学生的学习兴趣，培养良好的学习习惯。
通过课程学习，使学生具备一定的图像处理技能，为后续学习打下基础。
二、教学内容1. 数字图像增强概述- 图像增强的定义与作用- 图像增强在实际应用中的重要性2. 图像增强技术- 对比度增强- 亮度调整- 锐化和模糊化- 颜色调整3. 常用图像增强算法- 线性变换- 非线性变换- 直方图均衡化- 自适应增强4. 图像增强软件及编程实现- 图像处理软件（如Photoshop、GIMP等）的使用- 编程语言（如Python、MATLAB等）实现图像增强5. 实践案例分析- 分析不同场景下的图像增强需求- 针对具体问题选择合适的增强方法- 评估图像增强效果，提出改进措施6. 课程总结与拓展- 总结本课程所学内容，巩固知识点- 探讨图像增强技术的未来发展及其在其他领域的应用教学内容安排与进度：第一课时：数字图像增强概述，了解图像增强的定义与作用第二课时：图像增强技术，学习对比度、亮度、锐化等基本操作第三课时：常用图像增强算法，掌握线性变换、直方图均衡化等方法第四课时：图像增强软件及编程实现，学习软件使用和编程实践第五课时：实践案例分析，分析具体问题，选择合适的增强方法第六课时：课程总结与拓展，巩固知识，探讨图像增强技术的未来发展教学内容与教材关联性：本课程内容紧密联系教材《信息技术》中关于图像处理的相关章节，确保学生在学习过程中能够掌握教材要求的知识点。
数字图像处理 实验 直方图均衡化实现图像增强
XXXXXXXX大学（数字图形处理）实验报告实验名称直方图均衡化实现图像增强实验时间年月日专业姓名学号预习操作座位号教师签名总评一、实验目的：掌握直方图均衡化的原理。
掌握直方图均衡化实现图像增强的实现方法。
二、实验原理：直方图是统计像数统计图，如设一张灰度图或一个通道，值0~255。
直方图如果按。
255个区分的话。
统计出来的就是，值为。
0的有几个像数，值为1的有机个像数，这样的一张表。
那么均衡化的意思就是。
这样表要均衡。
不直不于。
0有上万个像数，1只有1 个。
正常，直方图本身可以用小于255个区。
比如10个，那么这样相对图中的点就有一个映射，这时值0-9统计落在第一个区,值为10-19落第二个区。
这样的结果就会出来，10个区，10个统计数区。
这时。
你均衡就是让10区的统计数据都不会差很多。
表现出来的就是一张图上的颜色分布相对均衡。
总的来说直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。
三、实验内容：利用直方图均衡化实现图像增强。
在资源编辑器中，在主菜单下添加一名为“直方图均衡化”的菜单步骤如前面实验。
实验代码如下：if(m_DibHead->biBitCount!=8){MessageBox("当前版本仅支持256色位图的操作！","系统提示！",MB_ICONINFORMA TION|MB_OK);return;}zftjh(m_Image,m_DibHead->biWidth,m_DibHead->biHeight);Invalidate()；其中函数zftjh的实现代码如下：zftjh(unsigned char *lpDib,long lWidth,long lHeight){unsigned char *lpsrc;long lresult(0);long i,j;unsigned char bMap[256];long lCount[256];for(i=0;i<256;i++)lCount[i]=0;for(i=0;i<lHeight;i++)for(j=0;j<lWidth;j++){lpsrc=lpDib+i*lWidth+j;lCount[*lpsrc]++;}for(i=0;i<256;i++){lresult=0;for(j=0;j<=i;j++)lresult+=lCount[j];bMap[i]=(lresult*255)/lHeight/lWidth;}for(i=0;i<lHeight;i++)for(j=0;j<lWidth;j++){lpsrc=lpDib+i*lWidth+j;*lpsrc=bMap[*lpsrc];}}原图为下图的左边部分，均值化以后的图为右边的部分：。
图像处理中的图像增强算法评估与改进
图像处理中的图像增强算法评估与改进图像增强是数字图像处理中的重要内容之一，其目的是改善或增强图像的视觉效果，提高图像的质量和可读性。
图像增强算法根据不同的应用领域和需求，有多种不同的方法和技术。
本文将针对图像增强算法进行评估与改进。
一、图像增强算法评估图像增强算法的评估是为了确定算法的性能和效果，对比不同算法的优劣，并为改进算法提供指导。
图像增强算法的评估可从以下几个方面进行：1. 主观评价：主观评价是通过人眼观察和判断来评估图像增强效果的好坏。
人眼判断的主观性较强，需要评价者具备一定的专业知识和经验。
主观评价通常通过主观评分法、可接受性评估和实验用户调查等方法进行。
2.客观评价：客观评价是通过一些定量的指标或算法对图像增强算法进行评估。
常用的客观评价指标包括图像对比度、图像亮度、锐度等。
另外，也可以使用峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等公认的客观评价指标来评估图像增强算法的性能。
3.算法速度：算法速度是评估图像增强算法的另一个重要因素。
在实际应用中，图像增强算法需要在较短的时间内完成，因此快速的算法更受欢迎。
算法速度的评估可通过计算算法的执行时间来获得。
综合以上评价指标，可以比较不同图像增强算法的优劣，为改进算法提供依据。
二、图像增强算法的改进1. 基于传统图像增强算法的改进：传统的图像增强算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波器等。
对于这些传统算法，可以通过调整参数和改进算法步骤来提升算法的性能。
例如，可以根据图像的特点，改进直方图均衡化算法，使其适用于不同的图像类型。
另外，可以采用基于机器学习的方法来自动调整算法参数，提高算法的鲁棒性和适应性。
2. 基于深度学习的图像增强算法改进：深度学习在图像处理领域取得了巨大的成就。
通过利用神经网络的强大表达能力，可以实现对图像的高级特征学习和表示。
可以利用深度学习模型，对图像增强进行端到端的学习和优化，提高图像增强效果。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对图像进行超分辨率重建，增强图像的细节和清晰度。
实验二图像增强
实验二图像增强实验二图像增强一、实验目的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、实验仪器1计算机；2 MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）。
4记录用的笔、纸。
三、实验原理图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要内容，其他方法同学们可以在课后自行联系。
直方图是多种空间城处理技术的基础。
直方图操作能有效地用于图像增强。
除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。
直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行工具。
直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。
直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。
灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。
图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。
直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。
直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。
处理后的图像直方图分布更均匀了，图像在每个灰度级上都有像素点。
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。
四、实验步骤1打开计算机，启动MATLAB程序；2调入数字图像，并进行计算机均衡化处理；3显示原图像的直方图和经过均衡化处理过的图像直方图。
数字图像处理图像变换实验报告
实验报告实验名称:图像处理姓名:刘强班级:电信1102学号:1404110128实验一图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换一、实验条件PC机数字图像处理实验教学软件大量样图二、实验目的1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”,能够进行图像处理方面的简单操作;2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理,了解编程实现的具体步骤;3、观察图像的灰度直方图,明确直方图的作用与意义;4、观察图像点运算与几何变换的结果,比较不同参数条件下的变换效果;5、观察图像正交变换的结果,明确图像的空间频率分布情况。
三、实验原理1、图像灰度直方图、点运算与几何变换的基本原理及编程实现步骤图像灰度直方图就是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具,它描述了一幅图像的灰度分布情况,为图像的相关处理操作提供了基本信息。
图像点运算就是一种简单而重要的处理技术,它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。
点运算可以瞧作就是“从象素到象素”的复制操作,而这种复制操作就是通过灰度变换函数实现的。
如果输入图像为A(x,y),输出图像为B(x,y),则点运算可以表示为:B(x,y)＝f[A(x,y)]其中f(x)被称为灰度变换(Gray Scale Transformation,GST)函数,它描述了输入灰度值与输出灰度值之间的转换关系。
一旦灰度变换函数确定,该点运算就完全确定下来了。
另外,点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。
点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。
点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸与均衡等。
图像几何变换就是图像的一种基本变换,通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放与图像旋转等,其理论基础主要就是一些矩阵运算,详细原理可以参考有关书籍。
实验系统提供了图像灰度直方图、点运算与几何变换相关内容的文字说明,用户在操作过程中可以参考。
下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图,如下:2、图像正交变换的基本原理及编程实现步骤数字图像的处理方法主要有空域法与频域法,点运算与几何变换属于空域法。
数字图像处理实验指导书
数字图像处理实验指导书臧兰云电子工程学院实验一图像基本运算一、实验目的:1、了解数字图像处理基础2、掌握数字图像处理的基本运算方法3、学习利用matlab进行数字图像处理的基本方法二、实验内容:1、根据图像采样原理,试对lena图像分别进行4和16倍减采样,查看其减采样效果。
2、对一幅图像加入椒盐噪声,并通过减法运算提取出噪声。
3、两幅二值图像进行逻辑与、或、非运算。
4、实现把一幅图像旋转45°,并分别采用把转出显示区域的图像截去和扩大显示区域范围以显示图像的全部两种方式。
5、选取一幅大小为256*256像素的图像,分别将图比例放大1.5倍,比例缩小0.7倍,非比例放大到420*384像素,非比例缩小到150*180像素。
三、思考与总结:1、将一幅图像如果进行4倍、16倍和64倍增采样会出现什么情况?是否有其他方法可以实现图像的采样?2、图像的选转会导致图像的失真吗?若有,有什么办法可以解决这个问题?3、由非比例缩放得到的图片能够恢复到原图片吗?为什么?实验二图像变换及增强一、实验目的:1、掌握图像变换的应用2、掌握数字图像处理的空间域及频域的增强方法二、实验内容:1、构造一幅图像并对其旋转一定的角度,求原始图像及旋转后图像的频谱图。
2、对一幅灰度图像进行均衡化,灰度等级为8级。
3、对一幅灰度图像采用多种方法实现平滑、锐化滤波。
4、对一幅图像进行幂次变换。
三、思考与总结:1、图像变换在图像处理中的应用?2、什么是傅里叶变换的旋转性?3、以上实验分别可以应用到那些实际问题中? 实验三图像压缩编码一、实验目的:1、掌握图像压缩编码的概念2、比较图像压缩编码的各种方法二、实验内容:1、计算一幅灰度图像的熵。
2、选择一种方法对图像进行压缩,并计算压缩比。
三、思考与总结:1、注释程序功能2、以上实验可以应用到那些实际问题中?实验四图像分割及彩色图像处理一、实验目的:1、掌握图像分割的基本原理2、掌握彩色图像处理方法二、实验内容:1、用全局阈值法对图像进行分割2、实现sobel算子及Roberts等算子的边缘提取算法3、生成一幅大小为256*256的RGB图像。
3.遥感图像的增强与变换处理
图像增强处理是遥感图像数字处理的基本的方法之一。 将原来不清晰的图像变得清晰或把我们感兴趣的某些特征强调出来（同时抑制了不感兴趣的 特征）的图像处理方法称为图像增强。 图像增强的目的是为了提高解像力，提高图像的可解译性。 一、教学目的与要求 掌握遥感图像的增强与变换处理 二、重点难点 ⒈ ⒉ 三、教学内容 对比度增强、锐化与平滑处理、比值与差值处理、NDVI（归一化差值植被指数）、主成分分析 （K－L变换）、缨帽变换(K－T变换)和傅立叶变换（FFTFiltering）。
所需文件：TL、TL.HRD
实现步骤： 加载 TL，用 RGB Scale 打开。 Transforms > Tassled Cap ㈦傅立叶变换（FFT Filtering） 傅立叶分析是一种将图像分成空间上各种频率成分的数学方法。ENVI 中 FFT Filtering 包括 图像正向的 FFT、滤波器的应用，以及 FFT 向原始数据空间的逆变换。 Forward FFT (正向的 FFT)
⑵差值处理 所需文件：TL、TL.HRD 实现步骤： 加载 TL，用 RGB Scale 打开。 Basic Tools > Band Math.
“Enter an expression:” 的文本框内，输入变量名和所需要的数学运算符。
变量名必须以字符 “b” 或 “B” 开头，后面跟着 5 个以内的数字字符。 例：b7-b4 , b7-b5 , (b7-b4)/(b7+b5) , b1+sin(b2)
㈢比值与差值处理
比值法与差值法适用于对多波段图像或多时相图像进行增强处理，这是因为多波段之间的照 射条件及变化是一致的，对两个波段图像进行差值与比值运算，往往能减弱背景信息而突出局部 信息，就能达到图像增强的效果。
图像处理实验二图像增强
实验二图像的增强一、实验目的1)掌握在计算机上进行直方图统计，以及直方图均衡化、线性变换的图像增强的方法2)掌握在计算机上进行图象平滑、图象锐化特别是中值滤波平滑及拉普拉斯算子锐化的方法二、实验要求1)显示图像（cameraman.tif）及灰度直方图。
2)对指定图像（cameraman.tif）进行直方图均衡化和线性变换，将原始图像及增强后的图像都显示于屏幕上，比较增强的效果。
3)对指定图像（lena.bmp）加入椒盐噪声，然后进行邻域平滑、中值滤波，将原始图像及平滑后的图像都显示于屏幕上，比较效果。
4)对指定图像（lena.bmp）进行锐化（简单梯度算法、ROBERT算子，Prewitt边缘算子和拉普拉斯算子），将原始图像及锐化后的图像都显示于屏幕上，比较锐化的效果。
三、实验仪器设备及软件HP D538、MATLAB四、实验原理以自己的语言结合课堂笔记进行总结，要求过程推导清晰明了。
五、实验步骤及程序实验步骤、程序流程、实验源程序和注释齐全实验源程序：(1). 显示图像（cameraman.tif）及灰度直方图:I=imread('cameraman.tif');subplot(121);imshow(I);title('原始图象');subplot(122);imhist(I);title('灰度直方图')实验结果与分析(2)对指定图像（cameraman.tif）进行直方图均衡化和线性变换，将原始图像及增强后的图像都显示于屏幕上，比较增强的效果。
I=imread('cameraman.tif');subplot(221);imshow(I);title('原始图象');I1=histeq(I);subplot(222);imshow(I1);title('原始图象均衡化');subplot(223);imshow(I);title('原始图象');I2=imadjust(I);subplot(224);imshow(I1);title('原始图象线性变化');(3)对指定图像（lena.bmp）加入椒盐噪声，然后进行邻域平滑、中值滤波，将原始图像及平滑后的图像都显示于屏幕上，比较效果。
Envi图像增强与变换
Envi图像增强与变换实验⼆ENVI图像增强与变换实验指导实验⽬的：通过上机操作，了解图像增强、图像变换⼏种遥感图象处理的过程和⽅法，加深对图象增强与变换处理的理解，熟悉ENVI软件中图像增强与变换的⼀些⽅法。
基础理论回顾与ENVI图像增强与变换预览：1.图像增强与变换的⽬的：图像增强的⽬的在于改善图像的显⽰质量，提⾼图像⽬视效果，突出所需要的信息，为进⼀步遥感⽬视判读做预处理⼯作。
2.图像增强的⽅法：3.实验内容：●影像融合：HSV变换融合、主成分变换融合●裁剪影像（以下实验的影像数据）●NDVI指数的计算●纹理分析●快速傅⽴叶滤波实验数据：影像融合：SPOT5全⾊影像（2_5_SPOT5）和多光谱影像(10_SPOT5）：表1 SPOT5 XI卫星有关参数介绍空间分辨率全⾊：2.5m（星下点）多光谱：10m（星下点）光谱响应范围全⾊：480-710nm1：790-890nm 近红外2：610-680nm 红波段3：500-590nm 绿波段4：1580-1750nm 短波红外其他实验：实验⼀⼏何配准后影像。
ETM+多波段数据：图 1实验⽅法与步骤：⼀、影像融合1.HSV融合ENVI中的融合⽅法：图2使⽤HSV融合可以进⾏RGB图像到HSV⾊度空间的变换，⽤⾼分辨率的图像代替颜⾊亮度值波段，并⾃动将⾊度和饱和度重采样到⾼分辨率像元尺⼨，然后再将图像变换回RGB⾊度空间。
输出的RGB图像的像元将与⾼分辨率数据的像元⼤⼩相同。
1.从ENVI主菜单中，选择File →Open Image File 把SPOT5全⾊影像（2_5_SPOT5）和多光谱影像(10_SPOT5）都加载到可⽤波段列表中：图 32.从ENVI主菜单中，选择Transform → Image Sharpening → HSV，开始进⾏多光谱影像和全⾊影像的HSV 变换融合。
3.在Select Input RGB Input Bands对话框中，分别选择多光谱影像（10_SPOT5）影像的波段1、波段2和波段3，然后点击OK：图 44.打开High Resolution Input File（输⼊⾼分辨率数据）对话框，在Select Input Band列表中选择SPOT5全⾊影像（2_5_SPOT5），点击OK：图 5⾄此，完成了HSV变换融合的数据输⼊⼯作。
实验二 图像增强处理实习报告
实验二图像增强处理实习报告1.实验目的和内容1.1.实验目的掌握图像合成和显示增强的基本方法，理解存储的图像数据与显示的图像数据之间的1.2.实验要求熟练根据图像中的地物特征进行图像合成显示、拉伸、图像均衡化等显示增强操作。
理解直方图的含义，能熟练的利用直方图进行多波段的图像显示拉伸增强处理。
1.3.软件和数据ENVI 软件。
TM 图像数据。
上次实验合成后的图像数据文件AA。
1.4.实验内容图像的彩色合成显示图像的基本拉伸方法图像均衡化方法图像规定化2.实验过程通过合成和拉伸增强显示图像中的信息。
2.1.图像合成图像合成方法：伪彩色合成、彩色合成两种方式。
其中彩色合成包括：真彩色合成、假彩色合成、模拟真彩色合成。
操作：使用（4，3，2）进行RGB 合成显示图像。
图像窗口为#1。
移动图像窗口的红色选框到玄武湖，将光标十字放在红框内，双击，显示光标位置窗口。
该窗口中出现了Scrn 和Data，二者后面的RGB 的值是不同的。
2.1.1伪彩色合成在新的窗口显示第4 波段图像，窗口为#2。
操作：菜单：窗口菜单Tools-Color Mapping-Density slice…，选择Band 4，确定。
在“Density Slice”窗口中，点击“应用”按钮，窗口#2 的图像变成了彩色。
设置默认的分级数为3 个：在“Density Slice”窗口，点击Options-Set number of default range,输入3，确定。
点击Options-Apply default range，点击Apply 按钮。
查看窗口#2 内的变化。
重复上面步骤，设置分级数为10，查看图像的变化。
基本的特征是：长江是绿色的，玄武湖是红色的。
在新的窗口显示波段4，窗口编号为#3。
菜单：窗口菜单Tools-Color Mapping-ENVI Color table…依次点击Color Tables 下的颜色方案列表，查看#3 图像的变化。
图像增强实验报告
课程: 数字图像处理实验日期: 2012年 4 月日成绩：实验一图像增强与平滑一．实验目的及要求1．了解MATLAB的操作环境和基本功能。
2．掌握MATLAB中图像增强与平滑的函数的使用方法。
3．加深理解图像增强与平滑的算法原理。
二．实验原理图像增强的目的是改善图像的视觉效果，或者使图像更适合于人或机器进行分析处理。
通过图像增强，可以减少图像中的噪声，提高目标与背景的对比度，也可以强调或抑制图像中的某些细节。
从处理的作用域出发，图像增强可以分为空间域法和频率域法。
前者在空间域直接对像素进行处理，后者在图像的变换域内处理，然后经逆变换获得增强图像。
图像增强技术主要有：空域变换增强、空域滤波增强、频域增强。
点运算可以在空域内进行图像灰度修正、图像灰度变换以及图像直方图修正。
空域滤波增强主要应用平滑滤波器、中值滤波器以及锐化滤波器。
频域增强主要应用高通滤波和同态滤波。
图像增强还包括图像的伪彩色处理。
彩色图像中包含有丰富的细节信息,为了获得清晰的彩色图像,保护原有的彩色信息,消除亮度不够对彩色图像像质的影响, 应用图像增强技术对彩色图像进行处理,既可以得到清晰的彩色图像,又可以保护原有的彩色信息。
总之图像增强技术就是对图像中感兴趣的特征有选择地突出,而衰减其不需要的特征。
三、实验内容（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。
熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。
（可将每段程序保存为一个.m文件）1．直方图均衡化clear all; close all % Clear the MATLAB workspace of any variables% and close open figure windows.I = imread('pout.tif'); % Rea ds the sample images ‘ pout.tif’, and stores it inimshow(I) % an array named I.display the imagefigure, imhist(I) % Create a histogram of the image and display it in% a new figure window.[I2,T] = histeq(I); % Histogram equalization.figure, imshow(I2) % Display the new equalized image, I2, in a new figure window.figure, imhist(I2) % Create a histogram of the equalized image I2.figure,plot((0:255)/255,T); % plot the transformation curve.课程: 数字图像处理实验日期: 2012年 4 月日成绩：imwrite (I2, 'pout2.png'); % Write the newly adjusted image I2 to a disk file named% ‘pout2.png’.imfinfo('pout2.png') % Check the contents of the newly written file功能：直方图均衡化的基本思想是将原始图像的直方图变换为均匀分布的形式，从而增加图像灰度的动态范围，达到增强图像对比度的效果。
物理实验技术中的图像处理与图表绘制方法
物理实验技术中的图像处理与图表绘制方法在物理实验中，图像处理和图表绘制是非常重要的一环。
通过图像处理和图表绘制，我们可以从实验数据中提取出有用的信息，并将其直观地展示给读者。
本文将介绍一些物理实验技术中常用的图像处理和图表绘制方法。
一、图像处理方法1. 图像增强：在物理实验中，我们常常需要处理一些不太清晰或者噪声干扰较多的图像。
为了提高图像的质量，我们可以采用一些图像增强方法，比如滤波、锐化等。
滤波可以减少图像中的噪声，使图像更加清晰。
锐化可以增强图像的边缘和细节，使得图像更加鲜明。
2. 图像分析：图像分析是指对图像进行处理和分析，提取出其中的有用信息。
在物理实验中，我们可以利用图像分析方法来测量物体的大小、形状和位置等参数。
比如，通过对图像进行边缘检测，我们可以得到物体的轮廓；通过对图像进行颜色分析，我们可以得到物体的颜色信息。
3. 图像识别：图像识别是指通过对图像进行分析和处理，识别出其中的特定物体或者特定信息。
在物理实验中，我们常常需要对图像中的一些特定物体进行识别，比如某种颜色的粒子、某种形状的晶体等。
通过图像识别技术，我们可以自动地对这些特定物体进行识别和计数。
二、图表绘制方法1. 折线图：折线图是最常用的图表之一，用于表示两个变量之间的关系。
在物理实验中，我们常常需要根据实验数据绘制折线图，以展示变量之间的关系。
通过折线图，我们可以直观地观察到变量之间的趋势和规律。
2. 柱状图：柱状图用于表示多个变量之间的比较。
在物理实验中，我们常常需要比较不同实验条件下的数据，这时可以利用柱状图将这些数据进行对比。
柱状图可以直观地显示出每个变量的数值差异，帮助我们分析实验结果。
3. 散点图：散点图用于表示两个连续变量之间的关系。
在物理实验中，我们常常需要绘制散点图来观察实验数据的分布情况。
通过散点图，我们可以判断两个变量之间是否存在相关性，以及其相关性的强弱程度。
4. 饼图：饼图用于表示各个部分在整体中的比例关系。
matlab中的图像增强实验附程序代码
matlab中的图像增强实验附程序代码图像增强实验⼀：试验⽬的熟悉并掌握数字图像空域增强：空域变换增强，空域滤波增强⼆：实验内容（1）直⽅图均衡化进⾏图像增强代码： imag=imread('pout.tif'); imag=im2double(imag);subplot(2,2,1);imshow(imag);title('原始图像');subplot(2,2,2);imhist(imag);title('原始图像的直⽅图'); imag1=histeq(imag);subplot(2,2,3);imshow(imag1);title('直⽅图均衡化后的图像');subplot(2,2,4);imhist(imag1);title('直⽅图均衡化后的图像的直⽅图'); 直⽅图均衡化进⾏图像增强效果图（2）对图像加⼊椒盐噪声，并分别⽤中值滤波和⾃适应的⽅法进⾏去噪处理的代码：imag2=imnoise(imag,'salt',0.02); imag3=medfilt2(imag2); imag4=wiener2(imag2);subplot(2,2,1);imshow(imag);title('原始图像');subplot(2,2,2);imshow(imag2);title('加⼊椒盐噪声后的图像'); subplot(2,2,3);imshow(imag3);title('进⾏中值滤波后的图像'); subplot(2,2,4);imshow(imag4);title('进⾏⾃适应滤波后的图像');对图像加⼊椒盐噪声，并分别⽤中值滤波和⾃适应的⽅法进⾏去噪处理的效果原始图像0.51原始图像的直⽅图直⽅图均衡化后的图像0.510直⽅图均衡化后的图像的直⽅图（3）对⽐度增强代码：I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌⾯\测试图像\rice.tif'); J=imadjust(I,[0.3,0.7],[]); subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像'); subplot(2,2,2);imshow(J);title('');subplot(2,2,3);imhist(I);title('原始图像的灰度直⽅图');subplot(2,2,4);imhist(J);title('进⾏对⽐度增强后的图像的灰度直⽅图'); 对⽐度增强效果原始图像加⼊椒盐噪声后的图像进⾏中值滤波后的图像进⾏⾃适应滤波后的图像原始图像10020005001000原始图像的灰度直⽅图1002000500100015002000进⾏对⽐度增强后的图像的灰度直⽅图。
图像增强实验报告
图像增强实验报告篇一：图像处理实验报告——图像增强实验报告学生姓名：刘德涛学号:2010051060021指导老师：彭真明日期：2013年3月31日一、实验室名称：光电楼329、老计算机楼309机房二、实验项目名称：图像增强三、实验原理：图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外，还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息，以便更好地利用图像。
图像增强分频域处理和空间域处理，这里主要用空间域的方法进行增强。
空间域的增强主要有：灰度变换和图像的空间滤波。
1.灰度变换灰度变换主要有线性拉伸、非线性拉伸等。
灰度图像的线性拉伸是将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸到指定范围或整个动态范围。
令原图像f(x,y)的灰度变化范围为[a,b]，线性变换后图像g(x,y)的范围为[a',b']，线性拉伸的公式为：b'?a'g(x,y)?a?[f(x,y)?a] b?a灰度图像的非线性拉伸采用的数学函数是非线性的。
非线性拉伸不是对图像的灰度值进行扩展，而是有选择地对某一灰度范围进行扩展，其他范围的灰度值则可能被压缩。
常用的非线性变换：对数变换和指数变换。
对数变换的一般形式：g(x,y)?a?ln[f(x,y)?1] blnc指数变换的一般形式：g(x,y)?bc[f(x,y)?a]?1（a,b,c用于调整曲线的位置和形状的参数。
）2.图像的空间滤波图像的空间滤波主要有图像的空域平滑和锐化。
图像的平滑是一种消除噪声的重要手段。
图像平滑的低频分量进行增强，同时抑制高频噪声，空域中主要的方法有领域平均、中值滤波、多帧相加平均等方法。
图像锐化能使图像的边缘、轮廓处的灰度具有突变特性。
图像的锐化主要有微分运算的锐化，包括梯度法和拉普拉斯法算子。
四、实验目的：1．熟悉和掌握利用Matlab工具进行数字图像的读、写、显示等数字图像处理基本步骤。
遥感数字图像处理实验报告
遥感数字图像处理及应用实验报告姓名：学号：专业：学院：学校：实验一遥感图像统计特性一、实验目的掌握遥感图像常用的统计特性的意义和作用，能运用高级程序设计语言实现遥感图像统。
二、实验内容编程实现对遥感图像进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。
三、实验原理1.均值像素值的算术平均值，反映图像中地物的平均反射强度。
公式为：2.方差像素值与平均值差异的平方和，反映了像素值的离散程度。
也是衡量图像信息量大小的重要参数。
公式为：3.相关系数反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。
f,g为两个波段的图像。
公式为：四、实验数据及图像显示：原始图像：运行结果：实验二遥感图像增强处理一、实验目的掌握常用遥感图像的增强方法，能运用高级程序设计语言实现遥感图像的增强处理。
二、实验内容编程实现对遥感图像的IHS 变换、IHS 逆变换、进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。
三、实验原理：1.IHS变换2.SPOT图像真彩色模拟模拟真彩色：通过某种形式的运算得到模拟的红、绿、蓝三个通道，然后通过彩色合成近似的产生真彩色图像。
（1）SPOT IMAGE 公司提供的方法该方法实际上是将原来的绿波段当作蓝波段，红波段（0.61-0.68 μm）仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红波段、红外波段的算术平均值来代替。
（2）ERDAS IMAGING 软件中的方法此法将原来的绿波段当作蓝波段，红波段仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红外波段按3：1 的加权算术平均值来代替。
四、实验数据及图像显示原始图像：ISH变换所的图像：SPORT真彩色图像：实验三遥感图像融合一、实验目的掌握多源遥感图像融合的原理与方法，能运用高级程序设计语言实现遥感图像的融合。
二、实验内容选择IHS 变换、PCA 变换和Brovey 变换三种方法中的一种，编程实现多源遥感图像融合，即将低空间分辨率的多光谱图像与高空间分辨率的全色图像实现融合。
图像处理综合实验报告
图像处理综合实验报告一、引言图像处理是计算机科学中的重要研究领域，其应用范围广泛，涵盖了图像增强、图像分割、图像识别等多个方面。
本实验旨在通过综合实验的方式，探索图像处理的基本方法和技术，并对实验结果进行分析和总结。
二、实验目的1. 了解图像处理的基本概念和原理；2. 熟悉常用的图像处理工具和算法；3. 掌握图像处理中常见的操作和技术；4. 分析实验结果并提出改进意见。
三、实验步骤1. 实验准备在实验开始之前，我们需要准备一台计算机和图像处理软件，例如MATLAB、Python等。
同时，需要收集一些图像数据作为实验样本。
2. 图像增强图像增强是图像处理中常用的操作，旨在改善图像的质量和视觉效果。
我们可以通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数来实现图像增强。
在实验中，我们可以选择一些常见的图像增强算法，如直方图均衡化、灰度拉伸等。
3. 图像滤波图像滤波是图像处理中常用的技术，用于去除图像中的噪声和平滑图像。
常见的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
在实验中，我们可以选择适合实验样本的滤波算法，并对比不同滤波算法的效果。
4. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。
常见的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
在实验中，我们可以选择一种或多种图像分割算法，并对比它们的分割效果和计算复杂度。
5. 图像识别图像识别是图像处理的重要应用之一，它可以用于识别和分类图像中的对象或特征。
在实验中，我们可以选择一些常用的图像识别算法，如模板匹配、神经网络等，并通过实验样本进行图像识别的实验。
四、实验结果与分析1. 图像增强实验结果我们选取了一张低对比度的图像作为实验样本，经过直方图均衡化和灰度拉伸处理后，图像的对比度得到了明显的改善，细节部分更加清晰。
2. 图像滤波实验结果我们选取了一张带有高斯噪声的图像作为实验样本，经过均值滤波、中值滤波和高斯滤波处理后，图像的噪声得到了有效的去除，图像更加平滑。
图像增强的实验报告
图像增强的实验报告图像增强的实验报告引言：图像增强是数字图像处理领域中的一项重要任务。
通过改善图像的质量和清晰度，图像增强可以使我们更好地观察和分析图像中的细节。
本实验旨在探索图像增强的不同方法，并评估它们在不同场景下的效果。
实验设计：为了比较不同的图像增强方法，我们选择了一组具有不同特征的图像作为实验对象。
这些图像包括自然风景、人像和低对比度图像。
我们将使用以下三种方法进行图像增强：直方图均衡化、自适应直方图均衡化和增强对比度自适应拉伸。
实验步骤：1. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过重新分布图像的像素值来增强对比度。
我们首先将图像转换为灰度图像，然后计算灰度直方图。
接下来，我们使用累积分布函数对直方图进行均衡化，使得图像中的像素值分布更加均匀。
最后，我们将均衡化后的图像转换回原始图像的颜色空间。
2. 自适应直方图均衡化：直方图均衡化在某些情况下可能会导致图像的局部细节丢失。
为了解决这个问题，我们使用自适应直方图均衡化方法。
在这种方法中，我们将图像分成许多小区域，并对每个区域的直方图进行均衡化。
通过这种方式，我们可以保留图像的局部特征，并增强整体对比度。
3. 增强对比度自适应拉伸：增强对比度自适应拉伸是一种简单而有效的图像增强方法。
它通过将图像的像素值映射到一个更大的范围来增强对比度。
我们首先计算图像的平均亮度和标准差，然后使用以下公式对图像进行拉伸：enhanced_pixel = (pixel - mean) * (max_stretch / std) + mean其中，pixel是原始图像中的像素值，mean是图像的平均亮度，std是图像的标准差，max_stretch是拉伸的最大范围。
实验结果：我们将三种图像增强方法应用于不同类型的图像，并进行了对比分析。
结果显示，直方图均衡化方法在某些情况下可以显著增强图像的对比度，特别是对于低对比度图像。
然而，它可能会导致图像的噪声增加和细节丢失。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告第一章总论数字图像处理是计算机图形学、数字信号处理等学科交叉的一门学科。
它是基于数字计算机对图像信号进行数字处理的一种方法。
数字图像处理技术已广泛应用于医学影像诊断、遥感图像处理、图像识别、安防监控等领域，在当今社会中具有不可替代的重要作用。
本次实验主要介绍了数字图像处理的基本方法，包括图像采集、图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩等几个方面。
在实验过程中，我们采用了一些常用的数字图像处理方法，并通过 Matlab 图像处理工具箱进行实现和验证。
第二章实验过程2.1 图像采集在数字图像处理中，图像采集是一个重要的步骤。
采集到的图像质量直接影响到后续处理结果的准确性。
本次实验使用的图像是一张 TIF 格式的彩色图像，通过 Matlab 读取图像文件并显示，代码如下：```Matlabim = imread('test.tif');imshow(im);```执行代码后，可以得到如下图所示的图像：2.2 图像增强图像增强是指利用某些方法使图像具有更好的视觉效果或者变得更适合某种应用。
本次实验我们主要采用直方图均衡化、灰度变换等方法进行图像增强。
2.2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的增强方法，它可以增加图像的对比度和亮度，使图像更加清晰。
代码实现如下：```Matlabim_eq = histeq(im);imshow(im_eq);```执行代码后，会得到直方图均衡化后的图像，如下图所示：可以看出，经过直方图均衡化处理后，图像的对比度和亮度得到了明显提高。
2.2.2 灰度变换灰度变换是一种用于调整图像灰度级别的方法。
通过变换某些像素的灰度级别，可以增强图像的视觉效果。
本次实验我们采用对数变换和幂函数变换两种方法进行灰度变换。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实验二图像增强
一、目的
1.熟悉并学会使用MATLAB中图像增强的相关函数；
2.了解图像增强的方法，噪声去除的方法和去噪效果。
二、实验内容
1.利用MATLAB函数读和显示图像；
2.对图像增加噪声；
3.用不同方法去噪：如平滑、中值滤波
增加噪声程序:
I=imread('autumn.tif');
subplot(311)
imshow(I) ;
title('原图')
%叠加均值为0，方差为0.02的高斯噪声
subplot(312)
J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);
%imnoise函数归一化原因，很小方差但效果很明显imshow(J1);
title('加高斯白噪声图')
%叠加密度为0.04的椒盐噪声
subplot(313)
J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.3);
imshow(J2);
title('加椒盐噪声图')
imwrite(J1,'autumn_gaussian.tif');
imwrite(J2,'autumn_saltpepper.bmp');
线性平滑滤波程序:
%线性平滑滤波
I=imread('eight.tif');
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
subplot(221),imshow(I)
title('原图像')
subplot(222),imshow(J)
title('添加椒盐噪声图像')
K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255;%应用3X3领域窗口法subplot(223),imshow(K1)
title('3X3窗的领域平均滤波图像')
K2=filter2(fspecial('average',7),J)/255;%应用7X7领域窗口法subplot(224),imshow(K2)
title('7X7窗的领域平均滤波图像')
中值滤波程序:
clc
%中值滤波
hood=3; %滤波窗口
[I,map]=imread('eight.tif');
subplot(151)
imshow(I,map);
title('原图像')
noisy=imnoise(I,'salt & pepper',0.05); subplot(152)
imshow(noisy,map);
title('加椒盐噪声像')
filtered1=medfilt2(noisy,[hood hood]); subplot(153),
imshow(filtered1,map);
title('33去噪')
hood=5;
filtered2=medfilt2(noisy,[hood hood]); subplot(154)
imshow(filtered2,map);
title('55去噪')
hood=7;
filtered3=medfilt2(noisy,[hood hood]); subplot(155)
imshow(filtered3,map); title('77去噪')。