MATLAB数字图像处理基本操作及空域滤波

实验一 MATLAB数字图像处理基本操作及空域滤波实验目的

1、了解有关数字图像处理的基本概念，熟悉Matlab软件中关于数字图像处理的基本命令，掌握利用Matlab软件进行数字图像处理的简单方法。

2、了解并掌握直方图统计方法以及分段线性拉伸、直方图均衡等亮度调整算法，通过观察对这些运算建立感性认识。

3、掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器。

实验内容

1. 观察各类图像的直方图；操作LUT灰度对照表，进行分段线性拉伸；采用直方图均衡方法对低对比度的图像进行对比度增强。

2．掌握图像模板卷积运算的实质，认识各种模板的处理效果；

3. 掌握邻域平均及中值滤波降噪方法的特点，认识其功能及适用场合；

4. 掌握拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子和Isotropic算子的特点，认识其功能及适用场合。

实验原理

1、数字图像以一定的格式存放在计算机的存储器中（如磁盘），常见的格式有BMP，TIF，PCX等等，要进行数字图像处理，第一项工作就是把图像读到计算机的内存中，以便进行进一步的处理。在Matlab中，函数imread()完成此项工作。下面一小段Matlab语句即可实现将图像“rice.tif”显示在一个图像窗口的左边，将其轮廓图显示在该窗口的右边。

I=imread('rice.tif');

subplot(1,2,1);

imshow(I)

subplot(1,2,2);

imcontour(I);

这里，imread(‘rice.tif’)将磁盘上的图像文件rice.tif读入内存变量I中，subplot(1,2,1)生成一个可以横向放置2幅图像的窗口，并设置下一显示位置在左边，imshow(I)显示图像I，subplot(1,2,2)准备下一图像的显示位置，imcontour(I)生成图像I 的轮廓并显示在窗口的右边。

数字图像一般可分为二值图、灰度图和真彩图等几类。

bw=imread('text.tif');

bw2=imcomplement(bw);

subplot(1,2,1),imshow(bw)

subplot(1,2,2),imshow(bw2)

这里函数imcomplement(bw)完成对二值图像text.tif（bw）的求补运算。（即原来黑的变白的，原来白的变黑的。）该函数也可以用于灰度图像，此时图像的数据被255减。

在Matlab中，函数imresize(X,M,method)可用来改变图像的大小，其中X表示图像，实数M>0是放大倍数，method用来选择计算数据的方法，其可取值及意义分别为：“nearest”—最近邻插值法，“bilinear”—双线性插值法，“bicubic”—双三次插值法。

下面这段程序调整图像的大小：

I=imread('circuit.tif');

J=imresize(I,1.25);

imshow(I)

figure,imshow(J)

也可以指定目标图像的大小，此时imresize()的调用格式为：

Y=imresize(X,[320,480])

其中[320,480]表示将图像的大小调整为320 480。

函数imrotate对图像进行旋转操作，我们看如下的程序段：

I=imread('cameraman.tif');

J=imrotate(I,-15,'bilinear');

K=imrotate(I,-15,'bilinear','crop');

imshow(I)

figure,imshow(J)

figure,imshow(K)

注意右边的图像是由参数“crop”实现的，该参数表示将旋转后的图像取与原图像相同的中心部分输出。

2、直方图的定义

图象的灰度直方图是一个函数，表示数字图象中每一灰度级与该灰度级出现的频数（即具有这一灰度级的象素数目）间的对应关系：

P b N b M

()()

=

M 为一幅图象所包含的象素总数；N (b )为图象中灰度值为b 的象素总数。通常，以灰度

值b 为横坐标，N (b )为纵坐标。直方图是图象中象素灰度值的一阶概率分布密度的一种近似。

3、对比度增强

对比度增强又称为点运算，逐点改变输入图象的每一象素的灰度，而各象素的位置不改变，一般用来拓宽图象的灰度范围。

(1) 灰度变换法（LUT 对照）

典型的对比度拉伸灰度变换关系如图1所示，其对应关系如下：

g f f a f a g a f b f b g b f L a b =≤<-+≤<-+≤<⎧⎨⎪

⎩

⎪αβγ

0()()

式中，f 、g 分别表示输入及输出图象，α、β、γ为折线段的斜率，a 、b 决定低、中、高灰度级的范围。选择不同的α、β、γ、 a 、b 、g a 及g b 数值，可得到各种各样的灰度拉伸效果。灰度变换前后的灰度变化范围是不变的，对一部分灰度区域的扩张（感兴趣区）都是以其它区域的压缩为代价的。

可见，输出和输入图象之间各点的灰度是按照一定的映射关系相联系的，这种映射关系在计算机中则是通过一个查照表（look-up table ，即LUT ）实现的。通过LUT 对照改变了图象中不同灰度特性趋于的对比度或反差（contrast ），达到改善视觉效果的目的。

(2) 直方图均衡

直方图均衡（histogram equalization ）就是通过点运算使输入图像的灰度分布较为均匀，使图像具有较好的视觉效果。设r, s 分别为原图和新图的灰度，ϕr (r ), ϕs (s )分别为原图及新图的概率密度函数，则均衡变换为原图像的累积分布函数：

图1. 典型的对比度拉伸灰度变换关系