实验四图像增强

信息工程学院实验报告

课程名称：数字图像处理Array

实验项目名称：实验四图像增强实验时间：2016.11.08

班级：：学号：

一、实验目的

1.了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识。

2. 掌握图像空域增强算法的基本原理。

3. 掌握图像空域增强的实际应用及MATLAB实现。

4. 掌握频域滤波的概念及方法。

5. 熟练掌握频域空间的各类滤波器。

6.掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波。

7. 掌握图像频域增强增强的实际应用及MATLAB实现。

二、实验步骤及结果分析

1. 基于幂次变换的图像增强

程序代码：

clear all;

close all;

I{1}=double(imread('fig534b.tif'));

I{1}=I{1}/255;

figure,subplot(2,4,1);imshow(I{1},[]);hold on

I{2}=double(imread('room.tif'));

I{2}=I{2}/255;

subplot(2,4,5);imshow(I{2},[]);hold on

for m=1:2

Index=0;

for lemta=[0.5 5]

Index=Index+1;

F{m}{Index}=I{m}.^lemta;

subplot(2,4,(m-1)*4+Index+1),imshow(F{m}{Index},[])

end

end

执行结果：

图1 幂次变换增强结果

实验结果分析：

由实验结果可知，当r<1时，黑色区域被扩展，变的清晰；当r>1时，黑色区域被压缩，变的几乎不可见。

2.直方图规定化处理

程序代码：

clear all

clc

close all

%0.读图像

I=double(imread('lena.tiff'));

subplot(2,4,1);

imshow(I,[]);

title('原图')

N=32;

Hist_image=hist(I(:),N);

Hist_image=Hist_image/sum(Hist_image);

Hist_image_cumulation=cumsum(Hist_image);%累

计直方图

subplot(245);

stem(0:N-1,Hist_image);

title('原直方图');

%1.设计目标直方图

Index=0:N-1;

%正态分布直方图

Hist{1}=exp(-(Index-N/2).^2/N);

Hist{1}=Hist{1}/sum(Hist{1});

Hist_cumulation{1}=cumsum(Hist{1});

subplot(242);

stem([0:N-1],Hist{1});

title('规定化直方图1');

%倒三角形状直方图

Hist{2}=abs(2*N-1-2*Index);

Hist{2}=Hist{2}/sum(Hist{2});

Hist_cumulation{2}=cumsum(Hist{2});

subplot(246);

stem(0:N-1,Hist{2});

title('规定化直方图2');

%2. 规定化处理

Project{1}=zeros(N);

Project{2}=zeros(N);

Hist_result{1}=zeros(N);

Hist_result{2}=zeros(N);

for m=1:2

Image=I;

%SML处理(SML,Single Mapping Law单映射规则

for k=1:N

Temp=abs(Hist_image_cumulation(k)-Hist_cumulati

on{m});

[Temp1,Project{m}(k)]=min(Temp);

end

%2.2 变换后直方图

for k=1:N

Temp=find(Project{m}==k);

if isempty(Temp)

Hist_result{m}(k)=0;

else Hist_result{m}(k)=sum(Hist_image(Temp)); end

end

subplot(2,4,(m-1)*4+3);

stem(0:N-1,Hist_result{m});

title(['变换后的直方图',num2str(m)]);

%2.3结果图Step=256/N;

for K=1:N

Index=find(I>=Step*(k-1)&I

Image(Index)=Project{m}(k);

end

subplot(2,4,(m-1)*4+4),imshow(Image,[]); title(['变换后的结果图',num2str(m)]); end

执行结果：

原图

规定化直方图

2

变换后的直方图1

变换后的结果图1

变换后的直方图2

变换后的结果图2图2 直方图规定化

实验结果分析：

由实验结果可知，采用直方图规定化技术后，原图的直方图逼近规定化的直方图，从而有相应的变换后的结果图1和变换后的结果图2。

3.灰度图像常用平常、锐化滤波

程序代码：

clear all;

close all;

%0.原图

I=double(imread('lena.tiff'));

subplot(2,4,1);imshow(I,[]);title('原图'); %1.均值低通滤波H=fspecial('average',5);

F{1}=double(filter2(H,I));

subplot(2,4,2);imshow(F{1},[]);title('均值低通滤波');

%2.gaussian 低通滤波

H=fspecial('gaussian',7,3);