图像处理实验二 图像的增强
数字图像处理实验二图像增强
数字图像处理实验⼆图像增强福建农林⼤学信息⼯程类实验报告系：信息与机电⼯程系专业：电⼦信息⼯程年级： 2009级姓名：庄建军学号： 092230069 实验课程：数字图像处理实验室号：_ 实验1楼607 实验设备号：F5 实验时间： 2012.6.1 指导教师签字：成绩：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.掌握平滑处理的算法和⽤途，学习使⽤均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进⾏图像增强处理的程序设计⽅法；4.了解噪声模型及对图像添加噪声的基本⽅法；5.利⽤MATLAB 程序进⾏图像增强。
⼆、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。
1、直⽅图均衡化通过点运算将输⼊图像转换为在每⼀级上都有相等像素点数的输出图像。
按照图像概率密度函数PDF 的定义：1,...,2,1,0 )(-==L k n n r p k k r通过转换公式获得：1,...,2,1,0 )()(00-====∑∑==L k n n r p r T s k j kj j j r k k2、均值（中值）滤波是指在图像上，对待处理的像素给定⼀个模板，该模板包括了其周围的临近像素。
将模板中的全体像素的均值（中值）来代替原来像素值的⽅法。
3、拉普拉斯算⼦如下：--------111181111拉普拉斯算⼦⾸先将⾃⾝与周围的8个像素相减，表⽰⾃⾝与周围像素的差异，再将这个差异加上⾃⾝作为新像素的灰度。
三、实验步骤1打开计算机，启动MATLAB 程序；程序组中“work ”⽂件夹中应有待处理的图像⽂件；2调⼊待处理的数字图像，并进⾏计算机均衡化处理；3启动MATLAB 程序，对图像⽂件分别进⾏直⽅图均衡化、均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化操作；添加噪声，重复上述过程观察处理结果。
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。
用matlab数字图像处理四个实验
数字图像处理实验指导书目录实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割3实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。
2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。
3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。
5．图像间如何转化。
二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。
灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。
例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。
因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。
图像关于x和y坐标以及振幅连续。
要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。
将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。
采样和量化的过程如图1所示。
因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。
作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。
图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类：➢亮度图像(Intensity images)➢二值图像(Binary images)➢索引图像(Indexed images)➢RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。
若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。
若图像是double类，则像素取值就是浮点数。
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：。
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。
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。
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。
光电图像处理实验报告(图像增强)
电子科技大学实验报告学生姓名： XXX学号： XXXXXXXXXX指导教师： XXX日期： 2010年3月25日一、实验室名称： 光电楼327机房二、实验项目名称： 图像增强三、实验原理：图像在生成、获取、传输等过程中，受照明光源性能、成像系统性能、通道带宽和噪声等因素的影响，造成对比度偏低、清晰度下降、并引入干扰噪声。
因此，图像增强的目的，就是改善图像质量，获得更适合于人眼观察、或者对后续计算机处理、分析过程更有利的图像。
图像增强是有选择地突出某些对人或计算机分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图像的使用价值。
1、对数与指数变换提高对比度(1) 对数变换，低灰度区扩展，高灰度区压缩。
(2) 指数变换，高灰度区扩展，低灰度区压缩。
对合适的图像选择对数变换或者指数变换，均可提高图像对比度。
cb y x f a y x g ln ]1),(ln[),(++=1),(]),([-=-a y x f c b y x g2、中值滤波中值滤波法是把邻域内所有像素按灰度顺序排列，然后取中间值作为中心像素的输出。
中值滤波可以有效的去除椒盐噪声。
四、实验目的：1、熟练掌握各种灰度域变换的图像增强原理及方法；2、熟悉直方图均衡化和直方图规格化的原理及方法；3、了解空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器；4、熟悉和掌握利用Matlab 工具进行图像的读、写、显示及基本的图像处理步骤；5、利用Matlab 工具进行图像增强处理。
五、实验内容：1、读取一幅低对比度图像，分别对其进行对数变换与指数变换。
进行变换前，应根据需要分别选取合适的指数和对数函数（即确定a、b、c 等调节因子），画出指数和变换曲线。
程序设计及处理过程中，要求在同一窗口中分别显示原始图像、变换结果及其直方图。
2、读取一幅含有椒盐噪声的被污染图像，并对其进行中值滤波处理。
要求在同一窗口中显示原始图像及中值滤波的结果。
（选作内容）六、实验器材（设备、元件）：计算机，Matlab软件七、实验步骤：1、对数与指数变换提高对比度⑴打开计算机，从计算机中选择一幅对比度较低的图像作为原始图像。
图像增强 实验报告
基于像素的图像增强 实验报告姓名：赵传 学号：1120120260一、 实验目的图像增强作为基本的图像处理技术，其目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”更“有用”的图像。
由于具体应用的目的和要求不同，因而“好”和“有用”的含义也不相同，因此图像增强技术是面向具体问题的。
从根本上说，图像增强的通用标准是不存在的。
本实验通过应用课堂上介绍过的图像空域增强方法中的点处理，在MATLAB 软件上进行编程，实现对不同图像（主要是黑白图像）的处理，从而加深对这些方法在原理层面的认识；同时通过简单的判断，较为“主观”给出不同方法处理不同问题时的优劣程度。
二、 引言由于受自然环境，获取图像的手段（传感器）、方式，图像传输，图像接收等一系列因素的影响，使得获取的图像信息往往存在许多问题，如：图像偏暗、偏亮、动态范围小、有噪点、对比度小等。
严重影响了有用信息的提取，因此，图像后期处理（图像增强技术）就显得十分重要。
在这门课程中，我学到了图像增强技术根据其处理的空间不同，可分为两大类：空域方法和频域方法。
前者直接在图像所在像素空间进行处理；而后者是通过对图像进行傅里叶变换后在频域上间接进行的。
在空域方法中，根据每次处理是针对单个像素还是小的子图像块又可分为两种：一种是基于像素的图像增强，也叫点处理，这种增强过程中对每个像素的处理与其他像素无关；另一种是基于模板的图像增强，也叫空域滤波，这种增强过程中的每次处理操作都是基于图像中的某个小的区域。
本实验主要针对点处理。
点处理有以下几种方式：1. 图像反转。
所谓图像反转，简单说来就是使黑变白，使白变黑。
2. 分段线性变换。
增强图像对比度实际是增强原图的各部分的反差，也就是说增强图像中感兴趣的灰度区域，相对抑制那些不感兴趣的灰度区域。
3. 指数变换。
也叫γ校正，通过设置γ 的值γγ≥≤（1还是1） 从而根据具体需要增强图像对比度。
4. 对数变换。
对于因动态范围太大而引起的失真，最常用的是借助对数形式对动态范围进行调整。
实验二_图像增强处理
实验二 图像增强操作一. 实验目的熟练掌握各种空间域图像增强的基本原理及方法，了解数字图像空间域平滑滤波和锐化滤波器的作用，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。
二. 实验内容和要求（1） 对图像进行直方图均衡化处理；（2） 采用领域平均法和中值法对图像进行平滑处理；（3） 采用不同算子对图像进行锐化处理。
（4） 对多幅图像进行代数运算。
本次实验上机时间为3月22号7、8节，和3月23号的5、6节课。
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：图像平滑和图像的锐化。
图像的平滑是一种消除噪声的重要手段。
图像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。
在图像处理中，一阶导数通过梯度来实现，因此利用一阶导数检测边缘点的方法就称为梯度算子法。
梯度值正比于像素之差。
对于一幅图像中突出的边缘区，其梯度值较大；在平滑区域梯度值小；对于灰度级为常数的区域，梯度为零。
（1）. Roberts 梯度算子法Roberts 梯度就是采用对角方向相邻两像素之差，故也称为四点差分法。
对应的水平和垂直方向的模板为：标注 的是当前像素的位置(i,j)为当前像素的位置，其计算公式如下：特点：用4点进行差分，以求得梯度，方法简单。
其缺点是对噪声较敏感，常用于不含噪声的图像边缘点检测。
梯度算子类边缘检测方法的效果类似于高通滤波，有增强高频分量，抑制低频分量的作用。
这类算子对噪声较敏感，而我们希望检测算法同时具有噪声抑制作用。
所以，下面给出的平滑梯度算子法具有噪声抑制作用。
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。
图像处理实验报告——图像增强-推荐下载
对图像进行平滑处理，可以处理高斯噪声，但是很带来图像的边缘细节模糊。
对于具有对称特性的算子，conv2和imfilter处理的图像效果是一样的，非对称的算子，处理的效果一般不样。
对图像进行锐化处理，会得到图像的边缘部分，变化小部分对应的灰度值较小。
10、总结及心得体会：总结：通过本次的图像增强实验了解了图像的最基本的像素级的操作，对图像的变换有了一定的了解，同时增加了自己对数字图像的了解。
心得体会：一些看起来很简单的图像处理，要自己编程进行实现比不是一件很简单的事，所以对于理论要多加以实践才能更好地掌握。
11、对本实验过程及方法、手段的改进意见：如果对现有的某些简单的函数进行限制使用，要求学生自己编写，可以很大程度的增强学生的编程能力。
报告评分：指导教师签字：图1 线性拉伸变换原图和结果图图2 线性拉伸变换灰度变换曲线）图像的非线性灰度变换（指数变换）图3 指数拉伸变换原图和结果图图4 对数拉伸变换灰度变换曲线）图像的非线性灰度变换（中值滤波）图5 中值滤波原图和结果图）光电图像的空域平滑处理像像像像像像像像像像像像图7 算子的3D图）光电图像的空域高通滤波图8 平滑处理原图、加噪图和结果图图9 算子的3D图）数字图像的线性灰度变换%拉伸到15到230clc,close all,clear all;remax=230;remin=15;y=imread('cloud_24bitgry.jpg');y=rgb2gray(y);subplot(1,2,1),imshow(y);y=double(y);title('原始图像');ymax=max(max(y));ymin=min(min(y));[a,b]=size(y);%灰度变换程序for m=1:a;for n=1:b;result_image(m,n)=(remax-remin)/(ymax-ymin)*(y(m,n)-ymin)+remin;endendresult_image=uint8(result_image);subplot(1,2,2),imshow(result_image); imwrite(result_image,'灰度线性变换.jpg','jpg');%保存图像title('灰度变换图像');o=[]for x=1:255;if x<ymin;k=remin;elseif x>ymax;k=remax;elsek=(remax-remin)/(ymax-ymin)*(x-ymin)+remin;endo=[o,k];end%画变换曲线图x=1:255;figure,plot(x,o);title('灰度变换曲线');xlabel('f(x,y)'),ylabel('g(x,y)');（2）图像的非线性灰度变换（指数变换）%灰度对数变换clc,close all,clear all;imb=1.56;ima=13;imc=0.05;y=imread('Einstein.jpg');y=rgb2gray(y);subplot(1,2,1),imshow(y);title('原始图像'); y=double(y);[a,b]=size(y);%对数变换程序for m=1:a;for n=1:b;result_image(m,n)=imb^(imc*(y(m,n)-ima))-1;endendsubplot(1,2,2),imshow(result_image,[]);titl e('变换图像');imwrite(uint8(result_image),'灰度对数变换. jpg','jpg');%保存图像u=[];for x=0:255;o=imb^(imc*(x-ima))-1;u=[u,o];endx=0:255;figure(),plot(x,u);title('对数变换曲线'); xlabel('f(x,y)'),ylabel('g(x,y)');（3）图像的非线性灰度变换（中值滤波）%灰度对数变换clc,close all,clear all;imb=1.56;ima=13;imc=0.05;y=imread('lowlight_spn24.jpg');y=rgb2gray(y);subplot(1,2,1),imshow(y);title('原始图像'); [a,b]=size(y);%中值滤波变换程序o=y;for m=2:a-1;for n=2:b-1;O=[y(m-1,n-1),y(m,n-1),y(m+1,n-1),y(m-1,n),y(m,n),y(m+1,n),y(m-1,n+1),y(m,n+1),y(m+1,n+1)];o(m,n)=median(O);endendsubplot(1,2,2),imshow(o);title('滤波图像');（4）光电图像的空域平滑处理%平滑去噪clc,close all,clear all;y=imread('Einstein.jpg');y=rgb2gray(y);subplot(2,2,1),imshow(y),title('原始图像'); y=imnoise(y,'gauss',0.002);%加噪声subplot(2,2,2),imshow(y);title('加噪图像'); y=double(y);h1=1/273*[1,4,7,4,7;4,16,26,16,4;7,26,41,26,7;4,16,26,16,4;1,4,7,4,1];M=conv2(y,h1);%卷积处理图像subplot(2,2,3),imshow(uint8(M));title('卷积去噪图像');M=imfilter(y,h1);subplot(2,2,4),imshow(uint8(M));title('函数去噪图像');x=-9:10;y=-9:10;h1=imresize(h1,4,'bilinear');[X,Y]=meshgrid(x,y);figure,surfc(X,Y,h1);（5）光电图像的空域高通滤波% 图像锐化程序clc,close all,clear all;y=imread('Einstein.jpg');y=rgb2gray(y);subplot(1,3,1),imshow(y),title('原始图像'); y=double(y);h1=[-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1];sum(sum(h1))M=conv2(y,h1);%卷积处理图像subplot(1,3,2),imshow(uint8(M));title('卷积锐化图像');M=imfilter(y,h1);subplot(1,3,3),imshow(uint8(M));title('图像锐化图像');x=-5:6;y=-5:6;h1=imresize(h1,4,'bilinear');[X,Y]=meshgrid(x,y);figure,surfc(X,Y,h1);。
图像增强技术实验报告
图像增强技术实验报告
近年来，随着数字图像处理技术的快速发展，图像增强技术在各个
领域得到了广泛的应用。
本实验旨在探究图像增强技术的原理和方法，通过实际操作加深对该技术的理解和掌握。
首先，在本实验中我们使用了常见的图像增强技术包括灰度拉伸、
直方图均衡化、滤波等方法。
针对不同的图像特点和需求，我们选择
了不同的增强方法进行处理，并分析比较它们的效果和适用场景。
在实验过程中，我们首先对原始图像进行了灰度拉伸处理，通过拉
伸灰度范围来增强图像的对比度，使得图像中的细节更加清晰。
接着，我们运用直方图均衡化技术，将图像的像素分布均匀化，从而提高了
图像的整体亮度和细节展现。
同时，我们还尝试了一些滤波方法，如
均值滤波、中值滤波等，来去除图像中的噪声和平滑图像。
通过实验数据分析，我们发现不同的图像增强方法在处理不同类型
的图像时会产生不同的效果。
比如对于对比度较低的图像，灰度拉伸
和直方图均衡化能够取得比较好的增强效果；而对于受到噪声干扰的
图像，则需要采用滤波方法进行去噪处理。
综合以上实验结果，我们深入探讨了图像增强技术的优缺点以及适
用范围。
图像增强技术在医疗影像、航空航天、安防监控等领域具有
广泛的应用前景，在实际应用中需要根据图像特点和需求选择合适的
增强方法，以达到最佳的效果。
通过本次实验，我们对图像增强技术有了更深入的了解，并在实践中提升了我们的技术水平和解决问题的能力。
希望今后能够进一步拓展应用领域，将图像增强技术发挥到更大的作用，为社会发展和人类福祉做出更大的贡献。
实验2 灰度图像增强
试验2 灰度图像增强一． 试验目的：通过本实验使学生掌握使用MATLAB 对灰度图像进行空域增强的目的，加深对空域图像增强的理解。
二． 试验内容：（一）直方图均衡1读入lena_gray.tif 图像文件，画出直方图并解释之； 程序如下：lenac=imread('d:\test_images\lena_gray.tif','tif'); imhist(lenac)结果如下：50100150200250分 析：由直方图可以看出，此图像的灰度级别较低，即色调较暗，灰度级大多数分布在0~100范围内，且亮度分布从0~3500有较大的变化，但图像具体是什么样的无法判断出。
2．对该图像进行直方图均衡，显示均衡后的图像及其直方图，并解释之： 程序：lenac=imread('d:\test_images\lena_gray.tif','tif'); imhist(lenac);len_aver=histeq(lenac); imshow(len_aver);imhist(len_aver)均衡后的图像：均衡后的直方图：0500100015002000250030003500400045005000501001502002500500100015002000250030003500400045005000.分 析： 从图像中我们就可以看出处理后的图像比原来亮了，从直方图中，也可以清楚的看出图像的灰度级较均匀的分布在0~255范围内，且亮度都较高。
3.将均衡后的图像存为lena_gray_1.tif 文件。
程序：lenac=imread('d:\test_images\lena_gray.tif','tif'); len_aver=histeq(lenac); imhist(len_aver);imwrite(len_aver,'d:\jly\lena_gray_1.tif','tif')结果为：4再将lena_gray_1.tif文件读入并重复上述过程，说明增强效果并解释之：程序：lenac=imread('d:\test_images\lena_gray.tif','tif');len_aver=histeq(lenac);%¾ùºâºóµÄÖ±·½Í¼imhist(len_aver);%ÏÔʾ¾ùºâºóÖ±·½Í¼imwrite(len_aver,'d:\jly\lena_gray_1.tif','tif');lenac_1=imread('d:\jly\lena_gray_1.tif','tif');% imshow(lenac_1);%ÏÔʾͼÏñlenac_1_aver=histeq(lenac_1);subplot(2,2,1)imshow(len_aver);title('一次均衡化的效果');subplot(2,2,2)imshow(lenac_1_aver);title('两次均衡化的效果');subplot(2,2,3)imhist(len_aver);title('一次均衡化的直方图');subplot(2,2,4)imhist(lenac_1_aver)title('两次均衡化的直方图');增强的效果：均衡一次的效果均衡两次的直方图501001502002500050100150200250分析：从图像跟直方图中我们都可以看出，一次均衡化的效果跟两次均衡化的效果是一样的。
实验二 图像增强及复原实验
实验二 图像增强及复原实验一、 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、 熟练使用“数字图像处理实验教学软件系统”；2、 熟悉图像增强及复原的基本原理，了解编程实现的具体步骤；3、 观察图像中值滤波、平滑、锐化和伪彩色编码的结果，比较不同参数条件下的图像增强效果；4、 观察图像退化和复原的结果，比较不同复原方法的复原效果。
三、 实验原理1、 图像增强和复原的基本原理对降质图像的改善处理通常有两类方法：图像增强和图像复原。
图像增强不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地进行突出，并衰减图像的次要信息，改善后的图像不一定逼近原始图像，只是增强了图像某些方面的可读性，如突出了目标轮廓，衰减了各种噪声等。
图像增强可以用空域法和频域法分别实现，空域法主要是在空间域中对图像象素灰度值直接进行运算处理，一般包括中值滤波、模板平滑和梯度锐化等，空域法可以用下式来描述：g(x,y)＝f(x,y)*h(x,y)其中f(x,y)是处理前图像，g(x,y)表示处理后图像，h(x,y)为空间运算函数。
图像增强的频域法是在图像的频率域中对图像的变换值进行某种运算处理，然后变换回空间域，系统涉及的各种滤波器属于频域法增强，这是一种间接处理方法，可以用下面的过程模型来描述：其中：F(u,v)=ℜ[ f(x,y)]，G(u,v)= F(u,v)H(u,v)，g(x,y)=1-ℜ[ G(u,v)]，ℜ和1-ℜ分别表示频域正变换和反变换。
实验系统提供了图像增强相关内容的文字说明，用户在操作过程中可以参考。
图像复原是针对图像降质的原因，设法去补偿降质因素，使改善后的图像尽可能逼近原始图像，提高了图像质量的逼真度。
关于图像复原的详细原理可以参考相关书籍，这里不再赘述。
本系统提供了图像的噪声退化、卷积退化和运动模糊退化操作，并提供了相应的逆滤波复原、维纳复原和运动模糊复原操作。
本次实验中图像复原只作一般性了解。
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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。
I=imread('LENA.BMP');
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.1);
subplot(221);
imshow(J);
title('加椒盐噪声图象');
K1=filter2(fspecial('average',3),J);
subplot(223);
imshow(uint8(K1));
title('平滑滤波后图象');
K2=medfilt2(J);
subplot(224);
imshow(uint8(K2));
title('中值滤波后图象')
(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。
I1=imread('LENA.BMP');
I = double(I1); %转化为double型
[Gx,Gy] = gradient(I); %计算梯度
G = sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy); %梯度算子
subplot(241);
imshow(I1);
Ax=[1,0;0,-1];Ay=[0,1;-1,0];
A = abs(imfilter(I1,Ax))+abs(imfilter(I1,Ay));%罗伯特算子subplot(245);
imshow(A);title('robert锐化')
Ax=[-1,1;0,0];Ay=[1,0;-1,0];
A = abs(imfilter(I1,Ax))+abs(imfilter(I1,Ay)); %梯度算子subplot(246);
imshow(A);title('梯度锐化')
H3 = fspecial('prewitt'); %prewitt水平边缘锐化掩膜H5 = fspecial('laplacian'); %拉普拉斯掩膜
Z3=imfilter(I1,H3); %prewitt边缘锐化
Z5=imfilter(I1,H5); %拉普拉斯锐化
subplot(247);
imshow(Z3),title('prewitt水平边缘锐化');
subplot(248)
imshow(Z5),title('拉普拉斯锐化');
六、实验结果与分析。