空域图像增强报告

实验报告

实验课程:光电图像处理姓名：

学号：

实验地点：

指导老师：

实验时间：

一． 实验名称：空间图象增强（一）

二． 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、像素处理等数字图像处理的基本步骤和流程。

2． 熟练掌握各种空间域图像增强的基本原理及方法。

3． 熟悉通过灰度变换方式进行图像增强的基本原理、方法和实现。

4． 熟悉直方图均衡化的基本原理、方法和实现。

三． 实验原理

（一）数字图像的灰度变换

1、线性灰度变换

令原图像灰度范围由[a,b]线性变换后图像灰度范围[c,d]，以便于提升原图像的对比度。线性灰度变换公式如下：

()(,),[(,)](,)(,)d f x y b d c g x y f x y a c a f x y b b a

c

f x y a >⎧⎪-⎪=-+≤≤⎨-⎪<⎪⎩ （1）

其中，f (x,y)为原始图像，灰度范围为[a,b]，g(x,y)为增强后的数字图像，灰度范围为[c,d]。

注：实验中[a,b]可由实际图像来确定，[c,d]可视具体情况人为给定。

2、非线性灰度变换（对数变换或幂律变换选作其一） 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。即

对数变换公式为：

()(,)log 1(,)g x y c f x y =+

幂律（伽马）变换为：

(,)(,)g x y cf x y γ=

（二）直方图处理

对图像2种定义下的直方图统计统计，并分别画出两种定义下的直方图。直方图均衡化主要用于增强动态范围偏小的图像的反差。该方法的基本思想是把原始的直方图变换为均匀分布的形状，这样就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。

四． 实验步骤

（一）数字图像的灰度变换

1、线性灰度变换

1）读取一幅对比度低的灰度图像并显示。

2）以m 文件形式编写matlab 代码，实现数字图像的灰度范围由[a,b]到[c,d]的线性拉伸，以便于提升原图像的对比度。线性灰度变换公式如下：

()(,),[(,)](,)(,)d f x y b d c g x y f x y a c a f x y b b a c

f x y a >⎧⎪-⎪=-+≤≤⎨-⎪<⎪⎩ （1） 其中，f (x,y)为原始图像，灰度范围为[a,b]，g(x,y)为增强后的数字图像，灰度范围为[c,d]。注：实验中[a,b]可由实际图像来确定，[c,d]可视具体情况人为给定。

3）显示经过线性灰度变换后的图像，并对变换结果进行必要的分析，画出灰度变换曲线图。

4）以另一个文件名形式保存灰度变换后的图像。

2、非线性灰度变换（对数变换或幂律变换选作其一）

1）读取一幅灰度图像并显示。

2）分别对其进行对数变换或幂律（伽马）变换。即

对数变换公式为：

()(,)log 1(,)g x y c f x y =+ （2）

幂律（伽马）变换为：

(,)(,)g x y cf x y γ= （3）

3）显示变换后的图像，并利用matlab工具画出对数或幂律变换曲线。

4）以另一个文件名形式保存变换后的图像。

（二）直方图处理

1）读取一幅灰度图像并显示原始图像。

2）编写m文件实现对输入图像2种定义下的直方图统计统计（即各个灰度级出现的次数及概率分布），并分别画出两种定义下的直方图。

3）对输入灰度图像进行直方图均衡化处理，分别显示均衡处理前后的图像和对应的直方图。

五．实验结果及分析

（一）数字图像的灰度变换

1、线性灰度变换

实验结果：

2、非线性灰度变换（对数变换或幂律变换选作其一）

（二）直方图处理

结果分析：实验结果与预期一致

六.程序源代码

（一）数字图像的灰度变换

1、线性灰度变换

程序源代码：

I1=imread('T1.jpg');

I1=rgb2gray(I1);

subplot(221);

imshow(I1);

a=min(min(I1));

b=max(max(I1));

B=(250-10)/double((b-a))*(I1-a)+10;

subplot(222);

imshow(B);

subplot(223);

imhist(I1);

subplot(224);

imhist(B);

2、非线性灰度变换（对数变换或幂律变换选作其一）subplot(231)

I=imread('T2.jpg');

I=rgb2gray(I);

imshow(I);

a=min(min(I));

b=max(max(I));

c=2,r=0.8

G=uint8(12*log(1+double(I))); subplot(232)

imshow(G);

subplot(233)

z=0:1:1000;

plot(z,12*log(double(z)));

subplot(234)

imhist(I);

subplot(235)

imhist(G);

（二）直方图处理

I=imread('pout.tif');

[height,width]=size(I);

subplot(231);

imshow(I),title('root image') subplot(232)

imhist(I);title('原始直方图');

L=256;

K=zeros(1,L);

for i=1:height

for j=1:width

K(I(i,j)+1)=K(I(i,j)+1)+1 end

end

subplot(233)

bar(K);

pk=K;

for i=1:L

pk(i)=K(i)/double(height*width) end

subplot(234)

bar(pk)

ps=pk

ps(1)=pk(1)

for i=2:L

ps(i)=ps(i-1)+pk(i)