多媒体图像处理第二次实验

多媒体技术与图像处理第二次实验

灰度变换增强

一、实验目的

1.熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用；

2.了解灰度变换增强的Matlab实现方法

3.掌握直方图灰度变换方法

4.理解和掌握直方图原理和方法；

二、实验内容

1. 线段上像素灰度分布

读入灰度图像'peppers_gray.bmp'，采用交互式操作，用improfile绘制一条线段的灰度值。

imshow(rgb2gray(imread('peppers.bmp')))

improfile

读入RGB图像‘flowers.tif’，显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的分布imshow('flowers.tif')

improfile

2. 直方图变换

A)直方图显示

在matlab环境中，程序首先读取图像'cameraman.tif'，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。

I=imread('cameraman.tif'); %读取图像

subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像

title('原始图像') %在原始图像中加标题

____subplot(1,2,2),Imhist(I) ____ %输出原图直方图

title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题

读入图像‘rice.png’，在一个窗口中显示灰度级n=64，128和256的图像直方图。

I=imread('rice.png');

imshow(I)

_________subplot(1,3,1),imhist(I,64) title('n=64')

subplot(1,3,2),imhist(I,128)

title('n=128')

subplot(1,3,3),imhist(I,256)

title('n=256') ____

B)直方图灰度调节

利用函数imadjust调解图像灰度范围，观察变换后的图像及其直方图的变化。I=imread('rice.png');

imshow(I)

figure,imhist(I)

J=imadjust(I,[0.15 0.9],[0 1]);

figure,imhist(J)

figure,imshow(J)

I=imread('cameraman.tif'); imshow(I)

figure,imhist(I)

J=imadjust(I,[0 0.2],[0.5 1]); figure,imhist(J)

figure,imshow(J)

C)直方图均衡化

在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。

I=imread('cameraman.tif'); %读取图像

subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像

title('原始图像') %在原始图像中加标题

__________subplot(2,2,3),imhist(I) ___%输出原图直方图

title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题

__________a=histeq(I,256) ____%直方图均衡化，灰度级为256

subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像

title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题

__________subplot(2,2,4),imhist(a) ____%输出均衡化后直方图

title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题

分别对图像‘pout.tif’和‘tire.tif’进行直方图均衡化处理，比较处理前后图像及直方图分布的变化。

I=imread('pout.tif');

imshow(I)

figure,imhist(I)

J=histeq(I);

figure,imhist(J)

figure,imshow(J)

I=imread('tire.tif'); imshow(I) figure,imhist(I)

J=histeq(I);

figure,imshow(J) figure,imhist(J)

三、思考题（试回答以下问题）

1.MATLAB程序的IPT中有哪些图像亮（灰）度变换函数?写出函数的语法。

答：

函数imadjust，语法：g = imadjust(f, [low_in high_in],[low_out high_out], gamma);

函数histeq,语法：J = histeq(I,n)指定直方图均衡后的灰度级数n，默认值为64。

2.直方图的物理含义是什么？

答：它反映的是图像的灰度值的分布情况。只反映了该图像中不同灰度值出现的次数，

而未反应某一灰度值像素所在的位置，即它只包含了该图像中某一灰度值的像素出现的概率，而丢失了其所在位置的信息。直方图是二维的坐标系，其横轴代表的是图像中的亮度，由左向右，从全黑逐渐过渡到全白；纵轴代表的则是图像中处于这个亮度范围的像素的相对数量。当直方图中的黑色色块偏向于左边时，说明这张照片的整体色调偏暗，也可以理解为照片欠曝。而当黑色色块集中在右边时，说明这张照片整体色调偏亮。

3.结合实验内容，定性评价直方图均衡增强效果？

答：用MATLAB进行实验，结果表明，直方图均衡化在一定程度上改善了图像的对比度差和灰度动态范围，增强了图像的可读性，图像增强处理后的图像比原始图像更适合于具体应用。

空域滤波增强

一、实验目的

1.了解空域滤波增强的Matlab实现方法；

2.掌握噪声模拟和图像滤波函数的使用方法；

3.能够将给定图像+噪声，使用均值滤波器、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；

4.能够正确地评价处理的结果；并从理论上作出合理的解释。

二、实验内容

1.噪声模拟

利用函数imnoise给图像‘eight.tif’分别添加高斯(gaussian)噪声和椒盐(salt & pepper)噪声。

I=imread('eight.tif');

imshow(I)

__________I1=imnoise(I,'gauss',0.05) ____ 添加高斯噪声

figure,imshow(I1)

__________I2=imnoise(I,'salt &pepper',0.05) ____ 添加椒盐噪声

figure,imshow(I2)