密码学报告3

武汉理工大学理学院数学系课程实验报告课程名称：计算机图形学
3.I=imread('F:/lena.jpg');
n=128;%设直方图等级为128
figure;
% subplot(2,1,1);
imshow(I);
title('原图')
pr=zeros(1,n);
delt=256/n;
for i=1:n
pr(i)=nnz(I>=delt*(i-1) & I<delt*i); end
figure;
bar(1:n,pr);
title('My imhist')
figure
i=rgb2gray（imread('F:/lena.jpg')）; imhist(i);
title('imhist')
4.figure,
I=rgb2gray(imread('F:/lena.jpg'));
j=histeq(I);
imshow(j)
title('histeq函数')
[height,width] = size(I);
%进行像素灰度统计;
NumPixel = zeros(1,256);%统计各灰度数目，共256个灰度级
for i = 1:height
for j = 1: width
NumPixel(I(i,j) + 1) = NumPixel(I(i,j) + 1) + 1;%对应灰度值像素点数量增加一
CumuPixel = uint8(255 .* CumuPixel + 0.5); %对灰度值进行映射（均衡化）
for i = 1:height
for j = 1: width
I(i,j) = CumuPixel(I(i,j)+1);
end
end
figure,
imshow(I)%显示图像
title('新histeq')
5.
代码：
x=rgb2gray(imread('F:/XL/timg.jpg'));
>> subplot(1,3,1);
>> imshow(x);
>> j=imnoise(x,'gaussian',0,0.02);
>> subplot(1,3,2);
>> imshow(j)
加噪前的灰度图：加噪后的图片：
>> subplot(224),imshow(J3);
结果：
从左到右依次为：原图像滤波后，受高斯噪声污染的图像滤波，受盐椒噪声污染的图像滤波，以及受乘法噪声污染的图像滤波
代码2：
>> I=imread('F:/XL/QQ.jpg');
>> I1=imnoise(I,'gaussian');
I2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
>> I3=imnoise(I,'speckle');
>> H1=ones(5,5)/25;
>> J=imfilter(I,H1);
>> J1=imfilter(I1,H1);
>> J2=imfilter(I2,H1);
>> J3=imfilter(I3,H1);
>> subplot(221),imshow(J);
>> subplot(222),imshow(J1);
>> subplot(223),imshow(J2);
>> subplot(224),imshow(J3);
结果：
中值滤波：
代码：
>> I=rgb2gray(imread('F:/XL/EE.jpg'));
指滤波，右边为[5,5]中值滤波
7.
代码：
laplace
>> I=rgb2gray(imread('F:/XL/RR.jpg')); >> subplot(1,2,1);
J(i,j)=abs(M(i-1,j+1)-M(i-1,j-1)+2*M(i,j+1)-2*M(i,j-1)+M(i+1,j+1)-M(i+1,j-1))+abs(M (i-1,j-1)-M(i+1,j-1)+2*M(i-1,j)-2*M(i+1,j)+M(i-1,j+1)-M(i+1,j+1));
end;
end;
>> subplot(1,2,1);imshow(I1);title('原图');
>> subplot(1,2,2);imshow(uint8(J));title('sobel')
结果如下：
图像增强：
图像锐化结果：
加噪声后锐化结果：
备注：不交此报告者，本次实验为“不合格”。