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图像的灰度变换增强实验报告
图像的灰度变换增强实验报告
一、实验目的
理解数字图像处理中点运算的基本作用;
掌握对比度调整与灰度直方图均衡化的方法。
二、实验原理
1、对比度调整
如果原图像f(x, y)的灰度范围是[m, M],我们希望对图像的灰度范围进行线性调整,调整后的图像g(x, y)的灰度范围是[n, N],那么下述变换:
就可以实现这一要求。
MATLAB图像处理工具箱中提供的imadjust函数,可以实现上述的线性变换对比度调整。imadjust函数的语法格式为:
J = imadjust(I,[low_in high_in], [low_out high_out])
J = imadjust(I, [low_in high_in], [low_out high_out])返回原图像I经过直方图调整后的新图像J,[low_in high_in]为原图像中要变换的灰度范围,[low_out high_out]指定了变换后的灰度范围,灰度范围可以用 [ ] 空矩阵表示默认范围,默认值为[0, 1]。
不使用imadjust函数,利用matlab语言直接编程也很容易实现灰度图像的对比度调整。但运算的过程中应当注意以下问题,由于我们读出的图像数据一般是uint8型,而在MATLAB的矩阵运算中要求所有的运算变量为double型(双精度型)。因此读出的图像数据不能直接进行运算,必须将图像数据转换成双精度型数据。MATLAB中提供了这样的数据类型转换函数:im2double函数,其语法格式为:
I2 = im2double(I1)
运算之后的图像数据再显示时可以再转化成uint8型,格式为:
I3 = uint8 (I2)
2、直方图均衡化
直方图均衡化的目的是将原始图像的直方图变为均衡分布的形式,即将一已知灰度概率密度分布的图像,经过某种变换变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像,从而改善图像的灰度层次。
MATLAB图像处理工具箱中提供的histeq函数,可以实现直方图的均衡化。
对于灰度图像,histeq函数的基本调用格式为
J=histeq(I, n)
该函数返回原图像I经过直方图均衡化处理后的新图像J。n为指定的均衡化后的灰度级数,缺省值为64。
对于索引图像,调用格式为:
Newmap=histeq(X, map)
返回值Newmap将是输出图像的新的调色板。
三、实验内容及要求
1、用MATLAB在自建的文件夹中建立example2.m程序文件。在这个文件的程序中,将girl2.bmp图像文件读出,显示它的图像及灰度直方图(可以发现其灰度值集中在一段区域)。用imadjust函数将它的灰度值调整到[0,1]之间,并观察调整后的图像与原图像的差别,调整后的灰度直方图与原灰度直方图的区别;改变灰度值调整范围,观察调整后的图像的变化及其与原图像的差别,调整后的灰度直方图的变化及其与原灰度直方图的区别;进一步利用改变灰度值调整范围,实现图像的反转。
2、读出图像文件girl2.bmp,不调用imadjust函数,利用matlab语言直接编程实现图像的对比度调整和图像的反转。
3、读取一幅灰度图像,用histeq函数将原始图像的灰度直方图均衡化,同时观察均衡化后的图像与前面图像的差别,均衡化后的灰度直方图与前面的灰度直方图的区别。读取一幅索引图像,重复直方图均衡化处理,比较二者结果。
4、(选做内容)不调用histeq函数,利用matlab语言直接编程实现图像的直方图均衡化处理。
四、实验结果
1、程序:
I=imread(girl2.bmp);
J=imadjust(I,[0.4,0.6],[]);
K=imadjust(I,[],[1,0]);
subplot(3,2,1);imshow(I);title(原图);
subplot(3,2,2);
imhist(I);title(原图灰度直方图);
subplot(3,2,3)
imshow(J);title(对比度调整后图);
subplot(3,2,4);
imhist(J);title(对比度调整后图像的灰度直方图);
subplot(3,2,5);imshow(K);title(反转图);
subplot(3,2,6);imhist(K);title(反转图的灰度直方图);
2、程序:
clear;clf;clc;
I=imread(girl2.bmp);
I1=im2double(I);
J1=(I1-0.4)*5;
K1=1-I1;
J=im2uint8(J1);
K=im2uint8(K1);
subplot(3,2,1)
imshow(I);title(原图);
subplot(3,2,2);
imhist(I);title(原图灰度直方图);
subplot(3,
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