三图像增强—灰度变换.doc

专业课程实验指导书 （数字图像处理、遥感技术与应用） （探测与识别技术、计算机控制技术） 探测与信息工程系 景文博 冷雪 郑文波 韩文波 杨进华 数字图像处理 实验指导书 主 编：景文博 杨进华 目 录 实验一 MATLAB数字图像处理初步 3 实验二 图像的代数运算 9 实验三 图像增强—灰度变换 17 实验四 图像增强—直方图变换 19 实验五 图像增强—空域滤波 22 实验六 图像的傅立叶变换 25 实验七 图像增强—频域滤波 28 实验八 彩色图像处理 31 实验九 图像分割 35 实验十 形态学运算 38 附 录 MATLAB简介 41 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，MATLAB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[065536]。若图像是double类，则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[01] (2) 二值图像 一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。而一幅取值只包含0和1的uint8类数组，在MATLAB中并不认为是二值图像。使用logical函数可以把数值数组转化为二值数组或逻辑数组。创建一个逻辑图像，其语法为： B=logical(A) 其中，B是由0和1构成的数值数组。 要测试一个数组是否为逻辑数组，可以使用函数: islogical(c) 若C是逻辑数组，则该函数返回1；否则，返回0。 (3) 索引图像 索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下，颜色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。 一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。 (4) RGB图像 一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组，其中每一个彩色相似点都是在特定空间位置的彩色图像相对应的红、绿、蓝三个分量。按照惯例，形成一幅RGB彩色图像的三个图像常称为红、绿或蓝分量图像。 令fRfG和fB分别代表三种RGB分量图像。一幅RGB图像就利用cat(级联)操作将这些分量图像组合成彩色图像： rgb_image=cat(3,fR,fG,fB) 在操作中，图像按顺序放置。 2、数据类和图像类型间的转化 表1中列出了MATLAB和IPT为表示像素所支持的各种数据类。表中的前8项称为数值数据类，第9项称为字符类，最后一项称为逻辑数据类。 工具箱中提供了执行必要缩放的函数(见表2)。以在图像类和类型间进行转化。 表1MATLAB和IPT 名称 描述 double 双精度浮点数，范围为 uint8 无符号8比特整数，范围为[0 255] uint16 无符号16比特整数，范围为[0 65536] uint32 无符号32比特整数，范围为[0 4294967295] int8 有符号8比特整数，范围为[-128 127] int1