湖南大学医学影像学实验之matlab图像处理实验报告.pdfVIP

实验一、空域图像处理 1、灰度线性变换： I=imread(trees.tif) ; figure(1) ； imshow(I) ; title(原图) ; J=double(I) ; %把I变成双精度并赋值给J J=3*J+74 ; %对J进行线性变换 J=uint8(J) ； figure(2) ； imshow(J) ; title(线性变换) ; 图像： 思考题： 设 定不同的斜率值和截距，显示效果会怎样？ 答：斜率增加，像素点的灰度值会根据本身的灰度值按比例增加，所以深色部分 会变少，浅色部分会变多，整张图片上白色区域会变多；截距增加，所有像素点 的灰度值都会增加，所以整张图片会变淡。 添加噪声： I=imread(trees.tif) ; M=imnoise(I,salt pepper,0.02) ; %添加椒盐噪声 %因为每次添加椒盐噪声都是这两句代码，所以就不重复打出来了，直接看效果图 下同～(￣▽￣～)~~~ 图像： 椒盐噪声+线性变换： 椒盐噪声是随机产生的噪声，包括高灰度和低灰度的噪声。 线性变换基本上没有多少去噪的功能，更多的应该是用于改变对比度。 (中值)直方图均衡化： I=imread(rice.png) ; subplot(2,2,1) ; imshow(I) ; title(原图) ; subplot(2,2,3) ; imhist(I) ; J=double(I) ; %把I变成双精度并赋值给J max=J(1,1) ; min=J(1,1) %把J (1,1)赋值给max和min [N1,N2]=size(I) ; %得到矩阵I的行和列 for i=1:N1 for j=1:N2 if J(i,j)max max=J(i,j) ; %如果元素值大于max，则把元素值赋给max end if J(i,j)min min=J(i,j) ; %如果元素值小于min，则把元素值赋给min end end end n=round((max+min))/2 ; %取元素最大值和最小值的中间值，即中间灰度值 a=(255-max)/(max-n) ； b=min/(n-min) ； %根据原图中max和min，求得运算倍率a和b，以确保在接下来的运算中，原图像的max和 min可以准确被定为到255和0 for i=1:N1 for j=1:N2 if J(i,j)=n J(i,j)=J (i,j)+a*(J(i,j)-n) ; end %当元素灰度值大于或等于中间灰度值时，将该元素的灰度值变大 if J(i,j)n J(i,j)=J(i,j)-b*(n-J(i,j)) ; end %当元素灰度值小于中间灰度值时，将该元素的灰度值变小 end end K=uint8(real(J)) ; subplot(2,2,2) ; imshow(K) ;title(直方图均衡化) ; subplot(2,2,4) ; imhist(K) ; 思考题：直方图均衡化是什么意思？它的主要用途是什么？ 答：直方图均衡化是将一副像素灰度级范围较窄的图像的像素灰度级的范围扩大 并分布均匀。即把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部 灰度范围内的均匀分布。这样就扩展像原取值的动态范围，提高了对比度和灰度 色调的变化，使图像更加清晰。 图像： 1、（中值）直方图均衡化： 2、椒盐噪声+ （中值）直方图均衡化： 在添加椒盐噪声后再进行直方图均衡化的过程中，要将添加噪声的过程放在取得 运算倍率a和b之后。因为椒盐噪声本身是随机灰度值，如果在计算出之前就添加 噪声的话，噪声的灰度值也会被计算在内，会影响原图的运算倍率a和b，这样就 会影响直方图均衡化的效果；如果存在灰度值为255和0的噪声，那么直方图均衡 化的效果就完全被消除了。所以一定要在之后！！！ 均值滤波： I=imread