实验二图像增强.pdfVIP

  1. 1、本文档共5页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多

实验二图像增强

实验二图像增强

一、实验目的

1掌握灰度直方图的概念及其计算方法;

2熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程;

3熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器;

4掌握色彩直方图的概念和计算方法

5利用MATLAB程序进行图像增强。

二、实验仪器

1计算机;

2MATLAB程序;

3移动式存储器(软盘、U盘等)。

4记录用的笔、纸。

三、实验原理

图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,

消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图

像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。图像增强技术主要有直

方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。

本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要内容,其他方法

同学们可以在课后自行联系。

直方图是多种空间城处理技术的基础。直方图操作能有效地用于

图像增强。除了提供有用的图像统计资料外,直方图固有的信息在其

他图像处理应用中也是非常有用的,如图像压缩与分割。直方图在软

件中易于计算,也适用于商用硬件设备,因此,它们成为了实时图像

处理的一个流行工具。

直方图是图像的最基本的统计特征,它反映的是图像的灰度值的

分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围

内的分布均匀化,改善图像的亮度分布状态,增强图像的视觉效果。

灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。

图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数,是一

幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明

暗分布规律,可以通过图像变换进行直方图调整,获得较好的视觉效

果。

直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡

直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。

处理后的图像直方图分布更均匀了,图像在每个灰度级上都有像

素点。从处理前后的图像可以看出,许多在原始图像中看不清楚的细

节在直方图均衡化处理后所得到的图像中都变得十分清晰。

四、实验步骤

1打开计算机,启动MATLAB程序;

2调入数字图像,并进行计算机均衡化处理;

3显示原图像的直方图和经过均衡化处理过的图像直方图。

4记录和整理实验报告

五、实验内容

Matlab源程序如下:

clc

clearall

A=imread(Dolphin.jpg);

B=rgb2gray(A);

figure,subplot(2,2,1),imshow(B);

subplot(2,2,2),imhist(B),title(直方图);

A1=imadjust(B,[0.20.5],[]);

subplot(2,2,3),imshow(A1),title(灰度级调整);

subplot(2,2,4),imhist(A1),title(直方图);

C=imnoise(B,saltpepper);%加噪

h1=[0.10.10.1;0.10.20.1;0.10.10.1];

h2=1/4.*[121;242;121];

C1=filter2(h1,C);

C2=filter2(h2,C);

C3=medfilt2(C);%中值滤波

figure,subplot(2,2,1),imshow(C);

subplot(2,2,2),imshow(C1,[]);

subplot(2,2,3),imshow(C2,[]);

subplot(2,2,4),imshow(C3);

h=[0-10;-14-1;0-10];

D1=imfilter(B,h);%线性滤波

d2=fspecial(sobel);%预定义滤波

D2=imfilter(B,d2);

D3=edge(B,roberts,0.1);

文档评论(0)

136****4430 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档