數(shù)字圖像實驗報告二圖像的灰度變換與直方圖均衡

1、實驗二 圖像的灰度變換與直方圖均衡一、實驗目的1.理解圖像灰度變換與直方圖均衡的定義；2.掌握圖像灰度變換與直方圖均衡化的方法；3.學會利用matlab編程實現(xiàn)灰度變換和直方圖均衡的方法。二、實驗內容1. 利用matlab語言直接編程實現(xiàn)圖像的對比度調整；2. 利用matlab語言編程實現(xiàn)圖像的反轉；3. 利用matlab語言直接編程實現(xiàn)圖像的二值化；4. 利用matlab語言直接編程實現(xiàn)圖像的直方圖均衡化處理。三、實驗步驟（一）利用matlab語言直接編程實現(xiàn)圖像的對比度調整實驗代碼如下：A=imread(E:實驗報告數(shù)字圖像處理實驗報告數(shù)字圖像實驗報告二通信五班韓奇lena.jpg);I=

2、double(A);J=I*0.5+40;A1=uint8(J);figure(1);subplot(1,2,1),imshow(A);subplot(1,2,2),imshow(A1);J=I*1+40;A1=uint8(J);figure(2);subplot(1,2,1),imshow(A);subplot(1,2,2),imshow(A1);J=I*3+40;A1=uint8(J);figure(3);subplot(1,2,1),imshow(A);subplot(1,2,2),imshow(A1);J=exp(I);A1=uint8(J);figure(4);subplot(1,2

3、,1),imshow(A);subplot(1,2,2),imshow(A1);生成圖像如下：從圖中可以看出，第一幅圖相對于原圖的對比度降低了，第二幅圖相對于原圖對比度提高了40個灰度級，第三幅圖對比度提高太多，效果反而不好。在三幅圖中，第二幅圖視覺效果最好，對比度明顯又不至于太亮。第四幅圖是指數(shù)灰度變換。（二）利用matlab語言編程實現(xiàn)圖像的反轉實驗代碼如下：A=imread(E:實驗報告數(shù)字圖像處理實驗報告數(shù)字圖像實驗報告二通信五班韓奇lena.jpg);E=imadjust(A,0.35 0.65,1 0);figure;imshow(E);生成圖像如下：從圖中可以看出，原來亮的部分經(jīng)

4、過反轉之后變暗，暗的部分經(jīng)過反轉變亮。（三）利用matlab語言直接編程實現(xiàn)圖像的二值化實驗代碼如下：I=imread(E:實驗報告數(shù)字圖像處理實驗報告數(shù)字圖像實驗報告二通信五班韓奇lena.jpg);%要閾值化的圖像imshow(I);M=I;m,n=size(M);for i=1:m for j=1:n if(M(i,j)120) M(i,j)=0; else M(i,j)=255; end endendfigure,imshow(M);%M是二值化的圖像生成圖像如下：程序設置的閾值是120，灰度級低于120的變?yōu)?（最暗），高于120的將變?yōu)?55（最亮）。（四）利用matlab語言直接

5、編程實現(xiàn)圖像的直方圖均衡化處理實驗代碼如下：PS=imread(E:實驗報告數(shù)字圖像處理實驗報告數(shù)字圖像實驗報告二通信五班韓奇qiao.jpg); %讀入JPG圖像文件PS=rgb2gray(PS); imwrite(PS,qiao灰度圖.bmp); %轉換為灰度化并保存figure(1);imshow(PS) %顯示出來 title(輸入圖像)%繪制直方圖m,n=size(PS); %測量圖像尺寸參數(shù)GP=zeros(1,256); %預創(chuàng)建存放灰度出現(xiàn)概率的向量for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS=k)/(m*n); %計算每級灰度出現(xiàn)的概率，將其存入GP中

6、相應位置endfigure(2),bar(0:255,GP,g) %繪制直方圖title(原圖像直方圖)xlabel(灰度值)ylabel(出現(xiàn)概率)%直方圖均衡化S1=zeros(1,256);for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i); %計算Sk endendS2=round(S1*256)+0.5); %將Sk歸到相近級的灰度for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2=i); %計算現(xiàn)有每個灰度級出現(xiàn)的概率endfigure(3),bar(0:255,GPeq,b) %顯示均衡化后的直方圖title(均衡化后的直方圖)xla

7、bel(灰度值)ylabel(出現(xiàn)概率)%均衡化后的圖像PA=PS;for i=0:255 PA(find(PS=i)=S2(i+1); %將各個像素歸一化后的灰度值賦給這個像素endfigure(4),imshow(PA) %顯示均衡化后的圖像 title(均衡化后圖像)imwrite(PA,qiao均衡后.bmp);生成圖像如下：從圖中可以看出，經(jīng)過直方圖均衡后，各灰度級出現(xiàn)概率有了一定的變化，原先概率大的略有降低，概率小的略有升高，尤其是22025灰度級有了明顯的提高。從圖片質量上來看，均衡化后的圖像橋的鋼架結構更加清晰，天空中云彩更加艷麗，總體效果比均衡化之前好。四、實驗總結這次實驗主要是對圖像的灰度變換和直方圖均衡化，實驗內容包括灰度拉伸、圖像反轉、圖像的二值化以及直方圖均衡。通過實驗