圖像處理與分析實驗報告

1、 hghu學院實驗預習報告班 級 電子51 姓 名 gughu 學 號 2595959 指導教師 楊 課 程 名 稱 Matlab應用圖像處理 成 績 實 驗 室 電子樓107 實 驗 項 目 圖像增強與復原 同組實驗者 實 驗 日 期 2015年12月11日 一、 實驗目的1.了解灰度變換增強和空域濾波增強的Matlab實現(xiàn)方法2.掌握直方圖灰度變換方法3.掌握噪聲模擬和圖像濾波函數(shù)的使用方法4.了解圖像復原的Matlab實現(xiàn)方法 二、主要儀器設備及材料1.計算機2.MATLAB軟件3.實驗指導書三、 實驗原理與步驟1. 灰度變換增強A) 線段上像素灰度分布讀入灰度圖像debye1.tif，

2、采用交互式操作，用improfile繪制一條線段的灰度值。讀入RGB圖像flowers.tif，顯示所選線段上紅、綠、藍顏色分量的分布B) 直方圖變換直方圖顯示讀入圖像rice.tif，在一個窗口中顯示灰度級n=64，128和256的圖像直方直方圖灰度調節(jié)利用函數(shù)imadjust調解圖像灰度范圍，觀察變換后的圖像及其直方圖的變化。直方圖均衡化分別對圖像pout.tif和tire.tif進行直方圖均衡化處理，比較處理前后圖像及直方圖分布的變化。2. 空域濾波增強A) 噪聲模擬利用函數(shù)imnoise給圖像eight.tif分別添加高斯(gaussian)噪聲和椒鹽(salt & pepper)噪聲

3、。B) 空域濾波 對上述噪聲圖像進行均值濾波和中值濾波，比較濾波效果。 總結均值濾波和中值濾波的特點及使用場合。均值濾波器是一種最常用的線性低通平滑濾波器。可抑制圖像中的噪聲,但同時也使圖像變得模糊中值濾波器是一種最常用的非線性平滑濾波器?？上龍D像中孤立的噪聲點,又可產生較少的模糊 *對圖像saturn.tif采用laplacian高通濾波器進行銳化濾波。3. 圖像復原A) 模糊與噪聲 對圖像flowers.tif分別采用運動PSF和均值濾波PSF進行模糊。 在上述模糊圖像上再添加噪聲B) 維納濾波復原 使用維納濾波復原函數(shù)deconvwnr復原無噪聲模糊圖像。%非真實PSF %非真實PSF

4、 *使用維納濾波復原函數(shù)deconvwnr復原模糊噪聲圖像。 *設置信噪比和相關函數(shù)的維納濾波復原。四、原始實驗數(shù)據(jù)1. 灰度變換增強A) 線段上像素灰度分布讀入灰度圖像debye1.tif，采用交互式操作，用improfile繪制一條線段的灰度值。imshow(debye1.jpg)improfile讀入RGB圖像flowers.tif，顯示所選線段上紅、綠、藍顏色分量的分布imshow(flowers.tif)improfileB) 直方圖變換直方圖顯示讀入圖像rice.tif，在一個窗口中顯示灰度級n=64，128和256的圖像直方圖。I=imread(flowers.tif);imsh

5、ow(I)figure,imhist(I,64)figure,imhist(I,128)直方圖灰度調節(jié)利用函數(shù)imadjust調解圖像灰度范圍，觀察變換后的圖像及其直方圖的變化。I=imread(flowers.tif);imshow(I)figure,imhist(I)J=imadjust(I,0.15 0.9,0 1);figure,imhist(J)figure,imshow(J)I=imread(cameraman.tif);imshow(I)figure,imhist(I)J=imadjust(I,0 0.2,0.5 1);figure,imhist(J)figure,imshow(

6、J)直方圖均衡化分別對圖像pout.tif和tire.tif進行直方圖均衡化處理，比較處理前后圖像及直方圖分布的變化。I=imread(pout.tif);imshow(I)figure,imhist(I)J=histeq(I);figure,imhist(J)figure,imshow(J)I=imread(tire.tif);imshow(I)figure,imhist(I)J=histeq(I);figure,imshow(J)figure,imhist(J)2. 空域濾波增強A) 噪聲模擬利用函數(shù)imnoise給圖像eight.tif分別添加高斯(gaussian)噪聲和椒鹽(salt

7、 & pepper)噪聲。I=imread(eight.tif);imshow(I)I1=imnoise(I,gaussian,0,0.01);figure,imshow(I1)I2=imnoise(I,salt & pepper);figure,imshow(I2)B) 空域濾波 對上述噪聲圖像進行均值濾波和中值濾波，比較濾波效果。I=imread(eight.tif);J=imnoise(I,salt & pepper,0.02);imshow(J)K1=medfilt2(J,3 3); % 3*3中值濾波figure,imshow(K1)K2=filter2(fspecial(avera

8、ge,5),J)/255;figure,imshow(K2)總結均值濾波和中值濾波的特點及使用場合。均值濾波器是一種最常用的線性低通平滑濾波器?？梢种茍D像中的噪聲,但同時也使圖像變得模糊中值濾波器是一種最常用的非線性平滑濾波器?？上龍D像中孤立的噪聲點,又可產生較少的模糊 *對圖像saturn.tif采用laplacian高通濾波器進行銳化濾波。I=imread(flowers.tif);imshow(I)h=fspecial(laplacian); I2=filter2(h,I);figure,imshow(I2)3. 圖像復原A) 模糊與噪聲 對圖像flowers.tif分別采用運動PSF

9、和均值濾波PSF進行模糊。I=imread(flowers.tif);I=I(10+1:256,222+1:256,:); %剪切圖像imshow(I)len=30; %運動位移 theta=10; %運動角度PSF=fspecial(motion,len,theta);blurred=imfilter(I,PSF,circular,conv);figure,imshow(blurred)I=imread(flowers.tif);imshow(I) H=fspecial(motion,50,45); %運動PSPmotionblur=imfilter(I,H);figure,imshow(m

10、otionblur)H=fspecial(disk,10);%均值濾波PSPaverageblur=imfilter(I,H);figure,imshow(averageblur) 在上述模糊圖像上再添加噪聲J=imnoise(motionblur,salt & pepper);figure,imshow(J)B) 維納濾波復原 使用維納濾波復原函數(shù)deconvwnr復原無噪聲模糊圖像。len=30; theta=10; PSF=fspecial(motion,len,theta);blurred=imfilter(I,PSF,circular,conv);figure,imshow(blur

11、red)wnr1=deconvwnr(blurred,PSF); %真實PSFfigure,imshow(wnr1)%非真實PSF len=30; theta=10; PSF=fspecial(motion,len,theta);blurred=imfilter(I,PSF,circular,conv);figure,imshow(blurred)wnr2=deconvwnr(blurred,fspecial(motion,2*len,theta); figure,imshow(wnr2)%非真實PSF len=30; theta=10; PSF=fspecial(motion,len,the

12、ta);blurred=imfilter(I,PSF,circular,conv);figure,imshow(blurred)wnr3=deconvwnr(blurred,fspecial(motion,len,2*theta); figure,imshow(wnr3) *使用維納濾波復原函數(shù)deconvwnr復原模糊噪聲圖像。PSF=fspecial(motion,len,theta);blurred=imfilter(I,PSF,circular,conv);noise=0.1*randn(size(I);BlurredNoisy=imadd(blurred,im2uint8(noise

13、);figure,imshow(BlurredNoisy)wnr4=deconvwnr(BlurredNoisy,PSF);figure,imshow(wnr4) *設置信噪比和相關函數(shù)的維納濾波復原(p179圖9.12)。NSR=sum(noise(:).2)/sum(im2double(I(:).2); %計算信噪比wnr5=deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NSR);figure,imshow(wnr5) %設置信噪比的復原結果NP=abs(fftn(noise).2; %噪聲能量譜密度NCORR=fftshift(real(ifftn(NP); %噪聲自相關函數(shù)IP

14、=abs(fftn(im2double(I).2; %圖像能量譜密度ICORR=fftshift(real(ifftn(IP); %圖像自相關函數(shù)wnr6=deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NCORR,ICORR);figure,imshow(wnr6) %設置自相關函數(shù)的復原結果 指導教師簽名 日期 年 月 日Huh 學院實驗報告班 級 電子51 姓 名 gughu 學 號 2595959 指導教師 楊 課 程 名 稱 Matlab應用圖像處理 成 績 實 驗 室 電子樓107 實 驗 項 目 圖像增強與復原 同組實驗者 實 驗 日 期 2015年12月11日 一、實驗目

15、的1.了解灰度變換增強和空域濾波增強的Matlab實現(xiàn)方法2.掌握直方圖灰度變換方法3.掌握噪聲模擬和圖像濾波函數(shù)的使用方法4.了解圖像復原的Matlab實現(xiàn)方法二、主要儀器設備及材料1.計算機2.MATLAB軟件3.實驗指導書三、實驗原理與步驟1. 灰度變換增強A) 線段上像素灰度分布讀入灰度圖像debye1.tif，采用交互式操作，用improfile繪制一條線段的灰度值。讀入RGB圖像flowers.tif，顯示所選線段上紅、綠、藍顏色分量的分布B) 直方圖變換直方圖顯示讀入圖像rice.tif，在一個窗口中顯示灰度級n=64，128和256的圖像直方直方圖灰度調節(jié)利用函數(shù)imadjus

16、t調解圖像灰度范圍，觀察變換后的圖像及其直方圖的變化。直方圖均衡化分別對圖像pout.tif和tire.tif進行直方圖均衡化處理，比較處理前后圖像及直方圖分布的變化。2. 空域濾波增強A) 噪聲模擬利用函數(shù)imnoise給圖像eight.tif分別添加高斯(gaussian)噪聲和椒鹽(salt & pepper)噪聲。B) 空域濾波 對上述噪聲圖像進行均值濾波和中值濾波，比較濾波效果。 總結均值濾波和中值濾波的特點及使用場合。均值濾波器是一種最常用的線性低通平滑濾波器?？梢种茍D像中的噪聲,但同時也使圖像變得模糊中值濾波器是一種最常用的非線性平滑濾波器?？上龍D像中孤立的噪聲點,又可產生較少

17、的模糊 *對圖像saturn.tif采用laplacian高通濾波器進行銳化濾波。3. 圖像復原A) 模糊與噪聲 對圖像flowers.tif分別采用運動PSF和均值濾波PSF進行模糊。 在上述模糊圖像上再添加噪聲B) 維納濾波復原 使用維納濾波復原函數(shù)deconvwnr復原無噪聲模糊圖像。%非真實PSF %非真實PSF *使用維納濾波復原函數(shù)deconvwnr復原模糊噪聲圖像。 *設置信噪比和相關函數(shù)的維納濾波復原。四、實驗數(shù)據(jù)1. 灰度變換增強A) 線段上像素灰度分布讀入灰度圖像debye1.tif，采用交互式操作，用improfile繪制一條線段的灰度值。讀入RGB圖像flowers.tif，顯示所選線段上紅、綠、藍顏色分量的分布B) 直方圖變換直方圖顯示直方圖灰度調節(jié)直方圖均衡化2. 空域濾波增強A)