實(shí)驗(yàn)四 圖像增強(qiáng)

1、 信息工程學(xué)院實(shí)驗(yàn)報(bào)告成 績(jī)：指導(dǎo)老師(簽名)：課程名稱：數(shù)字圖像處理 實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱：實(shí)驗(yàn)四 圖像增強(qiáng) 實(shí)驗(yàn)時(shí)間：2016.11.08 班級(jí)： 姓名： 學(xué)號(hào)： 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?.了解圖像增強(qiáng)的目的及意義，加深對(duì)圖像增強(qiáng)的感性認(rèn)識(shí)，鞏固所學(xué)理論知識(shí)。2. 掌握?qǐng)D像空域增強(qiáng)算法的基本原理。3. 掌握?qǐng)D像空域增強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用及MATLAB實(shí)現(xiàn)。4. 掌握頻域?yàn)V波的概念及方法。5. 熟練掌握頻域空間的各類濾波器。6.掌握怎樣利用傅立葉變換進(jìn)行頻域?yàn)V波。7. 掌握?qǐng)D像頻域增強(qiáng)增強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用及MATLAB實(shí)現(xiàn)。二、實(shí)驗(yàn)步驟及結(jié)果分析1. 基于冪次變換的圖像增強(qiáng) 程序代碼：第 15 頁(yè) 共 15 頁(yè)clear

2、all;close all;I1=double(imread('fig534b.tif');I1=I1/255;figure,subplot(2,4,1);imshow(I1,);hold onI2=double(imread('room.tif');I2=I2/255;subplot(2,4,5);imshow(I2,);hold onfor m=1:2 Index=0; for lemta=0.5 5 Index=Index+1; FmIndex=Im.lemta;subplot(2,4,(m-1)*4+Index+1),imshow(FmIndex,)en

3、dend執(zhí)行結(jié)果：圖1 冪次變換增強(qiáng)結(jié)果實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析：由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，當(dāng)r<1時(shí)，黑色區(qū)域被擴(kuò)展，變的清晰；當(dāng)r>1時(shí)，黑色區(qū)域被壓縮，變的幾乎不可見。2. 直方圖規(guī)定化處理程序代碼：clear allclc close all%0.讀圖像I=double(imread('lena.tiff');subplot(2,4,1);imshow(I,);title('原圖')N=32;Hist_image=hist(I(:),N);Hist_image=Hist_image/sum(Hist_image);Hist_image_cumulation=cum

4、sum(Hist_image);%累計(jì)直方圖subplot(245);stem(0:N-1,Hist_image);title('原直方圖');%1.設(shè)計(jì)目標(biāo)直方圖Index=0:N-1;%正態(tài)分布直方圖Hist1=exp(-(Index-N/2).2/N);Hist1=Hist1/sum(Hist1);Hist_cumulation1=cumsum(Hist1);subplot(242);stem(0:N-1,Hist1);title('規(guī)定化直方圖1');%倒三角形狀直方圖Hist2=abs(2*N-1-2*Index);Hist2=Hist2/sum(Hi

5、st2);Hist_cumulation2=cumsum(Hist2);subplot(246);stem(0:N-1,Hist2);title('規(guī)定化直方圖2');%2. 規(guī)定化處理Project1=zeros(N);Project2=zeros(N);Hist_result1=zeros(N);Hist_result2=zeros(N);for m=1:2 Image=I;%SML處理(SML,Single Mapping Law單映射規(guī)則 for k=1:NTemp=abs(Hist_image_cumulation(k)-Hist_cumulationm); Temp

6、1,Projectm(k)=min(Temp); end%2.2 變換后直方圖 for k=1:N Temp=find(Projectm=k); if isempty(Temp) Hist_resultm(k)=0; else Hist_resultm(k)=sum(Hist_image(Temp); end end subplot(2,4,(m-1)*4+3); stem(0:N-1,Hist_resultm); title('變換后的直方圖',num2str(m); %2.3結(jié)果圖Step=256/N;for K=1:N Index=find(I>=Step*(k-1

7、)&I<Step*k); Image(Index)=Projectm(k);endsubplot(2,4,(m-1)*4+4),imshow(Image,); title('變換后的結(jié)果圖',num2str(m);end執(zhí)行結(jié)果：圖2 直方圖規(guī)定化實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析：由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，采用直方圖規(guī)定化技術(shù)后，原圖的直方圖逼近規(guī)定化的直方圖，從而有相應(yīng)的變換后的結(jié)果圖1和變換后的結(jié)果圖2。3. 灰度圖像常用平常、銳化濾波程序代碼：clear all;close all;%0.原圖I=double(imread('lena.tiff');subplot(2,4

8、,1);imshow(I,);title('原圖');%1.均值低通濾波H=fspecial('average',5);F1=double(filter2(H,I);subplot(2,4,2);imshow(F1,);title('均值低通濾波');%2.gaussian 低通濾波H=fspecial('gaussian',7,3);F2=double(filter2(H,I);subplot(2,4,3);imshow(F2,);title('高斯低通濾波');%3.增強(qiáng)圖像=原圖-均值低通濾波F3=2*I-F

9、1;subplot(2,4,4);imshow(uint8(F3),);title('原圖-均值低通濾波');%4.增強(qiáng)圖像=原圖-高斯低通濾波F4=2*I-F2;subplot(2,4,5);imshow(uint8(F4),);title('原圖-高斯低通濾波');%5.'prewitt'邊緣算子增強(qiáng)H=fspecial('prewitt');F5=uint8(I+filter2(H,I);subplot(2,4,6);imshow(F5,);title('prewitt邊緣算子增強(qiáng)');%6.'sob

10、le'邊緣算子增強(qiáng)H=fspecial('sobel');F6=uint8(I+filter2(H,I);subplot(2,4,7);imshow(F6,);title('sobel邊緣算子增強(qiáng)');執(zhí)行結(jié)果：圖3 灰色圖像平滑、銳化實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析：由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，均值和高斯濾波都使原圖模糊，而采用原圖減去低通濾波圖像方法、prewitt算子、sobel算子都可以增強(qiáng)圖像邊緣。4. 頻率域?yàn)V波：對(duì)于給定圖像+噪聲，使用不同的頻域?yàn)V波器對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理。(1)用Butterworth低通濾波器實(shí)現(xiàn)圖像信號(hào)的濾波運(yùn)算。程序代碼：clear all;clos

11、e all;%(a)讀入并顯示圖像electric.tif；I=imread('electric.tif');subplot(2,3,1),imshow(I);title('原圖像');%(b)利用imnoise 命令在圖electric.tif 上加入高斯(gaussian) 噪聲；J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);subplot(2,3,2),imshow(J);title('加入高斯噪聲的圖像');%(c)用Butterworth低通濾波器實(shí)現(xiàn)圖像信號(hào)的濾波運(yùn)算,變換不同的截止頻率dI1=ffts

12、hift(fft2(J);m,n=size(I1);N=2;d1=30;d2=50;d3=70;d4=90;n1=floor(m/2);n2=floor(n/2);for i=1:m for j=1:n d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2); H1=1/(1+(d/d1)(2*N); H2=1/(1+(d/d2)(2*N); H3=1/(1+(d/d3)(2*N); H4=1/(1+(d/d4)(2*N); I3(i,j)=H1*I1(i,j); I5(i,j)=H2*I1(i,j); I7(i,j)=H3*I1(i,j); I9(i,j)=H4*I1(i,j); endendI3=i

13、fftshift(I3);I4=real(ifft2(I3);I5=ifftshift(I5);I6=real(ifft2(I5);I7=ifftshift(I7);I8=real(ifft2(I7);I9=ifftshift(I9);I10=real(ifft2(I9);subplot(2,3,3),imshow(I4,),title('Butterworth低通濾波器d1=30');subplot(2,3,4),imshow(I6,),title('Butterworth低通濾波器d2=50');subplot(2,3,5),imshow(I8,),titl

14、e('Butterworth低通濾波器d3=70');subplot(2,3,6),imshow(I10,),title('Butterworth低通濾波器d4=90');執(zhí)行結(jié)果：圖4 Butterworth低通濾波器濾波結(jié)果實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析：由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，采用Butterworth低通濾波器對(duì)加噪聲的圖像進(jìn)行濾波運(yùn)算，濾波器的截止頻率d越小，濾波后的圖像越模糊。(2)用理想低通濾波器實(shí)現(xiàn)圖像信號(hào)的濾波運(yùn)算程序代碼：clear all;close all;I=imread('electric.tif');subplot(2,3,1),imshow

15、(I);title('原圖像');F=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);subplot(2,3,2),imshow(F);title('加入高斯噪聲的圖像');%傅里葉變換并把頻譜中心移到中點(diǎn)F1=fft2(F);I1=fftshift(F1);%構(gòu)建理想低通濾波器m,n=size(I1);d1=30;d2=50;d3=70;d4=90;n1=floor(n/2);n2=floor(m/2);for u=1:m for v=1:n if sqrt(u-n1)2+(v-n2)2)<=d1 H1(u,v)=1; else

16、 H1(u,v)=0; end end endfor u=1:m for v=1:n if sqrt(u-n1)2+(v-n2)2)<=d2 H2(u,v)=1; else H2(u,v)=0; end end endfor u=1:m for v=1:n if sqrt(u-n1)2+(v-n2)2)<=d3 H3(u,v)=1; else H3(u,v)=0; end end endfor u=1:m for v=1:n if sqrt(u-n1)2+(v-n2)2)<=d4 H4(u,v)=1; else H4(u,v)=0; end end endJ1=I1.*H1;

17、J2=I1.*H2;J3=I1.*H3;J4=I1.*H4;K1=ifft2(ifftshift(J1);K2=ifft2(ifftshift(J2);K3=ifft2(ifftshift(J3);K4=ifft2(ifftshift(J4);C1=real(K1);C2=real(K2); C3=real(K3);C4=real(K4);subplot(2,3,3);imshow(C1,);title('濾波結(jié)果圖像,d1=30');subplot(2,3,4);imshow(C2,);title('濾波結(jié)果圖像,d2=50');subplot(2,3,5);

18、imshow(C3,);title('濾波結(jié)果圖像,d3=70');subplot(2,3,6);imshow(C4,);title('濾波結(jié)果圖像,d4=90');執(zhí)行結(jié)果：圖5 理想低通濾波器濾波結(jié)果實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析：由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，采用理想低通濾波器對(duì)加噪聲的圖像進(jìn)行濾波運(yùn)算，濾波器的濾波半徑d越小，濾波后的圖像越模糊，且出現(xiàn)明顯的振鈴現(xiàn)象，相比于巴特沃斯低通濾波器，理想低通濾波器的濾波效果會(huì)比較差。(3) 采用巴特沃斯高通濾波器對(duì)room.tif圖像進(jìn)行銳化濾波，并顯示濾波結(jié)果圖像。程序代碼：clear all;close all;%(d)讀入并顯示原始圖像

19、room.tif;I=imread('room.tif');subplot(1,3,1),imshow(I);title('原圖像room');%(e)采用巴特沃斯高通濾波器對(duì)room.tif圖像進(jìn)行銳化濾波,變換不同的濾波半徑I1=fftshift(fft2(I);m,n=size(I1);N=2;d1=10;d2=50;n1=floor(m/2);n2=floor(n/2);for i=1:m for j=1:n d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2); H1=1/(1+(d1/d)(2*N); H2=1/(1+(d2/d)(2*N); I3(i,j)

20、=H1*I1(i,j); I5(i,j)=H2*I1(i,j); endendI3=ifftshift(I3);I4=real(ifft2(I3);I5=ifftshift(I5);I6=real(ifft2(I5);subplot(1,3,2),imshow(I4,),title('Butterworth高通濾波器d1=30');subplot(1,3,3),imshow(I6,),title('Butterworth高通濾波器d2=50');執(zhí)行結(jié)果：圖6 巴特沃斯高通濾波器銳化濾波結(jié)果實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析：由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，采用Butterworth高通濾波器對(duì)圖像

21、進(jìn)行濾波運(yùn)算，濾波后圖像的邊緣和細(xì)節(jié)變的更加突出，是一種對(duì)圖像的銳化處理。三、實(shí)驗(yàn)中遇到問(wèn)題及解決方法實(shí)驗(yàn)中遇到的問(wèn)題有：初期對(duì)圖像在頻域空間的濾波不太了解，不懂得如何利用傅立葉變換進(jìn)行頻域?yàn)V波；解決的方法：通過(guò)參考課本中例題及參考程序，逐步分析，加深理解。四、實(shí)驗(yàn)心得體會(huì)通過(guò)此次試驗(yàn)，初步掌握?qǐng)D像空域增強(qiáng)算法的基本原理并能在實(shí)際應(yīng)用及MATLAB中實(shí)現(xiàn)；通過(guò)熟悉各類濾波器對(duì)圖像處理的應(yīng)用；加深對(duì)圖像增強(qiáng)的感性認(rèn)識(shí)，鞏固所學(xué)理論知識(shí)。五、源程序清單%1.基于冪次變換的圖像增強(qiáng)clear all;close all;I1=double(imread('fig534b.tif');

22、I1=I1/255;figure,subplot(2,4,1);imshow(I1,);hold onI2=double(imread('room.tif');I2=I2/255;subplot(2,4,5);imshow(I2,);hold onfor m=1:2 Index=0; for lemta=0.5 5 Index=Index+1; FmIndex=Im.lemta;subplot(2,4,(m-1)*4+Index+1),imshow(FmIndex,)endend%2. 直方圖規(guī)定化處理clear allclc close all%0.讀圖像I=double(i

23、mread('lena.tiff');subplot(2,4,1);imshow(I,);title('原圖')N=32;Hist_image=hist(I(:),N);Hist_image=Hist_image/sum(Hist_image);Hist_image_cumulation=cumsum(Hist_image);%累計(jì)直方圖subplot(245);stem(0:N-1,Hist_image);title('原直方圖');%1.設(shè)計(jì)目標(biāo)直方圖Index=0:N-1;%正態(tài)分布直方圖Hist1=exp(-(Index-N/2).2/N

24、);Hist1=Hist1/sum(Hist1);Hist_cumulation1=cumsum(Hist1);subplot(242);stem(0:N-1,Hist1);title('規(guī)定化直方圖1');%倒三角形狀直方圖Hist2=abs(2*N-1-2*Index);Hist2=Hist2/sum(Hist2);Hist_cumulation2=cumsum(Hist2);subplot(246);stem(0:N-1,Hist2);title('規(guī)定化直方圖2');%2. 規(guī)定化處理Project1=zeros(N);Project2=zeros(N)

25、;Hist_result1=zeros(N);Hist_result2=zeros(N);for m=1:2 Image=I;%SML處理(SML,Single Mapping Law單映射規(guī)則 for k=1:N Temp=abs(Hist_image_cumulation(k)-Hist_cumulationm); Temp1,Projectm(k)=min(Temp); end%2.2 變換后直方圖 for k=1:N Temp=find(Projectm=k); if isempty(Temp) Hist_resultm(k)=0; else Hist_resultm(k)=sum(H

26、ist_image(Temp); end end subplot(2,4,(m-1)*4+3); stem(0:N-1,Hist_resultm); title('變換后的直方圖',num2str(m); %2.3結(jié)果圖Step=256/N;for K=1:N Index=find(I>=Step*(k-1)&I<Step*k); Image(Index)=Projectm(k);endsubplot(2,4,(m-1)*4+4),imshow(Image,); title('變換后的結(jié)果圖',num2str(m);end%3. 灰度圖像常用

27、平常、銳化濾波clear all;close all;%0.原圖I=double(imread('lena.tiff');subplot(2,4,1);imshow(I,);title('原圖');%1.均值低通濾波H=fspecial('average',5);F1=double(filter2(H,I);subplot(2,4,2);imshow(F1,);title('均值低通濾波');%2.gaussian 低通濾波H=fspecial('gaussian',7,3);F2=double(filter2(H

28、,I);subplot(2,4,3);imshow(F2,);title('高斯低通濾波');%3.增強(qiáng)圖像=原圖-均值低通濾波F3=2*I-F1;subplot(2,4,4);imshow(uint8(F3),);title('原圖-均值低通濾波');%4.增強(qiáng)圖像=原圖-高斯低通濾波F4=2*I-F2;subplot(2,4,5);imshow(uint8(F4),);title('原圖-高斯低通濾波');%5.'prewitt'邊緣算子增強(qiáng)H=fspecial('prewitt');F5=uint8(I+fi

29、lter2(H,I);subplot(2,4,6);imshow(F5,);title('prewitt邊緣算子增強(qiáng)');%6.'soble'邊緣算子增強(qiáng)H=fspecial('sobel');F6=uint8(I+filter2(H,I);subplot(2,4,7);imshow(F6,);title('sobel邊緣算子增強(qiáng)'); %4（1）Butterworth低通濾波器實(shí)現(xiàn)圖像信號(hào)的濾波運(yùn)算clear all;close all;%(a) 讀入并顯示圖像electric.tif；I=imread('electri

30、c.tif');subplot(2,3,1),imshow(I);title('原圖像');%(b) 利用imnoise 命令在圖像electric.tif 上加入高斯(gaussian) 噪聲；J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);subplot(2,3,2),imshow(J);title('加入高斯噪聲的圖像');%(c) 用Butterworth低通濾波器實(shí)現(xiàn)圖像信號(hào)的濾波運(yùn)算,變換不同的截止頻率d:d1=30;d2=50;d3=70;d4=90I1=fftshift(fft2(J);m,n=size(I1

31、);N=2;d1=30;d2=50;d3=70;d4=90;n1=floor(m/2);n2=floor(n/2);for i=1:m for j=1:n d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2); H1=1/(1+(d/d1)(2*N); H2=1/(1+(d/d2)(2*N); H3=1/(1+(d/d3)(2*N); H4=1/(1+(d/d4)(2*N); I3(i,j)=H1*I1(i,j); I5(i,j)=H2*I1(i,j); I7(i,j)=H3*I1(i,j); I9(i,j)=H4*I1(i,j); endendI3=ifftshift(I3);I4=real(iff

32、t2(I3);I5=ifftshift(I5);I6=real(ifft2(I5);I7=ifftshift(I7);I8=real(ifft2(I7);I9=ifftshift(I9);I10=real(ifft2(I9);subplot(2,3,3),imshow(I4,),title('Butterworth低通濾波器d1=30');subplot(2,3,4),imshow(I6,),title('Butterworth低通濾波器d2=50');subplot(2,3,5),imshow(I8,),title('Butterworth低通濾波器d

33、3=70');subplot(2,3,6),imshow(I10,),title('Butterworth低通濾波器d4=90'); % 4.（2）用理想低通濾波器實(shí)現(xiàn)圖像信號(hào)的濾波運(yùn)算clear all;close all;I=imread('electric.tif');subplot(2,3,1),imshow(I);title('原圖像');F=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);subplot(2,3,2),imshow(F);title('加入高斯噪聲的圖像');%傅里葉變

34、換并把頻譜中心移到中點(diǎn)F1=fft2(F);I1=fftshift(F1);%構(gòu)建理想低通濾波器m,n=size(I1);d1=30;d2=50;d3=70;d4=90;n1=floor(n/2);n2=floor(m/2);for u=1:m for v=1:n if sqrt(u-n1)2+(v-n2)2)<=d1 H1(u,v)=1; else H1(u,v)=0; end end endfor u=1:m for v=1:n if sqrt(u-n1)2+(v-n2)2)<=d2 H2(u,v)=1; else H2(u,v)=0; end end endfor u=1:m

35、 for v=1:n if sqrt(u-n1)2+(v-n2)2)<=d3 H3(u,v)=1; else H3(u,v)=0; end end endfor u=1:m for v=1:n if sqrt(u-n1)2+(v-n2)2)<=d4 H4(u,v)=1; else H4(u,v)=0; end end endJ1=I1.*H1;J2=I1.*H2;J3=I1.*H3;J4=I1.*H4;K1=ifft2(ifftshift(J1);K2=ifft2(ifftshift(J2);K3=ifft2(ifftshift(J3);K4=ifft2(ifftshift(J4)

36、;C1=real(K1);C2=real(K2); C3=real(K3);C4=real(K4);subplot(2,3,3);imshow(C1,);title('濾波結(jié)果圖像,d1=30');subplot(2,3,4);imshow(C2,);title('濾波結(jié)果圖像,d2=50');subplot(2,3,5);imshow(C3,);title('濾波結(jié)果圖像,d3=70');subplot(2,3,6);imshow(C4,);title('濾波結(jié)果圖像,d4=90');%4（*）用理想低通濾波器和Butterworth低通濾波器對(duì)加噪圖像進(jìn)行濾波對(duì)比clear all;close all;I=imread('electric.tif');subplot(2,2,1),imshow(I);title(