昆明理工大學(xué)數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)一

1、昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院學(xué)生實(shí)驗(yàn)報(bào)告（ 20122013學(xué)年 第 二 學(xué)期 ）課程名稱：數(shù)字圖像處理 開(kāi)課實(shí)驗(yàn)室：444 2015年 4月 17 日年級(jí)、專業(yè)、班學(xué)號(hào)姓名成績(jī)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱灰度變換和空間濾波指導(dǎo)教師王劍教師評(píng)語(yǔ) 教師簽名： 年 月 日一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康募皟?nèi)容內(nèi)容： 灰度變換和空間濾波1.灰度變換 利用imadjust函數(shù)（可結(jié)合stretchlim函數(shù)）對(duì)圖像對(duì)比度拉伸 2.直方圖繪制、均衡和匹配 利用imhist，histeq函數(shù)完成圖2.8及圖2.11的功能3.空間濾波 線性空間濾波： 利用濾波函數(shù)imfilter函數(shù)完成圖2.16中b,c,d,e的圖像平滑效果 利用fsp

2、ecial函數(shù)生成average,disk，gaussian濾波器完成圖像的平滑效果利用fspecial函數(shù)生成prewitt, sobel,laplacian濾波器完成圖像的銳化效果 非線性空間濾波 利用中值濾波函數(shù)medfilt2去除椒鹽噪聲二、實(shí)驗(yàn)原理、函數(shù)imadjust是一個(gè)基本的圖像處理工具箱函數(shù)，用于對(duì)灰度級(jí)圖像進(jìn)行灰度變換。g=imadjust(f,low_in high_in,low_out high_out,gamma)，該函數(shù)將圖像f中的灰度值映射為圖像g中的新值，即將low_in至high_in之間的值映射到low_out至high_out之間的值。、函數(shù)imhist是

3、處理圖像直方圖的核心函數(shù)h=imhist(f,b)，其中f為輸入圖像，h為其直方圖，b是用來(lái)形成直方圖的“容器”的數(shù)目。、函數(shù)histeq是實(shí)現(xiàn)直方圖匹配的函數(shù)g=histeq(f,hspec)，其中f為輸入圖像，hspec為規(guī)定的直方圖，g為輸出圖像，輸出圖像的直方圖近似于指定的直方圖hspec。、函數(shù)imfilter用來(lái)實(shí)現(xiàn)線性空間濾波g=imfilter(f,w,filtering_mode,boundary_options,size_options)，其中f為輸入圖像，w為濾波模板，g為濾波后的結(jié)果。用于平滑的濾波器有：average,disk,gaussian用于銳化的濾波器有：la

4、placian,prewit,sobel三、實(shí)驗(yàn)源代碼及結(jié)果1、灰度變換、直方圖繪制、均衡和匹配f=imread('anna.jpg')%讀取anna.jpg圖片subplot(2,4,1)imshow(f),title('原圖')%顯示原圖f1=imadjust(f,0.2 0.5, 0 1)%將圖片的灰度級(jí)別在0.2至0.5之間的部分拉伸至0到1之間subplot(2,4,2)imshow(f1),title('灰度拉伸之后')%顯示灰度拉伸之后的圖片subplot(2,4,3)imhist(f),title('原圖直方圖')

5、f2=histeq(f,128)%進(jìn)行直方圖均衡化，灰度級(jí)數(shù)設(shè)為128subplot(2,4,4)imhist(f2),title('均衡化')%顯示均衡化之后的直方圖g=imread('bag.png')%讀取bag.png圖像h=imhist(g)%生成bag.png圖像的直方圖賦值給向量hsubplot(2,4,5)imhist(g),title('規(guī)定的直方圖')f3=histeq(f,h)%進(jìn)行直方圖匹配subplot(2,4,6)imshow(f3),title('直方圖匹配')運(yùn)行結(jié)果2、線性空間濾波a=imread

6、('block.png')%讀取block.png圖像figure,subplot(2,3,1)imshow(a),title('原圖')w=1/(31*31)*ones(31)%生成31*31的全為1的矩陣，命名為wa1=imfilter(a,w)%利用imfilter函數(shù)進(jìn)行濾波subplot(2,3,2)imshow(a1)a2=imfilter(a,w,'replicate')%圖像的大小通過(guò)復(fù)制圖像邊界外的值來(lái)擴(kuò)展subplot(2,3,3)imshow(a2)a3=imfilter(a,w,'symmetric')%圖

7、像的大小通過(guò)邊界鏡像反射來(lái)擴(kuò)展subplot(2,3,4)imshow(a3)a4=imfilter(a,w,'circular')%圖像的大小通過(guò)將圖像處理為二維周期函數(shù)的一個(gè)周期來(lái)擴(kuò)展subplot(2,3,5)imshow(a4)aa=im2uint8(a)a5=imfilter(aa,w,'replicate')subplot(2,3,6)imshow(a5)b=imread('anna.jpg')figure,subplot(2,2,1)imshow(b),title('原圖')w1=fspecial('aver

8、age',4)%生成average平滑濾波器b1=imfilter(b,w1)%進(jìn)行濾波subplot(2,2,2)imshow(b1),title('average')w2=fspecial('disk',5)%生成disk平滑濾波器b2=imfilter(b,w2)subplot(2,2,3)imshow(b2),title('disk')w3=fspecial('gaussian',3 3,0.5)%生成gaussian平滑濾波器b3=imfilter(b,w3)subplot(2,2,4)imshow(b3),ti

9、tle('gaussian')c=imread('anna.jpg')figure,subplot(2,2,1)imshow(c),title('原圖')w4=fspecial('prewitt')%生成prewitt銳化濾波器c1=imfilter(c,w4)subplot(2,2,2)imshow(c1),title('prewitt')w5=fspecial('sobel')%生成sobel銳化濾波器c2=imfilter(c,w5)subplot(2,2,3)imshow(c2),title

10、('sobel')w6=fspecial('laplacian')%生成laplacian銳化濾波器c3=imfilter(c,w6)subplot(2,2,4)imshow(c3),title('laplacian')運(yùn)行結(jié)果3、非線性空間濾波d=imread('anna.jpg')%讀取anna.jpg圖像，賦值給dd1=imnoise(d,'salt & pepper',0.3)%用imnoise函數(shù)對(duì)d生成椒鹽噪聲figure,subplot(1,2,1)imshow(d1),title('被椒鹽噪聲污染的圖像')d2=medfilt2(d1)&用中值濾波器進(jìn)行濾波subplot(1,2,2)imshow(d2),title('去除椒鹽噪聲的圖像')運(yùn)行結(jié)果四、實(shí)驗(yàn)總結(jié)（心得體會(huì)）通過(guò)這次實(shí)驗(yàn)，首先我熟悉了Matlab的基本操作，掌握了圖像處理的基本操作，比如如何讀一張圖片進(jìn)來(lái)、如何顯示一張圖片等等。這些都是最基本的操作。其次我知道了灰度變換的函數(shù)imadjust的使用，它是將選定的灰度級(jí)別范圍變換為規(guī)定的范圍，可以自由變換圖