實驗二基本灰度變換及直方圖處理

1、實驗二 基本灰度變換及直方圖處理一、實驗?zāi)康?、掌握讀寫圖像的基本操作2、掌握MATLAB語言中圖像數(shù)據(jù)與信息讀寫的方法3、理解圖像灰度變換處理在圖像增強的作用4、掌握灰度直方圖的方法，了解灰度直方圖的灰度變換及均衡化的方法二、實驗內(nèi)容與要求復(fù)制若干圖形文件至MATLAB目錄下WORK文件夾中1、熟悉MATLAB語言中對圖像數(shù)據(jù)讀取，顯示等基本函數(shù)特別需要熟悉以下命令：熟悉imread()函數(shù)、imwrite()函數(shù)、size()函數(shù)、subpolot()函數(shù)、figure()函數(shù)。1）將MATLAB目錄下work文件夾中的圖像文件讀出，用到imread、imfinfo等文件，觀察一下圖像數(shù)據(jù)

2、，了解一下數(shù)字圖像在MATLAB中的處理就是處理一個矩陣。將這個圖像顯示出來（用imshow）.嘗試修改map顏色矩陣的值，再將圖像顯示出來，觀察圖像顏色的變化。2）將MATLAB目錄下work文件夾中的圖像讀出，用rgb2gray()將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像，記為變量B2、圖像灰度變換處理在圖像增強的作用讀入不同情況的圖像，請自己編輯和調(diào)用MATLAB函數(shù)用常用灰度變換函數(shù)對輸入圖像進(jìn)行灰度變換，比較新穎的處理效果3、繪制圖像直方圖的方法，對圖像進(jìn)行均衡化處理請自己編程和調(diào)用MATLAB函數(shù)完成如下實驗1）顯示B的圖像及直方圖，可以發(fā)現(xiàn)其灰度值集中在一段區(qū)域，用imadjust函數(shù)將它的灰度值調(diào)整

3、到【0，1】之間，并觀察調(diào)整后的圖像與原圖像的差別，調(diào)整后的灰度直方圖與原灰度直方圖的區(qū)別。2）對B進(jìn)行直方圖均衡化處理，試比較與原圖的異同3）對B進(jìn)行如圖所示的分段線性變換處理，試比較與直方圖均衡化處理的異同。圖一 分段線性變換函數(shù)三、實驗原理與算法分析1、灰度變換 灰度變換是圖像增強的一種重要的手段，她常用于改變圖像的灰度范圍及分布，是圖像數(shù)字化及圖像顯示的重要手段1) 圖像反轉(zhuǎn)(1)灰度級范圍0，L-1的圖像反轉(zhuǎn)可由下式獲得 s=L-1-r(2)特點：“實現(xiàn)反白”。(3)應(yīng)用范圍：特別適用于嵌入于圖像暗色區(qū)域的白色或灰色細(xì)節(jié)。2）(1)公式表示 c為常數(shù) (2)特點 “ 擴展低輸入，壓縮

4、高輸入”。 (3)應(yīng)用范圍當(dāng)原圖動態(tài)范圍太大，超出顯示設(shè)備的范圍時，如直接顯示原圖則一部分細(xì)節(jié)可能丟失。此時可采用對數(shù)變換。如傅里葉頻譜的顯示。3）冪次變換 (1)公式表示(2)特點： 非常靈活。(3)應(yīng)用范圍:比較廣泛，可代替對數(shù)變換和反對數(shù)變換。4）對比度拉伸：在實際應(yīng)用中為了突出圖像中感興趣的研究對象，常常要求局部擴展拉伸某一范圍的灰度值，或?qū)Σ煌秶幕叶戎颠M(jìn)行不同的拉伸處理，即分段線性拉伸。其對應(yīng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：2、直方圖均衡化直方圖均衡是直方圖修正技術(shù)中的一種常用的方法?；叶戎狈綀D的橫坐標(biāo)是灰度級，縱坐標(biāo)是該灰度級出現(xiàn)的頻度，它是圖像最基本的統(tǒng)計特征，依據(jù)定義，在離散形式下，用rk

5、代表離散灰度級，用用 pr( rk) 代替 pr( r) ，用頻數(shù)近似代替概率值，即式中：nk為圖像中出現(xiàn)rk級灰度的像素數(shù)，n是圖像像素總數(shù) ，rk代表離散灰度級pr(rk)代表概率密度函數(shù),表示原始圖像的灰度分布，直方圖均衡化處理是以累積分布函數(shù)變換法為基礎(chǔ)的直方圖修正法，假定變換函數(shù)為：當(dāng)灰度級是離散值的時候，可用頻數(shù)近似代替概率值，即式中：l是灰度級的總數(shù)目，nk為圖像中出現(xiàn)第rk級灰度的次數(shù)，n是圖像像素總數(shù)目 ,pr(rk)是取第K級灰度值的概率.所以積分可以表示為下列累積分布函數(shù)（CDF）:四、實驗步驟1、熟悉MALAB語言中對圖像數(shù)據(jù)的讀取，顯示等基本操作1）文件讀取與信息顯示2)灰度圖像轉(zhuǎn)化3)調(diào)整灰度對比度2、繪制圖像直方圖的方法1)圖像直方圖（先把一副圖像的直方