數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告

光信13-2班2013210191韓照夏數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告光信13-2班2013210191韓照夏數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí)驗(yàn)一數(shù)字圖像空間域平滑一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康恼莆請(qǐng)D像空間域平滑的原理和程序設(shè)計(jì)；觀察對(duì)圖像進(jìn)行平滑增強(qiáng)的效果。二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備計(jì)算機(jī)，Matlab程序平臺(tái)。三、實(shí)驗(yàn)原理圖像平滑處理的目的是改善圖像質(zhì)量和抽出對(duì)象特征。任何一幅未經(jīng)處理的原始圖像，都存在著一定程度的噪聲干擾。噪聲惡化了圖像質(zhì)量，使圖像模糊，甚至淹沒特征，給分析帶來困難。消除圖像噪聲的工作稱為圖像平滑或?yàn)V波。針對(duì)不同噪聲源（如光柵掃描、底片顆粒、機(jī)械元件、信道傳輸?shù)龋┮鸬牟煌N類噪聲（如加性噪聲、乘性噪聲、量化噪聲等），平滑方法也不同。平滑可以在空間域進(jìn)行，也可以在頻率域進(jìn)行。局部平均法局部平滑法是一種直接在空間域上進(jìn)行平滑處理的技術(shù)。假設(shè)圖像由許多灰度恒定的小塊組成，相鄰象素間存在很高的空間相關(guān)性，而噪聲則是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的。因此，可用鄰域內(nèi)各象素的灰度平均值代替該象素原來的灰度值，實(shí)現(xiàn)圖像的平滑。對(duì)圖像采用3×3的鄰域平均法，其作用相當(dāng)于用以下模板與圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算。超限象素平滑法對(duì)鄰域平均法稍加改進(jìn)，可導(dǎo)出超限象素平滑法。其原理是將f(x,y)和鄰域平均g(x,y)差的絕對(duì)值與選定的閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果決定點(diǎn)（x,y）的最后灰度g′(x,y)。其表達(dá)式為二維中值濾波中值濾波就是用一個(gè)奇數(shù)點(diǎn)的移動(dòng)窗口，將窗口中心點(diǎn)的值用窗口內(nèi)各點(diǎn)的中值代替。二維中值濾波可由下式表示常用的窗口有：實(shí)驗(yàn)步驟1.實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：打開計(jì)算機(jī)，進(jìn)入Matlab程序界面。輸入圖像空間域平滑處理程序，程序如下：程序1.1圖像平滑處理clear;clc;I=imread('lena.jpg');subplot(3,2,1);imshow(I);title('原圖像');I1=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);subplot(3,2,2);imshow(I1);title('對(duì)I加椒鹽噪聲的圖像');h2=fspecial('average',[33]);I2=imfilter(I1,h2,'replicate');subplot(3,2,3);imshow(I2);title('3×3鄰域平滑');h3=fspecial('average',[55]);I3=imfilter(I1,h3,'replicate');subplot(3,2,4);imshow(I3);title('5×5鄰域平滑');I4=I1;I4((abs(I1-I2))>64)=I2((abs(I1-I2))>64);subplot(3,2,5);imshow(I4);title('3×3超限象素平滑(T=64)');I5=I1;I5((abs(I1-I3))>48)=I3((abs(I1-I3))>48);subplot(3,2,6);imshow(I5);title('5×5超限象素平滑(T=48)');程序1.2圖像平均平滑與中值濾波clear;clc;I=imread('lena.jpg');subplot(3,3,1);imshow(I);title('原圖像');I1=imnoise(I,'gaussian',0.02);subplot(3,3,2);imshow(I1);title('高斯噪聲');I2=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);subplot(3,3,3);imshow(I1);title('椒鹽噪聲');h1=fspecial('average',[33]);I3=imfilter(I1,h1,'replicate');subplot(3,3,4);imshow(I3);title('對(duì)I13×3鄰域平滑');h2=fspecial('average',[33]);I4=imfilter(I2,h2,'replicate');subplot(3,3,5);imshow(I4);title('對(duì)I23×3鄰域平滑');I5=medfilt2(I1,[55]);subplot(3,3,6);imshow(I5);title('對(duì)I15×5中值濾波');I6=medfilt2(I2,[55]);subplot(3,3,7);imshow(I6);title('對(duì)I25×5中值濾波');3.運(yùn)行圖像處理程序，并保存處理結(jié)果圖像。五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)驗(yàn)三數(shù)字圖像直方圖增強(qiáng)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康恼莆請(qǐng)D像直方圖增強(qiáng)的原理和程序設(shè)計(jì)；觀察對(duì)圖像進(jìn)行直方圖均衡化、規(guī)定化增強(qiáng)的效果。二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備計(jì)算機(jī)，Matlab程序平臺(tái)。三、實(shí)驗(yàn)原理利用直方圖統(tǒng)計(jì)的結(jié)果，使圖像的直方圖均衡的方法稱為直方圖均衡化，直方圖均衡化可以達(dá)到增強(qiáng)圖像顯示效果的作用。通過直方圖統(tǒng)計(jì)，可以觀察出，圖像中各種亮度所占的比例大部分布不均勻，設(shè)法增加在直方圖統(tǒng)計(jì)中所占比例高的象素和其他比例少的象素之間亮度差，可以提高圖像的顯示效果。這種方法主要是針對(duì)人眼對(duì)灰度差別越大的圖像越容易分辨的特點(diǎn)而進(jìn)行的增強(qiáng)。在某些情況下，并不一定需要具有均勻直方圖的圖像，而需要具有特定直方圖的圖像，以便能夠增強(qiáng)圖像中某些灰度級(jí)。直方圖規(guī)定化是使原圖像灰度直方圖變成規(guī)定形狀的直方圖而對(duì)圖像作修正的增強(qiáng)方法?？梢?，直方圖規(guī)定化是對(duì)直方圖均衡化處理的一種有效的擴(kuò)展，直方圖均衡化處理是直方圖規(guī)定化的一個(gè)特例。四、實(shí)驗(yàn)步驟1.實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：打開計(jì)算機(jī)，進(jìn)入Matlab程序界面。2.輸入圖像直方圖增強(qiáng)處理程序，程序如下：程序3.1clear;clc;I=imread('aerial.tif');subplot(2,2,1);imshow(I);title('原圖像');subplot(2,2,2);bar(imhist(I));title('原圖像直方圖');I_equ=histeq(I);subplot(2,2,3);imshow(I_equ);title('均衡化后圖像');subplot(2,2,4);bar(imhist(I_equ));title('均衡化后圖像直方圖');程序3.2clear;clc;I1=imread('aerial.tif');subplot(3,2,1);imshow(I1);title('A');subplot(3,2,2);bar(imhist(I1));title('a');I2=imread('lena.jpg');subplot(3,2,3);imshow(I2);title('B');subplot(3,2,4);bar(imhist(I2));title('b');[cou