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1、精选优质文档-倾情为你奉上实验报告实验课程:光电图像处理姓 名：学 号： 实验地点：指导老师：实验时间：一 实验名称：空间图象增强（一）二 实验目的1 熟悉和掌握利用matlab工具进行数字图像的读、写、显示、像素处理等数字图像处理的基本步骤和流程。2 熟练掌握各种空间域图像增强的基本原理及方法。3 熟悉通过灰度变换方式进行图像增强的基本原理、方法和实现。4 熟悉直方图均衡化的基本原理、方法和实现。三 实验原理（一）数字图像的灰度变换1、线性灰度变换 令原图像灰度范围由a,b线性变换后图像灰度范围c,d，以便于提升原图像的对比度。线性灰度变换公式如下： （1）其中，f(x,y)为原始图像，灰度
2、范围为a,b，g(x,y)为增强后的数字图像，灰度范围为c,d。注：实验中a,b可由实际图像来确定，c,d可视具体情况人为给定。2、非线性灰度变换（对数变换或幂律变换选作其一）非线性拉伸不是对图像的灰度值进行扩展，而是有选择地对某一灰度范围进行扩展，其他范围的灰度值则可能被压缩。常用的非线性变换：对数变换和指数变换。即对数变换公式为： 幂律（伽马）变换为： （二）直方图处理对图像2种定义下的直方图统计统计，并分别画出两种定义下的直方图。直方图均衡化主要用于增强动态范围偏小的图像的反差。该方法的基本思想是把原始的直方图变换为均匀分布的形状，这样就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对
3、比度的效果。四 实验步骤（一）数字图像的灰度变换1、线性灰度变换1）读取一幅对比度低的灰度图像并显示。 2）以m文件形式编写matlab代码，实现数字图像的灰度范围由a,b到c,d的线性拉伸，以便于提升原图像的对比度。线性灰度变换公式如下： （1）其中，f(x,y)为原始图像，灰度范围为a,b，g(x,y)为增强后的数字图像，灰度范围为c,d。注：实验中a,b可由实际图像来确定，c,d可视具体情况人为给定。3）显示经过线性灰度变换后的图像，并对变换结果进行必要的分析，画出灰度变换曲线图。4）以另一个文件名形式保存灰度变换后的图像。2、非线性灰度变换（对数变换或幂律变换选作其一）1）读取一幅灰度
4、图像并显示。2）分别对其进行对数变换或幂律（伽马）变换。即对数变换公式为： （2）幂律（伽马）变换为： （3）3）显示变换后的图像，并利用matlab工具画出对数或幂律变换曲线。4）以另一个文件名形式保存变换后的图像。（二）直方图处理1）读取一幅灰度图像并显示原始图像。2）编写m文件实现对输入图像2种定义下的直方图统计统计（即各个灰度级出现的次数及概率分布），并分别画出两种定义下的直方图。3）对输入灰度图像进行直方图均衡化处理，分别显示均衡处理前后的图像和对应的直方图。五 实验结果及分析（一）数字图像的灰度变换1、线性灰度变换实验结果：2、非线性灰度变换（对数变换或幂律变换选作其一）（二） 直
5、方图处理结果分析：实验结果与预期一致六.程序源代码（一）数字图像的灰度变换1、线性灰度变换程序源代码：I1=imread(T1.jpg);I1=rgb2gray(I1);subplot(221);imshow(I1);a=min(min(I1);b=max(max(I1);B=(250-10)/double(b-a)*(I1-a)+10;subplot(222);imshow(B);subplot(223);imhist(I1);subplot(224);imhist(B);2、非线性灰度变换（对数变换或幂律变换选作其一）subplot(231)I=imread(T2.jpg);I=rgb2g
6、ray(I);imshow(I);a=min(min(I);b=max(max(I);c=2,r=0.8G=uint8(12*log(1+double(I);subplot(232)imshow(G);subplot(233)z=0:1:1000;plot(z,12*log(double(z);subplot(234)imhist(I);subplot(235)imhist(G);（二）直方图处理I=imread(pout.tif);height,width=size(I);subplot(231);imshow(I),title(root image)subplot(232)imhist(I
7、);title(原始直方图);L=256;K=zeros(1,L);for i=1:height for j=1:width K(I(i,j)+1)=K(I(i,j)+1)+1 endendsubplot(233)bar(K);pk=K;for i=1:L pk(i)=K(i)/double(height*width)endsubplot(234)bar(pk)ps=pkps(1)=pk(1)for i=2:L ps(i)=ps(i-1)+pk(i)endps=floor(255.*ps+0.5);leq=I;for i=1:height for j=1:width leq(i,j)=ps(I
8、(i,j)+1); endendsubplot(235)imshow(leq),title(均衡化后的图像);subplot(236)imhist(leq);八.思考题1. 为了扩展一幅图像的灰度，使其最低灰度为C、最高灰度为L-1，试给出一个单调的灰度变换函数。答：令c=C,d=L-12. 数字图像经过对数变换与幂律变换后，变换结果有什么差异？请按不同参数的取值范围进行具体分析。答：对数变换公式为: 其中，f 为输入灰度级, g为变换后的灰度级，c为一个比例因子。特点：低灰度区扩展，高灰度区压缩。3. 从连续函数的概率分布来分析，直方图均衡处理可以使得各个灰度级分布变为均匀分布，即拉平直方图。而对实际数字图像的处理结果却是一种近似平直，而不是严格意义上的均匀直方图，试说明其理由。答：对实际数字图像的处理结果是一种近似平直，而不是严格意义上的均匀直方图，是因为在进行连续函数的概率直方图处理时，其中一个步骤有四舍五入，即将一段区间的灰度级归为一个直方图中专心-专注-专业
