数字图像处理实验.docVIP

图像处理实验指导书 图像是一种重要的信息源，图像处理的最终目的就是要帮助人类理解信息的内涵。数字图像处理技术的研究内容涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘学科。随着计算机的迅猛发展，图像处理技术已经广泛应用于各个领域。 “数字图像处理”课程内容主要包括利用计算机对图像信息进行图像采集、图像变换、图像增强与恢复、图像分割、图像分析与理解、图像压缩、图像传输等各种处理的基本理论、典型方法和实用技术。 通过本课程的学习，可使学生掌握有关图像处理与图像分析的基本概念、基础理论、实用技术和典型方法。通过该系列实验教学与实践，了解图像增强、图像分割、图像理解和分析算法的物理意义； 应用于图像处理的计算机软件技术平台很多，如VC++、MATLAB等。本实验指导书选用MATLAB做实验平台，MATLAB是一种基于向量（数组）而不是标量的高级程序语言，而数字图像实际上就是一组有序的离散数据，从而MATLAB从本质上就可以提供对图像处理的技术支持。 实验1：图像预处理实验 一、实验目的与要求： 目的：通过本次实验，学生可以掌握图像读取、显示和保存的方法， 要求：上机运行，调试通过。 二、实验方案： 对附录中的练习1~3、进行上机运行和调试。 对上述练习，改变一些函数的参数，观察运行结果的变化。 三、实验结果与数据处理 对每个练习，要求学生获得相应的实验结果。 四、结论 可以是对某些MATLAB函数如何使用的认识，也可以是学生的实验后的心得体会。 五、问题与讨论 1）对实验中遇到的问题，进行讨论。 实验2、图像增强 实验目的 1掌握灰度直方图的概念及其计算方法； 2熟练掌握直方图均衡化过程； 实验原理 图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要内容，其他方法可以在课后自行练习。 直方图是多种空间域处理技术的基础。直方图操作能有效地用于图像增强。除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为实时图像处理的一个流行工具。 直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。 图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 （1）直方图均衡化增强图像对比度的MATLAB程序： I=imread(‘coins.tif); % 读入原图像 J=histeq(I); %对原图像进行直方图均衡化处理 imshow(I); %显示原图像 Title(‘原图像’); %给原图像加标题名 Figure；imshow(J); %对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后的图像 Title(‘直方图均衡化后的图像’) ; %给直方图均衡化后的图像加标题名 Figure; subplot(1,2,1) ;%对直方图均衡化后的图像进行屏幕控制；作一幅子图作为并排两幅图的 imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度 Title(‘原图像直方图’) ; %给原图像直方图加标题名 Subplot(1,2,2); %作第2幅子图 imhist(J,64) ; %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度 Title(‘均衡变换后的直方图’) ; %给均衡化后图像直方图加标题名 处理后的图像直方图分布更均匀了，图像在每个灰度级上都有像素点。从处理前后的图像可以看出，许多在原始图像中看不清楚的细节在直方图均衡化处理后所得到的图像中都变得十分清晰。 对附录中的练习5-6、进行上机运行和调试 三、实验报告要求 1．技术路线； 2．MATLAB程序； 3．运行结果； 4．心得体会 四、思考题 1．直方图均衡化的目的是使图像直方图尽可能地