实验2图像增强.docVIP

实验二 图像增强 实验目的： 熟悉亮度变换函数imadjust的原理和使用； 理解直方图均衡化的基本原理，熟练掌握直方图显示函数imhist、均衡化和规定化函数histeq； 熟悉平滑滤波原理及实现； 练习自己写函数。 实验内容： 编写一个m文件，完成以下功能： 输入参数：文件名 处理：（1）计算图像灰度的最大、最小值和平均值。 （2）将图像做反色变换，并画出变换函数的映射图； 输出：将每次处理的结果显示出来 自编m文件： a=input(请输入图像文件名：); figure b=importdata(a); imshow(b); if isrgb(b) b=rgb2gray(b); end figure(2) imhist(b); max=max(max(b)) min=min(min(b)) ave=mean2(b) %c=255-b; c=imadjust(b,[0 1],[1 0]); figure(3) imshow(c); figure; imhist(c); figure; plot(b,c); max = 58 min = 0 ave = 31.7112 分析图片chest.tif的特点和显示效果不好的原因，然后用imadjust函数对图片chest.tif进行线性灰度变换，将其扩展到[0—255]的灰度空间，看看效果如何，并分析其直方图。试着自己编写m文件im2adjust，实现读入一个图片以后自动将其灰度空间扩展到[0-255]。 输入：图片信息矩阵 输出：将输入图片的灰度范围扩展到【0-255】的结果矩阵 图片chest.tif的特点和显示效果不好的原因：对比度低，灰度值集中在0到60之间，其他区域则没有灰度值，致使图偏暗； im=imread(chest.tif); figure,imshow(im); figure,imhist(im); m=imadjust(im,[0 0.8],[0 1],0.65); figure,imshow(m); figure,imhist(m); m=imadjust(im,[0 0.24],[0 1],1); 自编m文件： function [a]=im2adjust(f) [m,n]=size(f); a=zeros(m,n); max=f(1,1); for i=1:m for j=1:n if f(i,j)max max=f(i,j); end end end min=f(1,1); for i=1:m for j=1:n if f(i,j)min min=f(i,j) end end end for i=1:m for j=1:n a(i,j)=((255-0)/(max-min))*f(i,j); end end a=uint8(a); figure;imshow(a); figure;imhist(a); 运行结果：im=imread(chest.tif); im2adjust(im); 分别用不同的方式显示图片pollen和moon的直方图，并对其进行均衡化。将得到的结果图片和原图片比较，效果如何？为什么对不同的图片进行均衡化会有如此差别？ a=imread(pollen.tif); figure; b=histeq(a); subplot(2,2,1);imshow(a); subplot(2,2,2);imhist(a); subplot(2,2,3);imshow(b); subplot(2,2,4);imhist(b); c=imread(moon.tif); figure; d=histeq(c); subplot(2,2,1);subimage(c); subplot(2,2,2);imhist(c); subplot(2,2,3);imshow(d); subplot(2,2,4);imhist(d); 均衡化之后，第一幅图对比度增强，图像的细节更加清楚；第二幅图因为原图像大量接近于0的灰度值映射到高灰度值的区域，所以过于明亮，外观被冲淡，处理效果不佳。 自己写一个m文件，完成histeq2函数的功能，输入为图片和进行均衡化的低值和高值，如(f,min,max)，输出为均衡化后的图片。（注意：系统函数histeq是对0－255的范围进行均衡化，我要求是min,max间的灰度值进行均衡化） 自编m文件： function [g]=histeq2(f,min,max) [n,m]=size(f); g=zeros(size(f)); f=double(f