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实验二灰度变换与直方图
实验二 灰度变换与直方图
一、实验目的与要求
(一)用Matlab编程对图像进行灰度变换与直方图进行处理
本次实验包括以下几个部分:
1、图像的灰度变换
2、显示图像直方图
3、直方图均衡化
4、直方图规定化
(二)本次实验要求完成:
1、掌握以下几个MATLAB命令:imadjust, imhist, histeq,
2、完成图像直方图的显示和均衡化
3、编写完整的程序完成直方图规定化
二、实验内容与步骤
1、图像灰度的变换
命令格式
Image=imread(输入图像名);
Image = g(Image)
通过Image = g(Image)的语句可以实现对图像每个像素值的g变换,即
对于所有的像素[I,J]
Image[I,J]=g(Image[I,J])
例10
Image=imread(I4.bmp);
Image=0.5*double(Image);
imshow(Image);
imshow(uint8(Image));
注意,这里g变换是一个通用的表达。参照课本,对一幅图像,尝试对它进行对数变换、幂次变换、反转变换等等。
2、图像的反转显示
命令格式:
I=imread(文件名);
JJ=imadjust(I,[0 1],[1 0]);
imshow(JJ,[])
图像的反转类似于照片的底片,将灰度值为i的像素点按255-i(二值图像按1-i)显示。JJ就是得到的反转图像。
例8
I=imread(I2.bmp);
JJ=imadjust(I,[0 1],[1 0]);
imshow(I,[]);
figure;
imshow(JJ,[])
其中figure命令是MATLAB的系统函数,为了实现同时显示两幅图像。图5中同时显示了原图像和反转图像,可以作比较。
图5
3、显示灰度直方图(image histograms)
命令格式:
imhist(图像文件名)
例1
h=imhist(f);
h1=h(1:10:256);
horz=1:10:256;
bar(horz,h1)
axis([0 255 0 15000])
set(gca, ‘xtick’,0:50:255)
set(gca, ‘ytick’,0:2000:15000)
例2
horz=1:10:256;
stem(horz,h1,’fill’)
axis([0 255 0 15000])
set(gca, ‘xtick’,0:50:255)
set(gca, ‘ytick’,0:2000:15000)
例3
h=imhist(f);
plot(h)
axis([0 255 0 15000])
set(gca, ‘xtick’,0:50:255)
set(gca, ‘ytick’,0:2000:15000)
例4
Image=imread(I4.bmp);
Image=0.5*double(Image);
imshow(Image);
imshow(uint8(Image));
figure;
imhist(Image)
在本例中我们把图像的像素值都变换为原来的1/2,图像质量变差。
思考: 例中直方图产生的相应变化是怎样的?如果不知道图像变换g,怎样恢复图像,使之视觉上的效果有所改善?
4、直方图均衡化
直方图均衡化是图像增强的一个重要方法,人们已经提出了很多直方图均衡化和规定化的算法,其中基于累积分布函数的算法最为经典。Histeq命令就是基于这种经典的算法。
命令格式:
Image=imread(输入图像名);
Out_Image = histeq(Image);
Out_Image为均衡化后的图像。
例5
Image=imread(I20_256.bmp);
Out_Image = histeq(Image);
imshow(Out_Image);
图像直方图和图像直方图均衡化的概念见CHAPTER3
5、结果比较
我们将3、4结合使用,并进行比较,为了便于观察直方图均衡化前后图像的对比度的变化,先产生一幅质量较差(偏暗或者偏亮或灰度值集中)的图像,均衡化后,原图像的对比度得到了增强,原图像的直方图相应地变得平坦,灰度值均匀地分布在0~255。
我们默认产生较差质量图像的函数为
其中分别指某原图像和差质量图像在像素处的灰度值。
例6
histeq(I13.bmp)
结果如图4-图7所示。
图4 图5
图6 图7
例7
imshow(f)
figure,imhist
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