图像处理例子论文.docVIP

基于MATLAB的图像处理考试大作业 ??????? ? 学生姓名：龙先生???? 学????号?? ?????? 专业???? ：信息与计算科学 班级?? ： 2010级1班 ?? ?????? 提交日期?????20013年11月 ? 摘要： 数字图像图像分析等图像处理。 实验目的：学会用matlab对图像进行处理， 关键词：MATLAB，数字图像处理图像增强直方图均衡化LOG算子检测边缘线性平滑滤波器图像增强X1=imread(pout.tif); figure,imshow(X1) f0=0;g0=0; f1=70;g1=30; f2=180;g2=230; f3=255;g3=255; r1=(g1-g0)/(f1-f0); b1=g0-r1*f0; r2=(g2-g1)/(f2-f1); b2=g1-r2*f1; r3=(g3-g2)/(f3-f2); b3=g2-r3*f2; [m,n]=size(X1); X2=double(X1); for i=1:m for j=1:n f=X2(i,j); g(i,j)=0; if(f=0)(f=f1) g(i,j)=r1*f+b1; elseif (f=f1)(f=f2) g(i,j)=r2*f+b2; elseif (f=f2)(f=f3) g(i,j)=r3*f+b3; end end end figure,imshow(mat2gray(g)) 图像处理图示(如图4-2和图4-3) 图4-2 原图 图4-3增强对比度所得图像 二,图像求反. 对图像求反是将原来的灰度值翻转，简单的说就是使黑变白，使白变黑。 普通的黑白底片和照片就是这样的关系。具体的变换就是将图像中每个像素的灰度值根据变换曲线进行映射。 MATLAB代码所示： X1=imread(pout.tif); f1=200; g1=256; k=g1/f1; [m,n]=size(X1); X2=double(X1); for i=1:m for j=1:n f=X2(i,j); g(i,j)=0; if(f=0)(f=f1) g(i,j)=g1-k*f; else g(i,j)=0; end end end figure,imshow(mat2gray(g)) 图像处理图如图4-4所示： 图4-4 图像求反后 三，直方图均衡化 LOG算子检测边缘数码管图像的目标和背景分离不明显，直方图分布较复杂。针对该问题，提出基于拉普拉斯高斯（Laplacian of Gaussian，LoG）算子边缘检测的全局二值化方法对其进行处理，该方法通过提取图像边缘部份的像素灰度获得图像二值化的阈值。处理结果表明，与传统的几种方法相比，该方法能够快速选取良好的二值化阈值，较好地区分目标和背景，在相当大模板宽度内图像二值化的结果都令人满意。 线性平滑滤波器平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大平滑的效果越好，但邻域过大，平滑会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此需合理选择邻域的大小。用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序： II