matlab图像处理实验报告.doc

数字图像处理 PAGE PAGE 3 学院：信息工程学院班级：姓名：学号： 学院：信息工程学院 班级： 姓名： 学号： 2009年10月 实验目的： 1. 熟悉图像数据在计算机中的存储方式； 2. 掌握图像直方图均衡化这一基本处理过程。 实验条件： PC微机一台和MATLAB软件。 实验内容： 读入图像数据到内存中，并显示读入的图像； 实现直方图均衡化处理，显示处理前后图像的直方图。 显示并保存处理结果。 实验步骤： 1. 打开Matlab编程环境。 2.获取实验用图像： 使用imread函数将图像读入Matlab；并用inshow函数显示读入的图像。 3.获取输入图像的直方图：使用inhist函数处理图像。 4.均衡化处理：使用histeq函数处理图像即可。 5.获取均衡化后的直方图并显示图像：使用inhist和inshow函数。 4.保存实验结果：用inwrite函数处理。 实验程序及结果： 实验程序 subplot(4,3,1); i=imread(test1-1.jpg); imhist(i);title(test1-1hist); subplot(4,3,2); i=im2double(i); imshow(i);title(test1-1 img); subplot(4,3,3); s=histeq(i); imhist(s);title(test1-1 hist2); subplot(4,3,4); imshow(s);title(test1-1 img2); subplot(4,3,5); i=imread(test1-2.jpg); imhist(i);title(test1-2 hist); subplot(4,3,6); i=im2double(i); imshow(i);title(test1-2img); subplot(4,3,7); s=histeq(i); imhist(s);title(test1-2 hist2); subplot(4,3,8); imshow(s);title(test1-2 img2); subplot(4,3,9); i=imread(test1-3.jpg); imhist(i);title(test1-3hist); subplot(4,3,10); i=im2double(i); imshow(i);title(test1-3 img); subplot(4,3,11); s=histeq(i); imhist(s);title(test1-3 hist2); subplot(4,3,12); imshow(s);title(test1-3 img2); 2、实验结果 实验思考 数字图像直方图均衡化之后直方图为什么不是绝对平坦的？ 答：直方图均衡化是将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像，对图像进行均衡化处理时，只是将直方图上灰度分布较密的部分被拉伸；灰度分布稀疏的部分被压缩，从而使一幅图像的对比度在总体上得到很大的增强。 因此均衡化之后直方图不是绝对平坦的。 如何实现图像局部直方图均衡化？ 答：对图像中每个像素点所在的邻域范围求出灰度转换函数，然后仅仅应用在该中心点处。先在定义的邻域内计算灰度直方图，然后利用这一直方图来获得关于直方图均衡化的灰度变换函数。利用这一变换函数，就可以实现该邻域内中心像素点的增强。 接下来将邻域的中心移到相邻的像素并重复以上过程。 实验二 频域平滑滤波 实验目的： 1. 熟悉图像数据在频率域的表示； 2. 掌握频域图像增强的基本步骤。 实验条件： PC微机一台和MATLAB软件。 实验内容： 1. 综合利用所学的数字图像基本存储结构、图像变换、图像增强等知识实现频率域图像增强； 2. 在频率域进行用半径值分别为5，15，30，80和230的理想低通滤波器对图像进行平滑，并观察滤波效果。 实验步骤： 1. 打开Matlab 编程环境； 2. 利用’imread’ 函数读入图像数据； 3. 利用’imshow’ 显示所读入的图像数据； 4. 将图像数据由’uint8’ 格式转换为’double’ 格式，并将各点数据乘以 (-1)x+y 以便FFT 变换后的结果中低频数据处于图像中央； 5. 用’fft2’ 函数对图像数据进行二维FFT 变换，得到频率域图像数据； 4. 计算频率域图像的幅值并进行对数变换，利用’imshow’ 显示频率域图 像； 7. 在频率图像上去除滤波半径以外的数据(置0)； 8. 计算频率域图像的幅值并进行对数变换，利用’imshow’ 显示处理过的 频域图像数据； 9. 用’ifft2’ 函数对图像数据进行二维FFT 逆变换，并用’real’函数取其实