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数字图像实验三图像增强

（1）

（2）

（3）高频分量。

一、实验内容

MATLAB图像增强：①图像灰度修正；②图像平

滑方法；③图像锐化方法。

二、实验步骤

MATLAB图像增强。

（1）图像灰度修正。测试图像为pout.tif、

tire.tif。读入一幅灰度级分布不协调的图

像，分析其直方图。根据直方图，设计灰度变

换表达式，或调用imadjuct函数。调整变换

表达式的参数，直到显示图像的灰度级分布均

衡为止。

（2）不均匀光照的校正。测试图像为

pout.tif。采用分块处理函数blkproc和图像

相减函数imsubtract校正图6.6存在的不均

匀光照现象。

（3）三段线性变换增强。测试图像为

eight.tif。选择合适的转折点，编程进行三

段线性变换增强。

（4）图像平滑方法。测试图像为

eight.tif。对有噪声图像或人为加入噪声的

图像进行平滑处理。根据噪声的类型，选择不

同的去噪方法，如领域平均、中值滤波等方法，

调用filter2、medfilt2函数，选择不同的滤

波模板和参数，观测和分析各种去噪方法对不

同噪声图像处理的去噪或降噪效果。

（5）图像锐化方法。读入一幅边缘模糊地图

像，利用罗伯茨梯度对图像进行4种锐化处理，

比较各自效果。

三、实验程序

（1）

I=imread(pout.tif);

subplot(2,2,1);

imshow(I);

subplot(2,2,2);

imhist(I);

J=imadjust(I,[0.30.7],[]);

subplot(2,2,3);

imshow(J);

subplot(2,2,4);

imhist(J)

（2）

I=imread(rice.png);

subplot(2,2,1);

imshow(I);

title(原始图像);

J=imnoise(I,saltpepper,0.1);

subplot(2,2,2);

imshow(J);

title(加噪图像);

blocks=blkproc(J,[128

128],@estibackground);

background=imresize(blocks,[256256],bi

linear);

subplot(2,2,3);

imshow(background);

title(提取背景);

I2=imsubtract(J,background);

Iout=medfilt2(I2,[33]);

subplot(2,2,4);

imshow(Iout,[]);

title(校正图像);

functionbackgray=estibackground(x,thr)

meanx=mean(x(:));

stdx=std(x(:));

minx=min(x(:));

backgray=max(meanx-thr*stdx,minx);

（3）

f=imread(pout.tif);

[M,N]=size(f);

g=zeros(M,N);

f=double(f);

g=double(g);

k1=min(min(f));

k2=max(max(f));

a=k1+50;

b=k2-50;

c=k1-30;

d=k2+20;

fori=1:M

forj=1:N

if((f(i,j)=a)((f(i,j))b))

g(i,j)=((d-c)/(b-a))*(f(i,j)-a)+c;

end