实验一图像点运算增强

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时间:2018-12-07

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1、实验像点运算增强一、实验目的1、熟练掌握在MATLAB中图像读取、显示、存储等操作。2、理解直方图的概念及应用,实现图像直方图的显示,及通过直方图均衡和直方图规定化方法对图像进行修正。二、实验原理1、基本函数:1)imread:该函数用于读入各种图像文件。2)imwrite:该函数用于写入图像文件。3)imfinfo:该函数用于读取图像文件的有关信息。4)imshow:该函数用于图像文件的显示。5)rgb2gray:该函数用于把真彩图像转换为灰度图像。6)imhist:函数用于数字图像的直方图计算或显示。7)imadjust:函数用于数字图像的灰度或颜色调整。2、基本原理:1

2、)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.其结果是扩展了像元取值的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果.histeq函数用于数字图像的直方图均衡化。J=histeq(l,n)均衡化后的级数n,缺省值为64。2)直方图规定化:需要变换直方图使之成力某个特定的形状,从而有选择地增强某个灰度值范围内的对比度,这时可采用比较灵活的直方图规定化。J=histeq(l,hgram)••直方图规定化••,即将原是图象■的直方图变换成用户指定的向量hgram(即指定另一幅图像的直方图数据向量)。方法.三、实验内容1、读取图像

3、彩色图像lily.tif:①査看彩色图像数据结构、数据类型;②将彩色图像转换为灰度图像,并存储为Iily1.tif;③将图像变暗,灰度值减小42个灰度级,将变暗图像存储为Iily2.tif;④同一窗口显示图像lilyl、Iily2,以及图像对应的直方图。(title)closeall;clearall;a=imread(’e:hjjlily.tif’);%将lily.tif读入imfinfofe:hjjlily.tif’);%显示彩色图像的数据结构及类型b=rgb2gray(a);。/。将彩色图像转化为灰度图像c=double(b);%进行图像运算前,先将uint8转

4、化为doubled=c-42;%将图像的灰度值减小42个灰度级f=uint8(d);%运算完后,将图像的数据类型转换成uint8subplot(2,2,1);imshow(b);title('lily1.tif’);subplot(2,2,2);imshow(f);title(,lily2.tif,);subplot(2,2,3);imhist(b);subplot(2,2,4);imhist(f);Held乙ValueFilename'e:imagelily.tifFileModDate•18-Mar-201316:08:54'FileSize1.2944e-H305F

5、ormatlifFormatVersionIIWidth230Height186BitDepth24ColorTypeVuecolor'FormatSignature[7373420]ByteOrder'little-endian1NewSubfileType01Iily1.tifIily2.tif图1原图的数据结构及类型图2程序执行得到的图像2、读取图像pout.tif①对其做灰度变换处理,显示变换前后的图像和直方图。②对其进行直方图均衡化,显示变换前后图像和对应直方图closeall;clearall;a=imread(*pout.tif,);%将图片读入figure(1

6、);subplot(2,2,1);imshow(a);title(’pout1.tif’);o/o显示原subplot(2,2,3);imhist(a);%观察原图的直方图,以便进行调整b=imadjust(a,[75/255,170/255],[]);。/。对原图进行灰度调整c=histeq(a);%对原图进行直方图均衡化subplot(2,2,2);imshow(b);title(.pout2.tif’);subplot(2,2,4);imhist(b);figure(2);subplot(2,2,1);imshow(a);title(’pout1.tif’);subpl

7、ot(2,2,2);imshow(c);title(’pout3.tif’);subplot(2,2,3);imhist(a);subplot(2,2,4);imhist(c);1500100050010020015001000500100200图三灰度变换pout1.tifpout3.tif150010000100200阁四直方阁均衡化3、读入图像lena.bmp与Iily1.tif,执行直方图规定化。使lena图像的灰度分布与lilyl大致相同,显示变换前后图像及对应直方图。closeall;cle

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