数字信号图像处理-灰度直方图
(0.1) 灰度直方图不能表示出有某灰度级的像素在什么位置，也不能直接显示出图像内容，但是具有统计特征的直方图却能描述该图像的灰度分布特征，使人们从中得到诸如总体明亮程度、对比度、对象物的可分性等与图像质量有关的灰度分布概貌，成为一些处理方法的重要依据。
变换直方图使其达到较理想分布，能起到增强图像的效果。
面积为A 的连续图像f(x,y)经过数字化后，成为M 行N 列的数字图像f(m,n)。一般而言在数字图像f(x,y)中取不同灰度值的像素数目是不同的。直方图是用于表达图像灰度分布情况的统计图表。其横坐标是灰度值r ，纵坐标是出现这个灰度值的概率密度p(r)(对连续图像f(x,y)而言)，或者出现这个灰度值的概率值p(r i )(对数字图像f(m,n))而言。
（1） 连续图像f(x,y)的直方图 0()()p()lim r A r r A r r r A →+-=? 且有max
min ()1r r p r dr =?
（2） 数字图像f(m,n)的情况下，设图像像素的灰度值为r 0,r 1,…,r L-1,则概率p(r i )为：
（i=0,1,…,L -1）且有 尽管灰度直方图不能表示出有某灰度级的像素在什么位置，更不能直接显示图像内容，但是具有统计特性的直方图却能描述该图像的灰度分布特性，使人们从中得到诸如总体明亮程度、对比度、对象物的可分性等于图像质量有关的灰度分布概貌，成为一些处理方法的重要依据。
imhist(I,N)函数绘制直方图。其中N 表示长度，缺省值为256.
Histeq(I,N)函数实现直方图均衡化，该命令对灰度图像I 进行变换，返回有N 级灰度的的图像J 。N 的缺省值为64（当N 小于I 中灰度级数时，J 的直方图更为平坦）。
ＰＳ：
直方图均衡化后，图像直方图趋于平坦化，且灰度间隔被拉大，从而有利于图像的分析和识别。（理论上说直方图均衡化就是通过变换函数将原图的直方图调整为平坦的直方图，然后用此均衡直方图校正图像。而实际上直方图均衡化修正后的图像直方图并不是十分均衡的，因为在操作过程中原直方图上频数较小的某些灰度级并入一个或几个灰度级中。）
１）连续图像，变换函数Ｔ（ｒ）与原图像概率密度函数Ｐｒ（ｒ）之间的关系为： Ｓ＝Ｔ（ｒ）＝ _/ ∑_(
２）离散图像，第ｉ个灰度级ｒｉ出现的频数用ｎｉ表示，该灰度级像素对应的概率值为： Ｐｒ（ｒｉ） ０≤ｒｉ≤１ ｉ＝０，１，．．．，Ｌ－１
其中Ｌ是灰度级的数目，Ｐｒ（ｒ）是第ｉ级灰度的概率，ｎｉ是在图像中出现这种灰度级的次数，ｎ是帧内像素总数。则离散函数的变换函数表达式：
ｓｉ＝Ｔ（ｒｉ）＝＝
ｅｘｐ：ｓ０＝ｐｒ（ｒｏ）
ｓ１＝ｐｒ（ｒｏ）＋ｐｒ（ｒ１）
ｓ２＝ｐｒ（ｒｏ）＋ｐｒ（ｒ１）＋ｐｒ（ｒ２）
．．．
ｓＬ－１＝ｐｒ（ｒｏ）＋ｐｒ（ｒ１）＋…＋ｐｒ（ｒｋ－１）
数字图像处理实验报告
实验一灰度图像直方图统计 一、实验目的 掌握灰度图像直方图的概念和计算方法，了解直方图的作用和用途。提高学生编程能力，巩固所学知识。 二、实验内容和要求 （1）用Photoshop显示、了解图像平均明暗度和对比度等信息； （2）用MatLab读取和显示一幅灰度图像； （3）用MatLab编写直方图统计的程序。 三、实验步骤 1. 使用Photoshop显示直方图： 1）点击文件→打开，打开一幅图像； 2）对图像做增强处理，例如选择图像→调整→自动对比度对图像进行灰度拉伸，观察图像进行对比度增强前后的视觉变化。 3）利用统计灰度图像直方图的程序分别针对灰度拉伸前后的灰度图像绘制其灰度直方图，观察其前后的直方图变化。 2．用MatLab读取和显示一幅灰度图像； 3. 绘制图像的灰度直方图； function Display_Histogram()
Input=imread('timg.jpg'); figure(100); imshow(uint8(Input)); title('原始图像'); Input_Image=rgb2gray(Input); figure(200); imshow(uint8(Input_Image)); title('灰度图像'); sum=0; His_Image=zeros(1,256); [m,n]=size(Input_Image); for k=0:255 for I=1:m for j=1:n if Input_Image(I,j)==k His_Image(k+1)=His_Image(k+1)+1; end end end end figure(300); plot(His_Image); title('图像的灰度直方图'); 4.显示图像的灰度直方图。
matlab图像处理图像灰度变换直方图变换
附录1 课程实验报告格式 每个实验项目包括：1)设计思路，2)程序代码，3）实验结果，4）实验中出现的问题及解决方法。 实验一：直方图灰度变换 A：读入灰度图像‘debye1.tif’，采用交互式操作，用improfile绘制一条线段的灰度值。 imread('rice.tif'); imshow('rice.tif'),title('rice.tif'); improfile,title('主对角线上灰度值')
B：读入RGB图像‘flowers.tif’，显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的分布imread('flowers.tif'); imshow('flowers.tif'),title('flowers.tif'); improfile,title('主对角线红绿蓝分量') C：图像灰度变化 f=imread('rice.png'); imhist(f,256); %显示其直方图 g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]); %灰度转换，实现明暗转换(负片图像) figure,imshow(g1)%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1] g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]); figure,imshow(g2) 图像灰度变换处理实例： g=imread('me.jpg'); imshow(g),title('原始图片'); h=log(1+double(g)); %对输入图像对数映射变换 h=mat2gray(h); %将矩阵h转换为灰度图片
h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图 imshow(h),title('转换后的8位图'); 运行后的结果： 实验二：直方图变换 A：直方图显示 I=imread('cameraman.tif'); %读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题运行结果如下：
实验-直方图统计及亮度调整概要
实验 2.直方图统计及亮度调整 一、实验目的 了解并掌握直方图统计方法以及分段线性拉伸、直方图均衡等亮度调整算法, 通过观察对这些运算建立感性认识。 二、实验内容 1. 观察各类图像的直方图; 2. 操作 LUT 灰度对照表,进行分段线性拉伸; 3. 采用直方图均衡方法对低对比度的图像进行对比度增强。 三、基本原理 1.直方图的定义 图象的灰度直方图是一个函数, 表示数字图象中每一灰度级与该灰度级出现的频数 (即具有这一灰度级的象素数目间的对应关系: P b N b M ( ( = M 为一幅图象所包含的象素总数; N (b 为图象中灰度值为 b 的象素总数。通常,以灰度值 b 为横坐标, N (b 为纵坐标。直方图是图象中象素灰度值的一阶概率分布密度的一种近似。 2.对比度增强 对比度增强又称为点运算,逐点改变输入图象的每一象素的灰度,而各象素的位置不改变, 一般用来拓宽图象的灰度范围。
(1灰度变换法(LUT 对照 典型的对比度拉伸灰度变换关系如图 1所示,其对应关系如下: g f f a f a g a f b f b g b f L a b = ≤< -+≤< -+≤
图 1. 典型的对比度拉伸灰度变换关系 可见,输出和输入图象之间各点的灰度是按照一定的映射关系相联系的,这种映射关系在计算机中则是通过一个查照表(look-up table,即 LUT 实现的。通过 LUT 对照改变了图象中不同灰度特性趋于的对比度或反差(contrast ,达到改善视觉效果的目的。 (2 直方图均衡 直方图均衡(histogram equalization就是通过点运算使输入图像的灰度分布较为均匀, 使图像具有较好的视觉效果。设 r , s 分别为原图和新图的灰度, ?r (r , ?s (s 分别为原图及新图的概率密度函数,则均衡变换为原图像的累积分布函数: s T r r r r ==?( ?( 0 对于离散图像,均衡转换公式为: ∑∑=====k j j k j j r k k n M L r P r T s 0max 0 ( ( 其中, L max 指图像中的最大灰度值(对于灰度图像就是 255。 四、实验步骤 (一 Matlab 的 demo 演示
数字图像处理实验二 图像灰度变换
实验二 图像灰度变换实验一、 实验目的熟悉亮度变换函数的使用熟悉灰度图像的直方图的表示；掌握图像增强的基本方法：灰度变换、直方图均衡；二、实验内容灰度线性变换、灰度直方图、直方图均衡处理；灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像增强。三、实验原理1.函数imadjust 函数imadjust 是对灰度图像进行亮度变换的基本命令，语法为： g = imadjust(f, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma) 将图像f 中的亮度值（灰度值）映射到新图像g 中，即将low_in 至high_in 之间的值映射到low_out 至high_out 之间的值。low_in 以下的灰度值映射为low_out ，high_in 以上的灰度值映射为high_out ，函数imadjust 的矩阵[ ]内参数均指定在0和1之间，[low_in high_in]和[low_out high_out]使用空矩阵[ ]会得到默认值[0 1]。若high_out 小于low_out ，则输出图像会反转。 参数gamma 指定了曲线（变换函数）的形状，若gamma 小于1，则映射被加权至更高（更亮）的输出值；若gamma 大于1，则映射被加权至更低（更暗）的输出值。若省略了函数的参量gamma ，则gamma 默认为1——即线性映 射。 >>f = imread(‘filename’)>>imshow(f)>>g1 = imadjust(f, [0 1], [1 0]); %图像反转>>figure, imshow(g1) %figure 命令表示同时显示多个窗口 >>g2 = imadjust(f, [0.5 0.75], [0 1]); %将0.5至0.75之间的灰度级扩展到范围0和1之间 >>figure, imshow(g2) >>g3 = imadjust(f, [ ], [ ], 2) %使用gamma 值 >>figure, imshow(g3)
灰度图像直方图统计
1.灰度图像直方图统计实习报告 一、实习目的 在学习灰度图像直方图的概念、计算方法、性质和相关应用的基础上,应用Photoshop软件和编写灰度直方图统计程序，能初步掌握图像文件格式读写与图像数据处理，提高学生兴趣和编程能力，巩固所学知识。 二、实习内容 1.实习数据 E:\ 数字图像处理\实习一\Lena.raw 2.利用Photoshop显示图像的灰度直方图，从直方图上了解图像平均明暗度和对比度等信息。 3.要求利用C或C++语言编写灰度图像直方图统计的程序。 三、实习步骤 1.使用Photoshop显示直方图。 （1）点击“文件”-->“打开”，打开一幅图像，此处选取“lena.raw”； （2）点击“图像”-->“直方图”，显示图像的直方图；
（3）对图像做增强处理，例如选择“图像”-->“调整”-->“自动对比度”对图像进行灰度拉伸，然后再显示直方图，观察它的变化。 2.用C或C++编写显示直方图的程序。 具体代码如下： #include "stdio.h" #include "windows.h" void main() { FILE *fp; //文件类指针
fp=fopen("lena.raw","rb"); //打开二进制文件 if (fp==NULL) { printf("文件已损坏，请重新打开。 \n"); } else printf("文件已打开，已经生成.txt文档，请查看。\n"); BYTE PIXEL[512*512]; fread(PIXEL,1,512*512,fp);//二进制文件读取 fclose(fp);//关闭文件 int HistogramStat[256]; for(int i=0;i<256;i++) HistogramStat[i]=0;//赋初值 for (i=0;i<512*512;i++) { int a=PIXEL[i]; HistogramStat[a]++; } //统计像素个数 fp=fopen("灰度直方图.txt","rb"); fprintf(fp,"图像灰度，像素个数\n"); for (i=0;i<256;i++) { if (HistogramStat[i]!=0) fprintf(fp,"%5d,%5d\n",i,HistogramStat[i]); } fprintf(fp,"像素个数为0的已被省略。");//输出内容 } 四、思考题 1灰度直方图可以反映出一幅图像的哪些特性？ 答：（1）表征了图像的一维信息。只反映图像中像素不同灰度出现的次数，而未反映像素所在的位置。即丢失了像素的位置信息。 （2）与图像之间的关系式多对一的映射关系。一幅图像唯一确定出与之对应的直方图，但不同的图像可能有相同的直方图。 （3）一幅图像可分为多个子区域，子图直方图之和为整图的直方图。 2灰度直方图有何用途？编程实现一种灰度直方图应用的程序。 答：（1）用于判断图像量化是否恰当。 （2）用于确定图像的二值化阈值。 （3）计算图像中物体的面积。 （4）计算图像信息量H（熵）。 3在本次实习的基础上，试编写直方图均衡的程序。 五、实习心得体会
实验2(A) 灰度图像直方图统计与均衡化
实验2 灰度图像直方图统计与均衡化 一、 实验目的 1. 学习灰度图像直方图的概念、计算方法、性质和相关应用。 2. 利用VC++编写灰度图像直方图统计程序。 3. 掌握灰度直方图的概念及其计算方法； 4. 熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程； 5. 熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器； 6. 掌握色彩直方图的概念和计算方法 7. 利用VC++程序进行图像增强。 二、 实验原理 灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。 i i v n n = (0.1) 式中，n 是图像总的像素个数；n i 是图像中具有第i 个灰度级的像素个数；v i 是第i 个灰度级出现的频率。 依据定义，若图像具有L 级灰度，通常L =256，即8位灰度级，则大小为M ?N 的灰度图像f (x , y )的灰度直方图hist[0, …, L -1]可用如下步骤计算获得： ① 初始化，hist[k ]=0 ; k =0, 1, …, L -1。 ② 按像素扫描图像，对灰度级中的每个灰度值，统计图像中具有该灰度值的像素个数。 (),;0,1,,1;0,1,,1hist f x y x M y N ++=-=-???? (0.2) 3. 直方图归一化。 ()(),hist f x y M N ?????i i v n n = (0.3) 图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要内容，其他方法同学们可以在课后自行联系。
基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法
中北大学 毕业设计（论文）任务书 学院、系： 专业： 学生姓名：车永健学号： 设计(论文)题目：基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法 起迄日期: 2015年3月9日~2015年6月20日设计(论文)地点: 指导教师:郭晨霞 系主任: 发任务书日期:2015年 2 月25 日
任务书填写要求 1．毕业设计（论文）任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写，经学生所在系的负责人审查、系领导签字后生效。此任务书应在毕业设计（论文）开始前一周内填好并发给学生； 2．任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，不得随便涂改或潦草书写，禁止打印在其它纸上后剪贴； 3．任务书内填写的内容，必须和学生毕业设计（论文）完成的情况相一致，若有变更，应当经过所在专业及系主管领导审批后方可重新填写； 4．任务书内有关“学院、系”、“专业”等名称的填写，应写中文全称，不能写数字代码。学生的“学号”要写全号（如020*******,为10位数），不能只写最后2位或1位数字； 5．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。如“2004年3月15日”或“2004-03-15”。
毕业设计（论文）任务书
毕业设计（论文）任务书 3．对毕业设计（论文）课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实物样品等)： 1、论文一份； 2、程序代码及图像结果； 3、英文翻译一份。 4．毕业设计（论文）课题工作进度计划： 起迄日期工作内容 2015年 3月 9 日~ 3 月20日 4 月 1 日~ 4月 20 日 4 月 21 日~ 5月 10 日 5 月 11 日~ 6月 15 日 6 月 16 日~ 6月 19 日查找资料，完成开题报告； 学习有关知识，方案确定，完成中期报告；完善算法并仿真验证； 撰写、修改、评阅毕业论文； 论文答辩 学生所在系审查意见： 系主任： 年月日
灰度直方图
1.灰度直方图 灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。如下图所示，灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，是图象的最基本的统计特征。 从概率的观点来理解，灰度出现的频率可看作其出现的概率，这样直方图就对应于概率密度函数pdf(probability density function)，而概率分布函数就是直方图的累积和，即概率密度函数的积分，如下图所示：
若直接从代表每种灰度的象素数目的直方图来观察，常用如下的表示： dr r dP r p dr r p r P r )()(, )()(0 = =?∑???===≈ ===== =k i i k k k k k r r n n r P n n r p n r n A dA r p dr dr r H A r P A dr r dA A r H r p dr r H A dr r H r A 00 0000255 00 )()()(1)(1 )(,/)()()() ()(, )()(，而概率分布函数，则概率密度的象素数为，灰度为若记象素总数为，时，在离散情况下，取概率密度象素总数一幅图象的总面积，或
灰度直方图的计算是很简单的，依据定义，若图象具有L（通常L=256, 即8位灰度级）级灰度，则大小为MxN的灰度图象f(x,y)的灰度直方图hist[0…L-1]可用如下计算获得： 1. 1.初始化 hist[k]=0 ; k=0,…,L-1 2. 2.统计 hist[f(x,y)]++ ; x, y =0,…,M-1, 0,…,N-1 3. 3.标准化 hist[f(x,y)]/=M*N 2.直方图均衡化 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 设灰度变换s=f（r）为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图象A(x,y) 转换为输出图象B(x,y)，输入图象的直方图为H A (r)，输出图象的直方图为H B (s)， 则它们的关系可由如下过程导出：
绘制数字图像灰度直方图实验报告MATLAB实现
数字图像处理 实验报告 实验一绘制直方图 学号 姓名 日期
实验一绘制直方图 一、实验内容 1、编程绘制数字图像的直方图。 2、直方图均衡处理。 二、实验步骤 1、设计思想或者流程图。 灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。 2、源程序并附上注释。 clear all %一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('1.jpg');%读入JPG彩色图像文件 imshow(PS)%显示出来 title('输入的彩色JPG图像') imwrite(rgb2gray(PS),'PicSampleGray.bmp');%将彩色图片灰度化并保存 PS=rgb2gray(PS);%灰度化后的数据存入数组 %二，绘制直方图 [m,n]=size(PS);%测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256);%预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n);%计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置 end figure,bar(0:255,GP,'g')%绘制直方图 title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') %三，直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i);%计算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5);%将Sk归到相近级的灰度for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));%计算现有每个灰度级出现的概率
实验-数字图像的直方图统计
实验二数字图像的直方图统计 一、实验目的 1．了解对灰度图像进行直方图统计的基本原理； 2．掌握用VC编程实现直方图统计的方法； 3．在微机上调试程序； 5. 分析数字图像直方图的特点。 二、实验原理 图像的直方图 图像的（灰度统计）直方图是一个一维的离散函数。它的定义为： 设s k为图像f(x,y)的第k级灰度值，n k是f(x,y)中具有灰度值s k的象素的个数，n是图像象素总数，则： p s(s k)= n k/n k=0，1， ，L-1 称为图像f(x,y)的直方图。 这里p s(s k)代表原始图中第k个灰度级的出现概率。以n k为自变量，以p s(s k)为函数，得到的曲线就是图像的直方图，在实际中常常直接将对第k个灰度级的统计值n k作为图像的直方图。 它提供了原图灰度值的分布情况，也可以说给出了一幅图所有灰度值的整体描述。 对灰度图像进行直方图统计的程序流程图如图2-1所示。 图2-1 灰度图像直方图统计流程 三、实验前准备 1．预习本实验中关于数字图像直方图统计的有关内容； 2. 预习VC中添加对话框的步骤和方法； 3．了解本实验的目的和实验内容。 四、实验内容 1．在实验一的基础上读入并显示一幅数字图像； 2．编写对灰度图像进行直方图统计的程序，并将结果显示在屏幕上。 五、实验报告要求 1．总结对灰度图像进行直方图统计的过程，比较不同的图像其直方图特性；
2．对实验结果进行分析。 六、参考步骤和程序 在实验一的基础上，进行如下操作： 1、点击ResourceView，右键点击Dialog，选Insert Dialog 在属性对话框中将ID改为 ID_HIST，对话框名称改为“直方图” 2、在工具栏中点“插入”－“新建类”，输入类名，并选Base Class为CDialog，Dialog ID为 ID_HIST。这样就将对话框和类联系起来了，在该对话框中拖入一Edit控件，将其ID 设为IDC_HISTSHOW； 3、快捷键“Ctrl＋W”，出现MFC ClassWizard对话框，在Messages栏中分别选 WM_INITDIALOG和WM_Paint，再点击“Add Function”，即将对话框初始化和画图函数加入对话框类之中。 4、在Hist.h文件“public:”下面输入如下变量定义： LONG m_lCount[256]; char* m_lpDIBBits; LONG m_lWidth; LONG m_lHeight; int m_iIsDraging; CDlgIntensity(CWnd* pParent = NULL); 5、打开Hist.cpp程序，在CHist::OnInitDialog()函数中“// TODO: Add extra initialization here” 前将如下代码拷贝进去： unsigned char* lpSrc; LONG i; LONG j; 6、在“// TODO: Add extra initialization here”后将如下代码拷贝进去： CWnd* pWnd=GetDlgItem(IDC_HISTSHOW); pWnd->GetClientRect(m_MouseRect); pWnd->ClientToScreen(&m_MouseRect); CRect rect; GetClientRect(rect); ClientToScreen(&rect); m_MouseRect.top-=rect.top; m_MouseRect.left-=rect.left; m_MouseRect.top+=25; m_MouseRect.left+=10; m_MouseRect.bottom=m_MouseRect.top+255; m_MouseRect.right=m_MouseRect.left+256; for(i=0;i<256;i++) { m_lCount[i]=0;
数字图像处理试卷1.docx
-、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个?正确答案，并将其代号填在题前的括号内。答案选错或未作选择者，该题不得分。每小题1分，共10分) (d )1 ?一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在［0, 255］,则该图象的信息量为: a. 0 b.255 c.6 d.8 (b )2?图象与灰度直方图间的对应关系是: a.—一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 )3?下列算法屮属于局部处理的是: a.灰度线性变换b?二值化 c ?傅立叶变换d.中值滤波 )4 ?下列算法中属于点处理的是: a ?梯度锐化 b.二值化 c ?傅立叶变换d.中值滤波 )6.下列算法中属于图象平滑处理的是: a ?梯度锐化 b ?直方图均衡c?中值滤波 https://www.360docs.net/doc/518119145.html,placian 增强 )7下列图象边缘检测算子屮抗噪性能最好的是: a.梯度算子 b.Prcwitt 算子 c.Roberts 算子 d. Laplacian 算子 )8?釆用模板［?1 1］主要检测___ 方向的边缘。 a.水平b?45。 c ?垂直 d.l35° (d )9 ?二值图象屮分支点的连接数为: a.O b.l d.3 a )10?対一幅100U00像元的图象，若每像元用8 bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后 压缩图象的数据暈为40000bit,则图象的压缩比为: a.2:l b.3:l c.4:l d.l:2 二、填空题(每空1分，共15分) 1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在频率域进行。 2.图像处理中常用的两种邻域是4■邻域和8■邻域o 3.直方图修正法包扌舌直方图均衡和直方图规定化两种方法。 6.低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过,从而实现图像平滑 &一般來说，采样间距越大，图象数据量一少,质量差；反之亦然。 三、名词解释(每小题3分，共15分)
四、灰度直方图是数字图像处理的重要工作。请简述灰度直方图规定化
四、灰度直方图是数字图像处理的重要工作。请简述灰度直方图规定化、均衡化的基本原理。并以分辨率为5*4，图像的深度6bit 的图像为例，自举例说明直方图均衡化的计算过程。 解答： 数字图像的直方图是作为图像每一个灰度级的统计概率分布"它提供了图像灰度分布的概貌,直方图增强技术正是利用修改给定图像直方图的方法来增强图像的,最后得到的图像增强程度取决于我们所采用的直方图。令变量r 和s 分别代表图像增强前后的像素灰度级，相应灰度级分布的概率密度分别为()r P r 和()s P s 。 为讨论方便，假设像素灰度值已经归一化在区间[0，1]，在灰度级坐标中r=0表示黑，r=1表示白。对区间[0，1]内任一个r 值按变换函数： s = T(r) （1） 进行变换，T （r ）满足两个条件：（1）单值单调递增函数；(2) 0≤T （r ）≤1。 条件（1）使灰度级保持从黑到白的次序，条件（2）保证映射变换后像素灰度值在允许的范围内。从s 到r 的反变换为：1()r T s -=，0≤s ≤1。 （2） 同样，规定变量s 也满足条件（1）和（2）。由概率理论知，若()r P r 和变换函数s = T(r) 已知，1()r T s -=是单值单调增加函数，则有： 1() ()[P () ]s r r T s dr P s r ds -== （3） 直方图增强技术就是通过变换函数T （r ）控制图像灰度级的概率密度函数而改变图像的外貌。 对于连续图像，变换函数为： ()(),01r r s T r P r dr r ==≤≤? （4） 此式右边为累积分布函数（CDF ），由该式对r 求导有： ()r ds P r dr = (5) 代入（3）得到: 1()1 ()[() ]1,01() r r T s r P s P r s P r -===≤≤ （6） 这说明，在变换后变量s 在定义域内, ()s P s 是均匀概率密度。在图像增强意义上，这 相当于像素的动态范围增加。 对于离散图像，灰度级k r 的概率值为： (),01,0,1,2, (1) r k k n P r r k L n = ≤≤=- （7） 其中，n 表示图像中像素的总数，k n 是在图像中出现这种灰度级的次数，L 表示灰度级
数字图像处理实验报告
目录 实验一：数字图像的基本处理操作....................................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验二：图像的灰度变换和直方图变换............................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验三：图像的平滑处理....................................................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验四：图像的锐化处理......................................................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法,理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取,显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令:熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot()函数、Figure()函数。 1)将MA TLAB目录下work文件夹中的forest、tif图像文件读出、用到imread,imfinfo 等文件,观察一下图像数据,了解一下数字图像在MA TLAB中的处理就就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来(用imshow)。尝试修改map颜色矩阵的值,再将图像显示出来,观察图像颜色的变化。 2)将MA TLAB目录下work文件夹中的b747、jpg图像文件读出,用rgb2gray()将其转化为灰度图像,记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像,请自己编程与调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换,比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法,对图像进行均衡化处理 请自己编程与调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图,可以发现其灰度值集中在一段区域,用imadjust函 数将它的灰度值调整到[0,1]之间,并观察调整后的图像与原图像的差别,调整后的灰度直方图与原灰度直方图的区别。 2)对B进行直方图均衡化处理,试比较与源图的异同。 3)对B进行如图所示的分段线形变换处理,试比较与直方图均衡化处理的异同。
图像的直方图是图像的重要统计特征
图像的直方图是图像的重要统计特征，它可以认为是图像灰度密度函数的近似。直方图虽然不能直接反映出图像内容，但对它进行分析可以得出图像的一些有用特征，这些特征能反映出图像的特点。当图像对比度较小时，它的灰度直方图只在灰度轴上较小的一段区间上非零，较暗的图像由于较多的像素灰度值低，因此它的直方图的主体出现在低值灰度区间上，其在高值灰度区间上的幅度较小或为零，而较亮的图像情况正好相反。通常一幅均匀量化的自然图像的灰度直方图在低值灰度区间上频率较大，这样的图像较暗区域中的细节常常看不清楚。为使图像变清晰，可以通过变换使图像的灰度动态范围变大，并且让灰度频率较小的灰度级经变换后，其频率变得大一些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。事实证明，通过图像直方图修改进行图像增强是一种有效的方法。 均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节常常看不清楚。为了使图像清晰，可将图像的灰度范围拉开，并且让灰度频率较小的灰度级变大，即让灰度直方图在较大的动态范围内趋于一致。 前面介绍的直方图均衡化处理方法从实验效果看还是很不错的，从实现算法上也可以看出其优点主要在于能自动整幅图像的对比度，但具体的增强效果也因此不易控制，只能得到全局均衡化处理的直方图。在科研和工程应用中往往要根据不同的要求得到特定形状的直方图分布以有选择的对某灰度范围进行局部的对比度增强，此时可以采用对直方图的规定化处理，通过选择合适的规定化函数取得期望的效果。 a=imread('花.jpg'); subplot(2,2,1); imshow(a); title('原始图像'); subplot(2,2,2); a=rgb2gray(a); imhist(a); title('原始图像直方图'); subplot(2,2,3);
数字图像实验报告二图像的灰度变换与直方图均衡
实验二图像的灰度变换与直方图均衡 一、实验目的 1.理解图像灰度变换与直方图均衡的定义； 2.掌握图像灰度变换与直方图均衡化的方法； 3.学会利用matlab编程实现灰度变换和直方图均衡的方法。 二、实验内容 1. 利用matlab语言直接编程实现图像的对比度调整； 2. 利用matlab语言编程实现图像的反转； 3. 利用matlab语言直接编程实现图像的二值化； 4. 利用matlab语言直接编程实现图像的直方图均衡化处理。 三、实验步骤 （一）利用matlab语言直接编程实现图像的对比度调整 实验代码如下： A=imread('E:\实验报告\数字图像处理实验报告\数字图像实验报告二通信五班韩奇20110803520\lena.jpg'); I=double(A); J=I*0.5+40; A1=uint8(J); figure(1);subplot(1,2,1),imshow(A); subplot(1,2,2),imshow(A1); J=I*1+40; A1=uint8(J); figure(2);subplot(1,2,1),imshow(A); subplot(1,2,2),imshow(A1); J=I*3+40; A1=uint8(J); figure(3);subplot(1,2,1),imshow(A); subplot(1,2,2),imshow(A1); J=exp(I); A1=uint8(J); figure(4);subplot(1,2,1),imshow(A);
subplot(1,2,2),imshow(A1); 生成图像如下：
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结 第一章导论 1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段）， 按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。 3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。 4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0 数字图像处理实验报告 实验二灰度变换 实验目的：通过实验掌握灰度变换的基本概念和方法 实验内容： 掌握基本的灰度变换：图像反转、对数变换、幂次变换和二值化1．图像反转、对数变换、幂次变换 I=imread('fengjing.jpg'); J=im2double(I); subplot(2,3,1),imshow(J); title('原图'); K=255-I; subplot(2,3,2),imshow(K); title('图象反转'); L=3.*log(1+J); subplot(2,3,3),imshow(L);title('图象对数,系数为3'); M=10.*log(1+J); subplot(2,3,4),imshow(M);title('图象对数,系数为10'); N=10.*(J.^0.2); subplot(2,3,5),imshow(N);title('图象指数变换,γ=0.2'); P=10.*(J.^2.5); subplot(2,3,6),imshow(P);title('图象指数变换，γ=2.5'); 2．图象二值化 方法一： I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); [m,n]=size(I); for i=1:m for j=1:n if I(i,j)<128 I(i,j)=0; else I(i,j)>=128 & I(i,j)<256 I(i,j)=255; end end end subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');方法二： I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); J=find(I<128); I(J)=0; J=find(I>=128); I(J)=255; title('图像二值化（阈值为128）'); subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');数字图像处理报告 图像二值化