图像处理实验二图像增强
图像处理实验报告
图像处理实验报告图像处理实验报告一、引言图像处理是计算机科学与工程领域的一个重要研究方向，它涉及到对数字图像进行获取、处理、分析和显示等一系列操作。
本实验旨在通过使用图像处理技术，对一幅给定的数字图像进行处理和分析，以探索图像处理的原理和应用。
二、实验目的本实验有以下几个目的：1. 理解图像处理的基本概念和原理；2. 掌握图像处理的常用技术和方法；3. 熟悉图像处理软件的使用。
三、实验步骤1. 图像获取在本实验中，我们选择了一张风景图作为实验对象。
该图像是通过数码相机拍摄得到的，保存在计算机中的文件格式为JPEG。
我们使用图像处理软件将该图像导入到程序中，以便进行后续的处理和分析。
2. 图像预处理在进行图像处理之前，我们需要对图像进行预处理。
预处理的目的是去除图像中的噪声、平滑图像的边缘等。
我们使用了均值滤波和中值滤波两种常用的图像平滑方法。
通过对比两种方法的效果，我们可以选择合适的方法来进行图像预处理。
3. 图像增强图像增强是指通过一系列的操作，使得图像在视觉上更加鲜明、清晰、易于观察。
在本实验中，我们使用了直方图均衡化和灰度拉伸两种图像增强方法。
直方图均衡化通过对图像的像素值进行变换，使得图像的直方图更加均匀，从而增强图像的对比度。
灰度拉伸则是通过对图像的像素值进行线性变换，将图像的灰度范围拉伸到更广的范围内，从而增强图像的细节。
4. 图像分割图像分割是将图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域具有一定的意义和特征。
在本实验中，我们使用了阈值分割和边缘检测两种图像分割方法。
阈值分割是指通过设置一个合适的阈值，将图像中的像素分为两个类别。
边缘检测则是通过检测图像中的边缘信息，将图像分割为不同的区域。
5. 图像特征提取图像特征提取是指从图像中提取出具有一定意义和特征的信息。
在本实验中，我们选择了纹理特征和颜色特征两种常用的图像特征提取方法。
纹理特征提取通过对图像的纹理进行分析，提取出图像的纹理特征。
图像增强原理的应用实验报告
图像增强原理的应用实验报告1. 引言图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，通过改善图像质量，使图像在视觉上更加清晰、鲜明和易于解析。
本实验旨在探究图像增强原理的应用，并对不同的图像增强算法进行评估和比较。
2. 实验方法本实验使用Python编程语言，在Jupyter Notebook环境下进行实验，主要使用了以下几个库： - OpenCV：用于图像的读取和处理。
- NumPy：用于数组和矩阵的处理。
- Matplotlib：用于图像的显示和绘图。
实验步骤如下： 1. 导入所需的库。
2. 读取待处理的图像。
3. 实现不同的图像增强算法，包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化等。
4. 比较不同算法的效果，包括图像的对比度、亮度和细节增强等方面。
5. 对实验结果进行分析和总结。
3. 实验结果实验中使用了一张室外风景照片作为待处理图像。
下面列出了不同图像增强算法的实验结果：3.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，通过重新分布图像像素的灰度级来增强图像的对比度。
实验结果显示，直方图均衡化可以有效地增强图像的对比度，使暗部和亮部细节更加清晰。
3.2 自适应直方图均衡化自适应直方图均衡化是对传统直方图均衡化算法的改进，它根据图像局部的统计信息进行直方图均衡化，避免了全局均衡化带来的图像过度增强的问题。
实验结果表明，自适应直方图均衡化能够更好地保留图像的细节，并且对于不均匀光照的图像效果更好。
3.3 其他图像增强算法除了直方图均衡化和自适应直方图均衡化，还有许多其他图像增强算法可以应用于不同的图像处理任务，如图像去噪、边缘增强等。
这些算法的实验结果因具体应用场景而异，需要根据实际需要进行选择和评估。
4. 分析与讨论根据实验结果，可以看出不同的图像增强算法对图像的处理效果有所不同。
直方图均衡化能够提高图像的对比度，但对于光照不均匀的图像可能产生过度增强的效果。
自适应直方图均衡化通过局部统计信息进行直方图均衡化，能够更好地保留图像的细节。
图像增强实验报告
图像增强实验报告图像增强实验报告引言：图像增强是数字图像处理中的重要技术之一，它可以通过改变图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加清晰、细节更加突出。
本实验旨在探究不同图像增强方法对图像质量的影响，并比较它们的效果。
一、实验目的通过实验比较不同的图像增强方法，包括直方图均衡化、拉普拉斯算子增强、灰度变换等，对图像质量的影响，了解各种方法的优缺点，为实际应用提供参考。
二、实验步骤1. 实验准备：准备一组包含不同场景、不同光照条件下的图像样本，以及实验所需的图像处理软件。
2. 直方图均衡化：将图像的直方图进行均衡化，使得图像的像素值分布更加均匀，从而提高图像的对比度和亮度。
3. 拉普拉斯算子增强：使用拉普拉斯算子对图像进行边缘增强，突出图像的细节和纹理。
4. 灰度变换：通过调整图像的灰度级别，改变图像的亮度和对比度，使图像更加清晰明亮。
5. 实验结果分析：对比不同图像增强方法处理后的图像，分析它们在视觉效果上的差异，并根据实验结果评估各种方法的优劣。
三、实验结果与讨论在本次实验中，我们选择了一张室内拍摄的暗淡图像作为样本进行增强处理。
首先，我们对该图像进行了直方图均衡化处理。
结果显示，通过直方图均衡化，图像的亮度和对比度得到了明显的提升，细节也更加清晰可见。
然而，由于直方图均衡化是全局处理，可能会导致图像的局部细节过于突出，从而影响整体视觉效果。
接下来，我们采用了拉普拉斯算子增强方法。
通过对图像进行边缘增强，图像的纹理和细节得到了突出展示。
然而，拉普拉斯算子增强也存在一定的局限性，对于噪声较多的图像，可能会导致边缘增强过程中出现伪影和锯齿现象。
最后，我们尝试了灰度变换方法。
通过调整图像的灰度级别，我们改变了图像的亮度和对比度，使图像的细节更加突出。
与直方图均衡化相比，灰度变换方法更加灵活，可以根据实际需求对图像进行个性化的调整。
综合对比三种图像增强方法的实验结果，我们可以得出以下结论：直方图均衡化适用于对整体亮度和对比度进行提升的场景；拉普拉斯算子增强适用于突出图像的边缘和纹理；灰度变换方法可以根据实际需求对图像进行个性化调整。
数字图像处理作业(第两次) 基于灰度变换的图像增强
数字图像处理作业（第两次） 基于灰度变换的图像增强第一题 利用幂律变换进行图像增强（实现例3.1）1. 问题重现例3.1中的实验，即用幂律变换对冈萨雷斯《数字图像处理（第3版）》Fig.3.8(a)中的图像进行变换。
c 取1， gamma 分别取0.6,0.4,0.3，观察何时获得最佳的增强效果。
2. 算法步骤：1）将Fig.3.8(a) 中的图像读入矩阵X 中2）输入参数c 和gamma 的值3）显示图像X ；4）利用参数c 和gamma 的值对X 进行幂律变换，得到变换后的图像Y5）显示变换后的图像Y 。
3．程序：(1) 幂律变换的程序：function Y=power_enhance(X, gamma, c)% 对输入图像X 进行幂律变换if ~isa(X,'double')X=im2double(X);endY=c*X.^gamma;(2) 主程序：X=imread('Fig0308(a)(fractured_spine).tif');figure(1)imshow(X);c=1; gamma=0.3;Y= power_enhance(X, gamma, c);figure(2)imshow(Y)c=1,gamma=0.3时的运行结果： c=1, gamma=0.4时的运行结果： c=1, gamma=0.6时的运行结果：5. 实验结果分析随着伽马值从0.6减小到0.4，更多的细节变得可见了。
当伽马值进一步减小到0.3时，背景中的细节得到了进一步增强，但对比度会降低到图像开始有轻微“冲淡”外观的那一点，尤其是在背景中。
比较所有的结果，在对比度和可辨识方面的最好增强在0.4时。
第二题 利用幂律变换进行图像增强（实现例3.2）1. 问题重现例3.2中的实验，即用幂律变换对冈萨雷斯《数字图像处理（第3版）》Fig.3.9(a)中的图像进行变换。
c 取1， gamma 分别取3, 4 和5 ，观察何时获得最佳的增强效果。
数字图像处理 -习题2增强-噪声-几何变换-频域变换
第三章图像增强一.填空题1. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化范围，即一幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围称为____动态范围__。
2.所谓动态范围调整，就是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进行__压缩____，将所关心部分的灰度级的变化范围扩大，由此达到改善画面效果的目的。
3. 动态范围调整分为线性动态范围调整和__非线性调整___两种。
4. 直方图均衡化把原始图的直方图变换为分布均匀的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。
基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行__展宽_____，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到清晰图像的目的。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，__图像增强_的目的是将一幅图像中有用的信息进行增强，同时将无用的信息进行抑制，提高图像的可观察性。
6. 灰级窗，是只将灰度值落在一定范围内的目标进行__对比度增强___，就好像开窗观察只落在视野内的目标内容一样。
二.选择题1. 下面说法正确的是：（B ）A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换；B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种；C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高；D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。
2. 指出下面正确的说法：（D ）A、基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。
B、基于像素的图像增强方法是基于频域的图像增强方法的一种。
C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高。
D、基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果。
3.指出下面正确的说法：（D ）①基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。
②基于像素的图像增强方法是基于空域的图像增强方法的一种。
用matlab数字图像处理四个实验
数字图像处理实验指导书目录实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割3实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。
2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。
3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。
5．图像间如何转化。
二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。
灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。
例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。
因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。
图像关于x和y坐标以及振幅连续。
要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。
将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。
采样和量化的过程如图1所示。
因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。
作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。
图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类：➢亮度图像(Intensity images)➢二值图像(Binary images)➢索引图像(Indexed images)➢RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。
若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。
若图像是double类，则像素取值就是浮点数。
图像处理中的图像增强算法比较研究
图像处理中的图像增强算法比较研究引言：图像增强是图像处理领域的重要任务之一。
图像增强旨在提升图像的视觉质量和可读性。
随着科技的进步，图像增强算法得到了广泛的应用。
本文将比较几种常见的图像增强算法，分析其优缺点，并探讨其在不同应用场景中的适用性。
一、直方图均衡化算法直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对图像的像素强度进行转换，使得像素的直方图分布更均匀。
该算法可以扩展图像的动态范围，增强图像的对比度。
优点：1. 简单易实现：直方图均衡化算法的原理简单，易于实现。
2. 高效性：直方图均衡化可以快速地对图像进行处理，适用于实时应用。
3. 对细节增强效果好：直方图均衡化算法能够增强图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
缺点：1. 无法保持局部对比度：直方图均衡化算法是全局算法，无法保持图像的局部对比度。
2. 易产生过增强现象：在某些情况下，直方图均衡化算法容易使得图像的背景过亮或过暗。
3. 非线性处理：直方图均衡化是一种非线性处理方法，可能对图像的灰度分布造成较大的变化。
适用场景：1. 增强图像对比度：直方图均衡化算法可以有效增强图像的对比度，使得图像更加清晰。
2. 实时图像处理：由于直方图均衡化算法的高效性，适用于实时图像处理应用。
3. 对细节要求不高的图像：直方图均衡化算法具有一定的局限性，适用于对细节要求不高的图像。
二、拉普拉斯金字塔增强算法拉普拉斯金字塔增强算法是一种基于金字塔理论的图像增强方法。
该算法通过构建图像的拉普拉斯金字塔，对不同层次的图像进行增强处理，最后再重建原始图像。
优点：1. 保留了图像的细节：拉普拉斯金字塔增强算法通过在不同层次上增强图像，可以有效地保留图像的细节。
2. 自适应性：该算法可以根据不同图像的特点自适应地进行增强处理。
3. 对边缘提取效果好：拉普拉斯金字塔增强算法对于边缘的提取有良好的效果。
缺点：1. 计算复杂度高：拉普拉斯金字塔增强算法需要构建金字塔结构，并进行多次图像卷积操作，计算复杂度较高。
数字图像处理 实验 直方图均衡化实现图像增强
XXXXXXXX大学（数字图形处理）实验报告实验名称直方图均衡化实现图像增强实验时间年月日专业姓名学号预习操作座位号教师签名总评一、实验目的：掌握直方图均衡化的原理。
掌握直方图均衡化实现图像增强的实现方法。
二、实验原理：直方图是统计像数统计图，如设一张灰度图或一个通道，值0~255。
直方图如果按。
255个区分的话。
统计出来的就是，值为。
0的有几个像数，值为1的有机个像数，这样的一张表。
那么均衡化的意思就是。
这样表要均衡。
不直不于。
0有上万个像数，1只有1 个。
正常，直方图本身可以用小于255个区。
比如10个，那么这样相对图中的点就有一个映射，这时值0-9统计落在第一个区,值为10-19落第二个区。
这样的结果就会出来，10个区，10个统计数区。
这时。
你均衡就是让10区的统计数据都不会差很多。
表现出来的就是一张图上的颜色分布相对均衡。
总的来说直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像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。
三、实验内容：利用直方图均衡化实现图像增强。
在资源编辑器中，在主菜单下添加一名为“直方图均衡化”的菜单步骤如前面实验。
实验代码如下：if(m_DibHead->biBitCount!=8){MessageBox("当前版本仅支持256色位图的操作！","系统提示！",MB_ICONINFORMA TION|MB_OK);return;}zftjh(m_Image,m_DibHead->biWidth,m_DibHead->biHeight);Invalidate()；其中函数zftjh的实现代码如下：zftjh(unsigned char *lpDib,long lWidth,long lHeight){unsigned char *lpsrc;long lresult(0);long i,j;unsigned char bMap[256];long lCount[256];for(i=0;i<256;i++)lCount[i]=0;for(i=0;i<lHeight;i++)for(j=0;j<lWidth;j++){lpsrc=lpDib+i*lWidth+j;lCount[*lpsrc]++;}for(i=0;i<256;i++){lresult=0;for(j=0;j<=i;j++)lresult+=lCount[j];bMap[i]=(lresult*255)/lHeight/lWidth;}for(i=0;i<lHeight;i++)for(j=0;j<lWidth;j++){lpsrc=lpDib+i*lWidth+j;*lpsrc=bMap[*lpsrc];}}原图为下图的左边部分，均值化以后的图为右边的部分：。
图像处理中的图像增强算法评估与改进
图像处理中的图像增强算法评估与改进图像增强是数字图像处理中的重要内容之一，其目的是改善或增强图像的视觉效果，提高图像的质量和可读性。
图像增强算法根据不同的应用领域和需求，有多种不同的方法和技术。
本文将针对图像增强算法进行评估与改进。
一、图像增强算法评估图像增强算法的评估是为了确定算法的性能和效果，对比不同算法的优劣，并为改进算法提供指导。
图像增强算法的评估可从以下几个方面进行：1. 主观评价：主观评价是通过人眼观察和判断来评估图像增强效果的好坏。
人眼判断的主观性较强，需要评价者具备一定的专业知识和经验。
主观评价通常通过主观评分法、可接受性评估和实验用户调查等方法进行。
2.客观评价：客观评价是通过一些定量的指标或算法对图像增强算法进行评估。
常用的客观评价指标包括图像对比度、图像亮度、锐度等。
另外，也可以使用峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等公认的客观评价指标来评估图像增强算法的性能。
3.算法速度：算法速度是评估图像增强算法的另一个重要因素。
在实际应用中，图像增强算法需要在较短的时间内完成，因此快速的算法更受欢迎。
算法速度的评估可通过计算算法的执行时间来获得。
综合以上评价指标，可以比较不同图像增强算法的优劣，为改进算法提供依据。
二、图像增强算法的改进1. 基于传统图像增强算法的改进：传统的图像增强算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波器等。
对于这些传统算法，可以通过调整参数和改进算法步骤来提升算法的性能。
例如，可以根据图像的特点，改进直方图均衡化算法，使其适用于不同的图像类型。
另外，可以采用基于机器学习的方法来自动调整算法参数，提高算法的鲁棒性和适应性。
2. 基于深度学习的图像增强算法改进：深度学习在图像处理领域取得了巨大的成就。
通过利用神经网络的强大表达能力，可以实现对图像的高级特征学习和表示。
可以利用深度学习模型，对图像增强进行端到端的学习和优化，提高图像增强效果。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对图像进行超分辨率重建，增强图像的细节和清晰度。
数字图像处理实验报告——图像增强实验
实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级_______________姓名_______________学号_______________电气与信息学院和谐勤奋求是创新2.编写函数w = genlap lacia n(n)，自动产生任一奇数尺寸n的拉普拉斯算子，如5×5的拉普拉斯算子w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 14.采用不同的梯度算子对b lurry_moon.tif进行锐化滤波，并比较其效果。
[I,m ap]=im read('trees.tif');I=double(I);subplo t(2,3,1)imshow(I,m ap);title(' Original Im age');[Gx,Gy]=gradie nt(I); % gradie n t calcul ationG=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy); % matrixJ1=G; % gradie nt1subplo t(2,3,2)imshow(J1,m ap);title(' Operator1 Im age');J2=I; % gradie nt2 K=find(G>=7);J2(K)=G(K);subplo t(2,3,3)im show(J2,m ap);title(' Operator2 Im age');J3=I; % gradie n t3 K=find(G>=7);J3(K)=255;subplo t(2,3,4)im show(J3,m ap);title(' Operator3 Im age');J4=I; % gradie n t4 K=find(G<=7);J4(K)=255;subplo t(2,3,5)im show(J4,m ap);title(' Operator4 Im age');J5=I; % gradie nt5 K=find(G<=7);J5(K)=0;Q=find(G>=7);J5(Q)=255;subplo t(2,3,6)im show(J5,m ap);title(' Operator5 Im age');5.自己设计锐化空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像；附录：可能用到的函数和参考结果**************报告里不能用参考结果中的图像1)采用3×3的拉普拉斯算子w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1]滤波I=im read('moon.tif');T=double(I);subplo t(1,2,1),im show(T,[]);title('Origin al Im age');w =[1,1,1;1,-8,1;1,1,1];K=conv2(T,w,'sam e');subplo t(1,2,2)im show(K);title('Laplacian Transf orm ation');图2.9 初始图像与拉普拉斯算子锐化图像2)编写函数w = genlap lacia n(n)，自动产生任一奇数尺寸n的拉普拉斯算子，如5×5的拉普拉斯算子：w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 11 1 1 1 1]functi on w = genlap lacia n(5)%Com put es the Laplac ian operat orw = ones(n);x = ceil(n/2);w(x, x) = -1 * (n * n - 1);3)分别采用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对blurry_mo on.tif进行锐化滤波，并利用式完成图像的锐化增强，观察其有何不同，要求在同一窗口中显示。
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实验二图像的增强
一、实验目的
1)掌握在计算机上进行直方图统计，以及直方图均衡化、线性变换的图像增强的方法
2)掌握在计算机上进行图象平滑、图象锐化特别是中值滤波平滑及拉普拉斯算子锐化
的方法
二、实验要求
1)显示图像（cameraman.tif）及灰度直方图。
2)对指定图像（cameraman.tif）进行直方图均衡化和线性变换，将原始图像及增强
后的图像都显示于屏幕上，比较增强的效果。
3)对指定图像（lena.bmp）加入椒盐噪声，然后进行邻域平滑、中值滤波，将原始图
像及平滑后的图像都显示于屏幕上，比较效果。
4)对指定图像（lena.bmp）进行锐化（简单梯度算法、ROBERT算子，Prewitt边缘算
子和拉普拉斯算子），将原始图像及锐化后的图像都显示于屏幕上，比较锐化的效果。
三、实验仪器设备及软件
HP D538、MATLAB
四、实验原理
以自己的语言结合课堂笔记进行总结，要求过程推导清晰明了。
五、实验步骤及程序
实验步骤、程序流程、实验源程序和注释齐全
实验源程序：
(1). 显示图像（cameraman.tif）及灰度直方图:
I=imread('cameraman.tif');
subplot(121);
imshow(I);
title('原始图象');
subplot(122);
imhist(I);
title('灰度直方图')实验结果与分析
(2)对指定图像（cameraman.tif）进行直方图均衡化和线性变换，将原始图像及增强后的图像都显示于屏幕上，比较增强的效果。
I=imread('cameraman.tif');
subplot(221);
imshow(I);
title('原始图象');
I1=histeq(I);
subplot(222);
imshow(I1);
title('原始图象均衡化');
subplot(223);
imshow(I);
title('原始图象');
I2=imadjust(I);
subplot(224);
imshow(I1);
title('原始图象线性变化');
(3)对指定图像（lena.bmp）加入椒盐噪声，然后进行邻域平滑、中值滤波，将原始图像及平滑后的图像都显示于屏幕上，比较效果。
I=imread('LENA.BMP');
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.1);
subplot(221);
imshow(J);
title('加椒盐噪声图象');
K1=filter2(fspecial('average',3),J);
subplot(223);
imshow(uint8(K1));
title('平滑滤波后图象');
K2=medfilt2(J);
subplot(224);
imshow(uint8(K2));
title('中值滤波后图象')
(4)对指定图像（lena.bmp）进行锐化（简单梯度算法、ROBERT算子，Prewitt边缘算子和拉普拉斯算子），将原始图像及锐化后的图像都显示于屏幕上，比较锐化的效果。
I1=imread('LENA.BMP');
I = double(I1); %转化为double型
[Gx,Gy] = gradient(I); %计算梯度
G = sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy); %梯度算子
subplot(241);
imshow(I1);
Ax=[1,0;0,-1];Ay=[0,1;-1,0];
A = abs(imfilter(I1,Ax))+abs(imfilter(I1,Ay));%罗伯特算子
subplot(245);
imshow(A);title('robert锐化')
Ax=[-1,1;0,0];Ay=[1,0;-1,0];
A = abs(imfilter(I1,Ax))+abs(imfilter(I1,Ay)); %梯度算子
subplot(246);
imshow(A);title('梯度锐化')
H3 = fspecial('prewitt'); %prewitt水平边缘锐化掩膜H5 = fspecial('laplacian'); %拉普拉斯掩膜
Z3=imfilter(I1,H3); %prewitt边缘锐化
Z5=imfilter(I1,H5); %拉普拉斯锐化
subplot(247);
imshow(Z3),title('prewitt水平边缘锐化');
subplot(248)
imshow(Z5),title('拉普拉斯锐化');
六、实验结果与分析。