实验三

实验二 图像的增强及滤波

实验目的：掌握图象直方图增强方法及空间域平滑滤波。

实验内容：直方图增强，平滑滤波。
实验方法：
一、直方图增强
1、在matlab中打开并显示黑白灰度图象文件chest.tif 。
f=imread('chest.bmp');
%读入图像,并保存到变量f;

imshow(f)
% 显示图像

2、在使用imhist()绘制图像的直方图，观察原始图象的直方图；
figure,imhist(f)
% 直接显示图像的直方图，

3、使用hsiteq( )对图像进行直方图均衡；
h=histeq(f);
4、显示处理后的图像，并绘制直方图，观察与原始图像的区别
figure,imhist(h)
figure,imshow(h)

图1 图2
图3 图4
【实验作业】 复习课本中图像直方图均衡的相关概念；掌握Matlab中图像直方图均衡
函数histeq（）的用法。

附：
直方图均衡函数：histeq（）
用法：

J = histeq(I,n) 指定直方图均衡后的灰度级数n，默认值为64。
举例：
I = imread('tire.tif');
J = histeq(I);
imshow(I)
figure, imshow(J)
二、平滑滤波
（一）添加噪声
1、在matlab中打开并显示灰度图象文件lena.bmp。
f=imread('lena.bmp');
%读入图像,并保存到变量f;

imshow(f)
% 显示原始图像如图5

lena原始图像 添加5%的椒盐噪声后的图像
添加均值为0，方差为0.01的高斯白噪声图像
2、使用imnoise（）给图像添加椒盐噪声；
b=imnoise(a,'salt',0.05);

figure，imshow（b）
3、使用imnoise（）给图像添加高斯白噪声；
c=imnoise(a,'gaussian',0,0.01)

figure，imshow(c)
注意观察添加两种噪声以后的图像与原图像，对比两种噪声对图像的影响；
复习课本中关于图像噪声的相关概念。
（二）空间滤波
1、使用imfilter（）和medfilt2（）对添加椒盐噪声的图像分别均值滤波和中值滤波；
w=[0 1/5 0；1/5 1/5 1/5；0 1/5 0]；%滤波器

b1=imfilter(b,w);
b2=medfilt2(b);
imshow(b1);
figure,imshow(b2);
2、
使用imfilter（）和medfilt2（）对添加高斯白噪声噪声的图像分别均值滤波和中值滤波；

w=[0 1/5 0；1/5 1/5 1/5；0 1/5 0]；
c1=imfilter(c,w);
c2=medfilt2(c);
imshow(c1);
figure,imshow(c2);
观察滤波的结果，总结均值滤波和中值滤波对椒盐噪声、高斯白噪声的滤波效果；
【实验作业】 掌握Matlab中空间滤波函数imfilter（）和medfilt2（）的用法。
附：
Imnoise（）函数：
功能：模仿噪声信息，相当于图像的相加运算。
用法：J = imnoise(I,type)
J = imnoise(I,type,parameters)

参数Type对应的噪声类型如下：
'gaussian'高斯白噪声
'localvar'0均值白噪声
'poisson'泊松噪声
'salt & pepper'盐椒噪声
'speckle'乘性噪声

例子：I = imread('eight.tif');
J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
%密度0.02的盐椒噪声
imshow(I)
figure, imshow(J)

imfilter（）函数
功能：对任意类型数组或多维图像进行滤波。
用法：g = imfilter(f, w)
其中，f为输入图像，w为滤波掩模，g为滤波后图像。
Medfilt2（）函数
功能：对任意类型数组或多维图像进行中值滤波。
用法：g=medfilt2(A,[M,N])：使用 M X N 的模板读A矩阵做中值滤波
其中，f为输入图像，w为滤波掩模，g为滤波后图像。