数字图像处理实验指导书

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实验一:图像文件类型转换实验目的:理解数字图像文件的几种基本类型掌握在MATLAB中进行图象文件类型转换的方法观察图象转换前后的效果加深对图象文件类型的理解熟悉图象格式、颜色系统间的转换实验内容:1)灰度图像与索引图像的相互转换2)RGB图像与索引图像的相互转换3)将图像转换为二值化图像实验方法:利用MATLAB工具进行实验一、灰度图像到索引图像的转换启动MATLAB,新建一个自己的工作文件夹(如下图中的“MYFIG”)。

并把它设置在当前的工作路径(Current Directory)下。

1)在该文件夹中拷入个灰度图片,比如“2.jpg”文件。

2)在MATLAB命令输入窗中,调用函数info=imfinfo('2.jpg')观查2.jpg是否为灰度图像在ColorType: 'grayscale' 属性行如此显示,则说明以2.jpg命名的文件为灰度图像。

3)输入如下命令完成转换RGB=imread('2.jpg'); % 将图像“2.jpg”的数据赋给变量RGBfigure(3); % 设定显示窗口3imshow(RGB); % 显示原“2.jpg”文件figure(1); % 设定显示窗口1[RGB1,map1]=gray2ind(RGB,128); % 指定灰度级128,进行灰度图像到索引图像转换imshow(RGB1,map1) ; % 显示索引图像1figure(2); % 设定显示窗口2[RGB2,map2]=gray2ind(RGB,16); % 指定灰度级16,进行灰度图像到索引图像转换imshow(RGB2,map2) ; % 显示索引图像2imwrite(RGB1,map1,'3.bmp'); % 将索引图像1保存为名为“3.bmp”的文件imwrite(RGB2,map2,'4.bmp'); % 将索引图像2 保存为名为“4.bmp”的文件运行并观察结果和现象。

《数字图像处理》实验指导书1

《数字图像处理》实验指导书1

《数字图像处理》实验指导书前言本实验指导书可作为电子信息工程、通信工程、生物医学工程等专业《数字图像处理》课程的实验指导书。

实验指导书共提供了6个实验,要求在VB环境下实现。

实验名称与学时安排详见下表。

实验名称与学时安排表实验教学基本要求:1、在实验前,认真准备,熟悉和掌握相关实验内容的基本算法和程序设计技术。

2、根据实验目的和要求,按时认真完成各实验的上机操作。

3、实验结束后,要及时提交经调试正确的程序源代码、生成的可执行文件、实验报告书等文档。

实验一图象的读取保存及图像的二值化处理一、实验目的1、熟悉《数字图像处理》的实验平台。

2、了解VB对图像进行处理的基本方法。

3、熟悉彩色图像变成灰度图象以及灰度图像转换成二值图像的基本原理及处理过程。

二、实验准备1、复习彩色图像变成灰度图象以及灰度图像的二值化处理的基本原理。

2、阅读下列内容,了解VB对图像进行处理的基本方法。

(1)读取图像通过扫描仪、摄像机等输入计算机以.bmp、.ico或.wmf存储的图像文件,可用LoadPicture函数把图像文件装入窗体、图片框或图像框中,例如:picture1.picture=loadpicture(“c:\image\flower.bmp”)可以把路径为c:\image\flower.bmp的图像文件装入图片框picture1中。

为了使图片框的大小与图像相匹配,应将图片框的autosize属性设置为True。

(2)用Point方法获取彩色图像的颜色值Point方法的功能是获取图像上指定像素的颜色值。

格式为:Object.Point(x,y)其中,Object表示获取颜色的对象名,(x,y)为取得颜色的坐标位置。

Point 方法将指定位置的像素的颜色值返回一个长整形数。

例如,求图片框picture 1中图像在位置(x,y)的像素颜色值(col)时,可写为:dim col as longcol=picture1.Point(x,y)(3)用Pset方法画点Pset方法的功能是在指定的位置画一个指定颜色的点。

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实验须知一、预习要求1.实验前认真阅读实验教程中有关内容,明确实验目的、内容和实验任务。

2.每次实验前做好充分的预习,对所需预备知识做到心中有数。

3.实验前应编好源程序,并对调试过程、实验结果进行预测。

二、实验要求1.实验课请勿迟到,缺席。

2.爱护设备,保持清洁,不随意更换设备。

3.认真完成实验任务,实验结果经教师检查。

4.发生事故,应立即切断电源,并马上向教师报告,检查原因,吸取教训。

5.实验完毕,请整理实验设备,再离开实验室。

三、报告要求每次实验后,应递交一份实验报告,报告中应包含下列内容:1.实验名称、实验人姓名、学号、班级,所用设备号。

2.实验目的、任务。

3.写出实验调试情况,包括上机时遇到的问题及解决办法、实验结果分析等,并附上调试好的程序清单(应加适量注释)。

4.总结实验中的心得体会,提出对实验内容、方案等的建议、意见或设想等。

实验一图像变换算法一、实验目的1、理解几何运算的基本概念与定义;2、掌握在MA TLAB中进行插值的方法3、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转。

二、实验原理几何运算可改变图像中各物体之间的空间关系。

这种运算可以被看成是将(各)物体在图像内移动。

一个几何运算需要两个独立的算法。

首先,需要一个算法来定义空间变换本身,用它来描述每个像素如何从其初始位置“移动”到终止位置,即每个像素的“运动”。

同时,还需要一个用于灰度插值的算法,这是因为,在一般情况下,输入图像的位置坐标(x,y)为整数,而输出图像的位置坐标为非整数,反过来也如此。

因此插值就是对变换之后的整数坐标位置的像素值进行估计。

MATLAB提供了一些函数实现这些功能。

插值是常用的数学运算,通常是利用曲线拟合的方法,通过离散的采样点建立一个连续函数来逼近真实的曲线,用这个重建的函数便可以求出任意位置的函数值。

最近邻插值是最简便的插值,在这种算法中,每一个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最临近的采样点的值。

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数字图像处理实验指导书《数字图像处理》实验指导书实验一数字图像文件基本类型转换一、实验目的 1. 了解Matlab支持4种图像类型:灰度图像、二值图像、索引图像和RGB图像。

2. 学会运用MATLAB 实现4种类型之间的转换。

3. 熟练掌握在MATLAB中如何读取和存储图像。

4. 掌握图像间的基本运算。

二、实验原理数字图像处理就是将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行一系列的操作,以得到所期望的结果。

它基本的步骤可分为图像信息的获取、存储、处理、传输、输出和显示。

数字图像处理的基本方法包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像分割、图像分析与描述和图像识别分类。

应用领域则是非常广泛,主要包括有宇宙探测、通信工程、遥感、生物医学、工业生产、军事公安、信息安全和信息检索等。

1、数字图像的特点⑴相比于语音等其他信号,图像具有信息量大、占用频带宽的特点。

在图像通信中,有限信道根本无法实时传输图像,这对图像频带压缩提出了很高的要求。

⑵像素间相关性大。

在同一帧内各相邻像素间具有相同或相近的灰度可能性很大,而运动图像的相邻帧相关性更大。

这些都说明数字图像中存在着大量的冗余,通过减少或消除这些冗余,进行图像压缩的可能性很大。

在数字图像处理中,一方面要充分考虑人的视觉特性,简化处理过程。

2、图像的读取及存储⑴图像的读取读取图像函数:imread() 格式:变量名=imread(‘路径\\文件名’,‘文件格式’) 例:x=imread(‘‘, ‘jpg’); 需要注意的是这是简略的写法,说明这幅图片在MATLAB的默认路径下。

⑵图像的保存①将图像写到文件imwrite() 格式:imwrite(变量名,‘新文件名’) 例:imwrite(x,’new_’) 此时图片会自动存入默认路径下。

②将图像用save命令以mat文件形式保存到磁盘中,以后可用load命令调用。

格式:save 保存的文件名变量名load 保存的文件名3、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。

数字图像处理试验指导书new1

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1.1图像点实验1.1.1图像反色实验1.1.1.1实验目的1.熟悉视频显示程序的运行过程、控制过程,搞清数据处理、传输途径;2.结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法;3.了解图像反色的算法和用途;4.了解RF-5 程序框架。

1.1.1.2 实验内容1.系统初始化;2.RF-5 程序框架实现;3.反色算法实现。

1.1.1.3实验背景知识将图像按象素进行求反,取得类似照相底片效果。

求反处理的图像与原始图“黑白颠倒”,可以看清原始图中灰黑区域的情况。

求反的图像一般用于数字图像的初步处理。

设D A表示输入图像的灰度,D B表示输出图像的灰度。

灰度变换方程为:D B=f(D A)=255-D A1.1.1.4程序简介1.1.1.4.1 程序包含文件介绍1.main.c:实验的主程序。

系统使用到资源、CSL、BIOS 以及任务初始化。

2.appData.c:SCOM 模块初始化。

3.tskVideoInput.c:视频输入任务初始化及输入任务处理。

4.tskVideoOutput.c:视频输出任务初始化及输出任务处理。

5.DEC643.gel:系统初始化。

6.*.h:程序使用的头文件。

7.*.lib:程序使用的库文件。

8.link_dm642.cmd:库文件连接命令文件。

9.VideoReverseloop2.tcf:BIOS 配置文件。

10. VideoReverseloop2cfg.cmd:DSP 存储器及资源分配与程序各段的连接关系。

1.1.1.4.2 程序架构简介实验例程采用RF-5(参考设计框架5)实现视频的采集、处理及显示。

程序使用2 个任务模块,视频采集任务以及视频处理输出任务。

(一)初始化模块介绍1.系统初始化模块功能介绍:初始化CSL 以及BIOS设置64K 的CACHE,并将其映射到EMIF 的CE0 及CE1 空间设置DMA 优先级序列,长度2.RF-5 模块初始化初始化RF-5 框架中用于内部单元传递消息的SCOM 模块3.任务模块初始化启动任务存储空间分配及管理(二)任务模块介绍1.输入任务输入任务从输入设备驱动程序获得视频图像,使用FVID(视频驱动程序)提供的FVID_exchange 函数调用输入设备按照4:2:2 格式获取一帧视频图像。

数字图像处理实验指导书matlab冈萨雷斯

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《数字图像处理》实验指导书实验一、空域图像处理一、 实验目的1熟悉CCS 集成开发环境的操作和基本功能;2熟悉MATLAB 基本图像操作;3结合实例学习如何在程序中增加图像处理算法;4理解和掌握图像的线性变换和直方图均衡化的原理和应用;5了解平滑处理的算法和用途,学习使用均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进行图像增强处理的程序设计方法;6 了解噪声模型及对图像添加噪声的基本方法。

二、 实验原理1 灰度线性变换就是将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。

)],([),(y x f T y x g =⎪⎩⎪⎨⎧<≤+-<≤+-≤≤=255),(]),([),( ]),([),(0 ),(),(y x f b g b y x f b y x f a g a y x f a y x f y x f y x g b a γβαn y m x ,2,1 ,,,2,1==2 直方图均衡化通过点运算将输入图像转换为在每一级上都有相等像素点数的输出图像。

按照图像概率密度函数PDF 的定义:1,...,2,1,0 )(-==L k n n r p k k r 通过转换公式获得:1,...,2,1,0 )()(00-====∑∑==L k n n r p r T s k j k j j j r k k3 均值(中值)滤波是指在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的临近像素。

将模板中的全体像素的均值(中值)来代替原来像素值的方法。

4 拉普拉斯算子如下:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--------111181111 拉普拉斯算子首先将自身与周围的8个像素相减,表示自身与周围像素的差异,再将这个差异加上自身作为新像素的灰度。

三、实验步骤1 启动MA TLAB程序,对图像文件分别进行灰度线性变换、直方图均衡化、均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化操作;添加噪声,重复上述过程观察处理结果。

2 记录和整理实验报告四、实验仪器1计算机;2 MA TLAB程序;3记录用的笔、纸。

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《数字图像处理》实验指导书张启东实验一 MATLAB 图像及其操作一、实验目的1、熟练使用各种常用MATLAB命令2、了解MATLAB图像文件格式;3、了解MATLAB图像类型;4、了解MATLAB图像文件的读写;5、了解MATLAB标准的图像显示技术;二、实验原理及内容首先,数字图像以一定的格式存放在计算机的存储器中<如磁盘),常见的格式有BMP,TIF,PCX等等,因此我们要进行数字图像处理,需要完成的第一项工作就是把图像读到计算机的内存中,以便进行进一步的处理。

在Matlab中,函数imread(>完成此项工作。

我们用下面一小段Matlab语句即可实现将图像“rice.tif”显示在一个图像窗口的左边,将其轮廓图显示在该窗口的右边。

b5E2RGbCAPI=imread('rice.tif'>。

subplot(1,2,1>。

imshow(I>subplot(1,2,2>。

imcontour(I>。

这里,imread(‘rice.tif’>将磁盘上的图像文件rice.tif读入内存变量I中,subplot(1,2,1>生成一个可以横向放置2幅图像的窗口,并设置下一显示位置在左边,imshow(I>显示图像I,subplot(1,2,2>准备下一图像的显示位置,imcontour(I>生成图像I 的轮廓并显示在窗口的右边。

p1EanqFDPw数字图像一般可分为二值图、灰度图和真彩图等几类。

我们再看下面一段程序:bw=imread('text.tif'>。

bw2=imcomplement(bw>。

subplot(1,2,1>,imshow(bw>subplot(1,2,2>,imshow(bw2>这里函数imcomplement(bw>完成对二值图像text.tif<bw)的求补运算,<即原来黑的变白的,原来白的变黑的。

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数字图像处理实验指导书臧兰云电子工程学院实验一图像基本运算一、实验目的:1、了解数字图像处理基础2、掌握数字图像处理的基本运算方法3、学习利用matlab进行数字图像处理的基本方法二、实验内容:1、根据图像采样原理,试对lena图像分别进行4和16倍减采样,查看其减采样效果。

2、对一幅图像加入椒盐噪声,并通过减法运算提取出噪声。

3、两幅二值图像进行逻辑与、或、非运算。

4、实现把一幅图像旋转45°,并分别采用把转出显示区域的图像截去和扩大显示区域范围以显示图像的全部两种方式。

5、选取一幅大小为256*256像素的图像,分别将图比例放大1.5倍,比例缩小0.7倍,非比例放大到420*384像素,非比例缩小到150*180像素。

三、思考与总结:1、将一幅图像如果进行4倍、16倍和64倍增采样会出现什么情况?是否有其他方法可以实现图像的采样?2、图像的选转会导致图像的失真吗?若有,有什么办法可以解决这个问题?3、由非比例缩放得到的图片能够恢复到原图片吗?为什么?实验二图像变换及增强一、实验目的:1、掌握图像变换的应用2、掌握数字图像处理的空间域及频域的增强方法二、实验内容:1、构造一幅图像并对其旋转一定的角度,求原始图像及旋转后图像的频谱图。

2、对一幅灰度图像进行均衡化,灰度等级为8级。

3、对一幅灰度图像采用多种方法实现平滑、锐化滤波。

4、对一幅图像进行幂次变换。

三、思考与总结:1、图像变换在图像处理中的应用?2、什么是傅里叶变换的旋转性?3、以上实验分别可以应用到那些实际问题中? 实验三图像压缩编码一、实验目的:1、掌握图像压缩编码的概念2、比较图像压缩编码的各种方法二、实验内容:1、计算一幅灰度图像的熵。

2、选择一种方法对图像进行压缩,并计算压缩比。

三、思考与总结:1、注释程序功能2、以上实验可以应用到那些实际问题中?实验四图像分割及彩色图像处理一、实验目的:1、掌握图像分割的基本原理2、掌握彩色图像处理方法二、实验内容:1、用全局阈值法对图像进行分割2、实现sobel算子及Roberts等算子的边缘提取算法3、生成一幅大小为256*256的RGB图像。

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实验一 Matlab图像处理工具箱的初步练习一、实验目的和任务1、初步了解与掌握MA TLAB语言的基本用法;2、掌握MA TLAB语言中图象数据与信息的读取方法;3、掌握在MA TLAB语言中图像类型的转换。

二、实验仪器、设备及材料1、计算机2、MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)3、实验所需要的图片三、实验原理将数字图像的RGB表示转换为YUV表示;Y=0.30R+0.59G+0.11BU=0.70R-0.59G-0.11BV=-0.30R-0.59G+0.89B四、实验步骤1、阅读资料并熟悉MatLab的基本操作2、读取MATLAB中的图象数据3、显示MATLAB中的图象文件。

用MATLAB在自建的文件夹中建立m文件,在这个文件的程序中,将MA TLAB目录下work文件夹中的tree.tif 图象文件读出,用到imread,imfinfo等命令,观察一下图象数据,了解一下数字图象在MA TLAB中的处理就是处理一个矩阵的本质。

4、将3中的图象显示出来(用imshow)。

5、对MA TLAB目录下work文件夹中的flowers.tif进行真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像之间的相互变换,并显示。

6、进行真彩色图像RGB(lenacolor.jpg)、YIQ图像、HSV图像、YcbCr图像的相互转换,并显示。

五、实验报告要求1、描述实验的基本步骤;2、用图片给出步骤4、5、6中取得的实验结果;六、实验所需图片lenacolor.jpg七、实验注意事项1、学生应提前预习2、请大家在E盘建一个目录(matlab),在每次启动时都要将这个目录加入到MATLAB的搜索路径中,添加的方法为File----Set Path----Tool---Add Path八、思考题1、图像之间转换的基础是什么,为什么可以实现相互的转换九、附录MATLAB简介 (1)MATLAB全称是Matrix Laboratory(矩阵实验室),一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件,从这一点上也可以看出,它在矩阵运算上有自己独特的特点。

实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。

这一特点也就决定了MA TLAB在处理数字图像上的独特优势。

理论上讲,图像是一种二维的连续函数,然而在计算机上对图像进行数字处理的时候,首先必须对其在空间和亮度上进行数字化,这就是图像的采样和量化的过程。

二维图像进行均匀采样,就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像,该数字图像是一个整数阵列,因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。

而MATLAB的长处就是处理矩阵运算,因此用MA TLAB处理数字图像非常的方便。

MATLAB支持五种图像类型,即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列;支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读,写和显示。

MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)中。

图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成,可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。

1、MATLAB中图象数据的读取A、imreadimread函数用于读入各种图象文件,其一般的用法为[X,MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)其中,X,MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据,fmt为图象的格式,filename为读取的图象文件(可以加上文件的路径)。

例:[X,MAP]=imread(’flowers.tif’,’tif’);B、imwriteimwrite函数用于输出图象,其语法格式为:imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)按照fmt指定的格式将图象数据矩阵X和调色板map写入文件filename。

C、imfinfoimfinfo函数用于读取图象文件的有关信息,其语法格式为imfinfo(filename,fmt)imfinfo函数返回一个结构info,它反映了该图象的各方面信息,其主要数据包括:文件名(路径)、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时间、文件的大小、文件的长度、文件的宽度、每个像素的位数、图象的类型等。

例:imfinfo('rice.tif')2、MATLAB中图象文件的显示imshowimshow函数是最常用的显示各种图象的函数,其语法如下:imshow(X,map)其中X是图象数据矩阵,map是其对应的颜色矩阵,若进行图象处理后不知道图象数据的值域可以用[]代替map。

需要显示多幅图象时,可以使用figure语句,它的功能就是重新打开一个图象显示窗口。

例:I=imread(‘rice.tif’);Imshow(I);J=imread(‘flowers.tif’);figure,imshow(J);3、其它命令有rgb2gray 将RGB图像转换成灰度图像ind2gray 将索引色图像转换成灰度图像rgb2ind 将RGB图像转换成索引色图像ind2rgb 将索引色图像转换成RGB图像im2bw 将图像转换成黑白图像实验二 图像的空域处理方法一、实验目的和任务1、 掌握在MA TLAB 中绘制灰度直方图的方法,了解灰度直方图的均衡化的方法;2、 了解图象滤波的基本定义及目的;3、 了解空域滤波的基本原理及方法;4、 掌握用MA TLAB 语言进行图象的空域滤波的方法。

二、实验仪器、设备及材料1、 计算机2、 MatLab 软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)3、 实验所需要的图片三、实验原理1、 灰度变换是对一幅图象的灰度级进行变换,B(x,y)=f[A(x,y)]2、 用均值滤波器去除图像中的噪声;3、 用中值滤波器去除图像中的噪声;四、实验步骤1、 运行matlab -help —demos —toolboxes —image processing —Intensity Adjustment and Histogram, 做灰度变换和直方图变换,进一步了解变换的原因;2、 读出men.bmp 这幅图像,显示它的图象及灰度直方图,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,并观察调整后的图象与原图象的差别,调整后的灰度直方图与原灰度直方图的区别。

3、 运行matlab -help —demos —toolboxes —image processing —Noise Reduction filter, 进一步理解空域滤波的原理;4、 读出lena.bmp 这幅图像,给这幅图像加入椒盐噪声5、 用均值滤波器去除图像中的噪声;6、 用中值滤波器去除图像中的噪声;7、 比较两种方法的处理结果。

五、实验报告要求∑+-∈+-∈+=],[],[2000000),(141),(N y N y y N x N x x y x f N y x f ]},[],,[|),({),(000000N y N y y N x N x x y x f Med y x f +-∈+-∈=1、描述实验的基本步骤;2、用数据和图片给出步骤2、4、5、6中取得的实验结果并进行必要的讨论;取得的实验结果并进行必要的讨论实验报告必须包括原始图像及其处理后的图像,注意对比各种增强方法对于不同图像处理的效果。

六、实验所需图片men.bmp Lenna.bmp七、实验注意事项1、学生应提前预习2、由于实验室的管理规定所有的程序不能存在C盘和D盘,因此请大家在E盘建一个目录(matlab),在每次启动时都要将这个目录加入到MATLAB的搜索路径中,添加的方法为File----Set Path----Tool---Add Path八、思考题1、小结一下本实验所用的增强方法2、比较一下均值滤波和中值滤波处理的效果并指出其中异同九、附录MATLAB简介 (3)本实验中需要了解/使用的函数1.MATLAB中灰度直方图的显示MATLAB图象处理工具箱提供了imhist函数来计算和显示图象的直方图,imhist函数的语法格式为:imhist(I,n)imhist(X,map)其中imhist(I,n)计算和显示灰度图象I的直方图,n为指定的灰度级数目,默认值为256。

imhist(X,map)计算和显示索引色图象X的直方图,map为调色板。

例:I = imread('rice.tif');imshow(I)figure, imhist(I)2.对比度增强如果原图象f(x,y)的灰度范围是[m,M],我们希望调整后的图象g(x,y)的灰度范围是[n,N],那么下述变换,,就可以实现这一要求。

MATLAB图象处理工具箱中提供的imadjust函数,可以实现上述的线性变换对比度增强。

Imadjust函数的语法格式为:J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])返回图象I经过直方图调整后的图象J,[low_in high_in]为原图象中要变换的灰度范围,[low_out high_out]指定了变换后的灰度范围。

例:I = imread('pout.tif');J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);imshow(I), figure, imshow(J)3.均值滤波均值滤波是在空间域对图象进行平滑处理的一种方法,易于实现,效果也挺好。

均值滤波的算法是由某像素领域内各点灰度值的平均值来代替该像素原来的灰度值。

可用模块反映领域平均算法的特征。

对于四点领域和八点领域,可分别由下述摸板表征:模版沿水平和垂直两个方向逐点移动,相当于用这样一个模块与图像进行卷积运算,从而平滑了整幅图象。

模版内各系数和为1,用这样的模版处理常数图象时,图像没有变化;对一般图象处理后,整幅图像灰度的平均值可不变。

4.中值滤波中值滤波是一种非线性处理技术,能抑制图象中的噪声。

它是基于图象的这样一种特性:噪声往往以孤立的点的形式出现,这些点对应的象素很少,而图象则是由像素数较多、面积较大的小块构成。

在一维的情况下,中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口。

在处理之后,位于窗口正中的像素的灰度值,用窗口内各像素灰度值的中值代替。

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