绘制数字图像灰度直方图实验报告matlab实现
matlab 数字图像处理实验报告(五份)
《数字图像处理实验报告》实验一图像的增强一.实验目的1.熟悉图像在MATLAB下的读写、输出；2.熟悉直方图；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算和几何变换。
二.实验仪器计算机、MATLAB软件三.实验原理图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像。
其基本原理是：对一幅图像的灰度直方图，经过一定的变换之后，使其成为均匀或基本均匀的，即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数．f=H等或基本相等。
此方法是典刑的图像空间域技术处理，但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数，因此，当用离散的灰度等级做变换时，很难得到完全平坦均匀的结果。
频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域，然后进行各种各样的处理，再将所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的。
常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什-哈达玛变换、小波变换等。
假定原图像为f(x，y)，经傅立叶变换为F(u，v)。
频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像。
四.实验内容及步骤1.图像在MATLAB下的读写、输出；实验过程：>> I = imread('F:\image\624baf9dbcc4910a.jpg');figure;imshow(I);title('Original Image');text(size(I,2),size(I,1)+15, ...'IMG_20170929_130307.jpg', ...'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 25% > In imuitools\private\initSize at 86In imshow at 196Original Image2.给定函数的累积直方图。
数字图像处理matlab版实验报告
数字图像处理实验报告（matlab版）一．实验目的：熟悉数字图像处理中各种椒盐噪声的实质，明确各种滤波算法的的原理。
进一步熟悉matlab的编程环境，熟悉各种滤波算法对应的matlab函数。
实验结果给以数字图像处理课程各种算法处理效果一个更直观的印象。
二.实验原理:1．IPT(图像处理工具箱)基本函数介绍1. imread函数该函数用于从图形文件中读出图像。
格式A=IMRAED(FILENAME,FMT)。
该函数把FILENAME 中的图像读到A中。
若文件包含一个灰度图,则为二维矩阵。
若文件包含一个真彩图(RGB),则A为一三维矩阵。
FILENAME指明文件，FMT指明文件格式。
格式[X,MAP]=IMREAD(FILENAME,FMT).把FILENAME中的索引图读入X,其相应的调色板读到MAP中.图像文件中的调色板会被自动在范围[0,1]内重新调节。
FMT的可能取值为jpg 或jpeg,tif或tiff,bmp,png,hdf,pcx,xwd。
2.imwrite函数该函数用于把图像写入图形文件中。
格式IMWRITE(A,FILENAME,FMT)把图像A写入文件FILENAME中。
FILENAME指明文件名, FMT指明文件格式。
A既可以是一个灰度图,也可以是一个真彩图像。
格式IMWRITE(X,MAP,FILENAME,FMT)把索引图及其调色板写入FILENAME中。
MAP必须为合法的MATLAB调色板,大多数图像格式不支持多于256色的调色板。
FMT的可能取值为tif或tiff,jpg或jpeg,bmp,png,hdf,pcx,xwd。
3. imshow函数显示图像。
格式IMSHOW(I,N).用N级离散灰度级显示灰度图象I。
若省略N,默认用256级灰度显示24位图像,64级灰度显示其他系统。
格式IMSHOW(I,[LOW HIGH])，把I 作为灰度图显示。
LOW值指定为黑色,HIGH指定为白色，中间为按比例分布的灰色。
数字图像处理实验报告-基于Matlab
华东师范大学电子工程系2017.6实验1：图像灰度级修正【实验目的】掌握常用的图像灰度级修正方法（灰度变换法和直方图均衡化），加深对直方图的理解。
观察图像的增强效果，对灰度级修正前后的图像加以比较。
【实验内容】1）编程实现图像的灰度变换，改变图像的输入、输出映射参数范围（线性拉伸和反比）；2）修改参数gamma值（大于、小于、等于1），观察处理结果；3）对图像直方图作均衡化处理，显示均衡前后的图像及其直方图。
【实验代码】original=imread('lena.bmp');linstr=imadjust(original,[0.3 0.7],[0 1]); %线性拉伸opposite=imadjust(original,[0 1],[1 0]); %反比above=imadjust(original,[0 1],[0 1],2); %gamma>1equal=imadjust(original,[0 1],[0 1],1); %gamma=1below=imadjust(original,[0 1],[0 1],0.5); %gamma<1subplot(3,3,1);imshow(original);title('原图像');subplot(3,3,2);imshow(linstr);title('线性拉伸');subplot(3,3,3);imshow(opposite);title('反比');subplot(3,3,4);imshow(above);title('gamma>1');subplot(3,3,5);imshow(equal);title('gamma=1');subplot(3,3,6);imshow(below);title('gamma<1');subplot(3,3,7);imhist(original);title('原图像直方图'); histequal=histeq(original);%对图像均衡化subplot(3,3,8);imshow(histequal);title('均衡后的图像'); subplot(3,3,9);imhist(histequal);title('均衡图像的直方图'); axis([0 256 0 2000]);【输出图像】【实验思考】根据以下图片以及实验结果可知gamma>1时图像整体变暗，灰度级整体变小；gamma<1时图像整体变亮，灰度级整体变小；而gamma=1时，图像维持不变。
数字图像处理实验报告(图像灰度变换处理)
数字图像处理实验报告班级：姓名：学号：数字图像处理实验报告一．实验名称：图像灰度变换二．实验目的：1 学会使用Matlab；2 学会用Matlab软件对图像灰度进行变换，感受各种不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。
三．实验原理：Matlab中经常使用的一些图像处理函数：读取图像：img=imread('filename'); //支持TIFF,JPEG,GIF,BMP,PNG,XWD等文件格式。
显示图像：imshow(img,G); //G表示显示该图像的灰度级数，如省略则默认为256。
保存图片：imwrite(img,'filename'); //不支持GIF格式，其他与imread相同。
亮度变换：imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间，low_in 以下及high_in以上归零。
绘制直方图：imhist(img);直方图均衡化：histeq(img,newlevel); //newlevel表示输出图像指定的灰度级数。
像平滑与锐化（空间滤波）：w=fspecial('type',parameters);imfilter(img,w); //这两个函数结合将变得十分强大，可以实现photoshop里的任意滤镜。
图像复原：deconvlucy(img,PSF); //可用于图像降噪、去模糊等处理。
四.实验步骤：1．获取实验用图像：Fig3.10(b).jpg. 使用imread函数将图像读入Matlab。
2．产生灰度变换函数T1，使得：0.3r r < 0.35s = 0.105+2.6333(r–0.35) 0.35 ≤ r ≤ 0.65 1+0.3(r–1) r > 0.65用T1对原图像Fig3.10(b).jpg进行处理，打印处理后的新图像。
数字图像处理实验 图像生成及取反 图像亮(灰)度变换
数字图像处理实验报告实验一图像处理入门实验:图像生成及取反1、【实验目的】了解matlab有关图像的基本操作，如图像的读写，显示等。
熟悉调试环境。
2、【实验步骤】（1）Matlab workspace中生成一幅大小为512×512像素的8位灰度图, 背景为黑色，中心有一个宽40像素高20像素的白色矩形。
（2）将这幅图像保存为文件test.bmp。
•从文件test.bmp中读出图像到变量I。
•在Matlab图形界面中显示变量I所代表的图像。
•将获得的图像的格式分别转换为“*.tif”、“*.jpg”的格式保存，检查图像文件数据量的大小。
•将图片保存或拷贝到MATLAB程序组根目录的“work”文件夹中，以便后面的实验利用。
•将test.bmp 编程取反,观察效果。
3、【实验源码】(1)图像生成B=zeros(512,512)(2) 在图像中生成宽40像素高20像素的白色矩形for i=246:266for j=246:266B(i,j)=1;endend（3）图像保存imwrite(B,'test.bmp')（4）读出图像到变量I并另存为“*.tif”、“*.jpg”的格式e=imread('test.bmp')imshow(e)imwrite(e,'test.tif')imwrite(e,'test.jpg')（5）将test.bmp 编程取反for j=1:512for k=1:512if(i(j,k)==255)i(j,k)=0;elsei(j,k)=255;end;endend4、【实验截图】查看文件大小将test.bmp 编程取反5、【实验小结】（1）通过本次实验，对Matlab软件处理图像的相关功能有了初步了解。
（2）在灰度图像的取反操作中，可以使用双重循环，对每一行每一列的象素值进行更改操作。
实验二图像亮（灰）度变换1、【实验目的】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。
数字图象处理实验报告《matlab基本操作 》
武汉工程大学
《数字图像处理》实验报告2
专业班级
实验时间
学生学号
实验地点
学生姓名
指导教师
实验项目
数字图像基本操作
实验类别
基础性
实验学时
%读入原始图像
f=imread('pollen.tif');
%显示原始图像
subplot(3,2,1);imshow(f);
title('original image');
subplot(3,2,2);imhist(f);
title('original image histogram');
%将原始图像均衡化，目的是与后面的规定化做对比
subplot(121),imshow(a);
title('原图为：');
subplot(122),imshow(c); %显示处理后的图像
title('均衡化后的图为：');
通过以上变换后总的效果为：
%读入原始图像
f=imread('pollen.tif');
%显示原始图像
iptsetpref('ImshowAxesVisible','on')
c2=A2*(1/((2*pi)^0.5)*sig2); %设置c2=A2*(1/sqrt(2*pi)*sig)),即高斯函数的系数部分；
k2=2*(sig2^2); %设置指数部分的分母，即（1/2*sig^2），同上
灰度直方图
灰度直方图实验报告
1、设计目的
通过MATLAB仿真软件，实现灰度图像处理；统计这幅图像回灰度直方图，并显示原图，直方图；学习并熟悉MATLAB编程环境的一般操作和运用。
2、实验原理
统计一幅灰度图像中的所以灰度值的个数，并且显示出来。
利用matlab自带函数，可以方便的统计灰度图像的直方图。
3、实验仪器
PC机
4、实验步骤
打开一幅彩色图像，将其灰度化，并统计直方图，显示其原图像灰度图像以及灰度直方图。
5、实验结果
5.1.1 打开原图
imageName=strcat('example.bmp');%获取图像名称
I= imread(imageName); %读取彩色图像
figure(1);
% subplot(2,4,1);
imshow(I);
title('原图')
5.1.2 原图转化为直方图
huidu_example=rgb2gray(I); %转换为灰度图,huidu为灰度值
% subplot(2,4,5); %窗口显示灰度图
imshow(huidu_example);
title('原图转化为灰度图');
5.1.3 原图转化为灰度图的直方图
figure(2);%画出灰度直方图
imhist(huidu_example);
title('原图转化为灰度图的直方图');
6、实验结论及体会
通过对彩色图像灰度化的学习，运用MATLAB进行彩色图像灰度化。
进一步熟悉了MATLAB仿真平台使用方法，并且加深了对彩色图像处理的相关知识的了解。
实验一图像的灰度直方图实验
实验一图像的灰度直方图实验1实验目的：1）熟悉MATLAB软件界面和初步使用图像处理工具箱。
2）掌握图像格式转换和图像矩阵显示方法。
3）掌握图像灰度直方图的显示和灰度调整方法。
2实验内容：1)图像类型转换和不同图像显示方法图像类型转换：dither: 将灰度图像变成索引图像或将灰度图像变成二值图像。
[X,map]=gray2ind(I,n) ；n---灰度级数，缺省为64BW=dither(I)例子程序：clear ; %清除内存原有一切变量RGB=imread('gyy1.jpg'); % 把RGB图读入矩阵I=rgb2gray(RGB); %把RGB图变为灰度图[A,map]=gray2ind(I,128); %把灰度图变索引图BW=dither(I); %把灰度图变为二值图subplot(2,2,1),imshow(RGB);title('yuantu'); %显示原图subplot(2,2,2),imshow(A,map),title('xmap'); %显示索引图subplot(2,2,3),imshow(I),title('graytu'); %显示灰度图subplot(2,2,4),imshow(BW),title('BWtu'); %显示二值图gray2ind: 将二值图像转换为索引图像。
[X,map]=gray2ind(BW,n) ；n---灰度级数，缺省为64grayslice: 将灰度图像转为索引图像。
X=grayslice(I,n);im2bw: 将灰度图像、索引图像、真彩色图像转为二值图像。
BW=im2bw(I,level); BW=im2bw(X,map,level); BW=im2bw(RGB,level)level---- 归一化阈值，取值在[0，1]之间。
eg: BW=im2bw(X,map,0.6)im2double: 转换为双精度型。
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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
end
figure,bar(0:255,GPeq,'b') %显示均衡化后的直方图
title('均衡化后的直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel('出现概率')
%四，图像均衡化
PA=PS;
for i=0:255
PA(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素
end
figure,imshow(PA) %显示均衡化后的图像
title('均衡化后图像')
imwrite(PA,'PicEqual.bmp');
3、程序运行结果比较。
（包括结论）
原始图像
均衡化后图象
原图像直方图
均衡化后直方图
通过原始图像和均衡化后的图像对比，均衡化后图像由彩色图像变为了灰度图像。
原始图像直方图与均衡化后直方图对比，均衡化后的直方图灰度值更加平均，在整幅图像中不在集中。
4、实验体会。
（心得体会、收获）
通过此次实验，我学会了对matlab的基本操作，能够在matlab下进行简单的编程、调试和修改操作。
同时我知道了直方图均衡化是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布，就是把对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的图像数量大致相同。
通过图像间的对比，我发现变换后的图像某些细节会消失。