数字图像处理实验二图像灰度直方图实验

课程名称数字图像处理与分析实验序号实验二
实验项目图像灰度直方图实验实验地点
实验学时实验类型指导教师实验员
专业班级
学号姓名
年月日
分析：由生成的图像可知，索引图比灰度图的灰度等级更大，颜色更暗，二值图像只能描述其轮廓，不能描述细节。

代码：
clear ; %清除内存原有一切变量
RGB=imread('gou.jpg');
[X1,map]=rgb2ind(RGB,64);
I=rgb2gray(RGB); %把RGB图变为灰度图
X2=rgb2ind(RGB,map);
subplot(2,2,1),imshow(RGB);title('yuantu');
subplot(2,2,2),imshow(I);title('graytu'); %显示灰度图
subplot(2,2,3),imshow(X1,map);title('x1map');
subplot(2,2,4),imshow(X2,map);title('x2map');
运行结果：
分析：由生成的图像可知，RGB图转换灰度图失败，不清楚原因，但是代码没有问题；由RGB转换的两张索引图和原图没有肉眼可识别的差别。

2、计算出一幅灰度图像的直方图
代码：
clear;
close all;
RGB=imread('gou.jpg'); % 把RGB图读入矩阵
I=rgb2gray(RGB); %把RGB图变为灰度图
imhist(I);
title('实验1 直方图');
运行结果：
分析：灰度图较暗，因此灰度直方图像素灰度值取在左边较暗的区域。

3、对灰度图像进行简单灰度线形变换
代码：
RGB=imread('gou.jpg');
I=rgb2gray(RGB);
subplot(2,2,1),imshow(I);
subplot(2,2,2),imhist(I);
J=histeq(I);
subplot(2,2,3),imshow(J);
subplot(2,2,4), imhist(J); title('实验2 -直方图均衡化');
运行结果：
分析：由生成的图像可知，原始图像较暗且动态范围较小，反应在直方图上就是直方图所占据的灰度值范围比较窄，且集中在低灰度值一边。

经过直方图均衡处理后，我们可以看到，直方图占据了整个图像灰度值允许的范围，增加了图像灰度动态范围，也增加了图像的对比度。

4、看直方图的对应变化和图像对比度的变化。

代码：
figure;
subplot(2,2,1),imshow(I);
J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1);
title(' 实验3 用g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)进行变换');
subplot(2,2,2),imshow(J);
subplot(2,2,3), imshow(I); J=imadjust(I,[0.5,0.8],[0,1],1);
subplot(2,2,4), imshow(J);
运行结果：
分析：madjust是一个计算机函数，该函数用于调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵.左边的两张图为灰度图原图，右边两张图经过了灰度调整之后，整体偏暗，对比度变小了，因此我们可知，处理后图像较暗且动态范围较小，反应在直方图上就是直方图所占据的灰度值范围比较窄，且集中在低灰度值一边。

五、测试/调试及实验结果分析
1、测试结果和详细分析如上所示。

2、Matlab和C 语言有什么区别？
答：都是计算机上的应用工具。

Matlab主要用来做科学计算工具，其本身自带了大量的库,能通过其本身自动的脚本编程（类C)，计算或模拟控制并能绘制结果图形等；C是编程开发工具，严格来说是一种开发语言。

六、实验结论与体会
1、通过实验，我掌握了图像转换函数的用法和图像矩阵显示方法，懂得了如何对图片进行处理。

2、在实践中，我掌握图像灰度直方图的显示和灰度调整方法，学会了对图像直方图均衡化，使得图像更加清晰，明白了图像直方图修改进行图像增强是一种有效的方法，对于今后的学习有很大的帮助。

年月日。