东北大学matlab计算机图像处理实验报告文档格式.docx
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imshow（I）;
效果：
（2）、RGB转灰度图像
graycat=rgb2gray（I）;
subplot（1,2,1）;
subimage（I）;
subplot（1,2,2）;
subimage（graycat）;
（3）、RGB转索引图像
[indcat,map]=rgb2ind（I,0.7）;
subimage（indcat,map）;
（4）、索引图像转RGB
I1=ind2rgb（indcat,map）;
subplot（1,2,1）;
subimage（indcat,map）;
subplot（1,2,2）;
subimage（I1）;
（5）、索引转灰度图像
i2gcat=ind2gray（indcat,map）;
subimage（i2gcat）;
（6）、灰度转索引图像
[g2icat,map]=gray2ind（graycat,64）;
subimage（graycat）;
subimage（g2icat,map）;
（7）、RGB转二值图像
r2bwcat=im2bw（I,0.5）;
subimage（I）;
subimage（r2bwcat）;
（8）灰度转二值图像
g2bwcat=im2bw（graycat,0.5）;
subimage（g2bwcat）;
（9）、索引转二值图像
i2bwcat=im2bw（indcat,map,0.7）;
subimage（i2bwcat）;
2、应用MATLAB工具箱演示一幅图像的傅里叶变换、离散余弦变换，观察其频谱图。
然后将它们进行逆变换，观察逆变换后的图像；
（1）傅里叶正变换
F=fft2（graycat）;
subimage（log（abs（F））,[3,10]）;
（2）傅里叶反变换
IF=ifft2（F）;
subimage（uint8（IF））;
（3）DCT变换
B=dct2（graycat）;
subimage（log（abs（B））,[3,5]）;
（4）iDCT变换
iB=idct2（B）;
subimage（uint8（iB））;
3.应用MATLAB语言编程来实现一幅图像的增强。
（1）取一幅灰度图像，对其进行线性点运算，要求：
要求线性函数为Y=aX+b，
（a,b）分别取（1.5,1.2）、（0.7,1.2），分析变化后图像，并分析直方图。
graycat=double（graycat）;
graycat1=1.5*graycat+1.2;
subplot（2,2,1）;
subimage（uint8（graycat））;
subplot（2,2,2）;
imhist（uint8（graycat））;
subplot（2,2,3）;
subimage（uint8（graycat1））;
subplot（2,2,4）;
imhist（uint8（graycat1））;
代码2：
graycat1=0.7*graycat+1.2;
分析：
a=0.7时，图像对比度减小，输出灰度值范围减小
a=1.5时，图像对比度增大，输出灰度值范围增大
（2）取一幅灰度图像，对其进行直方图均衡化处理，再对其进行规定化处理，并对结果进行分析。
graycat=uint8（graycat）;
eqcat=histeq（graycat）;
imhist（graycat）;
subimage（eqcat）;
imhist（eqcat）;
规定化代码：
hgram=50:
2:
250;
speciacat=histeq（graycat,hgram）;
subplot（2,2,1）;
subplot（2,2,2）;
imhist（graycat）;
subplot（2,2,3）;
subimage（speciacat）;
subplot（2,2,4）;
imhist（speciacat）;
图像均衡化将一已知灰度概率密度分布的图像经过某种变换，变成一幅具有均衡灰度概率密度分布的新图像，其扩展了象元取值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度。
直方图规定化能自动增强整个图像的对比度，但具体效果不容易控制，处理结果总是得到全局的均衡化直方图。
思考题：
如果将一幅图像进行一次直方图均衡化处理后，再进行一次直方图均衡化处理，结果会发生变化吗？
观察两次均衡化的直方图是否一样。
答：
A=imread（'
B=rgb2gray（A）;
I=histeq（B）;
%第一次均衡化
I1=histeq（I）;
%第二次均衡化
subplot（121）;
imshow（I1）;
subplot（122）;
imhist（I1）
从图可知2次结果相同，先直方图均衡了，就相当于所有的灰度级上的像素点数目相同，无论你再进行多少次直方图均衡，他始终都不再变化，因为第一次就已经均衡了。
（3）取一幅灰度图像，加入噪声后对其进行平滑滤波（均值滤波、中值滤波），并观察不同滤波方式下的效果。
noisecat=imnoise（graycat,'
salt&
pepper'
avecat=filter2（fspecial（'
average'
3）,noisecat）/255;
medcat=medfilt2（noisecat,[3,3]）;
title（'
原图'
subimage（noisecat）;
加噪声图'
subimage（avecat）;
均值平滑图'
subimage（medcat）;
中值滤波图'
分析：
均值滤波效果与所使用领域半径大小有关，半径越大，像素点越多，信噪比提高越大，平衡效果越好，但是平滑图像的模糊程度越大。
中值滤波时一种非线性滤波，可以克服线性滤波所带来的图像细节模糊，对滤波脉冲干扰及颗粒噪声最有效。
（4）取一幅灰度图像，采用不同的算子对其进行边缘锐化，并分析结果。
sobelcat=filter2（fspecial（'
sobel'
）,graycat）;
prewittcat=filter2（fspecial（'
prewitt'
laplaciancat=filter2（fspecial（'
laplacian'
subimage（sobelcat）;
sobel猫'
subimage（prewittcat）;
prewitt猫'
subimage（laplaciancat）;
laplacian猫'
sobel算子：
对称的一阶差分，对中心加权具有一定的平滑作用
Prewitt算子：
一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下，左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用
Laplacian算子：
二次微分算子，满足不同走向的图像边缘锐化要求，对噪声的增强作用较弱，一半用它进行边缘增强时，有必要将图像先进行平滑处理。
为了达到边缘锐化的反差增强效果，实际应用中将高频增强和直方图均衡化结合起来使用，这两个操作的次序能互换吗？
效果一样吗？
I=rgb2gray（I）;
subplot（241）,imshow（I）;
原始图像'
I1=[0,-1,0;
-1,5,-1;
0,-1,0];
I3=imfilter（I,I1）;
subplot（242）,imshow（uint8（I3））;
拉普拉斯算子锐化图像'
h=ones（size（I3））;
[f1,f2]=freqspace（size（I3）,'
meshgrid'
r=sqrt（f1.^2+f2.^2）;
h（r<
0.3）=0;
Y=fft2（double（I3））;
Y=fftshift（Y）;
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