数字图像处理上机实验Word文件下载.docx
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源代码：
figure（1>
。
fid=fopen（'
D:
\img\cell_128.img'
'
r'
>
%打开无格式文件
data1=（fread（fid,[128,128],'
uint8'
'
%将打开的文件读入到data1jLBHrnAILg
subplot（4,2,1>
%将figure（1>
分成4*2的8个子窗口,xHAQX74J0X
data11=uint8（data1>
imshow（data11>
%图象显示
title（'
CELL'
Color'
b'
%加标题
subplot（4,2,2>
原图像直方图'
imhist（data11>
subplot（4,2,3>
%取第二个子窗口
data2=uint8（data1>
%将灰度图象转换成uint8格式
b=histeq（data2>
%直方图均衡化
imshow（b,256>
%显示均衡化图象,256可缺省
均衡化'
subplot（4,2,4>
imhist（b>
均衡化后图像直方图'
subplot（4,2,5>
d:
\img\fing_128.img'
data3=（fread（fid,[128,128],'
%将打开的文件读入到data3LDAYtRyKfE
data31=uint8（data3>
%将灰度图象转换成uint8格式Zzz6ZB2Ltk
imshow（data31>
%显示灰度图象
FING'
subplot（4,2,6>
imhist（data31>
subplot（4,2,7>
data4=uint8（data3>
d=histeq（data4>
imshow（d,256>
subplot（4,2,8>
imhist（d>
均衡化后原图像直方图'
2）对原图像加入高斯噪声，用4-邻域平均法平滑加噪声图像<
图像四周边界不处理，下同），同屏显示原图像、加噪图像和处理后的图像。
dvzfvkwMI1
不加门限；
加门限
，<
其中
）
%CELL
figure（2>
%将打开的文件读入到data1rqyn14ZNXI
I=uint8（data1>
I1=imnoise（I,'
gaussian'
%加乘性噪声
H1=[010。
101。
010]/4。
%4×
4领域模板
J=imfilter（I,H1>
%领域平均
subplot（2,4,1>
imshow（I>
%显示图像I
原图像'
subplot（2,4,2>
imshow（I1>
加噪声后图像'
subplot（2,4,3>
imshow（J>
%不加门限平滑
不加门限平滑后图像'
%加门限后滤波
T=2*sum（I1（:
/128^2。
im_T=zeros（128,128>
fori=1:
128
forj=1:
ifabs（I1（i,j>
-J（i,j>
T
im_T（i,j>
=J（i,j>
else
=I1（i,j>
end
end
subplot（2,4,4>
imshow（im_T>
加门限后'
%FING
%将打开的文件读入到data1EmxvxOtOco
subplot（2,4,5>
subplot（2,4,6>
subplot（2,4,7>
subplot（2,4,8>
2.<
1）用Laplacian锐化算子<
分
和
两种情况）对256⨯256大小、256级灰度的数字图像lena进行锐化处理，显示处理前、后图像。
SixE2yXPq5
%laplacian算子锐化
I=imread（'
\img\LENA256.bmp'
%读入原图像
subplot（1,3,1>
imshow（I>
原始图像'
L=fspecial（'
laplacian'
L1=[0-10。
-15-1。
0-10]。
L2=[0-20。
-29-2。
0-20]。
LP1=imfilter（I,L1,'
replicate'
%α=1时的拉普拉斯算子
LP2=imfilter（I,L2,'
%α=2时的拉普拉斯算子
subplot（1,3,2>
imshow（LP1>
Laplacian算子α=1锐化图像'
6ewMyirQFL
subplot（1,3,3>
imshow（LP2>
Laplacian算子α=2锐化图像'
kavU42VRUs
2）若令
，
则回答如下问题：
、
之间有何关系？
代表图像中的哪些信息？
由此得出图像锐化的实质是什么？
因为
，所以
之间有以下关系：
代表了原图像中的二阶梯度信息；
是边缘增强后的数字图像；
由此可以得出：
图像锐化的实质是将原图像与梯度信息叠加<
梯度信息所占的比例由
的大小决定，
值越大则梯度信息所占的比例越大），相当于对目标物的边缘进行了增强。
y6v3ALoS89
5.分别利用Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子，对256⨯256大小、256级灰度的数字图像lena进行边缘检测，显示处理前、后图像。
M2ub6vSTnP
图像：
%Roberts梯度法锐化
subplot（2,2,1>
J=double（I>
[IX,IY]=gradient（J>
%计算梯度
A=sqrt（IX.*IX+IY.*IY>
subplot（2,2,2>
imshow（A,[]>
Roberts梯度法锐化图像'
0YujCfmUCw
%Prewitt算子锐化
S=imfilter（I,fspecial（'
Prewitt'
subplot（2,2,3>
imshow（S>
Prewitt算子锐化图像'
%Sobel算子锐化
sobel'
subplot（2,2,4>
Sobel算子锐化图像'
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