《数字图像处理》实验报告参考模板.docx
《《数字图像处理》实验报告参考模板.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《数字图像处理》实验报告参考模板.docx（15页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
《数字图像处理》实验报告参考模板
GDOU-B-11-112
广东海洋大学学生实验报告书（学生用表）
实验名称
图像灰度变换与直方图修正
课程名称
数字图像处理
课程号
19242504
学院（系）
理学院数信系
专业
信息与计算科学
班级
1112
学生姓名
麦杰洪
学号
201111921215
实验地点
钟05008
实验日期
13.10.11
一、实验目的
1.能熟练运用Matlab对图像进行灰度变换；
2.能熟练运用Matlab对图像进行直方图修正；
3.能熟练运用Maltab对图像进行空域平滑去噪。
二、实验内容
1.对图像’office_2.jpg’分别进行灰度线性变换、对数变换、幂次变换，使图像更清晰；
2.对图像’office_2.jpg’进行直方图均衡化；
以下3题任选1个
3.自编一个直方图均衡化的函数，输入输出格式：
functionJ=myhisteq（I）
并用自编的函数对‘tire.tif’进行直方图均衡化；
4.对图像’coins.png’添加高斯噪声，自编代码用掩膜平滑法实现去噪；
5.对图像’coins.png’添加椒盐噪声，自编代码用中值滤波法实现去噪。
三、程序清单与运行结果
1.灰度线性变换
clearall,clc;
im=imread（'office_2.jpg'）;%office_2.jpg为图片，在m文件所在目录下
s=size（im）;
R=im（:
:
1）;
G=im（:
:
2）;
f=im（:
:
3）;
R=reshape（R,[s
（1）,s
（2）]）;
G=reshape（G,[s
（1）,s
（2）]）;
B=reshape（B,[s
（1）,s
（2）]）;
编写程序：
functionJ=my（I）
[M,N]=size（I）;
figure,imhist（I）;
j=zeros（M,N）;
I=double（I）;
f=double（f）;
k1=min（min（I））;
k2=max（max（I））;
a=k1+50;
b=k2-50;
c=k1-30;
d=k2+20;
fori=1:
M
forj=1:
N
if（I（i,j）>=a）&（I（i,j）<=b）
f（i,j）=（（d-c）/（b-a））*（I（i,j）-a）+c;
end
if（I（i,j））
f（i,j）=c;
end
if（I（i,j）>=b）
f（i,j）=d;
end
end
end
figure;
subplot（121）;
imshow（I,[]）;
subplot（122）;
imshow（f,[]）;
先对红色部分进行处理：
J=my（R）
r=f;
再对绿色部分进行处理：
J=my（G）
g=r;
最后对蓝色部分进行处理：
J=my（B）
b=f;
再把三个部分组合起来：
I=cat（3,r,g,b）;
I=uint8（I）;
figure,subplot（121）,imshow（im）;
subplot（122）,imshow（I）;
2.灰度对数变换
clearall,clc;
im=imread（'office_2.jpg'）;%office_2.jpg为图片，在m文件所在目录下
s=size（im）;
R=im（:
:
1）;
G=im（:
:
2）;
f=im（:
:
3）;
R=reshape（R,[s
（1）,s
（2）]）;
G=reshape（G,[s
（1）,s
（2）]）;
B=reshape（B,[s
（1）,s
（2）]）;
先对红色部分进行处理：
figure,imhist（R）;%观察直方图，确定调整方案
%以下作分段线性变换
R=double（R）;
r=zeros（size（R））;
idx1=find（R<30）;
r（idx1）=R（idx1）*4;
idx2=find（R>=31）;
k=（255-121）/（255-31）;
r（idx2）=121+k*（R（idx2）-31）;
r=uint8（r）;R=uint8（R）;%还原成无符号8位整数
figure,
subplot（2,2,1）,imshow（R）,subplot（2,2,2）,imhist（R）
subplot（2,2,3）,imshow（r）,subplot（2,2,4）,imhist（r）
再分别对绿色部分和蓝色部分进行处理,
最后把三个部分组合起来：
I=cat（3,r,g,b）;
I=uint8（I）;
figure,subplot（121）,imshow（im）;
subplot（122）,imshow（I）;
3.灰度幂次变换
分别对红、绿、蓝三种颜色进行处理：
红色部分：
k=0.5;
r=255*（double（R）/255）.^k;
r=uint8（r）;
figure
subplot（221）,imshow（R）;
subplot（222）,imhist（R）;
subplot（223）,imshow（r）;
subplot（224）,imhist（r）;
再分别对绿色和蓝色进行处理：
最后把三个部分组合起来：
I=cat（3,r,g,b）;
I=uint8（I）;
figure,subplot（121）,imshow（im）;
subplot（122）,imshow（I）;
4.对图像’office_2.jpg’进行直方图均衡化
绘制各分量的图像及其直方图:
subplot（4,2,1）,imshow（im）
title（'原始真彩色图像'）;
subplot（4,2,3）,imshow（R）;
title（'真彩色图像的红色分量'）;
subplot（4,2,4）,imhist（R）;
title（'真彩色图像的红色分量直方图'）;
subplot（4,2,5）,imshow（G）;
title（'真彩色图像的绿色分量'）;
subplot（4,2,6）,imhist（G）;
title（'真彩色图像的绿色分量直方图'）;
subplot（4,2,7）,imshow（B）;
title（'真彩色图像的蓝色分量'）;
subplot（4,2,8）,imhist（B）;
title（'真彩色图像的蓝色分量直方图'）;
对个分量直方图均衡化，得到个分量均衡化图像
r=histeq（R）;
g=histeq（G）;
b=histeq（B）;
figure,
subplot（3,2,1）,imshow（r）;
title（'红色分量均衡化后图像'）;subplot（3,2,2）,imhist（r）;
title（'红色分量均衡化后图像直方图'）;subplot（3,2,3）,imshow（g）;
title（'绿色分量均衡化后图像'）;subplot（3,2,4）,imhist（g）;
title（'绿色分量均衡化后图像直方图'）;subplot（3,2,5）,imshow（b）;
title（'蓝色分量均衡化后图像'）;subplot（3,2,6）,imhist（b）;
title（'蓝色分量均衡化后图像直方图'）;
figure,
I=cat（3,r,g,b）;
imshow（I,[]）;
title（'均衡化后分量图像还原输出原图'）;
5.自编一个直方图均衡化的函数，输入输出格式：
functionJ=myhisteq（I）
并用自编的函数对‘tire.tif’进行直方图均衡化；
functionJ=myhisteq（I）
I=double（I）;
[m,n]=size（I）;
m1=zeros（1,256）;
m2=zeros（1,256）;
m3=zeros（size（I））;
fori=1:
m
forj=1:
n
m1（I（i,j）+1）=m1（I（i,j）+1）+1;
end
end
m1=m1./（m*n）
fori=1:
256
forj=1:
i
m2（i）=m1（j）+m2（i）;
end
end
fori=1:
256
m2（i）=floor（m2（i）*255+0.5）;
end
fori=1:
m
forj=1:
n
m3（i,j）=m2（I（i,j）+1）;
end
end
I=uint8（I）;
J=uint8（m3）;
subplot（2,2,1）,imshow（I）;
title（'原始图像'）;
subplot（2,2,2）,imhist（I）;
title（'原图像对应的直方图'）;
subplot（2,2,3）,imshow（J）;
title（'均衡化的图像'）;
subplot（2,2,4）,imhist（J）;
title（'均衡化的图像的直方图'）;
调用函数：
I=imread（'tire.tif'）;
J=myhisteq（I）
可得：
四、实验总结
成绩
指导教师
日期
注:
请用A4纸书写，不够另附纸。
第 页，共 页
友情提示：
范文可能无法思考和涵盖全面，供参考!
最好找专业人士起草或审核后使用，感谢您的下载！
升级会员 