MATLAB图像增强与平滑.docx
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MATLAB图像增强与平滑
实验一图像增强与平滑
一．实验目的及要求
1．了解MATLAB的操作环境和基本功能。
2．掌握MATLAB中图像增强与平滑的函数的使用方法。
3．加深理解图像增强与平滑的算法原理。
二、实验内容
（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。
熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。
1．直方图均衡化
clearall;closeall%CleartheMATLABworkspaceofanyvariables
%andcloseopenfigurewindows.
I=imread（'pout.tif'）;%Readsthesampleimages‘pout.tif’,andstoresitin
imshow（I）%anarraynamedI.displaytheimage
figure,imhist（I）%Createahistogramoftheimageanddisplayitin
%anewfigurewindow.
[I2,T]=histeq（I）;%Histogramequalization.
figure,imshow（I2）%Displaythenewequalizedimage,I2,inanewfigurewindow.
figure,imhist（I2）%CreateahistogramoftheequalizedimageI2.
figure,plot（（0:
255）/255,T）;%plotthetransformationcurve.
imwrite（I2,'pout2.png'）;%WritethenewlyadjustedimageI2toadiskfilenamed
%‘pout2.png’.
imfinfo（'pout2.png'）%Checkthecontentsofthenewlywrittenfile
均衡化的结果是使弧度范围变的变广，均衡化后的图象对比度变强。
注意：
imadjust（）
功能：
调整图像灰度值或颜色映像表，也可实现伽马校正。
语法：
J=imadjust（I,[low_inhigh_in],[low_outhigh_out],gamma）
newmap=imadjust（map,[low_inhigh_in],[low_outhigh_out],gamma）
RGB2=imadjust（RGB1,...）
2．直接灰度变换
clearall;closeall
I=imread（'cameraman.tif'）;
J=imadjust（I,[00.2],[0.51]）;
imshow（I）
figure,imshow（J）
[X,map]=imread（'forest.tif'）;
figure,imshow（X,map）
I2=ind2gray（X,map）;
J2=imadjust（I2,[],[],0.5）;
figure,imshow（I2）
figure,imshow（J2）
J3=imadjust（I2,[],[],1.5）;
figure,imshow（J3）
helpimadjust%Displaytheimadjust（）functioninformation.
3．空域平滑滤波（模糊、去噪）
clearall;closeall
I=imread（'eight.tif'）;
h1=ones（3,3）/9;
h2=ones（5,5）/25;
I1=imfilter（I,h1）;
I2=imfilter（I,h2）;
figure
（1）,imshow（I）,title（'OriginalImage'）;
figure
（2）,imshow（I1）,title（'FilteredImageWith3*3'）
figure（3）,imshow（I2）,title（'FilteredImageWith5*5'）
%加入Gaussian噪声
J1=imnoise（I,'gaussian',0,0.005）;
%加入椒盐噪声
J2=imnoise（I,'salt&pepper',0.02）;
%对J1、J2进行平均值平滑滤波
K1=imfilter（J1,fspecial（'average',3））;
K2=imfilter（J2,fspecial（'average',3））;
figure（4）;
subplot（2,2,1）,imshow（J1）,title（'gaussian'）;
subplot（2,2,2）,imshow（J2）,title（'salt&pepper'）;
subplot（2,2,3）,imshow（K1）,title（'average'）;
subplot（2,2,4）,imshow（K2）;
%对J1、J2进行中值滤波
K3=medfilt2（J1,[33]）;
K4=medfilt2（J2,[33]）;
figure（5）;
subplot（2,2,1）,imshow（J1）,title（'gaussian'）;
subplot（2,2,2）,imshow（J2）,title（'salt&pepper'）;
subplot（2,2,3）,imshow（K3）,title（'Medianfiltering'）;
subplot（2,2,4）,imshow（K4）
4．空域锐化滤波
clearall;closeall
I=imread（'moon.tif'）;
w=fspecial（'laplacian',0.2）
w8=[1,1,1;1,-8,1;1,1,1]
I1=imfilter（I,w,'replicate'）;
figure
（1）;imshow（I）,title（'OriginalImage'）;
figure
（2）,imshow（I1）,title（'LaplacianImage'）;
f=im2double（I）;
f1=imfilter（f,w,'replicate'）;
figure（3）,imshow（f1,[]）,title（'LaplacianImage'）;
f2=imfilter（f,w8,'replicate'）;
f4=f-f1;
f8=f-f2;
figure（4）,imshow（f4）;
figure（5）,imshow（f8）;
w=0.16670.66670.1667
0.6667-3.33330.6667
0.16670.66670.1667
w8=111
1-81
111
5．图像的伪彩色处理—密度分割
clearall,closeall
I=imread（'ngc4024m.tif'）;
X=grayslice（I,16）;
imshow（I）,title（'OriginalImage'）
figure,imshow（X,jet（16））,title（'IndexColorImage'）
（二）采用MATLAB底层函数编程实现以下灰度线性变换
假定原图像f（x,y）的灰度范围为［a,b］，希望变换后图像g（x,y）的灰度范围扩展至［c,d］，则线性变换可表示为：
用MATLAB底层函数编程实现上述变换函数。
观察图像‘pout.tif’的灰度直方图，选择合适的参数［a,b］、［c,d］对图像‘pout.tif’进行灰度变换，以获得满意的视觉效果。
三、实验设备
1．PIII以上微机；
2．MATLAB6.5；
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