图像处理与分析实验报告.docx
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图像处理与分析实验报告
图像处理与分析实验报告
hghu学院实验预习报告
班级电子51姓名gughu学号2595959
指导教师杨课程名称Matlab应用图像处理成绩
实验室电子楼107实验项目图像增强与复原
同组实验者实验日期2015年12月11日
一、
二、实验目的
1.了解灰度变换增强和空域滤波增强的Matlab实现方法
2.掌握直方图灰度变换方法
3.掌握噪声模拟和图像滤波函数的使用方法
4.了解图像复原的Matlab实现方法
二、主要仪器设备及材料
1.计算机
2.MATLAB软件
3.实验指导书
三、实验原理与步骤
1.灰度变换增强
A）线段上像素灰度分布
读入灰度图像‘debye1.tif’，采用交互式操作，用improfile绘制一条线段的灰度值。
读入RGB图像‘flowers.tif’，显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的分布
B）直方图变换
直方图显示
读入图像‘rice.tif’，在一个窗口中显示灰度级n=64，128和256的图像直方
直方图灰度调节
利用函数imadjust调解图像灰度范围，观察变换后的图像及其直方图的变化。
直方图均衡化
分别对图像‘pout.tif’和‘tire.tif’进行直方图均衡化处理，比较处理前后图像及直方图分布的变化。
2.空域滤波增强
A）噪声模拟
利用函数imnoise给图像‘eight.tif’分别添加高斯（gaussian）噪声和椒盐（salt&pepper）噪声。
B）空域滤波
对上述噪声图像进行均值滤波和中值滤波，比较滤波效果。
总结均值滤波和中值滤波的特点及使用场合。
均值滤波器是一种最常用的线性低通平滑滤波器。
可抑制图像中的噪声,但同时也使图像变得模糊
中值滤波器是一种最常用的非线性平滑滤波器。
可消除图像中孤立的噪声点,又可产生较少的模糊
*对图像'saturn.tif'采用'laplacian'高通滤波器进行锐化滤波。
3.图像复原
A）模糊与噪声
对图像‘flowers.tif’分别采用运动PSF和均值滤波PSF进行模糊。
在上述模糊图像上再添加噪声
B）维纳滤波复原
使用维纳滤波复原函数deconvwnr复原无噪声模糊图像。
%非真实PSF
%非真实PSF
*使用维纳滤波复原函数deconvwnr复原模糊噪声图像。
*设置信噪比和相关函数的维纳滤波复原。
四、原始实验数据
1.灰度变换增强
A）线段上像素灰度分布
读入灰度图像‘debye1.tif’，采用交互式操作，用improfile绘制一条线段的灰度值。
imshow（'debye1.jpg'）
improfile
读入RGB图像‘flowers.tif’，显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的分布
imshow（'flowers.tif'）
improfile
B）直方图变换
直方图显示
读入图像‘rice.tif’，在一个窗口中显示灰度级n=64，128和256的图像直方图。
I=imread（'flowers.tif'）;
imshow（I）
figure,imhist（I,64）
figure,imhist（I,128）
直方图灰度调节
利用函数imadjust调解图像灰度范围，观察变换后的图像及其直方图的变化。
I=imread（'flowers.tif'）;
imshow（I）
figure,imhist（I）
B）维纳滤波复原
使用维纳滤波复原函数deconvwnr复原无噪声模糊图像。
len=30;theta=10;PSF=fspecial（'motion',len,theta）;
blurred=imfilter（I,PSF,'circular','conv'）;
figure,imshow（blurred）
wnr1=deconvwnr（blurred,PSF）;%真实PSF
figure,imshow（wnr1）
%非真实PSF
len=30;theta=10;PSF=fspecial（'motion',len,theta）;
blurred=imfilter（I,PSF,'circular','conv'）;
figure,imshow（blurred）
wnr2=deconvwnr（blurred,fspecial（'motion',2*len,theta））;
figure,imshow（wnr2）
%非真实PSF
len=30;theta=10;PSF=fspecial（'motion',len,theta）;
blurred=imfilter（I,PSF,'circular','conv'）;
figure,imshow（blurred）
wnr3=deconvwnr（blurred,fspecial（'motion',len,2*theta））;
figure,imshow（wnr3）
*使用维纳滤波复原函数deconvwnr复原模糊噪声图像。
PSF=fspecial（'motion',len,theta）;
blurred=imfilter（I,PSF,'circular','conv'）;
noise=0.1*randn（size（I））;
BlurredNoisy=imadd（blurred,im2uint8（noise））;
figure,imshow（BlurredNoisy）
wnr4=deconvwnr（BlurredNoisy,PSF）;
figure,imshow（wnr4）
*设置信噪比和相关函数的维纳滤波复原（p179图9.12）。
NSR=sum（noise（:
）.^2）/sum（im2double（I（:
））.^2）;%计算信噪比
wnr5=deconvwnr（BlurredNoisy,PSF,NSR）;
figure,imshow（wnr5）%设置信噪比的复原结果
NP=abs（fftn（noise））.^2;%噪声能量谱密度
NCORR=fftshift（real（ifftn（NP）））;%噪声自相关函数
IP=abs（fftn（im2double（I）））.^2;%图像能量谱密度
ICORR=fftshift（real（ifftn（IP）））;%图像自相关函数
wnr6=deconvwnr（BlurredNoisy,PSF,NCORR,ICORR）;
figure,imshow（wnr6）%设置自相关函数的复原结果
指导教师签名日期年月日
Huh学院实验报告
班级电子51姓名gughu学号2595959
指导教师杨课程名称Matlab应用图像处理成绩
实验室电子楼107实验项目图像增强与复原
同组实验者实验日期2015年12月11日
一、实验目的
1.了解灰度变换增强和空域滤波增强的Matlab实现方法
2.掌握直方图灰度变换方法
3.掌握噪声模拟和图像滤波函数的使用方法
4.了解图像复原的Matlab实现方法
二、主要仪器设备及材料
1.计算机
2.MATLAB软件
3.实验指导书
三、实验原理与步骤
1.灰度变换增强
A）线段上像素灰度分布
读入灰度图像‘debye1.tif’，采用交互式操作，用improfile绘制一条线段的灰度值。
读入RGB图像‘flowers.tif’，显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的分布
B）直方图变换
直方图显示
读入图像‘rice.tif’，在一个窗口中显示灰度级n=64，128和256的图像直方
直方图灰度调节
利用函数imadjust调解图像灰度范围，观察变换后的图像及其直方图的变化。
直方图均衡化
分别对图像‘pout.tif’和‘tire.tif’进行直方图均衡化处理，比较处理前后图像及直方图分布的变化。
2.空域滤波增强
A）噪声模拟
利用函数imnoise给图像‘eight.tif’分别添加高斯（gaussian）噪声和椒盐（salt&pepper）噪声。
B）空域滤波
对上述噪声图像进行均值滤波和中值滤波，比较滤波效果。
总结均值滤波和中值滤波的特点及使用场合。
均值滤波器是一种最常用的线性低通平滑滤波器。
可抑制图像中的噪声,但同时也使图像变得模糊
中值滤波器是一种最常用的非线性平滑滤波器。
可消除图像中孤立的噪声点,又可产生较少的模糊
*对图像'saturn.tif'采用'laplacian'高通滤波器进行锐化滤波。
3.图像复原
A）模糊与噪声
对图像‘flowers.tif’分别采用运动PSF和均值滤波PSF进行模糊。
在上述模糊图像上再添加噪声
B）维纳滤波复原
使用维纳滤波复原函数deconvwnr复原无噪声模糊图像。
%非真实PSF
%非真实PSF
*使用维纳滤波复原函数deconvwnr复原模糊噪声图像。
*设置信噪比和相关函数的维纳滤波复原。
四、实验数据
1.灰度变换增强
A）线段上像素灰度分布
读入灰度图像‘debye1.tif’，采用交互式操作，用improfile绘制一条线段的灰度值。
读入RGB图像‘flowers.tif’，显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的分布
B）直方图变换
直方图显示
直方图灰度调节
直方图均衡化
2.空域滤波增强
A）噪声模拟
B）空域滤波
对上述噪声图像进行均值滤波和中值滤波，比较滤波效果。
总结均值滤波和中值滤波的特点及使用场合。
*对图像'saturn.tif'采用'laplacian'高通滤波器进行锐化滤波。
3.图像复原
A）模糊与噪声
运动PSF
均值滤波PSF
在上述模糊图像上再添加噪声
B）维纳滤波复原
使用维纳滤波复原函数deconvwnr复原无噪声模糊图像。
%非真实PSF
%非真实PSF
*使用维纳滤波复原函数deconvwnr复原模糊噪声图像。
*设置信噪比和相关函数的维纳滤波复原。
五、思考题
六、指导教师评语
教师签名日期年月日
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