数字图像处理.docx
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数字图像处理
《数字图像处理》实验报告
张川1143032002
实验二灰度直方图及直方图均衡化
1、实验目的
1、直方图的显示
2、计算并绘制图像直方图
3、直方图的均衡化
2、实验内容
灰度直方图用于显示图像的灰度值分布情况，是数字图像处理中最简单和最实用的工具。
MATLAB中提供了专门绘制直方图的函数imhist（）。
1、直方图的显示
imshow（'C:
\Users\zc\Desktop\guge.tif'）;
title（'原图像'）%显示原图像
A=imread（'C:
\Users\zc\Desktop\guge.tif','tif'）;
figure;
imhist（A）;
title（'对应直方图'）
2、计算并绘制图像直方图
A：
用bar函数显示
A=imread（'C:
\Users\zc\Desktop\guge.tif','tif'）;
h=imhist（A）;
h1=h（1:
10:
256）;
horz=1:
10:
256;
bar（horz,h1）%用bar函数显示
axis（[0255015000]）%设置水平轴和垂直轴的最大值和最小值
set（gca,'xtick',0:
50:
255）
set（gca,'xtick',0:
2000:
15000）
B：
用stem函数显示
A=imread（'C:
\Users\zc\Desktop\guge.tif','tif'）;
h=imhist（A）;
h1=h（1:
10:
256）;
horz=1:
10:
256;
stem（horz,h1,'fill'）%用stem函数显示
axis（[0255015000]）%设置水平轴和垂直轴的最大值和最小值
set（gca,'xtick',0:
50:
255）
set（gca,'xtick',0:
2000:
15000）
C：
用plot函数显示
A=imread（'C:
\Users\zc\Desktop\guge.tif','tif'）;
h=imhist（A）;
plot（h）
axis（[0255015000]）%设置水平轴和垂直轴的最大值和最小值
3、直方图均衡化
imshow（'C:
\Users\zc\Desktop\guge.tif'）;
title（'原图像'）%显示原图像
I=imread（'C:
\Users\zc\Desktop\guge.tif','tif'）;
figure;
imhist（I）,title（'对应直方图'）
%从得到的直方图可以看出，图像对比度很低，灰度级集中在70-160范围内，如果只取这个
%范围内的灰度，并扩展到【0,255】，则会明显增强图像对比度
J=imadjust（I,[70/255160/255],[]）;
figure;imshow（J）,title（'经灰度级调整后的图'）
figure;imhist（J）,title（'灰度级调整后的直方图'）
%MATLAB还提供了histeq函数（自动直方图均衡化）
K=histeq（I）;
figure;imshow（K）,title（'直接用histeq函数均衡化后的图像'）
实验三图像的傅里叶变换
1、实验目的
1、掌握二维DFT变换及其物理意义
2、掌握二维DFT变换的MATLAB程序
3、空域滤波与频域滤波
2、实验原理
1应用傅立叶变换进行图像处理
傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具，它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。
通过实验培养这项技能，将有助于解决大多数图像处理问题。
对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说，把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。
2傅立叶（Fourier）变换的定义
对于二维信号，二维Fourier变换定义为：
逆变换：
二维离散傅立叶变换为：
逆变换：
图像的傅立叶变换与一维信号的傅立叶变换变换一样，有快速算法，具体参见参考书目，有关傅立叶变换的快速算法的程序不难找到。
实际上，现在有实现傅立叶变换的芯片，可以实时实现傅立叶变换。
3利用MATLAB实现数字图像的傅立叶变换
A：
I=imread（'C:
\Users\zc\Desktop\guge.tif'）;%读入原图像文件
imshow（I）;%显示原图像
fftI=fft2（I）;%二维离散傅立叶变换
sfftI=fftshift（fftI）;%直流分量移到频谱中心
RR=real（sfftI）;%取傅立叶变换的实部
II=imag（sfftI）;%取傅立叶变换的虚部
A=sqrt（RR.^2+II.^2）;%计算频谱幅值
A=（A-min（min（A）））/（max（max（A））-min（min（A）））*225;%归一化
figure;%设定窗口
imshow（A）;%显示原图像的频谱
B：
傅立叶变换在图像处理，特别是在图像增强、复原和压缩中，扮演着非常重要的作用。
实际中一般采用一种叫做快速傅立叶变换（FFT）的方法，MATLAB中的fft2指令用于得到二维FFT的结果，fft2指令用于得到二维FFT逆变换的结果。
近似冲击函数的二维快速傅立叶变换（FFT）
x=1:
99;y=1:
99;
[X,Y]=meshgrid（x,y）;
A=zeros（99,99）;
A（49:
51,49:
51）=1;
B=fft2（A）;
subplot（1,2,1）,imshow（A）,xlabel（'空域图像'）;
subplot（1,2,2）,imshow（B）,xlabel（'时域图像'）;
figure
subplot（1,1,1）,mesh（X,Y,abs（B））,xlabel（'时域'）,gridon;
4、空域滤波与频域滤波
%用于频域滤波的m函数
functiong=dftfilt（f,H）
F=fft2（f,size（H,1）,size（H,2））;
g=real（ifft2（H.*F））;
g=g（1:
size（f,1）,1:
size（f,2））;
functionPQ=paddedsize（AB,CD,PARAM）
ifnargin==1
PQ=2*AB;
elseifnargin==2&~ischar（CD）%如果CD不为字符串
PQ=AB+CD-1;
PQ=2*ceil（PQ/2）;
elseifnargin==2%如果CD处为字符串
m=max（AB）;
P=2^nextpow2（2*m）;%取2的整数次幂
PQ=[P,P];
elseifnargin==3
m=max（[ABCD]）;
P=2^nextpow2（2*m）;
PQ=[P,P];
else
error（'wrongnumberofinputs.'）
end
functiong=gscale（f,varargin）
iflength（varargin）==0
method='full8';
elsemethod=varargin{1};
end
ifstrcmp（class（f）,'double'）&（max（f（:
））>1|min（f（:
））<0）
f=mat2gray（f）;
end
switchmethod
case'full8'
g=im2uint8（mat2gray（double（f）））;
case'full16'
g=im2uint16（mat2gray（double（f）））;
case'minmax'
low=varargin{2};high=varargin{3};
iflow>1|low<0|high>1|high<0
error（'Parameterslowandhighmustbeintherange[0,1]'）
end
ifstrcmp（class（f）,'double'）
low_in=min（f（:
））;
high_in=max（f（:
））;
elseifstrcmp（class（f）,'uint8'）
low_in=double（min（f（:
）））./255;
high_in=double（max（f（:
）））./255;
elseifstrcmp（class（f）,'uint16'）
low_in=double（min（f（:
）））./65535;
high_in=double（max（f（:
）））./65535;
end
g=imadjust（f,[low_inhigh_in],[lowhigh]）;
otherwise
error（'Unknownmethod'）
End
functiong=gscale（f,varargin）
%GSCALEScalestheintensityoftheinputimage.
%G=GSCALE（F,'full8'）scalestheintensitiesofFtothefull
%8-bitintensityrange[0,255].Thisisthedefaultifthereis
%onlyoneinputargument.
%
%G=GSCALE（F,'full16'）scalestheintensitiesofFtothefull
%16-bitintensityrange[0,65535].
%
%G=GSCALE（F,'minmax',LOW,HIGH）scalestheintensitiesofFto
%therange[LOW,HIGH].Thesevaluesmustbeprovided,andthey
%mustbeintherange[0,1],independentlyoftheclassofthe
%input.GSCALEperformsanynecessaryscaling.Iftheinputisof
%classdouble,anditsvaluesarenotintherange[0,1],then
%GSCALEscalesittothisrangebeforeprocessing.
%
%Theclassoftheoutputisthesameastheclassoftheinput.
%Copyright2002-2004R.C.Gonzalez,R.E.Woods,&S.L.Eddins
%DigitalImageProcessingUsingMATLAB,Prentice-Hall,2004
%$Revision:
1.5$$Date:
2003/11/2114:
36:
09$
iflength（varargin）==0%Ifonlyoneargumentitmustbef.
method='full8';
else
method=varargin{1};
end
ifstrcmp（class（f）,'double'）&（max（f（:
））>1|min（f（:
））<0）
f=mat2gray（f）;
end
%Performthespecifiedscaling.
switchmethod
case'full8'
g=im2uint8（mat2gray（double（f）））;
case'full16'
g=im2uint16（mat2gray（double（f）））;
case'minmax'
low=varargin{2};high=varargin{3};
iflow>1|low<0|high>1|high<0
error（'Parameterslowandhighmustbeintherange[0,1].'）
end
ifstrcmp（class（f）,'double'）
low_in=min（f（:
））;
high_in=max（f（:
））;
elseifstrcmp（class（f）,'uint8'）
low_in=double（min（f（:
）））./255;
high_in=double（max（f（:
）））./255;
elseifstrcmp（class（f）,'uint16'）
low_in=double（min（f（:
）））./65535;
high_in=double（max（f（:
）））./65535;
end
%imadjustautomaticallymatchestheclassoftheinput.
g=imadjust（f,[low_inhigh_in],[lowhigh]）;
otherwise
error（'Unknownmethod.'）
end
%图像f的傅里叶频谱
f=imread（'C:
\Users\zc\Desktop\guge.tif'）;
F=fft2（f）;
S=fftshift（log（1+abs（F）））;
S=gscale（S）;
figure,imshow（S）
%使用函数fspecial生成空间滤波器
h=fspecial（'sobel'）;
freqz2（h）%查看相应频域滤波器图形
PQ=paddedsize（size（f））;
H=freqz2（h,PQ
（1）,PQ
（2））;
H1=ifftshift（H）;
figure,imshow（abs（H）,[]）
figure,imshow（abs（H1）,[]）
gs=imfilter（double（f）,h）;%生成滤波后的图像，并默认采用了0进行边界填充
gf=dftfilt（f,H1）;
imshow（gs,[]）
figure,imshow（gf,[]）
figure,imshow（abs（gs）,[]）
figure,imshow（abs（gf）,[]）
%创建一副阈值2值图像
figure,imshow（abs（gs）>0.2*abs（max（gs（:
））））
figure,imshow（abs（gs）>0.2*abs（max（gf（:
））））
d=abs（gs-gf）;
max（d（:
））
min（d（:
））
实验四图像的滤波处理与图像增强
1、实验目的
1、了解MATLAB工具箱中的滤波器
2、掌握空间滤波
3、学会对图像的空间变换
2、实验内容
A：
用滤波器祛除图像噪声
在数字图像处理中，常常会遇到图像中混杂有许多的噪声。
因此，在进行图像处理中。
有时要先进行祛除噪声的工作，最常用的祛除噪声的方法是用滤波器进行滤波处理。
MATLAB的图像处理工具箱里也设计了许多的滤波器。
如均值滤波器、中值滤波器、维纳滤波器等。
分别用均值滤波，中值滤波，以及维纳滤波祛除加入高斯噪声的图像
I=imread（'C:
\Users\zc\Desktop\guge.tif'）;
J=imnoise（I,'gaussian',0,0.002）;
%进行均值滤波
h=fspecial（'average',3）;
I2=uint8（round（filter2（h,I）））;
%进行中值滤波
I3=medfilt2（J,[3,3]）;
%进行维纳滤波
I4=wiener2（J,[3,3]）;%进行一次维纳滤波
I5=wiener2（I4,[3,3]）;%进行二次维纳滤波
subplot（2,3,1）,imshow（I）,title（'原图像'）
subplot（2,3,2）,imshow（J）,title（'加噪声图像'）
subplot（2,3,3）,imshow（I2）,title（'均值滤波后图像'）
subplot（2,3,4）,imshow（I3）,title（'中值滤波后图像'）
subplot（2,3,5）,imshow（I4）,title（'一次维纳滤波后图像'）
subplot（2,3,6）,imshow（I5）,title（'二次维纳滤波后图像'）
B、空间噪声滤波器
%用函数imnoise2生成具有表5.1中的CDF的随机数
functionR=imnoise2（type,M,N,a,b）
ifnargin==1
a=0;b=1;
M=1;N=1;
elseifnargin==3
a=0;b=1;
end
switchlower（type）
case'uniform'
R=a+（b-a）*rand（M,N）;
case'gaussian'
R=a+b*randn（M,N）;
case'salt&pepper'
ifnargin<=3
a=0.05;b=0.05;
end
if（a+b）>1;
error（'ThesumPa+Pbmustnotexceed1.'）
end
R（1:
M,1:
N）=0.5;
X=rand（M,N）;
c=find（X<=a）;
R（c）=0;
u=a+b;
c=find（X>a&X<=u）;
R（c）=1;
case'rayleigh'
R=a+（-b*log（1-rand（M,N）））.^0.5;
case'exponential'
ifnargin<=3;
a=1;
end
ifa<=0
error（'Parameteramustbepositiveforexponentialtype.'）
end
k=-1/a;
R=k*log（1-rand（M,N））;
case'erlang'
ifnargin<=3
a=2;b=5;
end
if（b~=round（b）|b<=0）
error（'ParameterbmustbeapositiveintegerforErlang'）
end
k=-1/a;
R=zeros（M,N）;
forj=1:
b
R=R+k*log（1-rand（M,N））;
end
otherwise
error（'unknowndistributiontype.'）
end
functionimage=changeclass（class,varargin）
switchclass
case'uint8'
image=im2uint8（varargin{:
}）;
case'uint16'
image=im2uint16（varargin{:
}）;
case'double'
image=im2double（varargin{:
}）;
otherwise
error（'UnsupportedIPTdataclass.'）;
end
functionf=spfilt（g,type,m,n,parameter）
ifnargin==2
m=3;n=3;Q=1.5;d=2;
elseifnargin==5
Q=parameter;d=parameter;
elseifnargin==4
Q=1.5;d=2;
else
error（'wrongnumberofinputs'）;
end
switchtype
case'amean'
w=fspecial（'average',[m,n]）;
f=imfilter（g,w,'replicate'）;
case'gmean'
f=gmean（g,m,n）;
case'hmean'
f=harmean（g,m,n）;
case'chmean'
%f=charmean（g,m,n,Q）;
f=charmean（g,m,n,Q）;
case'median'
f=medfilt2（g,[mn],'symmetric'）;
case'max'
f=ordfilt2（g,m*n,ones（m,n）,'symmetric'）;
case'min'
f=ordfilt2（g,1,ones（m,n）,'symmetric'）;
case'midpoint'
f1=ordfilt2（g,1,ones（m,n）,'symmetric'）;
f2=ordfilt2（g,m*n,ones（m,n）,'symmetric'）;
f=imlincomb（0.5,f1,0.5,f2）;
case'atrimmed'
if（d<0）|（d/2~=round（d/2））
error（'dmustbeanonnegative,eveninteger.'）
end
f=alphatrim（g,m,n,d）;
otherwise
error（'Unknownfiltertype.'）
end
functionf=gmean（g,m,n）
inclass=class（g）;
g=im2double（g）;
warningoff;
f=exp（imfilter（log（g）,ones（m,n）,'replicate'））.^（1/m/n）;
warningon;
f=changeclass（inclass,f）;
functionf=harmean（g,m,n）
inclass=class（g）;
g=im2double（g）;
f=m*n./imfilter（1./（g+eps）,ones（m,n）,'replicate'）;
f=changeclass（inclass,f）;
functionf=charmean（g,m,n,q）
inclass=class（g）;
g=im2double（g）;
f=imfilter（g.^（q+1）,ones（m,n）,'replicate'）;
f=f./（imfilter（g.^q,ones（m,n）,'replicate'）+eps）;
f=changeclass（inclass,f）;
functionf=alphatrim
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