图像增强.docx

1、图像增强1.灰度变换增强程序： % GRAY TRANSFORM clc; I=imread(pout.tif); imshow(I); J=imadjust(I,0.3 0.7,0 1,1); %transforms the walues in the %intensity image I to values in J by linealy mapping values % between 0.3 and 0.7 to values between 0 and 1. figure; imshow(J); J=imadjust(I,0.3 0.7,0 1,0.5); % if GAMMA is

2、 less than 1,the % mapping si weighted toward higher (brighter) output values. figure; imshow(J); J=imadjust(I,0.3 0.7,0 1,1.5); % if GAMMA is greater than % 1,the mapping si weighted toward lower (darker) output values. figure; imshow(J) J=imadjust(I,0.3 0.7,0 1,1); % If TOPBOTTOM,the output % imag

3、e is reversed,as in a photographic negative. figure; imshow(J); 2.直方图灰度变换 %直方图灰度变换 X,map=imread(forest.tif); I=ind2gray(X,map);%把索引图像转换为灰度图像 imshow(I); title(原图像); improfile%用鼠标选择一条对角线，显示线段的灰度值 figure;subplot(121) plot(0:0.01:1,sqrt(0:0.01:1) axis square title(平方根灰度变换函数) subplot(122) maxnum=double(m

4、ax(max(I);%取得二维数组最大值 J=sqrt(double(I)/maxnum);%把数据类型转换成double,然后进行平方根变换 %sqrt函数不支持uint8类型 J=uint8(J*maxnum);%把数据类型转换成uint8类型 imshow(J)title(平方根变换后的图像) 标题: 3.直方图均衡化程序举例 % HISTGRAM EAQUALIZATION clc; % Clear command window I=imread(tire.tif); % reads the image in tire.tif into I imshow(I); % displays

5、the intensity image I with 256 gray levelsfigure; %creates a new figure window imhist(I); % displays a histogram for the intensity image I J=histeq(I,64); % transforms the intensity image I,returning J an intensity figure; %image with 64 discrete levels imshow(J); figure; imhist(J); J=histeq(I,32);

6、%transforms the intensity image ,returning in % J an intensity figure; %image with 32 discrete levels imshow(J); figure; imhist(J); - 标题: 4.直方图规定化程序举例 % HISTGRAM REGULIZATION clc; %Clear command window I=imread(tire.tif); %reads the image in tire.tif into I J=histeq(I,32); %transforms the intensity

7、image I,returning in %J an intensity image with 32 discrete levels counts,x=imhist(J); %displays a histogram for the intensity image I Q=imread(pout.tif); %reads the image in tire.tif into I figure; imshow(Q); figure; imhist(Q); M=histeq(Q,counts); %transforms the intensity image Q so that the %hist

8、ogram of the output image M approximately matches counts figure; imshow(M); figure; imhist(M); - 标题: 空域滤波增强部分程序 1.线性平滑滤波 I=imread(eight.tif); J=imnoise(I,salt & pepper,0.02); subplot(221),imshow(I) title(原图像) subplot(222),imshow(J) title(添加椒盐噪声图像) K1=filter2(fspecial(average,3),J)/255;%应用3*3邻域窗口法 su

9、bplot(223),imshow(K1) title(3x3窗的邻域平均滤波图像) K2=filter2(fspecial(average,7),J)/255;%应用7*7邻域窗口法 subplot(224),imshow(K2) title(7x7窗的邻域平均滤波图像) attach10316/attach - 2.中值滤波器 MATLAB中的二维中值滤波函数medfit2来进行图像中椒盐躁声的去除 %IMAGE NOISE REDUCTION WITH MEDIAN FILTER clc; hood=3;%滤波窗口 I,map=imread(eight.tif); imshow(I,ma

10、p); noisy=imnoise(I,salt & pepper,0.05); figure; imshow(noisy,map); filtered1=medfilt2(noisy,hood hood); figure; imshow(filtered1,map); hood=5; filtered2=medfilt2(noisy,hood hood); figure; imshow(filtered2,map); hood=7; filtered3=medfilt2(noisy,hood hood); figure; imshow(filtered3,map); - 3. 4邻域8邻域平

11、均滤波算法 % IMAGE NOISE REDUCTION WITH MEAN ALGORITHM clc; I,map=imread(eight.tif); noisy=imnoise(I,salt & pepper,0.05); myfilt1=0 1 0;1 1 1;0 1 0;%4邻域平均滤波模版 myfilt1=myfilt1/9;%对模版归一化 filtered1=filter2(myfilt1,noisy); imshow(filtered1,map); myfilt2=1 1 1;1 1 1;1 1 1; myfilt2=myfilt2/9; filtered2=filter2

12、(myfilt2,noisy); figure; imshow(filtered2,map); - 标题: 频域增强程序举例 1.低通滤波器 % LOWPASS FILTER clc; I,map=imread(eight.tif); noisy=imnoise(I,gaussian,0.05); imshow(noisy,map); myfilt1=1 1 1;1 1 1;1 1 1; myfilt1=myfilt1/9; filtered1=filter2(myfilt1,noisy); figure; imshow(filtered1,map); myfilt2=1 1 1;1 2 1;

13、1 1 1; myfilt2=myfilt2/10; filtered2=filter2(myfilt2,noisy); figure; imshow(filtered2,map); myfilt3=1 2 1;2 4 2; 1 2 1; myfilt3=filter2(myfilt3,noisy); figure; imshow(filtered3,map); - 2.布特沃斯低通滤波器图像实例 I=imread(saturn.png); J=imnoise(I,salt & pepper,0.02); subpolt(121),imshow(J) subplot(121),imshow(J

14、) title(含噪声的原图像) %- 08-7-18 上午10:37 -% I=imread(saturn.png); J=imnoise(I,salt & pepper,0.02); subpolt(121),imshow(J) subplot(121),imshow(J) title(含噪声的原图像) clc; I=imread(saturn.png); J=imnoise(I,salt & pepper,0.02); subplot(121),imshow(J) title(含噪声的原图像) J=double(J); f=fft2(J); g=fftshift(f); M,N=size

15、(f); n=3;d0=20; n1=floor(M/2);n2=floor(N/2); for i=1:M; for j=1:N; d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2); h=1/(1+0.414*(d/d0)(2*n); g(i,j)=h*g(i,j); end end g=ifftshift(g); g=uint8(real(ifft2(g); subplot(122),imshow(g) title(三阶Butterworth滤波图像) attach10321/attach - 标题: 4.色彩增强程序举例 1.真彩色增强实例： %真彩色图像的分解 clc; RGB=imrea

16、d(peppers.png); subplot(221),imshow(RGB) title(原始真彩色图像) subplot(222),imshow(RGB(:,:,1) title(真彩色图像的红色分量) subplot(223),imshow(RGB(:,:,2) title(真彩色图像的绿色分量) subplot(224),imshow(RGB(:,:,3) title(真彩色图像的蓝色分量) attach10322/attach 2.伪彩色增强举例： I=imread(cameraman.tif); imshow(I); X=grayslice(I,16);%thresholds t

17、he intensity image I using %threshold values 1/16,2/16,.,15/16,returning an indexed %image in X figure; imshow(X,hot(16); attach10325/attach - 3.假彩色增强处理程序举例 RGB=imread(ghost.bmp); imshow(RGB); RGBnew(:,:,1)=RGB(:,:,3); RGBnew(:,:,2)=RGB(:,:,1); RGBnew(:,:,3)=RGB(:,:,2); figure; subplot(121); imshow(

18、RGB); subplot(122); imshow(RGBnew); attach10324/attach 灰度调整实现悬赏分：50|解决时间：2009-1-6 18:39|提问者：zhang010206matlab图像增强包括哪些啊，具体要怎么实现，最后能附上源码，先谢谢啦！最佳答案直方均衡，平滑，锐化A=imread(18.jpg);B=rgb2gray(A);figure,subplot(2,2,1),imshow(B);subplot(2,2,2),imhist(B);A1=imadjust(B,0.2 0.5,);subplot(2,2,3),imshow(A1);subplot(

19、2,2,4),imhist(A1);C=imnoise(B,salt & pepper);h1=0.1 0.1 0.1;0.1 0.2 0.1;0.1 0.1 0.1;h2=1/4.*1 2 1;2 4 2;1 2 1;C1=filter2(h1,C);C2=filter2(h2,C);C3=medfilt2(C);figure,subplot(2,2,1),imshow(C);subplot(2,2,2),imshow(C1,);subplot(2,2,3),imshow(C2,);subplot(2,2,4),imshow(C3);h=0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0;D1=im

20、filter(B,h);d2=fspecial(sobel);D2=imfilter(B,d2);D3=edge(B,roberts,0.1);figure,subplot(2,2,1),imshow(B);subplot(2,2,2),imshow(D1);subplot(2,2,3),imshow(D2,);subplot(2,2,4),imshow(D3);参考资料：数字图像处理图一：进行直方图均衡化 clc clear all I=imread(girl.bmp); j=rgb2gray(I); figure(1) subplot(211) imhist(j); title(源图像直方

21、图) J=histeq(j); subplot(212) 读入图片后转为灰度图 显示原图像直方图 imhist(J) title(均衡化的直方图) figure(2) subplot(121);imshow(I) title(源图像) subplot(122);imshow(J) title(处理后的图像)实验 1 一、 点运算和直方图处理 实验目的 1. 掌握利用 Matlab 图像工具箱显示直方图的方法 2. 掌握运用点操作进行图像处理的基本原理。 3. 进一步理解利用点操作这一方法进行图像处理的特点。 4. 掌握利用 Matlab 图像工具箱进行直方图均衡化的基本方法。 实验的硬件、 二

22、、 实验的硬件、软件平台硬件： 计算机 软件： 操作系统：WINDOWS 2000 应用软件：MATLAB 三、 实验内容及步骤 1. 了解 Matlab 图像工具箱的使用。 2. 利用 Matlab 图像工具箱对图像进行点操作，要求完成下列 3 个题目中 的至少 2 个。 图 1 灰度范围偏小，且灰度偏低，改正之。 图 2 暗处细节分辨不清，使其能看清楚。 图 3 亮处细节分辨不清，使其能看清楚。 图1 图2 图3 3. 给出处理前后图像的直方图。 4. 利用 MatLab 图像处理工具箱中函数对以上图像进行直方图均衡化操 作，观察结果。 四、 思考题 1. 点操作能完成哪些图像增强功能？

23、2. 直方图均衡化后直方图为何并不平坦？为何灰度级会减少？ 五、 实验报告要求 1对点操作的原理进行说明。 2给出程序清单和注释。 3对处理过程和结果进行分析（包括对处理前后图像的直方图的分析）。 实验 2 图像平滑实验一、实验目的 1通过实验掌握图像去噪的基本方法； 2学会根据情况选用不同方法。 二、实验的硬件、软件平台 实验的硬件、硬件：计算机 软件：操作系统：WINDOWS 2000 应用软件：MATLAB 三、实验内容及要求 1实验内容 请在如下面方法中选择多个，完成图像去噪操作，并进行分析、比较。 （1）对静态场景的多幅图片取平均； （2）空间域模板卷积（不同模板、不同尺寸）； （3

24、）频域低通滤波器（不同滤波器模型、不同截止频率）； （4）中值滤波方法。 2实验要求 （1）图片可根据需要选取； （2）对不同方法和同一方法的不同参数的实验结果进行分析和比较，如空 间域卷积模板可有高斯型模板、矩形模板、三角形模板和自己根据需求设计的模 板等；模板大小可以是 33，55，77 或更大。频域滤波可采用矩形或巴特 沃斯等低通滤波器模型，截止频率也是可选的。 （3）分析比较不同方法的结果。 四、思考题 1不同空间域卷积器模板的滤波效果有何不同？ 2空间域卷积器模板的大小的滤波效果有何影响？ 3用多幅图像代数平均的方法去噪对图像有何要求？ 4不同频域滤波器的效果有何不同？ 五、实验报告

25、要求 1列出程序清单并进行功能注释； 2说明不同方法去噪效果； 3对去噪方法进行详细分析对比。 实验三一、实验目的 图像的边缘检测 1进一步理解边沿检测的基本原理。 2掌握对图像边沿检测的基本方法。 3学习利用 Matlab 图像工具箱对图像进行边沿检测。 二、实验原理 边缘检测在图像处理中可分为空域下的操作和频域下的操作。 本实验以空域 下的操作为主要实验内容，其他方法同学们可以在课后自行实验。空域下的图像 边缘检测主要应用的是领域运算。 三、实验要求 对边缘检测的要求：使用 Matlab 图像处理工具箱中的不同方法对下图的边 缘进行提取；注意观察不同操作对垂直方向、水平方向、斜方向的提取效

26、果有何 区别；注意观察提取后的边界是否连续，若不连续可采用什么方法使其连续。 四、实验步骤 1打开计算机，启动 MATLAB 程序； 2调入实验指导书所示的数字图像，利用 MATLAB 图像工具箱中已有函数 进行编程以实现图像的边缘检测； 3显示原图和处理过的图像。 4记录和整理实验报告 五、实验仪器 1计算机； 2MATLAB 程序； 3记录用的笔、纸。 六、实验报告要求 1对所使用的图像边沿检测方法的原理进行说明。 2给出程序清单和注释。 3对不同处理方法进行说明、比较。 附录： 附录：Matlab 图像处理简介一、Matlab 运行环境简介 1启动 Matlab 可由下列方法之一进入 M

27、atlab 命令行窗口： （1）开始 程序 Matlab。 （2）双击桌面 Matlab 图标。 2编制、运行 Matlab 程序 可用下列方法之一编制和运行 Matlab 程序，建议使用第二种方法。 （1）命令行窗口中直接输入 Matlab 命令，按“回车”键后执行。 （2）选择菜单条中的“File Open （或 New）进入 Matlab 程序编辑器，在编辑器 中编辑程序。 A. 命令行以“，”或“；”结尾。以“，” 结尾运行时显示该命令运行结果，以 “；” 结尾不显示该命令运行结果。 B. 注释前加“%”。 C. 运行操作可使用命令快捷键。 二、图像文件的读、写和显示 1图像文件的读取

28、 读图像文件的函数格式： A=imread（路径、文件名及文件后缀），如 I=imread（e:image.bmp） 其含义： e 盘中的 bmp 文件 image 赋给变量 I， （windows bitmap） 将 bmp 为位图文件。 2图像文件的写入 写图像文件的函数格式： imwrite（A，路径、文件名及文件后缀），如 imwrite（I，e:image.bmp）， 其含义：将图像变量 I 写入 e 盘中的 bmp 文件 image。 3图像显示 图像显示的函数格式： imshow（A，n）或 imshow（A，low high） n 为灰度级数，缺省值为 256；low high

29、为灰度级范围，若不能确切地知道灰度级范 围可缺省。如 imshow（I） 其含义：显示图像变量 I。 若 1 次显示多幅图像，格式为： subplot（总行数，总列数，第几幅），如 subplot（3，2，3）； imshow（A）； 其执行结果为在第 2 行第 1 列显示图像 A。 4图像文件有关信息的读取 格式为： info=imfinfo（路径、文件名及文件后缀），如： info=imfinfo（e:image.bmp）， 该函数返回 1 个结构 info，它反映了图像文件的诸如长、宽、灰度位数等参数信息。 5真彩色图像转换为灰度图像 真彩色图像转换为灰度图像的格式为： A=rgb2gray（B） 其含义：将变量 B 表示的真彩色图像转换为灰度图像并赋给变量 A，灰度图像可以为 unit80，255、unit160，65535）或 double0，1类型，输出同输入。 三、图像的点操作方法、直方图及直方图调整 1图像直方图 显示图