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实验五 图像增强—空域滤波

实验五  图像增强—空域滤波
实验五  图像增强—空域滤波

实验五图像增强—空域滤波

一、实验目的

1、进一步了解MatLab软件/语言,学会使用MatLab对图像作滤波处理,使学生有机会掌握滤波算法,体会滤波效果。

2、了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合,培养处理实际图像的能力,并为课堂教学提供配套的实践机会。

二、实验要求

(1)学生应当完成对于给定图像+噪声,使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声,进行滤波处理;能够正确地评价处理的结果;能够从理论上作出合理的解释。

(2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序:

I=imread('electric.tif');

imshow(J);

J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声

figure,imshow(J);

J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加椒盐噪声

figure,imshow(J);

ave1=fspecial('average',3) %产生3×3的均值模版

ave2=fspecial('average',5) %产生5×5的均值模版

K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3

figure,imshow(J);

L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5

figure,imshow(L);

M = medfilt2(J,[3 3]); %中值滤波3×3模板

figure,imshow(M);

N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板

figure,imshow(N);

三、实验设备与软件

(1) IBM-PC计算机系统

(2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)

(3) 实验所需要的图片

四、实验内容与步骤

a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。

b) 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪声

c)利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器

111191111---????--????---?

? d )分别采用3x3和5x5的模板,分别用平均滤波器以及中值滤波器,对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下,上述滤波器处理的结果;

e )选择不同大小的模板,对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理,观察上述滤波器处理的结果。

f )利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jp

g 上加入椒盐噪声(salt & pepper)

g )重复c)~ e )的步骤

h )输出全部结果并进行讨论。

五、思考题/问答题

(1) 简述高斯噪声和椒盐噪声的特点。

(2) 结合实验内容,定性评价平均滤波器/中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去噪效果?

(3) 结合实验内容,定性评价滤波窗口对去噪效果的影响?

六、实验报告要求

描述实验的基本步骤,用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果,并进行必要的讨论,必须包括原始图像及其计算/处理后的图像。

七、实验图像

electric.tif (原始图像)

实验五 图像增强 空域滤波

计算机与信息工程学院综合性、设计性实验报告 一、 实验目的 1、进一步了解MatLab 软件 /语言,学会使用MatLab 对图像作滤波处理,掌握滤波算法,体会滤波效果。 2、了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合,培养处理实际图像的能力。 二、实验设备与软件 1、 IBM-PC 计算机系统; 2、 MatLab 软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox); 3、 实验所需要的图片。 三、实验要求 1、完成对于给定图像+噪声,使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声进行滤波处理; 2、能够正确地评价处理的结果; 3、能够从理论上作出合理的解释。 四、实验内容与步骤 1、调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。 2、 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪声 3、利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器 111191111---????--????---? ?

4、分别采用3x3和5x5的模板,分别用平均滤波器以及中值滤波器,对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下,上述滤波器处理的结果; 5、选择不同大小的模板,对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理,观察上述滤波器处理的结果。 6、利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入椒盐噪声(salt & pepper) 7、重复3)~ 5)的步骤 8、输出全部结果并进行讨论。 M文件如下: I=imread('electric.tif'); %J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声 J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %(注意空格) %添加椒盐噪声ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版 ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3 L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5 M = medfilt2(J,[3 3]); %中值滤波3×3模板 N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板 imshow(I);title('原图像'); figure,imshow(J);title('添加"高斯"噪声后的图像'); %figure,imshow(J);title('添加"椒盐"噪声后的图像'); figure,imshow(K);title('均值滤波3×3'); figure,imshow(L);title('均值滤波5×5'); figure,imshow(M);title('中值滤波3×3模板'); figure,imshow(N);title('中值滤波4×4模板'); 说明:运行时分两次进行,第一次观察高斯噪声把相应的椒盐噪声注释掉,如上面所示,第二次观察椒盐噪声时把相应的高斯噪声注释掉。 运行结果: 1、高斯噪声:

实验三 图像增强

实验三 图像增强—直方图变换 一、 实验目的 1.掌握灰度直方图的概念及其计算方法; 2.熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程; 3.熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器; 4.利用MATLAB 程序进行图像增强。 二、 实验内容 1打开计算机,启动MATLAB 程序;输入待处理的图像文件; 2调入数字图像,并进行图像均衡化处理; 3显示原图像的直方图和经过均衡化处理过的图像直方图。 4.利用imnoise 命令在图像上加入高斯(gaussian) 噪声 5.利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器 111191111---????--????---? ? 6.分别采用3x3和5x5的模板,分别用平均滤波器以及中值滤波器,对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下,上述滤波器处理的结果; 7.选择不同大小的模板,对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理,观察上述滤波器处理的结果。 8.利用imnoise 命令在图像上加入椒盐噪声(salt & pepper) 9.重复c)~ e )的步骤 10输出全部结果并进行讨论。 11.记录和整理实验报告 三、 思考题 1. 直方图是什么概念?它反映了图像的什么信息? 答:直方图是灰度级数的函数,反映了图像中具有该灰度级数的像素的个数。 2.直方图均衡化是什么意思?它的主要用途是什么?均衡化后的图像有什么特点? 3. 简述高斯噪声和椒盐噪声的特点。 4. 结合实验内容,定性评价平均滤波器/中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去噪效果? 5. 结合实验内容,定性评价滤波窗口对去噪效果的影响?

空域图像增强报告

实验报告 实验课程:光电图像处理姓名: 学号: 实验地点: 指导老师: 实验时间:

一. 实验名称:空间图象增强(一) 二. 实验目的 1. 熟悉和掌握利用matlab 工具进行数字图像的读、写、显示、像素处理等数字图像处理的基本步骤和流程。 2. 熟练掌握各种空间域图像增强的基本原理及方法。 3. 熟悉通过灰度变换方式进行图像增强的基本原理、方法和实现。 4. 熟悉直方图均衡化的基本原理、方法和实现。 三. 实验原理 (一)数字图像的灰度变换 1、线性灰度变换 令原图像灰度范围由[a,b]线性变换后图像灰度范围[c,d],以便于提升原图像的对比度。线性灰度变换公式如下: ()(,),[(,)](,)(,)d f x y b d c g x y f x y a c a f x y b b a c f x y a >??-?=-+≤≤?-?

对图像2种定义下的直方图统计统计,并分别画出两种定义下的直方图。直方图均衡化主要用于增强动态范围偏小的图像的反差。该方法的基本思想是把原始的直方图变换为均匀分布的形状,这样就增加了像素灰度值的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果。 四. 实验步骤 (一)数字图像的灰度变换 1、线性灰度变换 1)读取一幅对比度低的灰度图像并显示。 2)以m 文件形式编写matlab 代码,实现数字图像的灰度范围由[a,b]到[c,d]的线性拉伸,以便于提升原图像的对比度。线性灰度变换公式如下: ()(,),[(,)](,)(,)d f x y b d c g x y f x y a c a f x y b b a c f x y a >??-?=-+≤≤?-?

实验图像的滤波增强处理

实验图像的滤波增强处理 实验目的 1了解空域增强的基本原理 2掌握平滑滤波器和锐化滤波器的使用 3掌握图像中值滤波增强的使用 4了解频域增强的基本原理 5掌握低通滤波器和高通滤波器的使用实验原理 1.空域增强 空域滤波是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作,处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制,同时保证其他分量不变,从而改变输出图像的频率分布,达到增强图像的目的。 空域滤波一般分为线性滤波和非线性滤波两类。线性滤波器的设计常基于对傅立叶变换的分析,非线性空域滤波器则一般直接对领域进行操作。各种空域滤波器根据功能主要分为平滑滤波器和锐化滤波器。平滑可用低通来实现,平滑的目的可分为两类:一类是模糊,目的是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小肩端连接起来;另一类是消除噪声。锐化可用高通滤波来实现,锐化的目的是为了增强被模糊的细节。结合这两种分类方法,可将空间滤波增强分为四类: 1)线性平滑滤波器(低通)2)非线性平滑滤波器(低通)3)线性锐化滤波器(高通) 4)非线性锐化滤波器(高通)空间滤波器都是基于模板卷积,其主要工作步骤是: 1(1)将模板在图中移动,并将模板中心与图中某个像素位置重合; 2(2)将模板上的系数与模板下对应的像素相乘; 3(3)将所有乘积相加; (4)将和(模板的输出响应)赋给图中对应模板中心位置的像素。 1.1平滑滤波器 线性低通平滑滤波器也称为均值滤波器,这种滤波器的所有系数都是正数,对3×3 的模板来说,最简单的是取所有系数为1,为了保持输出图像任然在原来图像的灰度值范围内,模板与象素邻域的乘积都要除以9。 MATLAB 提供了fspecial 函数生成滤波时所用的模板,并提供filter2 函数用指定的滤波器模板对图像进行运算。函数fspecial 的语法格式为: h=fspecial(type)

实验二-图像增强处理实习报告

实验二图像增强处理实习报告 1.实验目的和内容 1.1.实验目的 掌握图像合成和显示增强的基本方法,理解存储的图像数据与显示的图像数据之间的1.2.实验要求 熟练根据图像中的地物特征进行图像合成显示、拉伸、图像均衡化等显示增强操作。 理解直方图的含义,能熟练的利用直方图进行多波段的图像显示拉伸增强处理。 1.3.软件和数据 ENVI 软件。 TM 图像数据。上次实验合成后的图像数据文件AA。 1.4.实验内容 图像的彩色合成显示 图像的基本拉伸方法 图像均衡化方法 图像规定化 2.实验过程 通过合成和拉伸增强显示图像中的信息。 2.1.图像合成 图像合成方法:伪彩色合成、彩色合成两种方式。其中彩色合成包括:真彩色合成、假彩色合成、模拟真彩色合成。 操作: 使用(4,3,2)进行RGB 合成显示图像。图像窗口为#1。

移动图像窗口的红色选框到玄武湖,将光标十字放在红框内,双击,显示光标位置窗口。该窗口中出现了Scrn 和Data,二者后面的RGB 的值是不同的。

2.1.1伪彩色合成 在新的窗口显示第4 波段图像,窗口为#2。

操作: 菜单:窗口菜单Tools-Color Mapping-Density slice…,选择Band 4,确定。在“Density Slice”窗口中,点击“应用”按钮,窗口#2 的图像变成了彩色。

设置默认的分级数为3 个:在“Density Slice”窗口,点击Options-Set number of default range,输入3,确定。点击Options-Apply default range,点击Apply 按钮。查看窗口#2 内的变化。

实验二空域图像增强

实验三空域图像增强 一、实验目的与要求 1、掌握灰度直方图的概念及其计算方法; 2、熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程; 3、熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器; 4、掌握色彩直方图的概念和计算方法 5、利用MATLAB程序进行图像增强。 二、实验内容与步骤 1、图像的直方图与直方图均衡方法 a. 从硬盘加载cameraman.tif图象(using function imread). b. 显示图象. c. 显示图象的直方图(using function imhist). d. 用直方图均衡方法进行图象增强. e. 对处理后的图象显示其直方图. f. 比较图象的质量并且进行讨论. 代码如下: I=imread(‘原图像名.gif); % 读入原图像 J=histeq(I); %对原图像进行直方图均衡化处理 Imshow(I); %显示原图像 Title(‘原图像’); %给原图像加标题名 Figure;imshow(J); %对原图像进行屏幕控制;显示直方图均衡化后的图像 Title(‘直方图均衡化后的图像’) ; %给直方图均衡化后的图像加标题名 Figure; subplot(1,2,1) ;%对直方图均衡化后的图像进行屏幕控制;作一幅子图作为并排两幅图的第1幅图 Imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度 Title(‘原图像直方图’) ; %给原图像直方图加标题名 Subplot(1,2,2); %作第2幅子图 Imhist(J,64) ; %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度 Title(‘均衡变换后的直方图’) ; %给均衡化后图像直方图加标题名 从处理前后的图像可以看出,许多在原始图像中看不清楚的细节在直方图均衡化处理后所得到的图像中都变得十分清晰。 2、对图象加入躁声,改变噪声参数(均值、方差或比例),比较其影响。使用3x3或7x7的均值滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声,进行滤波处理;能够正确地评价处理的结果;能够从理论上作出合理的解释。相关程序: I=imread('electric.tif'); J = imnoise(I,'gauss',0.05,0.02); %添加均值为0.05,方差为0.02的高斯噪声%J = imnoise(I,'salt& pepper',0.02); %添加2%像素被污染的椒盐噪声 ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版ave2=fspecial('average',7); %产生7×7的均值模版

图像增强—空域滤波实验报告

图像增强—空域滤波实验报告 篇一:5.图像增强—空域滤波 - 数字图像处理实验报告计算机与信息工程学院验证性实验报告 一、实验目的 进一步了解MatLab软件/语言,学会使用MatLab对图像作滤波处理,使学生有机会掌握滤波算法,体会滤波效果。 了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合,培养处理实际图像的能力,并为课堂教学提供配套的实践机会。 二、实验要求 (1)学生应当完成对于给定图像+噪声,使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声,进行滤波处理;能够正确地评价处理的结果;能够从理论上作出合理的解释。 (2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序:I=imread('electric.tif'); J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声 J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加椒盐噪声ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3 L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5 M = medfilt2(J,[3 3]);%中值滤波3×3模板 N = medfilt2(J,[4 4]); %中值

滤波4×4模板 imshow(I); figure,imshow(J); figure,imshow(K); figure,imshow(L); figure,imshow(M); figure,imshow(N); 三、实验设备与软件 (1) IBM-PC计算机系统 (2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 四、实验内容与步骤 a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。 b) 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪声 c)利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器 ??1?1?1???19?1?????1?1?1?? ? d)分别采用3x3和5x5的模板,分别用平均滤波器以及中值滤波器,对加 入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下,上述滤波器处理的结果; e)选择不同大小的模板,对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理,观察上述滤波器处理的结果。 f)利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入椒盐噪声(salt & pepper) g)重复c)~ e)的步骤 h)输出全部结果并进行讨论。

数字图像处理实验五

数字图像处理 实验 实验五:图像增强-空域滤波 学院:信息工程学院 姓名: 学号: 专业及班级: 指导教师:

一、 实验目的 进一步了解MatLab 软件/语言,学会使用MatLab 对图像作滤波处理,使学生有机会掌握滤波算法,体会滤波效果。 了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合,培养处理实际图像的能力,并为课堂教学提供配套的实践机会。 二、 实验内容 (1)学生应当完成对于给定图像+噪声,使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声,进行滤波处理;能够正确地评价处理的结果;能够从理论上作出合理的解释。 (2)利用MATLAB 软件实现空域滤波的程序: I=imread('electric.tif'); J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声 J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加椒盐噪声 ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版 ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3 L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5 M = medfilt2(J,[3 3]); %中值滤波3×3模板 N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板 imshow(I); figure,imshow(J); figure,imshow(K); figure,imshow(L); figure,imshow(M); figure,imshow(N); 三、实验具体实现 a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。 b) 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪声 c)利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器 111191111---????--????---? ? d )分别采用3x3和5x5的模板,分别用平均滤波器以及中值滤波器,对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下,上述滤波器处理的结果; e )选择不同大小的模板,对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理,观察上述滤波器处理的结果。 f )利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jp g 上加入椒盐噪声(salt & pepper)

空域图像增强实验报告

一、实验名称:空域图像增强 二、实验目的:掌握Matlab语言图像工具箱中空域图像增强的实现 三、实验要求: 在掌握图像灰度调整、直方图修正和图像锐化的指令基础上,编写程序实现图像的灰度变换,直方图均衡和图像锐化的处理 四、实验仪器和设备:计算机,Matlab软件 五、实验原理: 1、亮度变换S=T(r)点对点的变换(灰度级对灰度级的变换)matlab函数:imadjust() 亮度变换的基本函数g=imadjust(f,[low in high in],[low out high out],gamma); low in and high in 参数分别指定输入图像需要映射的灰度空间范围,low out 和high out 参数分别指定输出图像所在的灰度范围。GAMMA表示曲线的形状,描述输入输出图像之间的关系。如果GAMMA小于1,则映射的权重趋势向更亮输出,如果GAMMA大于1,则趋向更暗的输出。默认值为1。 2、直方图均衡化 直方图是多种空间域处理技术的基础,能有效用于图像增强,是实时图像处理的流行工具,直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内分布均匀化,改善图像的亮度分布状态,增强视觉效果。直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换程另一幅具有均衡性的直方图。即在每个灰度级上都具有相同的像素点数的过程。 3、空域滤波 手工滤波与函数提供滤波器的比较 六、实验步骤: 1、将待处理图片拷到matlab软件’work’文件夹 2、实行亮度变换 3、对图像进行直方图均衡处理 4、空域滤波 5、记录实验结果并分析 七、实验程序及结果记录: 1、亮度变换 I=imread(‘E:\fig308.tif’); Imshow(I); Figure,imhist(I); J=imadjust(I,[0.5 0.9],[0,1]); Figure; imshow(J); Figure; imhist(J) 2、直方图均衡化 I=imread(‘E:\fig308.tig’); J=histea(I); Imshow(I); Title(‘原图像’); Figure; Imshow(J); Title(‘直方图均衡化后的图像’);

基于Matlab_GUI空域滤波增强的设计

经贸大学毕业论文 基于Matlab GUI空域滤波增强的设计

目录 1绪论 (1) 1.1 课题研究背景 (1) 1.2 图像去噪的研究现状 (1) 1.3 本文主要工作 (2) 第2章 Matlab简介 (3) 2.1 Matlab概况 (3) 2.1.1 Matlab发展过程 (4) 2.1.2 Matlab的语言特点 (5) 2.2 Matlab图像处理常用函数 (6) 第3章图像去噪算法 (8) 3.1 图像噪声概述 (8) 3.1.1 图像噪声的概念 (8) 3.1.2 图像噪声的分类 (8) 3.2 邻域平均法图像去噪 (9) 3.2.1 模板操作和卷积运算 (9) 3.2.2 邻域平均法原理 (11) 3.3 中值滤波法图像去噪 (12) 3.3.1 中值滤波原理 (13) 3.3.2 中值滤波主要特性 (15) 3.3.3 复合型中值滤波 (16) 3.4 维纳滤波法图像去噪 (17) 3.4.1 维纳滤波原理 (17) 3.4.2 维纳滤波器特性 (19) 第4章基于Matlab GUI的空域增强设计 (20) 4.1 Matlab GUI设计的介绍 (20) 4.2 Matlab GUI界面的操作 (20)

4.2.1 启动GUIDE (20) 4.2.2 GUI文件的介绍 (22) 4.2.3 GUIDE环境的设置 (22) 4.3 基于Matlab GUI空域增强软件平台的设计 (23) 4.3.1 启动GUIDE (23) 4.3.2 加入菜单项编辑 (24) 4.3.3 增加子菜单和布局 (24) 4.4 各种方法的仿真 (26) 4.4.1 邻域平均法的仿真 (26) 4.4.2 中值滤波的仿真 (28) 4.4.3 维纳滤波的仿真 (30) 4.4.4 几种去噪方法的比较分析 (32) 4.5 Matlab GUI软件界面处理的结果 (33) 致谢 (35) 参考文献 (35) 摘要 在许多情况下图像信息会受到各种各样噪声的影响,严重时会影响

数字图像实验三图像增强

实验三、图像增强 一、实验目的 (1)熟悉并学会使用MATLAB中图像增强的相关函数。 (2)掌握图像灰度修正、平滑去噪、锐化加强边缘和轮廓的方法,并编程实现。 二、实验主要仪器设备 (1)台式机或笔记本电脑。 (2)MATLAB软件(含图像处理工具箱)。注意:由于软件版本的缘故,软件的界面可能有所差异,读者可以根据实际安装的软件选择相关的命令。 (3)典型的灰度、彩色图像文件。 三、实验原理 数码相机的曝光量指到达DC感光器件上的光线总量,用曝光值(EV)表示。图像的过度曝光、曝光不足时,用曝光补偿调节曝光量,这种功能可修正自动曝光设置值为上升或下降几级。例如,某些DC的EV调整范围为+3~0~-3。尝试对同一景象进行正确曝光、过度曝光和曝光不足三种情况成像情况。 (1)将一幅图像视为一个二维矩阵,用MATLAB进行图像增强。 (2)利用MATLAB图像处理工具箱中的函数imread(读入),imshow(显示),imnoise (加噪),filter2(滤波)对图像进行去噪处理。 (3)图像灰度修正:灰度变换。对不满意的图像通过线性或非线性灰度映射关系进行变换,其效果可以得到明显提高。通过分析,会发现变换前后图像的直方图 也发生相应的变化。 (4)图像平滑方法:领域平均、中值滤波。分析图像降质的性质,区分平稳性还是非平稳型、加性还是乘性等,采用合适的去噪方法,可以去除或降低噪声对图 像的影响。从频率域看,平均操作在降低噪声的同时衰减了图像的高频分量, 会影响图像细节的重现。中值滤波对某些信号具有不变形,适用于消除图像中 的突发干扰,但如果图像含有丰富的细节,则不宜使用。 (5)图像锐化方法:人眼对目标的边缘和轮廓较为敏感,对图像进行锐化,有助于突出图像的这些特征。从频率域看,锐化提升了图像的高频分量。 四、实验内容 MATLAB图像增强:①图像灰度修正;②图像平滑方法;③图像锐化方法。 五、实验步骤 MATLAB图像增强。 (1)图像灰度修正。测试图像为pout.tif、tire.tif。读入一幅灰度级分布不协调的图像,分析其直方图。根据直方图,设计灰度变换表达式,或调用imadjuct函数。调 整变换表达式的参数,直到显示图像的灰度级分布均衡为止。 (2)不均匀光照的校正。测试图像为pout.tif。采用分块处理函数blkproc和图像相减函数imsubtract校正图6.6存在的不均匀光照现象。 (3)三段线性变换增强。测试图像为eight.tif。选择合适的转折点,编程进行三段线

实验四 空域滤波增强

实验报告 课程名称数字图像处理实验名称空域滤波增强 姓名__吴征宇学号____ 3101110002 专业班级_ J计算机1001 实验日期__2013_ 年_5 _月_29 日成绩_____ __ 指导教师___ _ 实验四空域滤波增强 一、实验目的 1.了解空域滤波增强的Matlab实现方法; 2.掌握噪声模拟和图像滤波函数的使用方法; 3.能够将给定图像+噪声,使用均值滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐 噪声,进行滤波处理; 4.能够正确地评价处理的结果;并从理论上作出合理的解释。 二、实验内容 1. 噪声模拟 利用函数imnoise给图像‘autumn.tif’分别添加高斯(gaussian)噪声和椒盐(salt & pepper)噪声。 I=imread('cameraman.tif'); imshow(I) I1=imnoise(I,'gaussian',0,0.01); figure,imshow(I1) I2=imnoise(I,'salt & pepper'); figure,imshow(I2)

2. 均值滤波和中值滤波 A)均值滤波 在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用图像增强()函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。 I = imread('cameraman.tif'); figure,imshow(I); J=filter2(fspecial('average',3),I)/255; figure,imshow(J); B)中值滤波 在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用图像增强(中值滤波)函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。

实验5 图像频域增强

实验5 图像频域增强 一、实验目的 通过本实验使学生掌握使用MATLAB的二维傅里叶变换进行频域增强的方法。 二、实验原理 本实验是基于数字图像处理课程中的图像频域增强理论来设计的。 本实验的准备知识:第四章频域图像增强中的一维傅里叶变换和二维傅里叶变换,频域图像增强的步骤,频域滤波器。根据教材285页到320页的内容,开展本实验。 可能用到的函数: 1、延拓函数 padarray 例:A=[1,2;3,4]; B=padarray(A,[2,3],’post’); 则结果为 B = 1 2 0 0 0 3 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 使用该函数实现图像的0延拓。Padarray还有其它用法,请用help查询。 2、低通滤波器生成函数 首先编写dftuv函数,如下 function [U,V]=dftuv(M,N) %DFTUV Computes meshgrid frequency matrices. % [U,V]=DFTUV(M,N] computes meshgrid frequency matrices U and V. U and V are useful for computing frequency-domain filter functions that can be used with DFTFILT. U and V are both M-by-N. % Set up range of variables. u=0:(M-1); v=0:(N-1); % Compute the indices for use in meshgrid. idx=find(u>M/2); u(idx)=u(idx)-M; idy=find(v>N/2); v(idy)=v(idy)-N; %Compute the meshgrid arrays. [V,U]=meshgrid(v,u); 然后编写低通滤波器函数 function [H,D]=lpfilter(type,M,N,D0,n) % LPFILTER computers frequency domain lowpass filters. % H=lpfilter(TYPE,M,N,D0,n) creates the transfer function of a lowpass

数字图像处理实验报告 空域图像增强技术

课程名称: 实验项目: 实验地点: 专业班级:学号:学生姓名: 指导教师: 2012年月日

实验一 空域图像增强技术 一、 实验目的 1结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法; 2理解和掌握图像的线性变换和直方图均衡化的原理和应用; 3了解平滑处理的算法和用途,学习使用均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进行图像增强处理的程序设计方法; 4 了解噪声模型及对图像添加噪声的基本方法。 二、 实验原理 1 灰度线性变换就是将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。 )],([),(y x f T y x g = ?? ? ??<≤+-<≤+-≤≤=255),(]),([),( ]),([),(0 ) ,(),(y x f b g b y x f b y x f a g a y x f a y x f y x f y x g b a γβα n y m x ΛΛ,2,1 ,,,2,1== 2 直方图均衡化通过点运算将输入图像转换为在每一级上都有相等像素点数的输出图 像。按照图像概率密度函数PDF 的定义: 1,...,2,1,0 )(-== L k n n r p k k r 通过转换公式获得: 1,...,2,1,0 )()(0 -====∑∑ ==L k n n r p r T s k j k j j j r k k 3 均值(中值)滤波是指在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其 周围的临近像素。将模板中的全体像素的均值(中值)来代替原来像素值的方法。 4 拉普拉斯算子如下: ???? ??????--------111181111 拉普拉斯算子首先将自身与周围的8个像素相减,表示自身与周围像素的差异,再将 这个差异加上自身作为新像素的灰度。 三、 实验步骤 1 启动MA TLAB 程序,对图像文件分别进行灰度线性变换(参考教材57页,例4.1)、直方图均衡化、均值滤波、中值滤波和梯度锐化操作。添加噪声,重复上述过程观察处理结果。 2记录和整理实验报告

实验五图像增强—空域滤波

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 ( 2012 —2013 学年第二学期) 课程名称:图形图像处理开课实验室:信自444 2013年 5月 22日 一、实验目的 进一步了解MatLab软件/语言,学会使用MatLab对图像作滤波处理,使学生有机会掌握滤波算法,体会滤波效果。 了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合,培养处理实际图像的能力,并为课堂教学提供配套的实践机会。 二、实验要求 (1)学生应当完成对于给定图像+噪声,使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声,进行滤波处理;能够正确地评价处理的结果;能够从理论上作出合理的解释。 (2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序: I=imread('electric.tif'); J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声 J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); (注意空格) %添加椒盐噪声 ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版 ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3 L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5 M = medfilt2(J,[3 3]); %中值滤波3×3模板 N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板 imshow(I); figure,imshow(J); figure,imshow(K);

figure,imshow(L); figure,imshow(M); figure,imshow(N); 三、实验设备与软件 (1) IBM-PC 计算机系统 (2) MatLab 软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 四、实验内容与步骤 a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。 b) 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪声 c)利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器 111191111---????--????---? ? d )分别采用3x3和5x5的模板,分别用平均滤波器以及中值滤波器,对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下,上述滤波器处理的结果; e )选择不同大小的模板,对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理,观察上述滤波器处理的结果。 f )利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jp g 上加入椒盐噪声(salt & pepper) g )重复c)~ e )的步骤 h )输出全部结果并进行讨论。 实验过程及截图 I=imread('3.jpg'); imshow(I);

图像增强实验报告

西安邮电学院 实验报告 实验名称图像增强 课程名称数字图像处理A 姓名李俊玲 成绩 班级电子0801 学号 05081037 日期2011年5月3日 地点 3#523 备注:

1.实验目的 A. 直方图增强处理 (1)了解空间域图像增强的各种方法(点处理、掩模处理); (2)通过编写程序掌握采用直方图均衡化进行图像增强的方法; B. 图像平滑 (1)使用邻域平均法编写程序实现图像增强,进一步掌握掩模法及其改进(加门限法)消除噪声的原理; (2)是消除或尽量减少噪声的影响,改善图像的质量。 (3)在提取大的目标之前去除图像中一些琐碎的细节、桥接直线或曲线的缝隙。 C. 图像锐化 (1)了解并掌握使用微分算子进行图像边缘检测的基本原理; (2)编写程序使用Laplacian 算子(二阶导数算子)实现图像锐化,进一步理解图像锐 化的实质; (3)掌握使用不同梯度算子(一阶导数算子)进行图像边缘检测的原理、方法,根据实验结果分析各种算子的工作效果; 2.实验环境(软件条件) 在MA TLAB 环境下进行编写程序,把所编写的程序保存成 .m 文件,其中在运行程序时需要调用一些MA TLAB 中一些原有的函数如:fspecial ()、imfilter ()等函数。 3.实验方法 A. 直方图增强处理 直方图均衡化处理实际上就是寻找一个灰度变换函数 T ,使变化后的灰度值满足 s=T(r),其中,s 归一化为0<=s<=1,建立r 和s 之间的映射关系,要求处理后图像灰度分布的概率密度Ps (s )=1,期望所有灰度级出现概率相同。 其计算步骤为:(1)统计原始图像的直方图: (2)计算直方图累积分布曲线: (3)用累积分布函数作为变换函数进行图像灰度变换。 B. 图像平滑 (1)局部平滑法:假设图像是由许多灰度恒定的小块组成,相邻像素间存在很高的空间相关性,而噪声则是统计独立的。因此,可用领域内个像素的灰度平均代替该像素原 ()n n r p k k r =12100 -====∑∑==L k n n r p r T s k j k j j j r k k ,...,,)()(

实验四 图像增强

信息工程学院实验报告 课程名称:数字图像处理Array 实验项目名称:实验四图像增强实验时间: 班级:姓名:学号: 一、实验目的 1.了解图像增强的目的及意义,加深对图像增强的感性认识,巩固所学理论知识。 2. 掌握图像空域增强算法的基本原理。 3. 掌握图像空域增强的实际应用及MATLAB实现。 4. 掌握频域滤波的概念及方法。 5. 熟练掌握频域空间的各类滤波器。 6.掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波。 7. 掌握图像频域增强增强的实际应用及MATLAB实现。 二、实验步骤及结果分析 1. 基于幂次变换的图像增强 程序代码: clear all; close all; I{1}=double(imread('fig534b.tif')); I{1}=I{1}/255; figure,subplot(2,4,1);imshow(I{1},[]);hold on I{2}=double(imread('room.tif')); I{2}=I{2}/255; subplot(2,4,5);imshow(I{2},[]);hold on for m=1:2 Index=0; for lemta=[0.5 5] Index=Index+1; F{m}{Index}=I{m}.^lemta; subplot(2,4,(m-1)*4+Index+1),imshow(F{m}{Index},[]) end end 执行结果:

图1 幂次变换增强结果 实验结果分析: 由实验结果可知,当r<1时,黑色区域被扩展,变的清晰;当r>1时,黑色区域被压缩,变的几乎不可见。 2.直方图规定化处理 程序代码: clear all clc close all %0.读图像 I=double(imread('lena.tiff')); subplot(2,4,1); imshow(I,[]); title('原图') N=32; Hist_image=hist(I(:),N); Hist_image=Hist_image/sum(Hist_ima ge); Hist_image_cumulation=cumsum(Hist_ image);%累计直方图 subplot(245); stem(0:N-1,Hist_image); title('原直方图'); %1.设计目标直方图 Index=0:N-1; %正态分布直方图 Hist{1}=exp(-(Index-N/2).^2/N); Hist{1}=Hist{1}/sum(Hist{1}); Hist_cumulation{1}=cumsum(Hist{1}) ; subplot(242); stem([0:N-1],Hist{1}); title('规定化直方图1'); %倒三角形状直方图 Hist{2}=abs(2*N-1-2*Index); Hist{2}=Hist{2}/sum(Hist{2}); Hist_cumulation{2}=cumsum(Hist{2}) ; subplot(246); stem(0:N-1,Hist{2}); title('规定化直方图2'); %2. 规定化处理 Project{1}=zeros(N); Project{2}=zeros(N); Hist_result{1}=zeros(N); Hist_result{2}=zeros(N); for m=1:2 Image=I; %SML处理(SML,Single Mapping Law单映 射规则 for k=1:N Temp=abs(Hist_image_cumulation(k)-

matlab中的图像增强实验附程序代码

图像增强实验

一:试验目的 熟悉并掌握数字图像空域增强:空域变换增强,空域滤波增强 二:实验内容 (1)直方图均衡化进行图像增强代码: imag=imread('pout.tif'); imag=im2double(imag); subplot(2,2,1);imshow(imag);title('原始图像'); subplot(2,2,2);imhist(imag);title('原始图像的直方图'); imag1=histeq(imag); subplot(2,2,3);imshow(imag1);title('直方图均衡化后的图像'); subplot(2,2,4);imhist(imag1);title('直方图均衡化后的图像的直方图'); 直方图均衡化进行图像增强效果图 (2)对图像加入椒盐噪声,并分别用中值滤波和自适应的方法进行去噪处理的代码: imag2=imnoise(imag,'salt',0.02); imag3=medfilt2(imag2); imag4=wiener2(imag2); subplot(2,2,1);imshow(imag);title('原始图像'); subplot(2,2,2);imshow(imag2);title('加入椒盐噪声后的图像'); subplot(2,2,3);imshow(imag3);title('进行中值滤波后的图像'); subplot(2,2,4);imshow(imag4);title('进行自适应滤波后的图像'); 对图像加入椒盐噪声,并分别用中值滤波和自适应的方法进行去噪处理的效果 原始图 像 0.5 1 原始图像的直方图 直方图均衡化后的图像 0.5 1 0直方图均衡化后的图像的直方图

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