图像数据分析和应用 数据图像处理实验报告

数字图像处理实验报告

灰度变换与空间滤波
任务一：

a、实验题目： 综合运用直方图均衡、灰度变换、锐化空域滤波等方法编程实现对图像的空域增强处理； 空域图像增强常用方法：直方图均衡化
对如下实验图片F3.jpg进行空域增强

b、实验原理
拉伸原始直方图，使其变换为均匀形式，使图像的熵最大，图像包含的平均信息量最大。即使用一个灰度映射函数，能够使变换后的图像的直方图达到均匀的状态
c、实验代码

f=imread('F3.jpg');
f0=double(f);
h=histeq(f);
h=double(h);
subplot(2,2,1);
hist(h);
title('hist operated')

d、实验结果与分析

1.可以证明，对于连续情况，使用累计分布函数进行灰度映射得到的图像，其直方图为均匀的，但由于数字图像的离散性，故得到的图像的直方图并不是完全均匀的。
2.但是，数字图像的直方图均衡化具有展开输入图像直方图的趋势，均衡后的图像的灰度级跨越更宽灰度级范围，即增强了对比度。

任务二：

a、实验题目： 获取实验用图像：Fig.tif. 使用imread函数将图像读入Matlab； 当0.4
≤ r ≤ 0.6时，将r置为0.8, 当r位于其他区间时, 保持其灰度与原图像一样。

b、实验原理
所需要检测的目标与画面中的其他部分分离开，目标部分置为白（黑），非目标部分置为黑（白）
c、实验代码

Fig=imread('Fig.tif')
i=im2double(Fig);
if i>=0.4
    if i<=0.6
        l=0.8*i;
    else
        l=i;
    end
else
    l=i;
end

d、实验结果与分析

任务三：

a、实验题目：
将F40、F10.jpg图像文件读入Matlab，比较F40.jpg空域内不包含对角线邻域的laplacian算子增强和包括对角线邻域的laplacian算子增强效果的区别。比较F10.jpg空域内不包含对角线邻域的laplacian算子增强和包括对角线邻域的laplacian算子增强效果的区别。

b、实验原理
应用强调的是图像中灰度的突变，并不强调灰度级缓慢变化的区域

c、实验代码

w4=fspecial('laplacian',0);
w8=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1] %对角线掩膜
img_f10=imfilter(F10,w4,'replicate')
img_f40=imfilter(F40,w4,'replicate')
img_out10=F10-img_f10;
img_out40=F40-img_f40;
img_F10=imfilter(F10,w8,'replicate')
img_F40=imfilter(F40,w8,'replicate')
Img_out10=F10-img_F10;
Img_out40=F40-img_F40;

d、实验结果与分析