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：(,),[(,)](,)(,)dfxybdcgxyfxyacafxybbacfxya（1）其中，f(x,y)为原始图像，灰度范围为[a,b]，g(x,y)为增强后的数字图像，灰度范围为[c,d]。注：实验中[a,b]可由实际图像来确定，[c,d]可视具体情况人为给定。2、非线性灰度变换（对数变换或幂律变换选作其一）非线性拉伸不是对图像的灰度值进行扩展，而是有选择地对某一灰度范围进行扩展，其他范围的灰度值则可能被压缩。常用的非线性变换：对数变换和指数变换。即对数变换公式为：(,)log1(,)gxycfxy幂律（伽马）变换为：(,)(,)gxycfxy（二）直方图处理对图像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：(,),[(,)](,)(,)dfxybdcgxyfxyacafxybbacfxya（1）其中，f(x,y)为原始图像，灰度范围为[a,b]，g(x,y)为增强后的数字图像，灰度范围为[c,d]。注：实验中[a,b]可由实际图像来确定，[c,d]可视具体情况人为给定。3）显示经过线性灰度变换后的图像，并对变换结果进行必要的分析，画出灰度变换曲线图。4）以另一个文件名形式保存灰度变换后的图像。2、非线性灰度变换（对数变换或幂律变换选作其一）1）读取一幅灰度图像并显示。2）分别对其进行对数变换或幂律（伽马）变换。即对数变换公式为：(,)log1(,)gxycfxy（2）幂律（伽马）变换为：(,)(,)gxycfxy（3）3）显示变换后的图像，并利用matlab工具画出对数或幂律变换曲线。4）以另一个文件名形式保存变换后的图像。（二）直方图处理1）读取一幅灰度图像并显示原始图像。2）编写m文件实现对输入图像2种定义下的直方图统计统计（即各个灰度级出现的次数及概率分布），并分别画出两种定义下的直方图。3）对输入灰度图像进行直方图均衡化处理，分别显示均衡处理前后的图像和对应的直方图。五．实验结果及分析（一）数字图像的灰度变换1、线性灰度变换实验结果：2、非线性灰度变换（对数变换或幂律变换选作其一）（二）直方图处理结果分析：实验结果与预期一致六.程序源代码（一）数字图像的灰度变换1、线性灰度变换程序源代码：I1=imread('T1.jpg');I1=rgb2gray(I1);subplot(221);imshow(I1);a=min(min(I1));b=max(max(I1));B=(250-10)/double((b-a))*(I1-a)+10;subplot(222);imshow(B);subplot(223);imhist(I1);subplot(224);imhist(B);2、非线性灰度变换（对数变换或幂律变换选作其一）subplot(231)I=imread('T2.jpg');I=rgb2gray(I);imshow(I);a=min(min(I));b=max(max(I));c=2,r=0.8G=uint8(12*log(1+double(I)));subplot(232)imshow(G);subplot(233)z=0:1:1000;plot(z,12*log(double(z)));subplot(234)imhist(I);subplot(235)imhist(G);（二）直方图处理I=imread('pout.tif');[height,width]=size(I);subplot(231);imshow(I),title('rootimage')subplot(232)imhist(I);title('原始直方图');L=256;K=zeros(1,L);fori=1:heightforj=1:widthK(I(i,j)+1)=K(I(i,j)+1)+1endendsubplot(233)bar(K);pk=K;fori=1:Lpk(i)=K(i)/double(height*width)endsubplot(234)bar(pk)ps=pkps(1)=pk(1)fori=2:Lps(i)=ps(i-1)+pk(i)endps=floor(255.*ps+0.5);leq=I;fori=1:heightforj=1:widthleq(i,j)=ps(I(i,j)+1);endendsubplot(235)imshow(leq),title(‘均衡化后的图像’);subplot(236)imhist(leq);八.思考题1.为了扩展一幅图像的灰度，使其最低灰度为C、最高灰度为L-1，试给出一个单调的灰度变换函数。答：(,),[(,)](,)(,)dfxybdcgxyfxyacafxybbacfxya令c=C,d=L-12.数字图像经过对数变换与幂律变换后，变换结果有什么差异？请按不同参数的取值范围进行具体分析。答：对数变换公式为:(,)log1(,)gxycfxy其中，f为输入灰度级,g为变换后的灰度级，c为一个比例因子。特点：低灰度区扩展，高灰度区压缩。3.从连续函数的概率分布来分析，直方图均衡处理可以使得各个灰度级分布变为均匀分布，即拉平直方图。而对实际数字图像的处理结果却是一种近似平直，而不是严格意义上的均匀直方图，试说明其理由。答：对实际数字图像的处理结果是一种近似平直，而不是严格意义上的均匀直方图，是因为在进行连续函数的概率直方图处理时，其中一个步骤有四舍五入，即将一段区间的灰度级归为一个直方图中