数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告161420230蔡讴实验一1.获取实验用图像：rice.jpg.使用imread函数将图像读入Matlab。a=imread('D\:rice.png');figure;title(‘原图’);axison;imshow(a);2.产生灰度变换函数T1，使得：0.3rr0.35s=0.105+2.6333(r–0.35)0.35≤r≤0.651+0.3(r–1)r0.65用T1对原图像rice.jpg进行处理，使用imwrite函数保存处理后的新图像。a=double(a)/256;figure,imhist(a),title('原直方图');axison;r=[0:0.001:1];s1=[r0.35].*r*0.3+[r=0.65].*[r=0.35].*(0.105+2.6333*(r-0.35))+[r0.65].*(1+0.3*(r-1));a1=[a0.35].*a*0.3+[a=0.65].*[a=0.35].*(0.105+2.6333*(a-0.35))+[a0.65].*(1+0.3*(a-1));figure,imshow(a1),title('改后一');axison;figure,imhist(a1),title('改后直方图一');axison;imwrite(a1,'改后rice一.jpg');3.产生灰度变换函数T2，使得：s=用T2对原图像rice.jpg进行处理，使用imwrite保存处理后的新图像。r2=[0:0.001:1];t2=[r2=0.5].*(15.9744*r2.^5)+[r20.5].*((r2-0.5).^0.2+0.12);subplot(2,3,5);plot(r2,t2,'r');title('更改后直方图');subplot(2,3,4);imshow(a);title('更改后');A3=[a=0.5].*(15.9744*a.^5)+[a0.5].*((a-0.5).^0.2+0.12);subplot(2,3,6);imshow(A3);title('更改后');imwrite(A3,'更改_3.jpg','jpg');15.9744r5r≤0.5(r–0.5)0.2+0.12r0.54.分别用s=r0.6;s=r0.4;s=r0.3对kids.tiff图像进行处理。为简便起见，请使用Matlab中的imadjust函数。使用imwrite保存处理后的新图像。subplot(2,3,1);k=imread('Fig3.08(a).jpg');imshow(k);title('Fig3.08(a)subplot(2,3,2);ss1=r.^0.6;ss2=r.^0.4;ss3=r.^0.2;plot(r,ss1,r,ss2,r,ss3);title('4p,');subplot(2,3,3);s1=imadjust(k,[],[],0.6);imshow(s1);title('41i,');subplot(2,3,4);s2=imadjust(k,[],[],0.4);imshow(s2);title('42i,');subplot(2,3,5);s3=imadjust(k,[],[],0.3);imshow(s3);title('43i,');5.对circuit.jpg图像实施反变换（NegativeTransformation）。s=1－r;使用imwrite保存处理后的新图像。s=1－r;r=imread('Fig3.04(a).jpg');r=im2double(r);imshow(r);title('5i,');s=1-r;imwrite(s,'Fig3.10(a)_ss.jpg','jpg');6.对rice.jpg图像实施灰度切片（Gray-levelslicing）。具体要求如下：当0.2≤r≤0.4时，将r置为0.6,当r位于其他区间时,保持其灰度与原图像一样。使用imwrite保存处理后的新图像。subplot(2,1,1);r=[0:0.001:1];s=[r=0.4].*[r=0.2]*0.6;plot(r,s);title('6p,');subplot(2,1,2);s6=[i=0.4].*[i=0.2]*0.6+[i0.4].*i+[i0.2].*i;imshow(s6);title('6i,');imwrite(s6,'Fig3.10(b)_s6.jpg','jpg');实验二1．仔细阅读Matlab帮助文件中有关以上函数的使用说明，能充分理解其使用方法并能运用它们完成实验内容。2．将mountain.jpg图像文件读入Matlab，对其作直方图均衡化。显示运算前后该图像的直方图，处理后的图像和灰度变换函数。figure;subplot(2,2,1);i1=imread('D:\images\mountain.jpg');i1=im2double(i1);imshow(i1);title('InputImage');subplot(2,2,2);imhist(i1);subplot(2,2,3);T1=histeq(i1);imshow(T1);title('OutImage');imwrite(T1,'adjusted.jpg','jpg');subplot(2,2,4);imhist(T1);3．对mountain.jpg图像做直方图匹配运算，显示运算前后该图像的直方图，处理后的图像和灰度变换函数。直方图反映灰度等级的分布情况，本实验指定的直方图如下：1400×rr≤57000-310×r5＜r≤20900－5×r20＜r≤180－1440+8×r180＜r≤2253060－12×r225＜r≤255subplot(2,3,3);r=[0:1:255];n=[r=5].*(r.*1400)+[r5].*[r=20].*(7000-310.*r)+[r20].*[r=180n=].*(900-5.*r)+[r180].*[r=225].*(8.*r-1440)+[r225].*[r=255].*(3060-12.*r);plot(r,n);title('r-n');subplot(2,3,4);T1=histeq(i1,n);imshow(T1);title('OutImage');imwrite(T1,'adjusted.jpg','jpg');subplot(2,3,5);imhist(T1);4.利用mountain.jpg图像的直方图（imhist函数可生成），编写直方图均衡化函数。%1figure;subplot(2,3,1);i1=imread('D:\images\mountain.jpg');i1=im2double(i1);imshow(i1);title('InputImage');subplot(2,3,2);imhist(i1);title('原直方图')subplot(2,3,3);T1=histeq(i1);imshow(T1);%2subplot(2,3,4);r=[0:5:255];n=[r=5].*(r.*50+550)+[r5].*[r=20].*(r.*4+600)+[r20].*[r=180].*(1000-0.8.*r)+[r180].*[r=225].*(5.*r-200)+[r225].*[r=255].*(200+2.*r);;plot(r,n);title('r-n');subplot(2,3,5);T2=histeq(i1,n);imshow(T2);imwrite(T2,'adjusted.jpg','jpg');subplot(2,3,6);imhist(T1);title('均衡化后直方图')实验三1.仔细阅读Matlab帮助文件中有关以上函数的使用说明，能充分理解其使用方法并能运用它们完成实验内容。2.将test3_1.jpg图像文件读入Matlab，用nlfilter对其进行55邻域平均和计算邻域标准差。显示邻域平均处理后的结果，以及邻域标准差图像。源程序：figure;subplot(1,3,1);i1=imread('D:\images\test3_1.jpg');i1=im2double(i1);imshow(i1);title('InputImage');subplot(1,3,2);T1=imnoise(i1,'gaussian',0,0.2)imshow(T1);title('加高斯噪声');subplot(1,3,3);T2=nlfilter(i1,[55],@mean2);imshow(T2);title('处理后结果');3.在test3_1.jpg图像中添加均值为0，方差为0.02的高斯噪声，对噪声污染后的图像用nlfilter进行55邻域平均。显示处理后的结果。(使用imnoise命令)源程序：figure;subplot(1,3,1);i1=imread('D:\images\test3_1.jpg');i1=im2double(i1);imshow(i1);title('InputImage');subplot(1,3,2);T1=imnoise(i1,'gaussian',0,0.2)imshow(T1);title('加高斯噪声');subplot(1,3,3);T2=nlfilter(i1,[55],@mean2);imshow(T2);title('处理后结果');4.将test3_2.jpg图像文件读入Matlab，用fspecial函数生成一55邻域平均窗函数，再用filter2函数求邻域平均，试比较与用nlfilter函数求邻域平均的速度。源程序：figure;subplot(1,2,1);i1=imread('D:\images\test3_2.jpg');i1=im2double(i1);imshow(i1);title('InputImage');T1=fspecial('average',[55]);subplot(1,2,2);T2=filter2(T1,i1);imshow(T2);title('处理后结果');5.用medfilt2函数对test3_2.jpg图像进行中值滤波。显示处理结果。源程序：figure;subplot(1,2,1);i1=imread('D:\images\test3_2.jpg');i1=im2double(i1);imshow(i1);title('InputImage');subplot(1,2,2);T1=medfilt2(i1);imshow(T1);title('处理后结果');6.编写中值滤波程序（函数）。对test3_2.jpg图像进行中值滤波。显示处理结果。源程序：figure;subplot(1,3,1);i1=imread('D:/images/test3_2.jpg');imshow(i1);title('InputImage');i2=double(i1);subplot(1,3,2);[h,w]=size(i1);a(1:25)=0;T1=i2;fori=3:h-2;forj=3:w-2;forii=-2:2;forjj=-2:2;a((ii+2)+5*(jj+2)+1)=i2(i+ii,j+jj);end;end;a=sort(a);T1(i,j)=a(13);end;end;T2=uint8(T1);imshow(T2);title('编程中值滤波');subplot(1,3,3);T3=medfilt2(i1);imshow(T3);title('自带中值滤波（比较）');