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《基于直方圖均衡化的圖像增強》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、實驗二基于直方圖均衡化的圖像增強一．實驗目的1、了解直方圖的概念2、熟悉直方圖均衡化的主要用途3、掌握采用直方圖均衡化進行圖像增強的方法；二．實驗設備1、PC機一臺；2、軟件MATLAB；三．實驗原理圖像增強是指按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時，消弱或去除某些不需要的信息的處理方法。其主要目的是處理后的圖像對某些特定的應用比原來的圖像更加有效。圖像增強技術主要有直方圖修改處理、圖像平滑化處理、圖像尖銳化處理和彩色處理技術等。本實驗以直方圖均衡化增強圖像對比度的方法為主要內(nèi)容，其他方法可以在課后自行練習。直方圖是多種空間域處理技術的基礎。直方圖操作能有效地用于圖
2、像增強。除了提供有用的圖像統(tǒng)計資料外，直方圖固有的信息在其他圖像處理應用中也是非常有用的，如圖像壓縮與分割。直方圖在軟件中易于計算，也適用于商用硬件設備，因此，它們成為實時圖像處理的一個流行工具。直方圖是圖像的最基本的統(tǒng)計特征，它反映的是圖像的灰度值的分布情況。直方圖均衡化的目的是使圖像在整個灰度值動態(tài)變化范圍內(nèi)的分布均勻化，改善圖像的亮度分布狀態(tài)，增強圖像的視覺效果?；叶戎狈綀D是圖像預處理中涉及最廣泛的基本概念之一。圖像的直方圖事實上就是圖像的亮度分布的概率密度函數(shù)，是一幅圖像的所有象素集合的最基本的統(tǒng)計規(guī)律。直方圖反映了圖像的明暗分布規(guī)律，可以通過圖像變換進行直方圖
3、調(diào)整，獲得較好的視覺效果。直方圖均衡化是通過灰度變換將一幅圖像轉(zhuǎn)換為另一幅具有均衡直方圖，即在每個灰度級上都具有相同的象素點數(shù)的過程四．實驗內(nèi)容及步驟對如圖1所示的兩幅128×128、256級灰度的數(shù)字圖像fing_128.img和cell_128.img進行如下處理：顯微醫(yī)學圖像cell_128.img指紋圖fing_128.img圖1實驗圖像四．實驗步驟1）啟動MATLAB程序，編制相應的程序2）對給定圖像做直方圖均衡化處理3）討論不同的圖像內(nèi)容均衡化后的效果4）記錄和整理實驗報告五．實驗報告內(nèi)容（1）對原圖像進行直方圖均衡化處理，同屏顯示處理前后圖像及其直方圖。（
4、2）比較異同，并回答為什么數(shù)字圖像均衡化后其直方圖并非完全均勻分布。程序：figure;subplot(2,2,1);i=imread('B.gif');%讀入原圖像imshow(i);title('原圖像');%給原圖像加標題名subplot(2,2,2);imhist(i);%將原圖像直方圖顯示title('原圖像直方圖');subplot(2,2,3);T=histeq(i);%對原圖像進行直方圖均衡化處理imshow(T);title('直方圖均衡化后的圖像');subplot(2,2,4);imhist(T);title('均衡變換后的直方圖');%給均衡化后
5、圖像直方圖加標題名分析：數(shù)字圖象均衡化后，其直方圖并非完全均勻分布，這是因為圖象的象素個數(shù)和灰度等級均為離散數(shù)值，而且均衡化使灰度級并歸。因此，均衡化后，其直方圖并非完全均勻分布。六．實驗總結這次實驗，將課本知識與Matlab知識相結合，在圖片格式的識別上遇到些問題，修正程序后得出了正確的結果。我對直方圖均衡化的圖像增強有了更深刻的理解。實驗發(fā)現(xiàn)均衡化后的圖像離散化，實驗只有自己實踐才可以成功。直方圖分布稀疏呈非均勻分布。再接再厲，加油！
