數(shù)字圖像處理實(shí)驗報告(空間域圖像增強(qiáng))

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1、實(shí)驗報告實(shí)驗名稱空間域圖像增強(qiáng)課程名稱數(shù)字圖像處理姓名成績班級學(xué)號日期地點(diǎn)備注：1.實(shí)驗?zāi)康模?）了解空間域圖像增強(qiáng)的各種方法（點(diǎn)處理、掩模處理）；（2）通過編寫程序掌握采用直方圖均衡化進(jìn)行圖像增強(qiáng)的方法；（3）使用鄰域平均法編寫程序?qū)崿F(xiàn)圖像增強(qiáng)，進(jìn)一步掌握掩模法及其改進(jìn)（加門限法）消除噪聲的原理；（4）總結(jié)實(shí)驗過程（實(shí)驗報告，左側(cè)裝訂）：方案、編程、調(diào)試、結(jié)果、分析、結(jié)論。2.實(shí)驗環(huán)境（軟件、硬件及條件）Windws7MATLAB6.xorabove3.實(shí)驗方法對如圖4.1所示的兩幅128×128、256級灰度的數(shù)字圖像fing_128.img和cell

2、_128.img進(jìn)行如下處理：（1）對原圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理，同屏顯示處理前后圖像及其直方圖，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。（2）對原圖像加入點(diǎn)噪聲，用4-鄰域平均法平滑加噪聲圖像（圖像四周邊界不處理，下同），同屏顯示原圖像、加噪聲圖像和處理后的圖像。①不加門限；②加門限T=(1/2)*avg(f(m,n)),其中avg（f(m,n)=(1/N^2)*f(i,j)）本次實(shí)驗中的第一題，是對圖像進(jìn)行直方圖統(tǒng)計和均衡化，在Matlab中有imhist()函數(shù)和histeq()函數(shù)直接調(diào)即可獲得相應(yīng)結(jié)果，代碼如下：close

3、all;clearall;fid=fopen('cell_128.img','r');image1=fread(fid,[128,128],'uint8');image1=uint8(image1);fclose(fid);subplot(2,2,1);%顯示原圖像imshow(image1,[]);title('原圖像');subplot(2,2,2);%統(tǒng)計圖像直方圖imhist(image1);title('原圖像直方圖');%直方圖均衡化ima=histeq(image1);subplot(2,2,3);%顯示均衡化后的圖像imshow(ima);

4、title('直方圖均衡化后圖像');subplot(2,2,4);%顯示直方圖均衡化后的圖像直方圖imhist(ima);title('直方圖均衡化后的直方圖');本次實(shí)驗的第二題，是對圖像進(jìn)行加噪后平滑，噪聲為點(diǎn)噪聲，分別采用不加門限的四鄰域平均法和加門限的四鄰域平均法進(jìn)行平滑。主要思想為：對于不加門限的四鄰域平均法，對加噪后圖像的每一像素（邊界不考慮）的灰度值用其周圍（上下左右）四個像素的灰度值的平均值代替；對于加門限的四鄰域平均法，是對先對圖像每一像素的灰度值進(jìn)行判別，若該像素灰度值與四周（上下左右）四個像素灰度值的平均值之差大于門限T，則用四周四

5、個像素灰度的平均值代替，否則保持該像素灰度值不變。對圖像分別加如隨機(jī)點(diǎn)噪聲，并分別對其進(jìn)行平滑，實(shí)驗代碼如下：closeall;clearall;fid=fopen('fing_128.img','r');image2=fread(fid,[128,128]);%image2=uint8(image2);fclose(fid);subplot(2,2,1);imshow(uint8(image2),[]);title('原圖像');%為圖像添加噪聲snoise=0.1*randn(size(image2));J21=imadd(image2,snoise)

6、;%添加隨機(jī)點(diǎn)噪聲tmp21=J21;subplot(2,2,2);imshow(uint8(J21),[]);title('加隨機(jī)點(diǎn)噪聲');%對加隨機(jī)點(diǎn)噪聲的圖像進(jìn)行不加門限的四鄰域法平滑tmp21=J21;fori=2:(size(J21,1)-1)forj=2:(size(J21,2)-1)tmp21(i,j)=(J21((i-1),j)+J21((i+1),j)+J21(i,(j-1))+J21(i,(j+1)))/4;endendsubplot(2,2,3);imshow(uint8(tmp21),[]);title('隨機(jī)噪聲不加門限');%

7、對加隨機(jī)點(diǎn)噪聲的圖像進(jìn)行加門限的四鄰域法平滑N=128;f=J21;forx=1:size(J21,1)fory=1:size(J21,2)f=(1/N.*N)*(f+J21(x,y));endendT=(1/2)*f;tmp23=J21;fori=2:(size(J21,1)-1)forj=2:(size(J21,2)-1)tmp23(i,j)=(J21((i-1),j)+J21((i+1),j)+J21(i,(j-1))+J21(i,(j+1)))/4;if(J21(i,j)-tmp23(i,j))>Ttmp23(i,j)=tmp23(i,j);els

8、etmp23(i,j)=J21(i,j);endendendsub