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1、7實驗報告實驗名稱空間圖像增強課程名稱數(shù)字圖像處理姓名xxx成績班級xxx學(xué)號xxx日期2013-11-19地點綜合實驗樓71.實驗?zāi)康模?）了解空間域圖像增強的各種方法（點處理、掩模處理）；（2）通過編程掌握采用直方圖均衡化進(jìn)行圖像增強的方法；（3）使用鄰域平均法編寫程序?qū)崿F(xiàn)圖像增強，進(jìn)一步實現(xiàn)掩模發(fā)及其改進(jìn)（加門限法消除噪聲的原理；（4）總結(jié)實驗過程；2.實驗環(huán)境（軟件、硬件及條件）Windws2000/XP3.實驗方法對目的圖像作如下處理：（1）對原圖像進(jìn)行直方均衡化處理，同屏顯示處理后的圖像及其直方圖，比較異同，并回答為什么數(shù)
2、字圖像均衡化后其直方圖未必完全均勻分布。（2）對原圖像加入點噪聲，用4-鄰域平均法平滑加噪聲圖像，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)*f(m,n),4.實驗分析數(shù)字圖像均衡化后其直方圖并非完全均勻分布的原因：由于原圖像中目標(biāo)物的灰度主要集中于低亮度部分，而且象素總數(shù)比較少，而所占的灰度等級比較多，因此圖像的對比度比較好，亮度比較大，整體圖像清晰。經(jīng)過直方圖均衡后，目標(biāo)物的所占的灰度等級被壓縮，對比度減弱，反而使目標(biāo)物變的難以辨認(rèn)。5.實驗結(jié)論異同：由于原圖像中目標(biāo)物的灰度主要集中于低亮度
3、部分，而且象素總數(shù)比較多，經(jīng)過直方圖均衡后，目標(biāo)物的所占的灰度等級得到擴展，對比度加強，使整個圖像得到增強。數(shù)字圖像均衡化后，其直方圖并非完全均勻分布，這是因為圖像的象素個數(shù)和灰度等級均為離散值；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。附件實驗2源代碼：figure(1);fid=fopen('D:imgcell_128.img','r');%打開無格式文件data1=(fread(fid,[128,128],'uint8'))';%將打開的文件讀入到data17subplot(4,2,1);%將figu
4、re(1)分成4*2的8個子窗口,data11=uint8(data1);imshow(data11);%圖象顯示title('CELL','Color','b');%加標(biāo)題subplot(4,2,2);title('原圖像直方圖');imhist(data11);subplot(4,2,3);%取第二個子窗口data2=uint8(data1);%將灰度圖象轉(zhuǎn)換成uint8格式b=histeq(data2);%直方圖均衡化imshow(b,256);%顯示均衡化圖象,256可缺省title('均衡化','Color','b');su
5、bplot(4,2,4);imhist(b);title('均衡化后圖像直方圖');subplot(4,2,5)fid=fopen('d:imgfing_128.img','r');%打開無格式文件data3=(fread(fid,[128,128],'uint8'))';%將打開的文件讀入到data3data31=uint8(data3);%將灰度圖象轉(zhuǎn)換成uint8格式imshow(data31);%顯示灰度圖象7title('FING','Color','b');subplot(4,2,6)imhist(data31);ti
6、tle('原圖像直方圖');subplot(4,2,7);data4=uint8(data3);%將灰度圖象轉(zhuǎn)換成uint8格式d=histeq(data4);%直方圖均衡化imshow(d,256);%顯示均衡化圖象,256可缺省title('均衡化','Color','b');subplot(4,2,8);imhist(d);title('均衡化后原圖像直方圖');%CELLfigure(2);fid=fopen('D:imgcell_128.img','r');%打開無格式文件data1=(fread(fid,[128,12
7、8],'uint8'))';%將打開的文件讀入到data1I=uint8(data1);I1=imnoise(I,'gaussian');%加乘性噪聲H1=[010;101;010]/4;%4×4領(lǐng)域模板J=imfilter(I,H1);%領(lǐng)域平均subplot(2,4,1),imshow(I);%顯示圖像Ititle('原圖像');7subplot(2,4,2),imshow(I1);title('加噪聲后圖像');subplot(2,4,3),imshow(J);%不加門限平滑title('不加門限平滑后圖像');%加門限后濾波T
8、=2*sum(I1(:))/128^2;im_T=zeros(128,128);fori=1:128forj=1:128ifabs(I1(i,j)-J(i,j))>Tim_T(i,j)=J(i,j);elseim_T(i
