数字图像处理实验报告(matlab)

学院： 信息工程学院的吧 班级： 姓名： 学号： 40…… 2010年10月

实验一 直方图均衡化

实验目的：

1. 熟悉图像数据在计算机中的存储方式； 2. 掌握图像直方图均衡化这一基本处理过程。

实验条件：

PC微机一台和MATLAB软件。

实验内容：

读入图像数据到内存中，并显示读入的图像；

实现直方图均衡化处理，显示处理前后图像的直方图。 显示并保存处理结果。

实验步骤：

1．打开Matlab编程环境； 2. 获取实验用图像：使用imread函数将图像读入Matlab；并用inshow函数显示读入的图像。 3. 获取输入图像的直方图：使用inhist函数处理图像。 4. 均衡化处理：使用histeq函数处理图像即可。

5. 获取均衡化后的直方图并显示图像：使用imhist和imshow函数。

实验程序及结果：

实验一 clear

subplot(6,2,1);

i=imread('test1-1.jpg');imhist(i); title('test1-1hist'); subplot(6,2,2); i=im2double(i);

imshow(i);title('test1-1原图像'); subplot(6,2,3); s=histeq(i); imhist(s);

title('test1-1balancedhist'); subplot(6,2,4);

imshow(s);title('test1-1均衡化后的图像');

subplot(6,2,5);

i=imread('test1-2.jpg'); imhist(i);

title('test1-2hist'); subplot(6,2,6);

i=im2double(i); imshow(i);

title('test1-2原图像'); subplot(6,2,7); s=histeq(i); imhist(s);

title('test1-2balancedhist'); subplot(6,2,8); imshow(s);

title('test1-2均衡化后的图像);

i=imread('test1-3.jpg'); imhist(i);title('test1-3hist'); subplot(6,2,10); i=im2double(i); imshow(i);

title('test1-3原图像'); subplot(6,2,11); s=histeq(i); imhist(s);

title('test1-3balancedhist'); subplot(6,2,12); imshow(s);

title('test1-3均衡化后的图像');

实验思考

数字图像直方图均衡化之后直方图为什么不是绝对平坦的？ 直方图均衡化是将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像，对图像进行均衡化处理时，只是将直方图上灰度分布较密的部分被拉伸；灰度分布稀疏的部分被压缩，从而使一幅图像的对比度在总体上得到很大的增强。因此均衡化之后直方图不是绝对平坦的。对图像中每个像素点所在的邻域范围求出灰度转换函数，然后仅仅应用在该中心点处。先在定义的邻域内计算灰度直方图，然后利用这一直方图来获得关于直方图均衡化的灰度变换函数。利用这一变换函数，就可以实现该邻域内中心像素点的增强。接下来将邻域的中心移到相邻的像素并重复以上过程。

如何实现图像局部直方图均衡化？

对图像中每个像素点所在的邻域范围求出灰度转换函数，然后仅仅应用在该中心点处。先在定义的邻域内计算灰度直方图，然后利用这一直方图来获得关于直方图均衡化的灰度变换函数。利用这一变换函数，就可以实现该邻域内中心像素点的增强。接下来将邻域的中心移到相邻的像素并重复以上过程。

实验二 频域平滑滤波