计算机图像处理三.pdf

计算机图像处理是信息技术领域的一个重要分支，涉及到图像的获取、分析、理解和呈现等多个方面。本实验报告主要关注图像增强技术，主要包括对比度调整、直方图均衡化、噪声去除和平滑滤波以及图像锐化。 1. **图像增强**： - **对比度调整**：在MATLAB中，`imadjust`函数用于改变图像的对比度。在这个实验中，通过设置输入和输出范围，例如 `[0 1]` 和 `[0.3 0.7]`，可以将原始图像的灰度值映射到新的范围，从而增加图像的对比度。这有助于突出图像中的细节，使图像看起来更鲜明。 2. **直方图均衡化**： - 直方图均衡化是一种提高图像对比度的方法，通过对图像的灰度直方图进行操作，使得图像的整体灰度分布更均匀。MATLAB的`histeq`函数实现了这一过程。实验中，通过对比均衡化前后图像的直方图，可以看出均衡化后的直方图分布更广，对应的图像对比度也得到了提升。 3. **噪声去除与平滑滤波**： - **噪声添加**：实验中，使用了MATLAB的`imnoise`函数模拟了三种常见的噪声类型——椒盐噪声、高斯噪声和泊松噪声，以观察这些噪声对图像质量的影响。 - **滤波处理**：为了减少噪声，实验采用了均值滤波和中值滤波。`imfilter`函数结合`fspecial`函数创建了不同大小的滤波模板，如3x3、4x4和5x5的平均滤波器。平均滤波器对整个邻域内的像素取平均，适合去除高斯噪声；而中值滤波器则用邻域内的中值替换中心像素，对椒盐噪声有较好的去除效果。 4. **图像锐化**： - 图像锐化是增强图像边缘和细节的过程。实验中使用了卷积方法实现锐化，定义了一个2x2的卷积核`[0,1; -1,0]`，即拉普拉斯算子，用于检测图像的边缘。通过卷积和差分操作，图像的锐化效果得以展现。 通过这次实验，学生不仅了解了图像处理的基本概念，还掌握了MATLAB中进行图像增强的关键函数和算法原理。实验的实践性让理论知识与实际应用相结合，提升了学生的动手能力和问题解决能力。此外，实验的总结与建议部分指出，通过这样的操作，对图像的灰度变换、平滑、锐化等有了更深入的理解，对于图像增强技术的应用更加熟练。这为今后进一步的图像处理学习和研究打下了坚实的基础。