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matlab 与数字图像处理.pdf
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实验一 直方图均衡化
实验 1.2 直方图
实验原理过程:
I=imread('cameraman.tif'); %读取图像
subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像
title('原始图像') %在原始图像中加标题
subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图
title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题
在此基础上
将图像进行乘法运算,代码如下:
I=imread('cameraman.tif');
A=immultiply(I,1.2); %将原始图像进行惩罚处理,使其变亮
subplot(221),imshow(I) %输出图像
title('原始图像') %在原始图像中加标题
subplot(222),imshow(A) %输出图像
title('变动图像') %在原始图像中加标题
subplot(223),imhist(I) %输出图像
title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题
subplot(224),imhist(A) %输出图像
title('变动图像直方图')
输出图像:
心得体会:
将图像变亮后,灰度级在 200 以上的点的数量增多,也就是说乘法处理时,如果乘以大于1
的一个数,图像就会变亮,乘以小于 1 的数,图像就会变暗。
实验 1.2 直方图均衡
实验过程:
I=imread('cameraman.tif');%读取图像
subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像
title('原始图像') %在原始图像中加标题
subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图
title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题
a=histeq(I,256); %直方图均衡化,灰度级为256
subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像
title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题
subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图
title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题
输出图像如下:
心得体会:
histed 是用来增强图像的函数,格式为(1,256),其中 256 为灰度值。在图像增强之后,
直方图便会均衡。比如灰度值 200 之后的点的数量明显增多,原来密集的直方图变得分散。
matlab 具有强大的图像处理能力,可以进行多种图像处理。
在编写程序的过程中,一定要注意中英文的标点符号转换。
图像的明亮变化或者均衡变化都会改变图像的灰度值,使显示出的图像产生变化。
要熟悉各种处理的名称,比如 immultiply,imresize,imcrop 等等。
实验二 线性拉伸技术
实验 2.1 灰度拉伸
实验过程:
I=imread('baboon.jpg');
J=imadjust(I,[0.3 0.7],[]);%灰度调整函数
subplot(221),imshow(I);
subplot(222),imshow(J);
subplot(223),imhist(I);
subplot(224),imhist(J);
I=imread('baboon.jpg');
J=imadjust(I,[0.3 0.7],[0.2 0.8]);%灰度调整函数
subplot(221),imshow(I);
subplot(222),imshow(J);
subplot(223),imhist(I);
subplot(224),imhist(J);
输出图像:
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苦茶子12138
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