实验五 图像空域增强 中值滤波 matlab实验报告 附代码

在本实验中，我们主要探讨了图像空域增强的两种技术——线性灰度变换和中值滤波，这两种技术都是数字图像处理中常见的图像增强方法。实验在MATLAB环境中进行，通过编写代码来实现。 线性灰度变换是一种基本的图像处理技术，用于调整图像的对比度。它的基本思想是将图像原有的灰度范围[a, b]映射到新的灰度范围[c, d]。这可以通过以下公式实现： \[ g(x, y) = \frac{c - d}{b - a} f(x, y) + c \] 其中，\( f(x, y) \)是原始图像的灰度值，\( g(x, y) \)是变换后图像的灰度值。实验中，通过MATLAB的`imread`函数读取图像，`rgb2gray`将其转换为灰度图像，然后利用上述公式进行线性拉伸，最后用`imshow`显示处理后的图像。 接着，我们探讨了中值滤波，这是一种非线性的滤波方法，特别适用于去除椒盐噪声。中值滤波器的工作原理是将图像中每个像素点替换为其邻域内像素值的中值。这样可以有效地去除孤立的噪声点，同时保护图像边缘不被模糊。在实验中，我们先用`imnoise`函数人为地添加椒盐噪声，然后用一个3x3的模板遍历图像，计算每个像素点邻域内的像素值中值，并将结果赋值给当前像素。同样使用`imshow`显示中值滤波后的图像。 实验结果显示，线性灰度变换成功地改变了图像的对比度，使图像细节更加明显。而中值滤波则有效地去除了椒盐噪声，保持了图像的主要结构。这种方法在实际应用中对于去除图像中的斑点和杂点非常有效。 总结来说，线性灰度变换和中值滤波是图像处理中不可或缺的工具，它们能够改善图像的质量，增强视觉效果，以及帮助提高后续分析的准确性。通过这次实验，学生不仅掌握了理论知识，还通过实际操作加深了对这些方法的理解，为今后的图像处理工作打下了坚实的基础。