没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
图像处理实验(一)直方图.pdf
1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉
0 下载量 155 浏览量
2021-10-08
21:57:19
上传
评论
收藏 15KB PDF 举报
温馨提示
试读
11页
图像处理实验(一)直方图.pdf
资源推荐
资源详情
资源评论
图 像 处 理 实 验(一)直 方 图
灰度变换是图像增强的一种重要手段,使图像对比度扩展,图像更加清晰,特征更加明显。
灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述,通过修改灰度直方图来得到图像增强。
1、 灰度直方图
(1) 计算出一幅灰度图像的直方图
clear
close all
I=imread('004.bmp');
imhist(I)
title('实验一( 1) 直方图 ');
(2) 对灰度图像进行简单的灰度线形变换,
figure
subplot(2,2,1)
imshow(I);
title('试验 2-灰度线性变换 ');
subplot(2,2,2)
histeq(I);
(3) 看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。
原图像 f(m,n) 的灰度范围 [a,b] 线形变换为图像 g(m,n),灰度范围 [a ’,b ’]
公式: g(m,n)=a ’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)
figure
subplot(2,2,1)
imshow(I)
J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1);
title(' 实验一( 3)用 g(m,n)=a ’+(b ’-a’)* f(m,n) /(b-a)进行变换 ');
subplot(2,2,2)
imshow(J)
subplot(2,2,3)
imshow(I)
J=imadjust(I,[0.5 0.8],[0,1],1);
subplot(2,2,4)
imshow(J)
(4) 图像二值化 (选取一个域值, (5) 将图像变为黑白图像)
figure
subplot(2,2,1)
imshow(I)
J=find(I<150);
I(J)=0;
J=find(I>=150);
I(J)=255;
title(' 实验一( 4)图像二值化 ( 域值为 150 ) ');
subplot(2,2,2)
imshow(I)
clc;
I=imread('14499.jpg');
bw=im2bw(I,0.5);% 选取阈值为 0.5
figure;
imshow(bw) % 显示二值图象
图象处理变换(二)
1. 傅立叶变换
熟悉其概念和原理 ,实现对一幅灰度图像的快速傅立叶变换 ,并求其变换后的系数分布 .
2. 离散余弦变换
熟悉其概念和原理 ,实现对一幅灰度和彩色图像作的离散余弦变换 ,选择适当的 DCT 系数阈值对其进行 DCT
反变换 .
% 图象的 FFT 变换
clc;
I=imread('005.bmp');
subplot(1,2,1)
imshow(I);
title('原图 ');
subplot(1,2,2)
imhist(I);
title('直方图 ');
colorbar;
J=fft2(I);
figure;
subplot(1,2,1)
imshow(J);
title('FFT 变换结果 ');
subplot(1,2,2)
K=fftshift(J);
imshow(K);
title('零点平移 ');
figure;
imshow(log(abs(K)),[]),colormap(jet(64)),colorbar;
title('系数分布图 ');
% 图象的 DCT 变换
RGB=imread('005.bmp');
figure;
subplot(1,2,1)
imshow(RGB);
title('彩色原图 ');
a=rgb2gray(RGB);
subplot(1,2,2)
imshow(a);
title('灰度图 ');
figure;
b=dct2(a);
imshow(log(abs(b)),[]),colormap(jet(64)),colorbar;
title('DCT 变换结果 ');
figure;
b(abs(b)<10)=0;
% idct
c=idct2(b)/255;
imshow(c);
title('IDCT 变换结果 ');
图象处理变换(三)小波变换
实验内容: 熟悉小波变换的概念和原理 ,熟悉 matlab 小波工具箱主要函数的使用 .利用二维小波分析对一幅
图象作 2 层小波分解 ,并在此基础上提取各层的低频信息实现图像的压缩 .
程序如下:
clc
close all
clear
a=imread('005.bmp');
subplot(1,2,1);
imshow(a);
title('原始图象 ');
I=rgb2gray(a);
subplot(1,2,2);
imshow(I);
title('原始图象的灰度图 ');
% 进行二维小波变换
[a,b] = wavedec2(I, 2, 'bior3.7');
% 提取各层低频信息
figure;
c = appcoef2( a, b, 'bior3.7', 1 );
subplot(1,2,1);
imshow(c, []);
title('一层小波变换结果 ');
d = appcoef2( a, b, 'bior3.7', 2 );
subplot(1,2,2);
imshow(d, []);
title('二层小波变换结果 ');
图象处理实验(四) 模板运算
一、实验内容:
(1)平滑:平滑的目的是模糊和消除噪声。平滑是用低通滤波器来完成,在空域中全是正值。
(2)锐化:锐化的目的是增强被模糊的细节。锐化是用高通滤波器来完成,在空域中,接近原点处为正,
在远离原点处为负。
利用模板进行图象增强就是进行模板卷积。
1、 利用二个低通邻域平均模板 ( 3×3 和 9×9)对一幅图象进行平滑,验证模板尺寸对图象的模糊效果的影
响。
2、 利用一个低通模板对一幅有噪图象 (GAUSS 白噪声) 进行滤波, 检验两种滤波模板 (分别使用一个 5×5
剩余10页未读,继续阅读
资源评论
qq_58157133
- 粉丝: 13
- 资源: 11万+
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功