王瑞龙2019213336_数字图像处理_实验报告1
【数字图像处理_实验报告1】的实验主要探讨了数字图像的直方图均衡化技术,这是一种提升图像对比度的方法。直方图均衡化通过改变图像的灰度级分布,使得图像像素值接近均匀分布,从而增强图像的整体视觉效果。 在实验原理中,直方图均衡化的关键在于灰度值变换函数L,它由原始图像的归一化直方图 pij 经过累积概率分布转换得到。变换公式为: 𝑠𝑘 = 𝑇(𝑟𝑘) = (𝐿 ― 1)∑𝑘𝑗=0 𝑝𝑗(𝑟𝑘) 这个过程包括以下几个步骤: 1. 统计图像中每个灰度级的像素数量,构建原始的灰度直方图。 2. 将直方图归一化,得到灰度级的概率分布 pij。 3. 计算累积概率分布,即每个灰度级的累计概率。 4. 确定新的灰度映射关系,通过将累积概率分布乘以灰度级总数(L-1),然后取整,得到新灰度值sk。 5. 应用这个映射关系对图像的每个像素进行灰度变换,得到直方图均衡化后的图像。 实验中,使用Matlab进行实现,要求不能直接调用内置的histeq函数,而是定义自定义函数g=myhisteq(f)。实验步骤包括读取图像,将图像转为灰度图,统计灰度直方图,计算归一化直方图,求累积直方图,对累积直方图取整得到变换函数,最后应用这个函数对图像进行变换。 在实际操作中,使用figure函数创建显示窗口,imread函数读取图像,rgb2gray将彩色图像转换为灰度图像。使用for循环统计灰度直方图,然后进行归一化处理。通过循环计算累积直方图,并进行取整处理,确保新的灰度值为整数。遍历图像,根据得到的变换函数更新每个像素的灰度值,完成直方图均衡化。 这个实验不仅锻炼了学生对数字图像处理的理解,还强化了编程实现图像处理算法的能力。通过对比自定义函数与Matlab内置函数histeq的结果,学生能更深入地理解直方图均衡化的过程及其对图像的影响。
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