數(shù)字圖像實驗三圖像增強

1、實驗三、圖像增強實驗三、圖像增強一、實驗目的（1）熟悉并學會使用MATLAB中圖像增強的相關(guān)函數(shù)。（2）掌握圖像灰度修正、平滑去噪、銳化加強邊緣和輪廓的方法，并編程實現(xiàn)。二、實驗主要儀器設(shè)備（1）臺式機或筆記本電腦。（2）MATLAB軟件（含圖像處理工具箱）。注意：由于軟件版本的緣故，軟件的界面可能有所差異，讀者可以根據(jù)實際安裝的軟件選擇相關(guān)的命令。（3）典型的灰度、彩色圖像文件。三、實驗原理數(shù)碼相機的曝光量指到達DC感光器件上的光線總

2、量，用曝光值（EV）表示。圖像的過度曝光、曝光不足時，用曝光補償調(diào)節(jié)曝光量，這種功能可修正自動曝光設(shè)置值為上升或下降幾級。例如，某些DC的EV調(diào)整范圍為3~0~3。嘗試對同一景象進行正確曝光、過度曝光和曝光不足三種情況成像情況。（1）將一幅圖像視為一個二維矩陣，用MATLAB進行圖像增強。（2）利用MATLAB圖像處理工具箱中的函數(shù)imread（讀入），imshow（顯示），imnoise（加噪），filter2（濾波）對圖像進行去噪處

3、理。（3）圖像灰度修正：灰度變換。對不滿意的圖像通過線性或非線性灰度映射關(guān)系進行變換，其效果可以得到明顯提高。通過分析，會發(fā)現(xiàn)變換前后圖像的直方圖也發(fā)生相應的變化。（4）圖像平滑方法：領(lǐng)域平均、中值濾波。分析圖像降質(zhì)的性質(zhì)，區(qū)分平穩(wěn)性還是非平穩(wěn)型、加性還是乘性等，采用合適的去噪方法，可以去除或降低噪聲對圖像的影響。從頻率域看，平均操作在降低噪聲的同時衰減了圖像的高頻分量，會影響圖像細節(jié)的重現(xiàn)。中值濾波對某些信號具有不變形，適用于消除圖像

4、中的突發(fā)干擾，但如果圖像含有豐富的細節(jié)，則不宜使用。（5）圖像銳化方法：人眼對目標的邊緣和輪廓較為敏感，對圖像進行銳化，有助于突出圖像的這些特征。從頻率域看，銳化提升了圖像的高頻分量。四、實驗內(nèi)容MATLAB圖像增強：①圖像灰度修正；②圖像平滑方法；③圖像銳化方法。五、實驗步驟MATLAB圖像增強。（1）圖像灰度修正。測試圖像為pout.tif、tire.tif。讀入一幅灰度級分布不協(xié)調(diào)的圖像，分析其直方圖。根據(jù)直方圖，設(shè)計灰度變換表達

5、式，或調(diào)用imadjuct函數(shù)。調(diào)整變換表達式的參數(shù)，直到顯示圖像的灰度級分布均衡為止。（2）不均勻光照的校正。測試圖像為pout.tif。采用分塊處理函數(shù)blkproc和圖像相減函數(shù)imsubtract校正圖6.6存在的不均勻光照現(xiàn)象。（3）三段線性變換增強。測試圖像為eight.tif。選擇合適的轉(zhuǎn)折點，編程進行三段（3）f=imread(pout.tif)[MN]=size(f)g=zeros(MN)f=double(f)g=do

6、uble(g)k1=min(min(f))k2=max(max(f))a=k150b=k250c=k130d=k220fi=1:Mfj=1:Nif((f(ij)=a)endendendfiguresubplot(121)imshow(f[])subplot(122)imshow(g[])（4）I=imread(eight.tif)subplot(231)imshow(I)title(原始圖像)J=imnoise(Igaussian0.0