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1、多媒体技术与图像处理第二次实验灰度变换增强、实验目的1 .熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用;2 . 了解灰度变换增强的Matlab实现方法3 .掌握直方图灰度变换方法4 .理解和掌握直方图原理和方法；、实验内容1 .线段上像素灰度分布读入灰度图像peppers_gray.bmp,采用交互式操作，用 improfile绘制一条线段的灰度 值。imshow(rgb2gray(imread(peppers.bmp)improfileFigrirr X: Errafilc读入RGB图像flowers.tif ,显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的分布imshow(flowers.tif)
2、 improfileI=imread(cameraman.tif); subplot(1,2,1),imshow(I) title(原始图像)subplot(1,2,2),Imhisttitle（原始图像直方图）%在原图直方图上加标题读入图像rice.png,在一个窗口中显示灰度级n=64, 128和256的图像直方图。2 .直方图变换A） 直方图显示在matlab环境中，程序首先读取图像cameraman.tif,然后调用直方图函数，设置相关 参数，再输出处理后的图像。%读取图像%输出图像%在原始图像中加标题%输出原图直方图I=imread(rice.png);imshow(I)subplo
3、t(1,3,1),imhist(I,64)title(n=64)subplot(1,3,2),imhist(I,128) title(n=128)subplot(1,3,3),imhist(I,256) title(n=256)B)直方图灰度调节利用函数imadjust调解图像灰度范围，观察变换后的图像及其直方图的变化。I=imread(rice.png); imshow(I)figure,imhist(I)J=imadjust(I,0.15 0.9,0 1);figure,imhist(J)figure,imshow(J)Fignrr 3I=imread(cameraman.tif); im
4、show(I) figure,imhist(I) J=imadjust(I,0 0.2,0.5 1); figure,imhist(J) figure,imshow(J)0回区 Figure 1C)直方图均衡化在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输 出处理后的图像。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%在原图直方图上加标题title(原始图像直方图)a=hist
5、eq(I,256)%直方图均衡化，灰度级为256subplot(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分别对图像pout.tif和tire.tif进行直方图均衡化处理，比较处理前后图像及直方 图分布的变化。I=imread(pout.tif); imshow(I) figure,imhist(I) J=histeq(I); figure,imhist(J) figure,imshow(J)J Figur
6、e 1I Eile Edit ViewInsert Tools Desktop Window Help 0 B p昌，a0 Figure 1匚后|区jile fidi t Ji ew 自客电工士工力。11电qktop Window Help n今。昌口国”1 Figure 2。叵|区|Eile Edit iew Lint 工口desktop Window E*lp 予 口今口膏Q磬到夔口厨”3.空域滤波A)对上述噪声图像进行均值滤波和中值滤波，比较滤波效果。I=imread(rgb2gray( sample1.jpg );J = imnoise(I,gauss,0.02);% 添加高斯噪声%J
7、 = imnoise(I,salt & pepper,0.02);% 添加椒盐噪声K=filter2(fspecial(average,3),I)/255;% 均值滤波 3X3L=filter2(fspecial(average,5),I)/255;% 均值滤波 5 x 5M = medfilt2(I,3,3)% 中值滤波 3 X3 模板N = medfilt2(I,4,4)% 中值滤波4X4模板显示以上滤波后的图imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(K);figure,imshow(L);figure,imshow(M);figure,imshow
8、(N);.Figure 1I - |右|区ile di t i ewt 工ool写 flesktopIfelp口金。昌|年隰0争夏口目也4 Figure 3目叵|区Eile Edit View Insert Tools Desktop Window Helpdgsp昌部要园 同口Figure 6B)总结均值滤波和中值滤波的特点及使用场合。答：均值滤波：是把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作，幅值近似相等且随机分布在不同位置上，这样可以平滑图像，速度较快，算法简单。但是无法去掉噪声，只能微弱的减弱它。均值滤波对于周期性的干扰和热噪声的干扰都有很好的抑制作用。中值滤波：常用的非线性滤波方法，也
9、是图像处理技术中最常用的预处理技术。它在平滑脉冲噪声方面非常有效，同时它可以保护图像尖锐的边缘，选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。其中加权中值滤波能够改进中值滤波的边缘信号，使其良好保持效果。中值滤波在数字信号处理和数字图像处理有比较普遍的应用。C) *对图像saturn.tif采用laplacian高通滤波器进行锐化滤波。(提示：可使用fspecial函数)I=double(rgb2gray(imread(saturn.png);imshow(I)h = fspecial(laplacian)% 用 laplacian高通滤波器对 I 进行滤波I2 = filter2(h,I)f
10、igure,imshow(I2) %显示滤波后的结果hit Id 11. Ei” IamM 1ah IIhXLm Iihikw Utlp口eQ自总 国做白参底口用口三、思考题（试回答以下问题）1 .简述高斯噪声和椒盐噪声的特点。答：高斯噪声特点是它主要由阻性元器件内部产生，它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）。椒盐噪声特点：主要由图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声等，其噪声的灰度值与邻域像素点具有明显不同，在图像中造成过 亮或过暗的像素点，严重影响图像质量。2 .结合实验内容，定性评价平均滤波器/中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去噪效果？答：使用均值滤波器对高斯噪声进行去噪效果比较好，虽然对椒盐也有效果，但是不如对高斯噪声的处理效果好。中值滤波对于去除椒盐噪声效果好，而对高斯噪声不是很理想。中值滤波器对于去除椒盐噪声效果明显。3 .结合实验内容，定性评价滤波窗口对去噪效果的影响？、答：对于同一图像而言，滤波窗口 WM中其中M值越大图片越模糊同时去噪效果则越好。 总体来说经过试验一般中值滤波效果比均值滤波效果好一点。4 .图像亮（灰）度变换与空间滤波有什么不同？答：灰度变换：在图像的像素上操作，主要以对比度和阈值处理为目的来改善画质，使图像显示效果更加清晰。空间滤波：目的是改善影像质量，包括去除高频噪声与干扰，及影像边缘增强、线性增强以及去模糊等。