中南大学数字图像实验报告

1《数字图像处理》实验报告学院：信息科学与工程专业班级：电子信息工程学号：姓名：指导老师：2目录实验一数字图像的基本操作和灰度变换........................31.1实验目的.....................................................31.2实验原理与方法...............................................31.3实验内容与结果分析...........................................41.4思考问题.....................................................9实验二图像的空间域增强.....................................112.1实验目的....................................................112.2实验原理与方法..............................................112.3实验内容与结果分析..........................................122.4思考问题....................................................15实验三图像的傅里叶变换和频域处理........................173.1实验目的....................................................173.2实验原理与方法..............................................173.3实验内容与结果分析..........................................17附录实验代码.................................................203实验一数字图像的基本操作和灰度变换一、实验目的1.了解数字图像的基本数据结构2.熟悉Matlab中数字图像处理的基本函数和基本使用方法3.掌握图像灰度变换的基本理论和实现方法4.掌握直方图均衡化增强的基本理论和实现方法二、实验原理与方法1.图像灰度的线性变换灰度的线性变换可以突出图像中的重要信息。通常情况下，处理前后的图像灰度级是相同的，即处理前后的图像灰度级都为[0，255]。那么，从原理上讲，我们就只能通过抑制非重要信息的对比度来腾出空间给重要信息进行对比度展宽。设原图像的灰度为),(jif，处理后的图像的灰度为),(jig，对比度线性展宽的原理示意图如图1.1所示。假设原图像中我们关心的景物的灰度分布在[af，bf]区间内，处理后的图像中，我们关心的景物的灰度分布在[ag，bg]区间内。在这里)(abggg()bafff，也就是说我们所关心的景物的灰度级得到了展宽。根据图中所示的映射关系中分段直线的斜率我们可以得出线性对比度展宽的计算公式：0255bg),(jigagafbf255),(jif图1.1对比度线性变换关系4),(jif，afjif),(0),(jigaagfjif)),((，bafjiff).,(（1-1）bbgfjif)),((，255),(jiffb（mi,3,2,1；nj,3,2,1）其中，aafg，ababffgg，bbfg255255，图像的大小为m×n。2.直方图均衡化直方图均衡化是将原始图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。离散图像均衡化处理可通过变换函数：来实现三、实验内容与步骤1．熟悉MATLAB语言中数字图像处理函数的使用。2.图像灰度线性变换的实现1）读入一幅灰度图像test1.tif，显示其灰度直方图2）根据图像灰度直方图，选择所关心的图像景物的灰度分布范围[fa,fb]，以及拟变换的灰度分布范围[ga,gb]0()kjkkjnsTrn53）实现对图像的灰度线性变换4）调整，，的值，观察对处理结果的影响。①灰度范围fa=30,fb=50,ga=30,gb=200，线性变换系数如下α=1，β=8.5，γ=0.268α=1对于灰度值0-30直方图几乎没有发生变化，可看做是恒等变化；灰度值处于30至50之间的部分进行拉伸，其他部分压缩，图像变换效果比较明显。30至50位于直方图低灰度值部分，所以图像变亮。②灰度范围fa=60,fb=100,ga=30,gb=200，线性变换系数如下α=0.5，β=4.25，γ=0.3548③灰度范围fa=30,fb=80,ga=30,gb=200，线性变换系数如下α=1，β=3.4，γ=0.314由①②③可以看出，对于斜率大于1的部分对图像灰度分布范围有拉伸作用，斜率小于1的部分对图像灰度分布范围有压缩作用，斜率等于1的部分对于图像灰度范围没有变化。6④灰度范围fa=30,fb=80,ga=130,gb=255，线性变换系数如下α=4.3，β=2.5，γ=00-30，30-80灰度范围拉伸，其他压缩，图像变亮。⑤灰度范围fa=100,fb=150,ga=5,gb=50，线性变换系数如下α=0.05，β=0.9，γ=1.95100-150灰度区间压缩，图像变暗⑥灰度范围fa=100,fb=150,ga=50,gb=200，线性变换系数如下α=0.5，β=3，γ=0.5237由此可以看出，将图像灰度在100到150之间的部分进行灰度拉伸，其他部分灰度压缩，图像整体变暗了，但因为拉伸的灰度值处于中间部分，所以效果不明显。3.图像的均衡化处理1）读入一幅灰度图像test2.tif,求出其直方图2）利用Matlab函数实现图像的均衡化处理3）同屏显示处理前后的图像和灰度直方图，说明处理前后直方图的变化以及对应的灰度变化8均衡化处理前，直方图分布集中在低亮度区域，图像暗且对比度低，视觉效果差。均衡化处理后，直方图分布均匀，图像变亮，且对比度提高，图像清晰，视觉效果好。附：程序界面部分截图：1.均衡化处理2.灰度线性变换9四、思考问题1．在映射关系中，分段直线的斜率的大小对图像处理结果有哪些影响？斜率大于1的部分对图像灰度有拉伸作用，小于1的部分对图像灰度有压缩作用。例如，低灰度级的区域斜率大于1，有拉伸作用，高灰度级的区10域斜率小于1，有压缩作用，所以图像变亮；反之，图像变暗。2．在进行对比度扩展时，如何确定和选取所关心的景物？根据直方图分布的峰值所在区域，一半背景峰值分布在直方图低灰度区，物体对象峰值分布在直方图高灰度区，两峰之间的谷底近似背景和物体对象的分界。因此对于暗图像可以将峰值左边灰度范围进行扩展，使图像变亮，对于亮图像将峰值右边灰度范围进行扩展，使图像变亮，以达到增强图像对比度效果。3.直方图均衡化适用于什么形式的灰度分布情形？适用于图像的有用数据的对比度相当接近的时候，灰度分布集中在较窄的区域从而使图像细节不清晰的图像，直方图均衡化后使图像的灰度间距拉开，使灰度分布均匀，增大反差，提高对比度，使图像细节清晰，改善视觉效果。11实验二图像的空间域增强一、实验目的1.熟悉图像空间域增强方法，掌握增强模板使用方法2.掌握均值滤波器、中值滤波器的理论基础和实现方法3.掌握图像锐化的基本理论和实现方法4.验证图像滤波处理结果二、实验原理与方法图像增强是数字图像处理的基本内容之一，其目的是根据应用需要突出图像中的某些“有用”信息，削弱或去除不需要的信息，以改善图像的视觉效果,或突出图像的特征，便于计算机处理。图像增强可以在空间域进行，也可以在频率域中进行。空间域滤波主要利用空间模板进行，如33，55模板等。一般来说，使用大小为m×n的滤波器对大小为M×N的图像f进行空间滤波，可表示成：其中，m=2a+1,n=2b+1,𝑤(𝑠,𝑡)是滤波器系数，𝑓(𝑥,𝑦)是图像值均值滤波器是一种空间平滑滤波器，它是对包含噪声的图像上的每个像素点，用它邻域内像素的平均值替代原来的像素值。例如，采用一个3×3的模板，待处理的像素为f(i,j)，则处理后图像对应的像素值为g(i-1,j+1)g(i,j)=1/9*(f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1,j+1)+f(i,j-1)+f(i,j)+f(i,j+1)+f(i+1,j-1)+f(i+1,j)+f(i+1,j+1));中值滤波器也是一种空间平滑滤波器，它是对以图像像素点为中心的一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来灰度值，因此它是一种非线性的图像平滑法。采用Laplacian锐化算子进行图像边缘的锐化，是采用二阶差分运算获得像素间的差异值，由此，获得对图像景物边界的锐化。Laplacian也可以算子也可12以写成是模板作用的方式，如下：设待处理的像素为f(i,j)，则处理后图像对应的像素值为g(i-1,j+1)，则g(i,j)=4*f(i,j)-(f(i-1,j-1)+f(i,j-1)+f(i,j+1)+f(i+1,j));常用的锐化算子还有Roberts、Prewitt和Sobel算子等三、实验内容与步骤1．读入一幅256×256大小、256级灰度的数字图像test32.图像的平滑滤波处理1）对原图像分别加入高斯噪声、椒盐噪声。2）利用邻域平均法，分别采用33，55模板对加噪声图像进行平滑处理，显示原图像、加噪图像和处理后的图像。3）利用中值滤波法，分别采用33，55模板对加噪声图像进行去噪处理，显示原图像、加噪图像和处理后的图像。4）比较各种滤波方法和滤波模板的处理结果①加入高斯噪声，均值滤波13②加入高斯噪声，中值滤波③加入椒盐噪声，均值滤波14④加入椒盐噪声，中值滤波3.图像的锐化处理1）利用Laplacian锐化算子（α=-1）对256×256大小、256级灰度的数字图像test4进行锐化处理，显示处理前、后图像。152)分别利用Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子，对数字图像test4进行边缘检测，显示处理前、后图像。四、思考问题1．采用均值滤波、中值滤波，对高斯噪声和椒盐噪声的抑制哪种比较有效？均值滤波对高斯噪声的抑制比较有效，但造成一定的模糊，邻域越大，图像模糊越严重；中值滤波对椒盐噪声比较有效，从实验结果看3*3模板处理后的图像接近原图像，而5*5模板造成图像模糊严重，邻域越大，模糊越严重。2．模板大小的不同，所处理效果有何不同？为什么？16模板越大，去噪能力增强，但同时造成的模糊越严重。均值滤波中，模板中央像素灰度值取模板内所有像素的平均，模板越大，关联的像素越多，降低噪声对中央像素灰度值的影响，提高去噪能力，但同时使边缘附近像素灰度值接近，造成图像模糊。中值滤波中，窗口中央灰度值取窗口内所有像素的中值，模板越大，噪声出现的次数，越可能小于模板的一半则被滤掉，提高了降噪能力，尤其是椒盐噪声，但同时使图像边缘附近像素灰度值接近而造成图像模糊，范围越大，模糊越严重。3．对Laplacian锐化算子的处理结果中，对小于0的部分，采用不同的方法标准化到[0,255]时，图像的显示效果有什么不同？为什么？对于小于0的部分可以采用以下办法：方法1：整体加一个正整数，以保证所有的像素值均为正。比如+128，还有0的则视为0，若有255视为255处理,这样做的结果是：可以获得类似浮雕的效果。方法2：将所有的像素值取绝对值。这样做的结果是，可以获得对边缘的有方向提取。17实验三图像的傅里叶变换和频域处理一、实验目的1.熟悉图像空间域和频率域的关系，掌握快速傅里叶变换2.掌握离散傅里叶变换的性质和应用二、实验原理与方法图像既能在空间域处理，也能在频率域处理。把图像信息从空域变换到频域，可以更好地分析、加工和处理二维离散傅立叶正变换的表达式为逆变换为：二维离散傅立叶变换具有若干性质