中南大學(xué)2016數(shù)字圖像處理實驗指導(dǎo)書

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上實驗一 數(shù)字圖像的基本操作和灰度變換一、 實驗?zāi)康?1. 了解數(shù)字圖像的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 2. 熟悉Matlab中數(shù)字圖像處理的基本函數(shù)和基本使用方法 3. 掌握圖像灰度變換的基本理論和實現(xiàn)方法 4. 掌握直方圖均衡化增強的基本理論和實現(xiàn)方法二、實驗原理與方法1. 圖像灰度的線性變換灰度的線性變換可以突出圖像中的重要信息。通常情況下，處理前后的圖像灰度級是相同的，即處理前后的圖像灰度級都為0，255。那么，從原理上講，我們就只能通過抑制非重要信息的對比度來騰出空間給重要信息進行對比度展寬。 0255 255圖1.1 對比度線性變換關(guān)系設(shè)原圖像的灰度為，處理后的圖像的灰度為

2、，對比度線性展寬的原理示意圖如圖1.1所示。假設(shè)原圖像中我們關(guān)心的景物的灰度分布在，區(qū)間內(nèi)，處理后的圖像中，我們關(guān)心的景物的灰度分布在，區(qū)間內(nèi)。在這里，也就是說我們所關(guān)心的景物的灰度級得到了展寬。根據(jù)圖中所示的映射關(guān)系中分段直線的斜率我們可以得出線性對比度展寬的計算公式：， ， （1-1） ，（；）其中，圖像的大小為×。2. 直方圖均衡化 直方圖均衡化是將原始圖像通過某種變換，得到一幅灰度直方圖為均勻分布的新圖像的方法。 離散圖像均衡化處理可通過變換函數(shù)：來實現(xiàn)三、實驗內(nèi)容與步驟1熟悉MATLAB語言中數(shù)字圖像處理函數(shù)的使用。2. 圖像灰度線性變換的實現(xiàn) 1）讀入一幅灰度圖像test

3、1.tif，顯示其灰度直方圖 2）根據(jù)圖像灰度直方圖，選擇所關(guān)心的圖像景物的灰度分布范圍fa,fb，以及擬變換的灰度分布范圍ga,gb 3）實現(xiàn)對圖像的灰度線性變換 4）調(diào)整，的值，觀察對處理結(jié)果的影響。3. 圖像的均衡化處理 1）讀入一幅灰度圖像test2.tif,求出其直方圖 2）利用Matlab函數(shù)實現(xiàn)圖像的均衡化處理 3）同屏顯示處理前后的圖像和灰度直方圖，說明處理前后直方圖的變化以及對應(yīng)的灰度變化四、思考問題1在映射關(guān)系中，分段直線的斜率的大小對圖像處理結(jié)果有哪些影響？2在進行對比度擴展時，如果確定和選取所關(guān)心的景物？3. 直方圖均衡化適用于什么形式的灰度分布情形？五、附灰度線性變換

4、部分實現(xiàn)代碼設(shè)計兩重循環(huán)（即：for (i=1:m) for(j=1:n)）按照公式（1-1），給出新圖像的每個像素點的灰度值；（因為在MATLAB中，圖像的像素值為uint8型數(shù)據(jù)描述的，而這種類型不允許進行算術(shù)運算，所以要對F進行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換，即:f=double(f);然后，在進行循環(huán)處理。）設(shè)輸入圖像f(i,j),輸出圖像仍放入f(i,j)中 ,圖像大小為× for i=1:m for j=1:n if f(i,j)<fa f(i,j)=a* f(i,j);elseif f(i,j)<fb ;else endend end六、實驗報告要求1簡述實驗?zāi)康暮蛯嶒炘怼?/p>

5、2編寫MATLAB程序，實現(xiàn)相應(yīng)功能。3分析實驗結(jié)果。4回答思考問題。實驗二 圖像的空間域增強一、 實驗?zāi)康?1. 熟悉圖像空間域增強方法，掌握增強模板使用方法2. 掌握均值濾波器、中值濾波器的理論基礎(chǔ)和實現(xiàn)方法3. 掌握圖像銳化的基本理論和實現(xiàn)方法4. 驗證圖像濾波處理結(jié)果二、實驗原理與方法圖像增強是數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容之一，其目的是根據(jù)應(yīng)用需要突出圖像中的某些“有用”信息，削弱或去除不需要的信息，以改善圖像的視覺效果,或突出圖像的特征，便于計算機處理。圖像增強可以在空間域進行，也可以在頻率域中進行?？臻g域濾波主要利用空間模板進行，如3´3，5´5模板等。一般來說，使用

6、大小為m×n 的濾波器對大小為M×N 的圖像f進行空間濾波，可表示成： 其中，m=2a+1, n=2b+1, 𝑤(𝑠,𝑡)是濾波器系數(shù)，𝑓(𝑥,𝑦)是圖像值均值濾波器是一種空間平滑濾波器，它是對包含噪聲的圖像上的每個像素點，用它鄰域內(nèi)像素的平均值替代原來的像素值。例如，采用一個3×3的模板，待處理的像素為f(i,j)，則處理后圖像對應(yīng)的像素值為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(

7、i,j)+f(i,j+1)+f(i+1,j-1)+f(i+1,j)+f(i+1,j+1); 中值濾波器也是一種空間平滑濾波器，它是對以圖像像素點為中心的一個滑動窗口內(nèi)的諸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原來灰度值，因此它是一種非線性的圖像平滑法。采用Laplacian銳化算子進行圖像邊緣的銳化，是采用二階差分運算獲得像素間的差異值，由此，獲得對圖像景物邊界的銳化。Laplacian也可以算子也可以寫成是模板作用的方式，如下：設(shè)待處理的像素為f(i,j)，則處理后圖像對應(yīng)的像素值為g(i-1,j+1)，則g(i,j)=4*f(i,j) -(f(i-1,j-1)+f(i,j-1)+f(i,

8、j+1)+f(i+1,j); 常用的銳化算子還有Roberts、Prewitt和Sobel算子等三、實驗內(nèi)容與步驟1讀入一幅256×256 大小、256 級灰度的數(shù)字圖像test32. 圖像的平滑濾波處理1）對原圖像分別加入高斯噪聲、椒鹽噪聲。2）利用鄰域平均法，分別采用3´3，5´5模板對加噪聲圖像進行平滑處理，顯示原圖像、加噪圖像和處理后的圖像。3）利用中值濾波法，分別采用3´3，5´5模板對加噪聲圖像進行去噪處理，顯示原圖像、加噪圖像和處理后的圖像。4）比較各種濾波方法和濾波模板的處理結(jié)果3. 圖像的銳化處理 1）利用Laplacian

9、銳化算子（=-1）對256×256 大小、256 級灰度的數(shù)字圖像test4進行銳化處理，顯示處理前、后圖像。 2) 分別利用Roberts、Prewitt 和Sobel 邊緣檢測算子，對數(shù)字圖像test4進行邊緣檢測，顯示處理前、后圖像。四、思考問題1采用均值濾波、中值濾波，對高斯噪聲和椒鹽噪聲的抑制哪種比較有效？2模板大小的不同，所處理效果有何不同？為什么？3對Laplacian銳化算子的處理結(jié)果中，對小于0的部分，采用不同的方法標(biāo)準(zhǔn)化到0,255時，圖像的顯示效果有什么不同？為什么？五、實驗報告要求1簡述實驗?zāi)康暮蛯嶒炘怼?編寫MATLAB程序，實現(xiàn)相應(yīng)功能。3分析實驗結(jié)果。

10、4回答思考問題。 實驗三 圖像的傅里葉變換和頻域處理一、 實驗?zāi)康?1. 熟悉圖像空間域和頻率域的關(guān)系，掌握快速傅里葉變換2. 掌握離散傅里葉變換的性質(zhì)和應(yīng)用二、實驗原理與方法圖像既能在空間域處理，也能在頻率域處理。把圖像信息從空域變換到頻域，可以更好地分析、加工和處理二維離散傅立葉正變換的表達式為逆變換為：二維離散傅立葉變換具有若干性質(zhì)，如：線性性、平移性、可分離性、周期性、共軛對稱性、旋轉(zhuǎn)不變性等?？衫秒x散傅里葉變換，將信號從空間域變換到頻率域，在頻率域選擇合適的濾波器H(u,v)對圖像的頻譜成分進行處理，然后經(jīng)逆傅立葉變換得到處理圖像，實現(xiàn)圖像處理結(jié)果。三、實驗內(nèi)容與步驟1產(chǎn)生一幅如圖所示亮塊圖像f(x,y)（256×256 大小、暗處=0，亮處=255）,對其進行FFT：（1）同屏顯示原圖f 和FFT(f)的幅度譜圖；（2）若令f1(x,y)=（-1）x+y f（x,y)，重復(fù)以上過程，比較二者幅度譜的異同，簡述理由；（3）若將f1(x,y)順時針旋轉(zhuǎn)45 度得到f2(x,y)，試