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1一实验目的1.掌握读、写图像的基本方法;2.掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法;3.理解图像灰度变换处理在图像增强的作用;4掌握绘制灰度直方图的方法,理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方法。二实验基本原理1. 灰度变换灰度变换是图像增强的一种重要手段,它常用于改变图象的灰度范围及分布,是图象数字化及图象显示的重要工具。1)图像反转灰度级范围为0, L-1的图像反转可由下式获得 rLs12)对数运算:有时原图的动态范围太大,超出某些显示设备的允许动态范围,如直接使用原图,则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩,如对数变换:s = clog(1 + r), c为常数, r 03)幂次变换: ,0s4)对比拉伸:在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象,常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值,或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理,即分段线性拉伸:其对应的数学表达式为:22. 直方图均衡化灰度直方图的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频度,它是图像最基本的统计特征。依据定义,在离散形式下, 用 rk代表离散灰度级,用 pr(rk)代表 pr(r),并且有下式成立: nPkr)( 1,2010lL式中: nk为图像中出现 rk级灰度的像素数, n是图像像素总数,而 nk/n即为频数。直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。假定变换函数为 dprTsr)()(0(a) Lena图像 (b) Lena图像的直方图图1-1 Lena图像及直方图当灰度级是离散值时,可用频数近似代替概率值,即 1,010)( lkrnrpkL式中:l是灰度级的总数目, pr(rk)是取第 k级灰度值的概率3, nk是图像中出现第 k级灰度的次数, n是图像中像素总数。所以积分可以表示为下列累计分布函数(cumulative distribution function, CDF)四实验内容与要求copy 若干个图形文件如forest.tif和b747.jpg到MATLAB目录下work文件夹中。1. 熟悉MATLAB语言中对图像数据读取,显示等基本函数。特别需要熟悉下列命令:熟悉imread()函数,imwrite()函数,size()函数 Subplot()函数:Figure()函数(1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread,imfinfo等文件,观察一下图像数据,了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来(用imshow)。尝试修改map颜色矩阵的值,再将图像显示出来,观察图像颜色的变化。图片显示:代码:I,map=imread(forest.tif);imshow(I,map);运行结果:4图像信息数据的显示:代码: imfinfo(forest.tif)ans = Filename: forest.tifFileModDate: 13-Nov-2010 12:02:44FileSize: 124888Format: tifFormatVersion: Width: 447Height: 301BitDepth: 8ColorType: indexedFormatSignature: 73 73 42 0ByteOrder: little-endianNewSubfileType: 0BitsPerSample: 8Compression: PackBitsPhotometricInterpretation: RGB PaletteStripOffsets: 17x1 doubleSamplesPerPixel: 15RowsPerStrip: 18StripByteCounts: 17x1 doubleXResolution: 72YResolution: 72ResolutionUnit: InchColormap: 256x3 doublePlanarConfiguration: ChunkyTileWidth: TileLength: TileOffsets: TileByteCounts: Orientation: 1FillOrder: 1GrayResponseUnit: 0.0100MaxSampleValue: 255MinSampleValue: 0Thresholding: 1ImageDescription: Carmanah Ancient Forest, British Columbia, Canada将map值改为“128”,图像变为黑白,代码是:I,map=imread(forest.tif);imshow(I,128);显示如下:6(2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出,用rgb2gray()将其转化为灰度图像,记为变量B;代码如下:figure;subplot(1,2,1);i=imread(b747.jpg);imshow(i);title(原始图像);subplot(1,2,2);B=rgb2gray(i);imshow(B);title(灰度图像);运行结果如下:72图像灰度变换处理在图像增强的作用;读入不同情况的图像,请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换,比较相应的处理效果;代码如下:figure;subplot(2,3,1);I=imread(b747.jpg);I=im2double(I);imshow(I);title(图像3);subplot(2,3,5);r=0:0.001:1;s=r=0.35.*(0.105+2.6333*(r-0.35)+r0.65.*(1+0.3*(r-1);plot(r,s);title(2p,);subplot(2,3,2);T1=I=0.35.*(0.105+2.6333*(I-0.35)+I0.65.*(1+0.3*(I-1);imshow(T1);title(2I,);8subplot(2,3,6);r=0:0.001:1;s=r=0.2*0.6+r0.4.*r+r=0.2*0.6+I0.4.*I+I=0.125.*(0.6*B+0.175)+B0.75.*(1.5*B-0.5);imshow(T);title(处理图像);subplot(2,2,4);imhist(T);title(处理图像的直方图);运行结果如下:12取值更加陡峭,离散,与直方图均衡化处理比图像明暗变化更加明显一些。
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