实验二 图像增强
一、
实验目的
1掌握灰度直方图的概念及其计算方法；
2熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程； 3熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器； 4掌握色彩直方图的概念和计算方法 5利用MATLAB程序进行图像增强。
二、 实验仪器
1计算机；
2 MATLAB程序；
3移动式存储器（软盘、U盘等）。 4记录用的笔、纸。
三、 实验原理
图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要内容，其他方法同学们可以在课后自行联系。
直方图是多种空间城处理技术的基础。直方图操作能有效地用于图像增强。除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行工具。
直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。
图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。
直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。
处理后的图像直方图分布更均匀了，图像在每个灰度级上都有像素点。从处理前后的图像可以看出，许多在原始图像中看不清楚的细节在直方图均衡化处理后所得到的图像中都变得十分清晰。
四、 实验步骤
1打开计算机，启动MATLAB程序；
2调入数字图像，并进行计算机均衡化处理；
3显示原图像的直方图和经过均衡化处理过的图像直方图。 4记录和整理实验报告
五、 实验内容
Matlab源程序如下： clc
clear all
A=imread('Dolphin.jpg'); B=rgb2gray(A);
figure,subplot(2,2,1),imshow(B);
subplot(2,2,2),imhist(B),title('直方图'); A1=imadjust(B,[0.2 0.5],[]);
subplot(2,2,3),imshow(A1),title('灰度级调整'); subplot(2,2,4),imhist(A1),title('直方图'); C=imnoise(B,'salt & pepper');%加噪
h1=[0.1 0.1 0.1;0.1 0.2 0.1;0.1 0.1 0.1]; h2=1/4.*[1 2 1;2 4 2;1 2 1]; C1=filter2(h1,C); C2=filter2(h2,C);
C3=medfilt2(C);%中值滤波
figure,subplot(2,2,1),imshow(C); subplot(2,2,2),imshow(C1,[]); subplot(2,2,3),imshow(C2,[]); subplot(2,2,4),imshow(C3); h=[0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0]; D1=imfilter(B,h);%线性滤波
d2=fspecial('sobel');%预定义滤波 D2=imfilter(B,d2);
D3=edge(B,'roberts',0.1);
figure,subplot(2,2,1),imshow(B); subplot(2,2,2),imshow(D1); subplot(2,2,3),imshow(D2,[]); subplot(2,2,4),imshow(D3);
六、 实验结果
在matlab中运行后，实验结果如图：
灰度级调整直方图1500100050000100200直方图60004000200000100200
七、
思考题
1.直方图是什么概念？它反映了图像的什么信息？ 答：直方图是指将一个变量的不同等级的相对频数用矩形块标绘的图表，灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率间的关系。
2.直方图均衡化是什么意思？它的主要用途是什么？ 答：直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。其作用是通过修改直方图的方法增强图像。