2025年图像灰度变换增强直方图增强实验报告VIP免费

实验二图像灰度变换增强&直方图增强一、实验目的1、结合实例学习图像灰度变换增强和直方图均衡化增强，并通过实验体会图像增强的效果；2、理解和掌握图像灰度变换增强和直方图均衡化增强的原理和应用，掌握运用MATLAB编程实现图像增强的办法。二、实验内容1、图像的直方图的显示；2、图像灰度值调节到指定范畴；3、图像直方图均衡化增强。三、实验规定1、独立完毕；2、编写MATLAB程序，并对程序中所调用函数的功效进行必要的阐明（可用“help函数名”进行查询）；3、调试运行后保存实验成果（注意保存的文献格式）；4、完毕实验报告。四、实验原理1、图像对比度解决（灰度变换增强）由于图像的亮度范畴局限性或非线性会使图像的对比度不甚抱负，可用像素幅值重新分派的办法来改善图像对比度，图像的对比度解决有线性变换、分段线性变换和非线性变换三种办法。在MATLAB中，提供了调节灰度值至指定范畴的函数imadjust，它的常见调用办法以下：J=imadjust(I)：映射到[0,255]J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out])J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)其中，I是输入图像，J是返回的调节后的图像，该函数把[low_in；high_in]的像素值调节到[low_out；high_out]，而低于low_in的像素值映射为low_out，高于high_in的像素值映射为high_out。（分段线性）Gamma描述了输入图像和输出图像之间映射曲线的形状，如果gamma<1，则映射偏重更高数值（明亮）输出（指数）；如果gamma>1，则映射偏重于更低数值（灰暗）输出（对数）；如果gamma=1，则输入和输出之间的映射关系为一条直线（线性）。2、灰度直方图（1）灰度直方图的定义简朴地说，灰度直方图就是反映一幅图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间关系的图形。灰度直方图是一种一维的函数，其横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度，它是图像最基本的统计特性。在MATLAB中，imhist函数能够显示一幅图像的直方图。其常见调用办法以下：imhist(I)其中I是图像矩阵，该函数返回一幅图像，显示I的直方图。3、直方图均衡化通过把原图像的直方图通过变换函数修正为分布比较均匀的直方图，从而变化图像整体偏暗或整体偏亮，灰度层次不丰富的状况，这种技术叫直方图均衡化。在MATLAB中，用于直方图均衡化的函数是histeq，它的常见调用方式以下：J=histep(I)其中，I为输入的原图像，J是直方图均衡化后的图像。五、实验环节实验一：图像的灰度调节&图像的gamma校正。1、编写MATLAB文献，读取图像文献“pout.tif”，将原图像的灰度值调节到[0,255]，并在一幅图上显示原图以及灰度调节后的成果图像;2、编写MATLAB文献，读取图像文献“cameraman.tif”，将原图像的灰度取值范畴[0,0.2]调节到[0.5,1]，并在一幅图上显示原图以及灰度调节后的成果图像;3、编写MATLAB文献，读取索引图像文献“forest.tif”，将图像转换为灰度图像并显示，并应用gamma校正将图像灰度值调节到适宜范畴，在一幅图上显示原图像的灰度图像以及gamma校正后的成果图像。实验二：图像的直方图1、编写MATLAB文献，读取图像文献“pout.tif”，在一幅图上显示原图像以及图像的直方图;2、编写MATLAB文献，读取图像文献“tire.tif”，对图像进行直方图均衡化解决，并在一幅图上显示原图像、原图像的直方图、新图像以及新图像的直方图。六、实验成果与分析实验一：图像的灰度调节，将原图像灰度值调节至[0,255]从workspace能够看到原图像的灰度大致重要分布在[80,130]，灰度值相对来说较为集中造成图像整体不清晰，通过将图像灰度调节到[0,255]使得灰度得到了拉伸，提高了对比度，增强了画质。实验一：将原图像灰度值[0,0.2]调节至[0.5,1]，看到外衣细节原灰度图像大衣中的细节由于颜色较深无法清晰的分辨，通过将灰度取值范畴为[0,0.2]这一部分调节为[0.5,1],即将颜色较深的一部分曝光为浅色，能够较为清晰的看到外衣上面的细节，但同时也将其它灰度值在[0,02]的小面积的细节、轮廓曝光过分，图像整体质量还是下降了。实验一：gamma校正图像原图像在横木处较暗看不清晰细节，在调节为灰度图像后进行Gamma校正，由于Gamma描述了输入图像和输出图像...