数字图像实验报告二图像的灰度变换与直方图均衡.pdf

实验二图像的灰度变换与直方图均衡

一、实验目的

1.理解图像灰度变换与直方图均衡的定义；

2.掌握图像灰度变换与直方图均衡化的方法；

3.学会利用matlab编程实现灰度变换和直方图均衡的方法。

二、实验内容

1.利用matlab语言直接编程实现图像的对比度调整；

2.利用matlab语言编程实现图像的反转；

3.利用matlab语言直接编程实现图像的二值化；

4.利用matlab语言直接编程实现图像的直方图均衡化处理。

三、实验步骤

（一）利用matlab语言直接编程实现图像的对比度调整

实验代码如下：

实验报告数字图像处理实验报告数字图像实验报告二通信五班韩奇

I=double(A);
J=I*0.5+40;
A1=uint8(J);
figure(1);subplot(1,2,1),imshow(A);
subplot(1,2,2),imshow(A1);
J=I*1+40;
A1=uint8(J);
figure(2);subplot(1,2,1),imshow(A);
subplot(1,2,2),imshow(A1);
J=I*3+40;
A1=uint8(J);
figure(3);subplot(1,2,1),imshow(A);
subplot(1,2,2),imshow(A1);
J=exp(I);
A1=uint8(J);
figure(4);subplot(1,2,1),imshow(A);

－1－
subplot(1,2,2),imshow(A1);

生成图像如下：

－2－

－3－

从图中可以看出，第一幅图相对于原图的对比度降低了，第二幅图相

对于原图对比度提高了40个灰度级，第三幅图对比度提高太多，效

果反而不好。在三幅图中，第二幅图视觉效果最好，对比度明显又不

至于太亮。第四幅图是指数灰度变换。

（二）利用matlab语言编程实现图像的反转

实验代码如下：

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E=imadjust(A,[0.350.65],[10]);
figure;imshow(E);
生成图像如下：

－4－

从图中可以看出，原来亮的部分经过反转之后变暗，暗的部分经过反

转变亮。

（三）利用matlab语言直接编程实现图像的二值化

实验代码如下：

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要阈值化的图像
imshow(I);
M=I;
[m,n]=size(M);
fori=1:m
forj=1:n
if(M(i,j)<120)
M(i,j)=0;
else
M(i,j)=255;

－5－
end
end
end
figure,imshow(M);%M是二值化的图像
生成图像如下：

－6－

程序设置的阈值是120，灰度级低于120的变为0（最暗），高于120

的将变为255（最亮）。

（四）利用matlab语言直接编程实现图像的直方图均衡化处理

实验代码如下：

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读入JPG图像文件
PS=rgb2gray(PS);
imwrite(PS,'qiao灰度图.bmp');%转换为灰度化并保存
figure(1);
imshow(PS)%显示出来
title('输入图像')
%绘制直方图
[m,n]=size(PS);%测量图像尺寸参数
GP=zeros(1,256);%预创建存放灰度出现概率的向量
fork=0:255

－7－
GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n);%计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位
置
end
figure(2),bar(0:255,GP,'g')%绘制直方图
title('原图像直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel('出现概率')
%直方图均衡化
S1=zeros(1,256);
fori=1:256
forj=1:i
S1(i)=GP(j)+S1(i);%计算Sk
end
end
S2=round((S1*256)+0.5);%将Sk归到相近级的灰度
fori=1:256
GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));%计算现有每个灰度级出现的概率
end
figure(3),bar(0:255,GPeq,'b')%显示均衡化后的直方图
title('均衡化后的直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel('出现概率')
%均衡化后的图像
PA=PS;
fori=0:255
PA(find(PS==i))=S2(i+1);%将各个像素归一化后的灰度值赋给这个
像素
end
figu