圖像處理與分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、 hghu學(xué)院實(shí)驗(yàn)預(yù)習(xí)報(bào)告班 級(jí) 電子51 姓 名 gughu 學(xué) 號(hào) 2595959 指導(dǎo)教師 楊 課 程 名 稱(chēng) Matlab應(yīng)用圖像處理 成 績(jī) 實(shí) 驗(yàn) 室 電子樓107 實(shí) 驗(yàn) 項(xiàng) 目 圖像增強(qiáng)與復(fù)原 同組實(shí)驗(yàn)者 實(shí) 驗(yàn) 日 期 2015年12月11日 一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?.了解灰度變換增強(qiáng)和空域?yàn)V波增強(qiáng)的Matlab實(shí)現(xiàn)方法2.掌握直方圖灰度變換方法3.掌握噪聲模擬和圖像濾波函數(shù)的使用方法4.了解圖像復(fù)原的Matlab實(shí)現(xiàn)方法 二、主要儀器設(shè)備及材料1.計(jì)算機(jī)2.MATLAB軟件3.實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū)三、 實(shí)驗(yàn)原理與步驟1. 灰度變換增強(qiáng)A) 線段上像素灰度分布讀入灰度圖像debye1.tif，

2、采用交互式操作，用improfile繪制一條線段的灰度值。讀入RGB圖像flowers.tif，顯示所選線段上紅、綠、藍(lán)顏色分量的分布B) 直方圖變換<i>直方圖顯示讀入圖像rice.tif，在一個(gè)窗口中顯示灰度級(jí)n=64，128和256的圖像直方<ii>直方圖灰度調(diào)節(jié)利用函數(shù)imadjust調(diào)解圖像灰度范圍，觀察變換后的圖像及其直方圖的變化。<iii>直方圖均衡化分別對(duì)圖像pout.tif和tire.tif進(jìn)行直方圖均衡化處理，比較處理前后圖像及直方圖分布的變化。2. 空域?yàn)V波增強(qiáng)A) 噪聲模擬利用函數(shù)imnoise給圖像eight.tif分別添加高斯(g

3、aussian)噪聲和椒鹽(salt & pepper)噪聲。B) 空域?yàn)V波<i> 對(duì)上述噪聲圖像進(jìn)行均值濾波和中值濾波，比較濾波效果。<ii> 總結(jié)均值濾波和中值濾波的特點(diǎn)及使用場(chǎng)合。均值濾波器是一種最常用的線性低通平滑濾波器。可抑制圖像中的噪聲,但同時(shí)也使圖像變得模糊中值濾波器是一種最常用的非線性平滑濾波器?？上龍D像中孤立的噪聲點(diǎn),又可產(chǎn)生較少的模糊<iii> *對(duì)圖像'saturn.tif'采用'laplacian'高通濾波器進(jìn)行銳化濾波。3. 圖像復(fù)原A) 模糊與噪聲<i> 對(duì)圖像flowers.

4、tif分別采用運(yùn)動(dòng)PSF和均值濾波PSF進(jìn)行模糊。<ii> 在上述模糊圖像上再添加噪聲B) 維納濾波復(fù)原<i> 使用維納濾波復(fù)原函數(shù)deconvwnr復(fù)原無(wú)噪聲模糊圖像。%非真實(shí)PSF %非真實(shí)PSF <ii> *使用維納濾波復(fù)原函數(shù)deconvwnr復(fù)原模糊噪聲圖像。<iii> *設(shè)置信噪比和相關(guān)函數(shù)的維納濾波復(fù)原。四、原始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)1. 灰度變換增強(qiáng)A) 線段上像素灰度分布讀入灰度圖像debye1.tif，采用交互式操作，用improfile繪制一條線段的灰度值。imshow('debye1.jpg')improfile讀入RG

5、B圖像flowers.tif，顯示所選線段上紅、綠、藍(lán)顏色分量的分布imshow('flowers.tif')improfileB) 直方圖變換<i>直方圖顯示讀入圖像rice.tif，在一個(gè)窗口中顯示灰度級(jí)n=64，128和256的圖像直方圖。I=imread('flowers.tif');imshow(I)figure,imhist(I,64)figure,imhist(I,128)<ii>直方圖灰度調(diào)節(jié)利用函數(shù)imadjust調(diào)解圖像灰度范圍，觀察變換后的圖像及其直方圖的變化。I=imread('flowers.tif

6、9;);imshow(I)figure,imhist(I)J=imadjust(I,0.15 0.9,0 1);figure,imhist(J)figure,imshow(J)I=imread('cameraman.tif');imshow(I)figure,imhist(I)J=imadjust(I,0 0.2,0.5 1);figure,imhist(J)figure,imshow(J)<iii>直方圖均衡化分別對(duì)圖像pout.tif和tire.tif進(jìn)行直方圖均衡化處理，比較處理前后圖像及直方圖分布的變化。I=imread('pout.tif'

7、);imshow(I)figure,imhist(I)J=histeq(I);figure,imhist(J)figure,imshow(J)I=imread('tire.tif');imshow(I)figure,imhist(I)J=histeq(I);figure,imshow(J)figure,imhist(J)2. 空域?yàn)V波增強(qiáng)A) 噪聲模擬利用函數(shù)imnoise給圖像eight.tif分別添加高斯(gaussian)噪聲和椒鹽(salt & pepper)噪聲。I=imread('eight.tif');imshow(I)I1=imnoise

8、(I,'gaussian',0,0.01);figure,imshow(I1)I2=imnoise(I,'salt & pepper');figure,imshow(I2)B) 空域?yàn)V波<i> 對(duì)上述噪聲圖像進(jìn)行均值濾波和中值濾波，比較濾波效果。I=imread('eight.tif');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);imshow(J)K1=medfilt2(J,3 3); % 3*3中值濾波figure,imshow(K1)K2=filter2(fspecial(

9、'average',5),J)/255;figure,imshow(K2)<ii>總結(jié)均值濾波和中值濾波的特點(diǎn)及使用場(chǎng)合。均值濾波器是一種最常用的線性低通平滑濾波器?？梢种茍D像中的噪聲,但同時(shí)也使圖像變得模糊中值濾波器是一種最常用的非線性平滑濾波器?？上龍D像中孤立的噪聲點(diǎn),又可產(chǎn)生較少的模糊<iii> *對(duì)圖像'saturn.tif'采用'laplacian'高通濾波器進(jìn)行銳化濾波。I=imread('flowers.tif');imshow(I)h=fspecial('laplacian'

10、;); I2=filter2(h,I);figure,imshow(I2)3. 圖像復(fù)原A) 模糊與噪聲<i> 對(duì)圖像flowers.tif分別采用運(yùn)動(dòng)PSF和均值濾波PSF進(jìn)行模糊。I=imread('flowers.tif');I=I(10+1:256,222+1:256,:); %剪切圖像imshow(I)len=30; %運(yùn)動(dòng)位移 theta=10; %運(yùn)動(dòng)角度PSF=fspecial('motion',len,theta);blurred=imfilter(I,PSF,'circular','conv');f

11、igure,imshow(blurred)I=imread('flowers.tif');imshow(I) H=fspecial('motion',50,45); %運(yùn)動(dòng)PSPmotionblur=imfilter(I,H);figure,imshow(motionblur)H=fspecial('disk',10);%均值濾波PSPaverageblur=imfilter(I,H);figure,imshow(averageblur)<ii> 在上述模糊圖像上再添加噪聲J=imnoise(motionblur,'salt

12、& pepper');figure,imshow(J)B) 維納濾波復(fù)原<i> 使用維納濾波復(fù)原函數(shù)deconvwnr復(fù)原無(wú)噪聲模糊圖像。len=30; theta=10; PSF=fspecial('motion',len,theta);blurred=imfilter(I,PSF,'circular','conv');figure,imshow(blurred)wnr1=deconvwnr(blurred,PSF); %真實(shí)PSFfigure,imshow(wnr1)%非真實(shí)PSF len=30; theta=10

13、; PSF=fspecial('motion',len,theta);blurred=imfilter(I,PSF,'circular','conv');figure,imshow(blurred)wnr2=deconvwnr(blurred,fspecial('motion',2*len,theta); figure,imshow(wnr2)%非真實(shí)PSF len=30; theta=10; PSF=fspecial('motion',len,theta);blurred=imfilter(I,PSF,'

14、circular','conv');figure,imshow(blurred)wnr3=deconvwnr(blurred,fspecial('motion',len,2*theta); figure,imshow(wnr3)<ii> *使用維納濾波復(fù)原函數(shù)deconvwnr復(fù)原模糊噪聲圖像。PSF=fspecial('motion',len,theta);blurred=imfilter(I,PSF,'circular','conv');noise=0.1*randn(size(I);Blu

15、rredNoisy=imadd(blurred,im2uint8(noise);figure,imshow(BlurredNoisy)wnr4=deconvwnr(BlurredNoisy,PSF);figure,imshow(wnr4) <iii> *設(shè)置信噪比和相關(guān)函數(shù)的維納濾波復(fù)原(p179圖9.12)。NSR=sum(noise(:).2)/sum(im2double(I(:).2); %計(jì)算信噪比wnr5=deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NSR);figure,imshow(wnr5) %設(shè)置信噪比的復(fù)原結(jié)果NP=abs(fftn(noise).2;

16、 %噪聲能量譜密度NCORR=fftshift(real(ifftn(NP); %噪聲自相關(guān)函數(shù)IP=abs(fftn(im2double(I).2; %圖像能量譜密度ICORR=fftshift(real(ifftn(IP); %圖像自相關(guān)函數(shù)wnr6=deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NCORR,ICORR);figure,imshow(wnr6) %設(shè)置自相關(guān)函數(shù)的復(fù)原結(jié)果 指導(dǎo)教師簽名 日期 年 月 日Huh 學(xué)院實(shí)驗(yàn)報(bào)告班 級(jí) 電子51 姓 名 gughu 學(xué) 號(hào) 2595959 指導(dǎo)教師 楊 課 程 名 稱(chēng) Matlab應(yīng)用圖像處理 成 績(jī) 實(shí) 驗(yàn) 室 電子樓1

17、07 實(shí) 驗(yàn) 項(xiàng) 目 圖像增強(qiáng)與復(fù)原 同組實(shí)驗(yàn)者 實(shí) 驗(yàn) 日 期 2015年12月11日 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?.了解灰度變換增強(qiáng)和空域?yàn)V波增強(qiáng)的Matlab實(shí)現(xiàn)方法2.掌握直方圖灰度變換方法3.掌握噪聲模擬和圖像濾波函數(shù)的使用方法4.了解圖像復(fù)原的Matlab實(shí)現(xiàn)方法二、主要儀器設(shè)備及材料1.計(jì)算機(jī)2.MATLAB軟件3.實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū)三、實(shí)驗(yàn)原理與步驟1. 灰度變換增強(qiáng)A) 線段上像素灰度分布讀入灰度圖像debye1.tif，采用交互式操作，用improfile繪制一條線段的灰度值。讀入RGB圖像flowers.tif，顯示所選線段上紅、綠、藍(lán)顏色分量的分布B) 直方圖變換<i>直方圖顯示

18、讀入圖像rice.tif，在一個(gè)窗口中顯示灰度級(jí)n=64，128和256的圖像直方<ii>直方圖灰度調(diào)節(jié)利用函數(shù)imadjust調(diào)解圖像灰度范圍，觀察變換后的圖像及其直方圖的變化。<iii>直方圖均衡化分別對(duì)圖像pout.tif和tire.tif進(jìn)行直方圖均衡化處理，比較處理前后圖像及直方圖分布的變化。2. 空域?yàn)V波增強(qiáng)A) 噪聲模擬利用函數(shù)imnoise給圖像eight.tif分別添加高斯(gaussian)噪聲和椒鹽(salt & pepper)噪聲。B) 空域?yàn)V波<i> 對(duì)上述噪聲圖像進(jìn)行均值濾波和中值濾波，比較濾波效果。<ii>

19、總結(jié)均值濾波和中值濾波的特點(diǎn)及使用場(chǎng)合。均值濾波器是一種最常用的線性低通平滑濾波器?？梢种茍D像中的噪聲,但同時(shí)也使圖像變得模糊中值濾波器是一種最常用的非線性平滑濾波器?？上龍D像中孤立的噪聲點(diǎn),又可產(chǎn)生較少的模糊<iii> *對(duì)圖像'saturn.tif'采用'laplacian'高通濾波器進(jìn)行銳化濾波。3. 圖像復(fù)原A) 模糊與噪聲<i> 對(duì)圖像flowers.tif分別采用運(yùn)動(dòng)PSF和均值濾波PSF進(jìn)行模糊。<ii> 在上述模糊圖像上再添加噪聲B) 維納濾波復(fù)原<i> 使用維納濾波復(fù)原函數(shù)deconvwnr復(fù)原無(wú)噪聲模糊圖像。%非真