湖南大學腦與認知科學概論實驗報告1

1、實驗卡和實驗報告 信息科學與工程學院課程名稱腦與認知科學概論實驗課時4實驗項目名稱和編號CS0502501同組者 姓 名實驗目的1. 掌握利用Matlab圖像工具箱顯示直方圖的方法 2. 掌握運用點操作進行圖像處理的基本原理。 3. 進一步理解利用點操作這一方法進行圖像處理的特點。 4. 掌握利用Matlab圖像工具箱進行直方圖均衡化的基本方法。實驗環(huán)境硬件：聯想Y50計算機 軟件： WINDOWS7操作系統(tǒng) 應用軟件：MATLAB2014A實驗內容和原理（1） 關于Matlab圖像工具箱的使用：matlab是基于向量的程序語言，數字圖像實際上是一組有序離散的數據，使用matlab可以對這些離

2、散數據形成的矩陣進行一次性處理。圖像處理工具箱是由一系列支持圖像處理操作的函數組成，可以進行多種圖像分析、處理操作，主要通過imshow調用。在以下四個問題中我們具體來看圖像工具箱的使用。（2） 利用Matlab圖像工具箱對圖像進行點操作，要求完成下列3個題目中的至少2個。考慮圖像1：灰度范圍偏小，且灰度偏低，改正之。本題考慮兩個思路，（1）考慮做均衡化操作，將圖形灰度從某個集中區(qū)間調整到平均區(qū)間上。（2）考慮對圖像作點操作，通過改變灰度值的權（乘以大于1的數），實現增強灰度的要求?？紤]圖像2:暗處細節(jié)分辨不清，使其能看清楚。本題考慮對圖像作點操作，對灰度值低于一定值的點作調整，將其灰度值乘以

3、某一權值（大于1），再根據結果做微調即可?？紤]圖像3：亮處細節(jié)分辨不清，使其能看清楚。類似于題二的做法，對灰度值高于一定值的點做調整，將其灰度值乘以某一權值（小于1），再根據結果做調整即可。（3） 給出處理前后圖像的直方圖。該要求很容易滿足 ，matlab中操作為imhist函數（4） 利用MatLab圖像處理工具箱中函數對以上圖像進行直方圖均衡化操作，觀察結果。如果一副圖像的像素占有很多的灰度級而且分布均勻，那么這樣的圖像往往有高對比度和多變的灰度色調。直方圖均衡化就是一種能僅靠輸入圖像直方圖信息自動達到這種效果的變換函數。它的基本思想是對圖像中像素個數多的灰度級進行展寬，而對圖像中像素個數

4、少的灰度進行壓縮，從而擴展像原取值的動態(tài)范圍，提高了對比度和灰度色調的變化，使圖像更加清晰。在Matlab中，直方圖均衡化的實現由工具箱中的函數histeq實現，該函數的語法為g = histeq(f, nlev)思考題：1點操作能完成哪些圖像增強功能？點操作可以通過數值上的操作，完成對灰度值的調整，包括增強或減弱圖像的亮度、對比度，以及對圖像作均衡化處理。2 直方圖均衡化后直方圖為何并不平坦？為何灰度級會減少？由于離散圖像的直方圖也是離散的，其灰度累積分布函數是一個不減的階梯函數。如果映射后的圖像仍然能取到所有灰度級，則不發(fā)生任何變化。如果映射的灰度級小于256，變換后的直方圖會有某些灰度級

5、空缺。即調整后灰度級的概率基本不能取得相同的值，故產生的直方圖不完全平坦。前述變換生成一幅圖像，該圖像的灰度級較為均衡化，且覆蓋了整個范圍0, 1?；叶燃壘饣幚淼淖罱K結果是一幅擴展了動態(tài)范圍的圖像，它具有較高的對比度。注意，該變換只不過是一個累積分布函數（CDF）基本思想是把原始圖的直方圖變換為均與分布的形式，這樣就增加了象素灰度值的動態(tài)范圍從而達到增強圖象整體對比度的效果。實驗步驟方 法關鍵代碼考慮圖像1：灰度范圍偏小，且灰度偏低，改正之。本題考慮兩個思路，（1）考慮做均衡化操作，將圖形灰度從某個集中區(qū)間調整到平均區(qū)間上。（2）考慮對圖像作點操作，通過改變灰度值的權（乘以大于1的數），實

6、現增強灰度的要求。思路一 均衡化操作 代碼如下：clear all;close all;I=imread('1.png'); A=rgb2gray(I);%轉化為灰度圖subplot(221);%畫兩行兩列第一個圖imshow(A);%顯示圖像subplot(222);%畫兩行兩列第二個圖imhist(A);%顯示直方圖subplot(223);%畫兩行兩列第三個圖B=histeq(A);%均衡化處理imshow(B);subplot(224);imhist(B);結果如下：思路二 點操作 代碼如下：clear all;close all;I=imread('1.png

7、'); A=rgb2gray(I);%轉化為灰度圖subplot(221);%畫兩行兩列第一個圖imshow(A);%顯示圖像subplot(222);%畫兩行兩列第二個圖imhist(A);%顯示直方圖l,h=size(A);%讀圖像大小for m=1:l%m從1到l循環(huán) for n=1:h B(m,n)=A(m,n)*1.3+20;%A圖的所有灰度值乘以1.3加20之后的圖 endendsubplot(223);%畫兩行兩列第三個圖imshow(B);%顯示點操作后B的圖像subplot(224);%畫兩行兩列第四個圖imhist(B);%顯示操作后的直方圖由以上二圖可以看出，均衡

8、化操作和點操作都很好的完成了要求?？紤]圖像2:暗處細節(jié)分辨不清，使其能看清楚。本題考慮對圖像作點操作，對灰度值低于一定值的點作調整，將其灰度值乘以某一權值（大于1），再根據結果做微調即可。思路一 首先我們還是考慮類似題一的方法做均衡化操作，則結果不盡人意，代碼略去不表。結果如下：可以看出使用這種方法的一個缺點是它對處理的數據不加選擇，它可能會增加背景雜訊的對比度并且降低有用信號的對比度。所以我們不考慮均衡化操作。思路二 考慮點操作 代碼如下：clc;clear all;B1=imread('2.png');B2=rgb2gray(B1);%轉化為灰度圖C,K=size(B2);

9、%讀取圖像大小for i=1:Cfor j=1:K if B2(i,j)<50%當B點灰度值小于30時 A(i,j)=1.5*B2(i,j);%B所有灰度值乘以1.5 else A(i,j)=B2(i,j);%不滿足則不做操作 endendendsubplot(221)%畫兩行兩列第一個圖 imshow(B1);subplot(223)%畫兩行兩列第三個圖 imshow(A);subplot(222)%畫兩行兩列第二個圖 imhist(B2);subplot(224)%畫兩行兩列第四個圖 imhist(A);結果如下：可以看出，點操作很好的完成了題目要求，暗處圖形得以分辨。考慮圖像3：亮

10、處細節(jié)分辨不清，使其能看清楚。類似于題二的做法，對灰度值高于一定值的點做調整，將其灰度值乘以某一權值（小于1），再根據結果做調整即可。類似以上兩題，我們還是先做均衡化處理，代碼略去不表，只看結果如下：可以看出結果也不是那么令人滿意，所以我們不考慮均衡化操作。下面考慮點操作。clc;clear all;B1=imread('3.png');B2=rgb2gray(B1);C,K=size(B2);for i=1:Cfor j=1:K if B2(i,j)>200%當B點像素值大于200時 A(i,j)=0.95*B2(i,j);%B所有灰度值乘以0.95 else A(i,

11、j)=B2(i,j); endendendsubplot(221)%畫兩行兩列第一個圖 imshow(B1);subplot(223)%畫兩行兩列第三個圖 imshow(A);subplot(222)%畫兩行兩列第二個圖 imhist(B2);subplot(224)%畫兩行兩列第四個圖 imhist(A);圖形如下：過亮的地方得以分辨，點操作較好地完成了要求。測試記錄分 析結 論考慮圖1，原圖直方圖的灰度范圍較小，作均衡化處理后灰度范圍增大。同時，點操作也可以完成對灰度范圍的擴大。兩種處理方式處理先后圖片對比，較暗的原圖片明顯變亮，顯得更清晰。兩種方式都較好地完成了要求。考慮圖2，局部較暗處分辨不清，考慮對圖像作點操作，對灰度值低于一定值的點作調整，將其灰度值乘以某一權值（大于1），以顯示圖片較暗處的細節(jié)。圖片處理前后對比，較暗處細節(jié)較為清晰。而作均衡化的結果不那么令人滿意。只有點操作較好地完成了要求。考慮圖3，局部較亮處分辨不清，類似于題二的做法，對灰度值高于一定值的點做調整，將其灰度值乘以某一權值（小于1），以顯示圖片較亮處的細節(jié)。圖片處理前后對比，較亮處細節(jié)較為清晰。而作均衡化的結果不那么令人滿意。只有點操作較好地完成了要求。小 結實驗結論：在編程上，均衡化操作較簡單，但是只能處理特定情況的圖形，而且很容易受到干擾。相