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數字圖像處理實驗matlab(編輯修改稿)

2026-07-14 06:31 本頁面

　

【文章內容簡介】圍增大。(2) 取一幅灰度圖像，對其進行直方圖均衡化處理，再對其進行規定化處理，并對結果進行分析代碼： graytu=uint8(graytu)。 eqtu=histeq(graytu)。 subplot(2,2,1)。 subimage(graytu)。 subplot(2,2,2)。 imhist(graytu)。 subplot(2,2,3)。 subimage(eqtu)。 subplot(2,2,4)。 imhist(eqtu)效果：規定化代碼：代碼： hgram=50:2: speciatu=histeq(graytu,hgram)。 subplot(2,2,1)。subimage(graytu)。 subplot(2,2,2)。imhist(graytu)。 subplot(2,2,3)。subimage(speciatu)。 subplot(2,2,4)。imhist(speciatu)效果：總結：圖像均衡化將一已知灰度概率密度分布的圖像經過某種變換，變成一具具有均勻灰度概率密度分布的新圖像。其結果擴展了像元取值的動態范圍，從而到達了增強圖像整體效果的對比。直方圖規定化能自動增強整個圖像的對比度，但它的具體增強效果不易控制，處理的結果總是得到全局的均衡化直方圖。思考題：如果將一幅圖像進行一次直方圖均衡化處理后，再進行一次直方圖均衡化處理，結果會發生變化嗎？觀察兩次均衡化的直方圖是否一樣。答：2次均衡化的結果是一樣的代碼： subplot(2,2,1)。 J=histeq(graytu)。 JJ=histeq(J)。 imhist(J)。 subplot(2,2,2)。 imhist(JJ)。 subplot(2,2,3)。 imshow(J)。 subplot(2,2,4)。 imshow(JJ)效果：(3) 取一幅灰度圖像，加入噪聲后對其進行平滑濾波（均值濾波、中值濾波），并觀察不同濾波方式下的效果代碼： noisetu=imnoise(graytu,39。salt amp。 pepper39。,)。 avetu=filter2(fspecial(39。average39。,3),noisetu)/255。 metu=mefilt2(noisetu,[3,3])。 metu=medfilt2(noisetu,[3,3])。 subplot(2,2,1)。subimage(graytu)。title(39。原圖39。)。 subploy(2,2,2)。sunimage(noisetu)。title(39。加椒鹽噪聲39。)。 subplot(2,2,2)。subimage(noisetu)。title(39。加椒鹽噪聲圖39。)。 subplot(2,2,3)。subimage(avetu)。titlt(39。均值平滑圖39。)。 subplot(2,2,3)。subimage(avetu)。title(39。均值平滑圖39。)。 subplot(2,2,4)。subimage(medtu)。title(39。中值濾波圖39。) subplot(2,2,4)。subimage(metu)。title(39。中值濾波圖39。)效果：總結：均值濾波的效果與所使用的領域半徑大小有關，半徑越大，像素點越多，則信噪比提高越大，平滑效果越好，但是平滑圖像的模糊程度越大。中值濾波是一種非線性濾波，可

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