1、实验一 图像增强实验 一、实验目标：掌握图像增强的算法。二、实验目的： 1. 了解灰度变换增强和空域滤波增强的Matlab实现方法 2. 掌握直方图灰度变换方法 3. 掌握噪声模拟和图像滤波函数的使用方法 三、实验内容 ：（1）图像的点操作、邻域操作算法。 （2）图像的直方图处理算法。四、实验设备：1PIII以上微机； 2MATLAB6.5；五、实验步骤：（1）读入图像：用matlab函数实现图像读入（可读入Matlab中的标准测试图像） (原始图像 )（2）实现图像点操作运算（如gamma校正，对数校正等） （3）实现图像的邻域处理（实现均值滤波，拉普拉斯滤波） （4）实现直方图均衡处理ma
2、tlab 源程序clear all;clc;f=imread(girl_noise.jpg);figure,imshow(f),title(原始图像);m,n=size(f);f0= im2double(f); % 整型转换为 double 类f1=f0;std_i=zeros(1,m-2);%灰线处理for i=2:m-1%灰线处理std_i(i-1)=std(f0(i,:);if(std_i(i-1)0.2endif(countn*0.8)count=0;change=1;break;endendif(change=1)for k=1:mf0(i,k)=(f0(i-1,k)+f0(i+1,
3、k)/2;endchange=0;count=0;endendfigure,imshow(f0),title(滤除白线后的图像);fz1=f2-f0;r1,c1=find(fz1=0); %寻找白线噪声的位置fn = medfilt2(f0); %反射对称填充figure, imshow(fn),title(中值滤波后的图像);f0 = im2double(fn); % 整型转换为 double 类g =2*f0- imfilter(f0,w4, replicate); % 增强后的图像figure, imshow(g),title(高提升滤波图像(A=2);图像处理结果六、结果分析从上面结果
4、可以看出，带状噪声处理部分，已经基本将带状噪声去除。并且通过程序找出了灰色噪声所在行为 192，白色噪声所在行为 179，182.程序中的判断条件为白色噪声和前后两行的像素值相差超过一定的范围（double 类型 0.2） ，并且此类点在一行中所在的比例超过80%，与给出的原始图像对应。有程序结果可知，处理过程中仅仅对噪声所在行做了修正，除此之外并且未引入任何其他人为噪声。而对于处理之后的图像存在的椒盐噪声，经过中值滤波器已经基本可以将椒盐噪声处理的比较好。另外，程序中也做了 A=2 的高提升滤波，增强了原始信息，有图可以看出，除了细节增强意外，原始信息更加丰富，因此比之前的图像明亮许多。七、实验心得与意见通过此次实验，了解 MATLAB的操作环境和基本功能，以及如何使用MATLAB来实现图像增强与平滑，还有它们各种函数的使用方法。
