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正文內(nèi)容

數(shù)字圖像處理實驗matlab(編輯修改稿)

2025-07-14 06:31 本頁面
 

【文章內(nèi)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(guī)定化處理,并對結(jié)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(guī)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(jié): 圖像均衡化將一已知灰度概率密度分布的圖像經(jīng)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(jié)果擴展了像元取值的動態(tài)范圍,從而到達了增強圖像整體效果的對比。 直方圖規(guī)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(jié)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(jié)果會發(fā)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(jié)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(jié): 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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