數(shù)字圖像實驗三圖像增強-資料下載頁
2025-04-17 01:44本頁面
【正文】 )。七、 實驗結果（1）（2）（3）（4）（5）八、 思考題（1） 如何針對圖像過暗、過亮、對比度不足設計灰度變換函數(shù)？灰度g與灰度f之間的關系為：g=a’+(b’a’)(ba)*(fa)，可見，如果b’a’?ba,則線性變換使得圖像灰度范圍增大，即對比度增大，圖像會變得清晰；如果b’a’ba，則使得圖像灰度范圍縮小，即對比度減小。在曝光不足或過度的情況下，圖像灰度可能會局限在一個很小的范圍內(nèi)，這時在顯示器上看到的將是一個模糊不清、沒有灰度層次的 圖像。采用線性變換對圖像的每一個像素灰度做線性拉伸，將有效地改善圖像的視覺效果。以曝光不足為例，選取b’a’ba，則使曝光不充分的圖像中黑的更黑，拜的更白，從而有效的提高圖像灰度的對比度。（2） 比較同一種去噪方法對不同噪聲處理的效果。對于高斯噪聲, 仍然是中值濾波的峰值信噪比最低, 總體變分的均方誤差最小, 的情況一致所以,對于高斯噪聲, 中值濾波的降噪效果不太理想, 而總體變分模型則取得比較好 看出均值濾波的峰值信噪比最低,小波TV 的峰值信噪比比較接近而總體變分的均方誤差仍為最小，對于高斯噪聲, 線性均值濾波和TV去噪可以取得較好的去噪效果但對于椒鹽噪聲, 中值濾小波、總體變分(TV)的去噪平滑效果比較好其中,總體變分模型對兩種噪聲都取得了比較好的去噪效果, 它是現(xiàn)在圖像平滑去噪和復原最流行的方法但仍然會丟失部分邊界紋理信息。（3） 討論用梯度法銳化圖像的4種不同方法的應用范圍。Robert算子通常會在圖像邊緣附近的區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生較寬的響應，用此算子可以很準確的定位邊緣，但是他對噪聲的敏感程度也相對較強。所以如果要用次算法進行銳化處理時，尤其要考慮到噪聲的影響。Sobel銳化算法也是圖像微分銳化算法之一。一幅圖像進行Sobel算子銳化后，圖像的灰度變化的幅度會有所增加。
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