1、昆明理工大學信息工程與自動化學院學生實驗報告（ 20122013學年 第 二 學期 ）課程名稱：數字圖像處理 開課實驗室：444 2015年 4月 17 日年級、專業、班學號姓名成績實驗項目名稱灰度變換和空間濾波指導教師王劍教師評語 教師簽名： 年 月 日一、實驗目的及內容內容： 灰度變換和空間濾波1.灰度變換 利用imadjust函數（可結合stretchlim函數）對圖像對比度拉伸 2.直方圖繪制、均衡和匹配 利用imhist，histeq函數完成圖2.8及圖2.11的功能3.空間濾波 線性空間濾波： 利用濾波函數imfilter函數完成圖2.16中b,c,d,e的圖像平滑效果 利用fsp

2、ecial函數生成average,disk，gaussian濾波器完成圖像的平滑效果利用fspecial函數生成prewitt, sobel,laplacian濾波器完成圖像的銳化效果 非線性空間濾波 利用中值濾波函數medfilt2去除椒鹽噪聲二、實驗原理、函數imadjust是一個基本的圖像處理工具箱函數，用于對灰度級圖像進行灰度變換。g=imadjust(f,low_in high_in,low_out high_out,gamma)，該函數將圖像f中的灰度值映射為圖像g中的新值，即將low_in至high_in之間的值映射到low_out至high_out之間的值。、函數imhist是

3、處理圖像直方圖的核心函數h=imhist(f,b)，其中f為輸入圖像，h為其直方圖，b是用來形成直方圖的“容器”的數目。、函數histeq是實現直方圖匹配的函數g=histeq(f,hspec)，其中f為輸入圖像，hspec為規定的直方圖，g為輸出圖像，輸出圖像的直方圖近似于指定的直方圖hspec。、函數imfilter用來實現線性空間濾波g=imfilter(f,w,filtering_mode,boundary_options,size_options)，其中f為輸入圖像，w為濾波模板，g為濾波后的結果。用于平滑的濾波器有：average,disk,gaussian用于銳化的濾波器有：la

4、placian,prewit,sobel三、實驗源代碼及結果1、灰度變換、直方圖繪制、均衡和匹配f=imread('anna.jpg')%讀取anna.jpg圖片subplot(2,4,1)imshow(f),title('原圖')%顯示原圖f1=imadjust(f,0.2 0.5, 0 1)%將圖片的灰度級別在0.2至0.5之間的部分拉伸至0到1之間subplot(2,4,2)imshow(f1),title('灰度拉伸之后')%顯示灰度拉伸之后的圖片subplot(2,4,3)imhist(f),title('原圖直方圖')

5、f2=histeq(f,128)%進行直方圖均衡化，灰度級數設為128subplot(2,4,4)imhist(f2),title('均衡化')%顯示均衡化之后的直方圖g=imread('bag.png')%讀取bag.png圖像h=imhist(g)%生成bag.png圖像的直方圖賦值給向量hsubplot(2,4,5)imhist(g),title('規定的直方圖')f3=histeq(f,h)%進行直方圖匹配subplot(2,4,6)imshow(f3),title('直方圖匹配')運行結果2、線性空間濾波a=imread

6、('block.png')%讀取block.png圖像figure,subplot(2,3,1)imshow(a),title('原圖')w=1/(31*31)*ones(31)%生成31*31的全為1的矩陣，命名為wa1=imfilter(a,w)%利用imfilter函數進行濾波subplot(2,3,2)imshow(a1)a2=imfilter(a,w,'replicate')%圖像的大小通過復制圖像邊界外的值來擴展subplot(2,3,3)imshow(a2)a3=imfilter(a,w,'symmetric')%圖

7、像的大小通過邊界鏡像反射來擴展subplot(2,3,4)imshow(a3)a4=imfilter(a,w,'circular')%圖像的大小通過將圖像處理為二維周期函數的一個周期來擴展subplot(2,3,5)imshow(a4)aa=im2uint8(a)a5=imfilter(aa,w,'replicate')subplot(2,3,6)imshow(a5)b=imread('anna.jpg')figure,subplot(2,2,1)imshow(b),title('原圖')w1=fspecial('aver

8、age',4)%生成average平滑濾波器b1=imfilter(b,w1)%進行濾波subplot(2,2,2)imshow(b1),title('average')w2=fspecial('disk',5)%生成disk平滑濾波器b2=imfilter(b,w2)subplot(2,2,3)imshow(b2),title('disk')w3=fspecial('gaussian',3 3,0.5)%生成gaussian平滑濾波器b3=imfilter(b,w3)subplot(2,2,4)imshow(b3),ti

9、tle('gaussian')c=imread('anna.jpg')figure,subplot(2,2,1)imshow(c),title('原圖')w4=fspecial('prewitt')%生成prewitt銳化濾波器c1=imfilter(c,w4)subplot(2,2,2)imshow(c1),title('prewitt')w5=fspecial('sobel')%生成sobel銳化濾波器c2=imfilter(c,w5)subplot(2,2,3)imshow(c2),title

10、('sobel')w6=fspecial('laplacian')%生成laplacian銳化濾波器c3=imfilter(c,w6)subplot(2,2,4)imshow(c3),title('laplacian')運行結果3、非線性空間濾波d=imread('anna.jpg')%讀取anna.jpg圖像，賦值給dd1=imnoise(d,'salt & pepper',0.3)%用imnoise函數對d生成椒鹽噪聲figure,subplot(1,2,1)imshow(d1),title('被椒鹽噪聲污染的圖像')d2=medfilt2(d1)&用中值濾波器進行濾波subplot(1,2,2)imshow(d2),title('去除椒鹽噪聲的圖像')運行結果四、實驗總結（心得體會）通過這次實驗，首先我熟悉了Matlab的基本操作，掌握了圖像處理的基本操作，比如如何讀一張圖片進來、如何顯示一張圖片等等。這些都是最基本的操作。其次我知道了灰度變換的函數imadjust的使用，它是將選定的灰度級別范圍變換為規定的范圍，可以自由變換圖