东莞技术支持 骏域网站建设,阿里巴巴国际站做2个网站有用吗,工作经历怎么写?,万网 网站建设合同一#xff0e;实验目的
1#xff0e;掌握灰度直方图的概念及其计算方法#xff1b;
2#xff0e;熟练掌握直方图均衡化计算过程#xff1b;了解直方图规定化的计算过程#xff1b;
3#xff0e;了解色彩直方图的概念和计算方法
二#xff0e;实验内容#xff1a; …一实验目的
1掌握灰度直方图的概念及其计算方法
2熟练掌握直方图均衡化计算过程了解直方图规定化的计算过程
3了解色彩直方图的概念和计算方法
二实验内容
1 读取数字图像显示直方图例如使用imhist,有余力可尝试bar,stem等函数并进行直方图均衡化处理
2 显示经过均衡化处理过的图像直方图。
3 有余力可探索更多关于直方图的图像处理操作例如直方图规定化、局部直方图规定化等。
4 记录和整理实验报告。
三实验程序、实验结果与实验分析
1.实验程序
1读取数字图像显示直方图并进行直方图均衡化处理Test4_1
Iimread(pollen.jpg); Jhisteq(I);%对原图像进行直方图均衡化处理figure;subplot(1,2,1) ;imshow(I);title(原图像); subplot(1,2,2) ;imshow(J); title(直方图均衡化后的图像) ; figure; subplot(1,2,1) ;imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度title(原图像直方图) ; subplot(1,2,2); imhist(J,64) ; %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度title(均衡变换后的直方图) ; 2读取数字图像显示直方图并进行直方图规定化处理Test4_2
Iimread(mars.jpg);% 显示原始图像和其直方图figure;subplot(1, 2, 1);imshow(I);title(火星天体福布斯的图像);subplot(1, 2, 2);imhist(I, 64);title(原图像直方图);m1 0.15; sig1 0.05; m2 0.75; sig2 0.05; A1 1; A2 0.07; k 0.002; p twomodegauss(m1, sig1, m2, sig2, A1, A2, k);% 对图像进行直方图规定化处理J histeq(I, p);% 显示规定化处理后的图像和其直方图figure;subplot(1, 2, 1);imshow(J);title(直方图规定化后的图像);subplot(1, 2, 2);imhist(J, 64);title(规定化处理后的直方图); 3读取数字图像显示直方图并进行局部直方图规定化处理Test4_3
fimread(mars.jpg);figure; subplot(2, 2, 1); imshow(f); title(原始图像); g1adapthisteq(f);subplot(2, 2, 2); imshow(g1); title(用默认值使用adpthisteq函数的结果); g2adapthisteq(f,NumTiles,[25,25]);subplot(2, 2, 3); imshow(g2); title(将参数NumTiles设置为[25,25]时函数的结果); g3adapthisteq(f,NumTiles,[25,25],ClipLimit,0.05);subplot(2, 2, 4); imshow(g3); title(使用这个小片数量并且ClipLimit0.05时得到的结果);
2.实验结果
1读取数字图像显示直方图并进行直方图均衡化处理 2读取数字图像显示直方图并进行直方图规定化处理 直方图规定化后的图像 3读取数字图像显示直方图并进行局部直方图规定化处理 3.实验分析
1读取数字图像显示直方图并进行直方图均衡化处理
①读取灰度图像pollen.jpg
Iimread(pollen.jpg);
②对原图像进行直方图均衡化处理
Jhisteq(I);
③将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度
imhist(J,64) ; %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度
2读取数字图像显示直方图并进行直方图规定化处理
①读取灰度图像mars.jpg
Iimread(mars.jpg);
②使用双模态高斯函数作为特定的直方图
m1 0.15; sig1 0.05; m2 0.75; sig2 0.05; A1 1; A2 0.07; k 0.002; p twomodegauss(m1, sig1, m2, sig2, A1, A2, k);
③对图像进行直方图规定化处理
J histeq(I, p);
3读取数字图像显示直方图并进行局部直方图规定化处理
①读取灰度图像mars.jpg
fimread(mars.jpg);
②使用adpthisteq函数全部默认设置
g1adapthisteq(f);
③将小片大小增加到[25,25]
g2adapthisteq(f,NumTiles,[25,25]);
④使用小片数量[25,25]使ClipLimit0.05
g3adapthisteq(f,NumTiles,[25,25],ClipLimit,0.05);
四思考题
1直方图是什么概念它反映了图像的什么信息
直方图是一个统计图表它用于表示数字图像中每个灰度级出现的频率或次数。对于一幅给定的图像直方图能够展示图像中每个像素强度值灰度级的分布情况。横坐标通常代表灰度级而纵坐标则代表该灰度级在图像中出现的频数或频率。
直方图反映了图像的以下几个关键信息
对比度通过直方图可以观察图像中像素强度的分布情况从而判断图像的对比度。
亮度直方图的偏移情况可以反映图像的整体亮度。如果直方图主要偏向较高的灰度级则图像整体偏亮反之如果偏向较低的灰度级则图像整体偏暗。
动态范围直方图能够展示图像所包含的灰度级范围从而反映图像的动态范围。 2直方图均衡化是什么意思它的主要用途是什么
直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法通过拉伸像素强度值的分布范围来增强图像的对比度。具体来说它将原始图像的直方图变换为均匀分布的形式从而增强图像中不同灰度级之间的对比度。
直方图均衡化的主要用途包括
提高图像对比度通过均衡化操作可以使图像的灰度级分布更加均匀从而提高图像的对比度使图像中的细节更加清晰。
改善视觉效果对于对比度较低的图像直方图均衡化可以显著改善其视觉效果使图像更加鲜明、生动。
预处理步骤在图像处理和分析中直方图均衡化常作为预处理步骤为后续的特征提取、目标识别等任务提供更好的图像质量。
