《数字图像处理》实验五

一、实验名称

图像直方图处理。（验证性）

二、实验目的及任务要求

1.掌握图像的直方图均衡化计算和编程

2.掌握图像的直方图匹配化计算和编程

3.掌握直方图处理在去雾操作中的应用

四、实验内容

1.编程提取图像lenna.jpg的8个位平面,并保存第7个位平面为lenna7.jpg.

提示：保存图片用imwrite函数

% 编程提取图像lenna.jpg的8个位平面,
% 并保存第7个位平面为lenna7.jpg.
close all;clc;
I = imread('lenna.jpg');
I = rgb2gray(I);
[m,n] = size(I);
subplot(3,3,1),imshow(I),title('原图');
for k=1:8
for i=1:m
for j=1:n
tmp(i,j)=bitget(I(i,j),k);
end
end
if k==7
imwrite(mat2gray(tmp),'lenna7.jpg')

%保存图片，并命名为lenna7.jpg
end
subplot(3,3,k+1);
imshow(tmp,[]);
end

2. 对Fig03.tif图像实施分段线性变换（Gray-level slicing）。具体要求如下：

对于分段线性函数可以有以下两种方式

i=imread('Fig03.tif');
r=i;
if(r<0.3)
s=0.3*r;
else
if r<0.7
s=0.235+2.58*(r-0.3);
else
s=1+0.3*(r-1);
end
end
imshow(mat2gray(s));

% f=imread('Fig03.tif');
% [m,n]=size(f);
% s=zeros([m,n]);
% r=f;
% [m,n]=size(s);
% for i=1:m
% for j=1:n
% if r(i,j)<75
% s(i,j)=0.3*r(i,j);
% else if r(i,j)<180
% s(i,j)=r(i,j)*1.6;
% else
% s(i,j)=0;
% end
% end
% end
% end
% imshow(mat2gray(s));

3. 列出各灰度级像素的数目，频率，累计分布，灰度转换以及均衡化后的矩阵。

4.设有一幅 64×64 的离散图像，其灰度分成 8 层，灰度 n k 的值和分布情况如表所示绘制该图像的直方图，并求经过直方图均衡后的图像的直方图。

5.使用imhist，histeq函数进行直方图的均衡化和规定化，并显示结果

A．对humao.png进行直方图的均衡化，并给出实现以及代码均衡化前后的图像和他们的直方图的对比。

close all;clc;
i=imread('humao.png');
i=rgb2gray(i);
j=histeq(i);
figure,subplot(2,2,1),imshow(i);title('原始图像');
subplot(2,2,2),imshow(j),title('图像均衡化');
subplot(2,2,3),imhist(i),title('原始的直方图');
subplot(2,2,4),imhist(j),title('均衡化后的直方图');

B．对humao.png图像采用加法、乘法、幂次变换、线性变换等方法进行比较，将处理结果放在一个窗口中对比。

clear all; clc;
i=imread('humao.png');
i=rgb2gray(i);
i1=histeq(i);i11=im2double(i);
i2=power(i11,1.6);
i3=imadd(i,70);
i4=imadjust(i,stretchlim(i));
i5=immultiply(i,2);
subplot(2,3,1),imshow(i),title('原图');
subplot(2,3,2),imshow(i1),title('直方图均衡化');
subplot(2,3,3),imshow(i2),title('幂次变换');
subplot(2,3,4),imshow(i3),title('加法');
subplot(2,3,5),imshow(i4),title('线性阈值');
subplot(2,3,6),imshow(i5),title('乘法');

对图像sweden_input.jpg进行去雾操作，要求保留其彩色信息，显示处理前面的图像对比和直方图对比图。

提示 R = I(:,:,1);表示提取彩色图像的红色分量；

函数cat可进行三分量的合成。

clear all;close all;clc;
I=imread('sweden_input.jpg');
R=I(:,:,1);G=I(:,:,2);B=I(:,:,3);
r=histeq(R);g=histeq(G);b=histeq(B);
% histeq（f，64）64个灰度级进行变换，默认256.
I1=cat(3,r,g,b);
subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图');
subplot(2,2,2),imshow(I1),title('除雾图');

q=rgb2gray(I);w=rgb2gray(I1);
subplot(2,2,3),imhist(q,64);title('原灰度图直方图');
subplot(2,2,4),imhist(w,64);title('处理后原灰度图直方图');
% imhist()形成坐标轴，自动设定y轴坐标范围和刻度,只是显示，
% 不对直方图进行修改

7. 编程实现对图像lennaRGB.tif灰度化后截取目标脸部区域(200:400,200:350)，效果如下图所示。

close all;clc;
I=imread('lennaRGB.tif');
i=rgb2gray(I);
i=double(i);
h=size(i);
i1=zeros(size(i));
i1(200:400,200:350)=1;
% 将区域赋予1，白色
i2=immultiply(i,i1);
% 相乘后选中区域颜色显示
i3=mat2gray(i2);
imshow(i3);

附加题：

不使用matlab自带的函数，按照直方图均衡的步骤编程实现对humao.png进行直方图的均衡化，并给出实现以及代码均衡化前后的图像和他们的直方图的对比。

I=imread('humao.png');
I=rgb2gray(I);
[m,n]=size(I);
% 统计每个像素值出现的次数
count=zeros(1,256);
for i =1:m
for j=1:n
count(1,I(i,j)+1)=count(1,I(i,j)+1)+1;
end
end

c=zeros(1,256);
c=double(c);count=double(count);
% 统计每个像素值出现的概率，得到概率直方图
for i=1:256
c(1,i)=count(1,i)/(m*n);
end
% 求累计概率，得到累计直方图(从2开始)
for i=2:256
c(1,i)=c(1,i-1)+c(1,i);
end

for i=1:256
c(1,i)=c(1,i)*255;
end
i1=double(I);
for i=1:m
for j=1:n
i1(i,j)=c(1,floor(I(i,j)+0.5));
end
end
i1=uint8(i1);
subplot(2,2,1),imshow(I),title('灰度图');
subplot(2,2,2),imhist(I),title('灰度图直方图');
subplot(2,2,3),imshow(i1),title('直方图均衡化');
subplot(2,2,4),imhist(i1),title('直方图均衡化');

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