灰度值转换为反射率

灰度值转换为反射率

2011-04-14 21:42:46| 分类：遥感| 标签：|字号大中小订阅

由灰度值转换为反射率的过程为：

1、DN转辐射能量值公式为：=DN*gain +bias

其中L为地物在大气顶部的辐射能量值，单位为；DN为样本的灰度值，gain和bias分别为图像的增益与偏置，可从图像的头文件中读取(需要经过转换)，头文件一般与原始数据一起提供。

在ENVI中可以这么做：

打开原始影像，用basic tools->preprocessing ->general purpose utilities->apply gain and offset ,

并选中要进行转换的波段，弹出如下对话框；从头文件中读取该波段的gain和biases值：也可查看固定值，如下表:Landsat5和Landsat7各波段光谱通道的增益和偏置单位：W/m2. ster.μm Table4the Gains and Biases of L5 and L7unit: W/m2. ster.μm

数字图像处理实验二 图像灰度变换

实验二 图像灰度变换实验一、 实验目的熟悉亮度变换函数的使用熟悉灰度图像的直方图的表示；掌握图像增强的基本方法：灰度变换、直方图均衡；二、实验内容灰度线性变换、灰度直方图、直方图均衡处理；灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像增强。三、实验原理1.函数imadjust 函数imadjust 是对灰度图像进行亮度变换的基本命令，语法为： g = imadjust(f, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma) 将图像f 中的亮度值（灰度值）映射到新图像g 中，即将low_in 至high_in 之间的值映射到low_out 至high_out 之间的值。low_in 以下的灰度值映射为low_out ，high_in 以上的灰度值映射为high_out ，函数imadjust 的矩阵[ ]内参数均指定在0和1之间，[low_in high_in]和[low_out high_out]使用空矩阵[ ]会得到默认值[0 1]。若high_out 小于low_out ，则输出图像会反转。 参数gamma 指定了曲线（变换函数）的形状，若gamma 小于1，则映射被加权至更高（更亮）的输出值；若gamma 大于1，则映射被加权至更低（更暗）的输出值。若省略了函数的参量gamma ，则gamma 默认为1——即线性映 射。 >>f = imread(‘filename’)>>imshow(f)>>g1 = imadjust(f, [0 1], [1 0]); %图像反转>>figure, imshow(g1) %figure 命令表示同时显示多个窗口 >>g2 = imadjust(f, [0.5 0.75], [0 1]); %将0.5至0.75之间的灰度级扩展到范围0和1之间 >>figure, imshow(g2) >>g3 = imadjust(f, [ ], [ ], 2) %使用gamma 值 >>figure, imshow(g3)

数字图像处理试卷1.docx

-、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个?正确答案，并将其代号填在题前的括号内。答案选错或未作选择者，该题不得分。每小题1分，共10分) (d )1 ?一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在［0, 255］,则该图象的信息量为: a. 0 b.255 c.6 d.8 (b )2?图象与灰度直方图间的对应关系是: a.—一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 )3?下列算法屮属于局部处理的是: a.灰度线性变换b?二值化 c ?傅立叶变换d.中值滤波 )4 ?下列算法中属于点处理的是: a ?梯度锐化 b.二值化 c ?傅立叶变换d.中值滤波 )6.下列算法中属于图象平滑处理的是: a ?梯度锐化 b ?直方图均衡c?中值滤波 https://www.docsj.com/doc/0816231288.html,placian 增强 )7下列图象边缘检测算子屮抗噪性能最好的是: a.梯度算子 b.Prcwitt 算子 c.Roberts 算子 d. Laplacian 算子 )8?釆用模板［?1 1］主要检测___ 方向的边缘。 a.水平b?45。 c ?垂直 d.l35° (d )9 ?二值图象屮分支点的连接数为: a.O b.l d.3 a )10?対一幅100U00像元的图象，若每像元用8 bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后 压缩图象的数据暈为40000bit,则图象的压缩比为: a.2:l b.3:l c.4:l d.l:2 二、填空题(每空1分，共15分) 1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在频率域进行。 2.图像处理中常用的两种邻域是4■邻域和8■邻域o 3.直方图修正法包扌舌直方图均衡和直方图规定化两种方法。 6.低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过,从而实现图像平滑 &一般來说，采样间距越大，图象数据量一少,质量差；反之亦然。 三、名词解释(每小题3分，共15分)

数字图像灰度图像二值化实验报告matlab实现

数字图像处理 实验报告 实验二灰度图像的二值化处理 学号 姓名 日期

实验二灰度图像的二值化处理 一、实验目的 图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术，二值化图像的显示与打印十分方便，存储与传输也非常容易，在目标识别、图像分析、文本增强、字符识别等领域得到广泛应用。图像二值化是将灰度图像转化为只有黑白两类像素的图像，大多采用阈值化算法处理。在不同的应用中，阈值的选取决定着图像特征信息的保留。因此，图像二值化技术的关键在于如何选取阈值。 二、实验内容 1、编程绘制数字图像的直方图。 2、灰度图像二值化处理。 三、实验要求 1、自己选择灰度图像。 2、选择多种阈值分割算法，并比较和分析图像二值化处理的结果。 3、使用VC++编程序。 四、设计思想（阈值选取算法） 灰度图像是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像,将彩色图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化处理。图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是使整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。阀值分割选取算法有:典型的全局阀值算法的Otsu 算法、局部阀值方法中的Bersen算法、灰度拉伸法、直方图方法等等。 1.Otsu算法的设计思想：设阀值将图像分割成两组，一组灰度对应目标， 另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。对图像设阈值将图像分割成两组，一组灰度对应目标，另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。 2.Bersen算法的设计思想：把灰度阈值选取为随像素位置变化而变化的 函数，它是一种动态选择阈值的自适应方法。 3.灰度拉伸算法设计思想：灰度拉伸又叫对比度拉伸，它是最基本的一 种灰度变换，使用的是最简单的分段线性变换函数，它的主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围。 4.直方图算法的设计思想：把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个 灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。 五、源程序（附上注释） 1. OTSU算法代码： I=imread('2.jpg'); th=graythresh(I); J=im2bw(I,th); subplot(121) imshow(I); subplot(122) imshow(J);

数字图像处理实验报告

目录 实验一：数字图像的基本处理操作....................................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验二：图像的灰度变换和直方图变换............................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验三：图像的平滑处理....................................................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验四：图像的锐化处理......................................................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。

灰度变换_原理_及Matlab程序.

图像灰度变换 内容摘要 1引言 通常经输入系统获取的图像信息中含有各种各样的噪声与畸变，例如室外光照度不够均匀会造成图像灰度过于集中；由摄像头获得的图像经过A/D转换、线路传送 都会产生噪声污染等等，这些不可避免地影响系统图像清晰度，降低了图像质量，轻者表现为图像不干净，难以看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌都看不出来。因此，在对图像经行分析前，必须对图像质量经行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。图像增强的目的是设法改善图像的视觉效果，提高图像的可读性，将图像中感兴趣的特征有选择的突出，便于人与计算机的分析和处理。图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减不需要的特征。灰度变换是图像增强处理中一种非常基础直接的空间域图像处理方法。灰度变换是根据某种条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。 1.灰度的线性变换 当图像由于成像时曝光不足或过度，由于成像设备的非线性或图像记录设备动态范围太窄等因素，都会产生对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清。这时如将图像灰度线性扩展，常能显著改善图像的主观质量。假设原图像f(X, y 的灰度范围是[a, b ] 希望变换后图像的灰度范围扩展到[C, d ] 贝U： 上 d 用.3 11 —d I M 电和t fc ■ 5 屈# ?ti r占=回r JI八叫1- 1 / ij I. n # 件 门L 5 H —-r 百蜓 J 川L T I' if Mf表示f ( X, y 的最大值。在线性灰度变换中，灰度执照完全线性变换函数进行变换。该线性灰度线性变换函数f ( r 是一个一维线性函数： /7 r) - a *厂+ f) 其中，a为线性变换的斜率，b为线性变换函数在y轴的截距，如图1所示。

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法,理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取,显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令:熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot()函数、Figure()函数。 1)将MA TLAB目录下work文件夹中的forest、tif图像文件读出、用到imread,imfinfo 等文件,观察一下图像数据,了解一下数字图像在MA TLAB中的处理就就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来(用imshow)。尝试修改map颜色矩阵的值,再将图像显示出来,观察图像颜色的变化。 2)将MA TLAB目录下work文件夹中的b747、jpg图像文件读出,用rgb2gray()将其转化为灰度图像,记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像,请自己编程与调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换,比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法,对图像进行均衡化处理 请自己编程与调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图,可以发现其灰度值集中在一段区域,用imadjust函 数将它的灰度值调整到[0,1]之间,并观察调整后的图像与原图像的差别,调整后的灰度直方图与原灰度直方图的区别。 2)对B进行直方图均衡化处理,试比较与源图的异同。 3)对B进行如图所示的分段线形变换处理,试比较与直方图均衡化处理的异同。

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结 第一章导论 1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段）， 按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。 3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。 4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0

数字图像处理报告 图像二值化

数字图像处理实验报告 实验二灰度变换 实验目的：通过实验掌握灰度变换的基本概念和方法 实验内容： 掌握基本的灰度变换：图像反转、对数变换、幂次变换和二值化1．图像反转、对数变换、幂次变换 I=imread('fengjing.jpg'); J=im2double(I); subplot(2,3,1),imshow(J); title('原图'); K=255-I; subplot(2,3,2),imshow(K); title('图象反转'); L=3.*log(1+J); subplot(2,3,3),imshow(L);title('图象对数,系数为3'); M=10.*log(1+J); subplot(2,3,4),imshow(M);title('图象对数,系数为10'); N=10.*(J.^0.2); subplot(2,3,5),imshow(N);title('图象指数变换,γ=0.2'); P=10.*(J.^2.5); subplot(2,3,6),imshow(P);title('图象指数变换，γ=2.5'); 2．图象二值化 方法一：

I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); [m,n]=size(I); for i=1:m for j=1:n if I(i,j)<128 I(i,j)=0; else I(i,j)>=128 & I(i,j)<256 I(i,j)=255; end end end subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');方法二： I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); J=find(I<128); I(J)=0; J=find(I>=128); I(J)=255; title('图像二值化（阈值为128）'); subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');

灰度图像二值化方法研究

灰度图像二值化方法研究 摘要:在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉约占20%，其它约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像是人类获取视觉信息的主要途径。图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对Matlab7.0 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了灰度图像二值化方法以及利用Matlab7.0软件工具进行算法的实现。课题重点实现了图像分割技术和边缘检测中灰度图像二值化方法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。 关键词：图像处理；边缘检测；二值化；Matlab；Otsu算法；Bernsen算法 Gray image binarization method Abstract:Human beings obtain a lot of information, among which the visual information is about 60%, the sense of hearing about 20%, and others about 20%. Therefore, the visual information is very important for human beings. Moreover, the images are the primary way, by which a lot of information is obtained. Image binarization, as an important technology in image pre-processing, is widely-employed in pattern recognition, optical character recognition, medical imaging and so forth. In this paper, some notions and relative knowledge in digital image processing technology are introduced; then, the development of Matlab7.0 and its application in image processing briefly introduced; in addition, the method of grayscale image binarization and how to implement these algorithms based on Matlab7.0 are presented. This paper mainly implements the grayscale image binarization method in image segmentation technology and Marginal Detection , such as Otsu algorithm and Bernsen algorithm, and analyzes and compares the experimental results of the above algorithms. Keywords:Image processing；Marginal Detection；Binarization, Matlab；Otsu algorithm；Bernsen algorithm

数字图像处理试卷及答案

一、填空题( 每小题2分,本题共20 分 ) 1. 图像与灰度直方图间的对应关系是多对一; 2. 下列算法中a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波，属于点处理的是b二值化; 3. 在彩色图像处理中，常使用模型，它适于做图像处理的原因有:1、在模型中亮度分量与色度分量是分开的；2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。; 4. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替（设灰度级为256），所得到的图像将亮度增加，对比度减少; 5. 函数()常用类型有、、、、、; 6. 检测边缘的算子对应的模板形式为: -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 7. 写出4-链码10103322的形状数:03033133; 8. 源数据编码与解码的模型中量化器()的作用是减少心里视觉冗余; 9. 4标准主要编码技术有变换、小波变换等;

10. 图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个主观过程，而图像复原主要是一个客观过程; 第１０题：图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识 二、名词解释( 每小题5分,本题共20 分 ) 1、数字图像 数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（）。 数字图像处理 指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义 -对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图 灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波 中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。 像素的邻域

数字图像处理实验报告：灰度变换与空间滤波(附带程序,不看后悔)

1.灰度变换与空间滤波 一种成熟的医学技术被用于检测电子显微镜生成的某类图像。为简化检测任务，技术决定采用数字图像处理技术。发现了如下问题：（1）明亮且孤立的点是不感兴趣的点；（2）清晰度不够，特别是边缘区域不明显；（3）一些图像的对比度不够；（4）技术人员发现某些关键的信息只在灰度值为I1-I2的范围，因此，技术人员想保留I1-I2区间范围的图像，将其余灰度值显示为黑色。（5）将处理后的I1-I2范围内的图像，线性扩展到0-255灰度，以适应于液晶显示器的显示。请结合本章的数字图像处理处理，帮助技术人员解决这些问题。 1.1问题分析及多种方法提出 （1）明亮且孤立的点是不够感兴趣的点 对于明亮且孤立的点，其应为脉冲且灰度值为255(uint8)噪声，即盐噪声，为此，首先对下载的细胞图像增加盐噪声，再选择不同滤波方式进行滤除。 均值滤波： 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 优点：速度快，实现简单； 缺点：均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。 其公式如下： 使用矩阵表示该滤波器则为：

中值滤波： 滤除盐噪声首选的方法应为中值滤波，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。 其过程为： a 、存储像素1，像素2.....像素9的值； b 、对像素值进行排序操作； c 、像素5的值即为数组排序后的中值。 优点：由于中值滤波本身为一种利用统计排序方法进行的非线性滤波方法，故可以滤除在排列矩阵两边分布的脉冲噪声，并较好的保留图像的细节信息。 缺点：当噪声密度较大时，使用中值滤波后，仍然会有较多的噪声点出现。 自适应中值滤波： 自适应的中值滤波器也需要一个矩形的窗口xy S ，和常规中值滤波器不同的是这个窗口的大小会在滤波处理的过程中进行改变（增大）。需要注意的是，滤波器的输出是一个像素值，该值用来替换点),(y x 处的像素值，点),(y x 是滤波窗口的中心位置。 其涉及到以下几个参数：

图像灰度亮度对比度

C++ Builder 图像灰度、对比度和亮度 学号：070081102007 学生所在学院：研究生学院 学生姓名：王阳 任课教师：熊邦书 教师所在学院：电子信息工程学院 2008年1月

07级 实现图像的灰度变换和对比度、亮度调节 王阳 研究生学院 摘要： C++ Builder是一种快速高效的可视化开发语言,与一般语言相比,其在图形绘制和图像处理上功能较强。本文是对图像的灰度、亮度、对比度进行调整。这些处理主要是对现存图像进行处理，通过设置不同的像素颜色值来达到各种效果。 关键词：C++ Builder 灰度亮度对比度 一．图像的灰化处理 1.理论基础 图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中一种非常基础，直接的空间域图像处理方法，也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。灰度变换有时又被成为图像的灰度增强或对比度拉伸。 颜色可以为黑白色，灰度色和彩色。工程应用中经常要遇到需要把彩色图像到灰度图像的变换的问题，采集卡过来的图像为彩色图像，为加快处理速度，要把彩色图像转换为黑白图像。由彩色转化为灰度的过程叫做灰度化处理，它是使RGB模型中的R=G=B。灰度化处理是把含有亮度和色彩图像变化成灰度图像的过程。 一般情况下彩色图像每个像素用3个字节表示，每个字节对应着R,G,B分量的亮度（红，绿，蓝），转换后的黑白图像的一个像素用一个字节表示该点的灰度值，它的值在0-255之间，数值越大，该点越白，即越亮，越小则越黑。转换关系为: ()()()() Gray i j R i j i j B i j =++ ,0.11,0.59,0.3, Gray i j为转换后的黑白图像在(),i j点处的灰度值，我们可以观察其中(), 公式，其中绿色所占的比重最大，所以转换时可以直接使用G值作为转换后的灰度。

灰度图像二值化处理

内蒙古科技大学本科毕业论文 二〇一二年四月

摘要 本文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；还介绍了灰度图像和图像二值化的概念及其表示形式；对图像灰度化和图像二值化的优缺点作了简单的的介绍；重点介绍了灰度图像的二值化方法研究，其包括的内容有二值化研究动态和研究方法；对全局阈值法；局部阈值法这两种方法进行了研究讨论。关键字：图像处理、二值化、图像、阈值

Abstract This paper introduces the image and digital image processing technology of some concepts and related knowledge; also introduced the gray-scale image and the images of the two values of the concept and its representation; grayscale images and images of the two values of the advantages and disadvantages to make simple introduction; mainly introduces two gray image binarization method, its includes the contents of two values of research and research methods; the global threshold method; local threshold method, the two methods are discussed. Keywords:image processing, image, threshold value of two,

数字图像处理实验一 图像的灰度变换

数字图像处理实验报告 （一） 班级：测控1002 姓名：刘宇 学号：06102043

实验一图像的灰度变换 1. 实验任务 熟悉MATLAB软件开发环境，掌握读、写图像的基本方法。 理解图像灰度变换在图像增强的作用，掌握图像的灰度线性变换和非线性变换方法。 掌握绘制灰度直方图的方法，掌握灰度直方图的灰度变换及均衡化的方法。2. 实验环境及开发工具 Windws2000/XP MATLAB 7.x 3. 实验原理 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 图1.1 不同的分段线性变换 其对应的数学表达式为：

直方图均衡化 灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度，它是图像最基本的统计特征。依据定义，在离散形式下，用rk 代表离散灰度级，用pr(rk)代表pr(r)，并且有下式成立： n n r P k k r = )( 1,,2,1,010-=≤≤l k r k 式中：nk 为图像中出现rk 级灰度的像素数，n 是图像像素总数，而nk/n 即为频数。 直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。假定变换函数为 ω ωd p r T s r r )()(0 ?== (a) Lena 图像 (b) Lena 图像的直方图 图1.2 Lena 图像及直方图 当灰度级是离散值时，可用频数近似代替概率值，即 1 ,,1,010)(-=≤≤= l k r n n r p k k k r

数字图像处理图像变换实验报告

数字图像处理图像变换实验 报告 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

实验报告实验名称：图像处理 姓名：刘强 班级：电信1102 学号：1404110128

实验一图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换一、实验条件 PC机数字图像处理实验教学软件大量样图 二、实验目的 1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”，能够进行图像处理方面的 简单操作； 2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理，了解编程实现的 具体步骤； 3、观察图像的灰度直方图，明确直方图的作用和意义； 4、观察图像点运算和几何变换的结果，比较不同参数条件下的变换效 果； 5、观察图像正交变换的结果，明确图像的空间频率分布情况。 三、实验原理 1、图像灰度直方图、点运算和几何变换的基本原理及编程实现步骤 图像灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具，它描述了一幅图像的灰度分布情况，为图像的相关处理操作提供了基本信息。 图像点运算是一种简单而重要的处理技术，它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。点运算可以看作是“从象素到象素”的复制操作，而这种复制操作是通过灰度变换函数实现的。如果输入图像为A(x,y)，输出图像为B(x,y)，则点运算可以表示为： B(x,y)＝f[A(x,y)] 其中f(x)被称为灰度变换（Gray Scale Transformation，GST）函数，它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。一旦灰度变换函数确定，该点运算就完全确定下来了。另外，点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和均衡等。 图像几何变换是图像的一种基本变换，通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放和图像旋转等，其理论基础主要是一些矩阵运算，详细原理可以参考有关书籍。 实验系统提供了图像灰度直方图、点运算和几何变换相关内容的文字说明，用户在操作过程中可以参考。下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图，如下：

数字图像处理实验二 图像灰度变换

实验二图像灰度变换实验 一、实验目的 熟悉亮度变换函数的使用 熟悉灰度图像的直方图的表示； 掌握图像增强的基本方法：灰度变换、直方图均衡； 二、实验内容 灰度线性变换、灰度直方图、直方图均衡处理； 灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像增强。 三、实验原理 1.函数imadjust 函数imadjust是对灰度图像进行亮度变换的基本命令，语法为： g = imadjust(f, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma) 将图像f中的亮度值（灰度值）映射到新图像g中，即将low_in至high_in 之间的值映射到low_out至high_out之间的值。low_in以下的灰度值映射为 low_out，high_in以上的灰度值映射为high_out，函数imadjust的矩阵[ ]内参数均指定在0和1之间，[low_in high_in]和[low_out high_out]使用空矩阵[ ]会得到默认值[0 1]。若high_out小于low_out，则输出图像会反转。 参数gamma指定了曲线（变换函数）的形状，若gamma小于1，则映射被加权至更高（更亮）的输出值；若gamma大于1，则映射被加权至更低（更暗）的输出值。若省略了函数的参量gamma，则gamma默认为1——即线性映射。 >>f = imread(‘filename’) >>imshow(f) >>g1 = imadjust(f, [0 1], [1 0]); %图像反转 >>figure, imshow(g1) %figure命令表示同时显示多个窗口 >>g2 = imadjust(f, [0.5 0.75], [0 1]); %将0.5至0.75之间的灰度级扩展到范围0和1之间 >>figure, imshow(g2) >>g3 = imadjust(f, [ ], [ ], 2) %使用gamma值 >>figure, imshow(g3)

数字图像处理实验报告(图像灰度变换处理)

数字图像处理实验报告 班级： 姓名： 学号：

数字图像处理实验报告 一．实验名称：图像灰度变换 二．实验目的：1 学会使用Matlab； 2 学会用Matlab软件对图像灰度进行变换，感受各种 不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。 三．实验原理： Matlab中经常使用的一些图像处理函数： 读取图像：img=imread('filename'); //支持TIFF,JPEG,GIF,BMP,PNG,XWD等文件格式。 显示图像：imshow(img,G); //G表示显示该图像的灰度级数，如省略则默认为256。 保存图片：imwrite(img,'filename'); //不支持GIF格式，其他与imread相同。 亮度变换：imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间，low_in 以下及high_in以上归零。 绘制直方图：imhist(img); 直方图均衡化：histeq(img,newlevel); //newlevel表示输出图像指定的灰度级数。 像平滑与锐化（空间滤波）： w=fspecial('type',parameters);imfilter(img,w); //这两个函数结合将变得十分强大，可以实现photoshop里的任意滤镜。 图像复原：deconvlucy(img,PSF); //可用于图像降噪、去模糊等处理。 四.实验步骤： 1．获取实验用图像：Fig3.10(b).jpg. 使用imread函数将图像读入Matlab。 2．产生灰度变换函数T1，使得： 0.3r r < 0.35 s = 0.105+2.6333(r–0.35) 0.35 ≤ r ≤ 0.65 1+0.3(r–1) r > 0.65 用T1对原图像Fig3.10(b).jpg进行处理，打印处理后的新图像。

数字图像处理--灰度变换增强

实验名称灰度变换增强 课程名称数字图像 姓名专业、班级学号班内序号实验时间实验地点 实验内容1. 灰度变换 2. 直方图变换 1）直方图显示 2）直方图灰度调节 3）直方图均衡化 实验过程及结果分析 程序代码及实验结果： 灰度变换 imshow('cameraman.tif') improfile 读入灰度图像‘cameraman.tif’，采用交互式操作，用improfile绘制一条线段的灰度值。 imshow('flowers.tif') improfile 读入RGB图像‘flowers.tif’，显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的

分布 f=imread('medicine_pic.jpg'); g=rgb2gray(f) imshow(g) imhist(g,256)%显示其直方图 g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]); figure,imshow(g1)

g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]); figure,imshow(g2) g=imread('point.jpg'); h=log(1+double(g)); h=mat2gray(h) h=im2uint8(h); figure,imshow(h)

以上为重现课本图3.4与图3.5的实验。 直方图变换A 直方图显示 I=imread('cameraman.tif'); subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imhist(I); title('原始图像直方图'); I=imread('rice.png')

图像处理系列方法之二——图像二值化固定阀值法

图像二值化固定阀值法 一 功能 用固定阀值法对图像进行黑白二值化处理。 二 原理 图像二值化是通过设定某个阀值，把具有灰度级的图像变换成只有两个灰度级的黑白图像。设输入图像为f ( x, y ),二值化后的图像为g ( x, y ), 阀值为T, 那么图像二值化的方法为： ???<≥=T y x f T y x f y x g ),(,0),(,255),( 三 使用说明 1） 打开CCS ，选择 C5402 Device Simulator 环境。 2） 打开工程：在 [Project] 菜单中选择 [Open] 选项，然后在打开的对话框中打开---- \ erzhi \ image912.pjt 。 3） 编译链接：在 [Project] 菜单中选择 [Rebuild All] 选项。 4） 载入程序：选择 [File] 菜单中的[Load Program] 选项，在打开的对话框中打开----\ erzhi \ Debug \ imag912.out 。 5） 将待处理的位图文件（如lena.bmp ）复制到文件夹----\ erzhi \ Debug 中。 6） 运行程序：在 [Debug] 菜单中选择Run 选项；根据output window 中的提示在弹出的第一个对话框中输入待处理的文件名（如 lena.bmp ），在第二个对话框中输入二值化阀值（如100）；在output window 中出现 ”zz ” 指示运行结束。 7） 查看结果：打开----\ erzhi \ Debug \ lena.bmp 位图文件，查看运行结果。 四 效果演示 下面左图为待处理的原图，右图为以100做为阀值处理后的二值化图像。