数字图像处理：实验三

最新推荐文章于 2024-09-24 10:35:29 发布

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#matlab #图像处理 #计算机视觉

本文详细介绍了使用Matlab进行图像处理的三种方法：灰度线性变换（对比度增强、亮度调整、取反）、灰度阈值变换（二值显示）以及分段线性变换。通过实例展示了如何运用这些技术改变图像的灰度特性，以达到增强对比度、区分目标与背景或改善图像视觉效果的目的。实验结果表明，不同的变换策略对图像有不同的影响，如Otsu算法在二值化处理上的优势。

前言：

Matlab程序以及图片资源链接

一、采用灰度线性变换方法（g(x,y)=k*f(x,y)+d）对一幅图像（自定）进行对比度增强、亮度增加和求反三种图像灰度变换。要求呈现原始图像和灰度变换后图像，并对处理过程及处理结果进行说明；

Matlab程序：(2016a版本)


	clc;  
	clear;  
	close all;  
	% 对灰度图进行灰度线性变换  
	img = imread('hua.jpg');  
	img = rgb2gray(img);  
	%k大于1 增大图像的对比度，图像的像素值在变换后全部增大，整体效果被增强  
	k = 1.25;  
	d = 0;  
	gray1 = img * k + d;  
	%k等于1 通过调整b ，实现对图像亮度的调整  
	k = 1;  
	d = 50;  
	gray2 = img * k + d;  
	%k∈(0,1) 图像的对比度被削弱  
	k = 0.5;  
	d = 0;  
	gray3 = img * k + d;  
	%k小于0 原来图像亮的区域变暗，原来图像暗的区域变亮 取反  
	k = -1;  
	d = 255;  
	img_1 = im2double(img);  
	gray4 = img_1 * k + 1.0;  
	subplot(5,2,1),imshow(img),title('原图');  
	subplot(5,2,2),imhist(img),title('原图直方图');  
	subplot(5,2,3),imshow(gray1),title('k>0 d=0');%增大对比度  
	subplot(5,2,4),imhist(gray1),title('k>0 d=0直方图');  
	subplot(5,2,5),imshow(gray2),title('k=1 d=50');%调节亮度  
	subplot(5,2,6