数字图像采集与处理作业

1. 用Matlab语言完成如下实验：

1） 打开一个BMP文件

2） 将其局部区域的灰度值进行改变 3） 另存为一个新的BMP文件

pic1=imread('get.bmp'); [m,n]=size(pic1); f=pic1(50:300,50:300);

pic2=imadjust(f,[0.5 0.75],[]); pic3=pic1;

pic3(50:300,50:300)=pic2; imshow(pic1),figure,imshow(pic3)

（1）原图像

（2）局部灰度改变后的图像

2. Matlab编程实现图像傅里叶高通、低通滤波，给出算法原理及实现结果。

原图像

（1） 高通滤波

I=imread('get.bmp'); I=rgb2gray(I); figure(1),imshow(I); title('原图像'); s=fftshift(fft2(I)); [a,b]=size(s); a0=round(a/2); b0=round(b/2); d=10; p=0.2;q=0.5; for i=1:a for j=1:b

distance=sqrt((i-a0)^2+(j-b0)^2); if distance<=d h=0; else h=1; end;

s(i,j)=(p+q*h)*s(i,j); end; end;

s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s)))); figure(2);

imshow(s);title('高通滤波所得图像');

（2） 低通滤波

I=imread('get.bmp'); I=rgb2gray(I); figure(1),imshow(I); title('原图像'); s=fftshift(fft2(I)); [a,b]=size(s); a0=round(a/2); b0=round(b/2); d=10; for i=1:a for j=1:b

distance=sqrt((i-a0)^2+(j-b0)^2); if distance<=d h=1; else h=0; end;

s(i,j)=h*s(i,j); end; end;

s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s)))); figure(2); imshow(s);

title('低通滤波所得图像');

3. 找一幅曝光不足的灰度（或彩色）图像，用Matlab按照直方图均衡化的方法进行处理。

clear all

%一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化

PS=imread('get.BMP'); %读入BMP彩色图像文件 imshow(PS) %显示出来 figure NO 1 title('输入的彩色BMP图像')

imwrite(rgb2gray(PS),'PicSampleGray.bmp'); %将彩色图片灰度化并保存 PS=rgb2gray(PS); %灰度化后的数据存入数组

figure,imshow(PS) %显示灰度化后的图像，也是均衡化前的样品figure NO 2 title('灰度化后的图像') %二，绘制直方图

[m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数

GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255

GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置 end

figure,bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 figure NO 3 title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') %三，直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i

S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk end end

S2=round(S1*256); %将Sk归到相近级的灰度

for i=1:256

GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i))); %计算现有每个灰度级出现的概率 figure,bar(0:255,GPeq,'b') %显示均衡化后的直方图 figure NO 4 title('均衡化后的直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率')

figure,plot(0:255,S2,'r') %显示灰度变化曲线 figure NO 5 legend('灰度变化曲线') xlabel('原图像灰度级') ylabel('均衡化后灰度级') %四，图像均衡化 PA=PS; for i=0:255

PA(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素 end

figure,imshow(PA) %显示均衡化后的图像 figure NO 6 title('均衡化后图像') imwrite(PA,'PicEqual.bmp');

（1） 输入的彩色BMP图像

（2） 均衡化后的BMP图像