最新《图像处理与机器视觉》作业.doc
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1、精品资料图像处理与机器视觉作业.图像处理与机器视觉作 业姓名: XX 学号: XXX 专业: XXX 时间:2014年4月4日星期五作业一:图像增强1、 图像灰度变换。对图像(见图1)进行对比度拉伸,通过直方图获取灰度分布的最小、最大值。图1 灰度拉伸算法:采用直方图均衡化进行对比度拉伸close allclear allclcI=imread(图像增强.bmp);figure(1);subplot(221);imshow(I);title(原图);subplot(222);imhist(I);title(原图直方图);I1=histeq(I); %均衡化subplot(223);imshow
2、(I1);title(均衡化效果); subplot(224);imhist(I1);title(均衡化后直方图);分析:均衡化后灰度分布 最大 255 最小 0;均衡化处理后图像有更多细节显,示出来比如白色斑点变得清晰。2、设计K近邻均值(中值)滤波器,给出图像(见图)处理结果。1) 以待处理像素为中心,作一个m*m的作用模板。2) 在模板中,选择K个与待处理像素的灰度差为最小的像素。3) 将这K个像素的灰度均值(中值)替换掉原来的像素值。图2 图像滤波算法:采用3x3模板进行中值滤波。close allclear allclcI=imread(图像滤波.bmp);I1=medfilt2(I
3、,3 3); % 3x3模板,中值滤波subplot(121);imshow(I);title(原图);subplot(122);imshow(I1);title(中值滤波结果);分析:中值滤波对椒盐噪声处理效果很好,不模糊边缘且使得图像变得清晰。作业二:图像变换1、 对图像(见图)用FFT算法从空域变换到频域;显示幅度频谱,使图像能量中心移到几何中心。将图像旋转450,再显示幅度频谱。图 4 图像变换 算法:使用fft()函数实现从空域变换到频域,fftshift()函数实现图像能量中心移到几何中心,imrotate()函数实现旋转。close allclear allclcI=imread
4、(图像变换.bmp);figure(1);subplot(231);imshow(I);title(原图);fftI=fft2(I);rr=real(fftI);ii=imag(fftI);A=sqrt(rr.2+ii.2);A=(A-min(min(A)/(max(max(A)-min(min(A)*255;subplot(232);imshow(A);title(原图频谱);sfftI=fftshift(fftI);rr=real(sfftI);ii=imag(sfftI);A=sqrt(rr.2+ii.2);A=(A-min(min(A)/(max(max(A)-min(min(A)*2
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