内容发布更新时间 : 2024/11/18 17:30:48星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

《数字图像处理（实验部分）》教案 实验七：图像增强 1．实验目的

1．掌握MATLAB 的基本操作。

2．了解数字图像处理在MATLAB 中的基本处理过程。 3．学习图像增强的原理，观察算法处理结果 2．实验设备

2．1．PC 兼容机一台；操作系统为WindowsWindowsXP 。 2．2．数字图像处理开发环境：MATLAB 软件 3．实验原理

图像增强：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 4．实验步骤

.1 打开MA TLAB 开发环境

.2点击MATLAB 窗口上File 菜单，选择New-〉M —File ，在弹出的Edit 编辑器内输入如下程序：

clear;close all ;

[I,map]=imread('cameraman.tif' ; figure(1;

subplot(2,3,1,imshow(I,map;title(' 原图' ;

I=double(I;

[Gx,Gy]=gradient(I; % 计算梯度, 获得的是二维偏导向量 G=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy; % 注意是矩阵点乘 J1=G;

subplot(2,3,2,imshow(J1,map;title(' 梯度图' ; % 第一种图像增强 J2=I; % 第二种图像增强

K1=find(G>=7; %返回满足条件的索引号, 如果是N 行M 列的数组, 索引号顺序为从左边第一列开

始, % 按列向顺序. J2(K1=G(K1;

subplot(2,3,3,imshow(J2,map;title(' 超过7的梯度图' ; J3=I; % 第三种图像增强 K=find(G>=7; J3(K=255;

subplot(2,3,4,imshow(J3,map;title(' 梯度超过7的白亮图' ; J4=I; % 第四种图像增强 K=find(G<=7; J4(K=255;

subplot(2,3,5,imshow(J4,map;title(' 梯度未过7的白亮图' ;

J5=I; % 第五种图像增强 K=find(G<=7; J5(K=0; Q=find(G>=7; J5(Q=255;

subplot(2,3,6,imshow(J5,map;title(' 梯度7为阈值分割的二值图' ;

.3将该程序保存，并点击工具栏中Run 按钮，程序会自动运行，并显示出结果。 .4 观察处理结果

5． 实验结果

增强后图像中感兴趣的部分被凸现出来

原

图梯度