1、数字图像处理实验指导书安平编通信与信息工程学院2013 年 9 月1目 录实验 1直方图统计及亮度调整 .2实验 2二维 Fourier 变换及其频谱 .4实验 3降噪滤波 .5实验 4图像卷积运算线性滤波 .7实验 5DCT 图像数据压缩 .9实验 6设计频域滤波器消除噪声 .112实验 1直方图统计及亮度调整一、实验目的了解并掌握直方图统计方法以及分段线性拉伸、直方图均衡等亮度调整算法，通过观察对这些运算建立感性认识。二、实验内容1 观察各类图像的直方图；2 操作 LUT 灰度对照表，进行分段线性拉伸；3 采用直方图均衡方法对低对比度的图像进行对比度增强。三、基本原理1直方图的定义图象的灰
2、度直方图是一个函数，表示数字图象中每一灰度级与该灰度级出现的频数（即具有这一灰度级的象素数目）间的对应关系： PbNM()M 为一幅图象所包含的象素总数； N(b)为图象中灰度值为 b 的象素总数。通常，以灰度值 b 为横坐标， N(b)为纵坐标。直方图是图象中象素灰度值的一阶概率分布密度的一种近似。2对比度增强对比度增强又称为点运算，逐点改变输入图象的每一象素的灰度，而各象素的位置不改变，一般用来拓宽图象的灰度范围。(1) 灰度变换法（LUT 对照）典型的对比度拉伸灰度变换关系如图 1 所示，其对应关系如下：gffaagbfbfL 0()gLgbgafLba0图 1. 典型的对比度拉伸灰度变
3、换关系3式中，f、g 分别表示输入及输出图象， 、 、 为折线段的斜率，a 、 b 决定低、中、高灰度级的范围。选择不同的 、 、 、 a、 b、 ga 及 gb 数值，可得到各种各样的灰度拉伸效果。灰度变换前后的灰度变化范围是不变的，对一部分灰度区域的扩张（感兴趣区）都是以其它区域的压缩为代价的。可见，输出和输入图象之间各点的灰度是按照一定的映射关系相联系的，这种映射关系在计算机中则是通过一个查照表（look-up table，即 LUT）实现的。通过 LUT 对照改变了图象中不同灰度特性趋于的对比度或反差（contrast） ，达到改善视觉效果的目的。(2) 直方图均衡直方图均衡（hist
4、ogram equalization）就是通过点运算使输入图像的灰度分布较为均匀，使图像具有较好的视觉效果。设 r, s 分别为原图和新图的灰度， r(r), s(s)分别为原图及新图的概率密度函数，则均衡变换为原图像的累积分布函数： sTr()()0对于离散图像，均衡转换公式为： kjkjjrk nMLPs 0max0)()(其中，L max 指图像中的最大灰度值（对于灰度图像就是 255） 。四、实验步骤（一）Matlab 的 demo 演示1. 在命令窗中输入 demo, 在左边窗口选中“Toolboxesimage processingEnhancementIntensity Adju
5、stment and Histogram Equalization”, 在右边窗口点击按钮“Run this demo”进入演示窗口.42. Operation 选 Intensity Adjustment 改变 Intensity Transformation 窗内曲线的形状,或触动亮度,对比度,灰度按钮,调整图像质量, 观察图像参数对直方图分布的影响。53. Operation 选 Histogram Equalization 观察均衡化处理图像的效果。6（二）ImgPro 演示1. 在 Matlab 界面下进入“DIP_demo”目录，输入“path21” ，回车，再输入“ImgPro” ；72.3. 选择“图像的基本性质直方图与图像特性” ，观察各种图像的直方图；84.5. 选择“图像增强 对比度修正 LUT 对照之一” ，任意改变 LUT 形状，观察其处理效果；9
