matlab编程实现图像的空域平滑和锐化

空域平滑：

%读入图像
img = imread('lena.jpg');
%显示原图像
subplot(2,2,1);
imshow(img);
title('原图像');

%定义平滑模板
h = fspecial('average',[5 5]);

%进行平滑操作
img_smooth = imfilter(img,h);

%显示平滑后图像
subplot(2,2,2);
imshow(img_smooth);
title('平滑后图像');

空域锐化：

%读入图像
img = imread('lena.jpg');
%显示原图像
subplot(2,2,1);
imshow(img);
title('原图像');

%定义锐化模板
h = fspecial('laplacian',0);

%进行锐化操作
img_sharpen = img - imfilter(img,h);

%显示锐化后图像
subplot(2,2,2);
imshow(img_sharpen);
title('锐化后图像');

说明：

1. `fspecial()`函数用于生成各种滤波模板，其中`'average'`表示平均模板，`'laplacian'`表示拉普拉斯模板；
2. `imfilter()`函数用于进行滤波操作，第一个参数为要进行滤波的图像，第二个参数为滤波模板；
3. 在进行锐化操作时，可以先将原图像与模板进行卷积，再将卷积结果从原图像中减去，得到锐化后的图像。

相关问题

matlab图像空域高斯平滑滤波和空域锐化滤波代码是啥

图像空域高斯平滑滤波的Matlab代码如下：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 滤波器大小
kernel_size = 5;

% 高斯滤波器标准差
sigma = 1.5;

% 生成高斯滤波器
kernel = fspecial('gaussian', kernel_size, sigma);

% 进行滤波
img_smoothed = imfilter(img, kernel);

% 显示处理前后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_smoothed);
title('Smoothed Image');

图像空域锐化滤波的Matlab代码如下：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 滤波器大小
kernel_size = 3;

% 高斯滤波器标准差
sigma = 1.5;

% 生成高斯滤波器
kernel = fspecial('gaussian', kernel_size, sigma);

% 进行平滑滤波
img_smoothed = imfilter(img, kernel);

% 进行锐化滤波
img_sharpened = img - img_smoothed;

% 显示处理前后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_sharpened);
title('Sharpened Image');

空域图像图像增强与MATLAB实现课程报告

空域图像增强是一种常见的图像处理技术，它是指在空间域内对图像进行处理，从而提高图像的质量和清晰度。本报告将介绍空域图像增强的基本原理和MATLAB实现方法。

一、空域图像增强的基本原理

空域图像增强的基本原理是通过对图像像素进行处理，改变像素的灰度值，从而提高图像的质量和清晰度。常用的空域图像增强方法包括直方图均衡化、对比度增强和滤波等。

1. 直方图均衡化

直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过对图像像素的灰度值进行统计分析，得到图像的直方图，并对直方图进行均衡化处理，从而提高图像的对比度和清晰度。直方图均衡化的基本步骤如下：

（1）计算图像的灰度直方图。

（2）对灰度直方图进行归一化处理，得到累积分布函数。

（3）根据累积分布函数对图像进行像素灰度值映射。

（4）对处理后的图像进行显示。

2. 对比度增强

对比度增强是一种通过调整图像像素灰度值范围从而提高图像对比度和清晰度的方法。常用的对比度增强方法包括灰度拉伸、灰度分层和直方图规定化等。

3. 滤波

滤波是一种通过对图像像素进行平滑处理或者锐化处理，从而提高图像的质量和清晰度的方法。常用的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波和锐化滤波等。

二、MATLAB实现空域图像增强

MATLAB是一款强大的数学软件，它集成了丰富的图像处理工具箱，可以方便地实现空域图像增强。下面介绍几种常用的空域图像增强方法在MATLAB中的实现方法。

1. 直方图均衡化

在MATLAB中，可以使用imhist()函数计算图像的灰度直方图，使用histeq()函数实现直方图均衡化。代码如下：

% 读取图像
I = imread('lena.bmp');

% 计算灰度直方图
[counts, x] = imhist(I);

% 绘制灰度直方图
bar(x, counts);

% 直方图均衡化
J = histeq(I);

% 显示处理前后的图像
subplot(1,2,1), imshow(I), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(J), title('直方图均衡化');

2. 对比度增强

在MATLAB中，可以使用imadjust()函数实现灰度拉伸和灰度分层，使用histeq()函数实现直方图规定化。代码如下：

% 读取图像
I = imread('lena.bmp');

% 灰度拉伸
J = imadjust(I, [0.2 0.8], []);

% 灰度分层
J = imadjust(I, [], [], 2);

% 直方图规定化
ref = imread('ref.bmp');
J = histeq(I, ref);

% 显示处理前后的图像
subplot(1,2,1), imshow(I), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(J), title('对比度增强');

3. 滤波

在MATLAB中，可以使用imfilter()函数实现均值滤波、中值滤波和高斯滤波，使用fspecial()函数实现锐化滤波。代码如下：

% 读取图像
I = imread('lena.bmp');

% 均值滤波
h = fspecial('average', 3);
J = imfilter(I, h);

% 中值滤波
J = medfilt2(I, [3 3]);

% 高斯滤波
h = fspecial('gaussian', [5 5], 2);
J = imfilter(I, h);

% 锐化滤波
h = fspecial('unsharp');
J = imfilter(I, h);

% 显示处理前后的图像
subplot(1,2,1), imshow(I), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(J), title('滤波');

三、总结

空域图像增强是一种常见的图像处理技术，它是通过对图像像素进行处理，改变像素的灰度值，从而提高图像的质量和清晰度。MATLAB是一款强大的数学软件，它集成了丰富的图像处理工具箱，可以方便地实现空域图像增强。本报告主要介绍了空域图像增强的基本原理和MATLAB实现方法，希望对图像处理的学习和实践有所帮助。