数字图像处理实验：滤波与增强技术

数字图像处理

需积分: 9 15 浏览量更新于2024-09-19 收藏 45KB DOC 举报

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"该文档是关于数字图像处理的实验课程，涵盖了图像反转、对数运算、直方图均衡化、低通滤波、拉普拉斯滤波、理想低通和高通滤波、空间域转换成频域、图像填充以及形态学操作等多个知识点。" 实验课程中涉及了多种图像处理技术，包括： 1. **图像反转**：使用`imadjust`函数将图像的灰度值反转，将原始图像的黑色区域变为白色，白色区域变为黑色。 2. **对数运算**：通过傅里叶变换(`fft2`)和取绝对值(`abs`)操作，然后对结果应用对数函数(`log`)，可以增强图像中的低强度细节。 3. **直方图均衡化**：通过`imhist`计算图像的直方图，再用`histeq`进行直方图均衡化，改善图像的对比度，使图像的灰度分布更均匀。 4. **低通滤波**：利用`imfilter`函数结合不同大小的平均滤波器，例如3x3和9x9，对图像进行平滑处理，去除高频噪声，保留低频信息。 5. **拉普拉斯滤波**：使用`fspecial('laplacian')`创建拉普拉斯算子，检测图像的边缘和细节。通过`imfilter`应用滤波器到图像上。 6. **理想低通和高通滤波**：在频域中通过设置特定的滤波器系数实现理想低通和高通滤波，分别用于保留低频成分和去除低频成分，突出高频成分。 7. **空间域转换成频域**：将图像从空间域转换到频域，通过`freqz2`计算滤波器的频率响应，并用`ifftshift`和`mesh`函数可视化。 8. **图像填充**：根据像素值填充图像的某些区域，如将图像的花心或月球边缘填充成特定颜色。 9. **形态学操作**：包括膨胀操作(`imdilate`)，用于扩大图像的特征；开运算(`imopen`)和闭运算(`imclose`)，用于消除小的噪点和填补小的空洞。这些实验步骤展示了数字图像处理中的基本操作，对于理解和掌握图像处理技术具有重要意义。通过这些操作，可以改善图像质量，提取有用信息，或者对图像进行艺术性处理。

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