實驗報告
1．實驗目的
掌握基本的影象增強方法，觀察影象增強的效果，加深對灰度直方圖的理解。掌握基本的影象濾波方法，觀察影象濾波的效果。
2．實驗儀器
pc機（安裝windows98、windows2000或者windows xp或以上），matlab軟體。
3．實驗原理
1.直方圖
1） 灰度直方圖
灰度直方圖表示數字影象中每一灰度級出現的頻數（該灰度級的畫素數與影象的總畫素數之比）。
2）直方圖均衡化
直方圖均衡化的基本思想是把原始影象的直方圖變換成在整個灰度級範圍內均勻分布的形式，這樣就增加了象素灰度值的動態範圍，從而達到了增強影象整體對比度的效果。
2.均值濾波演算法
也稱線性濾波，主要思想為鄰域平均法，即用幾個畫素灰度的平均值來代替每個畫素的灰度。有效抑制加性雜訊，但容易引起影象模糊，可以對其進行改進，主要避開對景物邊緣的平滑處理。
3.中值濾波
中值濾波是基於排序統計理論的一種能有效抑制雜訊的非線性空間濾波方法。原理：利用乙個含有奇數個畫素的滑動視窗，將視窗中心畫素點的灰度值用視窗內各點灰度的中值代替。
4．實驗內容
對給定的灰度的數字影象（進行如下處理：
1） 統計原影象的灰度直方圖，並利用直方圖均衡化處理進行影象增強，同屏顯示處理前後影象以及灰度直方圖，比較異同，並回答數字影象均衡化後其直方圖分布情況。
2） 利用影象調整函式（直接灰度調整方法）進行影象增強，同屏顯示處理前後影象及其灰度直方圖，比較異同，並回答數字影象均衡化後其直方圖分布情況。
3） 利用函式imnoise，在影象（上分別疊加高斯雜訊(gaussian)和椒鹽雜訊(salt & peppers)（不同的雜訊方差），對比高斯低通濾波器，均值濾波器和中值濾波的效能。
5．實驗**
im=imread(''); %此處將**換成和再做兩次
figure(1);
subplot(2,2,1);
imshow(im);
title('原始影象');
subplot(2,2,2);
imhist(im,64);
title('直方圖');
subplot(2,2,3);
im2=histeq(im,64);
imshow(im2);
title('均衡化後的影象');
subplot(2,2,4);
imhist(im2);
title('均衡化後的直方圖');
im3=imadjust(im);
figure(2);
subplot(2,2,1)
imshow(im)
title('原始影象');
subplot(2,2,2);
imhist(im,64);
title('直方圖');
subplot(2,2,3);
imshow(im3);
title('imadjust函式調整後的影象');
subplot(2,2,4);
imhist(im3,64);
title('調整後的直方圖');
im0=imread('')
im4=imnoise(im0,'gaussian');
im5=imnoise(im0,'salt & pepper');
figure(3);
subplot(1,3,1)
imshow(im0)
title('原始影象');
subplot(1,3,2);
imshow(im4);
title('加入高斯雜訊後的影象');
subplot(1,3,3);
imshow(im5);
title('加入椒鹽雜訊後的影象');
h1=fspecial('gaussian');
h2=fspecial('**erage');
im_gaussian=imfilter(im4,h1); %im4換成im5再試一次
im_**erage=imfilter(im4,h2); %im4換成im5再試一次
im_med=medfilt2(im4);
figure(4);
subplot(2,2,1)
imshow(im4)
title('加入高斯雜訊後的影象'); %im4換成im5後原圖為「加入椒鹽雜訊後的影象」
subplot(2,2,2);
imshow(im_gaussian);
title('高斯低通濾波後的影象 ');
subplot(2,2,3);
imshow(im_**erage);
title('均值濾波後的影象');
subplot(2,2,4);
imshow(im_med);
title('中值濾波後的影象');
6．實驗影象
對加入高斯雜訊的影象進行濾波處理：
對加入椒鹽雜訊的影象進行濾波處理：
濾波原理的理解：
1. 均值濾波：就是給定乙個目標畫素模板，其中包括了以目標畫素為中心周圍的8個畫素，即去掉目標畫素，再用模板中的全體畫素的平均值來代替原來畫素值。
這種方法通過影象可以看出，濾波後影象變模糊，效果不是很好。均值濾波是一種線性濾波。
2. 中值濾波：它將每一畫素點的灰度值設定為該點某鄰域視窗內的所有畫素點灰度值的中值.
中值濾波的基本原理是把數字影象或數字序列中一點的值用該點的乙個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的畫素值接近的真實值，從而消除孤立的雜訊點。方法是用某種結構的二維滑動模板，將板內畫素按照畫素值的大小進行排序，生成單調上公升（或下降）的為二維資料序列。
3. 高斯低通濾波：高斯濾波就是對整幅影象進行加權平均的過程，每乙個畫素點的值，都由其本身和鄰域內的其他畫素值經過加權平均後得到。
高斯濾波的具體操作是：用乙個模板（或稱卷積、掩模）掃瞄影象中的每乙個畫素，用模板確定的鄰域內畫素的加權平均灰度值去替代模板中心畫素點的值。
下面就均值濾波談談自己的思路（中值濾波、高斯濾波略）：
moban(1:n,1:n)=1;
p=size(x);
x1=double(x);
x2=x1;
for i=1:p(1)-n+1
for j=1:p(2)-n+1
c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a;
s=sum(sum(c));
x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n);
endend
d=uint8(x2);
選取n*n的目標畫素模板，元素均為1，影象大小為p*q，要求n必須小於p或q，然後在影象中取出n行n列的元素與模板相乘，然後求和求平均，將均值賦給模板中心位置的元素，其他元素的不變。
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