基于MATLAB的图像增强算法的研究
利用Matlab进行图像去噪和图像增强
利用Matlab进行图像去噪和图像增强随着数字图像处理技术的不断发展和成熟，图像去噪和图像增强在各个领域都有广泛的应用。
而在数字图像处理的工具中，Matlab凭借其强大的功能和易于使用的特点，成为了许多研究者和工程师首选的软件之一。
本文将介绍如何利用Matlab进行图像去噪和图像增强的方法和技巧。
一、图像去噪图像去噪是指通过一系列算法和技术，将图像中的噪声信号去除或减弱，提高图像的质量和清晰度。
Matlab提供了多种去噪方法，其中最常用的方法之一是利用小波变换进行去噪。
1. 小波变换去噪小波变换是一种多尺度分析方法，能够对信号进行时频分析，通过将信号分解到不同的尺度上，实现对图像的去噪。
在Matlab中，可以使用"dwt"函数进行小波变换，将图像分解为低频和高频子带，然后通过对高频子带进行阈值处理，将噪声信号滤除。
最后通过逆小波变换将去噪后的图像重构出来。
这种方法能够有效抑制高频噪声，保留图像的细节信息。
2. 均值滤波去噪均值滤波是一种基于平均值的线性滤波方法，通过计算像素周围邻域内像素的平均值，替代原始像素的值来去除噪声。
在Matlab中，可以使用"imfilter"函数进行均值滤波，通过设置适当的滤波模板大小和滤波器系数，实现对图像的去噪。
二、图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的质量、增强图像的细节和对比度，使图像更容易被观察和理解。
Matlab提供了多种图像增强方法，以下将介绍其中的两种常用方法。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过对图像像素值的分布进行调整，增强图像对比度的方法。
在Matlab中，可以使用"histeq"函数进行直方图均衡化处理。
该函数能够将图像的像素值分布拉伸到整个灰度级范围内，提高图像的动态范围和对比度。
2. 锐化增强锐化增强是一种通过增强图像边缘和细节来改善图像质量的方法。
在Matlab中，可以使用"imsharpen"函数进行图像的锐化增强处理。
基于Matlab的图像增强技术研究
影 响 ， 时 间 序 列 的进 一 步分 析 提 供 了 良好 的数 据 背 景 。 为
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基于matlab的图像增强算法仿真_毕业设计论文
本文利用Matlab中关于图像增强的相关函数进行实验研究，对空域和频域算法进行分析，实现数字图像的灰度处理、亮度处理、截图、噪声、滤波器、直方图统计、频谱分析等。实验结果比较了各个算法的优缺点，指出了其最佳的应用场景。
The image intensification technology basically separable becomes two big kinds: One kind is the frequency range processing law, one kind is the air zone processing law.The frequency range processing method foundation convolutes the theorem.It uses the revision image Fourier transformation the method realization to image enhancement processing.The air zone processing law directly carries on processing to in the image picture element, basically is take the gradation mapping transformation as the es the mapping transformation is decided by the enhancement goal.Matlab supports five kind of image types, namely two value images, index image, gradation image, RGB image and multi-frame image array.
基于Matlab的图像增强算法研究
收稿日期：2017-11-06 基金项目：河北省自然科学基金项目（项目编号：F2017201026）；河北大学实验室开放项目基金资助（项目编号：302100202）。 作者简介：王鑫（1986-），通讯作者，女,蒙古族，实验师，硕士，主要研究方向：机器学习、人工智能；孔航（1997-），女，本科在读，专业：软件工程、程序开 发；崔宇航（1996-），男，本科在读，专业：软件工程；赵春玲（1996-），女，本科在读，专业：软件工程；赵大众（1996-），男，本科在读，专业：软件工程。
Research of Image Enhancement Algorithm based on MATLAB
WANG Xin,KONG hang袁CUI Yu-hang袁ZHAO Chun-ling袁ZHAO DA-zhong
渊Key Lab. of Machine Learning and Computational Intelligence, College of Mathematics and Information Science, Hebei University, Baoding 071002, China冤
第 2第6 卷26第卷第2 期2 期 ２0 1 8 年 2 月
文章编号：员园园缘原员圆圆愿（圆园18）园2原园园31原06
吴电家菊葬灶凿 陨灶枣燥则皂葬贼蚤燥灶 栽藻糟澡灶燥造燥早赠
基于 Matlab 的图像增强算法研究
王 鑫,孔 航，崔雨航，赵春玲，赵大众
图像作为自然界景物的客观反映，是人类感知世 界的视觉基础，也是人类获取和交换信息的重要手段。 但是图像在拍摄或传输等过程中，受一些不可控因素 的影响，导致获得的图像与原始图像存在差异[1]。为保 证图像质量，图像处理就显得极为重要。在近些年间， 数字图像处理技术也取得了一系列成果。通过某些数 学运算对图像信息进行加工和处理，根据特定的需要， 加强图像中的有效信息，降低干扰，同时减弱或去除不
基于matlab的图像增强技术的研究
分类号密级中国地质大学（北京）本科毕业设计题目基于MATLAB的图像增强技术的研究英文题目Image Enhancement TechnologyResearch Based On MATLAB学生姓名胡韬院（系）信息工程学院专业电子信息工程学号1010093221 指导教师傅平职称副教授二零一三年五月中国地质大学(北京)本科毕业设计（论文）任务书课题信息：课题性质：设计√论文课题来源：教学√科研生产其它发出任务书日期：2012年12月7日指导教师签名：年月日摘要数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的快速发展，使得数字图像的实时处理已经成为可能，同时由于数字图像处理的各种算法的出现，使其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定算法对图形图像进行处理的技术.这项技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
数字图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也很高。
MATLAB以其强大的运算和图形展示功能，使得图像处理变得更加简单和直观。
本文介绍了MATLAB 语言的特点，基于MATLAB的数字图像处理环境，并介绍了传统的空间域和频率域的图像增强方法，此外还介绍了一种基于小波变换的图像增强技术,同时针对这些数字图像处理的原理进行概述.最后，利用MATLAB对空间域、频率域和小波阀值去噪进行仿真和分析，通过仿真图对比,得到很好的实验效果，通过对比，表明小波变换进行去噪相对于传统图像处理方法的优越性，具有很强的研究意义。
关键词：数字图像处理; MATLAB; 小波阀值去噪；小波变换ABSTRACTDigital image processing is an emerging technology, with the rapid development of computer hardware, real—time processing of digital image has become possible due to the emergence of digital image processing algorithms at the same time, making it faster and faster processing speed, better for People services .Digital image processing is a computer graphics image processing technology using a certain algorithm. This technology has a wide range of applications in various fields. Digital image processing of large amount of information，the processing speed is also high。
基于MatLab的图像增强算法研究
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重视 基础理论 知识 ， 加强 实践能 力 ， 强调 学科融 合 ， 提 高 综 合 素 质 ．使 学 生 具 有 合 理 的 知识 结 构 和 良好 的 综 合 素 养 ．具 有 较 强 的 信 息 资 源 管 理 和 信 息 系 统 开 发 和
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基于matlab的图像增强方法研究开题报告
基于matlab的图像增强方法研究开题报告1开题报告含“文献综述”作为毕业设计论文答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。
此报告应在指导教师指导下由学生在毕业设计论文工作前期内完成经指导教师签署意见及所在系审查后生效2开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印禁止打印在其它纸上后剪贴完成后应及时交给指导教师签署意见3“文献综述”应按论文的格式成文并直接书写或打印在本开题报告第一栏目内学生写文献综述的参考文献应不少于10篇不包括辞典、手册4有关年月日等日期的填写应当按照国标GB/T7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求一律用阿拉伯数字书写。
如“2002年4月26日”或“2002-04-26”。
毕业设计论文开题报告1结合毕业设计论文课题情况根据所查阅的文献资料每人撰写2000字左右的文献综述文献综述1.1课题研究的目的和意义图像作为自然界景物的客观反映是人类感知世界的视觉基础也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
据统计人类获得的信息大约75是以图像的形式通过视觉系统获得的。
图像时人类重要的信息源“百闻不如一见”、“眼见为实”即时图像对于人类重要性的简明概括。
1图像是物体透射或反射的光信息通过人的视觉系统接受后在大脑中形成的印象或认识是自然景物的客观反映。
一般来说凡是能为人类视觉系统所感知的有形信息或人们心目中的有形想象都统称为图像。
图像作为一种有效的信息载体是人类获取和交换信息的主要来源。
实践表明人类感知的外界信息80以上是通过视觉得到的。
然而在一般情况下经过图像的传送和转换如成像、复制、扫描、传输和显示等经常会造成图像质量的下降即图像失真。
在摄影时由于光照条件不足或过度会使图像过暗或过亮光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题这类问题不妨统称为质量问题。
基于MATLAB的图像增强算法研究与仿真 毕业设计
基于MATLAB的图像增强算法研究与仿真摘要图像增强是指跟据图像中存在的问题，按特定的需求来突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些冗余信息的处理方法。
其主要目的是使得处理后的图像对给定的应用比原来的图像更加有效同时可以有效的改善图像质量。
图像增强技术主要包含直方图灰度变换处理、直方图均衡化处理、图像平滑滤波处理、图像锐化处理等。
本文先对图像增强的原理进行论述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图灰度变换、直方图均衡化，平滑滤波和锐化等几种常用的增强方法,通过MATLAB实验仿真得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。
关键词：MATLAB，图像增强，直方图增强，平滑，锐化Image enhancement technology based on MATLABABSTRACTThe image intensification is refers specificly according to needs to highlight in an image certain informations, simultaneously, weakens the information processing method which or removes certain does not need.After its main purpose is the processing image is more effective than to certain specific applications the original image.Image enhancement technology mainly includes histogram gray level transformation, histogram equalization, image smoothing processing, image intensification treatment etc. This article first overview of the principle of image enhancement and image enhancement method of classification and histogram is given gray level transformation, histogram equalization, smoothing filtering and sharpening and so on several common enhancement method, through the MATLAB experiment it is concluded that the actual processing effect to compare the advantages and disadvantages of various algorithms, discussed the main technical points of the different enhancement algorithm, and its image enhancement method for performance evaluation.KEY WORDS: matlab，image enhancement, histogram enhancement，smoothing sharpening目录前言 (1)第1章绪论 (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 研究内容 (2)第2章MATLAB简介 (3)2.1 MATLAB主要功能 (3)2.2 MATLAB优势 (3)2.2.1 工作平台与编辑环境 (3)2.2.2 程序语言 (3)2.2.3 科学计算机数据处理能力 (4)2.2.4 图形处理功能 (4)2.2.5 模块集合工具箱 (5)2.4 Matlab常用工具箱 (5)2.5 小结 (5)第3章图像增强的基本理论 (7)3.1 图像增强的定义 (7)3.2 图像增强的分类及方法 (7)3.3 常用的图像增强方法 (8)3.3.1 直方图均衡化 (8)3.3.2 灰度变换法 (8)3.3.3平滑噪声 (9)3.3.4 锐化 (9)第4章MATLAB图像增强 (10)4.1图像增强技术概述 (10)4.2直方图灰度变换 (10)4.2.1图像的灰度 (10)4.2.2灰度直方图 (11)4.3直方图均衡化 (13)4.4平滑滤波 (14)4.4.1均值滤波 (14)4.4.2中值滤波 (16)4.4.3低通滤波 (18)4.4.4维纳滤波 (18)4.5 锐化 (22)4.5.1 拉普拉斯算子 (22)4.5.2 Sobel算子 (24)4.5.3 Prewitt算子 (25)结论 (27)谢辞 (28)参考文献 (29)附录 (31)外文资料翻译 (35)前言图像是人类获取外界信息，感知世界的视觉基础，同时也是表达和传递信息的重要手段。
基于MATLAB图像增强算法的应用
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空 间域法 又 可分 为点 运算 法 和领域 去 噪算法 ，其 可采 用 灰 度 级处 理 、直方 图处 理 、平 滑 滤波 、锐 化滤 波等 方 式 。频
二 二 车 墓 法 莲 茎 蓁 量
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பைடு நூலகம்
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(完整word)基于matlab的数字图像增强算法研究与实现
基于matlab的数字图像增强算法研究与实现摘要图像在获取和传输过程中，会受到各种噪声的干扰，使图像退化质量下降,对分析图像不利。
图像的平滑或去噪一直是数字图像处理技术中的一项重要工作.为此，论述了在空间域中的各种数字图像平滑技术方法。
关键字：数字图像;图像增强；平滑处理目录第一章、概述 (2)1。
1 图像平滑意义 (2)1。
2图像平滑应用 (3)1。
3噪声模型 (3)第二章、图像平滑方法 (5)2.1 空域低通滤波 (5)2。
1.1 均值滤波器 (6)2.1.2 中值滤波器 (6)2.2 频域低通滤波 (7)第三章、图像平滑处理与调试 (9)3。
1 模拟噪声图像 (9)3。
2均值滤波法 (11)3。
3 中值滤波法 (16)3。
4 频域低通滤波法 (18)第四章、总结与体会 (19)参考文献 (22)第一章、概述1.1图像平滑意义图像平滑（S m o o t h i n g）的主要目的是减少图像噪声。
图像噪声来自于多方面,有来自于系统外部的干扰（如电磁波或经电源窜进系统内部的外部噪声），也有来自于系统内部的干扰（如摄像机的热噪声，电器机械运动而产生的抖动噪声内部噪声）。
实际获得的图像都因受到干扰而有噪声，噪声产生的原因决定了噪声分布的特性及与图像信号的关系。
减少噪声的方法可以在空间域或在频率域处理。
在空间域中进行时，基本方法就是求像素的平均值或中值；在频域中则运用低通滤波技术。
图像中的噪声往往是和信号交织在一起的,尤其是乘性噪声，如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边缘轮廓，线条等模糊不清，从而使图像降质。
图像平滑总是要以一定的细节模糊为代价的，因此如何尽量平滑掉图像的噪声，又尽量保持图像的细节，是图像平滑研究的主要问题之一.1.2图像平滑应用图像平滑主要是为了消除被污染图像中的噪声,这是遥感图像处理研究的最基本内容之一,被广泛应用于图像显示、传输、分析、动画制作、媒体合成等多个方面。
该技术是出于人类视觉系统的生理接受特点而设计的一种改善图像质量的方法。
基于matlab的 图像增强技术的分析与实现
数字图形图像处理基于matlab的图像增强技术的分析与实现基于matlab的图像增强技术的分析与实现摘要:基于数字图像增强对图像处理的重要性，将计算软件MATLA 应用于数字图像增强中，给出了用这一软件完成图像的对比度增强、直方图均衡化、平滑滤波、锐化等操作的示例，并给出了处理前后的对照图像。
同时论述了MATLAB在进行图像处理试验时简洁、高效的特点。
关键词:图像增强；MATLAB；直方图均衡化；平滑滤波；锐化基于matlab的图像增强技术的分析与实现引言：对于一个图像处理系统来说，可将流程分为三个阶段，在获取原始图像后，首先是图像预处理阶段、第二是特征抽取阶段、第三是识别分析阶段，其中图像预处理阶段尤为重要，如果此阶段处理不当，后面的工作将无法展开。
实际应用中,我们的系统获取的原始图像并非完美:例如系统获取的原始图像，由于噪声、光照等原因,使得图像的质量不高,需进行预处理,以达到利于我们提取感兴趣的信息的目的。
图像的预处理包括图像增强、平滑滤波、锐化等内容.图像的预处理既可以在空间域实现,也可以在频域内实现,其中空间域内实现是对图像进行点运算,它是一种既简单又重要的图像处理技术,它能让用户改变图像上像素点的灰度值,这样通过点运算处理将产生一幅新图像。
MATLAB是一种简单、高效、功能强大的高级语言,在科学与工程计算领域有着广泛的应用前途。
1、灰度直方图的定义：一幅数字图像的灰度直方图就是一个灰度级的离散函数。
设变量 r代表图像中像素灰度级。
在图像中像素的灰度级可归一化处理, 这样, r的值将限定在下述范围之内：(1)在灰度级中, r= 0代表黑，r= 1代表白。
对于一副给定的图像来说, 每一个像素取得[0，1]区间内的灰度级是随机的,也就是说r是一个随机变量。
假定对每一瞬间他们是连续的随机变量，那么，就可以用概率密度函数 p r(r)来表示原始图像得灰度分布。
如果用直角坐标系的横轴代表灰度级r,用纵轴代表灰度级的概率密度函数 p r( r), 这样就可以针对一副图像在这个坐标系做一个曲线来。
基于Matlab的图像处理算法优化与实验
基于Matlab的图像处理算法优化与实验一、引言图像处理是计算机视觉领域的重要分支，随着数字图像技术的不断发展，图像处理算法在各个领域得到了广泛的应用。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，为研究人员提供了便利。
本文将探讨基于Matlab的图像处理算法优化与实验，旨在提高图像处理算法的效率和准确性。
二、图像处理算法优化1. 图像去噪图像去噪是图像处理中常见的问题，影响着图像的清晰度和质量。
在Matlab中，可以利用各种去噪算法对图像进行处理，如中值滤波、均值滤波、小波变换等。
通过比较不同算法的效果和速度，优化选择最适合的去噪方法。
2. 图像增强图像增强旨在改善图像的视觉效果，使其更加清晰和易于分析。
在Matlab中，可以使用直方图均衡化、灰度变换等方法对图像进行增强。
通过调整参数和比较实验结果，优化图像增强算法，提高图像的质量。
3. 特征提取特征提取是图像处理中的关键步骤，用于从原始图像中提取出有用信息。
在Matlab中，可以利用各种特征提取算法，如边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
通过优化算法参数和选择合适的特征描述子，提高特征提取的准确性和稳定性。
三、实验设计与结果分析1. 实验环境搭建在进行图像处理算法优化实验前，需要搭建合适的实验环境。
选择适当的Matlab版本和工具箱，并准备测试用的图像数据集。
2. 实验步骤步骤一：对比不同去噪算法在同一张图片上的效果，并记录去噪前后的PSNR值。
步骤二：比较不同图像增强方法对同一张图片的效果，并进行主观评价。
步骤三：提取同一组图片的特征，并比较不同特征提取算法的性能。
3. 实验结果分析根据实验数据和结果分析，可以得出以下结论： - 在某些情况下，中值滤波比均值滤波效果更好； - 直方图均衡化对于低对比度图像效果显著； - Harris角点检测在复杂背景下表现更稳定。
四、结论与展望通过基于Matlab的图像处理算法优化与实验研究，我们可以得出一些有益的结论，并为未来研究方向提供参考。
基于Matlab的水下图像增强方法实现
基于Matlab的水下图像增强方法实现本段主要介绍水下图像增强方法的重要性和背景，以及本文的研究目的和意义。
在海洋、湖泊、河流等水下环境中，由于水的吸收、散射以及反射，导致水下图像往往出现模糊、低对比度、颜色失真等问题，使得水下图像的可视化和分析变得困难。
然而，水下图像在海洋资源开发、水下探测、水下机器人等领域具有重要应用价值。
因此，研究和开发水下图像增强方法来提高水下图像的质量和可用性具有重要意义。
本文旨在基于Matlab平台，研究和实现一种水下图像增强方法。
通过对水下图像中的模糊、低对比度和颜色失真等问题进行分析和处理，提出一种有效的水下图像增强方法，并利用Matlab编程实现该方法。
通过实验验证，评估和对比增强效果，验证所提出的方法的有效性和可行性。
本文的研究结果有望促进水下图像领域的进一步发展和应用。
本文接下来将结构如下：首先，第一章将介绍水下图像增强的研究背景和意义；第二章将详细探讨水下图像的主要问题和挑战；第三章将提出一种基于Matlab的水下图像增强方法；第四章将介绍实验设计和实现过程；最后，第五章将总结全文并展望未来的工作。
本文的研究结果有望为水下图像增强方法的研究和开发提供参考和借鉴，为水下图像的应用和相关领域的发展做出贡献。
水下图像与地面图像具有明显的差异，主要表现在以下方面：光传播衰减：水中的光传播受到吸收、散射和散射的影响，导致水下图像失真和模糊。
色彩偏移：水下图像中的颜色会发生偏移，使图像中的颜色看起来与地面图像不同。
低对比度：水下环境中的光线衰减会导致图像的对比度降低，使细节难以观察。
水下图像增强过程中面临以下挑战：噪声和杂散光的处理：水下图像中常常存在噪声和杂散光干扰，需要通过合适的技术减少其影响。
色彩校正：水下图像中的颜色偏移需要进行校正，以使图像恢复原有的颜色信息。
对比度增强：针对低对比度的水下图像，需要采用合适的方法增强图像的对比度，以提高图像的观察性和分析能力。
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现一、引言图像对比度增强是数字图像处理领域中的一项重要技术，能够使图像的细节更加清晰，提高图像的视觉质量，对于医学影像、遥感图像、摄影等领域都有重要的应用价值。
在这方面，基于matlab的图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数和工具，可以方便快捷地实现对图像的对比度增强处理。
本文将重点研究和实现基于matlab的图像对比度增强处理的算法，包括对比度拉伸、直方图均衡化、自适应直方图均衡化等方法的原理和实现。
二、对比度增强的基本原理图像的对比度是指图像中不同灰度级之间的区别程度，对比度增强即是通过一定的处理方法，使图像中的灰度级在整体上更加分散，使得图像的细节更加明显。
常用的对比度增强方法包括对比度拉伸、直方图均衡化、自适应直方图均衡化等。
1. 对比度拉伸对比度拉伸是通过线性变换的方式来增强图像的对比度，其基本原理是对图像的所有像素进行灰度值的线性变换，从而改变图像的动态范围。
假设原始图像的像素灰度级范围为[amin, amax]，目标图像的像素灰度级范围为[bmin, bmax]，对比度拉伸的变换函数可以表示为：\[f(x) = \frac{x-amin}{amax-amin} \times (bmax-bmin) + bmin\]x为原始图像的像素值，f(x)为经过对比度拉伸后的像素值。
通过这种方式，可以使得原始图像中较暗的像素被拉伸到较亮的区域，从而增强图像的对比度。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像像素的累积分布函数（CDF）来增强图像对比度的方法。
其基本原理是将原始图像的灰度直方图进行均衡化，使得各个灰度级之间的分布更加平衡。
具体而言，对于一幅大小为M×N的图像，其直方图均衡化的变换函数为：\[f(x) = (L-1) \times \sum_{k=0}^{x} p_r(r_k)\]f(x)为像素灰度级为x经过直方图均衡化后的值，L为像素的灰度级数，p_r(r_k)为原始图像中灰度级为r_k的像素的概率密度函数（PDF），通过对累积分布函数的调整，可以使得图像的对比度得到增强。
基于MATLAB的图像增强算法的研究资料
图像增强算法研究与实现摘要:图像处理是近年来发展起来的新兴研究领域，受到越来越多学者的关注。
本论文主要研究图像处理的一个重要分支——图像增强技术。
由于图像在生成、传递、压缩、储存、变换等一系列过程中，会受到各种因素的影响，例如在不同的照明环境下操作，会引起图像亮度的变化；操作设备时，不可避免地会发生抖动，引起图像位移；捕捉到的图像对比度低或是位置不适当等等。
在实际应用中，这些都会造成图像质量的退化，影响图像的整体视觉效果。
因此，为了解决这些问题，需要对图像进行增强处理，对已获取的图像进行加工处理，有目的地对图像进行增强，比如突出图像的局部细节特征或是增强图像的整体效果，同时抑制图像中不必要的细节信息，把模糊的图像变成清晰的图像，改善图像的质量，以便在后续的图像分析时，实验者或计算机视觉系统可以对图像进行更好地分析和理解。
本文对图像增强技术的常用方法进行了介绍，其中主要介绍了空域图像增强算法的原理及方法，包括灰度变换、直方图处理(直方图均衡化和直方图规定化)等和频域图像增强算法的原理及方法，包括低通滤波、高通滤波、同态滤波，以及彩色图像增强算法的原理及实现。
在此基础上，提出了两种结合空域和频域特征的图像增强算法，并在MATLAB开发平台实现了相关算法。
实验结果表明，经这种综合的图像增强算法处理后的图像，其主观效果明显改善，图像增强的效果也比采用一种算法的效果要好。
关键词:图像增强；空域图像增强；频域图像增强；彩色图像增强Research and Implementation of Image EnhancementAlgorithmAbstract:Image processing has developed quickly in recent years, it was a new kind of research field, more and more scholars have paid attention to it. This paper mainly studied an important branch of image processing--image enhancement technology. During the generation, transmission, compression, storage, transformation and other a series of process, image would be affected various factors, such as:variations in the operating environment's illumination could cause lighting changes; when operating the equipment, shocking inevitably occurs, causing displacements; it was common to capture image with low contrast or inappropriate position, etc. In practical application, these factors could cause image quality degradation, and the overall visual effect of the image. Therefore, in order to solve these problems, it was need to enhance the image,and improve the quality of the image. Image enhancement was an important part of image processing, and aimed at enhancing the image with the purpose, for example, it was not only enhance the contrast of entire image or the local details but also inhibit the unnecessary details of the image, make fuzzy image turn into clear image, improve the quality of image, so that in the subsequent image analyze, an operator or a machine vision system could be better to analyze and understand the image.This paper introduced the commonly methods of image enhancement, including the principle and method of the image enhancement algorithm in the spatial domain, such as gray level transformations, histogram processing (histogram equalization and histogram specification) and so on and the principle and method of the image enhancement algorithm in the frequency domain, such as lowpass filter, highpass filter, and homomorphic filter，and the color image enhancement algorithm.Based on this, two image enhancement algorithms combining spatial and frequency domain features were proposed, and the correlation algorithm was implemented in the MATLAB platform.Experimental results showed that the subjective effect of the image enhancement algorithm was obviously improved after this synthetic image enhancement algorithm, and the effect of image enhancement was better than the one algorithm.Keywords:Image enhancement;Image enhancement in the spatial domain;Image enhancement in the frequency domain;The color image enhancement目录1 绪论 (1)1.1 课题的背景及意义 (1)1.1.1 课题的背景 (1)1.1.2 研究意义 (2)1.2 国内外研究现状与分析 (3)1.3 本文研究的主要内容 (4)2 空域图像增强算法的原理及实现 (6)2.1 直方图修正 (6)2.1.1 直方图均衡化 (6)2.1.2 直方图规定化 (7)2.2 锐化 (8)2.2.1 梯度锐化法 (8)2.2.2 拉普拉斯锐化 (11)2.3 去噪 (12)2.3.1 邻域平均法 (12)2.3.2 中值滤波法 (14)2.4 灰度变换 (15)2.4.1 比例线性变换 (15)2.4.2 分段线性变换 (17)2.4.3 非线性灰度变换 (18)3 频域图像增强算法的原理及实现 (20)3.1 低通滤波器 (20)3.2 高通滤波器 (20)3.3 同态滤波器 (21)4 彩色图像增强算法的原理及实现 (23)4.1 假彩色增强 (23)4.2 伪彩色增强 (23)4.2.1 密度分割法 (23)4.2.2 灰度变换法 (25)4.3 真彩色增强 (25)5 空域和频域相结合的图像增强算法的研究 (28)5.1 低频滤波和拉普拉斯变换、直方图均衡化相结合算法 (28)5.1.1 低通滤波 (28)5.1.2 拉普拉斯锐化 (30)5.1.3 直方图均衡化 (30)5.1.4 具体算法及其实现 (31)5.2 高通滤波和直方图均衡化相结合算法 (32)5.2.1 高频滤波 (32)5.2.2 具体算法及其实现 (33)结论 (35)参考文献 (36)致谢 (37)1 绪论1.1 课题的背景及意义1.1.1 课题的背景图像是物体透射或反射的光信息，通过人的视觉系统接收后，在大脑中形成的印象或认识，是自然景物的客观反映。
基于MATLAB的图像增强技术的研究
基于 ＭＡＴＬＡＢ 的图像增强技术的研究
（大庆师范学院 机电工程学院， 黑龙江 大庆 １６３７１） 摘㊀ 要： 图像增强的目的是要改善图像的视觉效果， 加强图像判读和识别效果， 满足某些特殊分析需要。ＭＡＴＬＡＢ 实现图像增强方式分为空域法和频域法， 阐述了对比度增强、 直方图均衡化、 巴特沃斯滤波等方法， 并进行了对比。 图像经过处理之后， 提高视觉效果， 突出重要位置并弱化不需要的细节， 使计算机容易处理。 ＭＡＴＬＡＢ； 关键词： 图像增强； 图像处理 １９８５－ ）， 作者简介： 张宏伟（ 女， 黑龙江哈尔滨人， 讲师， 从事信号与信息处理方面研究。 基金项目： 大庆师范学院青年基金项目“基于嵌入式数据采集系统的抽油机设备故障诊断的研究与实现” １４ＺＲ１６ ）。 （ ＴＰ３９１㊀ 文献标识码： Ａ㊀ 文章编号： ２０９５－００６３ （ ２０１７ ） ０６－００１８－０３㊀ 收稿日期： ２０１７－０６－０４ 中图分类号：
㊀ ㊀
图 ４㊀
４㊀ 结㊀ 论
Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ
１㊀ 空间域图像增强方法
空域增强的方法可以表示为： ） ｇ（ ｘ， ｙ） ＝ ＥＨ（ ｆ（ ｘ， ｙ） 式中， 是加强前的图像， 是加强后的图像， ｆ（ ｘ， ｙ） ｇ（ ｘ， ｙ） ＥＨ 表示增强操作 ［ ］。 １． １㊀ 对比度增强
１－２
（ １）
增强图像对比度是加大与原始图像中某些特定区域的差异， 如图 １ 所示。经处理过后， 原始图像较低 及较高灰度值的动态变化范围相对来说缩小了， 相反的原始图像动态相对变化幅度增大了， 图像比照度会 有适当提高。 １． ２㊀ 直方图修正 适当地改变原始图像像素直方图的相对布局称为直方图修正。经过处理后， 原始图像在各个图像区 域上都会有像素散布， 图像的各个像素值之间存在明显的差距， 某些关注度不高的点也会明显地被展现
基于matlab的图像增强技术分析与实现
在 123425 中使用如下代码实现对图 # 的直方图均化 $
图#
灰度图像
图$
对比度调整后的图像
!"L 平滑噪声
有些图象是通过扫描仪扫描输入 # 或 传 输 通 道 传 输 过 来 的 " 图像中往往包含有各种各样的噪声! 这些噪声一般是随机产生 的 " 因此具有分布和大小不规则性的特点 ! 这 些 噪 声 的 存 在 直 接 影响着后续的处理过程 " 使图像失真 ! 这时可 以 采 用 线 性 滤 波 和 中值滤波的方法 ! !"L"E 线性滤波 % 下转第 !"$ 页 &
作者简介 ! 吕红 "!+*’) #$ 女 $ 江苏省徐州市人 $ 助教 $ 研究方向为计算机科学技术 % 安秀芳 &!+,+) #$ 女 $ 江苏省徐州市人 $ 助教 $ 研究方向为 计 算机科学技术 ’
’(’
值轻松传递过去 " 使编程既简单又可靠 ! ( 如图 C 所示 )
9):= 9):=
计算的结果两文件比较 #
由于平滑噪声图像的特点 " 我们在这里人为的 加 上 一 些 噪 声 如图 /" 然后在 (01203 中使用如下代码实现线性滤波的效果图 4 ! 567(890:’; 原图 <17!; &= > 读原图像 567()?7*9’5.; @0A**70); .B$B<BC&= > 添加高斯噪声 D6EF F F= F F F= F F FG= > 产生滤波模板
! 上接第 "#" 页 $
线性滤波一般采用的是领域平均法 ! 对于给定的图像 !"#$%& 中 的每一个点 ’($)& " 取其领域 * ! 设 * 含有 + 个象素 " 取其平均值作 为 处 理 后 所 得 图 像 象 点 ’($)& 处 的 灰 度 ! 设 * 是 ,-, 的 正 方 形 邻 域 " 点 ’(.)& 位于 * 中心 " 则 #
基于MatLab的图像增强算法研究
图 3 传统直方图均衡结合局部对比度增强算法的实验结果
实验结果显示采用改进的直方图均衡后的图像视 觉效果更佳，直方图分布更趋近于原始图像直方图大致 形状，改善了过度增强的不足，细节得到较好的保留。
4 结语
本文结合强化细节和自适应直方图算法实现图像 增强，并用 MatLab 仿真实现。 结果显示该算法能有效 地加强一些边缘细节信息，灰度动态范围得到了增加， 图像明暗适中，效果较好。
图形图像
文 章 编 号 ：1007-1423（2013）20-0020-03
DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2013.20.005
基于 MatLab 的图像增强算法研究
严素清 1 ， 肖建明 2
（1. 桂林电子科技大学， 桂林 541004； 2. 广西师范大学漓江学院， 桂林 541004）
参考文献 [1]Huang W．Wei KK, Watson R． 管 理 信 息 系 统 ：背 景 、核 心 课
程 、学 术 流 派 及 主 要 国 际 学 术 会 议 与 刊 物 评 介 [J]． 管 理 科
学 学 报 ，2003,(6):5~91 [2]白春清． 医学院校“信息管理与信息系统”专 业 课 程设 置[J]．
计 算 机 应 用 研 究 ，2004 [4]孙 忠 贵 ，王 玲． 数 字 图 像 直 方 图 均 衡 化 的 自 应 校 正 研 究 [J]．
计 算 机 时 代 ，2004，149(11)：19~20 [5]王国权，仲伟波. 灰度增强 算 法的 改 进 实现 及 实 现研 究. 计
算 机 应 用 研 究 ,2004.12
摘 要： 结合强化细节和自适应直方图均衡算法对图像进行增强，通过仿真显示该算法能有效地加 强一些边缘细节信息，图像的灰度动态范围得到增加，图像明暗适中，效果较好。
基于matlab的图像增强技术分析与实现
开发研究与设计技朮本栏目责任编辑：谢媛媛１引言图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。
图像增强是指按特定的需求突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，也就是一种将原来不清晰的图像变的清晰或强调某些感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
从纯技术上讲，图像增强技术基本上可分成两大类：频域处理法和空域处理法。
频域处理法是采用了修改后的傅立叶变换的方法实现图像的增强处理。
空域处理法是直接对图像中的象素进行处理，例如增强图像的对比度，平滑噪声等。
本文分析了几种空域图像增强的原理，并通过实验对比验证图像增强的效果。
２图像增强技术２．１直方图均化法有些图像在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节看不清楚。
这时可以将图像的灰度范围分开，并且让灰度频率较小的灰度级变大。
设原来的图像用ｆ（ｘ，ｙ）来表示，用其灰度直方图替代灰度的分布密度函数ｐｆ（ｆ），则直方图均化后的图像为ｇ，则：若原图像在象素点（ｘ，ｙ）处的灰度为ｒｋ，则直方图均化后的图像在ｇ（ｘ，ｙ）处的灰度ｓｋ为：在ｍａｔｌａｂ中使用如下代码实现对图１的直方图均化：图１灰度图像及直方图Ｉ＝ｉｍｒｅａｄ（＇原图．ｔｉｆ＇）；％读出图像Ｊ＝ｈｉｓｔｅｑ（Ｉ）；％对灰度图像进行直方图均化ｓｕｂｐｌｏｔ（１，２，１），ｉｍｓｈｏｗ（Ｉ）％显示灰度图像ｓｕｂｐｌｏｔ（１，２，２），ｉｍｈｉｓｔ（Ｉ）％显示灰度图像的灰度直方图ｓｕｂｐｌｏｔ（１，２，１），ｉｍｓｈｏｗ（Ｊ）％显示灰度图像直方图均化后图像ｓｕｂｐｌｏｔ（１，２，２），ｉｍｈｉｓｔ（Ｊ）％显示直方图均化后的图像的直方图图２直方图均化后的图像及直方图２．２对比度增强法有些图像的对比度比较低，从而使整个图像模糊不清。
这时可以按一定的规则修改原来图像的每一个象素的灰度，从而改变图像灰度的动态范围。
设原来图像为ｆ（ｘ，ｙ），其灰度范围是［ｍ，Ｍ］，设调整后的图像为ｇ（ｘ，ｙ），其灰度范围是［ｎ，Ｎ］，则：在ｍａｔｌａｂ中使用如下代码实现图３的对比度增效果图４。
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图像增强算法研究与实现摘要:图像处理是近年来发展起来的新兴研究领域，受到越来越多学者的关注。
本论文主要研究图像处理的一个重要分支——图像增强技术。
由于图像在生成、传递、压缩、储存、变换等一系列过程中，会受到各种因素的影响，例如在不同的照明环境下操作，会引起图像亮度的变化；操作设备时，不可避免地会发生抖动，引起图像位移；捕捉到的图像对比度低或是位置不适当等等。
在实际应用中，这些都会造成图像质量的退化，影响图像的整体视觉效果。
因此，为了解决这些问题，需要对图像进行增强处理，对已获取的图像进行加工处理，有目的地对图像进行增强，比如突出图像的局部细节特征或是增强图像的整体效果，同时抑制图像中不必要的细节信息，把模糊的图像变成清晰的图像，改善图像的质量，以便在后续的图像分析时，实验者或计算机视觉系统可以对图像进行更好地分析和理解。
本文对图像增强技术的常用方法进行了介绍，其中主要介绍了空域图像增强算法的原理及方法，包括灰度变换、直方图处理(直方图均衡化和直方图规定化)等和频域图像增强算法的原理及方法，包括低通滤波、高通滤波、同态滤波，以及彩色图像增强算法的原理及实现。
在此基础上，提出了两种结合空域和频域特征的图像增强算法，并在MATLAB开发平台实现了相关算法。
实验结果表明，经这种综合的图像增强算法处理后的图像，其主观效果明显改善，图像增强的效果也比采用一种算法的效果要好。
关键词:图像增强；空域图像增强；频域图像增强；彩色图像增强Research and Implementation of Image EnhancementAlgorithmAbstract:Image processing has developed quickly in recent years, it was a new kind of research field, more and more scholars have paid attention to it. This paper mainly studied an important branch of image processing--image enhancement technology. During the generation, transmission, compression, storage, transformation and other a series of process, image would be affected various factors, such as:variations in the operating environment's illumination could cause lighting changes; when operating the equipment, shocking inevitably occurs, causing displacements; it was common to capture image with low contrast or inappropriate position, etc. In practical application, these factors could cause image quality degradation, and the overall visual effect of the image. Therefore, in order to solve these problems, it was need to enhance the image,and improve the quality of the image. Image enhancement was an important part of image processing, and aimed at enhancing the image with the purpose, for example, it was not only enhance the contrast of entire image or the local details but also inhibit the unnecessary details of the image, make fuzzy image turn into clear image, improve the quality of image, so that in the subsequent image analyze, an operator or a machine vision system could be better to analyze and understand the image.This paper introduced the commonly methods of image enhancement, including the principle and method of the image enhancement algorithm in the spatial domain, such as gray level transformations, histogram processing (histogram equalization and histogram specification) and so on and the principle and method of the image enhancement algorithm in the frequency domain, such as lowpass filter, highpass filter, and homomorphic filter，and the color image enhancement algorithm.Based on this, two image enhancement algorithms combining spatial and frequency domain features were proposed, and the correlation algorithm was implemented in the MATLAB platform.Experimental results showed that the subjective effect of the image enhancement algorithm was obviously improved after this synthetic image enhancement algorithm, and the effect of image enhancement was better than the one algorithm.Keywords:Image enhancement;Image enhancement in the spatial domain;Image enhancement in the frequency domain;The color image enhancement目录1 绪论 (1)1.1 课题的背景及意义 (1)1.1.1 课题的背景 (1)1.1.2 研究意义 (2)1.2 国内外研究现状与分析 (3)1.3 本文研究的主要内容 (4)2 空域图像增强算法的原理及实现 (6)2.1 直方图修正 (6)2.1.1 直方图均衡化 (6)2.1.2 直方图规定化 (7)2.2 锐化 (8)2.2.1 梯度锐化法 (8)2.2.2 拉普拉斯锐化 (11)2.3 去噪 (12)2.3.1 邻域平均法 (12)2.3.2 中值滤波法 (14)2.4 灰度变换 (15)2.4.1 比例线性变换 (15)2.4.2 分段线性变换 (17)2.4.3 非线性灰度变换 (18)3 频域图像增强算法的原理及实现 (20)3.1 低通滤波器 (20)3.2 高通滤波器 (20)3.3 同态滤波器 (21)4 彩色图像增强算法的原理及实现 (23)4.1 假彩色增强 (23)4.2 伪彩色增强 (23)4.2.1 密度分割法 (23)4.2.2 灰度变换法 (25)4.3 真彩色增强 (25)5 空域和频域相结合的图像增强算法的研究 (28)5.1 低频滤波和拉普拉斯变换、直方图均衡化相结合算法 (28)5.1.1 低通滤波 (28)5.1.2 拉普拉斯锐化 (30)5.1.3 直方图均衡化 (30)5.1.4 具体算法及其实现 (31)5.2 高通滤波和直方图均衡化相结合算法 (32)5.2.1 高频滤波 (32)5.2.2 具体算法及其实现 (33)结论 (35)参考文献 (36)致谢 (37)1 绪论1.1 课题的背景及意义1.1.1 课题的背景图像是物体透射或反射的光信息，通过人的视觉系统接收后，在大脑中形成的印象或认识，是自然景物的客观反映。
一般来说，凡是能为人类视觉系统所感知的有形信息，或人们心目中的有形想象都统称为图像。
图像作为一种有效的信息载体，是人类获取和交换信息的主要来源。
因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
所谓图像处理，就是通过某些数学运算对图像信息进行加工和处理，以满足人的视觉心理和实际应用需求。
图像增强是图像处理的一个重要环节，在整个图像处理过程中起着承前启后的重要作用。
数字图像处理是二十世纪六十年代发展起来的一门新型学科，它的系统研究始于二十世纪五十年代。
二十世纪七十年代以后，数字图像处理在陆地卫星遥感和生物学的图片分析方面取得了丰硕的成果。
与此同时，在X射线图像增强、光学显微镜图像分析、粒子物理、地质勘探、工业检测和机器人视觉等方面数字图像处理也获得了广泛的应用。
近几十年来，各相关学科领域的迅猛发展，对图像处理提出了越来越高的要求，使得图像处理的研究更加深入、广泛，发展也更为迅速。
目前，数字图像处理已经应用于诸多领域。
在遥感方面，它主要应用于航空和卫星遥感。
毋庸置疑，数字图像处理的发展推动了遥感技术的进步，并在此基础上发展了多光谱图像遥感、SAR图像遥感和微波图像遥感，以及与这些遥感技术相应的处理技术。
当前，人们运用数字图像处理技术分析、处理遥感图像，可以有效地进行资源和矿藏的勘探、调查，农业和城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。
在生物医学工程方面，图像处理的应用展开较早，主要应用对象有X 射线图像、超声图像和生物切片显微图像。