基于中值滤波和直方图均衡化的图像增强方法研究
图像增强——直方图均衡化
图像增强——————直方图均衡化摘要图像增强是指按特定的需要突出一幅图像的某些信息，削弱或消除不需要信息的处理方法。
处理的结果使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统。
本文主要采用直方图均衡化、中值滤波的方法对图像进行处理，通过对处理结果进行比较，从而加深对图像增强的理解及应用。
一、图像增强在获取图像的过程中，由于多种因素的影响导致图像无法达到令人满意的视觉效果。
对原始图像做一些改善，从而实现人眼观察或者机器自动分析、识别的目的的行为，就叫做图像增强。
图像增强的主要内容⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎩⎨⎧⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎩⎨⎧代数运算彩色变换增强彩色平衡假彩色增强常规处理彩色图像增强伪彩色增强彩色增强同态滤波增强低通滤波高通滤波频率域图像锐化图像平滑局部运算局部统计法规定化均衡化直方图修正法灰度变换点运算空间域图像增强二、直方图均衡化1.直方图均衡化是通过累积函数对灰度值进行调整以实现对比度的增强,具体地说就是把给定图像的直方图分布改变成近似均匀分布的直方图。
2.直方图均衡化的过程如下：①计算原图像的灰度直方图；②计算原图像的灰度累积分布函数，进一步求出灰度转换表； ③根据灰度转换表，将原图像各灰度级映射为新的灰度级。
3.直方图均衡化的优点：扩张了像素值的动态范围。
直方图均衡化后，图像的概率密度函数近似服从均匀分布，灰度几乎是均匀的分布在整个范围内，图像明暗分明，对比度很大，图像比较清晰明亮，很好的改善了原始图的视觉效果。
2.1原理及计算过程先讨论连续图像的均衡化问题。
设变量r 和s 代表原图像灰度和经直方图修正后的的图像灰度。
在图像中,像素的灰度级可作归一化处理,这样r,s 的值将限定在下述范围之内:0≤r,s ≤1,r=0代表黑,r=1代表白,可以对[0,1]区间内的任一个值进行如下变换:s=T(r)变换函数T 应满足下列条件:(1)在0≤r ≤1区间内T[r]单值单调增加; (2)对于0≤r ≤1,有0≤s ≤1。
基于MATLAB下中值滤波算法的图像增强_王赛男
imshow（ N1） ；
为 0，方差为 0． 04 的高斯噪声
title（ ’添加椒盐噪声’） ；
N3 = imnoise（ M，’speckle’，0． 06） ； % 添加默认值为 0，均
subplot（ 2，4，3） ；
第6 期
王赛男： 基于 MATLAB 下中值滤波算法的图像增强
·89·
I = imread（ ’saturn． png’） ； % 读入图片 I = rgb2gray（ I） ； J = imnoise（ I，’salt ＆ pepper’，0． 08） ； % 添加椒盐噪声， 可以根据需要添加密度大小不一的噪声进行试验 subplot（ 2，3，1） ； imshow（ I） ； title（ ’原始图像’） ； subplot（ 2，3，2） ； imshow（ J） ； title（ ’添加 0． 08 椒盐噪声’） ；
近，而且模板越大滤除效果越好，可见中值滤波能有效地滤 ［1］王家卫． MATLAB7． 6 图形图像处理［M］． 北京： 国防工业出版
除图像中的椒盐噪声。 对图 2 的多张图像进行比较，可以得到，中值滤波除了
对椒盐噪声能有效去除外，还对高斯噪声和乘性噪声具有较 好的滤除效果。图像的特征部位经过中值滤波之后也得到 了显著呈现，而与原始图像对比，相似度很高。综上可知，中 值滤波对常见的椒盐噪声、高斯噪声以及乘性噪声都能做到 高度有效的成功滤除。
图 1 中值滤波对椒盐噪声的滤除对比
Fig． 1 Median filtering with salt and pepper noise filter
2． 2 多种不同噪声的滤除实验
匀分布方差为 0． 06 的乘性噪声
对原始图像分别添加密度为 0． 08 的椒盐噪声； 均值为
图像增强的方法有哪些
图像增强的方法有哪些
图像增强的方法包括以下几种：
1. 直方图均衡化（Histogram equalization）：通过调整图像的像素分布，增强图像的对比度。
2. 自适应直方图均衡化（Adaptive histogram equalization）：与直方图均衡化类似，但是对图像的小区域进行局部均衡化，可以更好地保留细节信息。
3. 均值滤波（Mean filter）：用图像中像素的平均值替代该像素的值，平滑图像的同时增强细节。
4. 中值滤波（Median filter）：用图像中像素的中值替代该像素的值，能够有效去除椒盐噪声，保留图像边缘。
5. 高斯滤波（Gaussian filter）：使用高斯函数对图像进行平滑，可以模糊图像的同时去除噪声。
6. 锐化增强（Sharpening）：利用锐化算子对图像进行卷积，突出图像的边缘和细节。
7. 退化与恢复（Degradation and restoration）：通过建立图像模糊模型和噪
声模型，对退化图像进行恢复。
8. 增强滤波（Enhancement filter）：通过设计特定的增强滤波器，对图像进行增强，如Sobel滤波器、Prewitt滤波器等。
9. 超分辨率（Super-resolution）：通过使用多帧图像或者其他方法，提高低分辨率图像的细节和清晰度。
以上仅是图像增强的一些常见方法，随着图像处理技术的不断发展，还有很多其他方法可以用于图像增强。
数字图像处理中的图像增强技术
数字图像处理中的图像增强技术数字图像处理在现代科技中具有重要的地位。
它广泛应用于医学图像、遥感图像、安防监控图像以及各种图像数据分析等领域。
其中，图像增强技术是数字图像处理的重要分支之一。
什么是图像增强技术？图像增强是指通过数字图像处理方法，对原始图像进行改进以满足特定的应用需求。
这种技术可以提高图像的质量、清晰度、对比度和亮度，同时减少图像的噪声和失真，使图像更具辨识度和实用价值。
图像增强技术的基本原理数字图像处理中的图像增强技术有很多种。
它们有的基于像素点的局部特征，有的基于全局的规律和模型。
下面介绍几种典型的图像增强技术：1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种典型的全局图像增强技术，它可以通过对图像灰度值分布进行调整，提高图像的对比度和亮度。
它假设在正常的摄影条件下，灰度级的分布应该是均匀的。
因此，直方图均衡化采用了一种用高频率伸展像素值的方法，将原图像的灰度级转换为更均匀的分布，从而使图像的对比度更加明显。
2. 中值滤波中值滤波是一种局部图像增强技术，是一种基于像素点的影响的方法。
它对图像中每个像素点的灰度值进行排序处理，后选取其中值为该像素点的新灰度值，这样可以消除噪声，使得模糊度和清晰度都有非常明显的改善。
3. 边缘增强边缘增强是一种同时考虑整幅图像的局部特征和全局规律的图像增强技术。
它对图像的边缘部分加权，使边缘区域更加清晰，从而提高了图像的辨识度和可读性。
边缘增强技术既可以提高图像的对比度和亮度，也可针对不同的图像类型和应用需求进行不同的定制化处理。
图像增强技术的应用数字图像处理中的图像增强技术可以广泛应用于各个领域：1. 在医学领域，图像增强技术可以帮助医生诊断疾病、评估治疗效果和进行手术规划等。
2. 在遥感领域，图像增强技术可以帮助解决地图制作中的噪声和失真问题，清晰地显示建筑物、道路和地形地貌等信息，从而提高研究和预测的准确性。
3. 在安防监控领域，图像增强技术可以通过对图像的增强处理，提高视频监控图像的清晰度和鲁棒性，以便更有效地进行安全监管和犯罪侦查。
数字图像增强的几种常见方法
数字图像增强的几种常见方法数字图像增强是图像处理领域中的一项重要任务，它旨在改善图像的质量和可视化效果。
在数字图像增强中，有几种常见的方法被广泛应用，包括直方图均衡化、滤波和增强算法、多尺度变换和基于机器学习的方法。
直方图均衡化是一种常见的图像增强方法。
它通过对图像的像素值进行重新分布，以扩展图像的动态范围，从而增强图像的对比度和细节。
直方图均衡化的基本思想是通过将图像像素的累积分布函数映射为均匀分布来调整像素的亮度值。
这种方法特别适用于对比度较低的图像，能够使图像的细节更清晰，并提升图像的质量。
滤波和增强算法也是数字图像增强的常见方法之一。
滤波可以去除图像中的噪声，平滑图像并提高图像的质量。
常见的滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些算法通过对图像进行空间域或频域的滤波处理来改善图像的质量。
增强算法也可以用于提高图像的可视化效果。
例如，锐化算法可以增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。
对比度拉伸算法可以扩展图像的动态范围，增强图像的对比度。
这些算法可以根据不同的图像特征和需求进行选择和组合，以实现更好的图像增强效果。
多尺度变换是另一种常见的图像增强方法。
多尺度变换将图像转换为不同尺度的表示形式，利用图像在不同尺度上的信息来增强图像的质量和对比度。
常见的多尺度变换方法包括小波变换和金字塔变换。
这些方法在图像增强中广泛应用，并在图像去噪、边缘检测等领域取得了良好的效果。
除了传统的增强方法，基于机器学习的方法也在数字图像增强中得到了广泛的应用。
这些方法利用机器学习算法从大量的图像数据中学习图像的增强模型，然后使用该模型对新的图像进行增强。
通过学习大量数据得到的模型可以更准确地理解图像中的内容和结构，并提供更好的增强效果。
综上所述，数字图像增强的几种常见方法包括直方图均衡化、滤波和增强算法、多尺度变换和基于机器学习的方法。
这些方法可以根据图像的特点和需求进行选择和组合，以实现图像的质量和可视化效果的改善。
基于直方图均衡化的图像增强
实验二基于直方图均衡化的图像增强一．实验目的1、了解直方图的概念2、熟悉直方图均衡化的主要用途3、掌握采用直方图均衡化进行图像增强的方法；二．实验设备1、PC机一台；2、软件MA TLAB；三．实验原理图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要内容，其他方法可以在课后自行练习。
直方图是多种空间域处理技术的基础。
直方图操作能有效地用于图像增强。
除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。
直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为实时图像处理的一个流行工具。
直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。
直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。
灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。
图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。
直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。
直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程四．实验内容及步骤对如图1所示的两幅128×128、256级灰度的数字图像fing_128.img和cell_128.img 进行如下处理：四．实验步骤指纹图fing_128.img 显微医学图像cell_128.img图1 实验图像1）启动MATLAB 程序，编制相应的程序 2）对给定图像做直方图均衡化处理3）讨论不同的图像内容均衡化后的效果 4）记录和整理实验报告五．实验报告内容（1）对原图像进行直方图均衡化处理，同屏显示处理前后图像及其直方图。
人工智能图像处理中的图像增强方法研究
人工智能图像处理中的图像增强方法研究随着人工智能技术的迅速发展，图像处理逐渐成为重要的领域之一。
在图像处理中，图像增强是一项重要的任务，旨在改善图像的质量，提升可视化效果。
人工智能技术的广泛应用为图像增强提供了更多的可能性。
本文将介绍人工智能图像处理中的一些常见的图像增强方法。
1.基于深度学习的图像增强方法深度学习技术的兴起为图像增强领域带来了显著的改变。
卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像增强中。
通过使用大量的图像数据集训练深度神经网络，可以学习到图像的特征，并通过该网络对图像进行增强。
通过将损失函数与图像重建误差相结合，可以实现图像增强的目标。
2.对比度增强方法对比度是图像中不同像素之间亮度差异的度量。
对比度增强方法旨在增加图像中不同区域之间的亮度差异，从而提高图像的可视化效果。
常见的对比度增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和非线性增强等。
直方图均衡化通过调整图像的像素值分布来增强对比度。
对比度拉伸通过线性缩放像素值的动态范围来增强对比度。
非线性增强方法则根据像素值和周围像素的关系来调整图像的对比度。
3.去噪方法图像中常常存在着各种噪声，噪声会影响图像的质量和可视化效果。
因此，在图像增强中，去除噪声是一个重要的环节。
常见的去噪方法包括均值滤波、中值滤波和小波去噪等。
均值滤波通过计算像素周围区域的平均值来去除噪声。
中值滤波则通过计算像素周围区域的中值来去除噪声。
小波去噪方法则利用小波变换对图像进行分析，并通过对小波系数进行阈值处理来去除噪声。
4.超分辨率重建方法超分辨率重建是图像增强的一种重要方法，旨在通过增加像素的数量或改变像素的分辨率来提高图像的清晰度。
超分辨率重建方法可以基于单一图像进行重建，也可以基于多幅图像进行重建。
常见的超分辨率重建方法包括插值法、基于学习的方法和基于稀疏表示的方法等。
插值法通过对像素进行插值来增加图像的像素数量。
基于学习的方法通过训练模型来预测高分辨率图像中的像素。
图像处理中的图像增强算法使用技巧
图像处理中的图像增强算法使用技巧在图像处理领域，图像增强是一项重要的任务。
图像增强的目标是提高图像的视觉质量，使得图像更加清晰、鲜明，以便更好地进行后续处理或者人眼观察。
为了实现这一目标，图像增强算法被广泛使用，并且不断发展。
下面将介绍一些常见的图像增强算法以及它们的使用技巧。
1. 线性滤波线性滤波是一种基础的图像增强算法，常用于对图像进行平滑和锐化。
常见的线性滤波算法包括均值滤波、高斯滤波和拉普拉斯滤波。
在使用线性滤波算法时，需要根据图像的特点选择合适的滤波器大小和参数设置，以达到最佳的增强效果。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，用于提高图像的对比度。
它通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的直方图均匀分布在整个灰度范围内。
在应用直方图均衡化时，需要注意处理图像的局部对比度，以避免过度增强和失真。
3. 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像增强算法，通过对图像的像素进行运算来改变图像的外观。
常见的空域滤波算法包括锐化滤波、边缘增强和细节增强。
使用空域滤波算法时，需要选择合适的滤波器类型和参数，以获得理想的增强效果。
4. 频域滤波频域滤波是一种基于图像的频率分析的图像增强算法。
它通过对图像的傅里叶变换来分析图像的频谱特征，并根据需要对频谱进行修正，从而改变图像的视觉质量。
常用的频域滤波算法包括高通滤波和低通滤波。
在应用频域滤波算法时，需要注意选择合适的频率域区域和阈值，以避免引入噪声和失真。
5. 增强图像细节图像细节是图像中重要的信息之一，因此在图像增强过程中，保留和增强图像的细节是很重要的。
为了增强图像的细节，可以使用局部对比度增强算法、非局部均值算法、细节增强滤波器等。
这些算法可以根据图像的特点和需求来调整参数，以突出图像的细节。
6. 抑制噪声图像中常常存在各种类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
噪声会影响图像的视觉质量和后续处理的效果，因此在图像增强中需要考虑对噪声的抑制。
基于直方图均衡化图像加强算法的研究
基于直方图均衡化的图像增强改进算法研究摘要：通过直方图均衡化算法，使输出图像直方图近似服从均匀分布，在此算法基础上利用小波变换，对图像进行二维小波分解，突出图像中的有用信息，削减图像中的无用信息，使图像中特定信息得到增强，并提高图像的对比度，提高图像质量。
关键字：图像增强；直方图均衡化；小波变换；中文分类号：文本标识码：文章编号：Research on algorithm of image enhancement based onhistogram equalizationYU Wei-bo, CHEN Xiaodong(School of Electrical &Electronic Engineering,Changchun University of Technology,Changchun 130012,China) Abstract：Through the histogram equalization algorithm, make the output image histogram approximation obey uniform distribution. Based on the algorithm, using the image of the two-dimensional wavelet decomposition, highlight the useful information and cut the useless information in the image. The image of a specific information will be enhanced, and the contrast of images will be improved,then the image quality will be improved.Key words:image enhancement;histogram equalization; wavelet transform0引言图像增强是图像处理的基本内容之一。
图像处理中的图像增强算法综述与比较
图像处理中的图像增强算法综述与比较概述：图像增强是数字图像处理领域的一个重要研究方向，目的是通过改善图像的视觉效果或提取出对应的有效信息。
在现实应用中，图像增强算法被广泛应用于医学图像处理、安防监控、遥感图像分析、电视视频处理等多个领域。
本文将综述与比较目前常用的图像增强算法，包括直方图均衡化、滤波器、Retinex 与算法、小波变换以及深度学习方法。
直方图均衡化：直方图均衡化是一种基本且被广泛使用的图像增强方法。
它通过对图像像素的灰度值分布进行调整，使得图像的像素灰度值能够均匀分布在整个灰度级范围内，从而改善图像的对比度和亮度。
传统的直方图均衡化算法可以有效地增强图像的整体对比度，但往往过度增强细节，导致图像出现失真。
滤波器：滤波器分为线性滤波器和非线性滤波器两种类型。
线性滤波器通常通过卷积运算来修改图像的空间频率特征，常用的线性滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。
非线性滤波器如边缘增强滤波器可以通过检测图像的边缘信息来增强图像的细节。
滤波器方法简单直观，但在处理图像噪声、复杂纹理、低对比度等问题时，效果有一定限制。
Retinex 算法：Retinex 算法是一种模拟人眼感知机制的图像增强方法，它主要专注于提高图像的亮度、对比度和颜色鲜艳度。
该算法基于假设，认为图像的亮度和颜色信息可以被分离开来，并通过增强亮度的同时保持颜色信息的稳定性。
Retinex 算法具有较好的图像局部细节增强效果，但对于整体对比度改善不够显著，且在对比度较低的图像上效果不佳。
小波变换：小波变换是一种基于时间-频率分析的图像增强方法，它将图像分解为多个不同频率的子带图像，然后对每个子带图像进行增强处理，并通过逆变换得到最终增强后的图像。
小波变换方法可以有效地增强图像的对比度和细节，能够提取出不同尺度的细节信息，并具有很好的图像重构能力。
但小波变换方法需要选择合适的小波基和阈值参数，且对图像处理时间较长。
深度学习方法：深度学习方法在图像增强领域取得了显著的成果。
遥感图像处理实验报告
遥感图像处理实验报告遥感图像处理实验报告引言遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段，已经在农业、环境、城市规划等领域得到广泛应用。
本实验旨在通过遥感图像处理，探索图像处理算法的应用效果，并分析其在实际应用中的潜力。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，其目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度和清晰度。
在本实验中，我们使用了直方图均衡化和中值滤波两种常见的图像预处理方法。
直方图均衡化是一种通过调整图像像素的灰度分布来增强图像对比度的方法。
通过对图像的灰度级进行重新分配，使得图像的灰度分布更加均匀，从而使得图像的细节更加清晰。
实验结果显示，直方图均衡化对于遥感图像的对比度增强效果显著。
中值滤波是一种常见的图像去噪方法，其原理是通过计算像素点周围邻域的中值来替代该像素点的值，从而消除图像中的噪声。
在本实验中，我们使用了3x3的中值滤波器对遥感图像进行滤波处理。
实验结果表明，中值滤波能够有效地去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声，使得图像更加清晰。
二、图像分类图像分类是遥感图像处理的核心任务之一，其目的是将遥感图像中的像素点按照其特征分类到不同的类别中。
在本实验中，我们使用了支持向量机（SVM）算法进行图像分类。
支持向量机是一种常用的机器学习算法，其通过构建一个最优超平面来实现分类。
在图像分类中，我们将遥感图像中的每个像素点看作一个数据样本，其特征由像素的灰度值和纹理信息组成。
通过对训练样本进行学习，支持向量机能够建立一个分类模型，从而对测试样本进行分类。
实验结果显示，支持向量机在遥感图像分类中表现出较高的准确性和鲁棒性。
通过调整支持向量机的参数，我们可以得到不同的分类结果。
此外，支持向量机还能够处理高维数据和非线性分类问题，使其在遥感图像处理中具有广泛的应用前景。
三、图像变换图像变换是遥感图像处理中的重要环节，其目的是将图像从一个空间域转换到另一个空间域，从而提取图像中的特征信息。
在本实验中，我们使用了小波变换和主成分分析两种常见的图像变换方法。
图像处理中的图像增强算法分析与优化
图像处理中的图像增强算法分析与优化图像增强是图像处理领域中的一个重要任务，旨在改善图像的质量以及增强图像中的细节。
图像增强算法通过对图像进行亮度、对比度、色彩、锐化等方面的调整，使得图像更加清晰、细腻。
本文将对常见的图像增强算法进行分析，并探讨如何优化这些算法以提高图像质量。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，其主要思想是通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像的像素值分布更加均匀。
直方图均衡化可以有效增强图像的对比度，但对于某些特殊图像，可能会导致不太自然的效果。
为了解决这个问题，可以通过对直方图进行局部均衡化来实现更好的效果。
二、空间滤波空间滤波是图像增强的常用方法之一，其主要通过对图像的像素邻域进行运算，来改变图像的像素值。
常见的空间滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些算法通过对邻域像素进行平均、取中值或加权平均等操作，达到去噪、模糊或锐化图像的效果。
在实际应用中，根据图像的特点选择合适的滤波算法是非常重要的。
三、小波变换小波变换是一种基于信号分析的图像处理方法，它能够将图像分解为不同尺度的频域信息。
在图像增强中，小波变换可以通过提取图像的频域信息来增强图像的边缘和细节。
常见的小波变换方法有离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)。
小波变换具有良好的多分辨率特性，可以根据不同的需求选择合适的小波和尺度，以实现对图像的增强。
四、Retinex算法Retinex算法是一种基于视觉感知的图像增强算法，其主要思想是通过模拟人眼的感知机制来增强图像的视觉效果。
Retinex算法将图像分解为反射和亮度两个分量，然后根据不同的需求对这两个分量进行调整，以达到增强图像的效果。
Retinex算法在改善图像的动态范围、增强细节等方面具有出色的表现，但该算法较为复杂，对计算资源要求较高。
五、深度学习方法近年来，深度学习方法在图像增强领域取得了巨大的突破。
深度学习方法通过训练神经网络模型，可以自动学习图像的映射关系，并根据学到的规律对图像进行增强。
医学图像处理技术中的图像增强方法探究
医学图像处理技术中的图像增强方法探究在医学领域中，图像处理技术的应用越来越广泛，其中图像增强方法是一项重要的技术，它能够帮助医生更好地观察和分析医学图像，提高诊断准确性和效率。
本文将探究医学图像处理技术中的一些常见的图像增强方法，并分析其原理和应用。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过扩展图像的灰度值范围，使得图像中的灰度级分布更均匀，从而增强了图像的对比度。
直方图均衡化的原理是将图像中的每个像素的灰度值映射到一个新的灰度值，使得图像的累积直方图均匀分布。
直方图均衡化可以应用于医学图像处理中的各种模态，例如X射线、CT扫描和核磁共振图像等。
通过直方图均衡化，可以使得医学图像中肿瘤、血管等特征更加清晰可见，有助于医生更准确地诊断疾病。
二、图像滤波图像滤波是一种常见的图像增强方法，它通过对图像进行滤波操作，去除噪声和其他不相关的信息，从而使图像更加清晰。
在医学图像处理中，常用的图像滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是一种简单的平滑滤波方法，它通过计算像素周围邻域像素的平均值来替代当前像素的灰度值。
中值滤波是一种非线性滤波方法，它将当前像素的灰度值替换为邻域中灰度值的中值。
高斯滤波是一种线性平滑滤波方法，它通过对像素周围邻域像素进行加权平均来替代当前像素的灰度值。
图像滤波在医学图像处理中具有广泛的应用，例如在CT扫描中降低噪声、在MRI图像中增强病灶的可见度等。
通过选择适当的滤波方法和参数，可以有效地提高医学图像的质量和清晰度，提高诊断的准确性。
三、边缘检测边缘检测是医学图像增强的重要方法之一。
边缘表示了图像中不同区域之间灰度值的突变，通常与结构、物体边界、器官等相关。
边缘检测能够帮助医生更准确地定位和分析图像中的特征。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。
Sobel算子和Prewitt算子通过计算图像中各像素点的梯度值来确定边缘的位置和方向。
一种采用直方图均衡化来进行图像增强的新方法
法则 是 在 图像 的某 个 变 换域 中对 变 换 系 数 进 行 处 理 ．然 后 通 过 逆 变 换 以次获 得 增 强 图 像 。 方 图 操 作是 空 间 域 处 理 的 基 础 。 直 它 是 以概 率 论 为基 础 ． 用 灰 度点 运 算 来 实 现直 方 图 的变 换 ， 而 运 从
（ ） 这 个 中 间值 赋 给 模 板 中心 位 置 的像 素 。 ５ 将 １ 增 强 局 部 对 比 度 ． ２
（ ） 取 模 板 下 各对 应 像 素 的灰 度 值 ： ２ 读 （ ） 这 些 灰 度 值按 从 小 到 大 的顺 序 排 列 ： ３ 将
（ ） 出这 些 值 中 的一 个 中 间值 ： ４ 找
局 部 图像 细节 加 强 ． 不 能改 善 整 幅 图 像 动 态 范 围和 削 弱 噪 声 但 对 图像 的 影 响 而 直 方 图 均 衡 化 虽 能扩 大 视 觉 的动 态 范 围但 是 以牺 牲 图像 细 节 为 代 价 ． 果 能将 直 方 图 均 衡算 法 和 增 强局 部 如 对 比 度这 两 种 方 法结 合 起 来 ， 进 行 中 值滤 波 ， 可 充 分 发 挥 三 并 就 者 之 长 处 ． 也 就是 本 文 提 出 的一 种 新 的直 方 图 均 衡 化 的方 法 这
噪声 下 的 图像 进行 处 理 。 １ 新 的直 方 图 均衡 化 的 方 法 、
１１中 值 滤 波 ．
与理 想 值 １ ／ 有 可 能存 在较 大 的差 异 。 非 是 最 佳 值 ， 只是 ｎ仍 并 故 近似 完 全 均 衡 。
（ ） 少 图像 的 灰 度级 来 换 取 对 比度 的 扩 大 ， 灰 度 等级 的 ２减 而 中值 滤 波 是一 种 非 线 性 的空 间滤 波 器 ．它 的 响 应 基 于 图 像 减 少 比较 容 易造 成 图 像 一些 细节 信 息 的 丢 失 （ ） 方 图均 衡 化 不能 有 效 的去 除 噪 声 。 ３直 目前 有很 多种 改进 的直 方 图 均 衡 化 算 法 ． ａｎｌ Ｋ ｌ 等人 提 出 ｅ
基于直方图均衡化图像增强算法分析
基于直方图均衡化图像增强算法分析目录1. 前言 (1)2. 理论分析 (2)2.1 直方图修正技术的基础 (2)2.2 直方图的均衡化 (3)2.3 直方图均衡化的算法步骤 (4)3. 仿真实验与结果 (5)4. 结论 (9)参考文献 (9)1. 前言在实际应用中，无论采用何种输入装置采集的图像，由于光照、噪声等原因，图像的质量往往不能令人满意。
例如，检测对象物的边缘过于模糊；在比较满意的一幅图像上发现多了一些不知来源的黑点或白点；图像的失真、变形等等。
所以图像往往需要采取一些手段进行改善以求达到较好的效果。
图像增强技术正是在此基础上提出的。
图像增强是图像分析与处理的一个重要的预处理过程，其主要有两个目的：一是运用一系列技术手段改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度；二是将图像转化成一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式。
即改善图像质量是图像增强的根本目的。
图像增强的意义一般可以理解为：按需要进行适当的变换，对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度进行强调或锐化，突出某些有用的信息，去除或消弱无用的信息以便于显示、观察或进一步分析和处理。
图像增强技术是一类基本的图像处理技术，是指有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不需要的特征，其目的是使处理后的图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统，包括图像的轮廓线或者纹理加强、图像去噪、对比度增强等。
因此图像增强处理是图像分析和图像理解的前提和基础。
在图像的获取过程中，特别是对于多媒体监控系统采集的图像，由于监控场景光线照射复杂、拍摄背景也比较复杂等环境因素的影响。
加之摄像设备、传感器等因素引入的噪声，使监控图像在一定程度上存在对比度差、灰度分布范围窄、图像分辨率下降。
因此，为得到一幅清晰的图像必须进行增强处理。
传统的图像增强算法通常是基于整幅图像的统计量，这样在计算整幅图像的变换时，图像中的低频信息、高频信息以及含有的噪声，同时进行了变换，因而在增强图像的同时增强了噪声，导致信息熵下降，给监控图像的分析和后期处理带来了困难。
opencv基于直方图均衡化的图像增强
opencv基于直⽅图均衡化的图像增强直⽅图均衡化是图像增强处理中常见的⽅法之⼀，其基本的思想是通过均衡化处理调整图像灰度分布，达到改善图像对⽐度的⽬的。
由于图像对⽐度是决定⼀幅图像主观质量的重要因素，因此直⽅图均衡化被⼴泛应⽤于图像的增强处理。
总的来说就是把src源图像中的像素s经过T转化后到dst图像中r，转化的核⼼是 s = Int[(L-1)*s+0.5];以下是我⽤opencv写的直⽅图均衡化的图像增强核⼼代码：/*1、图像增强*///直⽅图均衡化图像增强，这⾥是针对单通道灰度图像的增强IplImage* strengthImage_Histogram(IplImage* img){IplImage* dst = cvCreateImage(cvSize(512,512),img->depth,img->nChannels);int width = img->width;int height = img->height;int step = img->widthStep;double his[256] = {0};//灰度double p_hist[256]={0};//灰度⽐例double s_hist[256]={0};//累计灰度⽐例double total = img->width*img->height;//总像素数for(int i = 0; i < height; i++){for(int j = 0; j < width; j++)his[((uchar*)img->imageData+i*step)[j]]++;}//p(r) = n(k)/n; k = 0、1、2。
；//0<= r <= 1;n为总像素数，n(k)表⽰灰度k的像素数for(int i = 0; i < 256; i++){p_hist[i] = (double)his[i]/total;if(i == 0)s_hist[i] = p_hist[i];else s_hist[i] = s_hist[i-1]+p_hist[i];}//图像增强for(int i = 0; i < img->height; i++){for(int j = 0; j < img->width; j++){((uchar*)(i * dst->widthStep +dst->imageData))[j] = s_hist[((uchar*)(i * img->widthStep +img->imageData))[j]]*255+0.5;}}cvShowImage("img",img);cvShowImage("dst",dst);cvWaitKey(0);return dst;}效果图：均衡化之前的均衡化之后的：图⽚效果：程序完整代码：View Code#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <stdio.h>void drawHistogram_gyh(IplImage* img, int level);IplImage* strengthImage_Histogram(IplImage* img);/*1、图像增强*///直⽅图均衡化图像增强，这⾥是针对单通道灰度图像的增强IplImage* strengthImage_Histogram(IplImage* img){IplImage* dst = cvCreateImage(cvSize(512,512),img->depth,img->nChannels);int width = img->width;int height = img->height;int step = img->widthStep;double his[256] = {0};//灰度double p_hist[256]={0};//灰度⽐例double s_hist[256]={0};//累计灰度⽐例double total = img->width*img->height;//总像素数for(int i = 0; i < height; i++){for(int j = 0; j < width; j++)his[((uchar*)img->imageData+i*step)[j]]++;}//p(r) = n(k)/n; k = 0、1、2。
直方图均衡化在图像增强中的应用
直方图均衡化在图像增强中的应用图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法；另一类是间接对比度增强方法。
直方图均衡化是最常见的间接对比度增强方法。
直方图均衡化通过使用累积函数对灰度值进行调整以实现对比度的增强。
当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。
通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。
本文首先对原始图像和经过直方图均衡化后的图像进行了对比，从视觉效果上验证了直方图均衡化在图像增强中的作用，同时对两幅图的直方图进行了定性分析，最后通过选择不同的灰度等级观察图像直方图的变化得出了直方图均衡化的一个重要结论。
1.基本思想直方图均衡化的基本思想就是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布，从而使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
使得图像的灰度分布趋向均匀，图像所占有的像素灰度间距拉开，这样就增加了像素灰度值的动态范围从而达到增强图像整体对比度的效果。
2.仿真实现2.1 验证直方图均衡化在图像增强中的作用输入一幅对比度较低的原始图像，对其进行直方图均衡化处理后，得到一幅新的图像，同时分别对原始图像与经过处理后的图像的直方图进行定性分析，仿真结果如下：图一由实验结果可知：（1） 经过直方图均衡化后，图像对比度明显增强，视觉效果大为改善。
（2） 原始图像较暗且所占据的灰度范围比较窄，对原始图像进行直方图均衡化后，直方图占据了整个图像的灰度值允许范围。
（3） 经过直方图均衡化后的直方图趋向平坦，灰度级有所减少，某些灰度进行了合并。
2.2 选择不同的灰度级观察图像直方图的变化。
仿真结果如下：原始图像0原始图像的直方图直方图均衡化后的图像0直方图均衡化后图像的直方图图二结论：随着处理函数n 值的减小，处理后图像的直方图越来越平坦，当n 值远小于原始图像的灰度级时，图像的直方图服从均匀分布。
3. MATLAB 仿真程序I=imread('rice.png'); subplot(221);imshow(I); title('原始图像'); subplot(222);imhist(I); title('原始图像的直方图'); I1=histeq(I);subplot(223);imshow(I1); title('直方图均衡化后的图像'); subplot(224);imhist(I1);0n=128时的直方图0n=64时的直方图0n=32时的直方图0n=16时的直方图title('直方图均衡化后图像的直方图'); I=imread('rice.png');I1=histeq(I,16);I2=histeq(I,32);I3=histeq(I);I4=histeq(I,128);subplot(221);imhist(I4);title('n=128时的直方图');subplot(222);imhist(I3);title('n=64时的直方图');subplot(223);imhist(I2);title('n=32时的直方图');subplot(224);imhist(I1);title('n=16时的直方图');。
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一
（ ） ≈ ∑ ｋ Ｐ （ ） ， １ ． 一 ， 三
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基金项目： ２ ０ １ ６ 年陕西教育厅科 学研究项目 ； 项目 名称 ： 基于智能终端的泛在学习 系统的 研 究； 项目 编号： １ ６ Ｊ Ｋ ２ ２ ５ ３ 。 作者简介： 苗水清 （ １ ９ ８ ８ 一 ） ， 女， 陕西西安人， 助教 ， 硕士； 研究方向： 数字图像处理。
西安 ７ １ ０ １ ０ ０ ） （ 延安大学西安创新 学院， 陕西
摘 要： 图像增强是数字图像处理技术中最基本的内容之一， 也是 图像预处理方法之・。 文章围绕图像增强方法， 研究发现先 使用直方图均衡化将带有噪声的图像进行处理， 然后再将图像 进行 中值滤波 ， 其效果得到明显改善。
第２ ２ 期 ２ ０ １ ７ 年１ １ 月
无 线 互 联 科 技
Ｗｉ ｒｅ ｌ ｅ Ｓ Ｓ Ｉ ｎｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ Ｔ ｅ ｃ ｈｎ ｏ ｌ ｏｇ ｙ
Ｎｏ． ２２
Ｎｏ ｖ ｅ ｍ ｂｅ ｒ ，２ ０ １ ７
基于中值滤波和直方图均衡化的图像增强方法研究
苗水清， 张 静， 黄昌军
关键词： 图像增强； 中值滤波； 直方图均衡化 在科学研 究、 军事技 术， 医学 、 气象天文学等领域 中， ２ 实验二： 图像直方 图均衡化及 结果分析
人们越 来越 多地利用 图像信息来认识和判断事物 ， 解 决实 ２ ． １灰 度 直 方 图 际 问题 ｌ １ 】 。 但 是图像在获取过程 中由于 噪声、 光照等原 因， 灰 度直方 图是 图像灰 度级 的函数 ， 它表 示 图中具有每