时域与频域的图像增强及Matlab实现

合集下载

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。

Matlab中的图像增强方法

Matlab中的图像增强方法图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，通过使用各种算法和方法，可以改善图像的质量、增加图像的信息量和清晰度。

在Matlab中，有许多强大而灵活的工具和函数，可以帮助我们实现图像增强的目标。

本文将介绍几种常用的Matlab图像增强方法，并探讨它们的原理和应用。

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，通过调整图像的像素分布来增强图像的对比度和亮度。

在Matlab中，我们可以使用“histeq”函数来实现直方图均衡化。

该函数会根据图像的直方图信息，将像素的灰度值重新映射到一个均匀分布的直方图上。

直方图均衡化的原理是基于图像的累积分布函数（CDF）的变换。

它首先计算图像的灰度直方图，并根据直方图信息计算CDF。

然后，通过将CDF线性映射到期望的均匀分布上，将图像的像素值进行调整。

直方图均衡化的优点在于简单易实现，且效果较好。

但它也存在一些限制，比如对噪声敏感、全局亮度调整可能导致细节丢失等。

因此，在具体应用中，我们需要权衡其优缺点，并根据图像的特点选择合适的方法。

二、自适应直方图均衡化自适应直方图均衡化是对传统直方图均衡化的改进，它能够在改善对比度的同时，保持局部细节。

与全局直方图均衡化不同，自适应直方图均衡化采用局部的直方图信息来进行均衡化。

在Matlab中，我们可以使用“adapthisteq”函数来实现自适应直方图均衡化。

该函数会将图像分成小块，并在每个块上进行直方图均衡化。

通过这种方式，自适应直方图均衡化可以在增强图像对比度的同时，保留图像的细节。

自适应直方图均衡化的优点在于针对每个小块进行处理，能够更精确地调整局部对比度，避免了全局调整可能带来的细节丢失。

然而，相对于全局直方图均衡化，自适应直方图均衡化的计算量较大，因此在实时处理中可能会引起性能问题。

三、模糊与锐化图像增强不仅局限于对比度和亮度的调整，还可以改善图像的清晰度和边缘信息。

在Matlab中，我们可以使用一些滤波器来实现图像的模糊和锐化。

4 图像频域增强及其Matlab实现

4 图像频域增强及其Matlab实现
卷积理论是频域滤波的基础.
通用的频域图像增强方法:低通滤波;高通滤波;带通或带阻;同态滤波
低通滤波器:使低频通过而使高频衰减的滤波器.被低通滤波的图像比原始图像少一些尖锐的细节部分，因为高频部分已被衰减。

高通滤波器:使高频通过而使低频衰减的滤波器.被高通滤波的图像在平滑区域中将减少一些灰度级的变化并突出过渡(如边缘)灰度级的细节部分。

这样的图像将更为锐化。

主要研究:
1 平滑的频率域滤波器
边缘和其他尖锐变化(如噪声)在图像的灰度级中主要处于傅里叶变化的高频部分。

因此，平滑(模糊)可以通过衰减指定图像傅里叶变换中高频成分的范围来实现。

(1) 理想低通滤波器
(2) 巴特沃思低通滤波器
(3) 高斯低通滤波器
2 频率域锐化滤波器
由于在灰度级的边缘和其他地方的急剧变化与高频成分有关，图像的锐化能够在频率域用高通滤波处理实现，而衰减低频成分并不会扰乱傅里叶变换的高频信息。

(1)理想高通滤波器
(2)巴特沃思高通滤波器
(3)高斯型高通滤波器
3 同态滤波器
5 图像去噪的Matlab GUI界面设计
要求：可以读入各种图像格式，选择不同去噪方法，产生去噪图像，并在同一界面下同时显示原始图像，加噪图像和去噪图像。

/view/852587d4360cba1aa811da53.html
/detail/shannenshannenshanne/2118584。

使用Matlab进行图像增强与图像修复的方法

使用Matlab进行图像增强与图像修复的方法图像增强与图像修复是数字图像处理领域中的重要研究方向之一。

随着数字摄影和图像处理技术的快速发展，越来越多的应用需要对图像进行增强和修复，以提高图像的质量和视觉效果。

在本文中，我们将探讨使用Matlab进行图像增强和图像修复的方法。

一、图像增强方法图像增强是通过对图像进行处理，改善其质量，使其更加清晰、鲜明和易于观察。

下面将介绍几种常用的图像增强方法。

1. 灰度拉伸灰度拉伸是一种简单而有效的图像增强方法，通过拉伸图像的灰度范围，使得图像中的细节更加明确可见。

具体操作是将图像的最低灰度值映射到0，最高灰度值映射到255，中间的灰度值按比例映射到相应的范围。

在Matlab中，我们可以使用imadjust函数实现灰度拉伸。

2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对图像的灰度分布进行调整，使得图像的对比度得到增强。

具体操作是对图像的灰度直方图进行均衡化处理，将图像的灰度级分布均匀化。

在Matlab中，我们可以使用histeq函数实现直方图均衡化。

3. 锐化锐化是一种常用的图像增强方法，通过增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰和立体。

具体操作是对图像进行高通滤波，突出图像中的边缘信息。

在Matlab中，我们可以使用imsharpen函数实现图像锐化。

4. 去噪去噪是一种常用的图像增强方法，通过抑制图像中的噪声，提高图像的质量。

常见的去噪方法包括中值滤波、均值滤波和小波去噪等。

在Matlab中，我们可以使用medfilt2函数实现中值滤波。

二、图像修复方法图像修复是对图像中存在的缺陷或损坏进行补全或恢复的过程，以提高图像的可视化效果。

下面将介绍几种常用的图像修复方法。

1. 图像插值图像插值是一种常用的图像修复方法，通过根据已知的像素值推测缺失的像素值，从而补全图像中的缺失部分。

常见的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和双立方插值等。

在Matlab中，我们可以使用interp2函数实现图像插值。

Matlab技术图像增强方法

Matlab技术图像增强方法图像增强是数字图像处理的一个重要任务，通过改善图像的质量和视觉效果来提高图像的可读性和理解性。

在现实生活中，我们常常会遇到一些图像质量较差、光照不均匀或者图像噪声较多的情况，这时候就需要借助一些图像增强方法来改善图像。

Matlab作为一款强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，其中包含了多种图像增强方法。

本文将介绍几种常用的Matlab图像增强方法，并对其原理和应用进行探讨。

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，通过重新分配图像的灰度级来拉伸图像的灰度范围，以增强图像的对比度和细节。

在Matlab中，我们可以使用以下代码实现图像的直方图均衡化：```matlabimg = imread('image.jpg');img_eq = histeq(img);imshowpair(img, img_eq, 'montage');```直方图均衡化的原理是将图像的累积分布函数进行线性映射，使得图像的灰度级均匀分布，从而增强对比度。

然而，直方图均衡化有时候会导致图像过亮或者过暗，因为它只考虑了灰度分布，并未考虑图像的空间信息。

二、自适应直方图均衡化为了克服直方图均衡化的不足，自适应直方图均衡化应运而生。

自适应直方图均衡化是一种局部增强方法，它将图像划分为若干小区域，并对每个区域进行直方图均衡化，以保留图像的局部对比度。

Matlab中的自适应直方图均衡化函数为`adapthisteq`，使用方法如下：```matlabimg = imread('image.jpg');img_adapteq = adapthisteq(img);imshowpair(img, img_adapteq, 'montage');```自适应直方图均衡化在增强图像对比度的同时，能够保留图像的细节，并且不会引入过多的噪声。

图像变换与增强matlab程序

试验一 MATLAB图像增强与变换处理实验试验一 MATLAB图像增强与变换处理实验一、实验目的1、熟悉掌握数字图像处理的基本概念。

2、了解MATLAB的的编程环境，图像处理工具箱的使用方法。

3、掌握数字图像处理图像增强的基本方法。

4、掌握图像变换的基本方法。

5、学会使用MATLAB完成图像处理的主要功能。

二、实验任务（1）各种格式的数字图像的读取、显示、存储。

（2）图像的空域增强方法。

（3）图像的频率域增强方法。

（4）图像的锐化增强方法。

（5）图像的快速傅里叶变换与反变换。

三、实验配套的主要仪器设备及台(套)数教师示范用投影仪一台微型计算机每个学生一台四、报告要求完成实验任务的每一步，并记录每一步的实验结果。

图1 原始图像图 2 转化为灰度图像的图像（1）各种格式的数字图像的读取、显示、存储将该图像放入MATLAB的work文件夹中。

在.m文件中输入以下代码：clear all;close all;f=imread('1.jpg'); %读入原图像文件f1=rgb2gray(f); %将彩色图片转换为灰度图imshow(f1);imwrite(f1,'gai0.jpg');imwrite(f1,'gai1.png');imwrite(f1,'gai2.bmp');imwrite(f1,'gai3.tiff');（2）则把彩色图片转化为灰度图，,显示图像为图2。

同时我们可以在工作区中输入imfinfo gai0.jpg;，我们可以得到我们保存后图片的相关信息，其输入结果如下：Filename: 'gai1.png'FileModDate: '01-May-2012 20:14:13'FileSize: 414165Format: 'png'FormatVersion: []Width: 1024Height: 768BitDepth: 8ColorType: 'grayscale'FormatSignature: [137 80 78 71 13 10 26 10]Colormap: []Histogram: []InterlaceType: 'none'Transparency: 'none'SimpleTransparencyData: []BackgroundColor: []RenderingIntent: []Chromaticities: []Gamma: []XResolution: []YResolution: []ResolutionUnit: []XOffset: []OffsetUnit: []SignificantBits: []ImageModTime: '1 May 2012 12:14:13 +0000'Title: []Author: []Description: []Copyright: []CreationTime: []Software: []Disclaimer: []Warning: []Source: []Comment: []OtherText: []同理我们可以得到其他三种格式的图像的相关信息。

使用MATLAB进行图像增强处理的基本原理

使用MATLAB进行图像增强处理的基本原理图像增强是数字图像处理领域中的一个重要分支，它通过改善图像的质量和视觉效果，使得图像更加清晰、鲜明和易于理解。

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箱，可以方便地进行图像增强处理。

本文将介绍使用MATLAB进行图像增强处理的基本原理。

一、图像增强的基本概念图像增强是指通过一系列的数字图像处理技术，改善图像的质量和视觉效果。

图像增强可以分为全局增强和局部增强两种方式。

全局增强是对整幅图像进行处理，使得图像整体的对比度、亮度和色彩更加鲜明。

局部增强是对图像中的某一区域进行处理，以突出该区域的细节和特征。

二、图像增强的基本原理图像增强的基本原理是通过对图像的像素值进行调整，改变图像的对比度、亮度和色彩等特征，从而达到改善图像质量的目的。

MATLAB提供了一系列的图像增强函数和工具，可以方便地实现这些处理。

1. 对比度增强对比度是指图像中不同区域之间亮度差异的程度，对比度增强可以使得图像中的细节更加清晰。

MATLAB中常用的对比度增强方法有直方图均衡化和自适应直方图均衡化。

直方图均衡化通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的直方图更加均匀，从而提高图像的对比度。

自适应直方图均衡化是一种局部增强方法，它将图像分成若干个小区域，在每个区域内进行直方图均衡化，以突出图像的细节。

2. 亮度调整亮度是指图像的整体明暗程度，亮度调整可以改变图像的整体亮度，使得图像更加明亮或暗淡。

MATLAB中可以使用线性变换或非线性变换来进行亮度调整。

线性变换是通过对图像的像素值进行线性缩放，改变图像的亮度。

非线性变换则是通过对图像的像素值进行非线性映射，更加灵活地调整图像的亮度。

3. 色彩增强色彩增强是指调整图像的颜色饱和度和色调，使得图像的色彩更加鲜明和丰富。

MATLAB中可以使用色彩空间转换和直方图匹配等方法进行色彩增强。

色彩空间转换是将图像从RGB色彩空间转换到其他色彩空间，如HSV色彩空间，然后对色彩分量进行调整。

在Matlab中实现图像增强和滤波的方法

在Matlab中实现图像增强和滤波的方法图像是我们日常生活中不可或缺的一部分。

从社交媒体上的自拍到科学研究中的显微镜图像，我们经常需要对图像进行增强和修复。

Matlab是一个功能强大的工具，提供了丰富的图像处理和分析功能，包括图像增强和滤波。

本文将探讨在Matlab中实现图像增强和滤波的方法。

一、图像增强图像增强是通过增强图像的对比度、清晰度和细节来改进图像质量的过程。

在Matlab中，有几种常用的图像增强方法，包括直方图均衡化、对比度拉伸和维纳滤波。

1. 直方图均衡化直方图均衡化是通过重新分布图像的像素值，使得图像的灰度级在整个范围内得到充分利用的一种方法。

在Matlab中，可以使用`histeq`函数来实现直方图均衡化。

下面是一个简单的示例代码：```matlabimg = imread('image.jpg');img_eq = histeq(img);imshowpair(img, img_eq, 'montage');```2. 对比度拉伸对比度拉伸是通过调整图像的像素值范围来增强图像对比度的方法。

在Matlab 中，可以使用`imadjust`函数来实现对比度拉伸。

下面是一个简单的示例代码：```matlabimg_adj = imadjust(img, [0.2, 0.8], [0, 1]);imshowpair(img, img_adj, 'montage');```3. 维纳滤波维纳滤波是一种经典的图像去噪和增强方法，可以减少图像中的噪声并增强图像的细节。

在Matlab中，可以使用`wiener2`函数来实现维纳滤波。

下面是一个简单的示例代码：```matlabimg = imread('image.jpg');img_wiener = wiener2(img, [5, 5]);imshowpair(img, img_wiener, 'montage');```二、图像滤波图像滤波是通过对图像进行空间域或频率域滤波的过程，可以用来平滑图像、去除噪声或者增强图像细节。

Matlab技术图像变换方法

Matlab技术图像变换方法图像处理是数字信号处理的重要应用之一，而Matlab作为一款强大的数学计算软件，其在图像处理领域也有着广泛的应用。

图像变换是图像处理的重要环节，通过变换可以改变图像的表现形式，提取图像的有用信息，实现图像的增强、去噪、特征提取等目标。

本文将重点介绍Matlab中常用的图像变换方法，并探讨其原理和应用。

一、灰度图像变换灰度图像变换是图像处理中最为基础的操作之一，可以通过调整像素值的亮度、对比度等来改变图像的视觉效果。

Matlab提供了多种函数来实现灰度图像变换，如imadjust、histeq等。

imadjust函数通过调整图像的亮度和对比度来改变图像的整体视觉效果。

其基本原理是通过对原始图像的像素值进行非线性变换，将像素值映射到指定的亮度范围内。

具体而言，imadjust函数根据输入的亮度调整阈值，将图像的低灰度和高灰度值进行映射，实现对图像亮度的调整。

例如，可以通过提高亮度调整阈值，增加图像的对比度。

histeq函数通过直方图均衡化来改变图像的灰度分布，实现对图像的自适应增强。

其基本原理是通过映射原始图像的灰度直方图到一个均匀分布的形式，从而使得图像的灰度值分布更加均衡。

直方图均衡化能够增强图像的对比度，凸显图像的细节信息。

例如，可以使用histeq函数来增强图像中的暗部细节。

二、几何图像变换几何图像变换是通过对图像的坐标进行变换，改变图像的形状或尺寸。

Matlab提供了多种函数来实现几何图像变换，如imresize、imrotate等。

imresize函数通过改变图像的尺寸来实现图像的缩放。

其基本原理是通过插值算法，在输入的图像基础上生成一个新的图像。

可以通过指定缩放比例来控制图像尺寸的变化，也可以通过指定输出图像的大小来实现图像的精确缩放。

imrotate函数通过旋转图像的角度来实现图像的旋转变换。

其基本原理是通过对输入图像的每个像素位置进行变换，从而得到旋转后的图像。

MATLAB技术图像增强实例

MATLAB技术图像增强实例在现代科技的飞速发展中，图像处理技术的应用越来越广泛。

图像增强作为图像处理领域的重要技术之一，可以提高图像的质量、清晰度和对比度，使得图像更易于观察和分析。

而MATLAB作为图像处理领域的重要工具，具备强大的功能和灵活的编程环境，成为图像增强的理想选择。

本文将通过具体的实例，介绍MATLAB中常用的图像增强技术，并展示其应用效果。

一、灰度变换灰度变换是图像增强的基本方法之一，通过调整图像的亮度、对比度和色调等参数，使得图像更加清晰和有吸引力。

MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，可以实现各种灰度变换操作。

例如，我们可以使用imadjust函数来调整图像的对比度和亮度。

通过指定适当的参数，如增益和偏移量，我们可以实现对图像的灰度范围进行线性变换，从而使得图像的对比度更鲜明。

二、空间滤波空间滤波是一种常用的图像增强技术，通过对图像的像素进行加权平均或其他数学运算，实现图像的平滑、去噪和增强等效果。

MATLAB提供了多种空间滤波函数，包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

以高斯滤波为例，我们可以使用imfilter函数实现图像的平滑处理。

通过指定适当的滤波核大小和标准差等参数，我们可以实现图像的模糊、去噪和平滑等效果。

高斯滤波在图像增强中应用广泛，可以有效地抑制图像中的噪声和干扰。

三、频域滤波频域滤波是一种基于频域分析的图像增强技术，通过对图像进行傅里叶变换或其他频域变换，利用频率域的特性对图像进行滤波和增强。

MATLAB提供了丰富的频域滤波函数和工具箱，可以快速实现频域滤波操作。

例如，我们可以使用fft2函数对图像进行二维傅里叶变换，然后使用滤波器将不需要的频率成分去除，最后使用ifft2函数对变换后的图像进行逆变换。

通过合理的滤波器设计和参数选择，我们可以实现图像的频域增强，如锐化、去噪和增加细节等。

四、自适应增强自适应增强是一种基于局部特性的图像增强技术，通过对每个像素点进行自适应的增强操作，实现图像的细节增强和对比度增强等效果。

使用Matlab进行数字图像处理和图像增强

使用Matlab进行数字图像处理和图像增强数字图像处理是一门研究如何对数字图像进行处理和改变的学科，其应用广泛，包括医学图像处理、计算机视觉、遥感图像分析等。

而Matlab作为一种强大的数学计算软件，提供了丰富的数字图像处理工具箱，可以辅助我们进行各种图像处理和增强的操作。

在数字图像处理中，我们常常需要对图像进行滤波操作。

滤波可以用于去除图像中的噪声、增强图像的细节等。

Matlab提供了各种滤波器函数，如高斯滤波器、中值滤波器等。

其中，高斯滤波器是最常用的一种滤波器，可以通过控制滤波器的尺寸和方差来实现不同程度的平滑效果。

除了滤波操作，Matlab还提供了许多用于图像增强的函数。

图像增强是指通过一系列操作，使得图像更加清晰、鲜艳和易于分析。

其中最常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和锐化等。

直方图均衡化可以通过调整图像的灰度分布来增强图像的对比度和细节。

对比度拉伸可以通过线性拉伸或非线性拉伸来增强图像的对比度。

而锐化可以通过增强图像的高频部分来使得图像更加清晰。

在Matlab中，进行图像处理和增强的流程是相对简单的。

首先，我们需要读取图像并将其转化为灰度图像。

然后，我们可以使用各种滤波器来平滑图像或者去除噪声。

接下来，可以进行图像增强的操作，如直方图均衡化和对比度拉伸。

最后，我们可以将处理后的图像保存或者显示出来。

除了提供了丰富的函数和工具箱外，Matlab还有一个强大的交互式编辑环境，可以让我们更加方便地进行图像处理和增强的实验和调试。

在Matlab的命令窗口中，我们可以直接输入命令进行图像处理操作，也可以使用图形用户界面（GUI）进行交互操作。

这种交互式的编辑环境使得我们能够更加直观地理解和掌握数字图像处理的概念和方法。

总结起来，Matlab是一种强大的数学计算软件，提供了丰富的数字图像处理和增强工具。

通过使用Matlab，我们可以进行各种图像处理和增强的操作，如滤波、直方图均衡化和对比度拉伸等。

如何进行MATLAB图像增强和修复

如何进行MATLAB图像增强和修复图像增强和修复是数字图像处理的两个重要方面，其目的在于改善图像的质量、清晰度和可视化效果。

在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行图像增强和修复的方法和技巧。

1. 图像增强图像增强是通过一系列的处理方法来改善图像的视觉质量和增强图像的细节。

MATLAB提供了多种图像增强的函数和工具包，以下是一些常用的方法：灰度拉伸：通过对图像的像素值进行线性变换，将像素值映射到一个更大的范围，从而增加图像的对比度和动态范围。

例如，可以使用imadjust函数来调整图像的灰度级别。

直方图均衡化：该方法通过重新分配图像的像素值，使得图像的直方图在整个灰度级范围内更均衡。

使用histeq函数可以实现直方图均衡化。

滤波：图像中的噪声会降低图像的质量和细节。

通过应用不同的滤波方法，可以去除噪声和平滑图像。

MATLAB提供了多种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波。

增强算法：一些特定的图像增强算法，如锐化、边缘增强和局部对比度增强等，可以提高图像的细节和清晰度。

你可以使用imsharpen、edge和adapthisteq等函数来实现这些算法。

2. 图像修复图像修复是通过一系列的处理方法来修复、恢复损坏或退化图像的细节和完整性。

这种损坏可能是由噪声、模糊、运动模糊或其他因素引起的。

以下是一些常用的图像修复方法：去噪：噪声在图像中是常见的问题，因为它会导致图像细节的丢失。

MATLAB 提供了一些函数如wiener2、medfilt2和imnoise等，可以用来去除不同类型的噪声。

模糊去除：运动模糊是由运动物体或相机移动引起的，可以使用维纳滤波器或修复算法来恢复模糊图像的细节。

MATLAB提供了deconvwnr和deconvlucy等函数来实现运动模糊的去除。

图像修复算法：一些先进的图像修复算法，如总变分（Total Variation）和去除重复块（Inpainting）算法，可以从严重损坏的图像中恢复丢失的细节。

使用MATLAB进行图像增强的最佳实践

使用MATLAB进行图像增强的最佳实践引言随着数字图像技术的快速发展，图像增强成为了图像处理领域的一个重要研究方向。

借助图像增强技术，我们可以改进图像质量、增强图像细节、提升图像的视觉效果等。

而MATLAB作为一款功能强大的数学计算软件，在图像处理领域也有着广泛的应用。

本文将介绍使用MATLAB进行图像增强的最佳实践。

一、图像增强的概念与目标图像增强是指改善图像的视觉质量，使其更适合于人眼观察与分析的过程。

其目标包括但不限于：增强图像的亮度、对比度；改善图像的细节和清晰度；减少图像的噪声等。

图像增强的实质是对图像的像素值进行调整以改善图像的视觉效果。

二、MATLAB中的图像增强函数MATLAB提供了丰富的图像增强函数，通过这些函数我们可以方便地实现各种图像增强算法。

下面我们将介绍几个常用的图像增强函数。

1. histeq函数histeq函数（直方图均衡化）是一种广泛用于增强图像视觉效果的方法。

该函数通过调整图像像素的灰度分布来增强图像的对比度。

它将图像的灰度级映射到一个均匀分布的直方图上，从而提高图像的亮度和对比度。

2. imadjust函数imadjust函数通过对图像的灰度级进行线性变换来增强图像的对比度。

该函数可以将图像的灰度级映射到指定的输出范围内，从而增强图像的亮度和对比度。

3. adapthisteq函数adapthisteq函数是一种自适应的直方图均衡化方法。

该函数通过将图像分成多个小区域，并对每个小区域进行直方图均衡化，从而提高图像的对比度和细节。

三、图像增强的实践步骤在使用MATLAB进行图像增强时，我们可以根据以下步骤进行实践。

1. 读取图像使用imread函数读取待增强的图像，并将其存储在MATLAB的变量中。

2. 图像预处理在进行图像增强之前，我们可以进行一些图像预处理的操作，如图像去噪、图像滤波等。

这些操作有助于减少图像噪声、平滑图像细节，从而提高后续增强算法的效果。

3. 图像增强方法的选择根据图像的具体需求，选择合适的图像增强方法。

基于matlab软件的图像频率域增强实验

基于matlab 软件的图像频率域增强实验一．实验内容：1 滤波器定义2 频率域的处理3 频率域处理的评价<一> 滤波器定义1 首先知道定义低通滤波器(1) 定义截止频率D0(2) 根据低通滤波的三个公式：A 理想低通滤波器的定义一个二维的理想低通滤波器（ILPF ）的转换（传递）函数满足（是一个分段函数）B 一个截止频率在与原点距离为D 0的n 阶Butterworth 低通滤波器（BLPF ）的转换函数：H(u,v) = 0.5, 当 D 0 = D(u,v)C 高斯滤波器 FFT图像 F(u,v)H(u,v) H(u,v)FFT -增强图⎩⎨⎧>≤=0),(0),(1),(D v u D D v uD v u H 其中：D 0 为截止频率 D(u,v)为距离函数 D(u,v)=(u 2+v 2)1/22 能够用定义的滤波器与频率图像计算1) 图像傅立叶变换F=fft2(I);F=fftshift(F);2) 图像与滤波器点击G(u,v)=F(u,v)H(u,v)3) 图像反傅立叶变换G=ifftshift(G);g=abs(ifft2(G));二．实验目的：利用matlab 软件对图像进行处理，要求利用傅里叶变换函数fft2进行对图像的傅里叶变换，利用频谱中心化函数fftshift 对图像进行频谱中心化操作，最后检查保存处理后的图像。

三．实验步骤：1.打开matlab 软件，读取目标图像2.利用函数fft2对图像进行傅里叶变换操作3.利用函数fftshift 对图像进行频谱中心化处理4.检查并保存处理后图像四．实验结果：1/222(,)22M N D u v u v ⎡⎤⎛⎫⎛⎫=-+-⎢⎥ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎢⎥⎣⎦五．实验心得：通过本次实验，学习了matlab软件对图像进行频率域增强处理时的基本功能和函数指令操作，让我认识到matlab软件功能的强大，以及自己在研究软件处理图像时的不足，对傅里叶变换和频谱中心操作时函数指令的认识和理解不够透彻。

基于频域的图像增强及其MATLAB实现

基于频域的图像增强及其MATLAB实现
柏春岚
【期刊名称】《测绘》
【年(卷),期】2009(032)006
【摘要】图像增强是对数字图像的预处理,使图像整体或局部特征能有效地改善.通过对频域法图像增强理论的理解,分析了频域法的低通滤波、高通滤波.在此基础上,利用MATLAB对理想的高低通滤波器、指数高低通滤波器、巴特沃斯高低通滤波器以及梯形高通滤波器进行编程与仿真,并对其结果进行分析与比较,表明低通滤波和高通滤波都能较好的改善图像质量.
【总页数】3页(P273-275)
【作者】柏春岚
【作者单位】河南城建学院测绘与城市空间信息系,河南,平顶山,467044
【正文语种】中文
【中图分类】TP317.4
【相关文献】
1.基于直方图的X线医学图像增强及Matlab实现 [J], 张艺雪
2.基于MATLAB GUI的图像增强技术的实现 [J], 英英
3.用Matlab实现基于小波变换的图像增强技术 [J], 管琼
4.基于MATLABGUI的图像增强技术的实现 [J], 英英;
5.基于MATLAB的图像增强算法研究及实现 [J], 朱逢园
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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。

最新图像增强、图像滤波、边缘检测的MATLAB实现

最新图像增强、图像滤波、边缘检测的MATLAB实现图像增强、图像滤波、边缘检测的M A T L A B实现图像增强、图像滤波及图像边缘检测MATLAB实现程序图像增强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。

其主要目的是使处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。

图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理、和彩色处理技术等。

图像增强有图像对比度增强、亮度增强，轮廓增强等等。

下面利用直方图统计算法对灰度图像进行增强：程序代码：I=imread('cameraman.tif');subplot(121)imshow(I);title('原始图像');subplot(122)imhist(I,64)%绘制图像的直方图，n=64为灰度图像灰度级，若I为灰度图像，默认n=256；若I为二值图像，默认n=2。

title('图像的直方图');（请自己运行查看）n=256时：（请自己运行查看）下面利用直方图均衡化增强图像的对比度：I=imread('cameraman.tif');J=histeq(I);%将灰度图像转换成具有64（默认）个离散灰度级的灰度图像imshow(I)title('原始图像')figure,imshow(J)title('直方图均衡化后的图像')figure(1)subplot(121);imhist(I,64)title('原始图像的直方图')subplot(122);imhist(J,64)title('均衡化的直方图')（请自己运行查看）分析：从上图中可以看出，用直方图均衡化后，图像的直方图的灰度间隔被拉大了，均衡化的图像的一些细节显示了出来，这有利于图像的分析和识别。

直方图均衡化就是通过变换函数histeq将原图的直方图调整为具有“平坦”倾向的直方图，然后用均衡直方图校正图像。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

中国矿业大学本科生毕业设计姓名：陶士昌学号：********学院：计算机科学与技术专业：电子信息科学与技术设计题目：时域与频域的图像增强及Matlab实现专题：图像处理指导教师：梁志贞职称：副教授2012年6月徐州中国矿业大学毕业设计任务书学院计算机科学与技术专业年级信科08-3 学生姓名陶士昌任务下达日期：2012年 1 月10 日毕业设计日期：2012年 1 月 4 日至2012 年 6 月10日毕业设计题目：时域与频域的图像增强及Matlab实现毕业设计专题题目：图像处理毕业设计主要内容和要求：毕业设计（论文）的目的是对毕业生所学的专业基础知识和研究能力、自学能力以及各种综合能力的检验，要进一步巩固和加强学生基本知识的掌握和基本技能的训练，加强对学生的多学科理论、培养刻苦钻研、勇于探索的精神。

图像增强（image enhancement）是一种按特定的需要突出一幅图像的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息，从而有目的地强调图像整体或局部特征，加强图像判读和识别效果的处理方法。

其主要目的是使处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。

常用的图像增强技术主要包括直方图修改处理、图像平滑化处理、图像锐化处理等。

在实际应用中，常常是几种方法联合处理，以便达到预期的增强效果。

从纯技术上讲，图像增强技术基本上可分为两大类：频域增强法和空域增强法。

空域增强法是直接对图像中的像素进行处理，基本上是以灰度映射变换为基础的。

频域增强法的基础是卷积定理，关键在于图像空域与频域的转换类型本课题首先要介绍了图像增强方面发展的状况和常用图像增强的基本理论,然后根据所学知识对已有的算法用Matlab编程实现。

院长签字：指导教师签字：中国矿业大学毕业设计指导教师评阅书指导教师评语（①基础理论及基本技能的掌握；②独立解决实际问题的能力；③研究内容的理论依据和技术方法；④取得的主要成果及创新点；⑤工作态度及工作量；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）：成绩：指导教师签字：年月日中国矿业大学毕业设计评阅教师评阅书评阅教师评语（①选题的意义；②基础理论及基本技能的掌握；③综合运用所学知识解决实际问题的能力；③工作量的大小；④取得的主要成果及创新点；⑤写作的规范程度；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）：成绩：评阅教师签字：年月日摘要在图像的采集、处理、存储、显示或传输的过程中，由于受到多种因素的影响，如光电系统失真、噪声干扰、曝光不足或过量、相对运动、传输误码等，往往使图像与原始景物之间或图像与原始图像之间产生某种差异，从而引起图像的降质或退化。

降质或退化的图像通常模糊不清，使人观察起来不满意，或者使机器从中提取的信息减少甚至造成错误。

因此必须对图像进行增强。

图像增强的方法基本上可分为空间域方法和频率域方法两大类。

空间域方法是在原图像上（空间域）直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理。

频率域方法是在图像的变换域上进行处理，增强感兴趣部分的频率分量，然后进行反变换得到增强后的图像。

论文在介绍图像增强原理的基础上，利用MATLAB工具进行了算法的设计和实现。

实验证明在质量较差的图像中，选择不同的算法对图像增强有不同的效果。

关键词：图像增强；时域；频域；MATLABABSTRACTIn the process of collection, processing, storage, display or transmission of the image, the images have some differences with the original scene or the original image, because of many factors such as PV systems distortion, noise, underexposure, overexposure, relative motion, transmission error, etc. These results are called image degradation or degeneration. The degraded or degenerated image is usually fuzzy. It makes us feel unsatisfied or the machine fail to extract full information and even results in errors. So, the image enhancement is needed. The image enhancement methods are basically divided into two categories: spatial domain and frequency domain. Spatial domain methods directly deal with the original image data and the operations are performed on the pixel gray value. The frequency domain methods are explored on the transformation domain of the image processing to enhance the interesting part of the frequency components and the enhanced image is obtained by performing the inverse transformation.Based on the principle of the image enhancement, this paper introduces some algorithms and implements them by the MATLAB tools. The experiment proves that different methods will give different results when processing low quality image.Keywords: image enhancement; spatial domain; frequency domain; MATLAB; image processing目录1绪论 (1)1.1课题研究的背景和意义 (1)1.2 图像增强的国内外研究情况 (2)1.2.1 图像增强的国外发展情况 (2)1.2.2图像增强技术国内发展状况 (3)2 时域图像增强方法 (4)2.1 引言 (4)2.2 时域增强的定义和步骤 (4)2.3 灰度变换 (4)2.3.1 灰度扩展（缩减） (4)2.3.2 分段线性变换 (5)2.3.3 非线性变换 (5)2.3.4 MATLAB函数及示例 (6)2.4 直方图修正 (6)2.4.1 图像的直方图 (6)2.4.2 直方图均衡化 (8)2.4.3 MATLAB函数及实现 (9)2.5 空域滤波增强 (11)2.5.1 空域滤波基本原理和分类 (11)2.5.2 平滑滤波器 (12)2.5.3 锐化滤波器 (16)3 频域图像增强方法 (20)3.1 二维离散傅里叶变换（DFT）简介 (20)3.2频域增强定义和步骤 (21)3.3 低通滤波 (21)3.3.1 理想低通滤波器 (21)3.3.2 Butterworth 低通滤波器 (22)3.3.3 指数低通滤波器 (22)3.3.4 梯形低通滤波器 (22)3.3.5 MATLAB算法及其实现 (22)3.4高通滤波 (26)3.4.1 理想高通滤波器 (26)3.4.2 Butterworth高通滤波器 (26)3.4.3 指数高通滤波器 (27)3.4.4 MATLAB算法及其实现 (27)4 结论与对未来展望 (31)参考文献 (33)英文原文 (34)中文译文 (44)致谢 (52)1绪论1.1课题研究的背景和意义随着人类社会的进步，科学技术的发展，人们对信息处理和信息交流的要求越来越高。

图像信息具有直观、形象、易懂和信息量大等特点，它是在人们日常生活、生产中接触最多的信息种类之一。

近年来，随着信息社会数字化的发展，数字图像处理（digital image processing）无论是在理论研究方面还是在实际应用方面都取得了长足的发展。

尤其是计算机技术的应用、遥感技术的发展、数字通信的兴起、互联网的普及、数字处理芯片性能的提高以及应用数学理论与方法的更新，对数字信号处理起了关键性的推动作用；而数字图像处理技术的发展又有力地促进和加速了上述各项技术的进步[1]。

人类传递信息的主要媒介是语言和图像。

有研究表明，大约有70%的信息是通过人眼获得图像的图像信息，所以图像信息是十分重要的信息传递媒体和方式。

在当代科学研究、军事技术、航天、气象、医学、工农业生产等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物解决实际问题。

例如，人们利用人造卫星所拍摄的地面照片来分析地球资源、气象态势和污染情况，利用“神州”宇宙飞船所拍摄的月球表面照片来分析月球的地形；在医学上，通过计算机断层图像，医生可以观察和诊断人体内部是否有病变组织；在公安侦破案件中，采用指纹图像提取和比对来识别罪犯；在军事上，目标的自动识别和跟踪都有赖于高速图像处理。

图像传递系统包括图像采集、图像压缩、图像编码、图像存储、图像通信、图像显示这六个部分。

在实际应用中每个部分都有可能导致图像品质变差，使图像传递的信息无法被正常读取和识别。

例如，在采集图像过程中由于光照环境或物体表面反光等原因造成图像整体光照不均，或是图像采集系统在采集过程中由于机械设备的缘故无法避免的加入采集噪声，或是图像显示设备的局限性造成图像显示层次感降低或颜色减少等等，往往使图像与原始景物或者原始图像之间产生某种差异，常将这种差异称之为降质或退化。