MATLAB数字图像处理 图像增强
使用Matlab进行数字图像增强的方法

使用Matlab进行数字图像增强的方法引言:数字图像增强是一种改善图像质量和提升可视化效果的方法。
在实际应用中,我们常常需要对图像进行增强,以便更好地分析和理解图像内容。
使用Matlab作为工具,可以方便地对图像进行各种增强操作。
本文将介绍几种常用的数字图像增强方法,并结合具体示例演示其在Matlab中的实现。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像像素值的分布来增强对比度的方法。
它可以将像素值均匀分布在整个灰度级范围内,从而增强图像的细节和清晰度。
在Matlab中,我们可以使用函数histeq来实现直方图均衡化。
实例:假设我们有一张灰度图像lena.jpg,我们想对它进行直方图均衡化。
首先,我们可以使用imread函数读取图像,并将其转换为灰度图像。
```matlabimg = imread('lena.jpg');gray_img = rgb2gray(img);```然后,利用histeq函数对图像进行直方图均衡化。
```matlabenhanced_img = histeq(gray_img);``````matlabimshow(enhanced_img);```运行以上代码,我们可以得到一张直方图均衡化后的图像。
二、滤波增强滤波增强是一种通过应用滤波器来减少噪声和增强图像细节的方法。
在Matlab 中,我们可以使用各种滤波器函数来实现滤波增强,如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
实例:假设我们有一张包含噪声的图像cameraman.jpg,我们想对其进行滤波增强。
首先,我们可以使用imnoise函数在图像中添加高斯噪声。
```matlabimg = imread('cameraman.jpg');noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);```然后,我们可以使用imfilter函数对图像进行滤波增强。
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。
matlab数字图像处理—图像增强汇总

图像增强图像增强的定义图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法,也是提高图像质量的过程[9]。
图像增强的目的是使图像的某些特性方面更加鲜明、突出,使处理后的图像更适合人眼视觉特性或机器分析,以便于实现对图像的更高级的处理和分析。
图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程:图像增强希望既去除噪声又增强边缘。
但是,增强边缘的同时会同时增强噪声,而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊,因此,在图像增强的时候,往往是将这两部分进行折中,找到一个好的代价函数达到需要的增强目的[10]。
传统的图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像的统计量,如:ST 转换,直方图均衡,中值滤波,微分锐化,高通滤波等等。
这样对应于某些局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉,从而局部区域的增强效果常常不够理想,噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得到解决。
常用的图像增强方法图像增强可分成两大类:空间域法和频率域法。
基于空间域的算法处理时直接对图像灰度级做运算;基于频率域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正,是一种间接增强的算法。
基于空间域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。
点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等,目的或使图像成像均匀,或扩大图像动态范围,扩展对比度。
邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。
平滑一般用于消除图像噪声,但是也容易引起边缘的模糊。
常用算法有均值滤波、中值滤波。
锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓,便于目标识别。
常用算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。
基于频率域的算法把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图片变得清晰。
图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据,有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征,使图像与视觉响应特性相匹配。
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数字图像增强处理

实习名称: 计算机图像处理 实习日期: 2012年3月9日 得 分: 指导老师: 夏志华 系: 计 算 机 专业: 网 络 工 程 年级: 大二 班次: 1 班 姓名: 学号:实验名称: Matlab 数字图像增强处理(一) 实验目的1.熟悉Matlab 打开、显示图片的方法2.实现全域线性灰度变换举例(二) 基本原理1. 方法用一个线性单值函数,对帧内的每个像素作线性扩展,以期有效地改善图像的视觉效果。
2. 数学表示(1) 原始图像:f (i , j ),灰度范围:[a , b ](2) 变换后图像:f’ (i , j ),灰度范围:[a’, b’](3) 变换前后关系:流程图如下:(三) 实验步骤1. 打开Matlab 软件、运行MATLAB 7.02. 输入程序)),(('''),('a j i f a b a b a j i f ---+=打开Matlab 7.0软件 在matlab 操作栏中输入图片所需要做的代码 比较输出后的图像和直方图 处理结束clear ;clc;i=imread('pout.tif');d=double(i);a=min(min(d));b=max(max(d));a1=0.0;b1=255.0;d2=(b1-a1)/(b-a)*(d-a)+a1;i2=uint8(d2);subplot(221),imshow(i);subplot(222),imshow(i2);subplot(223),imhist(i);subplot(224),imhist(i2);(四) 实验结果(五) 实验总结通过这次的实验、使我对Matlab图像的处理有了更深层次的认识和了解,在实验过程中学到的解决问题的方法也让我受益匪浅。
不仅锻炼了我的动手能力、也拓宽了我的知识面、让我不再局限在书本上、只会“本本功夫”。
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。
数字图像处理中图像增强的四种matlab编程方法

数字图像处理中图像增强的四种matlab编程方法图像增强处理log图像增强程序:clear allclose alliptsetpref('ImshowBorder', 'tight')im1 = imread('f:\照片\57.jpg')%im5 =rgb2gray(im1)figureimshow(im1)im2=log(1+double(im1))*0.2%im3=imadjust(im2,[0.5 1],[0.1 0.5],0.6) figure imshow(im2)原图像Log 系数0.2时系数0.3系数为0.1时由图片看出当C在0.2附近时,图像效果有了明显的改善,当大于0.3时,图像白色加重,而当其小于0.1时,图像黑色加重.指数图像增强:程序clear allclose alliptsetpref('ImshowBorder', 'tight')im1 = imread('f:\照片\57.jpg')%im5 =rgb2gray(im1)figureimshow(im1)im3=log(double(im1))im2=exp(double(im3))*0.01figureimshow(im2)原图像系数为0.001时系数为0.02系数为0.01系数为0.06由图片看出当C在0.02附近时,图像效果有了明显的改善,当大于0.06时,图像白色加重,而当其小于0.01时,图像黑色加重.绝对值图像增强程序:clear allclose alliptsetpref('ImshowBorder', 'tight')im1 = imread('f:\照片\57.jpg')%im5 =rgb2gray(im1)figureimshow(im1)im2=abs(double(im1))*0.01 其中调整系数为cfigureimshow(im2)原图像系数为0.015时系数为0.03时系数为0.005时由图片看出当C在0.015附近时,图像效果有了明显的改善,当大于0.003时,图像白色加重,而当其小于0.005时,图像黑色加重开方图像增强程序:clear allclose alliptsetpref('ImshowBorder', 'tight')im1 = imread('f:\照片\57.jpg')%im5 =rgb2gray(im1)figureimshow(im1)im2=sqrt(double(im1))*0.08%im3=imadjust(im2,[0.5 1],[0.1 0.5],0.6) figure imshow(im2)原图像系数为0.03时系数为0.05时系数为0.005时由图片看出当C在0.03附近时,图像效果有了明显的改善,当大于0.05时,图像白色加重,而当其小于0.005时,图像黑色加重。
《数字图像处理(实验部分)》实验7_图像增强(精)

《数字图像处理(实验部分)》教案实验七:图像增强1.实验目的1.掌握MATLAB 的基本操作。
2.了解数字图像处理在MATLAB 中的基本处理过程。
3.学习图像增强的原理,观察算法处理结果2.实验设备2.1.PC 兼容机一台;操作系统为WindowsWindowsXP 。
2.2.数字图像处理开发环境:MATLAB 软件3.实验原理图像增强:运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化4.实验步骤.1 打开MA TLAB 开发环境.2点击MATLAB 窗口上File 菜单,选择New-〉M —File ,在弹出的Edit 编辑器内输入如下程序:clear;close all ;[I,map]=imread('cameraman.tif' ;figure(1;subplot(2,3,1,imshow(I,map;title(' 原图' ;I=double(I;[Gx,Gy]=gradient(I; % 计算梯度, 获得的是二维偏导向量G=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy; % 注意是矩阵点乘J1=G;subplot(2,3,2,imshow(J1,map;title(' 梯度图' ; % 第一种图像增强J2=I; % 第二种图像增强K1=find(G>=7; %返回满足条件的索引号, 如果是N 行M 列的数组, 索引号顺序为从左边第一列开始, % 按列向顺序.J2(K1=G(K1;subplot(2,3,3,imshow(J2,map;title(' 超过7的梯度图' ;J3=I; % 第三种图像增强K=find(G>=7;J3(K=255;subplot(2,3,4,imshow(J3,map;title(' 梯度超过7的白亮图' ;J4=I; % 第四种图像增强K=find(G<=7;J4(K=255;subplot(2,3,5,imshow(J4,map;title(' 梯度未过7的白亮图' ;J5=I; % 第五种图像增强K=find(G<=7;J5(K=0;Q=find(G>=7;J5(Q=255;subplot(2,3,6,imshow(J5,map;title(' 梯度7为阈值分割的二值图' ;.3将该程序保存,并点击工具栏中Run 按钮,程序会自动运行,并显示出结果。
《数字图像处理及MATLAB实现》图像增强与平滑实验

《数字图像处理及MATLAB实现》图像增强与平滑实验一.实验目的及要求1、熟悉并掌握MA TLAB 图像处理工具箱的使用;2、理解并掌握常用的图像的增强技术。
二、实验设备MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或WIN2000 计算机三、实验内容(一)研究以下程序,分析程序功能;输入执行各命令行,认真观察命令执行的结果。
熟悉程序中所使用函数的调用方法,改变有关参数,观察试验结果。
(可将每段程序保存为一个.m文件)1.直方图均衡化clear all; close all % Clear the MATLAB workspace of any variables% and close open figure windows.I = imread('pout.tif'); % Reads the sample images ‘pout.tif’, and stores it inimshow(I) % an array named I.display the imagetext(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r')figure, imhist(I) % Create a histogram of the image and display it in% a new figure window.[I2,T] = histeq(I); % Histogram equalization.figure, imshow(I2) % Display the new equalized image, I2, in a new figure window.text(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r')figure, imhist(I2) % Create a histogram of the equalized image I2.figure,plot((0:255)/255,T); % plot the transformation curve.imwrite (I2, 'pout2.png'); % Write the newly adjusted image I2 to a disk file named% ‘pout2.png’.imfinfo('pout2.png') % Check the contents of the newly written file2.直接灰度变换clear all; close allI = imread('cameraman.tif'); 注意:imadjust()功能:调整图像灰度值或颜色映像表,也可实现伽马校正。
MATLAB图像处理工具箱的高级图像增强算法详解

MATLAB图像处理工具箱的高级图像增强算法详解图像处理是数字图像处理领域中的重要分支,其中MATLAB图像处理工具箱是应用最广泛的工具之一。
该工具箱提供了许多高级图像增强算法,能够有效地优化图像质量,提高图像细节和对比度,从而使图像更加清晰和易于分析。
本文将详细解释几种主要的高级图像增强算法,并介绍它们的工作原理和应用场景。
1. 直方图均衡化算法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。
该算法基于直方图分布的均匀性假设,通过拉伸直方图来实现像素值的均匀分布。
具体而言,它通过计算图像的累积分布函数来调整像素值。
直方图均衡化可广泛应用于医学影像分析、电视图像处理等领域,以改善图像细节和图像信息的可视化效果。
2. 自适应直方图均衡化算法自适应直方图均衡化算法是对传统直方图均衡化算法的改进。
传统算法基于图像全局直方图进行像素值的调整,这可能导致一些局部细节丢失。
为了克服这个问题,自适应直方图均衡化算法引入了局部直方图均衡化的概念。
它将图像划分为许多局部区域,并在每个区域内应用直方图均衡化算法。
这样能够更好地保留图像的局部细节和对比度信息。
3. 双边滤波算法双边滤波算法是一种常用的图像增强算法,用于减少图像的噪声。
与其他线性滤波算法不同,双边滤波器在计算滤波器系数时考虑了像素的空间距离和灰度差异。
这使得它能够保持图像的边缘信息,同时去除噪声。
双边滤波算法常用于图像去噪、图像增强等领域,以提高图像质量和视觉效果。
4. 维纳滤波算法维纳滤波算法是一种用于图像去噪的经典算法。
它基于图像信号和噪声的统计特性,采用滤波器来减少噪声的影响。
维纳滤波算法通过最小化均方误差来实现最佳平衡,既能抑制噪声,又能保留图像的细节。
该算法常用于医学图像处理、远程遥感图像处理等领域,在提高图像质量和减少噪声方面发挥重要作用。
5. 彩色图像增强算法彩色图像增强是图像处理的重要方向之一。
彩色图像增强算法包括色彩均衡、色度调整和对比度增强等技术。
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。
matlab-光电图像处理实验(图像增强)

光学图像处理实验报告学生姓名:班级:学号:指导教师:日期:一、实验室名称:二、实验项目名称:图像增强三、实验原理:图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。
很多由于场景条件的影响图像拍摄的视觉效果不佳,这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果,增强图象中的有用信息,它可以是一个失真的过程,其目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。
比如突出图像中目标物体的某些特点、从数字图像中提取目标物的特征参数等等,这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解。
图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分,减弱或去除不需要的信息。
这样使有用信息得到加强,从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。
图像增强的应用领域也十分广阔并涉及各种类型的图像。
例如,在军事应用中,增强红外图像提取我方感兴趣的敌军目标;在医学应用中,增强X射线所拍摄的患者脑部、胸部图像确定病症的准确位置;在空间应用中,对用太空照相机传来的月球图片进行增强处理改善图像的质量;在农业应用中,增强遥感图像了解农作物的分布;在交通应用中,对大雾天气图像进行增强,加强车牌、路标等重要信息进行识别;在数码相机中,增强彩色图像可以减少光线不均、颜色失真等造成的图像退化现象。
图像增强可分成两大类:频率域法和空间域法。
前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图片变得清晰。
具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波(取局部邻域中的中间像素值)法等,它们可用于去除或减弱噪声。
图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据,有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征,使图像与视觉响应特性相匹配。
实验十一 Matlab在数字图像处理中的应用——图像增强

图 2 索引图像 forest.tif 的直方图
3. 灰度变换 灰度变换指的是将原图像的灰度范围 [m,M] 调整为 [n,N] ,以改变图像的对比度。 MATLAB 图像处理工具箱中提供的 imadjust 函数, 可以实现上述对比度调整。 imadjust 函数的语法格式为: J = imadjust(I,[low_in high_in], [top_out bottom_out]) 其中 I 代表原强度图像的数据矩阵, J 是经过调整后的新图像数据, [low_in high_in]为原图 像中要变换的灰度范围,[bottom _out top _out]指定了变换后的灰度范围,如图 3 所示:原 图像中像素灰度小于或等于 low 的,全部映射为 bottom,像 素灰度高于或等于 high 的,映射为 top,其余的按线性映射。 注意:无论 I 是哪一种数据类型的,指定的灰度值必须是 0~1 范围内的数值。如果 I 是 uint8 类型,那么真正用于判断 的灰度值将是指定值乘以 255 的结果; 如果 I 是 uint16 类型的, 那么真正用于判断的灰度值将是指定值乘以 65535 的结果。 灰度范围可用空矩阵[ ]表示,代表默认范围[0, 1]。 使用 imadjust 函数调整图像的灰度一般有两个步骤: (1) 观察图像的直方图,判断灰度范围。 (2) 将灰度范围转换为 0~1 之间的分数,使得灰度范围可以通过向量[low_in high_in]传递 给 imadjust 函数。 4. 直方图均衡化(Histogram Equalization) 直方图均衡化是一种使输出图像直方图近似为均匀分布, 从而改变图像对比度的变换算 法。 在 MATLAB 中, 可以调用函数 histeq 自动完成图像的直方图均衡化。 不同于 imadjust 函数,该函数将自动调整图像的亮度和对比度,不需要指定调整的灰度区间。 对于灰度图像,该函数的调用格式: J=histeq(I,n) 其中,I、J 是输入、输出图像的数据矩阵,n 表示输出图像的灰度级数目,是一个可选参
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。
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。
图像处理作业(MATLAB的数字图像增强应用)

图像处理作业(MATLAB的数字图像增强应用)目录MATLAB的数字图像增强应用 (2)前言 (2)一、数字图像处理的历史与发展应用 (2)二、MATLAB与数字图像处理 (3)(一)MATLAB简介 (3)(二)MATLAB用于数字图像增强的优势 (4)(三)基于MATLAB的图像增强方法和算法 (4)三、图像增强应用 (6)(一)直方图增强 (6)(二)直方图均衡化 (9)(三)图像二值化 (12)(四)对比度增强 (13)1.伪彩色增强 (16)2.真色彩增强 (17)四、实训总结 (18)MATLAB的数字图像增强应用前言基于数字图像增强对图像处理的重要性,将计算软件MATLAB应用于数字图像增强中,使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、彩色增强等操作,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,彩色。
一、数字图像处理的历史与发展应用数字图像处理是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科。
随着微型计算机性能的提高,数字图像处理技术也得到了广泛的普及,当前图像处理技术在工业自动化、工业检测、医学、遥感探测等各个方面都发挥着十分重要的作用。
对于图像处理系统来说,处理流程基本可以划分为三个阶段,首先是对获得的原始图像进行预处理;其次是抽取图像特征;最后是识别分析。
其中图像预处理阶段即图像增强阶段极为重要,如果此阶段选择的处理方式不当,后面的工作将很难得成功。
在具体的应用过程中,获取的原始图像未必是最适合处理的,例如由于光照、移动、噪声等原因,导致了图像的质量不高。
但是受条件所限又不能再次取样,这就需要对采集的图像进行增强,使其比原始图像更适合于特定的应用。
因为针对的具体应用并不相同,因此图像增强并没有通用的理论。
其具体的方法分为两大类:空间域方法和频域方法。
“空间域”一词是指图像平面自身,这类方法是以对图像的像素点直接处理为基础的,通过点运算处理将产生一幅新的图像,是一种既简单又重要的图像处理技术。
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2、直方图均衡化
直方图均衡化过程如下: (1)计算原图像的灰度直方图 Pr(rk); (2)计算原图像的灰度累积分布函数 ks,进一步求出灰度变换表; (3)根据灰度变换表,将原图像各灰度级映射为新的灰度级。 以下是在 MATLAB 中进行图像直方图均衡的处理结果:
从直方图统计可以看出, 原始图的灰度范围大约是 0 到 100 之间, 灰度分布的范围比较 狭窄,所以整体上看对比度比较差,而直方图均衡化后,灰度几乎是均匀的分布在 0 到 255 的范围内,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。 优势: 能够使得处理后图像的概率密度函数近似服从均匀分布, 其结果扩张了像素值的 动态范围,是一种常用的图像增强算法。 不足:不能抑制噪声。
这种简单的锐化方法既可以产生拉普拉斯锐化处理的效果, 同时又能保留背景信息: 将
原始图像叠加到拉普拉斯变换的处理结果中去, 可以使图像中的各灰度值得到保留、 灰度突 变处的对比度得到增强,最终结果是在保留图像背景的前提下,突现出图像中小的细节。 由于上面用到的图片锐化后效果不明显, 很勉强只分辨出雨伞的轮廓因此在下面分析中 换了一张图片。以下是在MATLAB中进行图像锐化的处理结果: 原始灰度图像
subplot(2,3,5),imhist(J);%画出灰度直方图 title('线性变换图像[0.01 0.3]直方图'); axis on; K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸,把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,3,3),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis on;
附录
代码一:
% 灰度线性变换,利用 imadjust 函数对图像局部灰度范围进行扩展 % MATLAB 程序实现如下: I=imread('9.jpg');%显示原始图像 imshow(I); title('原始图像');
I1=rgb2gray(I);%显示原始图像的灰度图像 subplot(2,3,1),imshow(I1); title('灰度图像'); axis on;
Байду номын сангаас
3、锐化
图像锐化处理的作用是使灰度反差增强, 从而使模糊图像变得更加清晰。 图像模糊的实 质就是图像受到平均运算或积分运算, 因此可以对图像进行逆运算, 如微分运算以突出图像 细节使图像变得更为清晰。 由于拉普拉斯是一种微分算子, 它的应用可增强图像中灰度突变的区域, 减弱灰度的慢变化 区域。因此,锐化处理可选择拉普拉斯算子对原图像进行处理产生描述灰度突变的图像,再 将拉普拉斯图像与原始图像叠加而产生锐化图像。 拉普拉斯锐化的基本方法可以由下式表示
图像增强原理
1、图像变换是指图像的二维正交变换,它在图像增强、复原、编码等方面有着 广泛的应运。 如傅立叶变换后平均值正比于图像灰度的平均值,高频分量则表明 了图像中目标边缘的强度和方向,利用这些性质可以从图像中抽取出特征;又如 在变换域中, 图像能量往往集中在少数项上, 或者说能量主要集中在低频分量上, 这时对低频成分分配较多的比特数,对高频成分分配较少的比特数,即可实现图 像数据的压缩编码。
以下是在 MATLAB 中进行灰度线性变换的处理结果:
上图左边是用到的原是彩色图片,右边是该彩色图片的灰度图像。
从上图可以看出原始图像动态范围较小, 整体较暗, 反映在直方图上像素主要集中在低 灰度的一侧。 线性变换图像[0.01 0.3]的动态范围较大,整体明暗对比较强,图像变亮,可以看到更多 的细节反映在直方图上像素分布较平均。 线性变换图像[0.3 0.7]的动态范围更大,明暗对比更强,图像与上一张变换图像相比, 只突出整幅图片最亮的区域,即图片中的云彩部分的细节。 优势:可以充分利用图像中的亮度信息,明显改善图像质量,是一种常用的图像增强算 法。 不足:对于受噪声影响明显的图像,该算法增强效果不明显。即不能有效地抑制噪声。 而且,仅仅利用了图像中的局部信息。
图像增强流程图
实例分析
根据项目要求, 以下进行灰度变换、直方图变换和锐化这三种图像增强方法的分 析。 1、灰度线性变换
为了突出图像中感兴趣的目标或灰度区间, 相对抑制那些不感兴趣的灰度区间, 可采用 分段线性变换,把 0-255 整个灰度值区间分为若干线段,每一个直线段都对应一个局部的线 性变换关系,常用的是三段线性变换方法。
拉普拉斯锐化滤波图像
拉普拉斯锐化滤波结果
比较原始模糊图像和经过拉氏算子运算的图像, 可以发现, 图像模糊的部分得到了锐化, 特别是模糊的边缘部分得到了增强, 边界更加明显。 特别明显的是原图的最下面左右各有一 行很模糊的水印,锐化后非常明显。但是,图像显示清楚的地方,经过滤波发生了失真,这 也是拉氏算子增强的一大缺点。
subplot(2,3,4),imhist(I1);%画出灰度直方图 title('灰度图像直方图'); axis on;
J=imadjust(I1,[0.01 0.3],[]);%局部拉伸,把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,3,2),imshow(J); title('线性变换图像[0.01 0.3]'); axis on;
图像增强
图像增强的定义
图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息, 同时削弱或去除某 些不需要的信息的处理方法,也是提高图像质量的过程[9]。图像增强的目的是 使图像的某些特性方面更加鲜明、突出,使处理后的图像更适合人眼视觉特性或 机器分析, 以便于实现对图像的更高级的处理和分析。图像增强的过程往往也是 一个矛盾的过程:图像增强希望既去除噪声又增强边缘。但是,增强边缘的同时 会同时增强噪声,而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊,因此,在图像增强 的时候, 往往是将这两部分进行折中,找到一个好的代价函数达到需要的增强目 的[10]。 传统的图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像的统计量, 如: ST 转换,直方图均衡,中值滤波,微分锐化,高通滤波等等。这样对应于某些 局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉, 从 而局部区域的增强效果常常不够理想, 噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得 到解决。
常用的图像增强方法
图像增强可分成两大类: 空间域法和频率域法。基于空间域的算法处理时直 接对图像灰度级做运算; 基于频率域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变 换系数值进行某种修正,是一种间接增强的算法。 基于空间域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。点运算算法即灰度级 校正、 灰度变换和直方图修正等, 目的或使图像成像均匀, 或扩大图像动态范围, 扩展对比度。 邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。平滑一般用于消除图像噪 声,但是也容易引起边缘的模糊。常用算法有均值滤波、中值滤波。锐化的目的 在于突出物体的边缘轮廓, 便于目标识别。 常用算法有梯度法、 算子、 高通滤波、 掩模匹配法、统计差值法等。 基于频率域的算法把图像看成一种二维信号, 对其进行基于二维傅里叶变换 的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采 用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图片变得清晰。 图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据, 有选择 地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征,使图像与 视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中,不分析图像降质的原因,处理后的图 像不一定逼近原始图像。
参考文献
1、《Digital Image Processing·Third Edition》 ·Rafael C.Gonzalez·Richard E.Woods·培生教育
出版集团(Pearson Education)
2、王耀南· 《计算机图像处理与识别技术》 ·北京: 高等教育出版社, 2001 3、夏德深, 傅德胜.《计算机图像处理及应用》 南京:东南大学出版社, 2004. 4、张娜. 《图像增强技术的研究》. 计算机仿真, 2007, 24(1): 02-04. 5、孙蕾, 李丙春. 《图像增强算法与评价方法研究》. 计算机工程, 2007,33(08): 21-23 6、余成波. 《数字图像处理及 MATLAB 实现.》 重庆:重庆大学出版社, 2003
2、灰度变换可使图像动态范围增大,对比度得到扩展,使图像清晰、特征明显, 是图像增强的重要手段之一。 它主要利用点运算来修正像素灰度,由输入像素点 的灰度值确定相应输出点的灰度值,是一种基于图像变换的操作。灰度变换不改 变图像内的空间关系, 除了灰度级的改变是根据某种特定的灰度变换函数进行之 外,可以看作是“从像素到像素”的复制操作。 3、图像的灰度直方图是反映一幅图像的灰度级与出现这种灰度级的概率之间的 关系的图形。直方图反应了图像的整体灰度分布情况,对于暗色图像,直方图的 组成集中在灰度级低(暗)的一侧,相反,明亮图像的直方图则倾向于灰度级高 的一侧。 由于图像的视觉效果不好或者特殊需要, 常常要对图像的灰度进行修正, 以达到理想的效果,即对原始图像的直方图进行转换。 4、图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊,为了减少这类不利效果的影 响,这就需要利用图像锐化技术,使图像边缘变得清晰。图像锐化处理的目的是 为了使图像的边缘、 轮廓线以及图像的细节变得清晰,经过平滑的图像变得模糊 的根本原因是图像受到了平均或积分运算,因此可以对其进行逆运算(如微分运 算)就可以使图像变得清晰。从频率域来考虑,图像模糊的实质是因为其高频分 量被衰减, 因此可以用高通滤波器来使图像清晰。为了要把图像中间任何方向伸 展的边缘和轮廓变得清晰,我们希望对图像的某种运算是各向同性的。
像边缘位置和细节, 但是算法的实现相对线性滤波比较困难。平滑处理的时候经 常会使图像的边缘变的模糊, 图像锐化处理的作用就是使灰度反差增强,从而使 模糊图像变得更加清晰。 最后,图像处理是面向对象和问题的一门学科。图像处理的研究,也就是针 对某一问题最多也就是某一类型问题的算法的研究。图像处理广阔的领域中,还 有很多需要研究和探索的领域,例如:找到一种客观的评价标准,该标准能对图 像能够客观的正确的评价一幅图像的好与坏;如何对图像进行分类,以便能在成 千上万的图像库中实现检索等等。