数字图像处理实验 实验二 基于直方图均衡化的图像增强
图像增强实验报告
图像增强实验报告图像增强实验报告引言：图像增强是数字图像处理中的重要技术之一，它可以通过改变图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加清晰、细节更加突出。
本实验旨在探究不同图像增强方法对图像质量的影响，并比较它们的效果。
一、实验目的通过实验比较不同的图像增强方法，包括直方图均衡化、拉普拉斯算子增强、灰度变换等，对图像质量的影响，了解各种方法的优缺点，为实际应用提供参考。
二、实验步骤1. 实验准备：准备一组包含不同场景、不同光照条件下的图像样本，以及实验所需的图像处理软件。
2. 直方图均衡化：将图像的直方图进行均衡化，使得图像的像素值分布更加均匀，从而提高图像的对比度和亮度。
3. 拉普拉斯算子增强：使用拉普拉斯算子对图像进行边缘增强，突出图像的细节和纹理。
4. 灰度变换：通过调整图像的灰度级别，改变图像的亮度和对比度，使图像更加清晰明亮。
5. 实验结果分析：对比不同图像增强方法处理后的图像，分析它们在视觉效果上的差异，并根据实验结果评估各种方法的优劣。
三、实验结果与讨论在本次实验中，我们选择了一张室内拍摄的暗淡图像作为样本进行增强处理。
首先，我们对该图像进行了直方图均衡化处理。
结果显示，通过直方图均衡化，图像的亮度和对比度得到了明显的提升，细节也更加清晰可见。
然而，由于直方图均衡化是全局处理，可能会导致图像的局部细节过于突出，从而影响整体视觉效果。
接下来，我们采用了拉普拉斯算子增强方法。
通过对图像进行边缘增强，图像的纹理和细节得到了突出展示。
然而，拉普拉斯算子增强也存在一定的局限性，对于噪声较多的图像，可能会导致边缘增强过程中出现伪影和锯齿现象。
最后，我们尝试了灰度变换方法。
通过调整图像的灰度级别，我们改变了图像的亮度和对比度，使图像的细节更加突出。
与直方图均衡化相比，灰度变换方法更加灵活，可以根据实际需求对图像进行个性化的调整。
综合对比三种图像增强方法的实验结果，我们可以得出以下结论：直方图均衡化适用于对整体亮度和对比度进行提升的场景；拉普拉斯算子增强适用于突出图像的边缘和纹理；灰度变换方法可以根据实际需求对图像进行个性化调整。
基于中值滤波和直方图均衡化的图像增强方法研究
数字图像处理实验报告直方图均衡化
数字图像处理实验报告实验名称：直方图均衡化姓名：班级：学号：专业：电子信息工程（2+2）指导教师：陈华华实验日期：2012年5月24日直方图均衡化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。
直方图均衡化则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。
直方图均衡化处理的“中心思想”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。
直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。
缺点：1）变换后图像的灰度级减少，某些细节消失；2）某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。
直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。
这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是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。
这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。
设原始图像在(x，y)处的灰度为f，而改变后的图像为g，则对图像增强的方法可表述为将在(x，y)处的灰度f映射为g。
在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为:g = EQ (f)，这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数):(1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数。
这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序，原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的排列。
(2)对于0≤f≤L-1有0≤g≤L-1，这个条件保证了变换前后灰度值动态范围的一致性。
基于直方图均衡化的成像测井彩色图像增强
图均衡化处理。实践表明， 本文提 出的算法在增强图像对比度的同时， 其视觉效果也比传统算法的
处理结果要 好 。
关键 词 ： 直方 图均衡 化 ； 成像测 井 ； 色； 彩 图像 增强
Ｏ 引
言
处理 ， 最后将处理后的图像恢复成彩色。
１ 彩色 图像 的灰 度化 ． １
成 像 测井 属 于第 四代 测井 技 术 ， 为 了适应 复 是
ｋ， ， … Ｌ一１ ；
１ 传 统 方 法
传统 的彩色 图像增强方法是先将彩 色图像转 化 为２６ ５ 色灰度图像 ， 然后再灰 图像 的基础上进行
作者简介 ： 胡刚（ ８一 ， 长江大学在读硕士研 究生 ， １ ６ ）男， ９ 主要从 事测井方法研 究工作。
２ １ 年第 ４ ０１ 期
ｌｎ ； ｏｇ ’ ｉ ｊ 雷 环变量 １ ｄｈ ＝ ： Ｉ Ｗｉｔ（ Ｄ Ｂ ； Ｗｉｔ ： Ｂ ｄｈ１ Ｉ） Ｄ ｐ ， 取 ／ 获
ＤＢ Ｉ 图像宽度 Ｉｅ ｈ Ｈ ｉ ｔ＝ ： Ｉ Ｈｅ ｈ（・Ｉ ） ｇ ： Ｂ ｉ ｔｌ Ｂ； Ｄ ｇ １Ｄ ０
ＤＢ图像 高度 Ｉ
Ｒ ＢＵ Ｇ Ｑ ＡＤ ＊ Ｒ Ｂ ｕ ｄ ｌ Ｇ ｑａ； ｐ
将彩色图像转 化为灰度 图像的过程称为 图像 的灰度化处理 。彩色图象 的颜色由ＲＧＢ ，，三个分量
杂油气藏如裂缝 、 薄互层、 向异性等油气藏勘探 各 的开发需要而发展起来的ｎ 电阻率扫描成像测 。微 井是将地层岩性 、 物性的变化引起的电阻率变化， 转 换成图像上不 同色度及形态 的显示。微 电阻率成 像测井 图像 明暗色调的变化反映地层 电阻率高低 的变化， 图像越亮， 地层电阻率越高； 图像越暗， 地层 电 阻率越 低 。微 电阻率 成像测 井 为 岩性识 别 、 层 地 特征分析 、 储层评价 、 裂缝评价 、 构造分析、 沉积分 析提供了重要手段Ｉ ２ １ 。由于其形象直观的特性 ， 图 像质量的优劣就成为成像测并 图像进行岩性识别 与分析等后续解释评价效果好坏 的关键 ， 由于微 电 阻率扫描成像测井仪在测井 的过程 中常常要受到 泥饼厚度 、 井眼大小及泥浆 性质 的影响 ， 因此在实 际过程中 ， 常常要采取图像增强的方法来改善图像
数字图像处理 实验 直方图均衡化实现图像增强
XXXXXXXX大学（数字图形处理）实验报告实验名称直方图均衡化实现图像增强实验时间年月日专业姓名学号预习操作座位号教师签名总评一、实验目的：掌握直方图均衡化的原理。
掌握直方图均衡化实现图像增强的实现方法。
二、实验原理：直方图是统计像数统计图，如设一张灰度图或一个通道，值0~255。
直方图如果按。
255个区分的话。
统计出来的就是，值为。
0的有几个像数，值为1的有机个像数，这样的一张表。
那么均衡化的意思就是。
这样表要均衡。
不直不于。
0有上万个像数，1只有1 个。
正常，直方图本身可以用小于255个区。
比如10个，那么这样相对图中的点就有一个映射，这时值0-9统计落在第一个区,值为10-19落第二个区。
这样的结果就会出来，10个区，10个统计数区。
这时。
你均衡就是让10区的统计数据都不会差很多。
表现出来的就是一张图上的颜色分布相对均衡。
总的来说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。
三、实验内容：利用直方图均衡化实现图像增强。
在资源编辑器中，在主菜单下添加一名为“直方图均衡化”的菜单步骤如前面实验。
实验代码如下：if(m_DibHead->biBitCount!=8){MessageBox("当前版本仅支持256色位图的操作！","系统提示！",MB_ICONINFORMA TION|MB_OK);return;}zftjh(m_Image,m_DibHead->biWidth,m_DibHead->biHeight);Invalidate()；其中函数zftjh的实现代码如下：zftjh(unsigned char *lpDib,long lWidth,long lHeight){unsigned char *lpsrc;long lresult(0);long i,j;unsigned char bMap[256];long lCount[256];for(i=0;i<256;i++)lCount[i]=0;for(i=0;i<lHeight;i++)for(j=0;j<lWidth;j++){lpsrc=lpDib+i*lWidth+j;lCount[*lpsrc]++;}for(i=0;i<256;i++){lresult=0;for(j=0;j<=i;j++)lresult+=lCount[j];bMap[i]=(lresult*255)/lHeight/lWidth;}for(i=0;i<lHeight;i++)for(j=0;j<lWidth;j++){lpsrc=lpDib+i*lWidth+j;*lpsrc=bMap[*lpsrc];}}原图为下图的左边部分，均值化以后的图为右边的部分：。
实验二 图像增强处理实习报告
实验二图像增强处理实习报告1.实验目的和内容1.1.实验目的掌握图像合成和显示增强的基本方法，理解存储的图像数据与显示的图像数据之间的1.2.实验要求熟练根据图像中的地物特征进行图像合成显示、拉伸、图像均衡化等显示增强操作。
理解直方图的含义，能熟练的利用直方图进行多波段的图像显示拉伸增强处理。
1.3.软件和数据ENVI 软件。
TM 图像数据。
上次实验合成后的图像数据文件AA。
1.4.实验内容图像的彩色合成显示图像的基本拉伸方法图像均衡化方法图像规定化2.实验过程通过合成和拉伸增强显示图像中的信息。
2.1.图像合成图像合成方法：伪彩色合成、彩色合成两种方式。
其中彩色合成包括：真彩色合成、假彩色合成、模拟真彩色合成。
操作：使用（4，3，2）进行RGB 合成显示图像。
图像窗口为#1。
移动图像窗口的红色选框到玄武湖，将光标十字放在红框内，双击，显示光标位置窗口。
该窗口中出现了Scrn 和Data，二者后面的RGB 的值是不同的。
2.1.1伪彩色合成在新的窗口显示第4 波段图像，窗口为#2。
操作：菜单：窗口菜单Tools-Color Mapping-Density slice…，选择Band 4，确定。
在“Density Slice”窗口中，点击“应用”按钮，窗口#2 的图像变成了彩色。
设置默认的分级数为3 个：在“Density Slice”窗口，点击Options-Set number of default range,输入3，确定。
点击Options-Apply default range，点击Apply 按钮。
查看窗口#2 内的变化。
重复上面步骤，设置分级数为10，查看图像的变化。
基本的特征是：长江是绿色的，玄武湖是红色的。
在新的窗口显示波段4，窗口编号为#3。
菜单：窗口菜单Tools-Color Mapping-ENVI Color table…依次点击Color Tables 下的颜色方案列表，查看#3 图像的变化。
数字图像处理实验二(直方图均衡化)
数字图像处理实验二直方图均衡化（直方图均衡化实质上是减少图象的灰度级以换取对比度的加大）例如：假设原图的灰度分布级为126（最大为256，也就是从0到255的级上的灰度都有或多或少的出现），经过直方图均衡化后，灰度分布级别将会小于126。
编程的时候请按照直方图均衡化公式进行。
下面给出大致的编程思路和源代码：其中黑框部分需要自己编写源代码1）利用第一次实验课提供的dhc.h 和dhc.c文件以获取位图的高宽以及从文件头到实际的位图数据的偏移字节数，从而实现对位图实际数据的操作。
利用include命令#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <memory.h>#include "hdr.h"思考问题：#include <*.h> 和#include "*.h"在程序运行中有什么差别？2）定义结构指针struct bmphdr *hdr;定义用于直方图变量unsigned char *bitmap, new_color[256];定义计算灰度分布，灰度累计分布的数组int count[256], acum[256]；3）main()函数编写//定义整数i，j 用于函数循环时的，nr_pixels为图像中像素的个数int i, j, nr_pixels;//定义两个文件指针分别用于提取原图像的数据和生成直方图均衡化后的图像FILE *fp, *fpnew;//定义主函数的参数包括：输入的位图文件名和输出的位图文件名,此处内容可以不要，在DOS下执行命令的时候再临时输入也可，为了方便演示，我这里直接把函数的参数确定了。
argc=3;argv[1]="test.bmp";argv[2]="testzf.bmp";//参数输入出错显示if (argc != 3) {printf("please input the name of input and out bitmap files\n");exit(1);}// 获取位图文件相关信息hdr = get_header(argv[1]);if (!hdr) exit(1);//以二进制可读方式打开输入位图文件fp = fopen(argv[1], "rb");if (!fp) {printf("File open error!\n");exit(1);}// 文件指针指向数据区域fseek(fp, hdr->offset, SEEK_SET);//计算位图像素的个数nr_pixels = hdr->width * hdr->height;bitmap = malloc(nr_pixels);//读取位图数据到bitmap中fread(bitmap, nr_pixels, 1, fp);fclose(fp);memset(count, 0, sizeof(count));//计算每个灰度级上像素的个数结果存入count[]数组中memcpy(acum, count, sizeof(acum));//计算灰度的累计分布for (i = 1; i < 256; i++)acum[i] += acum[i-1];//灰度直方图的均衡化（核心程序部分，请仔细分析）为了方便大家编程实现，这里直接给出了源代码，本实验最核心的部分就在这里//}//对所有的像素灰度值按照均衡化得到的灰度对应规则进行转换，结果存入bitmap[]中//fpnew = fopen(argv[2], "wb+");//由于位图文件的头部信息并没有因直方图均衡化而改变，因此输出图像的头部信息从原位图文件中拷贝即可：fwrite(hdr->signature, 2, 1, fpnew);fwrite(&hdr->size, 4, 1, fpnew);fwrite(hdr->reserved, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->offset, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->hdr_size, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->width, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->height, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->nr_planes, 2, 1, fpnew);fwrite(&hdr->bits_per_pixel, 2, 1, fpnew);fwrite(&hdr->compress_type, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->data_size, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->resol_hori, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->resol_vert, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->nr_colors, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->important_color, 4, 1, fpnew);if (hdr->offset > 54)fwrite(hdr->info, (hdr->offset - 54), 1, fpnew);////关闭fclose(fpnew);//释放内存（优化程序必需）free(hdr);free(bitmap);return 0;}。
基于直方图均衡化的图像增强算法
基于直方图均衡化的图像增强算法图像增强是数字图像处理领域中的一个重要任务，其目标是提高图像的视觉质量、增强图像的细节信息，使得图像更具观赏性和可辨识度。
直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，通过重新分配图像的像素值，增强图像的对比度和动态范围。
本文将详细介绍基于直方图均衡化的图像增强算法的原理、步骤和应用。
一、直方图均衡化的原理直方图均衡化是一种通过拉伸图像的像素值分布来增强图像对比度的方法。
其基本原理是将原始图像中的像素经过变换后，使其灰度级分布更加均匀，从而增强图像的细节和对比度。
直方图均衡化的核心思想是将图像的像素累积函数进行非线性变换，使得原始图像中灰度级分布不均匀的区域得到均匀化，从而实现图像的增强效果。
二、直方图均衡化的步骤直方图均衡化算法主要包括以下几个步骤：1. 计算原始图像的灰度直方图：通过统计每个灰度级对应的像素个数，得到原始图像的灰度直方图。
2. 计算原始图像的累积分布函数(CDF)：对灰度直方图做累积求和，得到原始图像的累积分布函数。
3. 计算像素值映射函数：将CDF进行归一化处理，得到像素值的映射函数，该映射函数描述了原始图像像素值与增强后图像像素值的对应关系。
通过该映射函数，可以将原始图像的每个像素值映射到增强后的像素值。
4. 对原始图像进行像素值映射：根据像素值映射函数，将原始图像的每个像素值进行映射，得到增强后的图像。
5. 输出增强后的图像：将经过像素值映射后的图像进行输出显示或保存，得到最终的增强图像。
三、基于直方图均衡化的图像增强应用直方图均衡化算法在图像增强领域有着广泛的应用。
下面介绍几个典型的应用场景。
1. 医学图像增强：医学图像通常需要提高图像的对比度和细节信息，以便医生更好地进行诊断。
直方图均衡化可以增强医学图像中的血管、肿瘤等细节信息，提升图像的识别能力。
2. 目标检测与识别：图像中的目标通常需要具备清晰的边缘和丰富的纹理信息，以便目标检测和识别算法能够准确地进行处理。
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。
图像增强的实验报告
图像增强的实验报告图像增强的实验报告引言：图像增强是数字图像处理领域中的一项重要任务。
通过改善图像的质量和清晰度，图像增强可以使我们更好地观察和分析图像中的细节。
本实验旨在探索图像增强的不同方法，并评估它们在不同场景下的效果。
实验设计：为了比较不同的图像增强方法，我们选择了一组具有不同特征的图像作为实验对象。
这些图像包括自然风景、人像和低对比度图像。
我们将使用以下三种方法进行图像增强：直方图均衡化、自适应直方图均衡化和增强对比度自适应拉伸。
实验步骤：1. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过重新分布图像的像素值来增强对比度。
我们首先将图像转换为灰度图像，然后计算灰度直方图。
接下来，我们使用累积分布函数对直方图进行均衡化，使得图像中的像素值分布更加均匀。
最后，我们将均衡化后的图像转换回原始图像的颜色空间。
2. 自适应直方图均衡化：直方图均衡化在某些情况下可能会导致图像的局部细节丢失。
为了解决这个问题，我们使用自适应直方图均衡化方法。
在这种方法中，我们将图像分成许多小区域，并对每个区域的直方图进行均衡化。
通过这种方式，我们可以保留图像的局部特征，并增强整体对比度。
3. 增强对比度自适应拉伸：增强对比度自适应拉伸是一种简单而有效的图像增强方法。
它通过将图像的像素值映射到一个更大的范围来增强对比度。
我们首先计算图像的平均亮度和标准差，然后使用以下公式对图像进行拉伸：enhanced_pixel = (pixel - mean) * (max_stretch / std) + mean其中，pixel是原始图像中的像素值，mean是图像的平均亮度，std是图像的标准差，max_stretch是拉伸的最大范围。
实验结果：我们将三种图像增强方法应用于不同类型的图像，并进行了对比分析。
结果显示，直方图均衡化方法在某些情况下可以显著增强图像的对比度，特别是对于低对比度图像。
然而，它可能会导致图像的噪声增加和细节丢失。
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。
数字图像处理实验报告
图像增强实验报告一、引言图像增强常用于对图像的亮度、对比度和色调进行调节，从而使图像更加清晰。
在matlab程序中，有多个方法可以对图像进行图像增强，本文借助于matlab软件，主要讲述了基于直方图均衡化、拉普拉斯算子和对象log变换的图像增强，将三者的效果进行对比分析，得出结论。
二、基于直方图均衡化的图像增强直方图是灰度级数的函数，反映了图像中具有该灰度级的像素的个数。
直方图均衡化就是把原图像的灰度直方图从比较集中的某个区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
均衡化之后的图像，其像素重新分配，使一定灰度范围内的像素数量大致相同，这样图像的效果就会改变，可以增强图像的整体对比度。
1.函数histeq ( ) 函数：用来对原图像进行直方图均衡化处理imread( ) 函数：用来读取图像imshow( ) 函数：用来显示图像imhist( )函数：用来显示图像的灰度直方图rgb2gray( )函数：用来将彩色图像转化为灰度图像subplot(m,n,p)函数：用来将多个图画到一个平面上，m是行数，n是列数，p表示图的位置。
2.实验内容及代码运用matlab函数对灰色图像进行读取，然后对其进行直方图均衡化，将原图和均衡化之后的图像显示出来进行对比，分析结果。
选择一张彩色图像，对其进行均衡化处理，但对图像中包含的颜色分开处理，再还原图像，与原图进行比较分析。
1).处理灰色图像代码（附件Untitled1）a=imread('an.jpg');b=histeq(a);figure,imshow(a);title('原图像');figure,imshow(b);title('直方图均衡化图像');figure,subplot(1,2,1);imhist(a,64);title('原直方图');subplot(1,2,2);imhist(b,64);title('均衡化后直方图');2).处理彩色图像代码(附件Untitled2)WGP=imread('hua.jpg');W=WGP(:,:,1);G=WGP(:,:,2);P=WGP(:,:,3);figure,subplot(3,2,1);imshow(W);title('原图白色分量');subplot(3,2,2);imhist(W);title('原图白色分量直方图');subplot(3,2,3);imshow(G);title('原图绿色分量');subplot(3,2,4);imhist(G);title('原图绿色分量直方图');subplot(3,2,5);imshow(P);title('原图紫色分量');subplot(3,2,6);imhist(P);title('原图紫色分量直方图');w=histeq(W);g=histeq(G);p=histeq(P);figure,subplot(3,2,1);imshow(w);title('白色分量均衡化后图像'); subplot(3,2,2);imhist(w);title('白色分量均衡化后图像直方图'); subplot(3,2,3);imshow(g);title('绿色分量均衡化后图像'); subplot(3,2,4);imhist(g);title('绿色分量均衡化后图像直方图'); subplot(3,2,5);imshow(p);title('紫色分量均衡化后图像'); subplot(3,2,6);imhist(p);title('紫色分量均衡化后图像直方图'); figure,subplot(1,3,1);imshow(WGP);title('原图像');subplot(1,3,2);h=cat(3,w,g,p);imshow(h,[]);title('还原图像');subplot(1,3,3);b=histeq(WGP);imshow(b)title('直接均衡化图像');3.实验结果1).灰色图像处理结果从直方图均衡化的结果可以看出，原图比较暗，直方图上的灰度值集中在左侧，经过均衡化处理之后，直方图均匀分布在整个图像灰度值所允许的范围内，均衡化之后的图像较原图像而言变亮了，整个图像看得更加清楚。
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');。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告第一章总论数字图像处理是计算机图形学、数字信号处理等学科交叉的一门学科。
它是基于数字计算机对图像信号进行数字处理的一种方法。
数字图像处理技术已广泛应用于医学影像诊断、遥感图像处理、图像识别、安防监控等领域，在当今社会中具有不可替代的重要作用。
本次实验主要介绍了数字图像处理的基本方法，包括图像采集、图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩等几个方面。
在实验过程中，我们采用了一些常用的数字图像处理方法，并通过 Matlab 图像处理工具箱进行实现和验证。
第二章实验过程2.1 图像采集在数字图像处理中，图像采集是一个重要的步骤。
采集到的图像质量直接影响到后续处理结果的准确性。
本次实验使用的图像是一张 TIF 格式的彩色图像，通过 Matlab 读取图像文件并显示，代码如下：```Matlabim = imread('test.tif');imshow(im);```执行代码后，可以得到如下图所示的图像：2.2 图像增强图像增强是指利用某些方法使图像具有更好的视觉效果或者变得更适合某种应用。
本次实验我们主要采用直方图均衡化、灰度变换等方法进行图像增强。
2.2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的增强方法，它可以增加图像的对比度和亮度，使图像更加清晰。
代码实现如下：```Matlabim_eq = histeq(im);imshow(im_eq);```执行代码后，会得到直方图均衡化后的图像，如下图所示：可以看出，经过直方图均衡化处理后，图像的对比度和亮度得到了明显提高。
2.2.2 灰度变换灰度变换是一种用于调整图像灰度级别的方法。
通过变换某些像素的灰度级别，可以增强图像的视觉效果。
本次实验我们采用对数变换和幂函数变换两种方法进行灰度变换。
基于直方图均衡化的医学图像增强_陈蒙
式中：
为窗 ｗ 内的灰度方差，
为整幅图像的噪声方差，ｋ ’为一比例系 数。令 ，则上式可以表示为
，由于图像邻域方差
应大于或等于图像噪声方差，故 ｒ ＞ ＝ １ ，这可由下图表示。可以看到 ｒ ＝ １ ，ｋ ＝ ０ 时， ，无图像细节存在，故在该邻
域内的中心象素点上只进行直方图增强， ｒ 越大 ｋ 值越大，也就是说，ｒ ＞ １ ， ＞ 此时邻域内有图像细节存在，ｋ
强化； （ ２ ） ｎ 太大，一些不在细节上而是在细 节 邻 域 的 噪 声 同 样 得 到 增 强 。经 试 验 ，一 般取（ ５ ｘ ５ ） 或（ ７ ｘ ７ ） 的邻域较为合适。比例 系数 ｋ ’的 选 取 应 根 据 图 像 中 的 噪 声 情 况 而定，由下图可以 看到 ｋ ’越大，曲线 斜率越大，自适应 能力越强，但 ｋ ’过 大，对噪声的敏感 度会变大，一般取 （ ５ － １ ０ ）之间。
其中，ｘ ｉ ， ｊ 和 ｘ ’Ｉ ， ｊ ，分别是变换前 后的图像灰度值，ｍ ｉ ， ｊ 为以 ｘ ｉ ， ｊ 为中心的 窗邻域均值，Ｈ （ ． ） 则为直方图均衡的变换 函数。由上式可以看出 Ｈ （ ． ） 起到了直方图 调节动态范围的作用，而 ｋ （ ｘ ｉ ， ｊ 一 ｍ ｉ ， ｊ ） 则 起到了增强局部对比度的作用，相当于一
科教论丛
基于直方图均衡化的医学图像增强
文⊙ 陈蒙 （山东医学高等专科学校）
摘要： 基于直方图均衡化的图像增强 是数字图像的预处理技术， 对图像整体和 局 部 特 征 都 能 有 效 地 进 行 改 善 。本 文 主 要 研究比较了直方图均衡化和自适应直方图 均衡化的图像增强的基本原理和算法， 并 试验改进邻域灰度方差的取值范围 关键词： 直 方 图 均 衡 化； 医 学 图 像 处 理； 灰度； 图像增强 超声图像上的噪声将直接影响医生对 疾 病 的 诊 断 。我 们 有 必 要 对 原 始 超 声 图 像 进 行 预 处 理 ，以 便 获 得 更 好 的 像 质 ，提高 处 理 的 精 度 ，得 到 理 想 的 分 割 效 果 。本文 我们主要讨论基于直方图均衡化的医学图 像处理。 Ｂ 超图像的增强 图像增强的方法有两大类： 一类是空 域 法 ，空 域 是 指 图 像 平 面 本 身 ，此 类 方 法 是直接将图像中的象素进行处理； 另一类 是 频 域 法 ，此 类 方 法 是 将 图 像 看 作 波 ，然 后利用信号处理中的手段对图像波进行处 理。空域技术是基于灰度级映射变换； 频 域 技 术 的 基 础 是 卷 积 定 理 。本 文 中 介 绍 的 基于直方图均衡化的方法属于空域法。 在一幅图像 ｆ 中，设某一点（ ｘ ，ｙ ） 的灰 度值为 ｚ ，若经过某种映射变换 ｔ 后，其变 换后的图像 ｇ 在该点（ ｘ ，ｙ ） 的灰度值变为 了 ｚ’ ，即： ｚ’＝ｇ（ｘ，ｙ）＝ｔ（ｚ） ｚ＝ｆ（ｘ，ｙ） 通过选择不同的映射变换函数 ｔ ，我 们 可 以 对 原 图 像 进 行 各 种 处 理 ，以 获 得 我 们所需要的处理图像。 １ 、直方图均衡化 灰度直方图均衡化是很经典且非常有 效的图像增强技术，其基本原理是： 对一 幅图像的灰度直方图， 经过一定的变换之 后，使 其 成 为 均 匀 或 基 本 均 匀 的 。我 们 知 道图像的灰度直方图是图像中各象素对应 的 灰 度 等 级 分 布 的 近 似 概 率 密 度 函 数 。直 方图均衡化的意义是： 通过处理以后使得 分布在每一个灰度等级上的象素个数相等 或 基 本 相 等 。此 方 法 是 典 型 的 图 像 空 域 技 术处理。 直方图均衡化处理的中心思想是将原 始图像的直方图变换为均匀分布的形式， 从 而 增 加 像 素 灰 度 值 的 动 态 范 围 ，达 到 增 强 图 像 整 体 对 比 度 的 效 果 。对 图 像 空 间 域 点的增强过程是通过增强函数 ｔ ＝ Ｅ Ｈ （ ｓ ） 来 完成的，ｔ 、ｓ 分别为目标图像和原始图像 上的像素点（ ｘ ，ｙ ） ，在进行均衡化处理时， 增强函数 Ｅ Ｈ 需要满足两个条件： 增强函数 Ｅ Ｈ （ ｓ ） 在 ０ ＜ ＝ Ｓ ＜ ＝ Ｌ － １ 的范围内是一个单调 递 增 函 数 ，这 个 条 件 保 证 了 在 增 强 处 理 时 没有打乱原始图像的灰度排列次序； 另一 个需要满足的条件是对于 ０ ＜ ＝ Ｓ ＜ ＝ Ｌ － １ 应 当有 ０ ＜ ＝ Ｅ Ｈ （ ｓ ） ＜ ＝ Ｌ － １ ，它保证了变换过 程中灰度值的动态范围的一致性。同样 的，对于反变换过程 ｓ ＝ Ｅ Ｈ － ｌ （ ｔ ） ，在 ０ ＜ ＝ ｔ ＜ ＝ １ 时也必须满足上述两个条件。累计分 布函数（Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ＦｕｎＣｔｉｏｎ， Ｃ Ｄ Ｆ ） 就是满足上述条件的一种，通过该 函数可以完成 ｓ 到 ｔ 的均匀分布转换。此时 的增强转换方程为： 个 高 通 滤 波 器 ，它 在 强 化 细 节 的 过 程 中 也 增 强 了 高 频 噪 声 。我 们 为 了 能 够 达 到 预 期 的 效 果 ，使 其 在 增 强 细 节 的 同 时 还 能 滤 掉 背 景 噪 声 ，关 键 就 在 如 何 选 取 自 适 应 参 量 ｋ 。自适应参量 ｋ 应满足以下条件： 当窗 Ｗ 的中心象素 ｘ ｉ ， ｊ 位于无图像细节处时，ｋ ０ ，而位于图像细节处时，ｋ 较大值， 基于这种思路，我们选取窗 Ｗ 内邻域灰度 方差作为自适应变量，表达式可以写为：
基于直方图均衡化的图像增强系统设计
2020年第10期信息与电脑China Computer & Communication算法语言基于直方图均衡化的图像增强系统设计朱强军 楚引弟 方 圆（安徽师范大学皖江学院，安徽 芜湖 241008）摘 要：为了解决天气等环境因素导致图像低照度、模糊等问题，笔者设计了一个基于直方图均衡化的图像增强系统。
该系统首先通过全局直方图均衡化扩大图像灰度值的动态范围，再通过局部直方图均衡化放大局部细节，来获取更清晰的图像局部信息，从而能提高图像在不失真条件下的清晰度。
在MATLAB2017b软件上对该系统进行设计仿真实验，以除雾为例，实验结果表明，该系统对图像的增强效果较好。
关键词：直方图；均衡化；图像增强中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2020）10-045-03Image Enhancement System Design Based on Histogram EqualizationZhu Qiangjun, Chu Yindi, Fang Yuan(Wanjiang College of Anhui Normal University, Wuhu Anhui 241008, China)Abstract: In order to solve the problem of low illumination and blur caused by weather and other environmental factors, an image enhancement system based on histogram equalization is designed. The system first expands the dynamic range of image gray value by global histogram equalization, and then enlarges the local details by local histogram equalization to obtain clearer local information of image, so as to improve the clarity of image without distortion. The system is designed and simulated on matlab2017b software. Taking demisting as an example, the experimental results show that the system has a good image enhancement effect.Key words: histogram; equalization; image enhancement０ 引言现代社会对于信息的质和量有着较高的要求，而图片作为传递信息的一种方式，如何高效、高质地挑选有用的信息成为广大使用者追求的目标[1-4]。
基于直方图均衡的低光度图像增强技术研究
基于直方图均衡的低光度图像增强技术研究现代数字图像处理技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分，随着科技的不断发展，数字图像的质量要求也越来越高。
在数字图像处理过程中，一种基于直方图均衡的低光度图像增强技术被广泛应用。
1. 直方图均衡概述直方图均衡化是一种广泛使用的图像增强方法，可使图像的整体对比度增加。
该方法的基本原理是通过将像素值映射到一个具有均匀分布的像素值上，来拉伸输入图像的像素强度的直方图（即直方图均衡），从而增加强度之间的差异，使得图像更具有可视性和视觉效果。
一般地，直方图均衡算法包括如下几个步骤：1）计算图像的灰度直方图；2）根据灰度直方图计算出每个像素灰度级别对应的累积密度函数；3）根据累积密度函数将像素强度拉伸到整个灰度范围内。
直方图均衡化方法通常适用于大部分图像场景，特别是室内拍摄或有光照不足的情况。
2. 基于直方图均衡的低光度图像增强技术对于低光度图像处理，直方图均衡化方法在一定程度上可以提高其对比度，但也存在一定的缺陷，例如直方图过于单峰化会使得亮度不稳定，从而破坏了细节，另外，直方图均衡化在强度变化较小的区域中容易造成过于强烈的强度变化，从而也会影响对细节的揭示。
为了解决这个问题，研究人员提出了一种环境光线不能忽略的低光度图像增强方法，该方法基于直方图均衡和包含同态滤波器的预处理步骤。
在低光度图像上执行此类增强操作可以改善图像对比度和亮度平均值。
该方法分为两个主要步骤：1）预处理：应用德沃夏克-朗格杰尼修剪算法来修剪图像的强度，保证图像在强度方面的统一性；2）增强：在预处理之后，对图像执行直方图均衡化操作，将像素的直方图拉伸到最佳比例范围内，从而增强图像。
这种基于直方图均衡的低光度图像增强方法，可以在大致恢复灰度级别的同时，仍然使得图像的对比度比较高，并且还能够保留图像的细节信息。
此外，应用此种增强方法后，最终图像的可视化效果也有很大的提升。
3. 使用案例为了验证基于直方图均衡的低光度图像增强技术对低光度环境下图像的增强效果，我们进行了实验。
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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MATLAB；
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
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 （2）比较异同，并回答为什么数字图像均衡化后其直方图并非完全均匀分布。
指纹图fing_128.img
显微医学图像cell_128.img
图1 实验图像
1、对128×128、256级灰度的数字图像finger.gif的处理程序：
I=imread(‘finger.gif); % 读入原图像
J=histeq(I); %对原图像进行直方图均衡化处理
imshow(I); %显示原图像
title(‘原图像’); %给原图像加标题名
figure；imshow(J); %对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后的图像title(‘直方图均衡化后的图像’) ; %给直方图均衡化后的图像加标题名
figure; subplot(1,2,1) ;%对直方图均衡化后的图像进行屏幕控制；作一幅子图作为并排两幅图的第1幅图
imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度
title(‘原图像直方图’) ; %给原图像直方图加标题名
subplot(1,2,2); %作第2幅子图
imhist(J,64) ; %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度
title(‘均衡变换后的直方图’) ; %给均衡化后图像直方图加标题名
实验结果：
直方图均衡化后的图像
原图像
100
200
200
400
600
800
1000
原图像直方
图
100200
100200
300
400500600
700
均衡变换后的直方图
2、对128×128、256级灰度的数字图像cell.gif 的处理程序： I=imread(‘cell.gif); % 读入原图像
J=histeq(I); %对原图像进行直方图均衡化处理 imshow(I); %显示原图像
title(‘原图像’); %给原图像加标题名
figure ；imshow(J); %对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后的图像 title(‘直方图均衡化后的图像’) ; %给直方图均衡化后的图像加标题名
figure; subplot(1,2,1) ;%对直方图均衡化后的图像进行屏幕控制；作一幅子图作为并排两幅图的第1幅图
imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度 title(‘原图像直方图’) ; %给原图像直方图加标题名 subplot(1,2,2); %作第2幅子图
imhist(J,64) ; %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度 title(‘均衡变换后的直方图’) ; %给均衡化后图像直方图加标题名 实验结果：
原图像
直方图均衡化后的图像
0原图像直方图
100
200
0均衡变换后的直方图
100
200。