数字图像处理图像增强
数字图像处理实验报告 实验一 图像增强实验
实验一图像增强实验一、实验目标：掌握图像增强的算法。
二、实验目的：1. 了解灰度变换增强和空域滤波增强的Matlab实现方法2. 掌握直方图灰度变换方法3. 掌握噪声模拟和图像滤波函数的使用方法三、实验内容：（1）图像的点操作、邻域操作算法。
（2）图像的直方图处理算法。
四、实验设备：1．PIII以上微机； 2．MATLAB6.5；五、实验步骤：（1）读入图像：用matlab函数实现图像读入（可读入Matlab中的标准测试图像）(原始图像)（2）实现图像点操作运算（如gamma校正，对数校正等）（3）实现图像的邻域处理（实现均值滤波，拉普拉斯滤波）（4）实现直方图均衡处理matlab 源程序clear all;clc;f=imread('girl_noise.jpg');figure,imshow(f),title('原始图像');[m,n]=size(f);f0= im2double(f); % 整型转换为double 类f1=f0;std_i=zeros(1,m-2);%灰线处理for i=2:m-1%灰线处理std_i(i-1)=std(f0(i,:));if(std_i(i-1)<0.1)for j=1:mf0(i,j)=(f0(i-1,j)+f0(i+1,j))/2;endendendfigure,imshow(f0),title('滤除灰线后的图像');fz=f0-f1;[r,c]=find(fz~=0);%寻找灰线噪声的位置f2=f0;change=0;count=0;for i=3:m-2%白线处理for j=1:mif(abs(f0(i,j)-f0(i-1,j))>0.2&&abs(f0(i,j)-f0(i+1,j))>0.2) count=count+1;endif(count>n*0.8)count=0;change=1;break;endendif(change==1)for k=1:mf0(i,k)=(f0(i-1,k)+f0(i+1,k))/2;endchange=0;count=0;endendfigure,imshow(f0),title('滤除白线后的图像');fz1=f2-f0;[r1,c1]=find(fz1~=0); %寻找白线噪声的位置fn = medfilt2(f0); %反射对称填充figure, imshow(fn),title('中值滤波后的图像');f0 = im2double(fn); % 整型转换为double 类g =2*f0- imfilter(f0,w4, 'replicate'); % 增强后的图像figure, imshow(g),title('高提升滤波图像(A=2)');图像处理结果六、结果分析从上面结果可以看出，带状噪声处理部分，已经基本将带状噪声去除。
图像增强的方法有哪些
图像增强的方法有哪些图像增强是指对图像进行处理，以改善其视觉质量或提取出更多的有用信息。
在数字图像处理领域，图像增强是一个重要的研究方向，它涉及到许多方法和技术。
本文将介绍几种常见的图像增强方法，包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和锐化等。
这些方法可以应用于各种领域，如医学图像处理、遥感图像处理和计算机视觉等。
灰度拉伸是一种简单而有效的图像增强方法。
它通过拉伸图像的灰度范围，使得图像的对比度得到增强。
具体而言，灰度拉伸会将图像的最小灰度值映射到0，最大灰度值映射到255，中间的灰度值按比例进行映射。
这样可以使得图像的整体对比度得到提高，从而更容易观察和分析图像中的细节。
另一种常见的图像增强方法是直方图均衡化。
直方图均衡化通过重新分布图像的灰度级别，以使得图像的直方图更加均匀。
这样可以增强图像的对比度，使得图像中的细节更加清晰。
直方图均衡化在医学图像处理中得到了广泛的应用，可以帮助医生更准确地诊断疾病。
滤波是图像处理中常用的一种技术，它可以用来增强图像的特定特征或去除图像中的噪声。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些滤波方法可以根据图像的特点和需要进行选择，从而达到增强图像质量的目的。
除了滤波之外，锐化也是一种常见的图像增强方法。
锐化可以使图像中的边缘和细节更加清晰，从而提高图像的视觉质量。
常见的锐化方法包括拉普拉斯算子和Sobel算子等。
这些方法可以通过增强图像中的高频信息来使图像更加清晰。
综上所述，图像增强是图像处理中的一个重要环节，它可以帮助我们改善图像的质量，提取出更多的有用信息。
本文介绍了几种常见的图像增强方法，包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和锐化等。
这些方法可以根据图像的特点和需求进行选择，从而达到增强图像质量的目的。
在实际应用中，我们可以根据具体的情况选择合适的图像增强方法，从而得到更加优质的图像结果。
如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正
如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正图像处理技术在数字图像处理领域中扮演着重要的角色，其中包括了图像的色彩增强和颜色校正。
这些技术能够改善图像的视觉效果和色彩准确性，提高图像品质，并支持许多应用领域，如摄影、印刷、医学图像等。
本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正。
我们将讨论图像的色彩增强技术。
色彩增强可以使图像更加鲜艳、生动，并提高视觉效果。
以下是一些常见的色彩增强技术。
1. 色彩平衡：色彩平衡是通过调整图像的色彩分布来改善图像的整体色彩平衡。
主要有三个通道，即红、绿、蓝（RGB）。
通过调整这些通道的比例，可以更好地平衡图像的色彩。
色彩平衡可以通过调整白平衡等参数来实现。
2. 对比度调整：对比度调整是通过改变图像的亮度范围，使得图像的明暗对比更加明显。
这可以通过调整图像的灰度级范围来实现。
增加对比度可以使图像细节更加清晰，增强图像的深度感。
3. 色度饱和度调整：色度饱和度调整可以改变图像中颜色的饱和度。
通过增加或减少颜色的饱和度，可以使图像更加鲜艳或柔和。
这可以通过调整HSL（色相、饱和度、亮度）或HSV（色相、饱和度、值）空间中的参数来实现。
接下来，我们将介绍图像的颜色校正技术。
颜色校正旨在调整图像中的颜色，使其更接近真实场景中的颜色。
以下是一些常见的颜色校正技术。
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，它通过调整图像的灰度级分布来改善图像的对比度。
它可以使图像的直方图在整个灰度级范围内均匀分布，从而增强图像的细节和对比度。
2. 色彩映射：色彩映射可以将图像的颜色映射到另一个图像或颜色空间中的对应颜色。
这可以通过使用预定义的颜色映射表或根据特定的颜色映射算法来实现。
色彩映射可以用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间，或者用于改变图像的颜色外观。
3. 基于模型的颜色校正：基于模型的颜色校正方法使用了一个颜色模型，该模型描述了颜色之间的关系。
如何进行高效的图像增强和降噪
如何进行高效的图像增强和降噪图像增强和降噪是数字图像处理中的重要任务之一。
它们的目的是改善图像的视觉质量和可视化细节，并消除图像中的不必要的噪声。
在本文中，我将介绍一些常用的图像增强和降噪技术，以及一些实现这些技术的高效算法。
一、图像增强技术1.灰度变换：灰度变换是一种调整图像亮度和对比度的常用技术。
它可以通过改变灰度级来增加图像的对比度和动态范围，提高图像的视觉效果。
2.直方图均衡化：直方图均衡化是通过重新分配图像灰度级来增加图像对比度的一种方法。
它通过改变图像的直方图来增强图像的细节和对比度。
3.双边滤波：双边滤波是一种能够保留图像边缘信息，同时消除噪声的滤波技术。
它能够通过平滑图像来改善图像的质量，同时保持图像的细节。
4.锐化增强：锐化增强是一种通过增加图像的高频分量来提高图像的清晰度和细节感的方法。
它可以通过增加图像的边缘强度来突出图像的边缘。
5.多尺度增强：多尺度增强是一种通过在多个尺度上对图像进行增强来提高图像视觉质量的方法。
它可以通过提取图像的不同频率分量来增强图像的细节和对比度。
二、图像降噪技术1.均值滤波：均值滤波是一种常见的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的均值来减少噪声。
然而，它可能会导致图像的模糊，特别是在对边缘等细节进行处理时。
2.中值滤波：中值滤波是一种基于排序统计理论的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的中值来消除噪声。
相比于均值滤波，中值滤波能够在去除噪声的同时保留图像的边缘细节。
3.小波降噪：小波降噪是一种利用小波变换的降噪方法，它在时频域上对图像进行分析和处理。
它能够通过消除噪声的高频分量来降低图像的噪声水平。
4.非局部均值降噪：非局部均值降噪是一种通过将像素值替换为与其相似的像素均值来减少噪声的方法。
它能够通过比较像素的相似性来区分图像中的噪声和细节，并有选择地进行降噪。
三、高效实现图像增强和降噪的算法1.并行计算：利用并行计算技术，如GPU加速、多线程等，在处理图像增强和降噪算法时，可以提高计算效率和算法的实时性。
数字图像处理_胡学龙等_第04章_图像增强
直方图均衡化
通过对原图像进行某种变换，使得图像的直 方图变为均匀分布的直方图 。
灰度级连续的灰度图像：当变换函数是原图 像直方图累积分布函数时，能达到直方图均 衡化的目的。 对于离散的图像，用频率来代替概率 。 【例4.2】假定有一幅总像素为n＝64×64的图 像，灰度级数为8，各灰度级分布列于表4.1 中。试对其进行直方图均衡化。
• 4.3.2増晰原理 • 同态増晰采用合适的滤波特性函数，可以即使图 像灰度动态范围压缩，又能让感兴趣的物体图像 灰度扩展，从而是图像清晰。 • 图像是物体对照明光的反射，自然景物图像是由 两个分量乘积组成的，即照明函数和反射函数的 乘积。 • 图像的灰度由照明分量和反射分量合成，反射分 量反映了图像的实际内容（细节，纹理，边缘 等），随图像细节不同在空间上做快速变化，其 频谱落在空间高频区域。 • 而照明分量在空间上均具有缓慢变化的性质，其 频谱落在空间低频区域。 • 因此可通过傅里叶变换将两者分开，进行同态滤 波。
a’=0，b’=255。
实现的程序：
• • • • • A=imread('pout.tif'); %读入图像 imshow(A); %显示图像 figure,imhist(A); %显示图像的直方图 J1=imadjust(A,[0.3 0.7],[]); %函数将图像在0.3*255~0.7*255灰度之间 的值通过线性变换映射到0~255之间 • figure,imshow(J1); %输出图像效果图 • figure,imhist(J1) %输出图像的直方图
• 基本思想：按照高通滤波器设计，压缩低 频分量，提升高频分量。 • 照明函数频率变化缓慢，幅度变化大，数 字化占用位数多，所以要压缩； • 反射函数频率变化快，灰度变化很小，层 次不清，细节不明，应该扩展。
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。
数字图像处理实验报告——图像增强实验
实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级_______________姓名_______________学号_______________电气与信息学院和谐勤奋求是创新2.编写函数w = genlap lacia n(n)，自动产生任一奇数尺寸n的拉普拉斯算子，如5×5的拉普拉斯算子w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 14.采用不同的梯度算子对b lurry_moon.tif进行锐化滤波，并比较其效果。
[I,m ap]=im read('trees.tif');I=double(I);subplo t(2,3,1)imshow(I,m ap);title(' Original Im age');[Gx,Gy]=gradie nt(I); % gradie n t calcul ationG=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy); % matrixJ1=G; % gradie nt1subplo t(2,3,2)imshow(J1,m ap);title(' Operator1 Im age');J2=I; % gradie nt2 K=find(G>=7);J2(K)=G(K);subplo t(2,3,3)im show(J2,m ap);title(' Operator2 Im age');J3=I; % gradie n t3 K=find(G>=7);J3(K)=255;subplo t(2,3,4)im show(J3,m ap);title(' Operator3 Im age');J4=I; % gradie n t4 K=find(G<=7);J4(K)=255;subplo t(2,3,5)im show(J4,m ap);title(' Operator4 Im age');J5=I; % gradie nt5 K=find(G<=7);J5(K)=0;Q=find(G>=7);J5(Q)=255;subplo t(2,3,6)im show(J5,m ap);title(' Operator5 Im age');5.自己设计锐化空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像；附录：可能用到的函数和参考结果**************报告里不能用参考结果中的图像1)采用3×3的拉普拉斯算子w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1]滤波I=im read('moon.tif');T=double(I);subplo t(1,2,1),im show(T,[]);title('Origin al Im age');w =[1,1,1;1,-8,1;1,1,1];K=conv2(T,w,'sam e');subplo t(1,2,2)im show(K);title('Laplacian Transf orm ation');图2.9 初始图像与拉普拉斯算子锐化图像2)编写函数w = genlap lacia n(n)，自动产生任一奇数尺寸n的拉普拉斯算子，如5×5的拉普拉斯算子：w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 11 1 1 1 1]functi on w = genlap lacia n(5)%Com put es the Laplac ian operat orw = ones(n);x = ceil(n/2);w(x, x) = -1 * (n * n - 1);3)分别采用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对blurry_mo on.tif进行锐化滤波，并利用式完成图像的锐化增强，观察其有何不同，要求在同一窗口中显示。
图像增强-数字图像处理
图像增强
2.图像噪声的特点 (1)噪声在图像中的分布和大小不规则,即具有随机性。 (2)噪声与图像之间一般具有相关性。 (3)噪声具有叠加性。
图像增强
3.3.2 模板卷积 模板操作是数字图像处理中常用的一种邻域运算方式,
灰度变换就是把原图像的像素灰度经过某个函数变换成 新图像的灰度。常见的灰度变换法有直接灰度变换法和直方 图修正法。直接灰度变换法可以分为线性变换、分段线性变 换以及非线性变换。直方图修正法可以分为直方图均衡化和 直方图规定化。
图像增强
3.1.1 线性变换 假定原图像f(x,y)的灰度范围为[a ,b],希望变换后图像
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图像增强
例如,假定一幅大小为64×64、灰度级为8个的图像,其灰 度分布及均衡化结果如表3-1 所示,均衡化前后的直方图及变 换用的累积直方图如图3-10所示,则其直方图均衡化的处理 过程如下。
图像增强
图像增强 由式(3-12)可得到一组变换函数:
依此类推:s3=0.81,s4=0.89,s5=0.95,s6=0.98,s7=1.0。变换函 数如图3-10(b)所示。
图像增强
１
图像增强
图3-1 灰度线性变换
图像增强
图3-2 灰度线性变换示例
图像增强
3.1.2 分段线性变换 为了突出感兴趣的灰度区间,相对抑制那些不感兴趣的
灰度区间,可采用分段线性变换。常用的3段线性变换如图33所示,L 表示图像总的灰度级数,其数学表达式为
图像增强
图3-3-分段线性变换
图像增强
设r 为灰度变换前的归一化灰度级(0≤r≤1),T(r)为变换函 数,s=T(r)为变换后的归一化灰度级(0≤s≤1),变换函数T(r)满足 下列条件:
《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。
图像增强方法
图像增强方法图像增强是数字图像处理领域中的重要技术之一，它能够改善图像的质量、增强图像的细节、减少图像的噪声等，使得图像更加清晰、真实。
在实际应用中，图像增强方法被广泛应用于医学影像、卫星图像、安防监控等领域。
本文将介绍几种常见的图像增强方法，包括直方图均衡化、滤波增强、小波变换等。
直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，它通过重新分配图像像素的灰度级来增强图像的对比度。
具体而言，直方图均衡化通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀，从而增强图像的细节和对比度。
直方图均衡化适用于灰度图像，对彩色图像可以分别对各个通道进行均衡化处理。
滤波增强是另一种常见的图像增强方法，它通过滤波器对图像进行滤波操作，以增强图像的某些特征。
例如，平滑滤波可以减少图像的噪声，锐化滤波可以增强图像的边缘和细节。
在实际应用中，滤波增强方法可以根据图像的特点选择合适的滤波器和参数，以达到最佳的增强效果。
小波变换是一种基于频域分析的图像增强方法，它能够将图像分解成不同尺度和方向的小波系数，从而实现对图像的多尺度分析和增强。
小波变换可以提取图像的纹理特征、边缘信息等，对于一些细节丰富的图像具有较好的增强效果。
此外，小波变换还可以应用于图像的去噪、压缩等方面，具有较广泛的应用前景。
除了上述介绍的几种方法外，图像增强领域还涌现出许多新的方法和技术，如深度学习增强、局部对比度增强、多尺度变换等。
这些方法在不同的应用场景下具有各自的优势和局限性，需要根据具体问题选择合适的增强方法进行应用。
总的来说，图像增强是数字图像处理领域中的重要技术，它能够改善图像的质量、增强图像的细节、减少图像的噪声等，对于提升图像的视觉效果和信息表达能力具有重要意义。
随着科技的不断发展，图像增强方法也在不断创新和完善，相信在未来会有更多更好的图像增强方法应用到实际生产和生活中。
数字图像处理及其在医学影像中的应用
数字图像处理及其在医学影像中的应用数字图像处理（digital image processing）是一种利用计算机和数字处理技术来处理图像的技术。
它包括数字化、图像增强、图像分割、图像识别、图像复原等一系列处理过程。
近年来，数字图像处理在医学影像中的应用越来越广泛，为医学诊断提供了更为准确和有效的手段。
数字化是数字图像处理的基础，也是医学影像的数字化过程的第一步。
数字化过程将模拟世界中的连续图像转换为数字图像，使得医学影像可以被计算机识别、处理和储存。
此外，数字化还可以减少图像中的噪声和失真，提高影像的质量和可视性。
图像增强是数字图像处理中的一个重要步骤，它通过增强图像的局部对比度、亮度、清晰度等来改善图像的质量。
在医学影像中，图像增强常被用于CT、MRI等影像的强化，使得医生可以更清晰地看到病变部位。
此外，图像增强还可以对皮肤、毛发等细节进行增强，以便于病变的准确诊断。
图像分割是将一个复杂的图像分成多个小块的过程。
在医学影像中，图像分割可以将肿瘤、器官等病变区域从正常组织中分离出来，以便于医生进行更精准的诊断和手术。
图像分割常用的算法包括区域生长、边缘检测和聚类分析等。
图像识别是通过计算机自动判断图像中所含信息的能力。
在医学影像中，图像识别可以自动识别肿瘤、器官等特定区域，提高医生的诊断效率和准确性。
目前，基于深度学习的图像识别算法已经被应用到医学影像中，取得了显著的效果。
图像复原是指通过对损坏图像进行修复，恢复其原始状态的过程。
在医学影像中，图像复原可以恢复图像中因多种因素导致的失真和瑕疵，如雪花噪声、模糊等。
图像复原常用的算法包括逆滤波、限幅恢复和最小二乘等。
总的来说，数字图像处理技术为医学影像的提高了准确性和有效性，对医学诊断和治疗起到了重要的作用。
未来，数字图像处理技术将会越来越广泛地应用到医学影像中，为病患者提供更为精准和便捷的医疗服务。
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。
数字图像处理中的图像增强算法技巧
数字图像处理中的图像增强算法技巧图像增强是数字图像处理中的一个重要任务，旨在改善图像的视觉质量并提高图像的可读性。
图像增强算法通过改变图像的像素值，调整图像的对比度、亮度、色彩等属性，以获得更好的视觉效果。
本文将介绍几种常用的图像增强算法技巧，包括直方图均衡化、滤波、锐化和去噪等。
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，它根据图像的像素值分布情况，将像素值重新映射到更广的范围内，从而增强图像的对比度。
该方法利用图像的直方图来调整像素值的分布，使得像素值更加均匀分布，提高图像的细节和对比度。
直方图均衡化可以应用于灰度图像和彩色图像，具有简单易实现、计算效率高的优点。
2. 滤波滤波是一种常用的图像增强方法，它通过卷积操作对图像进行平滑和锐化处理。
平滑滤波器可以用来去除图像中的噪声，例如均值滤波器、中值滤波器等。
平滑滤波可以通过对像素周围的邻域像素进行平均或中值操作来实现。
锐化滤波器可以增强图像的边缘和细节，例如拉普拉斯滤波器、Sobel滤波器等。
滤波可以在时域和频域中进行，选择适当的滤波器和参数可以根据图像特点实现不同的增强效果。
3. 锐化锐化是一种图像增强方法，通过增强图像的边缘和细节以提高图像的清晰度和细节显示。
图像锐化可以通过增加图像的高频分量来实现，例如使用拉普拉斯滤波器或高通滤波器。
锐化操作可以使图像的边缘变得更加清晰，增强细节显示。
然而，过度的锐化可能会导致图像的噪声增加和伪影出现，因此，在选择锐化滤波器和参数时需要谨慎。
4. 去噪去噪是一种常用的图像增强方法，它旨在减少图像中的噪声并提高图像的质量。
图像噪声可能由于图像采集过程中的传感器噪声、信号传输过程中的干扰和图像处理过程中的误差等原因引起。
常见的去噪方法包括中值滤波、高斯滤波、小波去噪等。
中值滤波可以有效地去除椒盐噪声，通过对像素周围的邻域像素进行排序并选择中间值来实现。
高斯滤波通过对像素周围的邻域像素进行加权平均来实现，对高斯噪声有较好的去除效果。
数字图像处理 第三章 空间域图像增强
图象增强的含义和目的
图象增强的含义和目的
三、目的：
（1）改善图象的视觉效果，提高图像的清晰度； （2）将图象转换成更适合于人眼观察和机器分析识 别的形式，以便从图象中获取更有用的信息。
四、基本方法：
空间域处理：点处理（图象灰度变换、直方图均衡等）； 邻域处理（线性、非线性平滑和锐化等）； 频域处理 ：高、低通滤波、同态滤波等
输出灰度级
对数 s = c log(1 + r )
n次幂
s = cr γ
输入灰度级,r 用于图像增强的某些基本灰度变换函数
3.2 基本灰度变换
①反转变换 s = L − 1 − r (3.2 − 1)
适于处理增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色 细节,特别是当黑色面积占主导地位时.
灰度反转图像
3.2 基本灰度变换
Im=imread('rice.png'); Jm=imadjust(Im,[0.15,0.9],[0,1]); figure(1);subplot(211);imshow(Im);subplot(212); imhist(Im); figure(2);subplot(211);imshow(Jm);subplot(212); imhist(Jm);
1×1的邻域 T(r)产生两级(二值) 图像, 阈值函数
对比度拉伸 阈值处理
图像中(x,y)点的3×3邻域 对比度增强的灰度级函数
3.1 背景知识
更大的邻域会有更多的灵活性,一般的方法是利 用点(x,y)事先定义的邻域里的一个f值的函数来决 定g在(x,y)的值,主要是利用所谓的模板（也称为 滤波器,核,掩模）. 模板是一个小的(3×3)二维阵列,模板的系数值 决定了处理的性质,如图像尖锐化等. 以这种方法 为基础的增强技术通常是指模板处理或空域滤波.
数字图像处理方法-图像增强2
求出：k1和k2 求出：l1和l2
第五章 图像增强
23
空域处理—彩色图像增强
彩色平衡实现的算法
9 分别对R、G、B图像实施变换：
*=
+
R(x, y) k1*R(x, y) k 2
B(x, y)* = l1*B(x, y) + l2
G(x, y)* = G(x, y)
9 得到彩色平衡图像
第五章 图像增强
直方图均衡化的技术要点：
公理：直方图p(rk )，为常数的图像对比度最好
目标：寻找一个灰度变换函数T(r)，使结果图像 的直方图p(sk )为一个常数
第五章 图像增强
3
空域处理—直方图增强
直方图均衡—灰度变换函数
1) 求出原图 f 的灰度直方图，设为h。h为一个256维的向 量。
2) 求出图像 f 的总体像素个数， Nf=m ×n
第五章 图像增强
32
空域处理—彩色图像增强
伪彩色增强
人类可以分辨比灰度层次更多的颜色种类 将灰度图像变换为彩色图像——伪彩色图像 方法：伪彩色变换，密度分割
伪彩色变换法—独立映射表变换法
9对灰度图像 f(x, y)，建立颜色映射表：
IR
=
T (I ) R
IG
=
T (I ) G
I = T (I )
B
B
9形成RGB图像各分量为： R (x , y ) = T R ( f (x , y
))
第五章 图像增强
G (x, y ) = TG( f (x, y ))
B(x, y) = TB( f (x, y
33
))
空域处理—彩色图像增强
伪彩色变换流程
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。
数字图像处理技术提高医学图像质量方法
数字图像处理技术提高医学图像质量方法数字图像处理技术是医学图像质量提高的有效方法，通过应用一系列的算法和技术，可以减少图像中的噪声，增强图像的细节，改进图像的对比度和清晰度，从而提高医学图像的质量。
本文将介绍几种常见的数字图像处理技术，包括图像增强、去噪和分割，以及它们在医学图像领域的应用。
1. 图像增强技术图像增强是指对图像进行一系列处理，以改善图像的视觉效果和可视化细节。
在医学图像处理中，常用的图像增强技术有直方图均衡化、线性拉伸和灰度转换。
直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的灰度级更加均匀。
这种方法可以增强医学图像的对比度，使得图像中的细节更加清晰可见。
线性拉伸是一种通过调整图像的亮度和对比度来增强图像的方法。
通过重新映射图像的灰度范围，将图像的亮度分布拉伸到更广的范围，可以使图像的细节更加明显。
灰度转换是一种将图像的灰度级映射到不同的范围来增强图像的方法。
通过调整灰度级的映射函数，可以使得图像中的特定区域的细节更加突出。
2. 图像去噪技术医学图像中常常存在各种类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等，这些噪声会降低图像的质量和准确性。
图像去噪技术可以有效降低图像中的噪声，并提高医学图像的质量。
常用的图像去噪方法有均值滤波、中值滤波和小波去噪。
均值滤波是一种简单的去噪方法，通过将每个像素的值替换为其周围邻域像素的平均值来降低噪声。
这种方法适用于噪声比较均匀的情况。
中值滤波是一种基于排序的去噪方法，通过将每个像素的值替换为其周围邻域像素的中值来降低噪声。
这种方法适用于椒盐噪声等噪声比较离散的情况。
小波去噪是一种基于小波变换的去噪方法，通过将图像分解为不同频率的小波系数，对高频系数进行抑制，并将剩余的系数进行逆变换来降低噪声。
这种方法适用于各种类型的噪声。
3. 图像分割技术图像分割是将图像分成多个具有相似性质的区域的过程，常用于医学图像中的目标检测和分析等任务。
如何使用数字图像处理技术进行图像增强
如何使用数字图像处理技术进行图像增强图像增强是数字图像处理中一项重要的技术，通过对图像进行处理，可以改善图像的质量，使得图像更加清晰明亮，从而提升观赏效果和图像分析的准确性。
本文将介绍如何使用数字图像处理技术进行图像增强，并探讨一些常用的技术方法和应用。
一、图像增强技术概述图像增强是指通过数字图像处理技术对图像进行改善和优化，使得图像在视觉上更加清晰、明亮、锐利等。
图像增强技术广泛应用于各个领域，如医学影像、遥感图像、安防监控等。
通过图像增强，可以凸显图像中的细节信息，提高观察和分析的效果。
二、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，其基本原理是通过调整图像像素值的分布，使得图像的直方图均匀分布在整个灰度级范围内。
这样可以增强图像的对比度，使得图像细节更加清晰可见。
直方图均衡化可以应用于灰度图像和彩色图像，具有简单、直观、易于实现的特点。
三、空间滤波空间滤波是一种通过对图像进行滤波处理来增强图像的方法。
常见的空间滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
均值滤波器通过对图像进行平均，可以减小噪声的影响，使得图像更加平滑。
中值滤波器通过对图像像素值的排序，选取中间值作为像素的新值，可以有效去除椒盐噪声等。
高斯滤波器则通过对图像进行加权平均，可以模糊图像，减小噪声的影响。
四、增强算法融合增强算法融合是一种将多种图像增强算法结合起来应用的方法，通过综合多个算法的优点，可以得到更好的图像增强效果。
常用的增强算法融合方法包括加权融合、基于梯度的融合和基于边缘的融合等。
加权融合是一种通过对多个增强结果进行加权平均，综合不同算法的优势的方法。
基于梯度的融合是通过计算图像梯度变化的幅度和方向，对不同算法产生的增强图像进行融合。
基于边缘的融合是通过检测图像中的边缘信息，将边缘信息作为参考，对不同增强图像进行融合。
五、应用实例图像增强在各个领域都有广泛的应用。
以医学影像为例，医学影像中的图像增强可以提高医生对病变的观察和分析能力，从而更准确地进行诊断。
数字图像处理 第四章图像增强
Pr（rk） 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06
0.03
0.02
计算每个sk对应的像素数目 计算均衡化后的直方图
Tr
Sk并
sk
nsk Ps（sk）
0.19
1/7
0.44
3/7
S0=1/7 S1=3/7 S2=5/7
790 0.19 1023 0.25 850 0.21
0.65
✓ 校正后的原始图像 f (i, j) C g(i, j) gc(i, j)
9
灰度级校正注意问题：
对降质图像进行逐点灰度级校正所获得的图像， 其中某些像素的灰度级值有可能要超出记录器 件或显示器输入灰度级的动态范围，在输出时 还要采用其他方法来修正才能保证不失真地输 出。
降质图像在数字化时，各像素灰度级都被量化 在离散集合中的离散值上，但经校正后的图像 各像素灰度极值并不一定都在这些离散值上， 因此必须对校正后的图像进行量化。
），使得结果图像s的直方图Ps(s)为一个常数
Pr(r)
Ps(s)
直方图均衡化 T(r)
r
s
26
直方图均衡化理论基础
-1 由概率论可知，若Pr(r)和变换函数s=T(r)已知，r=T (s)是单 调增长函数，则变换后的概率密度函数Ps(s)可由Pr(r)得到：
分 布 函 数 Fs(s)sp（ s s） ds=rp（ r r） dr
✓ 计算均衡后的直方图
s k 计
T（ rk）
k
=
i 0
P（r
r
）
i
k i 0
ni n
s k并
round（ sk计 * (L L 1
1)）
j
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g(i,j)
b
a
f(i,j) ab
图4.2 线性变换
✓g(i, j)与f(i, j)之间的关系为：
gi,ja'b'a'[fi,ja] （4.5）
ba
分段线性变换
目的:
✓ 突出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。
✓常用的是三段线性变换。
g Mg
d
c f
aa bb
Mf
图4.3 三段线性
➢是旧图像与新图像之间的映射关系。
对于一幅输入图像，经过点运算将产 生一幅输出图像。
输出图像上每个像素的灰度值仅由相应 输入像素的灰度值决定，而与像素点所 在的位置无关。
典型的点运算：
对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。
4.2.1 灰度级校正
在成像过程中，如
光照的强弱、感光部件的灵敏度、光学系统的不 均匀性、元器件特性的不稳定等均可引起图像亮 度分布的不均匀。
• imshow(A);
%显示图像
• figure,imhist(A);
%显示图像的直方图
• J1=imadjust(A,[0.3 0.7],[]);
• %函数将图像在0.3*255~0.7*255灰度之间 的值通过线性变换映射J1); %输出图像效果图
直方图变换有
直方图均衡化及直方图规定化两类。
直方图均衡化
通过对原图像进行某种变换，使得图像的直方图 变为均匀分布的直方图 。
灰度级连续的灰度图像：当变换函数是原图 像直方图累积分布函数时，能达到直方图均 衡化的目的。
对于离散的图像，用频率来代替概率 。
【例4.2】假定有一幅总像素为n＝64×64的图 像，灰度级数为8，各灰度级分布列于表4.1 中。试对其进行直方图均衡化。
• figure,imhist(J1)
%输出图像的直方图
（a）原图
（b）原图的直方图
（c）输出图像
（d）输出图像的直方图
图4.4 图像线性变换
2．非线性灰度变换
当用某些非线性函数如对数、指数函数等
作为映射函数时，可实现灰度的非线性变换。
对数变换的一般表达式为：
g(i,j)clo1g f((i,j))
表4.1 一幅图像的灰度级分布
nss kksk
k
0
1
2
3
4
5
6
7
rk
0
1/7
2/7
3/7
4/7
5/7
6/7
1
nk
790 1023 850 656 329 245 122
81
pr(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
sk
0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98
灰度级校正
在图像采集系统中对图像像素进行逐点修正，使 得整幅图像能够均匀成像。
设理想真实的图像为 f (i, j)，实际获得的含噪 声的图像为 g(i, j)，则有
g (i,j)e(i,j)f(i,j)
（4.1）
e(i, j) 是使理想图像发生畸变的比例因子。
知道了 e(i, j) , 就可以求出不失真图像。
（4.7）
对数变换可以增强低灰度级的像素，压制高 灰度级的像素,使灰度分布与视觉特性相匹配。
4.2.3 灰度直方图变换 直方图（图4.5 ）：指图像中各种不同 灰度级像素出现的相对频率 。
相 对 频 率
灰度级
灰度直方图描述了图像的概貌。
直方图变换后可使图像的灰度间距拉开或使 灰度分布均匀，从而增大对比度，使图像细 节清晰，达到增强的目的。
【例4.1 】在MATLAB环境中，采用图像线性变 换进行图像增强。应用MATLAB的函数 imadjust将图像0.3×255~0.7×255灰度之间的值 通过线性变换映射到0~255之间。 解：分别取：a＝0.3×255，b＝0.7×255， a’=0，b’=255。
实现的程序：
• A=imread('pout.tif'); %读入图像
4.1.2 图像增强研究的内容
灰度变换
图像增强
空间域
频率域 彩色增强 代数运算
点运算
区域运算 高通滤波 低通滤波 同态滤波增强 假彩色增强 伪彩色增强 彩色变换增强
直方图修正法 平滑 锐化
图4.1 图像增强的内容
4.2 空间域单点增强
➢点运算
➢像素值通过运算改变之后，可以改善图像 的显示效果。
➢这是一种像素的逐点运算。 ➢点运算与相邻的像素之间无运算关系
1
sk
1/7
3/7
5/7
6/7
6/7
1
1
1
sk
1/7
3/7
5/7
6/7
1
n sk
790 1023 850
985
448
pr(sk) 0.19 0.25 0.21
0.24
0.11
解：（1）求变换函数 s k
s0 T(r0) 0 pr(rj)0.19 j0
类似地计算出
gi,
j cd/acf/i,bj af i, jac
Mg
d/Mf
bf
i,
jbd
0 a b
f f f
i, j a i, j b i, j M
f
对灰度区间[a,b]进行了线性拉伸，而灰度区
间[0,a]和[b,Mf]则被压缩。
仔细调整折线拐点的位置及控制分段直线的 斜率，可以对图像的任一灰度区间进行拉伸 或压缩 。
4.1 图像增强概述
4.1.1 图像增强的定义 对图像的某些特征，如
边缘 轮廓 对比度等 进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一 步分析与处理。
首要目标:
处理图像，使其比原始图像更适合于特 定应用。
增强的方法是因应用不同而不同的。
图像增强方法只能有选择地使用。
增强的结果
基本靠人的主观感觉加以评价。
标定系统失真系数的方法
采用一幅灰度级为常数C的图像成像，若经成像系 统的实际输出为gc (i, j)，则有
gc(i,j)e(i,j)C
（4.2）
可得比例因子：
ei,jgci,jC 1
（4.3）
可得实际图像g(i,j)经校正后所恢复的原始图像
f
i,
j
C
gi, j gc i, j
（4.4）
乘了一个系数C/ gc(i,j) ，校正后可能出现“溢出”现 象
灰度级值可能超过某些记录器件或显示设备输入信号的动态 可能范围
需再作适当的灰度变换，最后对变换后的图像进行量化。
4.2.2 灰度变换 灰度变换
可使图像动态范围增大，图像对比度扩展 从而使图像变得清晰以及图像上的特征变得明显。
1．线性变换 设原图像f (i, j)的灰度范围为[a，b] 线性变换后图像g(i, j)的范围为[a’, b’]。