图像增强及其matlab实现实例
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。
MATLAB图像增强总结程序
MATLAB图像增强程序举例1.灰度变换增强程序：% GRAY TRANSFORMclc;I=imread('pout.tif');imshow(I);J=imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1],1); %transforms the walues in the %intensity image I to values in J by linealy mapping %values between 0.3 and 0.7 to values between 0 and 1. figure;imshow(J);J=imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1],0.5); % if GAMMA is less than 1,the mapping si weighted to ward higher (brighter)%output values.figure;imshow(J);J=imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1],1.5); % if GAMMA is greater than 1,the mapping si weighted toward lower (darker)%output values.figure;imshow(J)J=imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1],1); % If TOP<BOTTOM,the output image is reversed,as in a p hotographic negative.figure;imshow(J);2.直方图灰度变换%直方图灰度变换[X,map]=imread('forest.tif');I=ind2gray(X,map);%把索引图像转换为灰度图像imshow(I);title('原图像');improfile%用鼠标选择一条对角线，显示线段的灰度值figure;subplot(121)plot(0:0.01:1,sqrt(0:0.01:1))axis squaretitle('平方根灰度变换函数')subplot(122)maxnum=double(max(max(I)));%取得二维数组最大值J=sqrt(double(I)/maxnum);%把数据类型转换成double,然后进行平方根变换%sqrt函数不支持uint8类型J=uint8(J*maxnum);%把数据类型转换成uint8类型imshow(J)title('平方根变换后的图像')3.直方图均衡化程序举例% HISTGRAM EAQUALIZATIONclc;% Clear command windowI=imread('tire.tif');% reads the image in tire.tif into Iimshow(I);% displays the intensity image I with 256 gray levels figure;%creates a new figure windowimhist(I);% displays a histogram for the intensity image IJ=histeq(I,64);% transforms the intensity image I,returning J an intensity figure;%image with 64 discrete levelsimshow(J);figure;imhist(J);J=histeq(I,32);%transforms the intensity image ,returning in % J an intensity figure;%image with 32 discrete levelsimshow(J);figure;imhist(J);4.直方图规定化程序举例% HISTGRAM REGULIZATIONclc;%Clear command windowI=imread('tire.tif');%reads the image in tire.tif into IJ=histeq(I,32);%transforms the intensity image I,returning in%J an intensity image with 32 discrete levels[counts,x]=imhist(J);%displays a histogram for the intensity image IQ=imread('pout.tif');%reads the image in tire.tif into Ifigure;imshow(Q);figure;imhist(Q);M=histeq(Q,counts);%transforms the intensity image Q so that the%histogram of the output image M approximately matches counts figure;imshow(M);figure;imhist(M);空域滤波增强部分程序1.线性平滑滤波I=imread('eight.tif');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);subplot(221),imshow(I)title('原图像')subplot(222),imshow(J)title('添加椒盐噪声图像')K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255;%应用3*3邻域窗口法subplot(223),imshow(K1)title('3x3窗的邻域平均滤波图像')K2=filter2(fspecial('average',7),J)/255;%应用7*7邻域窗口法subplot(224),imshow(K2)title('7x7窗的邻域平均滤波图像')2.中值滤波器MATLAB中的二维中值滤波函数medfit2来进行图像中椒盐躁声的去除%IMAGE NOISE REDUCTION WITH MEDIAN FILTERclc;hood=3;%滤波窗口[I,map]=imread('eight.tif');imshow(I,map);noisy=imnoise(I,'salt & pepper',0.05);figure;imshow(noisy,map);filtered1=medfilt2(noisy,[hood hood]);figure;imshow(filtered1,map);hood=5;filtered2=medfilt2(noisy,[hood hood]);figure;imshow(filtered2,map);hood=7;filtered3=medfilt2(noisy,[hood hood]);figure;imshow(filtered3,map);3. 4邻域8邻域平均滤波算法% IMAGE NOISE REDUCTION WITH MEAN ALGORITHM clc;[I,map]=imread('eight.tif');noisy=imnoise(I,'salt & pepper',0.05);myfilt1=[0 1 0;1 1 1;0 1 0];%4邻域平均滤波模版myfilt1=myfilt1/9;%对模版归一化filtered1=filter2(myfilt1,noisy);imshow(filtered1,map);myfilt2=[1 1 1;1 1 1;1 1 1];myfilt2=myfilt2/9;filtered2=filter2(myfilt2,noisy);figure;imshow(filtered2,map);频域增强程序举例1.低通滤波器% LOWPASS FILTERclc;[I,map]=imread('eight.tif');noisy=imnoise(I,'gaussian',0.05);imshow(noisy,map);myfilt1=[1 1 1;1 1 1;1 1 1];myfilt1=myfilt1/9;filtered1=filter2(myfilt1,noisy);figure;imshow(filtered1,map);myfilt2=[1 1 1;1 2 1;1 1 1];myfilt2=myfilt2/10;filtered2=filter2(myfilt2,noisy); figure;imshow(filtered2,map);myfilt3=[1 2 1;2 4 2; 1 2 1]; myfilt3=filter2(myfilt3,noisy); figure;imshow(filtered3,map);2.布特沃斯低通滤波器图像实例I=imread('saturn.png');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(121),imshow(J)title('含噪声的原图像')J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);[M,N]=size(f);n=3;d0=20;n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);for i=1:M;for j=1:N;d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n));g(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(122),imshow(g)title('三阶Butterworth滤波图像')色彩增强程序举例1.真彩色增强实例：%真彩色图像的分解clc;RGB=imread('peppers.png');subplot(221),imshow(RGB)title('原始真彩色图像')subplot(222),imshow(RGB(:,:,1))title('真彩色图像的红色分量')subplot(223),imshow(RGB(:,:,2))title('真彩色图像的绿色分量')subplot(224),imshow(RGB(:,:,3))2.伪彩色增强举例：I=imread('cameraman.tif');imshow(I);X=grayslice(I,16);%thresholds the intensity image I using%threshold values 1/16,2/16,…..,15/16,returning an indexed %image in X figure;imshow(X,hot(16));3.假彩色增强处理程序举例[RGB]=imread('ghost.bmp');imshow(RGB);RGBnew(:,:,1)=RGB(:,:,3);RGBnew(:,:,2)=RGB(:,:,1);RGBnew(:,:,3)=RGB(:,:,2);figure;subplot(121);imshow(RGB);subplot(122);imshow(RGBnew);主要转载自:/s/blog_488c87020100cice.htm l。
基于MATLAB的图像增强处理
灰度变换增强：像素的选择：>> rgb=imread('peppers.png'); >> c=[12 146 410];>> r=[104 156 129];>> pixels=impixel(rgb,c,r);62 34 63166 54 6059 28 47绘制像素灰度分布曲线：>> i=fitsread('solarspectra.fts'); >> imshow(i,[]);>> improfile>> i=imread('liftingbody.png'); >> subplot(1,2,1);imshow(i);>> x=[19 427 416 77];>> y=[96 462 37 33];>> subplot(1,2,2);improfile(i,x,y); >> grid on;绘制图像的等值线：>> i=imread('circuit.tif'); >> subplot(1,2,1);imshow(i); >> subplot(1,2,2);imcontour(i,3);直方图：>> i=imread('pout.tif');>> subplot(1,2,1);imshow(i); >> subplot(1,2,2);imhist(i);图像像素的统计特性：>> i=imread('pout.tif'); >> b=mean2(i)b =110.3037>> c=std2(i)c =23.1811>> j=medfilt2(i);>> r=corr2(i,j)r =0.9959图像的区域属性：>> bw=imread('text.png'); >> l=bwlabel(bw);>> stats=regionprops(l,'all');>> stats(23)ans =Area: 48Centroid: [121.3958 15.8750]BoundingBox: [118.5000 8.5000 6 14]SubarrayIdx: {[9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22] [119 120 121 122 123 124]}MajorAxisLength: 15.5413MinorAxisLength: 5.1684Eccentricity: 0.9431Orientation: -87.3848ConvexHull: [10x2 double]ConvexImage: [14x6 logical]ConvexArea: 67Image: [14x6 logical]FilledImage: [14x6 logical]FilledArea: 48EulerNumber: 1Extrema: [8x2 double]EquivDiameter: 7.8176Solidity: 0.7164Extent: 0.5714PixelIdxList: [48x1 double]PixelList: [48x2 double]灰度变换：线性变换：>> x=imread('forest.tif');>> f0=0;g0=0;>> f1=10;g1=10;>> f2=180;g2=1800;>> f3=255;g3=255;>> figure;plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3]);>> axis tight;>> r1=(g1-g0)/(f1-f0);>> b1=g0-r1*f0;>> r2=(g2-g1)/(f2-f1);>> b2=g1-r2*f1;>> r3=(g3-g2)/(f3-f2);>> b3=g2-r3*f2;>> [m,n]=size(x);>> x1=double(x);>> for i=1:mfor j=1:nf=x1(i,j);g(i,j)=0;if(f>=f1)&(f<=f2)g(i,j)=r1*f+b2;else if(f>=f2)&(f<=f3)g(i,j)=r3*f+b3;end;end;end;end;>> figure;imshow(mat2gray(g))分段线性变换：>> x=imread('forest.tif');>> f0=0;g0=0;>> f1=50;g1=50;>> f2=220;g2=250;>> f3=255;g3=255;>> subplot(1,2,1);plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3]); >> axis tight;>> r1=(g1-g0)/(f1-f0);>> b1=g0-r1*f0;>> r2=(g2-g1)/(f2-f1);>> b2=g1-r2*f1;>> r3=(g3-g2)/(f3-f2);>> b3=g2-r3*f2;>> [m,n]=size(x);>> x1=double(x);>> for i=1:mfor j=1:nf=x1(i,j);g(i,j)=0;if(f>=f1)&(f<=f2)g(i,j)=r1*f+b2;else if(f>=f2)&(f<=f3)g(i,j)=r3*f+b3;end;end;end;end;>> subplot(1,2,2);imshow(mat2gray(g));非线性灰度变换：>> x=imread('forest.tif');>> c=255/log(256);>> x=0:255;>> y=c*log(1+x);>> subplot(1,2,1);plot(x,y);axis tight; >> [m,n]=size(x);>> x1=double(x);>> for i=1:mfor j=1:ng(i,j)=0;g(i,j)=c*log(x1(i,j)+1);end;end;>> subplot(1,2,2);imshow(mat2gray(g));对灰度图像进行灰度值调整：>> p=imread('pout.tif');>> pj=imadjust(p);>> ph=histeq(p);>> pa=adapthisteq(p);>> subplot(1,2,1);imshow(p);>> subplot(1,2,2);imshow(pj);对索引图像进行灰度值调整：>> rgb1=imread('football.jpg');>> rgb2=imadjust(rgb1,[.2 .3 0;.6 .7 1],[]);>> subplot(1,2,1);imshow(rgb1);>> subplot(1,2,2);imshow(rgb2);增加图像的亮度：>> rgb1=imread('football.jpg');>> rgb2=imadjust(rgb1,[.2 .3 0;.6 .7 1],[]);>> subplot(1,2,1);imshow(rgb1);>> subplot(1,2,2);imshow(rgb2);>> clear;>> figure('Renderer','zbuffer');axesm bries;>> text(1.2,-1.8,'Briesemeister projection');>> framem('FlineWidth',1);>> load topo;>> geoshow(topo,topolegend,'DisplayType','texturemap'); >> demcmap(topo);>> set(gcf,'color','w');>> brighten(.5);直方图均衡化：>> i=imread('tire.tif');>> j=histeq(i);>> subplot(2,2,1);imshow(i); >> subplot(2,2,2);imshow(j); >> subplot(2,2,3);imhist(i,64); >> subplot(2,2,4);imhist(j,64);直方图的规定化：>> i=imread('forest.tif');>> h=0:255;>> subplot(2,2,1);imshow(i); >> j=histeq(i,h);>> subplot(2,2,2);imshow(j); >> subplot(2,2,3);imhist(i,64); >> subplot(2,2,4);imhist(j,64);空域滤波增强：平滑滤波器：>> i=imread('cameraman.tif'); >> subplot(2,2,1);imshow(i); >> h=fspecial('motion',20,45); >> mb=imfilter(i,h,'replicate'); >> subplot(2,2,2);imshow(mb); >> h=fspecial('disk',10);>> bl=imfilter(i,h,'replicate'); >> subplot(2,2,3);imshow(bl); >> h=fspecial('unsharp');>> sh=imfilter(i,h,'replicate'); >> subplot(2,2,4);imshow(sh);用各种尺寸的模板平滑图像：>> i=imread('eight.tif');>> j=imnoise(i,'salt & pepper',0.025); >> subplot(2,3,1);imshow(i);>> subplot(2,3,2);imshow(j);>> k1=filter2(fspecial('average',3),j); >> k2=filter2(fspecial('average',5),j); >> k3=filter2(fspecial('average',7),j); >> k4=filter2(fspecial('average',9),j); >> subplot(2,3,3);imshow(uint8(k1)); >> subplot(2,3,4);imshow(uint8(k2)); >> subplot(2,3,5);imshow(uint8(k3)); >> subplot(2,3,6);imshow(uint8(k4));中值滤波器：>> i=imread('cameraman.tif'); >> j1=imnoise(i,'salt & pepper',0.01); >> k1=medfilt2(j1);>> j2=imnoise(i,'gaussian',0.01); >> k2=medfilt2(j2);>> subplot(2,3,1);imshow(i);>> subplot(2,3,2);imshow(j1);>> subplot(2,3,3);imshow(k1);>> subplot(2,3,4);imshow(j2);>> subplot(2,3,5);imshow(k2);>> i=imread('cameraman.tif');>> j1=imnoise(i,'salt & pepper',0.01); >> k1=medfilt2(j1,[6,6]);>> j2=imnoise(i,'gaussian',0.01); >> k2=medfilt2(j2,[6,6]);>> subplot(2,3,1);imshow(i);>> subplot(2,3,2);imshow(j1);>> subplot(2,3,3);imshow(k1,[]); >> subplot(2,3,4);imshow(i);>> subplot(2,3,5);imshow(j2);>> subplot(2,3,6);imshow(k2,[]);带噪声的图像的最小值与最大值滤波图像：>> a=imread('eight.tif');>> b=imnoise(a,'salt & pepper',0.025);>> do=[0 0 1 0 0;0 1 0 1 0;1 0 1 0 1;0 1 0 1 0;0 0 1 0 0]; >> c=ordfilt2(b,1,do);>> d=ordfilt2(b,9,do);>> subplot(2,2,1);imshow(a);>> subplot(2,2,2);imshow(b);>> subplot(2,2,3);imshow(c);>> subplot(2,2,4);imshow(d);自适应滤波器：>> rgb=imread('saturn.png'); >> i=rgb2gray(rgb);>> j=imnoise(i,'gaussian',0,0.025); >> k=wiener2(j,[5 5]);>> subplot(1,3,1);imshow(i); >> subplot(1,3,2);imshow(j); >> subplot(1,3,3);imshow(k);锐化滤波器：线性锐化滤波器：>> i=imread('rice.png');>> h=fspecial('laplacian');>> i2=filter2(h,i);>> subplot(1,2,1);imshow(i); >> subplot(1,2,2);imshow(i2);非线性锐化滤波器：>> [i,map]=imread('eight.tif'); >> subplot(2,2,1);imshow(i,map); >> i=double(i);>> [ix,iy]=gradient(i);>> gm=sqrt(ix.*ix+iy.*iy);>> out1=gm;>> subplot(2,2,2);imshow(out1,map); >> out2=i;>> j=find(gm>=15);>> out2(j)=gm(j);>> subplot(2,2,3);imshow(out2,map); >> out3=i;>> j=find(gm>=20);>> out3(j)=255;>> q=find(gm<20);>> out3(q)=0;>> subplot(2,2,4);imshow(out3,map);>> i=imread('eight.tif');>> subplot(2,2,1);imshow(i); >> h1=fspecial('sobel');>> i1=filter2(h1,i);>> h2=fspecial('prewitt'); >> i2=filter2(h2,i);>> h3=fspecial('log');>> i3=filter2(h3,i);>> subplot(2,2,2);imshow(i1); >> subplot(2,2,3);imshow(i2); >> subplot(2,2,4);imshow(i3);频域滤波增强：低通滤波：>> i1=imread('eight.tif');>> i2=imnoise(i1,'salt & pepper'); >> f=double(i2);>> g=fft2(f);>> g=fftshift(g);>> [N1,N2]=size(g);>> n=2;>> d0=50;>> n1=fix(N1/2);>> n2=fix(N2/2);>> for i=1:N1for j=2:N2d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n));s1(i,j)=h*g(i,j);if(g(i,j)>50)s2(i,j)=0;elses2(i,j)=g(i,j);end;end;end;>> s1=ifftshift(s1);>> s2=ifftshift(s2);>> x2=ifft2(s1);>> x3=uint8(real(x2));>> x4=ifft2(s2);>> x5=uint8(real(x4));>> subplot(2,2,1);imshow(i1); >> subplot(2,2,2);imshow(i2); >> subplot(2,2,3);imshow(x3); >> subplot(2,2,4);imshow(x5);高通滤波器：>> j=imread('rice.png');>> subplot(2,3,1);imshow(uint8(j)); >> j=double(j);>> f=fft2(j);>> g=fftshift(f);>> [M,N]=size(f);>> n1=floor(M/2);>> n2=floor(N/2);>> d0=20;>> for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d>=d0h1=1;h2=1+0.5;elseh1=0;h2=0.5;end;g1(i,j)=h1*g(i,j);g2(i,j)=h2*g(i,j);end;end;>> g1=ifftshift(g1);>> g1=uint8(real(ifft2(g1)));>> g2=ifftshift(g2);>> g2=uint8(real(ifft2(g2)));>> subplot(2,3,2);imshow(g1);>> subplot(2,3,3);imshow(g2);>> n=2;>> d0=20;>> for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d==0h1=0;h2=.5;elseh1=1/(1+(d0/d)^(2*n));h2=1/(1+(d0/d)^(2*n))+0.5;end;gg1(i,j)=h1*g(i,j);gg2(i,j)=h2*g(i,j);end;end;>> gg1=ifftshift(gg1);>> gg1=uint8(real(ifft2(gg1)));>> gg2=ifftshift(gg2);>> gg2=uint8(real(ifft2(gg2)));>> subplot(2,3,4);imshow(gg1);>> subplot(2,3,5);imshow(gg2);同态滤波器：>> i=imread('eight.tif');>> j=double(i);>> f=fft2(j);>> g=fftshift(f);>> [M,N]=size(f);>> d0=10;>> r1=0.5;>> rh=2;>> c=4;>> n1=floor(M/2);>> n2=floor(N/2);>> for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);h=(rh-r1)*(1-exp(-c*(d.^2/d0.^2)))+r1;end;end;>> g=ifftshift(g);>> g=uint8(real(ifft2(g)));>> subplot(1,2,1);imshow(i);>> subplot(1,2,2);imshow(g);彩色增强：利用密度分割法进行伪彩色增强：>> a=imread('eight.tif');>> subplot(1,2,1);imshow(a);>> c=zeros(size(a));>> pos=find(a<20);>> c(pos)=a(pos);>> b(:,:,3)=c;>> c=zeros(size(a));>> pos=find((a>20)&(a<40));>> c(pos)=a(pos);>> b(:,:,2)=c;>> c=zeros(size(a));>> pos=find(a>=40);>> c(pos)=a(pos);>> b(:,:,1)=c;>> b=uint8(b);>> subplot(1,2,2);imshow(b);真彩色增强：>> rgb=imread('peppers.png');>> subplot(2,2,1);imshow(rgb); >> subplot(2,2,2);imshow(rgb(:,:,1)); >> subplot(2,2,3);imshow(rgb(:,:,2)); >> subplot(2,2,4);imshow(rgb(:,:,3));。
Matlab中的图像增强技术与应用
Matlab中的图像增强技术与应用图像增强技术是数字图像处理领域中的重要方向之一。
通过增强图像的亮度、对比度、锐度以及去除噪声、伪彩色等方法，可以使图像更加清晰、具有更好的可视化效果。
Matlab作为一种常用的图像处理工具，提供了丰富的图像增强函数和工具箱，可以帮助我们实现各种图像增强技术的应用。
本文将介绍一些常用的图像增强技术，并结合Matlab来演示它们的应用。
一、灰度变换与直方图均衡化灰度变换是最基础的图像增强技术之一，它通过调整图像中像素的灰度值来改变图像的亮度和对比度。
在Matlab中，我们可以使用imadjust函数来实现灰度变换。
imadjust函数可以根据输入的灰度范围，将图像像素的灰度值进行线性映射，从而改变图像的亮度。
直方图均衡化是一种改善图像对比度的方法，它通过对图像中像素的灰度分布进行调整，使得图像中的灰度级尽可能均匀分布。
在Matlab中，我们可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
该函数会自动计算图像的累积直方图，并将其映射为均匀分布的灰度级。
二、滤波器与空域增强滤波器是一种常见的图像增强工具，它可以通过删去或者增强图像中的某些频率成分，从而实现图像的去噪和锐化。
在Matlab中，我们可以使用imfilter函数来实现各种滤波操作。
常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器以及高斯滤波器等。
均值滤波器可以平滑图像，减少图像中的噪声；中值滤波器可以有效抑制椒盐噪声等随机噪声；高斯滤波器可以平滑图像并增强图像的边缘。
除了滤波器，空域增强也是一种常用的图像增强技术。
通过对图像进行锐化、增强边缘等操作，可以使图像更加清晰和鲜明。
在Matlab中，我们可以使用imsharpen函数来实现图像的锐化操作。
该函数可以增强图像的高频信息，使得图像的细节更加突出。
三、变换域增强变换域增强是一种通过将图像从空域转换到频域，进行增强操作的方法。
其中最常用的变换是傅里叶变换和小波变换。
在Matlab中，我们可以使用fft2函数和dwt2函数来实现傅里叶变换和小波变换。
图像增强及其matlab实现实例
图像增强及其matlab实现实例2007年12月10日星期一 09:35最近关于自己课题方面做了一些基础知识的总结，陆续将放到我的空间中来。
请网友多多提宝贵意见。
图像增强技术主要包括：直方图修改处理，图像平滑处理，图像尖锐化处理，彩色图像处理。
从纯技术上讲主要有两类：1）频域处理法2）空域处理法；频域处理法主要是卷积定理，采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理技术；空域处理法：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。
2．1空域滤波增强空域滤波增强:使用空域模板进行的图像处理被称为空域滤波,模板本身被称为空域滤波器。
空域滤波器包括：线性滤波器和非线性滤波器空域滤波处理效果来分类，可以分为平滑滤波器，和锐化滤波器，平滑的目的在于消除混杂在图像中的干扰因素，改善图像质量，强化图像表现特征。
锐化的目的在于增强图像边缘，以及对图像进行识别和处理。
2．1．1 平滑滤波器：用于模糊处理和减小噪声,线性平滑滤波器平滑线性空间滤波器的输出（响应）是包含在滤波掩模邻域内像素的简单平均值。
因此这些滤波器也被称为均值滤波器。
平滑滤波器的概念很简单：它是用滤波掩模确定的领域内像素的平均值去代替图像每个像素点的值。
这种处理减少了图像灰度的尖锐化。
注：每个掩模前边的乘数等于它的系数值的和，以计算平均值。
（详见数字图像处理P93）我们经常用这些极端类型的模糊处理来去除图像中的一些小物体。
例子：在matlab中利用线性平滑滤波器处理一副图像（详见matlab7.0图像处理）I=imread('eight.tif');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);>> %添加椒盐噪声>> subplot(221)>> imshow(I)>> title('原图像')>> subplot(222)>> imshow(J)>> title('添加椒盐噪声图像')K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255;>> %应用3*3邻域窗口法>> subplot(223),imshow(K1)>> K2=filter2(fspecial('average',7),J)/255;>> %应用7*7邻域窗口法>> subplot(224),imshow(K2)领域平均法有力的抑制了噪声，同时也由于平均而引起了模糊（加宽）现象，模糊程度与邻域半径成正比。
图像增强与MATLAB实现
……………………………………………………………最新资料推荐…………………………………………………《数字图像处理》课程设计课设题目：图像增强与MATLAB实现学校学院：华东交通大学理学院学生班级：13级信息计算（2）班学生姓名：魏超学生学号：20130810010216指导老师：范自柱图像增强与MATLAB实现摘要数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。
图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。
本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。
关键字：图像；图像增强；算法目录一、MATLAB的简介01.1MATLAB主要功能0二、MATLAB的主要功能02.1数字增强技术概述02.2数字图像的表示 1三、直方图的均衡化13.1图像的灰度13.2灰度直方图23.3直方图均衡化3四、图像二值化44.1图像二值化4五、对比度增强65.1对比度增强65.2灰度调整75.3对数变换8六、滤波96.1平滑滤波96.2线性平滑滤波程序：10 6.3非线性滤波11七、锐化17八、参考文献19九、自我评价20一、Matlab的简介1.1MATLAB主要功能MATLAB是建立在向量、数组和矩阵基础上的一种分析和仿真工具软件包，包含各种能够进行常规运算的“工具箱”，如常用的矩阵代数运算、数组运算、方程求根、优化计算及函数求导积分符号运算等；同时还提供了编程计算的编程特性，通过编程可以解决一些复杂的工程问题；也可绘制二维、三维图形，输出结果可视化。
目前，已成为工程领域中较常用的软件工具包之一。
二、MATLAB的主要功能2.1数字增强技术概述图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些信息使得图像更加实用。
实验二 图像增强 matlab程序和结果分析
实验二图像增强李影通信092 092302一实验目的1．掌握图像灰度变换的基本原理。
2．掌握图像灰度级修正方法，即直方图均衡化法。
3．图像平滑的主要目的是减少噪声。
噪声有很多种类，不同的噪声有不同的抑制措施。
要求掌握常用的图像平滑的空间域方法和频率域方法。
4．锐化处理技术的主要目的用于加强图像的目标边界和图像细节，要求掌握常用的图像锐化的空间域方法和频率域方法。
二实验原理三 实验内容（一）图像灰度变换1.灰度线性变换—图像反转%图像反转线性变换I=imread('sailboat.bmp') %读原始图像%将图像矩阵转化为double 类型J=double(I);J=-J+(256-1); %图像反转线性变化%double 数据类型转化为unit8类型H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);%显示灰度原始图像subplot(1,2,2),imshow(H);%显示灰度反转后图像2.灰度非线性变—对数变换%灰度非线性变换：对数变换I=imread('saturn.bmp'); %读原始图像J=double(I); %将图像矩阵转化为double 类型J=40*(log(J+1));%图像进行对数变换H=uint8(J);%double 数据类型转化为unit8类型subplot(2,1,1),imshow(I); %显示对数变换前的图像subplot(2,1,2),imshow(H); %显示对数变换前的图像3.灰度图像与对应直方图的显示%灰度图像与对应直方图的显示clear;close all;I=imread('elain.bmp'); %读原始图像figure,imshow(I,256); %显示灰度图像xlabel('f'),ylabel('g');figure,imhist(I,64); %显示直方图图像fg 0501001502002504.直方图均衡化%直方图均衡化前后的图像灰度分布I=imread('peppers.bmp') %读入原图像到I 变量J=histeq(I); %对图像I 直方图均衡化subplot(2,2,1),imshow(I); %显示原图像subplot(2,2,2),imshow(J); %显示处理后的图像subplot(2,2,3),imhist(I,64);%显示原图像的直方图灰度分布（二）图像平滑1.空间域（1）邻域平均法采用不同模板%5*5邻域平均图像平滑I=imread('elain.bmp'); %读原始图像J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%加入均值为0，方差为0.02的噪声J1=filter2(fspecial('average',3),I)/255;%用3*3模板均值滤波J2=filter2(fspecial('average',5),I)/255;%用5*5模板均值滤波J3=filter2(fspecial('average',7),I)/255;%用7*7模板均值滤波imshow(I); %显示原图像figure,imshow(J);%显示加入噪声的图像figure,imshow(J1);%显示用3*3模板均值滤波后图像figure,imshow(J2);%显示用5*5模板均值滤波后图像figure,imshow(J3);%显示用7*7模板均值滤波后图像0100200001002000（2）在不同噪声下用中值滤波法%中值滤波处理I=imread('elain.bmp'); %读原始图像%加均值为0，方差为0.02的椒盐噪声J1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%加均值为0，方差为0.02的高斯噪声J2=imnoise(I,'gaussian',0.02);%显示有椒盐噪声图像subplot(2,2,1),imshow(J1);;%显示有高斯噪声图像subplot(2,2,2),imshow(J2)%对有椒盐噪声图像进行5*5方形窗口中值滤波I1=medfilt2(J1,[5 5]);%对有高斯噪声图像进行5*5方形窗口中值滤波I2=medfilt2(J2,[5 5]);%显示有椒盐噪声图像的滤波结果subplot(2,2,3),imshow(I1);%显示有高斯噪声图像的滤波结果subplot(2,2,4),imshow(I2);（3）均值滤波法与中值滤波法对比%分别用均值滤波和中值滤波对图像平滑I=imread('elain.bmp');I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.06);%加入椒盐噪声I2=double(I1)/255;%邻域运算h1=[1/9 1/9 1/9;1/9 1/9 1/9;1/9 1/9 1/9];%进行二维卷积操作实现均值滤波J1=conv2(I2,h1,'same');%进行二维3*3中值滤波J2=medfilt2(I2,[3 3]);subplot(2,2,1),imshow(I);subplot(2,2,2),imshow(I1);subplot(2,2,3),imshow(J1);subplot(2,2,4),imshow(J2);2.频率域%各种频域低通滤波器的MATLAB实现clc;[I,map]=imread('elain.bmp');%从图形文件中读取图像noisy=imnoise(I,'gaussian',0.01);%对原图象添加高斯噪声imshow(noisy,map);%显示加入高斯噪声后的图像[M,N]=size(I);F=fft2(noisy);%进行二维快速傅里叶变换fftshift(F);%把快速傅里叶变换的DC组件移到光谱中心Dcut=100;D0=150;D1=250;for u=1:Mfor v=1:ND(u,v)=sqrt(u^2+v^2);%巴特沃斯低通滤波器传递函数BUTTERH(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(D(u,v)/Dcut)^2);%指数型低通滤波器传递函数EXPOTH(u,v)=exp(log(1/sqrt(2))*(D(u,v)/Dcut)^2);if D(u,v)<D0 %梯度低通滤波器传递函数TRAPEH(u,v)=1;elseif D(u,v)<=D1TRAPEH(u,v)=(D(u,v)-D1)/(D0-D1);elseTRAPEH(u,v)=0;endendendBUTTERG=BUTTERH.*F;BUTTERfiltered=ifft2(BUTTERG);EXPOTG=EXPOTH.*F;EXPOTGfiltered=ifft2(EXPOTG);TRAPEG=TRAPEH.*F;TRAPEfiltered=ifft2(TRAPEG);subplot(2,2,1),imshow(noisy) %显示加入高斯噪声后的图像subplot(2,2,2),imshow(BUTTERfiltered,map)%显示巴特沃斯低通滤波后的图像subplot(2,2,3),imshow(EXPOTGfiltered,map)%显示指数型低通滤波后的图像subplot(2,2,4),imshow(TRAPEfiltered,map)%显示梯形低通滤波后的图像(三)图象锐化1.空间域(1)高通滤波法%MATLAB空域高通滤波法程序I=imread('elain.bmp');J=im2double(I); %转换图像矩阵为双精度subplot(2,2,1),imshow(J,[]) %显示原图像h1=[0 -1 0, -1 5 -1,0 -1 0];h2=[-1 -1 -1, -1 9 -1,-1 -1 -1];h3=[1 -2 1, -2 5 -2, 1 -2 1];A=conv2(J,h1,'same'); %进行二维卷积操作subplot(2,2,2),imshow(A,[])B=conv2(J,h2,'same');subplot(2,2,3),imshow(B,[])C=conv2(J,h3,'same');subplot(2,2,4),imshow(C,[])(2)梯度法图象锐化[I,map]=imread('Boat.bmp');%读入原图像Subplot(2,3,1),imshow(I,map);%显示原始图像I=double(I);[IX,IY]=gradient(I);GM=sqrt(IX.*IX+IY.*IY);%计算梯度的幅度OUT1=GM;%显示第1种梯度的图像锐化 Subplot(2,3,2),imshow(OUT1,map);OUT2=I; J=find(GM>=10);%阈值T=10 OUT2(J)=GM(J); %显示第2种梯度的图像锐化 Subplot(2,3,3),imshow(OUT2,map);OUT3=I; J=find(GM>=10); OUT3(J)=255; %显示第3种梯度的图像锐化Subplot(2,3,4),imshow(OUT3,map);OUT4=I;J=find(GM<=10);OUT4(J)=255;%显示第4种梯度的图像锐化Subplot(2,3,5),imshow(OUT4,map);OUT5=I;J=find(GM>=10);OUT5(J)=255;Q=find(GM<10);OUTS(Q)=0;%显示第5种梯度的图像锐化Subplot(2,3,6),imshow(OUT5,map);(3)用Sobel 算子对图像滤波%利用Sobel 算子对图像滤波I=imread('elain.bmp');%读入图像文件H=fspecial('sobel');%选择Sobel 算子subplot(1,2,1),imshow(I)%显示原图像J=filter2(H,I);%卷积运算subplot(1,2,2),imshow(J)%显示Sobel 算子对图像锐化的结果（4）利用拉普拉斯算子对模糊图像进行增强%用拉普拉斯算子对模糊图像进行增强I=imread('barbara.bmp');I=double(I);subplot(1,2,1),imshow(I,[])h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子J=conv2(I,h,'same'); %用拉普拉斯算子对图像进行二维卷积运算K=I-J; %增强的图像为原始图像减去拉普拉斯算子滤波的图像subplot(1,2,2),imshow(K,[])2．频率域图象锐化%频域高通滤波法对图像进行增强clc;[I,map]=imread('elain.bmp');noisy=imnoise(I,'gaussian',0.01);[M N]=size(I);F=fft2(noisy);fftshift(F);Dcut=100;D0=250;D1=150;for u=1:Mfor v=1:ND(u,v)=sqrt(u^2+v^2);BUTTERH(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(Dcut/D(u,v))^2); %巴特沃斯低通滤波器传递函数EXPOTH(u,v)=exp(log(1/sqrt(2))*(Dcut/D(u,v))^2); %指数型低通滤波器传递函数if D(u,v)<D1 %梯度低通滤波器传递函数THPFH(u,v)=0;elseif D(u,v)<=D0THPFH(u,v)=(D(u,v)-D1)/(D0-D1);elseTHPFH(u,v)=1;endendendBUTTERG=BUTTERH.*F;BUTTERfiltered=ifft2(BUTTERG);EXPOTG=EXPOTH.*F;EXPOTGfiltered=ifft2(EXPOTG);THPFG=THPFH.*F;THPFfiltered=ifft2(THPFG);subplot(2,2,1),imshow(noisy)subplot(2,2,2),imshow(BUTTERfiltered) subplot(2,2,3),imshow(EXPOTGfiltered) subplot(2,2,4),imshow(THPFfiltered);四思考题1.均值滤波和中值滤波有那些优缺点？2.窗口尺寸对平滑滤波结果有什么影响？3.常用的锐化滤波算子都有哪些？。
图像增强实验及MATLAB在图像处理中的一些函数资料
实验一图像增强实验1.1 直方图一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用；2．理解和掌握直方图原理和方法；二．实验目标Matlab自带图片，存储地址：E:\MATLAB2011\toolbox\images\imdemos（根据安装位置调整）三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。
书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像，如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像；3．浏览源程序并理解含义；4．运行，观察显示结果；5．结束运行，退出；五．实验结果观察图像matlab环境下的直方图分布。
(a)原始图像 (b)原始图像直方图六．实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码；2、输入一幅灰度图像（不得使用“cameraman.tif”），给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。
1、实验原理过程：每一张图片都是一张灰度图片，都是由一些像素点组成，matlab 读取图片，并显示该图片的灰度级范围。
实现代码：I=imread('D:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\rice.png');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题 2、0100200原始图像直方图实验1.2 灰度均衡化一．实验目的1．熟悉matlab 图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用； 2．理解和掌握灰度均衡原理和实现方法；二．实验设备1.PC 机一台；2.软件matlab ；三．程序设计在matlab 环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
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。
图像增强、图像滤波、边缘检测的MATLAB实现图形
直方图统计算法对灰度图像进行增强n=64n=256时：直方图均衡化增强图像的对比度用直方图均衡化后,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。
直方图规定化对图像进行增强50:2:25050:1:250hgram=50:5:250;3 图像滤波的 Matlab 实现3.1 conv2 函数功能：计算二维卷积格式：C=conv2<A,B>C=conv2<Hcol,Hrow,A>C=conv2<...,'shape'>说明：对于 C=conv2<A,B> ,conv2 的算矩阵 A 和 B 的卷积,若 [Ma,Na]＝size<A>, [Mb,Nb]=size<B>, 则 size<C>=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1];C=conv2<Hcol,Hrow,A> 中,矩阵 A 分别与 Hcol 向量在列方向和 Hrow 向量在行方向上进行卷积；C=conv2<...,'shape'> 用来指定 conv2返回二维卷积结果部分,参数 shape 可取值如下：》full 为缺省值,返回二维卷积的全部结果；》same 返回二维卷积结果中与 A 大小相同的中间部分；valid 返回在卷积过程中,未使用边缘补 0 部分进行计算的卷积结果部分,当 size<A>>size<B> 时,size<C>=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]。
3.2 conv 函数功能：计算多维卷积格式：与 conv2 函数相同3.3 filter2函数功能：计算二维线型数字滤波,它与函数 fspecial 连用格式：Y=filter2<B,X>Y=filter2<B,X,'shape'>说明：对于 Y=filter2<B,X> ,filter2 使用矩阵 B 中的二维 FIR 滤波器对数据 X 进行滤波,结果 Y 是通过二维互相关计算出来的,其大小与 X 一样；对于 Y=filter2<B,X,'shape'> ,filter2 返回的 Y 是通过二维互相关计算出来的,其大小由参数 shape 确定,其取值如下：》full 返回二维相关的全部结果,size<Y>>size<X>；》same 返回二维互相关结果的中间部分,Y 与 X 大小相同；》valid 返回在二维互相关过程中,未使用边缘补 0 部分进行计算的结果部分,有 size<Y><size<X> 。
Matlab中图像函数大全图像增强
Matlab中图像函数大全图像增强1. 直方图均衡化的 Matlab实现1.1 imhist函数功能：计算和显示图像的色彩直方图格式：imhist(I,n)imhist(X,map)%说明：imhist(I,n) 其中，n 为指定的灰度级数目，缺省值为256；imhist(X,map) 就算和显示索引色图像X 的直方图，map 为调色板。
用 stem(x,counts) 同样可以显示直方图。
1.2 imcont our 函数功能：显示图像的等灰度值图格式：imcont our(I,n),imcont our(I,v)说明：n 为灰度级的个数，v 是有用户指定所选的等灰度级向量。
1.3 imadju st 函数功能：通过直方图变换调整对比度格式：J=imadju st(I,[low high],[bottom top],gamma)newmap=imadju st(map,[low high],[bottom top],gamma)说明：J=imadju st(I,[low high],[bottom top],gamma)其中，gamma为校正量r，[low high] 为原图像中要变换的灰度范围，[bottom top]指定了变换后的灰度范围；newmap=imadju st(map,[low high],[bottom top],gamma)调整索引色图像的调色板map 。
此时若 [low high] 和[bottom top] 都为2×3的矩阵，则分别调整R、G、B 3个分量。
1.4 histeq函数功能：直方图均衡化格式：J=histeq(I,hgram)J=histeq(I,n)[J,T]=histeq(I,...)newmap=histeq(X,map,hgram)newmap=histeq(X,map)[new,T]=histeq(X,...)说明：J=histeq(I,hgram)实现了所谓“直方图规定化”，即将原是图象 I 的直方图变换成用户指定的向量 hgram。
在Matlab中进行超分辨率图像重建和增强
在Matlab中进行超分辨率图像重建和增强导语随着图像处理技术的快速发展，超分辨率图像重建和增强成为了一个备受关注的研究领域。
相比于传统图像处理方法，利用Matlab进行超分辨率图像重建和增强可以获得更高质量的图像。
本文将介绍超分辨率图像重建和增强的原理及其在Matlab中的实现方法。
一、超分辨率图像重建概述在数码相机、监控摄像头和医学成像等领域，我们经常会遇到分辨率相较较低的图像。
超分辨率图像重建旨在通过利用图像内容的统计特征和先验知识，从低分辨率输入图像中重建出高分辨率的图像。
其核心思想是通过插值和图像信号处理技术，拟合出缺失的高频细节，从而实现图像的分辨率提升。
二、超分辨率图像重建的原理超分辨率图像重建的主要原理包括插值方法、高频细节提取和去模糊处理。
在Matlab中，可以利用插值算法（如双线性插值、双三次插值等）将低分辨率图像放大到目标分辨率。
然后，使用图像边缘检测、稀疏表示等方法提取高频细节信息，并将其融合到放大后的图像中。
最后，通过去模糊处理方法（如盲去卷积、模型训练等）去除图像中的模糊和噪声。
这些步骤的组合可以帮助我们实现超分辨率图像重建。
三、超分辨率图像重建的实现方法在Matlab中，实现超分辨率图像重建的方法多种多样。
下面介绍几种常用的方法：1. 基于插值的方法最简单的超分辨率图像重建方法之一是利用插值算法。
在Matlab中，可以使用imresize()函数进行插值操作。
该函数可以根据指定的缩放因子将低分辨率图像放大到目标分辨率。
但是，仅使用插值方法会导致图像细节的模糊和失真，因此需要结合其他技术进行细节增强。
2. 基于稀疏表示的方法稀疏表示是一种常用于超分辨率图像重建的技术。
该方法通过将图像分解为低频分量和高频细节，利用稀疏表示的能力来恢复缺失的高频细节。
在Matlab中，可以使用稀疏表示算法（如KSVD算法、BP算法等）实现超分辨率图像重建。
这些算法通过解决最优化问题，找到最佳的稀疏表示系数，从而恢复出高分辨率图像。
图像增强技术(MATLAB)—毕业论文——【Matlab算法】
1 图像增强概述1.1 图像增强背景及意义在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。
在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。
图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。
处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了，不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。
图像增强的目的是增强图像的视觉效果，将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。
它一般要借助人眼的视觉特性，以取得看起来较好地视觉效果，很少涉及客观和统一的评价标准。
增强的效果通常都与具体的图像有关系，靠人的主观感觉加以评价。
1.2 图像增强的应用目前图像增强处理的应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域。
如对x射线图片、CT影像、内窥镜图像进行增强，使医生更容易从中确定病变区域，从图像细节区域中发现问题；对不同时间拍摄的同一地区的遥感图片进行增强处理，侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现；在煤矿工业电视系统中采用增强处理来提高工业电视图像的清晰度，克服因光线不足、灰尘等原因带来的图像模糊、偏差等现象，减少电视系统维护的工作量。
图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是1分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。
在Matlab中进行图像增强的常用方法和技巧
在Matlab中进行图像增强的常用方法和技巧引言：图像增强是图像处理中的一项重要工作，它可以使图像更加清晰、亮度更加均匀，从而更好地展示图像的细节和特征。
而Matlab作为一款功能强大的数学计算软件，提供了许多图像处理的函数和工具箱，可以帮助用户实现图像增强。
本文将介绍一些在Matlab中常用的图像增强方法和技巧。
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，它可以通过调整图像的像素亮度分布，使得图像的对比度更加明显。
在Matlab中，可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
以下是一个示例：```image = imread('image.jpg');enhanced_image = histeq(image);```通过对图像的直方图进行统计分析，histeq函数可以将图像的像素值重新映射到一个更广的像素值范围内，从而增强图像的对比度。
二、图像滤波图像滤波是另一种常用的图像增强方法，它可以通过去除图像中的噪声和干扰，使得图像更加清晰和平滑。
在Matlab中，可以使用imfilter函数来实现各种滤波操作。
以下是一些常用的图像滤波方法：1. 均值滤波：使用imfilter函数的fspecial参数可以创建一个均值滤波器，然后通过imfilter函数的'conv'选项来对图像进行滤波。
```image = imread('image.jpg');filter = fspecial('average', [3, 3]);filtered_image = imfilter(image, filter, 'conv');```2. 中值滤波：使用medfilt2函数可以对图像进行中值滤波，该函数对图像中的每个像素取相邻像素的中值作为滤波结果。
```image = imread('image.jpg');filtered_image = medfilt2(image);```3. 高斯滤波：使用imfilter函数的fspecial参数可以创建一个高斯滤波器，然后通过imfilter函数的'conv'选项来对图像进行滤波。
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。
MATLAB中常用的图像增强技巧
MATLAB中常用的图像增强技巧图像增强是数字图像处理中的一个重要领域，它旨在改善图像的质量、增加细节和提高图像的可视化效果。
在MATLAB中，有许多常用的图像增强技巧，可以帮助我们实现这一目标。
本文将介绍一些常用的MATLAB图像增强技巧，包括灰度变换、直方图均衡化、滤波以及边缘检测等。
一、灰度变换灰度变换是图像增强中最常用的技术之一。
它通过改变图像的灰度级别来增强图像的对比度和亮度。
在MATLAB中，可以使用imadjust函数来实现灰度变换。
该函数可以根据指定的输入和输出范围对图像进行灰度级转换。
例如，可以将原始图像的灰度范围从[0,1]转换为[0.2,0.8]，以增强图像的对比度。
二、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它通过重新分布图像的灰度级来增强图像的对比度。
在MATLAB中，可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
该函数可以自动计算图像的累积分布函数并重新映射图像的灰度级，从而实现对比度增强。
直方图均衡化特别适用于灰度分布不均匀的图像。
三、滤波图像滤波是一种常用的图像增强技术，它通过去除图像中的噪声、平滑图像和增强边缘等方式来改善图像的质量。
在MATLAB中，有多种滤波方法可供选择，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些滤波方法可以通过调整滤波窗口的大小和参数来改变滤波效果。
选择合适的滤波方法和参数可以有效地去除图像中的噪声和提高图像的清晰度。
四、边缘检测边缘检测是一种常用的图像增强技术，它可以有效地提取图像中物体边界的信息。
在MATLAB中，可以使用edge函数来实现边缘检测。
该函数可以根据指定的算法和阈值来检测图像中的边缘。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。
选择合适的边缘检测算法和阈值可以提取出清晰的边缘信息，增强图像的视觉效果。
五、图像增强应用实例除了以上介绍的基本图像增强技巧，MATLAB还提供了许多其他的图像增强函数和工具，可以根据实际需求进行选择和使用。
实验二MATLAB图像增强
MATLAB实现
fspecial,产生预定义的滤波器，主要形式 为： H=fspecial(type) 根据参数type的不同，得到相应的二维 滤波器。
例：
I1=imread('blood1.tif'); I=imnoise(I1,'salt & pepper',0.02); K1=filter2(fspecial('average',3),I)/255; K2=filter2(fspecial('average',5),I)/255; K3=filter2(fspecial('average',7),I)/255; subplot(2,2,1);imshow(I); title(‘噪声图像’) ; subplot(2,2,2);imshow(K1);title('3×3'); subplot(2,2,3);imshow(K2); title('5×5'); subplot(2,2,4);imshow(K2); title('7×7');
I=imnoise(I1,‘salt & pepper’,0.02); imshow(I); h1=1/4.*[0 1 0;1 0 1;0 1 0]; h2=1/8.*[1 1 1;1 0 1;1 1 1];
K1=filter2(h1,I);
K2=filter2(h2,I);
figure,imshow(K1);
MATLAB灰度变换
imadjust函数来实现图像的对比度调整。
J=imadjust(I,[low_in high_in], [low_out high_out]，gamma)
图像增强图像复原 matlab
实验1 图像增强、图像复原实验目的：掌握图像增强、图像复原的方法。
掌握如何用matlab工具实现图像增强和图像复原。
实验内容：用matlab工具实现图像增强和图像复原，观察图像增强和复原的效果，并对结果进行分析。
一、 空间域变换增强--增强对比度增强对比度实际是增强原图像的各部分的反差。
实际中往往是通过改变原图中某两个灰度值之间的动态范围来实现的（如图1）。
图1 增强对比度从图1中可以看出，通过变换可以使原图的较高的和较低的灰度值的动态范围减小了，而原图在二者之间的动态范围增加了，从而其范围的对比度增加了。
利用MATLAB图像处理工具箱进行实验。
参考的MATLAB代码所示：X1=imread('image.tif');figure,imshow(X1)f0=0;g0=0;f1=70;g1=30;f2=180;g2=230;f3=255;g3=255;r1=(g1-g0)/(f1-f0);b1=g0-r1*f0;r2=(g2-g1)/(f2-f1);b2=g1-r2*f1;r3=(g3-g2)/(f3-f2);b3=g2-r3*f2;[m,n]=size(X1);X2=double(X1);for i=1:mfor j=1:nf=X2(i,j);g(i,j)=0;if(f>=0)&(f<=f1)g(i,j)=r1*f+b1;elseif (f>=f1)&(f<=f2)g(i,j)=r2*f+b2;elseif (f>=f2)&(f<=f3)g(i,j)=r3*f+b3;endendendfigure,imshow(mat2gray(g))选择一幅灰度级比较狭窄的图像，设计一个灰度变换函数，参考上述程序对其进行灰度变换，显示变换前后的效果，并进行分析。
二、频率域图像增强（一）基本原理卷积理论是频域技术的基础。
设函数f（x,y）与线性位不变算子h（x,y）的卷积结果是g（x,y），即g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)。
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图像增强及其matlab实现实例
图像增强技术主要包括：直方图修改处理，图像平滑处理，图像尖锐化处理，彩色图像处理。
从纯技术上讲主要有两类：1）频域处理法2）空域处理法；频域处理法主要是卷积定理，采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理技术；空域处理法：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。
2．1 空域滤波增强
空域滤波增强:使用空域模板进行的图像处理被称为空域滤波,模板本身被称为空域滤波器。
空域滤波器包括：线性滤波器和非线性滤波器
空域滤波处理效果来分类，可以分为平滑滤波器，和锐化滤波器，平滑的目的在于消除混杂在图像中的干扰因素，改善图像质量，强化图像表现特征。
锐化的目的在于增强图像边缘，以及对图像进行识别和处理。
2．1．1 平滑滤波器：用于模糊处理和减小噪声,
线性平滑滤波器
平滑线性空间滤波器的输出（响应）是包含在滤波掩模邻域内像素的简单平均值。
因此这些滤波器也被称为均值滤波器。
平滑滤波器的概念很简单：它是用滤波掩模确定的领域内像素的平均值去代替图像每个像素点的值。
这种处理减少了图像灰度的尖锐化。
注：每个掩模前边的乘数等于它的系数值的和，以计算平均值。
（详见数字图像处理P--93）
我们经常用这些极端类型的模糊处理来去除图像中的一些小物体。
例子：在matlab中利用线性平滑滤波器处理一副图像（详见matlab7.0图像处理）
I=imread('eight.tif');
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
>> %添加椒盐噪声
>> subplot(221)
>> imshow(I)
>> title('原图像')
>> subplot(222)
>> imshow(J)
>> title('添加椒盐噪声图像')
K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255;
>> %应用3*3邻域窗口法
>> subplot(223),imshow(K1)
>> K2=filter2(fspecial('average',7),J)/255;
>> %应用7*7邻域窗口法
>> subplot(224),imshow(K2)
领域平均法有力的抑制了噪声，同时也由于平均而引起了模糊（加宽）现象，模糊程度与邻域半径成正比。
2．1．2中值滤波器（最大值滤波器和最小值滤波器）
基本原理是把数字图像或数字序列中某一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值交换。
中值滤波器的窗口可以取方形，圆形，十字形等。
2．1．3锐化滤波器
锐化处理主要目的是突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节，这种模糊不是由于错误操作，就是特殊图像获取方法的固有影响。
1）微分法
梯度是图像处理常用的一次微分方法。
在灰度骤变区域，梯度值大，在灰度相似区域，梯度值小。
在灰度级为常数的区域，梯度为零
Laplacian算子是线性二次微分算子，与梯度算子一样，具有旋转不变性，从而满足不同走向的图像边界的锐化要求。
2）模板匹配法
此法除了能够增强图像边缘外，还具有平滑噪声的优点。
2．2 频率域增强
2．2．1 低通滤波器
一幅图像的边缘，跳跃部分以及颗粒噪声代表图像信号的高频分量，而大面积的背景区域代表了图像信号的低频分量。
低通滤波器的作用就是滤除这些高频分量，保留低频分量，使图像信号平滑。
包括：理想低通滤波器，布特沃斯低通滤波器，指数低通滤波器和梯形低通滤波器等。
2．2．2 高通滤波器
与低通滤波器相反，它将高频信号通过，而抑制了低频信号。
2．2．3同态滤波器
把频率过滤和灰度变换结合起来的图像处理方法叫同态滤波。
他是把图像的照明反射模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善的一种处理技术。
频域增强实例
I=imread('saturn.png');
>> J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
>> subplot(121),imshow(J)
>> title('含噪声的图像')
J=double(J);
>> f=fft2(J);
>> g=fftshift(f);
>> [M,N]=size(f);
>> n=3;d0=20;
>> n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);
>> for i=1:M
for j=1:N
d=sqrt(i-n1)^2+((i-n2)^2);
h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n));
g(i,j)=h*g(i,j);
end
end
g=ifftshift(g);
>> g=uint8(real(ifft2(g)));
>> subplot(122),imshow(g)
>> title('三阶Butterworth滤波图像')。