基于matlab的图像增强技术的研究
用Matlab实现基于小波变换的图像增强技术
信 息 技 术20科技资讯 SC I EN C E & TE C HN O LO G Y I NF O R MA T IO N 1 图像增强原理及方法对于一个图像处理系统来说,可以分为三个阶段:图像预处理阶段、特征提取阶段、识别分析阶段。
图像预处理阶段尤为重要,如果这个阶段处理不好,后面的工作就无法展开,图像增强是图像预处理中重要的方法。
图像增强不考虑图像质量的下降的因素,只将图像中感兴趣的特征有选择地突出,而衰减不需要的特征,它的目的主要是提高图像的可读度。
图像增强的方法分为空域法和频域法两类,空域法是指直接在图像所在的空间进行处理,即直接对图像中的各个像素点进行操作;而频域法主要是在图像的某个变换域内,将图像转换到其他空间,利用该空间的特有性质,通过修改变换后的系数,例如傅里叶变换、DCT变换等的系数,对图像进行操作,然后再进行反变换得到处理后的图像。
2 频域增强的主要步骤频域增强的主要步骤是:(1)选择变换方法,将输入图像变换到频域空间;(2)在频带空间中,根据处理目的设计一个转换函数,并进行处理;(3)将所得的结果用反变换得到增强图像。
常见的频域增强方法有低通滤波和高通滤波。
信号或图像的能量大部分集在在幅度谱的低频和中频段,而在较高的频段,感兴趣的信息常被噪声所淹没。
因此,一个能降低高频成分幅度的滤波器就能明显减弱噪声的影响。
3 基于小波变换的图像增强技术小波变换是最近20多年来发展起来的用于信号分析和信号处理的一种新的频域变换技术。
小波是有限宽度的基函数,这些基函数不仅在频率上而且在位置上是变换的,其具有时间-频率自动伸缩能力,因此,它更适合于处理突变信号和非平稳信号,这一特性可用于图像处理的很多地方。
小波多分辨率分解可以看成信号通过小波滤波器后的小波滤波作用的结果。
而小波滤波器具有良好的低通性能。
由于图像信号集中在低频部分,小波滤波的低频信号很好地再现了原始信号的信息,同时，由于信号的维数大大减少,所以,小波低通滤波是很好的多分辨率判决方法。
matlab数字图像处理实验报告
《数字图像处理实验报告》实验一图像的增强一.实验目的1.熟悉图像在MATLAB下的读写、输出；2.熟悉直方图；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算和几何变换。
二.实验仪器计算机、MATLAB软件三.实验原理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。
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，即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数．f=H等或基本相等。
此方法是典刑的图像空间域技术处理，但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数，因此，当用离散的灰度等级做变换时，很难得到完全平坦均匀的结果。
频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域，然后进行各种各样的处理，再将所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的。
常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什-哈达玛变换、小波变换等。
假定原图像为f(x，y)，经傅立叶变换为F(u，v)。
频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像。
四.实验内容及步骤1.图像在MATLAB下的读写、输出；实验过程：>> I = imread('F:\image\');figure;imshow(I);title('Original Image');text(size(I,2),size(I,1)+15, ...'', ...'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 25% > In imuitools\private\initSize at 86In imshow at 1962.给定函数的累积直方图。
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1. 引言1.1 研究背景图像对比度增强是数字图像处理中的一个重要领域，它能够提高图像的视觉质量，使图像更加清晰、鲜明。
随着现代科技的快速发展，图像在各个领域的应用越来越广泛，因此对图像进行对比度增强处理的需求也越来越迫切。
在数字图像处理领域，图像对比度增强处理是一种经典的技术，通过调整图像的灰度级范围，提高图像的对比度，使图像更加清晰和易于观察。
对比度增强处理可以应用于医学影像、卫星图像、照片修复等领域，有效提升图像质量和信息量。
随着数字图像处理算法的不断发展和完善，基于matlab的图像对比度增强处理算法也得到了广泛研究和应用。
通过matlab编程实现图像对比度增强处理算法，可以快速、高效地对图像进行处理，并进行实验验证和效果分析。
研究基于matlab的图像对比度增强处理算法的研究与实现具有重要的理论意义和实际应用价值。
1.2 研究目的研究目的是探索基于matlab的图像对比度增强处理算法，通过对比不同算法的效果和性能进行分析，进一步提高图像的清晰度和质量。
具体目的包括：1. 深入理解图像对比度增强处理的基本原理，掌握常用的算法和技术；2. 研究基于matlab的图像对比度增强处理算法实现的方法和步骤，探究其在实际应用中的优劣势；3. 通过实验结果与分析，评估不同算法在提升图像对比度方面的效果和效率；4. 对现有算法进行优化与改进，提出更加有效的图像对比度增强处理方法；5.总结研究成果，为今后进一步完善图像处理技术提供参考和借鉴。
通过对图像对比度增强处理算法的研究与实现，旨在提高图像处理的效率和质量，满足不同应用领域对图像处理的需求，促进图像处理技术的发展和应用。
1.3 研究意义对比度增强处理是图像处理领域中一项重要的技术，在实际应用中有着广泛的使用。
通过增强图像的对比度，可以使图像更加清晰、鲜明，提高图像的质量和观感效果。
对比度增强处理在医学影像分析、卫星图像处理、数字摄影等领域都有着重要的应用。
基于MATLAB的图像锐化及边界提取
摘要图像增强是指依据图像所存在的问题，按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些冗余信息的处理方法。
其主要目的是使得处理后的图像对给定的应用比原来的图像更加有效同时可以有效的改善图像质量。
图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
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、平滑和锐化等几种常用的增强方法、彩色图像增强的理论基础，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。
关键词MATLAB ；图像锐化；边界提取AbstractImage enhancement is based on the problems existing in the images, according to the specific need to highlight some of the information in an image, at the same time, to weaken or remove some redundant information processing method. Its main purpose is to make the image after processing for a given application is more effective than the original image at the same time can effectively improve the image quality. Image enhancement technology mainly includes histogram modification, image smoothing processing, image intensification processing and color processing technology, etc. This article first overview of the principle of image enhancement and image enhancement method of classification and histogram enhancement, smoothing and sharpening of several common enhancement method, the theoretical basis of color image enhancement, through practical processing effect of MATLAB experiment compared the advantages and disadvantages of various algorithms, discussed the main technical points of the different enhancement algorithm, and its image enhancement method for performance evaluation.Key wordsMATLAB；image sharpening； edge extraction·目录摘要 0Abstract (1)第一章绪论 (3)1.1 图像锐化及边界提起发展背景和意义 (3)1.2 图像锐化处理的现状和研究方法 (3)1.3MATLAB简介 (4)1.4 MATLAB对图像处理的特点 (4)第二章基于MATLAB的图像锐化 (5)2.1图像锐化概述 (5)2.2 线性锐化滤波器 (5)2.3 非线性锐化滤波器 (6)2.3.1 Roberts算子 (6)2.3.2 Prewitt锐化算子 (7)2.3.3 Sobel锐化算子 (8)2.3.4 一阶微分锐化的效果比较 (9)2.3.5 二阶微分锐化其算法为： (9)第三章基于MATLAB的边界提取 (11)3.1图像边界提取的概念 (11)3.2微分算子法 (11)3.2.1 Sobel算子 (12)3.2.3 prewitt算子 (12)3.2.4 Laplacian算子 (13)3.2.5 Canny边缘检测法 (13)3.2.6各种方法边界提取的图像 (15)3.2.7结论 (17)参考文献 (18)致谢 (19)第一章绪论1.1 图像锐化及边界提起发展背景和意义数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
Matlab在医学影像处理中的应用方法
Matlab在医学影像处理中的应用方法近年来，随着医学影像技术的迅猛发展，医学影像处理成为了一个重要的研究方向。
而Matlab作为一种强大的数学软件，其在医学影像处理中的应用也逐渐得到了广泛认可和应用。
本文将探讨Matlab在医学影像处理中的应用方法，并着重介绍一些常用的技术和算法。
一、图像预处理在医学影像处理中，图像预处理是一个必不可少的环节。
Matlab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可用于对医学影像进行预处理。
其中，常用的方法包括图像增强、去噪和图像分割等。
1. 图像增强图像增强技术可用于提高图像的对比度和清晰度，使医生能够更准确地进行诊断。
Matlab中的imadjust函数可以对图像的灰度进行调整，从而增强图像的对比度。
另外，还可以应用直方图均衡化对图像进行增强，以提高其视觉效果和信息量。
2. 去噪医学影像通常会受到噪声的影响，这会影响影像的质量和医生的诊断准确度。
Matlab中的滤波算法可以有效地去除影像中的噪声。
例如，中值滤波可以去除椒盐噪声，高斯滤波可以去除高斯噪声，而小波变换则可以在时域和频域上实现噪声的消除。
3. 图像分割图像分割是指将影像中的不同区域划分为若干个子区域，以便于医生对图像进行定量分析和诊断。
Matlab中的分水岭算法和阈值分割算法是常用的图像分割方法。
此外，Matlab还提供了基于聚类和边缘检测的图像分割工具箱，可根据实际需求选择合适的分割方法。
二、三维重建与可视化在医学影像处理中，三维重建和可视化可以帮助医生更加直观地理解和分析解剖结构。
Matlab提供了许多工具和算法，用于三维图像的重建和可视化。
1. 三维重建Matlab中的体绘制工具箱可以用于将医学影像中的二维切片重建为三维模型。
通过该工具箱，可以实现骨骼、器官以及其他结构的三维可视化。
此外，Matlab还提供了三维点云处理和重建的功能，可用于生成更加真实的三维模型。
2. 可视化三维重建后的模型可以用于可视化和解剖结构的交互式探索。
基于MATLAB的医学影像处理算法研究与实现
基于MATLAB的医学影像处理算法研究与实现一、引言医学影像处理是医学领域中非常重要的一个分支，它通过对医学影像数据的获取、处理和分析，帮助医生做出准确的诊断和治疗方案。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，在医学影像处理领域有着广泛的应用。
本文将探讨基于MATLAB的医学影像处理算法研究与实现。
二、医学影像处理概述医学影像处理是指利用计算机技术对医学图像进行数字化处理和分析的过程。
常见的医学影像包括X射线片、CT扫描、MRI等。
医学影像处理可以帮助医生更清晰地观察患者的内部结构，发现病变部位，提高诊断准确性。
三、MATLAB在医学影像处理中的优势MATLAB作为一种专业的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具箱和强大的编程能力，适合用于医学影像处理。
其优势主要体现在以下几个方面： - 提供丰富的图像处理函数和工具箱，如imread、imshow、imfilter等，方便快捷地对医学图像进行处理。
- 支持自定义算法的开发，可以根据具体需求设计和实现各种医学影像处理算法。
- 集成了大量数学计算和统计分析工具，可用于对医学影像数据进行深入分析和挖掘。
四、常见的医学影像处理算法1. 图像去噪图像去噪是医学影像处理中常见的预处理步骤，旨在消除图像中的噪声干扰，提高图像质量。
MATLAB提供了多种去噪算法，如中值滤波、均值滤波、小波去噪等。
2. 图像分割图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域或对象的过程，常用于检测病变区域或器官轮廓。
MATLAB中常用的图像分割算法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
3. 特征提取特征提取是从图像中提取出具有代表性信息的特征，用于描述和区分不同目标或结构。
MATLAB提供了各种特征提取方法，如灰度共生矩阵、Gabor滤波器、形态学特征等。
4. 图像配准图像配准是将不同时间或不同模态下获取的图像进行对齐和配准，以便进行定量比较和分析。
MATLAB中常用的配准算法有基于特征点的配准、基于互信息的配准等。
matlab图像处理综合实验实验报告
《数字图像处理》实验报告学院：专业：班级：姓名：学号：实验一实验名称：图像增强实验目的：1.熟悉图像在Matlab下的读入，输出及显示；2.熟悉直方图均衡化；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算及几何变换.实验仪器：计算机，Matlab软件实验原理：图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外，还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息，以便更好地利用图像。
图像增强分频域处理和空间域处理，这里主要用空间域的方法进行增强。
空间域的增强主要有：灰度变换和图像的空间滤波。
图像的直方图实际上就是图像的各像素点强度概率密度分布图，是一幅图像所有像素集合的最基本统计规律，均衡化是指在每个灰度级上都有相同的像素点过程。
实验内容如下：I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像')J=rgb2gray(I)%灰度处理subplot(2,2,2),imshow(J) %输出图像title('灰度图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(J) %输出原图直方图title('原始图像直方图')0100200几何运算：I=imread('E:\cs.jpg');%subplot(1,2,1),imshow(I); theta = 30;K = imrotate(I,theta); subplot(1,2,2),imshow(K)对数运算：I=imread('E:\dog.jpg');subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像') J=rgb2gray(I)%灰度处理subplot(2,2,2),imshow(J),title('灰度变换后图像') J1=log(1+double(J));subplot(2,2,3),imshow(J1,[]),title('对数变换后') 指数运算:I=imread('E:\dog.jpg'); f=double(I); g=(2^2*(f-1))-1 f=uint8(f); g=uint8(g);subplot(1,2,1);subimage(f),title('变换一') subplot(1,2,2);subimage(g),title('变换二')加法运算：clc;clear all;close all; i = imread('E:\dog.jpg');j = imnoise(i,'gaussian',0,0.02);subplot(1,3,1),imshow(i),title('图一') subplot(1,3,2),imshow(j),title('图二') k=zeros(242,308); for p=1:100j = imnoise(i,'gaussian',0,0.02); j1 = im2double(j); k = k + j1; end k=k/100;subplot(1,3,3),imshow(k),title('图三')变换一200400600100200300400500变换二200400600100200300400500实验二实验名称：图像变换实验目的：（1）进一步对matlab的了解和使用；（2）学习如何在matlab中对数字图像的处理；实验原理：图像和其他信号一样，既能在空间域处理，也能在频率域处理。
《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。
图像增强—空域滤波实验报告
图像增强—空域滤波实验报告篇一：5.图像增强—空域滤波 - 数字图像处理实验报告计算机与信息工程学院验证性实验报告一、实验目的进一步了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。
了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。
二、实验要求(1)学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。
(2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序：I=imread('electric.tif');J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声 J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加椒盐噪声ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3 L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5 M = medfilt2(J,[3 3]);%中值滤波3×3模板 N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板 imshow(I);figure,imshow(J); figure,imshow(K); figure,imshow(L); figure,imshow(M); figure,imshow(N);三、实验设备与软件(1) IBM-PC计算机系统(2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片四、实验内容与步骤a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现1. 引言1.1 介绍本文将基于MATLAB GUI图像处理系统展开研究，并通过对图像处理原理和GUI设计原理的深入探讨，设计出一个功能完善、操作简便的图像处理系统。
本系统将具备图像增强、滤波、边缘检测等常用图像处理功能，并通过界面设计直观方便地展示给用户。
通过本研究，不仅可以展示MATLAB在图像处理领域的强大应用能力，同时也可以为其他领域的图像处理应用提供参考和借鉴。
本文的研究具有重要的理论意义和实际应用意义，为图像处理技术的研究和发展做出了一定的贡献。
1.2 研究背景传统的图像处理软件通常操作繁琐，用户体验不佳，因此开发一款基于MATLAB GUI的图像处理系统显得尤为重要。
GUI（Graphical User Interface）可以提供直观、易操作的界面，使用户能够更方便地进行图像处理操作。
本次研究旨在设计并实现一款基于MATLAB GUI的图像处理系统，以提升用户体验，同时探讨GUI设计原理与系统设计实现的相关技术。
通过对系统功能模块的设计和效果展示，展示系统的实用性和便利性，为图像处理领域的研究和应用提供更好的支持。
1.3 研究意义图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向，随着信息技术的发展，图像处理在各个领域都有着广泛的应用。
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现，可以更加方便快捷地进行图像处理操作，提高工作效率，降低工作量，为用户提供更好的使用体验。
这种系统具有一定的普适性，可以被广泛应用于不同领域的图像处理工作中。
通过研究MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现，可以深入探讨图像处理技术在实际工程中的应用，不仅可以提高图像处理的效率和精度，还可以为相关领域的研究提供支持。
该系统的设计与实现还可以推动图像处理技术的发展，促进相关技术的创新，为未来的研究工作奠定基础。
2. 正文2.1 MATLAB在图像处理中的应用MATLAB在图像处理中被广泛应用，其强大的图像处理功能及丰富的工具箱使得图像处理变得更加简单和高效。
基于MATLAB图像增强算法的应用
Ａ ｐ ｐ ｉ ｉ ｏ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
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第 Ｖ ｏ １ ． ５ １ ５ 卷 。 第 Ｎ ７ ｏ 期 ． ７
ｉ ｎ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｆ ｉ ｇ ｕ ｒ ｅ ｓ ｏ ｆ ｉ ｍａ ｇ ｅ ．Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｇ ｅ ｔ ｔ ｈｅ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ａ ｎ ｄ ｏ ｆ ｅ ｒ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｎ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｆ ｏ ｒ ｈｅ ｔ ｆ ｏ ｌ ｌ ｏ ｗｉ ｎ ｇ － ｕ ｐ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ，ｉ ｔ Ｃ ａ ｌ ｌ ｐ ｒ ｏ ｍｏ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｆ ＭＡ ＴＬ ＡＢ ｓ ｏ ｔ ｆ ｗａ ｒ ｅ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｎ ｈ ｎｃ ａ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ．
空 间域法 又 可分 为点 运算 法 和领域 去 噪算法 ，其 可采 用 灰 度 级处 理 、直方 图处 理 、平 滑 滤波 、锐 化滤 波等 方 式 。频
二 二 车 墓 法 莲 茎 蓁 量
Ｌ同 态 滤 波
～
率域 法是 把 图像 看成 一种 二维 信号 ，对 其采 用基 于二 维 傅
里 叶 变 化 的方 法来 对 信 号 进 行 增 强 处 理 ，采 用 低 通 滤 波
、
ＭＡ Ｔ ＡＢ鞭 博 简 ：
பைடு நூலகம்
法 ，可 减弱 或消 除 图 中的噪声 ；采 用 高通滤 波 法 ，则可 加 强 边缘 等 高频 信号 ，使模 糊 的 图像 转 换成 清 晰 图像 。具 有 典 型 性 的空 间 域算 法 有局 部 求 平均 值 法 和 中值 滤 波法 等 ， 它们可 用 于剔 除或 消弱 噪声 。具体 的处 理 方式 可 以归纳 为
Matlab图像处理技术的实践应用
Matlab图像处理技术的实践应用近年来，图像处理技术在各个领域中的应用越来越广泛，如医学影像、工业检测、图像识别等。
而作为一种强大的工具，Matlab在图像处理方面发挥着重要的作用。
本文将探讨Matlab图像处理技术的实践应用，并深入了解其中的数学原理和相关算法。
一、图像基本处理在图像处理的初始阶段，我们往往需要对图像进行一些基本的处理，如读取、显示、保存等。
Matlab提供了丰富的图像处理函数，可以轻松完成这些任务。
首先，我们需要读取图像文件。
在Matlab的Image Processing Toolbox中，使用imread函数即可实现。
例如，使用以下命令可以读取一张名为"image.jpg"的图像文件：image = imread('image.jpg');接下来，我们可以使用imshow函数将图像显示在Matlab的图像窗口中，如下所示：imshow(image);此外，Matlab还提供了imwrite函数，用于将图像保存为指定的文件格式。
例如，以下命令可以将图像保存为PNG格式：imwrite(image, 'image.png');二、图像增强和滤波在实际应用中，我们往往需要对图像进行增强或滤波，以提高图像的质量或减少噪声。
Matlab提供了许多图像增强和滤波的函数，如直方图均衡化、中值滤波等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，用于提高图像的对比度。
在Matlab 中，我们可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
例如，以下代码将对图像进行直方图均衡化处理：enhanced_image = histeq(image);除了直方图均衡化，Matlab还提供了许多其他的图像增强方法，如局部对比度增强、锐化等。
这些方法可以根据具体的需求选择和调整。
另一方面，滤波是图像处理中常用的一种技术，用于降低噪声或模糊图像。
Matlab提供了常见的滤波方法，如均值滤波、中值滤波等。
基于Matlab的水下图像增强方法实现
基于Matlab的水下图像增强方法实现本段主要介绍水下图像增强方法的重要性和背景，以及本文的研究目的和意义。
在海洋、湖泊、河流等水下环境中，由于水的吸收、散射以及反射，导致水下图像往往出现模糊、低对比度、颜色失真等问题，使得水下图像的可视化和分析变得困难。
然而，水下图像在海洋资源开发、水下探测、水下机器人等领域具有重要应用价值。
因此，研究和开发水下图像增强方法来提高水下图像的质量和可用性具有重要意义。
本文旨在基于Matlab平台，研究和实现一种水下图像增强方法。
通过对水下图像中的模糊、低对比度和颜色失真等问题进行分析和处理，提出一种有效的水下图像增强方法，并利用Matlab编程实现该方法。
通过实验验证，评估和对比增强效果，验证所提出的方法的有效性和可行性。
本文的研究结果有望促进水下图像领域的进一步发展和应用。
本文接下来将结构如下：首先，第一章将介绍水下图像增强的研究背景和意义；第二章将详细探讨水下图像的主要问题和挑战；第三章将提出一种基于Matlab的水下图像增强方法；第四章将介绍实验设计和实现过程；最后，第五章将总结全文并展望未来的工作。
本文的研究结果有望为水下图像增强方法的研究和开发提供参考和借鉴，为水下图像的应用和相关领域的发展做出贡献。
水下图像与地面图像具有明显的差异，主要表现在以下方面：光传播衰减：水中的光传播受到吸收、散射和散射的影响，导致水下图像失真和模糊。
色彩偏移：水下图像中的颜色会发生偏移，使图像中的颜色看起来与地面图像不同。
低对比度：水下环境中的光线衰减会导致图像的对比度降低，使细节难以观察。
水下图像增强过程中面临以下挑战：噪声和杂散光的处理：水下图像中常常存在噪声和杂散光干扰，需要通过合适的技术减少其影响。
色彩校正：水下图像中的颜色偏移需要进行校正，以使图像恢复原有的颜色信息。
对比度增强：针对低对比度的水下图像，需要采用合适的方法增强图像的对比度，以提高图像的观察性和分析能力。
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。
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。
图像增强—空域滤波实验报告
图像增强—空域滤波实验报告篇一：5.图像增强—空域滤波 - 数字图像处理实验报告计算机与信息工程学院验证性实验报告一、实验目的进一步了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。
了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。
二、实验要求(1)学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。
(2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序：I=imread('electric.tif');J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声 J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加椒盐噪声ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3 L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5 M = medfilt2(J,[3 3]);%中值滤波3×3模板 N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板 imshow(I);figure,imshow(J); figure,imshow(K); figure,imshow(L); figure,imshow(M); figure,imshow(N);三、实验设备与软件(1) IBM-PC计算机系统(2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片四、实验内容与步骤a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。
图像增强技术分析[论文]
![图像增强技术分析[论文]](https://img.taocdn.com/s3/m/80cc2f29bcd126fff7050b4b.png)
图像增强技术分析摘要图像增强既可以用以提高图像的外观视觉，同时也是特征提取以及图像边缘检测的基础。
本文通过对几种图像增强技术进行比较，对图像增强技术做了较广泛细致的阐述。
利用matlab对图像进行处理，图像得到显著的改善。
关键词图像增强灰度变换小波分析中图分类号：tp391 文献标识码：a1 图像增强技术1.1 空域增强常用的空域法有直接灰度变换、直方图修正、空域平滑、锐化滤波、伪彩色处理等。
空域增强方法是指直接作用于像素的增强方法，空域处理可表示为g（x，y）=t[f（x，y）]，式中g（x，y）是f （x，y）经过增强处理后得到的图像，而t是对f的一种操作，定义在（x，y）的邻域，如果t是定义在每个（x，y）点上，则t称为点操作。
1.1.1直接灰度变换直接灰度变换属于图像增强技术中最简单的一类，下面介绍几种常用的方法：（1）图像求反图像求反即通过将原图像中黑白相互转换来达到将源图像灰度值翻转的目的，若对灰度级[0，l-i]变换到[l-1，0]，b变换公式如下t=l-1-s根据变换曲线，将源图像每个像素的灰度值进行映射，这种方法可与用于增强图像较暗区域的灰色或白色细节。
（2）线性灰度变换增强图像对比的目的是为了增强图像中感兴趣的灰度区域，并且相对抑制那些不感兴趣的灰度区域，即增强原图各部分的反差。
分段线性法通过将需要的图像细节灰度级拉伸，将不需要的图像细节灰度级压缩来达到增强对比度的目的。
（3）对数变换在有些情况下，如果要显示的图像的傅里叶频谱的动态范围远远超出显示装置的显示能力时，图像的最亮的部分可以显示出来，而图像的低频部分则无法显示，这样，所显示的图像和源图像比较下，将会出现失真。
这种失真是由动态范围太大而引起的，对原图像的动态范围进行压缩是一种行之有效的方法。
1.1.2基于灰度直方图的图像增强基于灰度直方图的图像增强方法是灰度变换方法中的第二种方法，直方图是表示图像像素每一灰度值出现的概率分布进行统计，可以通过对直方图进行修改来改变原图像的灰度分布，从而达到改善图像的目的，直方图仅仅反应不同的灰度值出现的次数，但是不能表示灰度值的分布；只表示灰度出现的概率忽略了它的位置信息。
基于直方图的图像增强技术的研究毕业论文
师学院本科毕业论文题目：基于直方图的图像增强技术的研究学生：良良学院：信息科学与技术院系专业：电子信息科学与技术班级：07级本科指导教师：晓虹二〇一一年五月摘要图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法，图像增强的主要目的就是要使增强后的图像具有更好的视觉效果，更合适于对图像进行后续的分析和处理。
灰度直方图概括了图像中各灰度级的含量，提供了原图的灰度值分布情况，灰度直方图是图像增强的最好的研究容。
通过采取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片处理成清楚、明晰的富含大量有用信息的可使用图像。
本文主要研究了在MATLAB环境下，通过直方图的均衡化对图像进行增强处理。
关键词：图像增强；直方图；MATLABABSTRACTImage enhancement is a kind of method in the digital image processing，its purpose is that visual effects of enhancement image is better and appropriate to continue analyzing and processing image. Histogram shows all gray scales of image and distribution of image. Histogram is the best contents of image enhancement for study. The blurry and undistinguished image can be processed to clear and useful image. This paper studies image enhancement by histogram balance in MATLAB.Key words：Image enhancement; Image Histogram; MATLAB目录摘要 (2)ABSTRACT (2)目录 01 绪论 (2)1.1课题背景与意义 (2)1.2研究现状 (3)1.3本文的结构 (5)2 图像增强的基本理论 (5)2.1数字图像的表示 (5)2.2主要的图像增强技术 (6)3 基于直方图的图像增强 (7)3.1直方图 (7)3.1.1 直方图的定义与性质 (7)3.2直方图变换 (8)3.2.1 直方图修正基础 (9)3.2.2 直方图均衡化 (9)3.3直方图使用中的常见问题 (12)4 图像直方图均衡化 (12)4.1直方图均衡化的实现 (12)4.1.1 系统实现的功能分析 (13)4.2.1 直方图均衡化 (13)5 结论 (15)参考文献 (15)致 (16)1 绪论人们从外界获得的信息约有75％来自图像，也就是说人类的大部分信息都是从图像中获得的。
用Matlab实现基于小波变换的图像增强技术
用Matlab实现基于小波变换的图像增强技术摘要:小波是有限宽度的基函数,这些基函数不仅在频率上而且在位置上是变换的,因此,它更适合于处理突变信号和非平稳信号,这一特性可用于图像处理的很多地方,本文将其用于图像增强,并利用matlab软件进行仿真实验,获得了较好的效果。
关键词:图像增强小波变换滤波1 图像增强原理及方法对于一个图像处理系统来说,可以分为三个阶段:图像预处理阶段、特征提取阶段、识别分析阶段。
图像预处理阶段尤为重要,如果这个阶段处理不好,后面的工作就无法展开,图像增强是图像预处理中重要的方法。
图像增强不考虑图像质量的下降的因素,只将图像中感兴趣的特征有选择地突出,而衰减不需要的特征,它的目的主要是提高图像的可读度。
图像增强的方法分为空域法和频域法两类,空域法是指直接在图像所在的空间进行处理,即直接对图像中的各个像素点进行操作;而频域法主要是在图像的某个变换域内,将图像转换到其他空间,利用该空间的特有性质,通过修改变换后的系数,例如傅里叶变换、DCT变换等的系数,对图像进行操作,然后再进行反变换得到处理后的图像。
2 频域增强的主要步骤频域增强的主要步骤是:(1)选择变换方法,将输入图像变换到频域空间;(2)在频带空间中,根据处理目的设计一个转换函数,并进行处理;(3)将所得的结果用反变换得到增强图像。
常见的频域增强方法有低通滤波和高通滤波。
信号或图像的能量大部分集在在幅度谱的低频和中频段,而在较高的频段,感兴趣的信息常被噪声所淹没。
因此,一个能降低高频成分幅度的滤波器就能明显减弱噪声的影响。
3 基于小波变换的图像增强技术小波变换是最近20多年来发展起来的用于信号分析和信号处理的一种新的频域变换技术。
小波是有限宽度的基函数,这些基函数不仅在频率上而且在位置上是变换的,其具有时间-频率自动伸缩能力,因此,它更适合于处理突变信号和非平稳信号,这一特性可用于图像处理的很多地方。
小波多分辨率分解可以看成信号通过小波滤波器后的小波滤波作用的结果。
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分类号密级中国地质大学（北京）本科毕业设计题目基于MATLAB的图像增强技术的研究英文题目Image Enhancement TechnologyResearch Based On MATLAB学生姓名胡韬院（系）信息工程学院专业电子信息工程学号1010093221 指导教师傅平职称副教授二零一三年五月中国地质大学（北京）本科毕业设计（论文）任务书课题信息：课题性质：设计√论文课题来源：教学√科研生产其它发出任务书日期：2012年12月7日指导教师签名：年月日摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的快速发展，使得数字图像的实时处理已经成为可能，同时由于数字图像处理的各种算法的出现，使其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定算法对图形图像进行处理的技术。
这项技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
数字图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也很高。
MATLAB以其强大的运算和图形展示功能，使得图像处理变得更加简单和直观。
本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，并介绍了传统的空间域和频率域的图像增强方法，此外还介绍了一种基于小波变换的图像增强技术，同时针对这些数字图像处理的原理进行概述。
最后，利用MATLAB对空间域、频率域和小波阀值去噪进行仿真和分析，通过仿真图对比，得到很好的实验效果，通过对比，表明小波变换进行去噪相对于传统图像处理方法的优越性，具有很强的研究意义。
关键词：数字图像处理；MATLAB；小波阀值去噪；小波变换ABSTRACTDigital image processing is an emerging technology, with the rapid development of computer hardware, real-time processing of digital image has become possible due to the emergence of digital image processing algorithms at the same time, making it faster and faster processing speed, better for People services .Digital image processing is a computer graphics image processing technology using a certain algorithm. This technology has a wide range of applications in various fields. Digital image processing of large amount of information, the processing speed is also high. MATLAB with its powerful computing and graphics display functions, so that it make image processing becomes easier and more intuitive. This article describes the features of the MATLAB language, MATLAB-based digital image processing environment, and describes the spatial and frequency domain image enhancement methods, besides, based on wavelet transform image enhancement technology and both of these digital images processing overview principle. Finally, the use of MATLAB simulation and analysis of the spatial domain, frequency domain and wavelet threshold de-noising, Simulation and comparison, good test results, by contrast, that the wavelet transform de-noising relative to the conventional image processing method is superior , has a strong significance.Keywords: digital image processing；MATLAB；wavelet threshold de-noising；wavelet transform目录1 绪论 (1)1.1 课题研究的目的及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 本文研究内容 (2)2 数字图象处理的简介 (3)2.1 何为数字图像 (3)2.1.1 采样 (3)2.1.2 量化 (3)2.1.3 编码 (3)2.1.4 采样与量化参数的选择 (3)2.2 数字图像处理概述 (4)2.2.1 概念 (4)2.2.2 研究内容 (4)2.2.3 基本特点 (5)2.2.4 主要应用 (5)3 MA TLAB基础知识介绍 (6)3.1 MATLAB简介 (6)3.2 MATLAB的发展历程 (6)3.3 MATLAB的组成 (6)3.3.1 MA TLAB主包组成 (7)3.4 MATLAB的语言特点 (7)3.5 MATLAB在图像处理中的应用 (8)4 传统方法图像增强 (9)4.1 内容简介 (9)4.2 基于空间域图像增强 (9)4.2.1 增强对比度 (10)4.2.2 图像求反 (11)4.3 空间域滤波增强 (11)4.3.1 基本原理 (11)4.3.2 线性平滑滤波器 (12)4.3.3 非线性平滑滤波器 (13)4.3.4 线性锐化滤波器 (13)4.4 基于频率域图像增强 (14)4.4.1 基本原理 (14)4.4.2 低通滤波 (14)4.4.3 高通滤波 (15)5 小波分析法图像增强 (17)5.1 小波分析法的介绍 (17)5.2 小波变换与傅里叶变换 (18)5.3 小波变换基本理论 (18)5.3.1 一维连续小波变换（CWT） (18)5.3.2 一维离散小波变换（DWT） (19)5.3.3 二维连续小波变换 (20)5.3.4 二维离散小波变换 (20)5.4 小波变换的多尺度分析 (20)5.5 基于小波变换的图像增强 (20)5.5.1 小波变换图像增强原理 (21)5.5.2 非线性增强 (22)5.5.3 图像钝化 (22)5.5.4 图像锐化 (23)5.5.5 基于小波变换的图像阀值去噪 (23)结论 (25)致谢 (26)参考文献 (27)附录 (28)1 绪论1.1 课题研究的目的及意义数字图像处理（Digital Image Processing），即是利用计算机或者其他数字硬件对从图像信息转换而得到的电信号再进行某些数学运算，以提高图像的实用性。
例如去掉图像的噪声，抽取图像中的一些目标的轮廓，图像的勾边处理，提取图像中的特征以及把黑白图像映射为彩色图像等技术。
总的来说，数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。
本文主要研究图像增强技术。
图像增强的目的是改善图像的视觉效果，并把图像处理成为适于计算机分析或控制的某种形式。
为了适应各种用途，图像增强需要采取各种技术手段综合处理，而且针对不同用途，处理手段也大相径庭。
为满足图像增强，图像往往要发生畸变。
图像增强包括的内容广泛。
在图像处理系统中，图像增强技术作为预处理部分的基本技术，是系统中十分重要的一环。
迄今为止，图像增强技术己经广泛用于军事、地质、海洋、森林、医学、遥感、微生物以及刑侦等方面。
Math Work公司推出的MATLAB软件是我们研究这门课题主要使用工具。
应用MATLAB丰富、实用、高效的指令及模块以及友好的界面，可以使人较快地认识、理解图像处理的相关概念，并逐步掌握数字图像信号处理的基本方法，进而够解决相关工程和科研中的问题。
通过对传统图像处理的方法和基于小波变换的图像处理方法的研究学习，以及仿真对比，得出小波变换法在图像增强处理中的相比于空间域和频率域处理方法的优势。
1.2 国内外研究现状早在20世纪60年代起，计算机技术就已经进入指纹识别和鉴定领域，美、日、英、法本等计算机发达的国家先后研制出各具特色的自动识别指纹系统，开辟了指纹鉴定新的途径。
如今，计算机指纹识别技术在我们生活中已经开始发挥着越来越重要的作用，同时它已经在司法、数字加密、电子商务、金融安全等各个领域得了广泛而良好的应用。
虽然我国直到20世纪80年代才开始进行指纹自动识别系统的研究，但目前已经取得了令人瞩目的进展。
清华大学、北京大学、吉林大学、哈尔滨工业大学、公安部第二研究所、北京市公安局刑事科学技术研究所等单位都获得了不少研究的成果，并设计出一些自动化或半自动化的指纹鉴定系统。
特别值得提及的是，北京大学研制的指纹自动鉴定系统现在已经走向成熟，并走进了国际市场。
总体来说，图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4个阶段。
初创期开始于20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅对其进行扫描显示，大多数采用中、大型机进行处理。
然而，在这一时期，由于图像存储成本和处理设备造价高，因而其应用面很窄。
70年代进入发展期，这时开始大量采用大型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式，特别是出现了CT和卫星遥感图像，这对图像处理技术的发展起到了非常好的促进作用。
到了80年代，图像处理技术逐渐进入普及期，此时的计算机己经能够承担起图形图像处理的任务。
VLSI的出现使得处理速度大大提高，而造价却进一步降低，这极大的促进了图像系统的普及和应用。
图像增强是图像处理的其重要组成部分，传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了其重要作用。
随着对图像增强技术研究的不断深入和发展,新的图像增强方法不断出现。
图像增强的方法可以大致可分为两类，一类是空间域处理方法，一类是频率域的处理法。
空间域法基本上是以灰度映射为基础直接对图像的像素进行处理，映射变换取决于图像的特点和增强的目的。