基于Matlab的图像对比度增强方法比较
基于Matlab的图像亮度对比度处理
亮度对比度批处理测试1●测试： PGY_png●处理前需要进行格式转换，转为png格式1 软件平台Matlab R2017b将代码粘贴到编辑器里面（Matlab code（1））Figure 1代码编辑器替换图像路径Figure 2替换路径2 运行程序按 ctrl＋Enter，运行程序，Figure窗口显示处理好的图像，如下图。
Figure 3显示批处理后图像（a）处理前（b）处理后Figure 4 处理前后对比1（a ）处理前 （b ）处理后Figure 5处理前后对比2 测试2Matlab code%（1）%%pic pathC:\Users\lx123\Desktop\Matlab学习\水平集_LGD_测试_2017_10_30\input_picclc;% file_path = 'E:\jlf\auto project\A180130D_BH\A180130D_BH_png\批量1\';% 图像文件夹路径，自行定义file_path = 'E:\jlf\auto project\A180131D_PGY\A180131D_PGY_png\';% 图像文件夹路径，自行定义img_path_list = dir(strcat(file_path,'*.png'));%获取该文件夹中所有png格式的图像img_num = length(img_path_list);%获取图像总数量for k = 1:img_num %逐一读取图像image_name = img_path_list(k).name;% 图像名H = imread(strcat(file_path,image_name));I = imadjust(H, [55/255, 160/255], [0, 1]);Ig=rgb2gray(I);%imhist(Ig);Img=adapthisteq(Ig);%imshow(H1);%title('adapthisteq均衡后的图');imshow(Img)%saveas(gcf,['E:\jlf\autoproject\A180130D_BH\A180130D_BH_png\test01\',image_name])% imwrite(Img,['E:\jlf\auto project\A180130D_BH\A180130D_BH_png\批量1out\',image_name]); %保存图片，~bw为矩阵取反，即反向imwrite(Img,['E:\jlf\autoproject\A180131D_PGY\20180301test01\',image_name]); %保存图片，~bw为矩阵取反，即反向end。
基于matlab的 图像增强技术的分析与实现
数字图形图像处理基于matlab的图像增强技术的分析与实现基于matlab的图像增强技术的分析与实现摘要:基于数字图像增强对图像处理的重要性，将计算软件MATLA 应用于数字图像增强中，给出了用这一软件完成图像的对比度增强、直方图均衡化、平滑滤波、锐化等操作的示例，并给出了处理前后的对照图像。
同时论述了MATLAB在进行图像处理试验时简洁、高效的特点。
关键词:图像增强；MATLAB；直方图均衡化；平滑滤波；锐化基于matlab的图像增强技术的分析与实现引言：对于一个图像处理系统来说，可将流程分为三个阶段，在获取原始图像后，首先是图像预处理阶段、第二是特征抽取阶段、第三是识别分析阶段，其中图像预处理阶段尤为重要，如果此阶段处理不当，后面的工作将无法展开。
实际应用中,我们的系统获取的原始图像并非完美:例如系统获取的原始图像，由于噪声、光照等原因,使得图像的质量不高,需进行预处理,以达到利于我们提取感兴趣的信息的目的。
图像的预处理包括图像增强、平滑滤波、锐化等内容.图像的预处理既可以在空间域实现,也可以在频域内实现,其中空间域内实现是对图像进行点运算,它是一种既简单又重要的图像处理技术,它能让用户改变图像上像素点的灰度值,这样通过点运算处理将产生一幅新图像。
MATLAB是一种简单、高效、功能强大的高级语言,在科学与工程计算领域有着广泛的应用前途。
1、灰度直方图的定义：一幅数字图像的灰度直方图就是一个灰度级的离散函数。
设变量 r代表图像中像素灰度级。
在图像中像素的灰度级可归一化处理, 这样, r的值将限定在下述范围之内：(1)在灰度级中, r= 0代表黑，r= 1代表白。
对于一副给定的图像来说, 每一个像素取得[0，1]区间内的灰度级是随机的,也就是说r是一个随机变量。
假定对每一瞬间他们是连续的随机变量，那么，就可以用概率密度函数 p r(r)来表示原始图像得灰度分布。
如果用直角坐标系的横轴代表灰度级r,用纵轴代表灰度级的概率密度函数 p r( r), 这样就可以针对一副图像在这个坐标系做一个曲线来。
Matlab中的图像增强方法
Matlab中的图像增强方法图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，通过使用各种算法和方法，可以改善图像的质量、增加图像的信息量和清晰度。
在Matlab中，有许多强大而灵活的工具和函数，可以帮助我们实现图像增强的目标。
本文将介绍几种常用的Matlab图像增强方法，并探讨它们的原理和应用。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素分布来增强图像的对比度和亮度。
在Matlab中，我们可以使用“histeq”函数来实现直方图均衡化。
该函数会根据图像的直方图信息，将像素的灰度值重新映射到一个均匀分布的直方图上。
直方图均衡化的原理是基于图像的累积分布函数（CDF）的变换。
它首先计算图像的灰度直方图，并根据直方图信息计算CDF。
然后，通过将CDF线性映射到期望的均匀分布上，将图像的像素值进行调整。
直方图均衡化的优点在于简单易实现，且效果较好。
但它也存在一些限制，比如对噪声敏感、全局亮度调整可能导致细节丢失等。
因此，在具体应用中，我们需要权衡其优缺点，并根据图像的特点选择合适的方法。
二、自适应直方图均衡化自适应直方图均衡化是对传统直方图均衡化的改进，它能够在改善对比度的同时，保持局部细节。
与全局直方图均衡化不同，自适应直方图均衡化采用局部的直方图信息来进行均衡化。
在Matlab中，我们可以使用“adapthisteq”函数来实现自适应直方图均衡化。
该函数会将图像分成小块，并在每个块上进行直方图均衡化。
通过这种方式，自适应直方图均衡化可以在增强图像对比度的同时，保留图像的细节。
自适应直方图均衡化的优点在于针对每个小块进行处理，能够更精确地调整局部对比度，避免了全局调整可能带来的细节丢失。
然而，相对于全局直方图均衡化，自适应直方图均衡化的计算量较大，因此在实时处理中可能会引起性能问题。
三、模糊与锐化图像增强不仅局限于对比度和亮度的调整，还可以改善图像的清晰度和边缘信息。
在Matlab中，我们可以使用一些滤波器来实现图像的模糊和锐化。
Matlab图像去噪与图像增强技术解析
Matlab图像去噪与图像增强技术解析Matlab（Matrix Laboratory）是一种强大的数学软件，特别适用于科学与工程领域。
在图像处理方面，Matlab提供了丰富的函数和工具箱，可以用于图像的去噪和增强。
本文将对Matlab图像去噪和图像增强技术进行解析。
一、图像去噪技术图像去噪是图像处理中一个重要的环节，旨在去除图像中的噪声，提高图像的质量和细节。
Matlab提供了多种图像去噪的方法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波和小波去噪等。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单的线性滤波方法，通过计算邻域像素的平均值来去除噪声。
Matlab中可以使用函数`imfilter`来实现均值滤波。
下面是一个示例代码：```img = imread('noisy_image.jpg');filtered_img = imfilter(img, ones(3,3)/9);imshow(filtered_img);```2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，通过计算邻域像素的中值来去除噪声。
对于椒盐噪声等突发性噪声，中值滤波效果较好。
Matlab中可以使用函数`medfilt2`来实现中值滤波。
下面是一个示例代码：```img = imread('noisy_image.jpg');filtered_img = medfilt2(img, [3,3]);imshow(filtered_img);```3. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波方法，可以有效地去除高斯噪声。
Matlab中可以使用函数`imgaussfilt`来实现高斯滤波。
下面是一个示例代码：```img = imread('noisy_image.jpg');filtered_img = imgaussfilt(img, 2);imshow(filtered_img);```4. 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的非线性滤波方法，可以提取图像的频域信息，并根据阈值去除噪声。
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的图像增强技术分析
基于MATLAB的图像增强技术分析钱晶【摘要】为了提高图像的视觉效果,需要对图像进行图像增强处理.由于传统的图像增强方法存在诸多缺点,所以找到一种更好的图像增强算法是目前提高图像处理效果的关键.针对此问题,文中提出一种基于小波分析的图像增强技术,该技术利用小波分析的时频局部化特性与多分辨力的能力对图像进行增强,弥补了传统图像增强算法的缺陷.最后,文中将传统图像增强方法与基于小波分析的图像增强方法进行简要的分析与比较.%In order to improve the visual effect of the image, the image should be enhanced.Because the traditional image enhancement method has many shortcomings, so it is the key to improve the image processing effect to find a better image enhancement algorithm.To solve this problem, this paper proposes an image enhancement technology based on wavelet analysis,the technique uses the ability of time-frequency localization and multi resolution of wavelet analysis to enhance image,and it makes up for the defects of traditional image enhancement algorithms.Finally, the traditional image enhancement methods and image enhancement methods based on wavelet analysis are briefly analyzed and compared in this paper.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)018【总页数】4页(P87-89,93)【关键词】图像增强;小波分析;时频局部化;多分辨力【作者】钱晶【作者单位】泰州职业技术学院江苏泰州 225300【正文语种】中文【中图分类】TN99图像增强是为了达到某种目的而采用某种方式手段提高图像的视觉效果，并将其转变成计算机可处理的形式。
MATLAB图像处理工具箱的高级图像增强算法详解
MATLAB图像处理工具箱的高级图像增强算法详解图像处理是数字图像处理领域中的重要分支，其中MATLAB图像处理工具箱是应用最广泛的工具之一。
该工具箱提供了许多高级图像增强算法，能够有效地优化图像质量，提高图像细节和对比度，从而使图像更加清晰和易于分析。
本文将详细解释几种主要的高级图像增强算法，并介绍它们的工作原理和应用场景。
1. 直方图均衡化算法直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，用于提高图像的对比度。
该算法基于直方图分布的均匀性假设，通过拉伸直方图来实现像素值的均匀分布。
具体而言，它通过计算图像的累积分布函数来调整像素值。
直方图均衡化可广泛应用于医学影像分析、电视图像处理等领域，以改善图像细节和图像信息的可视化效果。
2. 自适应直方图均衡化算法自适应直方图均衡化算法是对传统直方图均衡化算法的改进。
传统算法基于图像全局直方图进行像素值的调整，这可能导致一些局部细节丢失。
为了克服这个问题，自适应直方图均衡化算法引入了局部直方图均衡化的概念。
它将图像划分为许多局部区域，并在每个区域内应用直方图均衡化算法。
这样能够更好地保留图像的局部细节和对比度信息。
3. 双边滤波算法双边滤波算法是一种常用的图像增强算法，用于减少图像的噪声。
与其他线性滤波算法不同，双边滤波器在计算滤波器系数时考虑了像素的空间距离和灰度差异。
这使得它能够保持图像的边缘信息，同时去除噪声。
双边滤波算法常用于图像去噪、图像增强等领域，以提高图像质量和视觉效果。
4. 维纳滤波算法维纳滤波算法是一种用于图像去噪的经典算法。
它基于图像信号和噪声的统计特性，采用滤波器来减少噪声的影响。
维纳滤波算法通过最小化均方误差来实现最佳平衡，既能抑制噪声，又能保留图像的细节。
该算法常用于医学图像处理、远程遥感图像处理等领域，在提高图像质量和减少噪声方面发挥重要作用。
5. 彩色图像增强算法彩色图像增强是图像处理的重要方向之一。
彩色图像增强算法包括色彩均衡、色度调整和对比度增强等技术。
基于MatLab的图像增强算法研究
图 3 传统直方图均衡结合局部对比度增强算法的实验结果
实验结果显示采用改进的直方图均衡后的图像视 觉效果更佳，直方图分布更趋近于原始图像直方图大致 形状，改善了过度增强的不足，细节得到较好的保留。
4 结语
本文结合强化细节和自适应直方图算法实现图像 增强，并用 MatLab 仿真实现。 结果显示该算法能有效 地加强一些边缘细节信息，灰度动态范围得到了增加， 图像明暗适中，效果较好。
图形图像
文 章 编 号 ：1007-1423（2013）20-0020-03
DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2013.20.005
基于 MatLab 的图像增强算法研究
严素清 1 ， 肖建明 2
（1. 桂林电子科技大学， 桂林 541004； 2. 广西师范大学漓江学院， 桂林 541004）
参考文献 [1]Huang W．Wei KK, Watson R． 管 理 信 息 系 统 ：背 景 、核 心 课
程 、学 术 流 派 及 主 要 国 际 学 术 会 议 与 刊 物 评 介 [J]． 管 理 科
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计 算 机 应 用 研 究 ，2004 [4]孙 忠 贵 ，王 玲． 数 字 图 像 直 方 图 均 衡 化 的 自 应 校 正 研 究 [J]．
计 算 机 时 代 ，2004，149(11)：19~20 [5]王国权，仲伟波. 灰度增强 算 法的 改 进 实现 及 实 现研 究. 计
算 机 应 用 研 究 ,2004.12
摘 要： 结合强化细节和自适应直方图均衡算法对图像进行增强，通过仿真显示该算法能有效地加 强一些边缘细节信息，图像的灰度动态范围得到增加，图像明暗适中，效果较好。
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。
基于MATLAB的图像增强方法与实现
基于MATLAB的图像增强方法与实现图像，包含模拟图像与数字图像，是图形与影像的合称，在人类的日常生活中有着不可替代的地位：它是人类主要依赖的信息源之一，来源于视觉的信息可以占到个人总体所获取的百分之七十五左右。
由于人类日常工作与生活中对图像质量与清晰度越来越高的要求，图像处理作为一样通过计算机对图像进行分析和处理的技术，在应用领域得到了很大的发展。
图像增强作为数字图像处理主要技术之一，可以实现对图像视觉效果的改良，并根据不同的图像的具体应用情况，实现对图像某种特定属性的突出与强调，对不同元素之间的差异的扩大，以达到使图像的信息量更加丰富，提升图像质量的目的，迎合某些场合对图像分析的需要。
MATLAB是由美国Math-Works公司出品的应用于算法开发、数据计算、数据的可视化及分析的一款数学软件，它以矩阵作为基本数据单位，能够实现高效的数值计算和符号计算，同时图形处理功能比较完善，且具有良好的用户界面。
与C++类似的语法特征结合与数学表达式相似的书写格式使得MATLAB这种语言能够使操作更简单，且能更加直观显示出图像处理的效果。
本文主要研究不同的图像增强算法，分别详述图像增强的两大类——空间域图像增强方法与频率域图像增强方法中的多种具体图像增强算法，如直方图均衡化算法，高斯低通滤波算法等，对它们的理论基础和意义进行阐述，对不同算法的具体使用范围加以讨论，并最终使用MATLAB语言对图像增强算法进行具体的实现。
目录第1章绪论 (3)1.1课题背景 (3)1.2图像增强研究意义与发展现状 (4)1.3论文研究工作与结构安排 (4)第2章图像增强技术基本简介 (6)2.1数字图像处理基本概念 (6)2.2图像增强简介 (9)第3章图像增强算法及原理 (12)3.1直接灰度级变换 (12)3.2直方图变换 (19)3.3空间域内的图像平滑与锐化 (22)3.4频率域滤波方法 (25)第4章图像增强算法的MATLAB实现 (40)4.1基本运行界面 (40)4.2图像增强算法具体实现 (41)第1章绪论1.1 课题背景数字图像处理最早期出现在20世纪50年代，电子计算机在当时已经具备一定水平，计算机也开始被人们利用来处理图形、图像信息。
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现一、引言图像对比度增强是数字图像处理领域中的一项重要技术，能够使图像的细节更加清晰，提高图像的视觉质量，对于医学影像、遥感图像、摄影等领域都有重要的应用价值。
在这方面，基于matlab的图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数和工具，可以方便快捷地实现对图像的对比度增强处理。
本文将重点研究和实现基于matlab的图像对比度增强处理的算法，包括对比度拉伸、直方图均衡化、自适应直方图均衡化等方法的原理和实现。
二、对比度增强的基本原理图像的对比度是指图像中不同灰度级之间的区别程度，对比度增强即是通过一定的处理方法，使图像中的灰度级在整体上更加分散，使得图像的细节更加明显。
常用的对比度增强方法包括对比度拉伸、直方图均衡化、自适应直方图均衡化等。
1. 对比度拉伸对比度拉伸是通过线性变换的方式来增强图像的对比度，其基本原理是对图像的所有像素进行灰度值的线性变换，从而改变图像的动态范围。
假设原始图像的像素灰度级范围为[amin, amax]，目标图像的像素灰度级范围为[bmin, bmax]，对比度拉伸的变换函数可以表示为：\[f(x) = \frac{x-amin}{amax-amin} \times (bmax-bmin) + bmin\]x为原始图像的像素值，f(x)为经过对比度拉伸后的像素值。
通过这种方式，可以使得原始图像中较暗的像素被拉伸到较亮的区域，从而增强图像的对比度。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像像素的累积分布函数（CDF）来增强图像对比度的方法。
其基本原理是将原始图像的灰度直方图进行均衡化，使得各个灰度级之间的分布更加平衡。
具体而言，对于一幅大小为M×N的图像，其直方图均衡化的变换函数为：\[f(x) = (L-1) \times \sum_{k=0}^{x} p_r(r_k)\]f(x)为像素灰度级为x经过直方图均衡化后的值，L为像素的灰度级数，p_r(r_k)为原始图像中灰度级为r_k的像素的概率密度函数（PDF），通过对累积分布函数的调整，可以使得图像的对比度得到增强。
如何进行MATLAB图像增强和修复
如何进行MATLAB图像增强和修复图像增强和修复是数字图像处理的两个重要方面，其目的在于改善图像的质量、清晰度和可视化效果。
在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行图像增强和修复的方法和技巧。
1. 图像增强图像增强是通过一系列的处理方法来改善图像的视觉质量和增强图像的细节。
MATLAB提供了多种图像增强的函数和工具包，以下是一些常用的方法：灰度拉伸：通过对图像的像素值进行线性变换，将像素值映射到一个更大的范围，从而增加图像的对比度和动态范围。
例如，可以使用imadjust函数来调整图像的灰度级别。
直方图均衡化：该方法通过重新分配图像的像素值，使得图像的直方图在整个灰度级范围内更均衡。
使用histeq函数可以实现直方图均衡化。
滤波：图像中的噪声会降低图像的质量和细节。
通过应用不同的滤波方法，可以去除噪声和平滑图像。
MATLAB提供了多种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
增强算法：一些特定的图像增强算法，如锐化、边缘增强和局部对比度增强等，可以提高图像的细节和清晰度。
你可以使用imsharpen、edge和adapthisteq等函数来实现这些算法。
2. 图像修复图像修复是通过一系列的处理方法来修复、恢复损坏或退化图像的细节和完整性。
这种损坏可能是由噪声、模糊、运动模糊或其他因素引起的。
以下是一些常用的图像修复方法：去噪：噪声在图像中是常见的问题，因为它会导致图像细节的丢失。
MATLAB 提供了一些函数如wiener2、medfilt2和imnoise等，可以用来去除不同类型的噪声。
模糊去除：运动模糊是由运动物体或相机移动引起的，可以使用维纳滤波器或修复算法来恢复模糊图像的细节。
MATLAB提供了deconvwnr和deconvlucy等函数来实现运动模糊的去除。
图像修复算法：一些先进的图像修复算法，如总变分（Total Variation）和去除重复块（Inpainting）算法，可以从严重损坏的图像中恢复丢失的细节。
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【摘要】数字图像对比度增强是数字图像预处理中的关键步骤之一。
本文以传统直方图均衡化的图像对比度增强算法为基础，针对改进的图像对比度增强算法的基本原理及实现过程进行分析，并对图像对比度增强算法实现进行流程化设计。
基于仿真结果详细分析了不同的图像对比度增强算法性能优劣。
【关键词】数字图像图像增强对比度增强算法一、概述数字图像增强是图像预处理步骤中较为简单的一种，其根本目的是通过滤除图像噪声，提高图像低对比度的质量，从而提升数字图像的视觉显示效果，使人和机器能够更好的辨识理解数字图像信息。
目前，数字图像增强技术已从原有理论科学研究逐步向各类实际应用扩展渗透，如卫星遥感图像预处理、图像美化软件以及图像预处理后的智能识别等。
二、图像增强技术相关概念（1）图像对比度增强：不同图像的灰度统计直方图的像素分布不相同，这就造成了图像对比度存在差异。
而灰度统计直方图分布更为均衡的图像对比度更高，也更加符合人和信息处理设备对图像目标信息的获取，特别是图像目标的细部特征。
因此，在获得原始图像后，可以通过调整图像的灰度统计直方图来改善原始图像的对比度，这也就是图像对比度增强。
该技术广泛应用于微观生物学和医学图像处理中。
（2）基于直方图均衡化的图像对比度增强：主要是指采用某种数学函数关系将原始输入图像的像素灰度值进行修正，使其能够均匀分布在整个图像灰度值空间域内。
通过直方图均衡化处理后的图像，能够使得图像的灰度值分布更为均衡，对某些特征细节的展示更加充分。
三、直方图均衡化算法的改进（1）基于图像均值分割算法原理：以图像像素灰度值统计均值为标准，将原始图像分割为两个子图像，大于图像像素灰度值均值的为子图像XU;小于等于图像像素灰度值均值的为子图像XL。
通过统计可以得到输入图像X的灰度均值Xm，且Xm∈{X0，X1，…，XL-1}。
子图像XL的灰度值集合为{X0，X1，…，Xm}，子图像XU的灰度值集合为{Xm+1，Xm+2，…，XL-1}。
MATLAB课程设计---基于matlab图像增强的比较及其理论分析
目录摘要 (I)Abstract (II)1.数字图像处理及MATLAB简介 (1)2.设计方案介绍 (3)2.1 设计思路 (3)2.2.设计流程图 (4)3.具体设计 (5)3.1程序设计版块 (5)3.1.1验证图片是否为灰度图片 (5)3.1.2对图片模拟加入高斯噪声和椒盐噪声 (5)3.1.3均值滤波处理 (6)3.1.4中值滤波处理 (6)3.1.5维纳滤波 (7)3.2程序代码 (7)4结果显示 (9)5.结果分析 (11)5.1均值滤波 (11)5.2中值滤波 (11)5.3维纳滤波 (12)6.心得体会 (14)参考文献 (15)摘要图像增强是图像处理的一个重要分支，是图像边缘提取、图像分割等的基础。
由于图像在获取和传输过程中发生失真，影响了人和机器对图像的理解。
文章主要介绍了加入模拟噪声的方法：高斯噪声和椒盐噪声，以及常见的空域处理法：均值滤波和中值滤波。
通过实验的对比，发现不同方法图像得到了不同的增强效果。
关键字：高斯噪声椒盐噪声均值滤波中值滤波图像增强AbstractImage enhancement is an important branch of image processing is edge extraction, image segmentation basis. As the image acquisition and transmission distortion occurs, affecting the image and understanding of the machine. Article introduces the method of adding analog noise: Gaussian noise and salt and pepper noise, and common spatial approach: the mean filter and median filter. Through the experiment, which found that different methods of image enhancement have been different.Keywords: Gaussian noise, salt and pepper noise, median filter mean filter Image Enhancement1.数字图像处理及MATLAB简介数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
Matlab中的图像增强技术介绍
Matlab中的图像增强技术介绍图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，它可以改善图像的质量并突出图像中的细节。
在Matlab中，有多种图像增强方法可供选择，下面将介绍一些常见的技术。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。
它通过自动调整图像的亮度分布，使得图像的亮度范围更加均匀。
在Matlab中，我们可以使用imhist函数获取图像的直方图，并利用histeq函数进行均衡化。
例如，下面的代码将对一幅灰度图像进行直方图均衡化：```matlabimg = imread('image.jpg');img_eq = histeq(img);```二、锐化锐化是一种增强图像细节的方法，它可以使图像中的边缘更加清晰。
在Matlab 中，我们可以使用imsharpen函数对图像进行锐化处理。
该函数使用了非线性的锐化算法，可以提高图像的边缘对比度。
例如，下面的代码将对一幅灰度图像进行锐化：```matlabimg = imread('image.jpg');img_sharpened = imsharpen(img);```三、滤波滤波是一种能够去除图像中噪声的方法，它可以平滑图像并减少噪点的影响。
在Matlab中，我们可以使用各种滤波器函数对图像进行滤波处理。
例如，下面的代码将对一幅灰度图像进行中值滤波：```matlabimg = imread('image.jpg');img_filtered = medfilt2(img);```除了中值滤波外，Matlab还提供了均值滤波、高斯滤波等多种滤波器函数。
四、图像增强算法除了上述方法外，还有一些更复杂的图像增强算法可供选择。
例如，基于小波变换的图像增强算法可以提高图像的细节和对比度。
在Matlab中，我们可以使用wavedec2函数对图像进行小波变换，并进一步利用小波系数对图像进行增强处理。
matlab中图像增强函数的具体使用方法
matlab中图像增强函数的具体使用方法matlab中图像增强函数的具体使用方法如下： 1 直方图imhist函数用于数字图像的直方图显示，如：i=imread('e:\w01.tif');imhist(i);2 直方图均化histeq函数用于数字图像的直方图均化，如：i=imread('e:\w01.tif');j=histeq(i);3 对比度调整imadjust函数用于数字图像的对比度调整，如：i=imread('e:\w01.tif');j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);4 对数变换log函数用于数字图像的对数变换，如：i=imread('e:\w01.tif');j=double(i);k=log(j);5 基于卷积的图像滤波函数filter2函数用于图像滤波，如：i=imread('e:\w01.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];j=filter2(h,i);6 线性滤波利用二维卷积conv2滤波, 如:i=imread('e:\w01.tif');h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];h=h/9;j=conv2(i,h);7 中值滤波medfilt2函数用于图像的中值滤波，如：i=imread('e:\w01.tif');j=medfilt2(i);8 锐化（1）利用Sobel算子锐化图像, 如:i=imread('e:\w01.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子j=filter2(h,i);（2）利用拉氏算子锐化图像, 如:i=imread('e:\w01.tif');j=double(i);h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子k=conv2(j,h,'same');m=j-k;1、dilate函数该函数能够实现二值图像的膨胀操作，有以下形式：BW2=dilate(BW1，SE)BW2=dilate(BW1，SE，…，n)其中：BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。
基于Matlab的图像增强方法设计报告
中北大学信息商务学院课程设计说明书学生姓名：学号：08050641X学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：基于Matlab的图像增强方法设计指导教师：杨风暴职称: 教授2011 年 12 月 24日中北大学信息商务学院课程设计任务书2011-2012 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：学号：08050641X课程设计题目：基于Matlab的图像增强方法设计起迄日期： 2011年12 月12日～2011年12月24 日课程设计地点：系专业实验室，201指导教师：杨风暴系主任：王浩全下达任务书日期: 2011 年12月12日课程设计任务书一．设计目的：掌握数字图像的各种Matlab的图像增强方法，并在Matlab下实现其功能。
二．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：1、熟悉Matlab程序设计基本方法及程序调试方法。
2、在Matlab中掌握图像文件的基本操作，如图像文件信息的查询、读取和保存。
3、要求用尽可能多的方法进行图像增强处理，观察其效果，并对这些方法进行比较。
4、要求五位同学协调配合，共同完成任务。
三．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕：程序演示、课程设计说明书一份课程设计任务书四．主要参考文献：[1]阮秋琦，数字图像处理学.北京：电子工业出版社，2001[2]张志涌,精通MATLAB6.5. 北京：北京航空航天大学出版社，2003[3]R.C.冈萨雷斯，P.温茨著，李叔梁等译,数字图像处理.北京:科学出版社，1982[4]张兆礼，赵春晖，梅晓丹,现代图像处理技术.北京:人民邮电出版社，2001 五．设计成果形式及要求：六．工作计划及进度：2011年 12月12 日 ~ 12 月18 日：查资料，熟悉Matlab编程方法，理解设计题目的算法、原理。
2011年 12 月19 日 ~ 12 月 22 日：在指导教师指导下，编写、调试程序。
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2.1. 灰度变换
灰度变换可使图像动态范围增大，对比度得到扩展，使图像清晰、特征明显，是图像增强的重要手 段之一。它主要利用了点运算来修正像素灰度，由输入像素点的灰度值确定相应输出点的灰度值，是一 种基于图像变换的操作。灰度变换不改变图像内的空间关系，除了灰度级的改变是根据某种特定的灰度 变换函数进行以外，可以看作是“从像素到像素”的复制操作。基于点运算的灰度变换可表示为[2]：
Keywords
Picture Contrast, Photographic Enhancement, Computer Analysis
基于Matlab的图像对比度增强方法比较
郑 鑫*，庞丽媛* 青岛大学，电子信息学院，山东 青岛
收稿日期：2020年7月2日；录用日期：2020年7月16日；发布日期：2020年7月24日
DOI: 10.12677/csa.2020.107142
1374
计算机科学与应用
郑鑫，庞丽媛
20 世纪 20 年代图片第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。当时人们通过字符模拟得到中间色调的 方法来还原图像。早期的图像增强技术往往涉及硬件参数的设置，如打印过程的选择和亮度等级的分布 等问题。在 1921 年年底提出了一种基于光学还原的新技术。在这一时期由于引入了一种用编码图像纸带 去调制光束达到调节底片感光程度的方法，使灰度等级从 5 个灰度级增加到 15 个灰度等级，这种方法明 显改善了图像复原的效果。到 20 世纪 60 年代早期第一台可以执行数字图像处理任务的大型计算机制造 出来了，这标志着利用计算机技术处理数字图像时代的到来。1964 年，研究人员在美国喷气推进实验室 (JPL)里使用计算机以及其它硬件设备，采用几何校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤 波等增强方法对航天探测器“徘徊者 7 号”发回的几千张月球照片进行处理，同时他们也考虑太阳位置 和月球环境的影响，最终成功地绘制出了月球表面地图。随后他们又对 1965 年“徘徊者 8 号”发回地球 的几万张照片进行了较为复杂的数字图像处理，使图像质量进一步提高。这些成绩不仅引起世界许多有 关方面的注意而且 JPL 本身也更加重视对数字图像处理的研究和设备的改进，并专门成立了图像处理实 验室 IPL。在 IPL 里成功地对后来探测飞船发回的几十万张照片进行了更为复杂的图像处理，最终获得 了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图。从此数字图像增强技术走进了航空航天领域。
关键词
图像对比度，图像增强，计算机分析
Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/
g ( x, y) = T f ( x, y)
(2.1.1)
其中 T 被称为灰度变换函数，它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。一旦灰度变换函数确 定，该灰度变换就被完全确定下来。
灰度变换包含的方法很多，如逆反处理、阈值变换、灰度拉伸、灰度切分、灰度级修正、动态范围 调整等。虽然它们对图像的处理效果不同，但处理过程中都运用了点运算，通常可分为线性变换、分段 线性变换、非线性变换。
Comparison of Contrast Enhancement Methods Based on Matlab
Xin Zheng*, Liyuan Pang* School of Electronic Information, Qingdao University, Qingdao Shandong
*共同第一作者。
文章引用: 郑鑫, 庞丽媛. 基于 Matlab 的图像对比度增强方法比较[J]. 计算机科学与应用, 2020, 10(7): 1373-1390. DOI: 10.12677/csa.2020.107142
郑鑫，庞丽媛
摘要
实际采集的图像最普遍的弱点是对比度不理想，也即客体与背景的灰度级相差太小，难以辨别；此外， 为减少噪声而进行平滑化后，会使图像对比度进一步缩小。图像对比度增强处理的作用就在于增大图像 的对比度，以使图像黑白较为分明，细节清晰可辨。它是改善图像的视觉效果，使之更适合于人眼的观 察判断或计算机分析处理的一种比较简单有效的理论、经验和技巧相结合的技术手段，在图像增强技术 中占有重要地位，并在实际中(如红外、雷达、卫星遥感、生物医学、工业视觉、字符、新闻等图像)得 到广泛应用。图像对比度增强大多在空域上直接进行，其方法大都是面向问题的，当处理一幅可视图像 时，常用主观视觉评定经过对比度增强后的图像质量。目前还没有一种通用而有效的定量评价准则。因 此，实际应用中要找到一种行之有效的方法常需针对具体给定的图像广泛地进行实验，再从中选择最为 合适的一种或者综合其中的几种[1]。
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2020, 10(7), 1373-1390 Published Online July 2020 in Hans. /journal/csa https:///10.12677/csa.2020.107142
Open Access
1. 国内外研究现状
在借鉴国外相对成熟理论体系和技术应用体系的条件下，国内的增强技术和应用也有了很大的发展。 总体来说，图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和应用期 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进行扫描显示，大多采用中、大型机对其进行处理。在这 一时期由于图像存储成本高，处理设备造价高，因而其应用面很窄。20 世纪 70 年代进入了发展期，开 始大量采用中、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，对图像增强处理提出了一个更高的要求。到了 20 世纪 80 年代，图像增强技术进入普及期，此 时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。20 世纪 90 年代进入了应用期，人们运用数字图像增 强技术处理和分析遥感图像，以有效地进行资源和矿藏的勘探、调查、农业和城市的土地规划、作物估 产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。在生物医学工程方面，运用图像增强技术对 X 射线图像、超 声图像和生物切片显微图像等进行处理，提高图像的清晰度和分辨率。在工业和工程方面，主要应用于 无损探伤、质量检测和过程自动控制等方面。在公共安全方面，人像、指纹及其他痕迹的处理和识别， 以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。图像增强是图像处理的重要组成部分， 传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。随着对图像技术研究的不断深入和发展， 新的图像增强方法不断出现。例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中，提出了包括模糊松 弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题，并且随着交互式图像增强技术的 应用，可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展：例如提出 了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。这些算法通过分割图像，然后在子 层图像内做均衡处理，较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题，并且可以控制子层灰度映 射范围，增强效果较好。
为了突出图像中感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间，可采用分段线性变 化，把 0~255 整个灰度值区间分为若干线段，每一个直线段都对应一个局部的线性变换关系，常用的是 三段线性变换方法，如图 1 所示。
其中 f ( x, y) ，g ( x, y) 分别为原图像和变换后的图像的灰度级，max f、max g 分别为原图像和变换后
Received: Jul. 2nd, 2020; accepted: Jul. 16th, 2020; published: Jul. 24th, 2020
Abstract
The most common weakness of the actual images is that the contrast is not ideal, that is, the grayscale difference between the object and the background is too small to distinguish. In addition, the image contrast will be further reduced after smoothing to reduce noise. The functssing is to increase the contrast of the image, so that the black and white of the image are more distinct, and the details are clearly distinguishable. It is a simple effective theory that improves the image visual effect, making it more suitable for the human eye observation or computer analysis, with the combination of experience, skills, and technology, plays an important role in image enhancement technology, and is widely used in practice, such as infrared, radar, satellite remote sensing, biomedical, industrial, visual images, characters, news, and so on. Image contrast enhancement is mostly carried out directly in airspace, and its methods are mostly problem-oriented. When processing a visual image, subjective vision is often used to evaluate the image quality after contrast enhancement. At present there is no general and effective quantitative evaluation criterion. Therefore, to find an effective method in practical application, it is often necessary to conduct extensive experiments on specific given images, and then select the most appropriate one or combine several of them.