基于空间域的图像增强方法的研究与实现
遥感图像增强实验报告
遥感图像增强实验报告1. 实验目的和内容实验目的：（1）遥感图像的空间域增强：通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像，是图像增强技术的基本组成部分，包括点运算和邻域运算。
（2）遥感图像的频率域增强：通过对频率域的调整对遥感图像进行平滑和锐化，平滑主要是保留图像的低频部分抑制高频部分，锐化则保留图像的高频部分而削弱低频部分。
（3）遥感图像的彩色增强：将黑白图像转换成彩色图像，使地物的差别易于分辨，突出图像的有用信息，从而提高对图像的解译和分析能力。
实验内容：（1）遥感图像的空间域增强：点运算—直方图均衡化、灰度拉伸、任意拉伸，邻域运算—图像平滑、图像锐化。
（2）遥感图像的频率域增强：定义FFT，反向FFT，再进行对比。
（3）遥感图像的彩色增强：多波段影像—彩色合成、单波段影像—伪彩色增强、色彩空间变换、遥感数据融合。
2. 图像处理方法和流程A.遥感图像的空间域增强1.直方图均衡化(1)在主窗口中打开can_tmr.img文件。
(2)以gray形式显示一个波段。
(3)Display窗口>enhance>equalization2.灰度拉伸(1)Display窗口>enhance>interactive stretching(2)弹出的对话框>stretch_type>linear(3)在STRETCH对应的两个文本框中输入需要拉伸的范围，然后单击对话框上的APPLY按钮，图像显示为线性拉伸后的效果。
3.任意拉伸（1）弹出的对话框>stretch_type>Arbitary，在output histogram中单击绘制直方图，右键结束（2）点击apply，结果如图所示4.图像平滑（1）均值平滑，在主窗口中打开can_tmr.img文件。
主窗口>enhance>filter>smooth[3*3]。
结果如图所示（2）中值平滑，在主窗口中打开can_tmr.img文件。
国家开放大学《数字与图形处理》形考任务1-4参考答案
国家开放大学《数字与图形处理》形考任务1-4参考答案形考任务11.下面说法正确的是（）A. 基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好B. 基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种C. 基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高D. 基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换2.采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。
A. 图像整体偏暗B. 图像细节淹没在暗背景中C. 图像同时存在过亮和过暗背景D. 图像整体偏亮3.计算机显示器主要采用哪一种彩色模型A. HISB. HSVC. RGBD. CMY或CMYK4.图像灰度方差说明了图像哪一个属性。
A. 图像细节B. 图像整体亮度C. 平均灰度D. 图像对比度5.维纳滤波器通常用于（）A. 复原图像B. 去噪C. 减小图像动态范围D. 平滑图6.高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。
这样的滤波器叫（）A. 巴特沃斯高通滤波器B. 高频加强滤波器C. 理想高通滤波器D. 高频提升滤波器7.彩色图像增强时，（）处理可以采用RGB彩色模型。
A. 中值滤波B. 同态滤波C. 加权均值滤波D. 直方图均衡化8.（）滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。
A. 约束最小二乘滤波B. 同态滤波C. 维纳滤波D. 逆滤波9.下列算法中属于图象锐化处理的是：（）A. 低通滤波B. 中值滤波C. 高通滤波D. 加权平均法10.采用模板［-1 1］T主要检测（）方向的边缘。
A. 垂直B. 135oC. 水平D. 45o11.中值滤波器（）A. 和中点滤波器不可能有相同的滤波结果B. 和中点滤波器可能有相同的滤波结果C. 和最大值滤波器不可能有相同的滤波结果D. 和最大值滤波器可能有相同的滤波结果12.要把图像中某个频率范围中的成分除去，除可以使用带阻滤波器外，还可以使用（）A. 低通滤波器和高通滤波器B. 低通滤波器C. 高通滤波器D. 带通滤波器13.磁共振信号（）A. 可以用帮助确定物体内质子的密度B. 可用来帮助重建问题的物体内的自旋密度分布函数C. 取决于物体内中子的密度D. 仅与空间有关而与时间无关14.梯度算子：（）A. 总需要两个模板B. 可以检测阶梯状边缘C. 总产生双像素宽边缘D. 可以消除随机噪声15.为利用断层重建实现3-D 重建，一定要（）A. 使用多个发射源B. 使用多个接收器C. 使用锥束扫描投影D. 使用扇束扫描投影16.拉普拉斯算子：（）A. 包括一个模板B. 是二阶微分算子C. 包括两个模板D. 是一阶微分算子17.噪声对利用直方图取阈值分割算法的影响源于：（）A. 噪声会填满直方图的谷B. 噪声会使得直方图产生新的峰C. 噪声会减小直方图的峰间距离D. 噪声会使得直方图不平衡18.算术编码（）A. 的硬件实现比哈夫曼编码的硬件实现要复杂B. 在JPEG的扩展系统中被推荐来代替哈夫曼编码C. 中不存在源符号和码字间一一对应关系D. 在信源符号概率接近时，比哈夫曼编码效率高19.在对图像编码前，常将2-D像素矩阵表达形式进行转换（映射）以获得更有效的表达形式，这种转换：（）A. 压缩了图像的动态范围B. 这种映射与电视广播中隔行扫描消除的是同一种数据冗余C. 可反转，也可能不可反转D. 减少了像素间冗余20.以下分割方法中属于区域算法的是：（）A. 哈夫变换B. 阈值分割C. 边缘检测D. 分裂合并21.直方图均衡是一种点运算，图像的二值化则是一种局部运算。
第8章_图像增强
32
一、空间域图像增强（29）
对角线方向边缘增强示意图
33
一、空间域图像增强（30）
单方向一阶微分算子图像增强效果
34
一、空间域图像增强（31）
Roberts交叉微分算子
g x, y f x 1, y 1 f x, y f x 1, y f x, y 1
f
G x x
f
f
G
y
y
27
一、空间域图像增强（24）
一阶微分算子
单方向微分算子
（1）水平方向微分算子
Dlevel
1 2 1
0 0 0
1 2 1
g ( x, y ) [ f x 1, y 1 f x 1, y 1] 2[ f x 1, y f x 1, y ]
遥感数字图像处理
第8章
图像增强
背景知识
图像增强是通过一定手段对原图像进行变换或附加一些信息
，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不
需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配，从而加强图像
判读和识别效果，以满足某些特殊分析的需要。
目的：改善图像的视觉效果，帮助我们更好地发现或识别图
像中的某些特征。
作用：调整两幅图像的色调差异，使图像重叠区域的色调过渡柔和，改
善图像融合和图像镶嵌效果。
14
一、空间域图像增强（12）
直方图匹配的思想：
原图像中的任意一个灰度值ai 都可
以在参考图像上找到一个与之对应
的灰度值bi ，使得原图的灰度概率
空间域图像增强
局部平滑法
• 例如，对图像采用3×3的邻域平均法，对 于像素（m,n)，其邻域像素如下：
则有：
(m-1,n1)
(m,n-1)
(m-1,n) (m,n)
(m+1,n- (m+1,n) 1)
(m1,n+1)
(m,n+1)
(m+1,n+ 1)
g(m ,n)1 9 f(m i,nj) i Zj Z
68
1
1
64
空间域平滑
• 本节介绍空间域的几种平滑法
– 局部平滑法 – 超限像素平滑法 – 灰度最相近的K个邻点平均法 – 梯度倒数加权平滑法 – 最大均匀性平滑 – 有选择保持边缘平滑法 – 空间低通滤波法 – 多幅图像平均法 – 中值滤波
65
局部平滑法
• 局部平滑法是一种直接在空间域上进行平 滑处理的技术
38
直方图处理 • 基于局部统计量的增强
– 像素均值：对应局部的像素亮度 – 像素方差：对应局部的亮度对比
方案：增强较暗的区域， 保持具有适当对比度的像 素，同时保持亮的区域
39
Ef(x,y) if g(x,y) f(x,y)
mSxy k0MG
k1DG Sxy k2DG
40
增强图像－代数运算
彩
色
增
强
伪
彩
色
增
强
彩
色
变
换
及
应
用
图 像 的 代 数 运 算
空间域增强
• 空间域增强是指增强构成图像的像素
– 空间域方法直接进行像素操作，输入一幅或多 幅图像，然后输出处理的结果（图像）
– g(x,y) = T[ f(x,y) ] – g(x,y) = T[ f1(x,y),f2(x,y), f3(x,y)... ]
数字图像处理冈萨雷斯空间域图像增强(共104张PPT)
例如每个象素点的灰度值用8bit表示，假设某像素点的灰度值为00100010,分解处理 如下 :
00100010
00000000(0) 00000010(2)
00000000(0)
00000000(0) 00000000(0)
001000(0302) 00000000(0)
这样这个位置的像素，就分解 成了8局部，各局部的值转成
1时 ， 该 变 换 将
低 灰 度 值 （ 暗 值 ） 进 行 拉 伸
例 ： 0.4时 ， 该 变 换 将 动 态 范 围
从 [0,L5]扩 展 到 [0,L2]
1时 ， 该 变 换 将
L5
高 灰 度 值 （ 亮 值 ） 进 行 拉 伸
3.2 根本灰度变换
幂次变换应用 (伽马)校正 s cr
00000000(0)
十进制就是该点在该位平面上
的灰度值。
④分段线性变换函数
3.2 根本灰度变换
位图切割
位图切割例如
位图切割在图像压缩和重建中的应用
重建：
①第n个bit平面的每个像素 2 n1 ；
②所有bit平面相加；
MATLAB 例子:线性变换
I=imread('pout.tif');
pout=double(I);
随机变量:不一定是均匀分布的
根据该方程可以由原图像的各像素灰度值直接得到直方图 均衡化后各灰度级所占的百分比
➢直方图均衡化处理的计算步骤如下：
(1)统计原始图象的直方图
是rk 输入图象灰度级； (2)计算直方图累积分布曲线
pr
rk
nk n
3.3 直方图处理
sk T(rk)j k0pr(rj)j k0nnj
空间域图像增强
定义一个二阶微分的离散公式，然后构造基于此式的滤波器。
添加标题
各向同性滤波器
添加标题
03
滤波器的响应与滤波器作用的图像突变的方向无关。
添加标题
04
是旋转不变的，即将原图旋转后的滤波结果与先滤波再旋转的结果一样。
添加标题
１、基于二阶微分的图像增强 拉普拉斯算子
二元图像函数 拉普拉斯变换定义为
１、基于二阶微分的图像增强 拉普拉斯算子
差值图像的标定：
每个像素值加255，然后除以2。 求差值图像的最小值Min,最大值Max
２、图像平均处理
01
带有噪声的图像：
02
K幅噪声图像取平均：
03
注意：图像配准
01
图像平均处理
02
星系图：NGC3314
03
８
04
64
05
16
06
128
A
图像平均处理
均值、方差
B
”
空间滤波基础(邻域处理)
4
5
6
6
6
1
4
6
6
2
3
1
3
6
4
6
6
1
2
3
4
5
6
5
4
5
6
2
14
灰度直方图 １．所有的空间信息全部丢失。 ２．每一灰度级的像素个数可直接得到。
h
0
3
1
2
2
4
3
4
4
1
5
1
6
4
7
1
8
2
9
3
P
0
0.12
第5章 图像的增强与变换
第五章图像的增强与变换§5.1 图像增强与变换§5.2 光谱增强§5.3 空间增强§5.4 多源信息的复合§5.1 图像增强与变换图像增强和变换为了突出相关的专题信息，提高图像的视觉效果，使分析者能更容易地识别图像内容，从图像中提取更有用的定量化信息。
按其作用的空间可分两种：光谱增强空间增强§5.2 光谱增强光谱增强对应于每个像元，与像元的空间排列和结构无关。
因此又叫点操作。
1. 彩色合成2. 对比度增强（直方图增强）3. 图像间运算为了充分利用色彩在遥感图像判读和信息提取中的优势，常常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理，以得到彩色图像。
单波段彩色变换（密度分割）多波段彩色变换（真彩色，假彩色）HLS变换：色调(hue)、明度(lightness)和饱和度(saturation)的色彩模式。
即RGB模式ÆHLS模式。
1. 彩色合成单波段彩色变换(密度分割)（1）求图像的极大值dmax 和极小值d min ；（2）求图像的密度区间ΔD=dmax -d min +1；（3）求分割层的密度差Δd=ΔD／n，其中n为需分割的层数；（4）求各层的密度区间；（5）定出各密度层灰度值或颜色。
1.彩色合成1.彩色合成多波段彩色变换真彩色合成真彩色图像上影像的颜色与地物颜色基本一致。
把红色波段的影像作为合成图像中的红色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把蓝色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。
如TM321分别用RGB合成的图像。
假彩色合成假彩色图像是指图像上影像的色调与实际地物色调不一致的图像。
遥感中最常见的假彩色图像是彩色红外合成的标准假彩色图像。
它是在彩色合成时，把近红外波段的影像作为合成图像中的红色分量、把红色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。
如TM432用RGB合成的图像为标准假彩色图像。
医学影像处理中的图像增强技术研究探讨
医学影像处理中的图像增强技术研究探讨医学影像在现代医疗诊断中扮演着至关重要的角色，它能够帮助医生直观地观察人体内部的结构和病变情况。
然而，由于各种因素的影响，原始的医学影像可能存在清晰度不高、对比度不足等问题，这就需要运用图像增强技术来改善影像质量，以便更准确地进行诊断和治疗。
图像增强技术的目的是通过一系列的处理方法，突出影像中的有用信息，抑制无用信息，从而提高图像的可读性和可理解性。
在医学影像处理中，常用的图像增强技术包括灰度变换、直方图均衡化、空间滤波、频率滤波等。
灰度变换是一种简单而有效的图像增强方法。
它通过改变图像中像素的灰度值来调整图像的对比度。
例如，线性灰度变换可以将灰度范围拉伸或压缩，从而增强图像的对比度。
而非线性灰度变换，如对数变换和指数变换，则可以根据图像的特点对不同灰度区域进行有针对性的调整，使得原本较暗或较亮的区域能够更清晰地显示出来。
直方图均衡化是另一种常见的图像增强技术。
它通过重新分布图像的灰度值，使得直方图更加均匀，从而增强图像的对比度。
直方图均衡化的优点是计算简单，效果明显，但有时可能会导致图像的细节丢失。
为了克服这一缺点，人们提出了局部直方图均衡化方法，它只对图像的局部区域进行直方图均衡化处理，从而更好地保留图像的细节。
空间滤波是基于像素及其邻域的运算。
常见的空间滤波器有平滑滤波器和锐化滤波器。
平滑滤波器可以去除图像中的噪声，使图像变得更加平滑。
均值滤波器和中值滤波器是两种常用的平滑滤波器。
均值滤波器通过计算邻域像素的平均值来替代中心像素的值，从而减少噪声的影响。
中值滤波器则是将邻域像素的值进行排序，取中间值作为中心像素的值，对于去除椒盐噪声等效果显著。
锐化滤波器则用于增强图像的边缘和细节，常用的有拉普拉斯算子和索贝尔算子。
频率滤波是基于傅里叶变换的图像增强方法。
通过将图像从空间域转换到频率域，对不同频率成分进行处理，然后再转换回空间域，实现图像增强的目的。
低通滤波器可以去除高频噪声，使图像变得更加平滑；高通滤波器则可以增强图像的边缘和细节。
数字图像处理毕业设计
安徽建筑大学毕业设计（论文）毕业设计 (论文)专业电子信息工程班级学生姓名学号课题数字图像处理方法研究与实现——基于VC++的图像增强实现指导教师摘要图像在传送和转换时会造成图像的某些降质，所以有必要对降质的图像进行改善处理。
其中的一种方法是不考虑图像质量降低的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，从而衰减次要信息。
这种方法能够提高图像的可读性，改善后的图像不一定逼近原始图像，但能够突出目标的轮廓、衰减各种噪声、将黑白图像转换成色彩图形等。
这类方法通常称为图像增强技术。
图像增强技术通常有两种方法：空间域法和频率域法。
空间域法主要是在空间域中对图像像素灰度值直接进行运算处理。
本文围绕空间域法，对数字图像的增强处理进行了研究，着重介绍其中的直方图、直方图均衡化及图像平滑处理中的邻域平均和中值滤波。
并利用VC++实现上述方法对图像的处理。
关键词：图像增强；直方图；图像平滑；邻域平均；中值滤波AbstractThe image in the transmission and conversion cases will cause some blurred image, so，it is necessary for the image to have an improved treatment. One way is to not consider the reasons for degradation of image quality, the characteristics of the image selected outstanding, thereby attenuating less important information. This method can improve the readability of the image, the image after improvement is not necessarily approximate to the original image, such as highlighting the outline of the target, the attenuation of noise, the black and white images into color graphics. This kind of method is usually called the image enhancement technology.Image enhancement technology usually has two kinds of methods: spatial domain and frequency domain method. The spatial domain method is direct computation of pixel gray values in the spatial domain. This paper focuses on the spatial domain method, enhancement of digital image processing are studied, emphatically introduces the histogram equalization and histogram of image smoothing, neighborhood averaging and median filtering. And VC++ is used to realize the method for image processing.Keywords：Image Enhancement; Histogram; Image smooth; Neighborhood averaging; Median filtering目录摘要 (II)Abstract (III)1 绪论 (1)1.1课题背景 (1)1.2 图像增强的研究及发展现状 (2)1.3 论文组织结构 (3)2 图像增强的基本理论 (4)2.1 数字图像的基本理论 (4)2.1.1数字图像的表示 (4)2.1.2图像的灰度 (4)2.1.3灰度直方图 (4)2.2 数字图像增强概述 (4)2.3 图像增强概述 (6)2.3.1图像增强的定义 (6)2.3.2常用的图像增强方法 (6)2.4 图像增强流程图 (8)2.5本章小结 (8)3 图像增强方法与原理 (9)3.1 直方图变换 (9)3.1.1直方图修正基础 (9)3.1.2直方图均衡化 (10)3.2 图像平滑 (11)3.2.1图像平滑 (11)3.2.2邻域平均 (11)3.2.3中值滤波 (12)3.4本章小结 (12)4 VC++6.0以及图像增强的实现 (13)4.1 VC++6.0简介 (13)4.1.1 VC++6.0 简介 (13)4.1.2开发环境 (13)4.1.3 图片应用程序的创建 (14)4.2图像增强实现方法 (14)4.2.1灰度修正的实现 (14)4.2.2邻域平均的实现 (18)4.2.3中值滤波的实现 (19)4.3本章小结 (21)5总结与展望 (22)5.1总结 (22)5.2展望 (22)参考文献 (23)致谢 (24)附录 (25)部分程序代码 (25)1.读入图片 (25)2.绘制直方图 (25)3.灰度直方图 (26)4.直方图均衡化 (27)安徽建筑大学毕业设计（论文）数字图像处理方法研究与实现——基于VC++的图像增强实现电子与信息工程学院电子信息工程 10电子1班胡水清 10205010107指导老师宋杨1 绪论数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。
遥感图像增强
• E直方图均衡化模式
其中:
直方图均衡化模式代码
I = imread('tire.tif'); J = histeq(I); imshow(I) figure, imshow(J) figure,imhist(I,64) figure,imhist(J,64)
%另注:还有直方图规定化模式
• F图像间的代数运算模式
axis tight,xlabel('f'),ylabel('g')
X2=double(X1);
figure,imshow(mat2gray(g))
%变换矩阵中的每个元素
• b图像求反
EH如图
图像求反代码：
X1=imread('2zong.jpg'); figure,imshow(X1)
f1=200;%f1和 g1分别为f，g的最大值 g1=256;
for i=1:m for j=1:n f=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;
r1=(g1-g0)/(f1-f0);
elseif (f>=f2)&(f<=f3)
绿滤片：
绿无绿 无 黄 青无 无
蓝滤片：
蓝 无 无 蓝 无 青 品红 无
合成： 红 红 无 无 黄 无品红 无 绿 无 绿 无 黄 青 无 无
蓝 无 无 蓝 无 青品红 无
恢复原来色彩：白 红 绿 蓝 黄 青 品红 黑
一、遥感图像数字增强意义
遥感数字图像处理-第四章_遥感数字图像增强处理(一)[研究材料]
![遥感数字图像处理-第四章_遥感数字图像增强处理(一)[研究材料]](https://img.taocdn.com/s3/m/391e6c9c4b73f242326c5f12.png)
计算方法：
Pi
mi M
M表示整幅图像的像元个数
M表示整幅图像的像元个数
Pi表示第i灰度级的像元比例频率
X和
调研学习
13
直方图的性质
（1）直方图反映了图像中的灰度分布规律，描述每个灰度 级具有的像元个数，但不包含这些像元在图像中的位置；
（2）任何图像有唯一的直方图，不同的图像可能有相同的 直方图；
六、图像运算 Image Calcu.
七、多光谱增强 M调u研l学ti习-spectral Enhancement
1
一、图像增强概述
➢ 什么是图像增强？
Image enhancement is the process of making an image more interpretable for a particular application ( Faust, 1989).
空间域增强：空间域是指图像平面所在的二维平面。 直接处理图像上的像素，主要对灰度进行操作；
1）点处理：每次对单个像元进行灰度增强的处理 2）邻域处理或模板处理：对一个像元及其周围的小区域子
图像进行处理
频率域增强：对图像经傅立叶变换后的频谱成分进 行操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果
调研学习
6
➢图像增强的分类
调研学习
2
➢ 图像增强的目的
主要目的：（1）采用一系列技术改善图像的视觉效 果，提高图像的清晰度；（2）将图像转换成一种 更适合于人或机器进行解译和分析处理的形式。
改变图像的灰度等级，提高图像的对比度； 消除边缘和噪声，平滑图像； 突出边缘和线状地物，锐化图像； 合成彩色图像； 压缩图像数据量，突出主要信息等。
ENVI遥感图像增强处理
ENVI遥感图像增强处理任务五图像增强⽬录1.空间域增强处理 (1)1.1卷积滤波 (1)2.辐射增强处理 (2)2.1交互式直⽅图拉伸 (2)3.光谱增强处理 (4)3.1波段⽐的计算 (4)3.2⾊彩空间变换 (5)3.3NDVI计算 (6)4.傅⾥叶变换 (6)4.1快速傅⾥叶变换 (6)4.2定义FFT滤波器 (7)4.3反向FFT变换 (8)5.波段组合 (8)5.1RGB合成显⽰ (8)图像增强的主要⽬的是提⾼图像的⽬视效果，以便处理结果图像⽐原图像更适合于特定的应⽤要求，⽅便⼈⼯⽬视解译、图像分类中的样本选取等。
ENVI图像增强的内容主要包括：●空间域增强处理●辐射增强处理●光谱增强处理●傅⾥叶变换●波段组合1.空间域增强处理空间域增强处理是通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像。
1.1卷积滤波卷积滤波是通过消除特定的空间频率来增强图像。
它们的核⼼部分是卷积核，ENVI提供很多卷积核，包括⾼通滤波、低通滤波、拉普拉斯算⼦、⽅向滤波、⾼斯⾼通滤波、⾼斯低通滤波、中值滤波、Sobel、Roberts，还可以⾃定义卷积核。
使⽤数据：lena.jpg具体操作：通过尝试ENVI提供的各种图像增强算⼦，观察⽐较图像增强的效果。
（1）打开图像⽂件lena.jpg。
（2）在主菜单中，选择Filter→Convolutions and Morphology。
（3）在Convolutions and Morphology Tool中，选择Convolutions→滤波类型。
（4）不同的滤波类型对应不同的参数，主要包括三项参数：●Kernel Size（卷积核的⼤⼩）卷积核的⼤⼩，以奇数来表⽰，如3×3、5×5等，有些卷积核不能改变⼤⼩，包括Sobel和Roberts。
●Image Add Back（输⼊加回值）将原始图像中的⼀部分“加回”到卷积滤波结果图像上，有助于保持图像的空间连续性。
利用二次函数的图像增强算法及FPGA实现
增强的基础是灰度级映射变换和模板卷积 [12]，易于通过
失、失真以及过曝等问题。灰度变换法通过线性函数、
对数函数以及分段函数 [15] 等函数模型将原图中图像灰
度值进行拉伸调节，从而达到图像增强的作用。但是，
该方法中如果函数模型设计不合理则会出现图片过暗
implementation feasibility of hardware circuit are comprehensively considered. The algorithm design and simulation are
performed with the Matlab， and its implementation and verification are conducted on the FPGA hardware platform. The
2020 年 4 月 15 日
第 43 卷第 8 期
72
DOI：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2020.08.019
Apr. 2020
Vol. 43 No. 8onics Technique
利用二次函数的图像增强算法及 FPGA 实现
杨瑞祺，王
康，杨依忠，张
章，陈
（合肥工业大学 电子科学与应用物理学院，安徽 合肥
摘
峰
230601）
要：图像增强在图像处理中有着重要的作用，常用方法有直方图均衡化和灰度值线性拉伸法等，但是这两种方法
对图像质量的改善不甚理想。因此，文中提出一种基于二次函数灰度值拉伸的图像增强算法，利用两段二次函数对图像进
行灰度值自我调整，同时综合考虑图像对比度增强效果及硬件电路的易实现性，在 Matlab 上进行算法设计及仿真，在 FPGA 硬
图像增强实验报告
图像增强实验报告篇一：图像处理实验报告——图像增强实验报告学生姓名：刘德涛学号:2010051060021指导老师：彭真明日期：2013年3月31日一、实验室名称：光电楼329、老计算机楼309机房二、实验项目名称：图像增强三、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。
1.灰度变换灰度变换主要有线性拉伸、非线性拉伸等。
灰度图像的线性拉伸是将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸到指定范围或整个动态范围。
令原图像f(x,y)的灰度变化范围为[a,b]，线性变换后图像g(x,y)的范围为[a',b']，线性拉伸的公式为：b'?a'g(x,y)?a?[f(x,y)?a] b?a灰度图像的非线性拉伸采用的数学函数是非线性的。
非线性拉伸不是对图像的灰度值进行扩展，而是有选择地对某一灰度范围进行扩展，其他范围的灰度值则可能被压缩。
常用的非线性变换：对数变换和指数变换。
对数变换的一般形式：g(x,y)?a?ln[f(x,y)?1] blnc指数变换的一般形式：g(x,y)?bc[f(x,y)?a]?1（a,b,c用于调整曲线的位置和形状的参数。
）2.图像的空间滤波图像的空间滤波主要有图像的空域平滑和锐化。
图像的平滑是一种消除噪声的重要手段。
图像平滑的低频分量进行增强，同时抑制高频噪声，空域中主要的方法有领域平均、中值滤波、多帧相加平均等方法。
图像锐化能使图像的边缘、轮廓处的灰度具有突变特性。
图像的锐化主要有微分运算的锐化，包括梯度法和拉普拉斯法算子。
四、实验目的：1．熟悉和掌握利用Matlab工具进行数字图像的读、写、显示等数字图像处理基本步骤。
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的图像直方图规定化的实现
１ Ｍａｔｌａｂ程序流程图
2是girl的原图，图
是标准直方图，图5是
图匹配到标准后的直方图。
视觉上看两幅图是有明显变化的，两幅图的直方图也有比较
图２ ｇｉｒｌ原图
图３ ｇｉｒｌ原图的直方图
图４ 标准直方图
图５ ｇｉｒｌ匹配到标准的图
图６ ｇｉｒｌ匹配到标准的直方图
直方图规定化能够产生特定的直方图，对图像中需要研究的灰度进行增强。
仿真结果表明直方图规定化能够有选择地对需要研究的灰度范围进行对比度增强，得到期望的增
图像增强技术中的直方图规定化技术是应用范围非常广的技术，在其他复杂图像处理技术（如分割技术）中也起到了比较重要的作用。
许多新技术、新思想的提出与新的应用方向的出现给该技术带来了蓬勃生机，使得该技术不断推
参考文献
基于直方图的高效图像增强算法研究
杭州电子科技大学,2014.
李庆.数字图像处理及MATLAB
,2010.
.数字图像处理[M].武汉:。
数字图象处理：三 空间域图像增强
●两幅图像 f (x, y) 和 h(x, y) 相减，表示为：
g ( x , y ) f ( x , y ) h ( x , y )
( 3 . 4 . 1 )
3.4.1 图像相减运算实例
●血管造影：
●图b是相减图像
3.4.2 图像平均处理(加法处理)
●利用多幅图像相加，然后取平均的办法，其目的主要是为了降低图像的噪声。
简单平均
加权平均
●平滑线性滤波器 实例1：
n=5
n = 15
n=器实例2
平滑线性滤波器实例3
不连续到连续
3.6.2 统计排序滤波器
中值滤波法
取3X3窗口
212 200 198 206 202 201 208 205 207
212 200 198 206 205 201 208 205 207
s cr ●对于不同的γ，其曲线形式不同。
◆当γ<1时，其曲线形式和对数曲线相似。 ◆当γ>1时，作用相反 ● γ(伽马)校正：
用幂次变换进行对比度增强的效果(γ<1):
核磁共 振图像
用幂次变换进行对比度增强的效果(γ>1)
3.2.4 分段线性变换函数
●对比度拉伸
灰度切割
● 方法有两个：
● 教材中的位平面切割放在图像压缩时讲。
平均 8次
平均 64 次
平均 16 次
平均 128次
平均图像和真实图像的差
●不同平均次数的
的差值图像和直方 图。
平 均8 次
平均 16次
平均 64次
平均 128次
3.5 空间滤波基础
● 空间域滤波是通过模板运算实现的。
ab
g (x ,y ) w (s ,t)f(x s ,y t) (3 .5 .1 ) s a t b
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