基于MATLAB彩色图像及增强处理设计方法

课程设计

题目基于MATLAB彩色图像及增强处理设计方法

学生姓名曹刘惠子学号 ********** 所在院(系)物电学院

专业班级电子信息科学与技术1103

指导教师蒋媛

完成地点博源楼1102教室

基于MATLAB彩色图像及增强处理设计方法

曹刘惠子

（陕西理工学院物电学院电子信息科学与技术专业1103班级，陕西汉中 723000）

指导老师：蒋媛

[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一些信息，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。图像增强单纯从技术上可分成两大类：一类是频域处理法；一类是空域处理法。大多数是以灰度映射变换为基础的，所用的映射变换取决于增强的目的。彩色图像比灰度图像包含更多的信息，无论是对人们的视觉感受，还是后续的图像理解与分析，彩色图像都具有灰度图像无可比拟的优越性。本文主要研究基于MATLAB彩色图像的增强方法。不同原理产生的彩色图像有不同的处理方法，故在本文中主要论述彩色图像增强用法之间以及仿真结果的比较。

运用MATLAB 软件实现彩色图像增强仿真，比较处理方法。

[关键词]彩色图像图像增强时域频域MATLAB

目录

1绪论 (5)

1.1课题研究目的及意义 (5)

1.2本课题的研究内容 (5)

2彩色图像及其增强处理设计方法 (5)

2.1基本概念 (5)

2.2图像处理工具 (5)

2.3伪彩色增强 (6)

2.4真彩色增强 (8)

2.5假彩色增强 (10)

3 程序实现及比较 (10)

3.1伪彩色图像增强 (10)

3.2真彩色图像增强 (11)

3.3假彩色图像增强 (13)

1绪论

1.1课题研究目的及意义

人类传递的信息有70%是视觉信息，图像信息是传递信息的重要手段和媒体。但是在生活中，由于光线不合适，在获得图像后会发现图像亮不够或对比度不强，导致景物无法看清。彩色图像比灰度图像包含更多的信息，无论是对人们的视觉感受，还是后续的图像理解与分析，彩色图像都具有灰度图像无可比拟的优越性。基于彩色图像的优越性和生活中光线和其他条件的限制，为了得到较理想的彩色图像以便研究和分析应用，就需要对图像进行必要的处理，增强有用信息，抑制无用信息，使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统。故本课题研究具有实际应用意义。

1.2本课题的研究内容

图像增强根据图像的模糊情况采用各种特殊的技术图书图像中的某些信息，削弱或消除无关信息达到强调图像的整体图像增强根据图像的模糊情况采用各种特殊的技术突出图像中的某些信息, 削弱或消除无关信息达到强调图像的整体或局部特征的目的。图像增强尚没有统一的理论方法, 常用的图像增强技术有直方图修改、图像平滑滤波、图像锐化等。图像增强技术主要分为两类:频域增强法和空域增强法。频域增强法主要是利用各种频域滤波器进行图像平滑或锐化处理,然后进行变换域反变换来增强图像;空域增强法是直接针对图像中的像素,对图像的灰度进行处理。空域法属于直接增强的方法，它包括扩展对比度的灰度变换和直方图变换、消除噪声。

本课题的主要研究内容为：(1)研究伪彩色图像增强方法，(2)假彩色图像增强方法，（3）真彩色增强方法。

2彩色图像及其增强处理设计方法

2.1基本概念

图像增强是一类基本的图像处理技术，其目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更好、更有用的图像。这里好的和有用因具体的应用目的和要求而异，并且所需的具体的增强技术也可不同。目前常用的增强技术根据其处理所进行的空间不同，可分为基于图像域的方法和基于变化域的方法。第一类，直接在图像所在的空间进行处理，也就是在像素组成的空间里直接对像素进行操作；第二类，在图像的频域对图像进行间接处理。

2.2图像处理工具

MATLAB是Matrix Laboratory（"矩阵实验室"）的缩写，是由美国Mathworks公司开发的集数值计算、符号计算和图形可视化三大基本功能于一体的，功能强大、操作简单的语言。是国际公认的

优秀数学应用软件之一。

MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具(Toolbox). 工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类。开放性使MA TLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。

MATLAB中图像处理工具包是由一系列支持图像处理操作的函数组成的。所支持的图像处理操作有:图像的几何操作、邻域和区域操作、图像变换、图像恢复与增强、线性滤波和滤波器设计、变换(DCT变换等) 、图像分析和统计、二值图像操作等。

2.3伪彩色增强

伪彩色(pseudo-color)图像的每个像素值实际上是一个索引值或代码，该代码值作为色彩查找表CLUT(Color Look-Up Table)中某一项的入口地址，根据该地址可查找出包含实际R、G、B的强度值。这种用查找映射的方法产生的色彩称为伪彩色。用这种方式产生的色彩本身是真的，不过它不一定反映原图的色彩。

所谓伪彩色处理，就是将图像中的黑白灰度级变成不同的彩色，如果分层越多，人眼所能提取的信息也多，从而达到图像增强的效果。这是一种视觉效果明显，又不太复杂的图像增强技术。

伪彩色图像处理技术不仅适用于航空摄影和遥感图片，也可以用于x 光片及云图的判读等处理中。可以用PC 机去做，也可以用硬件设备来实现。

伪彩色增强的方法主要有：密度分割、彩色变换和频率域伪彩色增强三种。

1)密度分割法

密度分割法又称为灰度分割法，是伪彩色处理技术中最基本，最简单的方法。设一幅黑白图像f(x,y),可以看成是坐标(x,y)一个密度函数。把次图像的灰度分成若干等级，即相当于用一些和坐标平面平行的平面切割此密度函数。

设原始黑白图像的灰度范围为

0<= f(x,y)<=L

用k+1 灰度等级把该灰度范围分为k 段：

L0,L1,L2...,LK L0=0(黑)，LK=L(白)

映射每一段灰度成一种颜色，映射关系为

g(x,y)=ci (<=f(x,y)<=i=1,2,,,k)

这里g(x,y)为输出的伪色彩图像；为灰度在[,]中时所映射成的彩色。

经过这种映射处理后，原始黑白图像g(x,y)就变成了伪色彩图像。若原始图像f(x,y)的灰度分布遍及上述k 个灰度段，则伪彩色图像g(x,y)就具有种彩色。如图2-1所示：