数字图像增强

数字图像处理

课程设计报告

课设题目：彩色图像增强

专业：电子与信息工程

班级：

姓名：

学号：

指导教师：

2014年6月20日

目录

一. 课程设计任务 (1)

二. 课程设计原理及设计方案 (2)

三. 课程设计的步骤和结果 (5)

四. 课程设计总结 (11)

五. 设计体会 (12)

六. 参考文献 (12)

一. 课程设计任务

（1）、独立设计方案，根据所学知识，对由于曝光过度、光圈过小或图像亮度不均匀等情况下的彩色图像进行增强，提高图像的清晰度（通俗地讲，就是图像看起来干净、对比度高、颜色鲜艳）。

（2）、参考photoshop 软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示；

（3）、将实验结果与处理前的图像进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。

- 1 -

- 2 -

二. 课程设计原理及设计方案

1.颜色模型

1) RGB 模型

RGB 模型用三维空间中的一个点来表示某一种颜色，每个点有三个分量，分别代表该点的红、绿、蓝亮度值，亮度值限定在[0,1]之间。

2）HIS 模型

HIS 模型是芒赛尔(Munsell)提出的，它反映了人类的视觉系统观察颜色的方式，在艺术上经常使用HIS 模型。在HIS 模型中，H 表示色调(Hue),S 表示饱和度(saturation),I 表示亮度(intensity,对应成像亮度和图像灰度)。这个模型的建立基于两个重要的事实：I 分量与图像的彩色信息无关；H 和S 分量与人感受颜色的方式是紧密相联的。这些特点使得HIS 模型非常适合借助人的视觉系统来感知彩色特性的图像处理算法。

2.颜色模型的相互转换

1) RGB 模型转换到HSI 模型

给定一幅RGB 模型的图像，对任何3个[0,1]范围内的R ，G ，B 值，其对应与HIS 模型中的I ，S ，H 分量分别为

I=(R+G+B)/3

S=I-3[min(R,G ,B)]/(R+G+B)]

H=⎩⎨⎧>-≤G B G B ,360,θθ

式中

⎭⎬⎫⎩⎨⎧

--+--+-=2/12)])(()[(2

/)]()[(arccos B G G R G R B R G R θ 2) HSI 模型转换到RGB 模型

假设S和I的值在[0,1]之间，R、G、B的值也在[0,1]之间，则HIS模型转换为RGB、模型的公式分成三段，以便利用对称性。

H在[0。，120。]之间

B=I(1-S)

R=I

⎥

⎦

⎤⎢

⎣

⎡

+

H)

-

60

cos(

cos

1

。

H

S

G=3I-(B+R)

H在[120。，240。]之间R=I(1-S)

G=I

⎥

⎦

⎤⎢

⎣

⎡-

+

H)

-

180

cos(

120

cos(

1

。

.

H

S

B=3I-(R+G)

H在[240。，360。]之间G=I(1-S)

B=I

⎥

⎦

⎤⎢

⎣

⎡-

+

H)

-

300

cos(

240

cos(

1

。

.

H

S

R=3I-(G+B)

3）彩色图像增强

实际处理时，彩色图像常用RGB模型表示，如果直接对三个分量图像进行处理，其处理过程中很可能会引起三个分量不同程度的变化，从而很可能带来颜色上很大程度的扭曲(颜色种类的改变)。因此，需要先将RGB模型转化为HIS模型，得到相关性较小的色调、色饱和度和亮度，然后仅对其中的亮度分量进行处理，在转化为RGB模型，这样就可以避免由于直接对RGB分量进行处理所产生的图像失真。

4．图像增强方法的分类

图像增强方法可以分为两大类：空域方法和频域方法。空域法是直接对图像的像素灰度值进行操作；频域法是在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作，然后经逆变换获得所需增强的结果。

- 3 -

5．直方图均衡化和规定化

灰度直方图是表示图像灰度分布情况的统计表图，在一定程度上反映了图像的特点。

直方图均衡化是通过对原图像进行某种灰度映射变换，使其直方图变为均匀分布的一种灰度非线性变换方法。直方图均衡化以累积分布函数作为增强函数。

直方图规定化可以突出感兴趣灰度范围，即修正直方图使其具有要求的形式，是对直方图均衡化的一种有效扩展。由此可知，直方图均衡化是直方图规定化的一种特例，即规定直方图是均匀分布。

6．图像平滑

图像平滑的目的是为了去除或衰减图像中的噪声和假轮廓，它可以分为空域法和频域法。

1)空域法

图像平滑的空域法就是直接在空域对图像的像素灰度值进行处理，以达到滤除或衰减图像中噪声的目的。空域法主要包括基于平均的方法和中值滤波法。

邻域平均法是指用某点邻域的灰度平均值来代替该点的灰度值，常用的邻域为4-邻域和8-邻域。邻域平均法算法简单，处理速度快，但是在衰减噪声的同时会使图像产生模糊。

加阈值平均法通过加门限的方法来减少邻域平均法中所产生的模糊，门限要利用经验和多次试验来获得。这种方法对抑制椒盐噪声比较有效，同时也能较好地保护仅存微小变化差别的目标物细节。

加权平均法是指利用邻域内灰度值及本点灰度的加权平均值来代替该点灰度值，这样既能平滑噪声，又能保证图像中的目标物边缘不至于模糊。

事实上，邻域平均法和加权平均法，都可归结到模板平滑法中。它们都可以看作是利用模板对图像进行处理的方法，而不同形式和不同结构的模板就会形成不同的图像处理方法。

多图像平均的方法可用来消减随即噪声。同一图像的M幅经多图像平均后，图像的信号基本不变，而平均后图像中各点噪声的方差降为单幅图像中该点噪声方差的1/M.

- 4 -