基于MatLab的数字图像清晰化方法

Ｗ !
# ｉｎ
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Ｔ － #
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２
Ｇ＊Ｔ１
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Ｔ２－ Ｔ１
＊（Ｗｉｎ－ Ｔ２）＋Ｔ２
#
Ｗｏｕｔ＝ "##Ｇ＊Ｗｉｎ
#
##Ｔ２－ Ｇ＊Ｔ１
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ຫໍສະໝຸດ Baidu
Ｔ２－ Ｔ１
＊（Ｗｉｎ＋Ｔ２）－ Ｔ２
#
Ｗ #
$ ｉｎ
Ｗｉｎ＞Ｔ２ Ｔ１＜Ｗｉｎ≤Ｔ２ － Ｔ１≤Ｗｉｎ≤Ｔ１ － Ｔ２≤Ｗｉｎ＜－ Ｔ１ Ｗｉｎ＜－ Ｔ２
图 １ 加椒盐噪声的图像
图 ２ 中值滤波后图像
由以上效果图可以看出，加入椒盐噪声的图像，经中值滤 波平滑去噪后，已去掉了几乎所有的噪声。但是此图像的清晰 度不高，部分细节还没有突出，还需要作进一步处理。 ２．２ 小波自适应图像增强
小波变换是图像增强频域法中一种很好的方法。小波变换 对图像进行增强，首先要对图像进行小波变换，将其分解为大 小、位置和方向均不相同的分量，然后根据需要对不同位置、不
ａ ｎｓ ｗｅ ｒ＝ｉｎｐｕｔｄｌｇ（ｐｒｏｍｐｔ，ｔｉｔｌｅ ，ｌｉｎｅ ｓ ，ｄｅ ｆ）；
％将字符串数组转换为实数数组
Ｔ＝ｓ ｔｒ２ｄｏｕｂｌｅ （ａ ｎｓ ｗｅ ｒ）
Ｔ１＝Ｔ（１）
Ｔ２＝Ｔ（２）
Ｇ＝Ｔ（３）
％根据输入的阈值对分量进行自适应阈值增强处理
ｃ＝ｓ ｉｚｅ （ｃ）；
％弱化不重要的分解系数
１ 关键技术
评价指标体系的全面性与适应性研究。授课质量评价与监 控系统的评价对象是任课教师，评价因素是与授课有关的各项 指标，系统评价结果的科学性与公正性首先决定于评价指标体 系，评价指标体系的全面性为系统评价结果可信度提供了基 础。为了使评价指标体系切实可行，针对不同的用户（学生、同 行、领导、专家）应该有不完全相同的评价指标集，这就是评价
０ 引言
教学质量是学校教育的生命线，教师授课质量评价也就成 为学校的一项重要工作。对教师的授课质量进行评价是一项相 当复杂的工作，涉及到学生定量与定性评价、教师同行评价、领 导评价、专家评价等方面。高校扩招、学生数量增加，使得这项 工作的计算量增大［１］。基于此，我们以浙江林学院信息工程学院 为研究背景，开发了一套基于 Ｗｅｂ 的授课质量评价系统，该系 统可以满足几千个用户（主要是学生用户）的并行提交操作，结 果准确可靠，同时评价还考虑到奇异值、学生出勤情况与平时 成绩等因素，可以灵活机动地调整评价指标与各类评价群体的 权重，可灵活调整评价时间间隔，通过客户端的时间控制还可 以最大限度地避免学生上网评价的随意性。相比较国内现有研 究成果［２－ ５］，该系统体现了评价过程的实用性、高效性、科学性、 公正性、灵活性，目前已在浙江林学院推广使用，已经过多届学 生评价的考验，证明系统的可靠性非常强。
ｅｎｄ ｅｎｄ ｒ＝ｗａ ｖｅ ｒｅ ｃ２（ｃ，ｓ ，＇ｄｂ８＇）； ％把变换的系数矩阵合并成图像文件 ｉｍｓ ｈｏｗ（ｒ）； ％显示自适应阈值增强后图像
图 ３ 自适应阈值增强的图像 图 ４ 自适应阈值增强的图像直方图 使用小波自适应阈值增强后，图像的部分细节已经突出，
参见图 ４，这部分主要在较亮区域，但是较暗部分的细节还没有 突出，还需要加以修正。 ２．３ 图像直方图匹配修正
１ Ｍａ ｔＬａ ｂ 简介
ＭａｔＬａｂ 全称是 Ｍａｔｒｉｘ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ（矩阵实验室），是当今很 流行的科学计算软件。信息技术、计算机技术发展到今天，科学 计算在各个领域得到了广泛的应用，在诸如控制论、时间序列 分析、系统仿真、图像信号处理等方面都有大量的计算问题，自 己编写大量的繁复的计算程序，不仅消耗时间和精力，减缓工 作进程，而且往往质量不高。ＭａｔＬａｂ 软件的适时推出，为人们 提供了一个方便的数值计算平台［２］。将 ＭａｔＬａｂ 用于数字图像处 理，其优点有以下几方面［３］：
ｆ＝ｉｍｒｅ ａ ｄ（＇ 增强后图像．ｔｉｆ＇）； ％读取自适应阈值增强后图像 Ｐ ＝ｔｗｏｍｏｄｅ ｇａ ｕｓ ｓ （０．３５，０．１５，０．７５，０．１５，１，０．０７，０．００２）；
％设置匹配系数 ｇ＝ｈｉｓ ｔｅ ｑ（ｆ，Ｐ ）； ％直方图匹配增强对比度 ｉｍｓ ｈｏｗ（ｇ）； ％显示直方图匹配后图像
计算机时代 ２００８ 年 第 ４ 期
·６１·
同方向上的某些分量改变其系数的大小，使得某些感兴趣的分
量被放大而使某些不需要的分量减少，最后再进行反变换得到
增强图像。
在处理的过程中，对小波系数可采用下面三种增强算法［５］：
单阈值增强算法、双阈值增强算法、自适应增强算法。自适应增
强算法是其中较好的算法，它的非线性变换函数如下所示：
直方图均衡化是较好的直方图修正方法，它生成了自适应 的变换函数，它是以已知图像的直方图为基础的。然而，一旦一 幅图像的变换函数计算完毕，它将不再改动，除非直方图有变 动。直方图均衡化通过扩展输入图像的灰度级到较宽亮度尺度 的范围来实现图像的增强，但这种方法并不总能得到成功的结 果。在 ＭａｔＬａｂ 中使用如下代码实现直方图匹配增强对比度，相 应的图像与图像直方图示于图 ５ 及图 ６。
２ 图像清晰化综合处理方法
２．１ 中值滤波平滑去噪 平滑是空域滤波中的一种方法，用于模糊图像处理或消除
图像噪声。通常通过低通滤波器来实现。平滑滤波器可分为线 性平滑滤波器和非线性平滑滤波器。中值滤波器是一种最常用 的非线性平滑滤波器，其输出图像中任一点的像素等于该点邻 域中各点像素灰度的中间值。给定图像 ｆ（ｘ，ｙ）中的一个点（ｍ，ｎ）， 取其领域 ｓ。设 ｓ 含有 Ｍ 个像素｛ａ１，ａ２，Ｋ，ａＭ｝，将其按大小排 序，若 Ｍ 是奇数时，则位于中间的那个像素值就是修改后图像 ｇ（ｘ，ｙ）在点（ｍ，ｎ）处的像素值；若 Ｍ 是偶数则取中间两个像素的 平均值作为修改后 ｇ（ｘ，ｙ）图像在点（ｍ，ｎ）处的像素值［４］。
ｇ１ 和 ｇ２ 分别为门限阈值（ｇ１＜ｇ２）。当噪声较小时，它对小波
系数的增益较大；当噪声较大时，对小波系数的增益较小。该算
法达到了自适应增强的效果。在 ＭａｔＬａｂ 中使用自适应阈值增
强方法的代码如下。
［ｘ，ｍａ ｐ］＝ｉｍｒｅ ａ ｄ‘（ 中值滤波后图像．ｔｉｆ’）； ％读取原图像
ｘ＝ｄｏｕｂｌｅ （ｘ）；
０ 引言
在科学研究、军事技术、医学、气象及天文学等领域中，人 们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问 题 。 但 是 ，所 获 得 的 图 像 往 往 模 糊 不 清 、含 有 不 同 程 度 的 噪 声。因此，需要对图像进行必要的清晰化处理来改善图像的 质量。
数字图像处理方法大致可分为空域法和变换域法［１］。小波 变换是数字图像变换域法中的一种，由于它的多分辨率分析 与人类的视觉原理很相似，因此非常适合数字图像处理。利用 小波变换对数字图像进行增强有一定的效果，不过，影响数字 图像视觉效果的因素，除了图像增强外，还有其它的因素，如 图像对比度、图像清晰度、图像亮度等等。因此对数字图像仅 仅进行增强是不够的，还需要结合其他方法进行图像处理，才 能更好地提高数字图像的视觉效果，提高数字图像的清晰化 程度。
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Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｒａ Ｎｏ． ４ ２００８
基于 Ｍａ ｔＬａ ｂ 的数字图像清晰化方法
段 群，吴粉侠 （咸阳师范学院计算机科学系，陕西 咸阳 ７１２０００）
摘 要：图像增强目的是为了改善图像的视觉效果。但是在实际的应用中，仅仅对图像加以增强是不够的，还要将改善图像 对比度、图像亮度、图像去噪等多种方法联合起来进行综合处理，以达到数字图像清晰化。文章采用 ＭａｔＬａｂ 处理工具，结合 小波分析理论，实现数字图像清晰化。实验发现该方法对含噪图像有较好的处理效果。 关键词：图像去噪；图像增强；多分辨率分析；中值滤波平滑
图 ５ 直方图匹配的图像 图 ６ 直方图匹配的图像直方图 对自适应阈值增强后的图像（图 ３），使用直方图匹配调整
直方图的分布，使得直方图移向暗区，可以看出图像的视觉效
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Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｒａ Ｎｏ． ４ ２００８
基于 Ｗｅｂ 的授课质量评价系统的研究与实践
刘利俊 １，吴达胜 ２ （１． 杭州广播电视大学网络中心，浙江 杭州 ３１００１２；２． 浙江林学院信息工程学院）
为了观察中值滤波平滑去噪的效果，我们对一幅人为地加 入噪声的图像（图 １）进行了去噪处理，图 ２ 示出了去噪后的效 果。在 ＭａｔＬａｂ 中实现代码如下。
Ｉ＝ｉｍｒｅ ａ ｄ‘（ 原始图像．ｔｉｆ’）； ％读取原图像 Ｊ ＝ｉｍｎｏｉｓ ｅ （Ｉ，ｓ ａ ｌｔ＆ｐｅ ｐｐｅ ｒ，０．０２）； ％给原始图像添加椒盐噪声 Ｋ＝ｍｅ ｄｆｉｈ２（Ｊ ）； ％中值滤波去噪 ｉｍｓ ｈｏｗ（Ｊ ）； ％显示含噪图像 ｉｍｓ ｈｏｗ（Ｋ）； ％显示中值滤波后图像
其中，Ｔ１ 和 Ｔ２ 为阈值门限（Ｔ１＜Ｔ２），Ｇ 为增益因子，Ｗｉｎ 和 Ｗｏｕｔ 为
变换前后的小波系数。在实验中，Ｔ１ 和 Ｔ２ 的值采用人机交互的
方式选取。Ｇ 与噪声显著性指数 ｇ 的关系如下：
Ｇ !
# ｍａｘ
#
Ｇ＝
Ｇ #
# "
ｍａｘ
##ｇ１－ ｇ２
ｇ＋ｇ２
#
０#
$
ｇ≤ｇ１ ｇ１＜ｇ＜ｇ２ ｇ≥ｇ２
指标体系的适应性原则。 系统运行的性能和分布与集中处理。由于整个学校学生
人数众多，同时用户可能会很多，有时也许会多达几千个，因 而系统运行的性能是非常关键的，系统应该具有分布与集中 处理功能。
系统的安全性。为了尽量避免报复现象的产生，系统的安 全保密工作应该规定不同的用户具有不同的操作权限。系统用 户可以分成四个群体：学生、教师、领导、专家。安全性问题主要 考虑以下几点：①学生群体只能对当前任课教师进行评价；② 教师群体只能看到他人（学生、同时、领导、专家）对自己的评价 结果，而看不到具体的评价者情况，以免教师对他人实行报复； 同时教师可以对同行进行评价，这些同行必须是与评价者在同 一 学 院（系）的 ，否 则 代 表 性 不 强 ；③ 领 导 群 体 只 能 对 本 学 院 （系）教师进行评价；④专家群体可以评价学校的全体教师。同 时系统还要能够对一些不负责任的学生进行监督控制，需要设 置专门的超级用户可查看学生对教师的评价细节（包括学生学 号、姓名、班级、评价分数等信息）。
⑴ 强大、高效的矩阵和数组运算功能。 ⑵ 语法规则与一般的高级语言类似，一个稍有编程基础 的人能很快熟悉掌握。 ⑶ 语言简洁紧凑，使用灵活，程序书写形式自由。而且库 函数十分丰富，避免了繁杂的子程序编程。 ⑷ 具有各种方便的绘图功能。 ⑸ 提供了图像处理、数字信号处理、小波处理等各种功能 强大的工具箱。 ⑹ 集成了各种变换函数，不仅方便了研究人员，而且使源 程序简洁明了、易实现。 ⑺ ＭａｔＬａｂ 与 Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋ 有良好的接口。
ｆｏｒ ｉ＝１：３
ｉｆ （ｃ（ｉ）＞＝Ｔ２）
ｃ（ｉ）＝ｃ（ｉ）；
ｅ ｌｓ ｅ ｉｆ （ｃ（ｉ）＞＝Ｔ１）
ｃ（ｉ）＝（Ｔ２－Ｇ＊Ｔ１）／（Ｔ２－Ｔ１）＊（ｃ（ｉ）－Ｔ２）＋Ｔ２；
ｅ ｌｓ ｅ ｉｆ ｃ（ｉ）＞＝－Ｔ１
ｃ（ｉ）＝Ｇ＊ｃ（ｉ）；
ｅ ｌｓ ｅ ｉｆ ｃ（ｉ）＞＝－Ｔ２
ｃ（ｉ）＝（Ｔ２－Ｇ＊Ｔ１）／（Ｔ２－Ｔ１）＊（ｃ（ｉ）＋Ｔ２）－Ｔ２；
摘 要：以教师为评价对象，以科学的指标体系为评价因子，以学生、同行、领导、专家四种类型的用户为评价主体，采用 软件工程的方法对系统进行分析、设计，采用 ＡＳＰ．ＮＥＴ 技术开发了基于 Ｗｅｂ的授课质量评价系统。使用证明，系统具有实 用性、高效性、科学性、灵活性和可靠性等特点。 关键词：Ｗｅｂ；授课质量评价；系统
直方图分析是图像增强空域法中的一种最简单和最有用 的方法。任何一幅图像的直方图都包含了很多信息，某些类型 的图像甚至可由其直方图完全描述。灰度直方图描述的是图像 中该灰度级上像素的个数：其横坐标是灰度级，纵坐标是该灰 度出现的频率。
如果一幅图成像时光照不足或过强，将会使得整幅图偏暗 或偏亮，它们的灰度都在一个狭小的区域，没有分布到整个图 像区域。对这些低对比度的图像，需要进行灰度扩展，把灰度范 围扩展到整个灰度区域，使得该范围内的像素，亮的越亮，暗的 越暗，从而达到增强对比度的目的。
［ｃ，ｓ ］＝ｗａ ｖｅ ｄｅ ｃ２（ｘ，１，＇ｄｂ８＇）； ％作小波变换，并形成小波系数矩阵
％设置自适应阈值增强参数
ｐｒｏｍｐｔ＝｛＇ 输入增强阈值 Ｔ１＇，＇ 输入增强阈值 Ｔ２＇，＇ 输入增益系数 Ｇ＇｝；
ｔｉｔｌｅ ＝＇ 数据输入 － 赋值 ＇；
ｌｉｎｅ ｓ ＝１；
ｄｅ ｆ＝｛＇１００＇，＇２００＇，＇１＇｝；