第二十课_实例测量条带灰度值
灰度共生矩阵算法
图像理解与分析中灰度共生矩阵算法1 作者：冰封蓝羽 2006-04-11 16:49:54 标签： 图像理解与分析中 灰度共生矩阵算法 周一早上图像理解与分析课上，朱启疆老师讲了灰度共生矩阵算法，回去后我编程实现了这个算法。 内容如下： 共有matrix.cpp d_matrix.h d_exept.h mat.txt四个文件 //matrix.cpp /* Visual C++ 6.0 matrix designed by bfly */ #include
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基于MATLAB的彩色图像灰度化处理
目录 第1章绪论............................................................................................................................ - 1 - 第2章设计原理.................................................................................................................... - 2 - 第3章彩色图像的灰度化处理............................................................................................ - 3 - 3.1加权平均法 .. (3) 3.2平均值法 (3) 3.3最大值法 (4) 3.4举例对比 (5) 3.5结果分析 (6) 第4章结论.......................................................................................................................... - 8 - 参考文献....................................................................................................... 错误！未定义书签。附录............................................................................................................................................ - 9 -
图像处理灰度变换实验
一. 实验名称：空间图像增强（一） 一．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、像素处理等数字图像处理的基本步骤和流程。 2．熟练掌握各种空间域图像增强的基本原理及方法。 3．熟悉通过灰度变换方式进行图像增强的基本原理、方法和实现。 4．熟悉直方图均衡化的基本原理、方法和实现。 二．实验原理 （一）数字图像的灰度变换 灰度变换是图像增强的一种经典而有效的方法。灰度变换的原理是将图像的每一个像素的灰度值通过一个函数，对应到另一个灰度值上去从而实现灰度的变换。常见的灰度变换有线性灰度变换和非线性灰度变换，其中非线性灰度变换包括对数变换和幂律（伽马）变换等。 1、线性灰度变换 1）当图像成像过程曝光不足或过度，或由于成像设备的非线性和图像记录设备动态范围太窄等因素，都会产生对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清，图像缺少层次。这时，可将灰度范围进行线性的扩展或压缩，这种处理过程被称为图像的线性灰度变换。对灰度图像进行线性灰度变换能将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸扩展至指定范围或整个动态范围。 2）令原图像f(x,y)的灰度范围为[a,b]，线性变换后得到图像g(x,y)，其灰度范围为[c,d]，则线性灰度变换公式可表示为
a y x f b y x f a b y x f c c a y x f a b c d d y x g <≤≤>?????+---=),(),(),(, ,]),([,),( (1) 由(1)式可知，对于介于原图像f (x,y )的最大和最小灰度值之间的灰度值，可通过线性变换公式，一一对应到灰度范围[c,d]之间，其斜率为(d-c)/(b-a)；对于小于原图像的最小灰度值或大于原图像的最大灰度值的灰度值，令其分别恒等于变换后的最小和最大灰度值。变换示意图如图1所示。 图1 线性灰度变换示意图 当斜率大于一时，变换后的灰度值范围得到拉伸，图像对比度得到提高；当斜率小于一时，变换后的灰度值范围被压缩，最小与最大灰度值的差变小，图像对比度降低；当斜率等于一时，相当于对图像不做变换。 3）由上述性质可知，线性灰度变换能选择性地加强或降低特定灰度值范围内的对比度，故线性灰度变换同样也可做分段处理：对于有价值的灰度范围，将斜率调整为大于一，用于图像细节；对于不重要的灰度范围，将图像压缩，降低对比度，减轻无用信息的干扰。最常用的分段线性变换的方法是分三段进行线性变换。 在原图像灰度值的最大值和最小值之间设置两个拐点，在拐点处，原图像的灰度值分别为r 1，r 2，该拐点对应的变换后的图像的灰度值分别为s 1，s 2，另外，取原图像灰度的最小值为r 0,最大值为r m ，对应的变换后的灰度值分别为s 0，s m 。
灰度共生矩阵
灰度共生矩阵(GLCM) 共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析图象的局部模式和它们排列规则的基础。 设f(x,y)为一幅二维数字图象，其大小为M× N ,灰度级别为Ng,则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为 P(i,j)=# {(x1,y1),(x2,y2) ∈M×N ∣ f(x1,y1)=i,f(x2,y2)=j } 其中#(x)表示集合X中的元素个数，显然P为Ng×Ng的矩阵，若(x1,y1)与 (x2,y2)间距离为d,两者与坐标横轴的夹角为θ,则可以得到各种间距及角度的灰度共生矩阵P(i,j,d,。) 纹理特征提取的一种有效方法是以灰度级的空间相关矩阵即共生矩阵为基础的，因为图像中相距(ΔχΔy的两个灰度像素同时出现的联合频率分布可以用灰度共生矩阵来表示。若将图像的灰度级定为N级，那么共生矩阵为NXN矩阵，可表示为M(?X' Δy)(h,k)，其中位于(h,k)的元素mhk的值表示一个灰度为h而另一个灰度为k的两个相距为(ΔχΔy的像素对出现的次数。 对粗纹理的区域，其灰度共生矩阵的mhk值较集中于主对角线附近。因为对于粗纹理，像素对趋于具有相同的灰度。而对于细纹理的区域，其灰度共生矩阵中的mhk值则散布在各处。 为了能更直观地以共生矩阵描述纹理状况，从共生矩阵导出一些反映矩阵状况的参数，典型的有以下几种： (1)能量：是灰度共生矩阵元素值的平方和，所以也称能量，反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。如果共生矩阵的所有值均相等，则ASM值小；相反，
数字图像灰度图像二值化实验报告matlab实现
数字图像处理 实验报告 实验二灰度图像的二值化处理 学号 姓名 日期
实验二灰度图像的二值化处理 一、实验目的 图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术，二值化图像的显示与打印十分方便，存储与传输也非常容易，在目标识别、图像分析、文本增强、字符识别等领域得到广泛应用。图像二值化是将灰度图像转化为只有黑白两类像素的图像，大多采用阈值化算法处理。在不同的应用中，阈值的选取决定着图像特征信息的保留。因此，图像二值化技术的关键在于如何选取阈值。 二、实验内容 1、编程绘制数字图像的直方图。 2、灰度图像二值化处理。 三、实验要求 1、自己选择灰度图像。 2、选择多种阈值分割算法，并比较和分析图像二值化处理的结果。 3、使用VC++编程序。 四、设计思想（阈值选取算法） 灰度图像是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像,将彩色图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化处理。图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是使整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。阀值分割选取算法有:典型的全局阀值算法的Otsu 算法、局部阀值方法中的Bersen算法、灰度拉伸法、直方图方法等等。 1.Otsu算法的设计思想：设阀值将图像分割成两组，一组灰度对应目标， 另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。对图像设阈值将图像分割成两组，一组灰度对应目标，另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。 2.Bersen算法的设计思想：把灰度阈值选取为随像素位置变化而变化的 函数，它是一种动态选择阈值的自适应方法。 3.灰度拉伸算法设计思想：灰度拉伸又叫对比度拉伸，它是最基本的一 种灰度变换，使用的是最简单的分段线性变换函数，它的主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围。 4.直方图算法的设计思想：把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个 灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。 五、源程序（附上注释） 1. OTSU算法代码： I=imread('2.jpg'); th=graythresh(I); J=im2bw(I,th); subplot(121) imshow(I); subplot(122) imshow(J);
图像灰度化
图像灰度化 颜色可分为黑白色和彩色。黑白色指颜色中不包含任何的色彩成分，仅由黑色和白色组成。在RGB颜色模型中，如果R=G=B，则颜色（R, G, B）表示一种黑白颜色；其中R=G=B的值叫做灰度值，所以黑白色又叫做灰度颜色。彩色和灰度之间可以互相转化，由彩色转化为灰度的过程叫做灰度化处理；由灰度化转为彩色的过程称为伪彩色处理。 相应地，数字图像可分为灰度图像和彩色图像。通过灰度化处理和伪彩色处理，可以使伪彩色图像与灰度图像相互转化。 灰度化就是使彩色的R，G，B分量值相等的过程。由于R，G，B的取值范围是0 ~ 255，所以灰度的级别只有256级，即灰度图像仅能表现256种颜色（灰度）。 灰度化的处理方法主要有如下3种[6]： （1）最大值法：使R，G，B的值等于3值中最大的一个，即 R=G=B=max(R，G,，B) (2-3 ) 最大值法会形成亮度很高的灰度图像。 （2）平均值法：使R，G，B的值求出平均值，即 R=G=B=(R+G+B)/3 (2-4 )平均值法会形成比较柔和的灰度图像。 （3）加权平均值法：根据重要性或其他指标给R，G，B赋予不同的权值，并使R，G，B的值加权平均，即 R=G=B=（W r R + W g G + W b B）/3 (2-5 )其中W r，W g，W b分别为R，G，B的权值。W r，W g，W b取不同的值，加权平均值法就形成不同的灰度图像。由于人眼对绿色的敏感度最高，红色次之，对蓝色最低，因此使W g>W r>W b将得到比较合理的灰度图像。实验和理论推导证明，但W r= 0.30，W g =0.59，W b=0.11时，即当 V gray=0.30R + 0.59G + 0.11B R=G=B= V gray(2-6 )时，能得到最合理的灰度图像。 本文采用方法(3)实现灰度转化，有比较好的效果，结果如图所示。
灰度变换_原理_及Matlab程序.
图像灰度变换 内容摘要 1引言 通常经输入系统获取的图像信息中含有各种各样的噪声与畸变，例如室外光照度不够均匀会造成图像灰度过于集中；由摄像头获得的图像经过A/D转换、线路传送 都会产生噪声污染等等，这些不可避免地影响系统图像清晰度，降低了图像质量，轻者表现为图像不干净，难以看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌都看不出来。因此，在对图像经行分析前，必须对图像质量经行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。图像增强的目的是设法改善图像的视觉效果，提高图像的可读性，将图像中感兴趣的特征有选择的突出，便于人与计算机的分析和处理。图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减不需要的特征。灰度变换是图像增强处理中一种非常基础直接的空间域图像处理方法。灰度变换是根据某种条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。 1.灰度的线性变换 当图像由于成像时曝光不足或过度，由于成像设备的非线性或图像记录设备动态范围太窄等因素，都会产生对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清。这时如将图像灰度线性扩展，常能显著改善图像的主观质量。假设原图像f(X, y 的灰度范围是[a, b ] 希望变换后图像的灰度范围扩展到[C, d ] 贝U： 上 d 用.3 11 —d I M 电和t fc ■ 5 屈# ?ti r占=回r JI八叫1- 1 / ij I. n # 件 门L 5 H —-r 百蜓 J 川L T I' if Mf表示f ( X, y 的最大值。在线性灰度变换中，灰度执照完全线性变换函数进行变换。该线性灰度线性变换函数f ( r 是一个一维线性函数： /7 r) - a *厂+ f) 其中，a为线性变换的斜率，b为线性变换函数在y轴的截距，如图1所示。
灰度共生矩阵
灰度共生矩阵 概念： 像素灰度在空间位置上的反复出现形成图像的纹理，GLCM是描述具有某种空间位置关系两个像素灰度的联合分布 含义： 就是两个像素灰度的联合直方图，是一种二阶统计量 就是两个像素点的关系。像素关系可以根据不同的纹理特性进行选择，也就是的大小可以自由选 像素的空间位置关系： 取。对于较细的纹理分析可以取像素间距为1，是水平扫描；是垂直扫描；是45度扫描；是 135度扫描（原博文有错误）。一旦位置空间确定，就可以生成灰度共生矩阵。 矩阵的物理意义： 用表示灰度共生矩阵，它是一个的矩阵（L为灰度级，就是一幅图中包含的不同灰度或者颜色的个数），是具有空间位置关系且灰度分别为i 和j的两个像素出现的次数或频率（归一化） 例如：下图是某纹理像素的放大，和对应的像素灰度矩阵 此图像只有三种灰度，故灰度级为3，灰度共生矩阵是一个3*3的矩阵
归一化形式为 改变位置空间的定义，灰度共生矩阵相应地改变： 归一化形式为： 矩阵的特征量： 从灰度共生矩阵上可以简单的看出，如果对角附近的元素有较大的值，说明图像的像素具有相似的像素值，如果偏离对角线的元素会有比较大的值，说明像素灰度在局部有较大变化。为了得到更多的纹理特征，我们还需要在进行计算： 对比度）（或反差）（contrast）： 纹理沟纹越深，其对比度越大，视觉效果越清晰；反之，对比度小，则沟纹浅，效果模糊。灰度差即对比度大的象素对越多，这个值越大。灰度公生矩阵中远离对角线的元素值越大，con越大。所以con越大图像越清晰 相关度（inverse different moment）： 度量空间灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度，因此，相关值大小反映了图像中局部灰度相关性。当矩阵元素值均匀相等时，相关值就大;相反，如果矩阵像元值相差很大则相关值小。
(完整word版)图像灰度化
图像灰度化处理 彩色图像是由三个不同的分量组成，我们称之为三通道图像。对彩色图像进行处理时，我们往往需要对三个通道依次进行处理，时间开销将会很大。因此，为了达到提高整个应用系统的处理速度的目的，需要减少所需处理的数据量。在图像处理中，图像的灰度化的就是把由RGB 三通道的数据的彩色图像变为单通道的数据的灰度图像。在上述的RGB 模型中，如果R, G, B 他们的值相等，即使是三通道数据，也是表现中一种灰度颜色，灰度值就是R, G, B 的值。灰度图像中各个像素位置的灰度范围为0-255。可以发现，当R,G 和B 他们三者相等时，我们只需一个字节存放该灰度值即可，对于R, G, B 不同的三通道图像，也可以进行灰度化。 目前，最常用的是以下四种彩色图像灰度化方法： 1. 单分量法 三通道图像中R, G, B 三个分量的值可以分别作为灰度图像的灰度值。我们可 以根据实际应用的需要选择其中一个作为灰度图像即可。此时，灰度化公式如下： f ( x, y ) = R( x, y) f ( x, y ) =G ( x, y) f ( x, y )= B( x, y) 其中f ( x, y) 为灰度化后的灰度图像在位置(x, y)的像素值, R(x, y), G(x, y), B(x,y)分别表示三个分量的值。 2.最大值法：该方法首先计算各个像素位置的三个分量的最大值，然后将最大 者作为灰度化后的结果，即： f (x, y)= max ((R ( x, y ) , G ( x, y ) , B ( x, y )) 3.平均值法：对于彩色图像，该方法首先计算三个通道分量的平均值，然后将 该平均值作为图像的灰度值，即： f ( x, y ) = ( R( x, y ) +G ( x, y ) + B( x, y)) / 3 4.加权平均法 上述三种方法实现简单，都是对三个分量做同等处理，然而并没有考虑不同分 量的重要性。根据三个分量的各自的重要性或者其他需要，可以对三个分量分配 不同的权值，然后计算加权结果，并将加权后的均值作灰度化的结果。即可以按 下式对输入的图像信号进行灰度化： f (x, y)= 0.30 R ( x, y )+ 0.59G ( x, y)+ 0.11B ( x, y ) 在图像灰度化时，加权平均法是目前最常用的方法。因为其灰度化结果更为 合理，更符合实际应用的需要。图 2.1.b 为对图 2.1.a 中的彩色图像，采用上述的 加权平均法进行灰度化后的结果。 function I = rgb2gray(varargin) threeD = (ndims(X)==3); T = inv([1.0 0.956 0.621; 1.0 -0.272 -0.647; 1.0 -1.106 1.703]); coef = T(1,:); if threeD if isa(X, 'double') || isa(X, 'single') X = reshape(X(:),origSize(1)*origSize(2),3); sizeOutput = [origSize(1), origSize(2)];
灰度共生矩阵
1 引言 图像识别是随计算机的发展而兴起的一门学科，现已渗透各个领域。如生物学中的色体特性研究；天文学中的望远镜图像分析；医学中的心电图分析、脑电图分析、医学图像分析；军事领域中的航空摄像分析、雷达和声纳信号检测和分类、自动目标识别等等。 当前，对图像分类识别的常用方法是先提取图像特征，再进行特征值的归类。图像特征包括几何特征、形状特征、颜色特征、纹理特征等等。本文主要针对图像的纹理特征进行提取、分析，最后实现具有显著纹理特性的图像的分类识别。 2 图像的纹理特征 纹理是景物的一个重要特征。通常认为纹理是在图像上表现为灰度或颜色分布的某种规律性，这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点。纹理大致可分为两类：一类是规则纹理，它由明确的纹理基本元素（简称纹理基元）经有规则排列而成，常被称为人工纹理。另一类是准规则纹理，它们的纹理基元没有明确的形状，而是某种灰度或颜色的分布。这种分布在空间位置上的反复出现形成纹理，这样的重复在局部范围内往往难以体察出来，只有从整体上才能显露。这类纹理存在着局部不规则和整体规律性的特点，常被称为自然纹理。 纹理特征可用来描述对象物表面的粗糙程度和它的方向性，也可用来分析生物材料组织，或者用来进行图像分割。纹理特征提取的方法随纹理类别的不同而不同，一般，规则纹理采用结构分析方法，准规则纹理采用统计分析方法。 3 灰度共生矩阵 由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两象素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。 3.1 灰度共生矩阵生成 灰度直方图是对图像上单个象素具有某个灰度进行统计的结果，而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两象素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。 取图像(N×N)中任意一点（x，y）及偏离它的另一点（x+a，y+b），设该点对的灰度值为（g1，g2）。令点（x，y）在整个画面上移动，则会得到各种（g1，g2）。值，设灰度值的级数为，则（g1，g2）。的组合共有k2种。对于整个画面，统计出每一种（g1，g2）值出现的次数，然后排列成一个方阵，在用（g1，g2）出现的总次数将它们归一化为出现的概率P（g1，g2），这样的方阵称为灰度共生矩阵。距离差分值（a，b）取不同的数值组合，可以得到不同情况下的联合概率矩阵。（a，b）取值要根据纹理周期分布的特性来选择，对于较细的纹理，选取（1，0）、（1，1）、（2，0）等小的差分值。 当a=1，b=0时，像素对是水平的，即0度扫描；当a=1，b=0 时，像素对是垂直的，即90度扫描；当a=1，b=1时，像素对是右对角线的，即45度扫描；当a=-1，b=-1时，像素对是左对角线，即135度扫描。 这样，两个象素灰度级同时发生的概率，就将（x，y）的空间坐标转化为“灰度对” （g1，g2）的描述，形成了灰度共生矩阵。 实验中对灰度共生矩阵进行了如下的归一化：
灰度图像二值化方法研究
灰度图像二值化方法研究 摘要:在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉约占20%，其它约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像是人类获取视觉信息的主要途径。图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对Matlab7.0 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了灰度图像二值化方法以及利用Matlab7.0软件工具进行算法的实现。课题重点实现了图像分割技术和边缘检测中灰度图像二值化方法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。 关键词：图像处理；边缘检测；二值化；Matlab；Otsu算法；Bernsen算法 Gray image binarization method Abstract:Human beings obtain a lot of information, among which the visual information is about 60%, the sense of hearing about 20%, and others about 20%. Therefore, the visual information is very important for human beings. Moreover, the images are the primary way, by which a lot of information is obtained. Image binarization, as an important technology in image pre-processing, is widely-employed in pattern recognition, optical character recognition, medical imaging and so forth. In this paper, some notions and relative knowledge in digital image processing technology are introduced; then, the development of Matlab7.0 and its application in image processing briefly introduced; in addition, the method of grayscale image binarization and how to implement these algorithms based on Matlab7.0 are presented. This paper mainly implements the grayscale image binarization method in image segmentation technology and Marginal Detection , such as Otsu algorithm and Bernsen algorithm, and analyzes and compares the experimental results of the above algorithms. Keywords:Image processing；Marginal Detection；Binarization, Matlab；Otsu algorithm；Bernsen algorithm
灰度-梯度共生矩阵数字特征的研究
灰度-梯度共生矩阵数字特征的研究 0引言 灰度共生矩阵概念最早由Haralick 于1973年提出，在1992年Ohanian P . P .通过实验证明了基于灰度共生矩阵的统计特征的有效性。洪继光于1984年在灰度共生矩阵的基础上提出了灰度-梯度共生矩阵[1]，并应用该模型上的15个特征对五类白血球样本进行了分类识别，其实验结果表明，对于像细胞核边界不清晰的图像，该方法较灰度共生矩阵的分类结果好。灰度-梯度共生矩阵模型集中反映了图像中两种最基本的信息，即像素的灰度和梯度（或边缘）的相互关系。各像素的灰度是构成一幅图像的基础，而梯度则是构成图像边缘轮廓的要素。灰度-梯度空间可以很清晰地表现图像内像素灰度与梯度的分布规律，同时也体现了各像素与其邻域像素的空间关系，对图像的纹理能很好地描绘。 1灰度-梯度共生矩阵模型 灰度-梯度共生矩阵纹理分析方法是利用图像的灰度和梯度的综合信息提取纹理特征[2]。灰度-梯度共生矩阵的元素),(y x H 定义为在归一的灰度图像),(j i F 及其归一的梯度图像),(j i G 中具有灰度值x 和梯度值y 的像素数，即在集合 {} 1,,1,0,,),(),(|),(-===N j i y j i G x j i F j i 中元素的个数。其中， ]1,0[),(],1,0[),(-∈-∈g L j i G L j i F 。 对灰度-梯度共生矩阵进行归一化处理，使其各元素之和为1。如式（1）所示： ∑∑-=-=∧ = 101 ) ,() ,(),(L x L y g y x H y x H y x H （1） 而2101 ),(N N N y x H L x L y g =?=∑∑-=-=，所以上式可以表示为式（3-2）： 2 ) ,(),(N y x H y x H = ∧ （2） 该灰度-梯度共生矩阵的原点在左上角，向右梯度值增加，向下灰度值增加。
数字图像处理实验报告：灰度变换与空间滤波(附带程序,不看后悔)
1.灰度变换与空间滤波 一种成熟的医学技术被用于检测电子显微镜生成的某类图像。为简化检测任务，技术决定采用数字图像处理技术。发现了如下问题：（1）明亮且孤立的点是不感兴趣的点；（2）清晰度不够，特别是边缘区域不明显；（3）一些图像的对比度不够；（4）技术人员发现某些关键的信息只在灰度值为I1-I2的范围，因此，技术人员想保留I1-I2区间范围的图像，将其余灰度值显示为黑色。（5）将处理后的I1-I2范围内的图像，线性扩展到0-255灰度，以适应于液晶显示器的显示。请结合本章的数字图像处理处理，帮助技术人员解决这些问题。 1.1问题分析及多种方法提出 （1）明亮且孤立的点是不够感兴趣的点 对于明亮且孤立的点，其应为脉冲且灰度值为255(uint8)噪声，即盐噪声，为此，首先对下载的细胞图像增加盐噪声，再选择不同滤波方式进行滤除。 均值滤波： 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 优点：速度快，实现简单； 缺点：均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。 其公式如下： 使用矩阵表示该滤波器则为：
中值滤波： 滤除盐噪声首选的方法应为中值滤波，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。 其过程为： a 、存储像素1，像素2.....像素9的值； b 、对像素值进行排序操作； c 、像素5的值即为数组排序后的中值。 优点：由于中值滤波本身为一种利用统计排序方法进行的非线性滤波方法，故可以滤除在排列矩阵两边分布的脉冲噪声，并较好的保留图像的细节信息。 缺点：当噪声密度较大时，使用中值滤波后，仍然会有较多的噪声点出现。 自适应中值滤波： 自适应的中值滤波器也需要一个矩形的窗口xy S ，和常规中值滤波器不同的是这个窗口的大小会在滤波处理的过程中进行改变（增大）。需要注意的是，滤波器的输出是一个像素值，该值用来替换点),(y x 处的像素值，点),(y x 是滤波窗口的中心位置。 其涉及到以下几个参数：
图像的灰度共生矩阵
图像的灰度共生矩阵收藏 Gray-level co-occurrence matrix from an image 图像的灰度共生矩阵 灰度共生矩阵是像素距离和角度的矩阵函数，它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性，来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。 使用方法： glcm = graycomatrix(I) glcms = graycomatrix(I,param1,val1,param2,val2,...) [glcms,SI] = graycomatrix(...) 描述： glcms = graycomatrix(I) 产生图像I的灰度共生矩阵GLCM。它是通过计算两灰度值在图像I 中水平相邻的次数而得到的(也不必是水平相邻的次数，这一参数是可调的，可能通过Offsets来进行调整，比如[0 D]代表是水平方向，[-D D]代表是右上角45度方向，[-D 0]代表是竖直方向，即90度方向，而[-D -D]则代表是左上角，即135度方向），GLCM中的每一个元素（i,j）代表灰度i与灰度j在图像中水平相邻的次数。 因为动态地求取图像的GLCM区间代价过高，我们便首先将灰度值转换到I的灰度区间里。如果I是一个二值图像，那么灰度共生矩阵就将图像转换到两级。如果I是一个灰度图像，那将转换到8级。灰度的级数决定了GLCM的大小尺寸。你可以通过设定参数“NumLevels”来指定灰度的级数，还可以通过设置“GrayLimits"参数来设置灰度共生矩阵的转换方式。 下图显示了如何求解灰度共生矩阵，以（1，1）点为例，GLCM（1，1）值为1说明只有一对灰度为1的像素水平相邻。GLCM（1，2）值为2，是因为有两对灰度为1和2的像素水平相邻。 glcms = graycomatrix(I,param1,val1,param2,val2,...) 返回一个或多个灰度灰度共生矩阵，根据
图像灰度亮度对比度
C++ Builder 图像灰度、对比度和亮度 学号：070081102007 学生所在学院：研究生学院 学生姓名：王阳 任课教师：熊邦书 教师所在学院：电子信息工程学院 2008年1月
07级 实现图像的灰度变换和对比度、亮度调节 王阳 研究生学院 摘要： C++ Builder是一种快速高效的可视化开发语言,与一般语言相比,其在图形绘制和图像处理上功能较强。本文是对图像的灰度、亮度、对比度进行调整。这些处理主要是对现存图像进行处理，通过设置不同的像素颜色值来达到各种效果。 关键词：C++ Builder 灰度亮度对比度 一．图像的灰化处理 1.理论基础 图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中一种非常基础，直接的空间域图像处理方法，也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。灰度变换有时又被成为图像的灰度增强或对比度拉伸。 颜色可以为黑白色，灰度色和彩色。工程应用中经常要遇到需要把彩色图像到灰度图像的变换的问题，采集卡过来的图像为彩色图像，为加快处理速度，要把彩色图像转换为黑白图像。由彩色转化为灰度的过程叫做灰度化处理，它是使RGB模型中的R=G=B。灰度化处理是把含有亮度和色彩图像变化成灰度图像的过程。 一般情况下彩色图像每个像素用3个字节表示，每个字节对应着R,G,B分量的亮度（红，绿，蓝），转换后的黑白图像的一个像素用一个字节表示该点的灰度值，它的值在0-255之间，数值越大，该点越白，即越亮，越小则越黑。转换关系为: ()()()() Gray i j R i j i j B i j =++ ,0.11,0.59,0.3, Gray i j为转换后的黑白图像在(),i j点处的灰度值，我们可以观察其中(), 公式，其中绿色所占的比重最大，所以转换时可以直接使用G值作为转换后的灰度。
灰度共生矩阵
灰度直方图是对图像上单个象素具有某个灰度进行统计的结果，而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两象素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。 取图像(N×N)中任意一点（x，y）及偏离它的另一点（x+a，y+b），设该点对的灰度值为（g1，g2）。令点（x，y）在整个画面上移动，则会得到各种（g1，g2）值，设灰度值的级数为 k，则（g1，g2）的组合共有 k 的平方种。对于整个画面，统计出每一种（g1，g2）值出现的次数，然后排列成一个方阵，再用（g1，g2）出现的总次数将它们归一化为出现的概率P（g1，g2），这样的方阵称为灰度共生矩阵。距离差分值（a，b）取不同的数值组合，可以得到不同情况下的联合概率矩阵。（a，b）取值要根据纹理周期分布的特性来选择，对于较细的纹理，选取（1，0）、（1，1）、（2，0）等小的差分值。 当 a=1，b=0时，像素对是水平的，即0度扫描；当a=0，b=1 时，像素对是垂直的，即90度扫描；当 a=1，b=1时，像素对是右对角线的，即45度扫描；当 a=-1，b=1时，像素对是左对角线，即135度扫描。 这样，两个象素灰度级同时发生的概率，就将（x，y）的空间坐标转化为“灰度对” （g1，g2）的描述，形成了灰度共生矩阵。 实验中对灰度共生矩阵进行了如下的归一化： （1） 灰度共生矩阵法，顾名思义，就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后透过计算这个共生矩阵得到矩阵的部分特征值，来分别代表图像的某些纹理特征（纹理的定义仍是难点）。灰度共生矩阵能反映图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析图像的局部模式和它们排列规则的基础。 对于灰度共生矩阵的理解，需要明确几个概念：方向，偏移量和灰度共生矩阵的阶数。 1、方向 一般计算过程会分别选在几个不同的方向来进行，常规的是0°、45°、90°、135°，理论上的所有方向计算方法不可取。 定义如下：
数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab.(优选)
1．课程设计的目的 (1)使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各 种因素对分割效果的影响 (2)使用Matlab软件进行图像的分割 (3)能够进行自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割 性能 (4)能够掌握分割条件（阈值等）的选择 (5)完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上做出合 理的解释 2．课程设计的要求 （1）能对图像文件（bmp,jpg,tiff,gif）进行打开，保存，退出等功能操作 （2）包含功能模块：图像的边缘检测（使用不同梯度算子和拉普拉斯算子）（3）封闭轮廓边界 （4）区域分割算法：阈值分割，区域生长等
3．前言 3.1图像阈值分割技术基本原理 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准]5[。 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景)，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中，此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致，背景在另一个灰度级上也分布均匀，这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时，那么先将这些特征差别转化为灰度差别，然后再应用阈值分割方法进行处理，这样使用阈值分割技术也可能是有效的
灰度图像
灰度图像 一幅完整的图像，是由红色、绿色、蓝色三个通道组成的。红色、绿色、蓝色三个通道的缩览图都是以灰度显示的。用不同的灰度色阶来表示“ 红，绿，蓝”在图像中的比重。通道中的纯白，代表了该色光在此处为最高亮度，亮度级别是255。 通道是整个Photoshop显示图像的基础。色彩的变动，实际上就是间接在对通道灰度图进行调整。通道是Photoshop处理图像的核心部分，所有的色彩调整工具都是围绕在这个核心周围使用的。 灰度图像是一种具有从黑到白256级灰度色域或等级的单色图像。该图像中的每个像素用8位数据表示，因此像素点值介于黑白间的256种灰度中的一种。该图像只有灰度等级，而没有颜色的变化。在Photoshop中，将灰度图像作为一种颜色通道的数字图像。 在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色；灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。但是，在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像，在另外一些文章中又等同于黑白图像。 灰度与灰度图像 灰度也可以认为是亮度，简单说就是色彩的深浅程度。 实际上在我们的日常生活中，通过三原色色彩深浅的组合，可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多，也就意味着这款产品的色彩表现力更加丰富，能够实现更强的色彩层次。例如三原色16级灰度，能显示的颜色就是16×16×16=4096色。不过目前的产品256级灰度已经非常地普遍了。 所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别，在彩色显示器中表现为颜色的不同，灰度级越多，图像层次越清楚逼真。灰度级取决于每个像素对应的刷新存储单元的位数和显示器本身的性能。如每个象素的颜色用16位二进制数表示，我们就叫它16位图，它可以表达2的16次方即65536种颜色。如每一个象素采用24位二进制数表示，我们就叫它24位图，它可以表达2的24次方即16777216种颜色。 灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等。 如果是一个二值灰度图象，它的象素值只能为0或1，我们说它的灰度级为2。用个例子来说明吧：一个256级灰度的图象，RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50。 灰度是指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255 ，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像，在医学、图像识别领域有很广泛的用途