图像的直方图是图像的重要统计特征
图像处理算法
增强后图像在(i,j)处的灰度值为
Sobel算子在计算x方向和y方向上的梯度时,不像普通梯度算子那样只用两 个像素灰度差值来表示,而是采用两列或两行像素灰度加权和的差值来表 示,这使得Sobel算子具有如下优点: (1)引入了加权平均,将距离远近产生的影响考虑进去,对图像中的随机噪声 具有一定的平滑作用 (2)由于Sobel算子采用间隔两行或者两列的差分,所以图像中边缘两侧的像 素得到增强。Sobel算子得到的锐化图像的边缘显得粗而亮
图像边缘检测
（4）Gauss-Laplacian算子 Gauss-Laplacian算子是一种二阶边缘检测 法,通过寻找图像的灰度值的二阶微分中的零 穿越来检测边缘点,其算子用模板卷积表示为
图像分割
• 图像分割的方法大体可以分为四种:基于阈值 选取的图像分割方法、基于区域的图像分割方 法、基于边缘检测的图像分割以及模糊分割方 法。其中基于阈值选取的图像分割主要是利用 灰度频率分布信息(直方图)进行分割,由于阈值 化方法简单、性能稳定,成为图像分割的基本 技术。该方法主要利用了图像中要提取的目标 物与其背景在灰度特性上的差异,把图像视为 具有不同灰度级的区域的组合,通过选取合适 的阈值,将目标区域从它们的背景中分离出来, 达到图像分割的目的。
图像边缘检测
（3）Prewitt算子 Prewitt边缘检测算子是一种类似Sobel边缘检测算子的边缘模板算 子,通过对图像进行八个方向的边缘检测,将其中方向响应最大的作 为边缘幅度图像的边缘。
如果在每个点噪声都是相同的,那么Prewitt算子是比较好的。事实 上,Prewitt算子对噪声很敏感,图像的离散差分比对原图像对噪声更 敏感,可以通过先对图像做平滑处理以改善结果。
图像去噪
• 应用中值滤波的一种方法是先使用小尺寸窗口,后逐渐加 大窗口尺寸。在实际使用窗口时,一般先选择长度为3的 窗口对信号进行处理,若无明显信号损失,再把窗口延长 到5,对原图像作中值滤波,直到既有较好噪声滤除的效果, 又不过分损害图像细节为止。 • 另一种方法就是对信号进行级联的中值滤波(即迭代处 理),采用固定的或可变长度的窗口。 • 在一定条件下,中值滤波可以克服线性滤波器所带来的图 像细节模糊,而且对滤除脉冲干扰及颗粒噪声最为有效。 但对高斯噪声无能为力。需要注意的是,当窗口内噪声点 的个数大于窗口一半时,中值滤波的效果不好。而且,对 一些细节多,特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用 中值滤波的方法,使用中值滤波会造成这些细节丢失。
医学图像处理实验报告
d、分别对其进行10*10、5*5、2*2的均值滤波；
e、显示原图像和选用不同大小模版处理后的图像。
(3)高斯滤波
a、读入图像；
b、对数字图像进行直方图均衡化处理；
c、选择高斯滤波参数（标准差）sigma为1.6；
d、选择滤波器尺寸为5*5；
i、显示原图像和处理后的图像。
(2)四八领域均值滤波
a、读入图像；
b、转换图像矩阵为双精度型；
c、创建4邻域平均滤波模版[0 1 0; 1 0 1; 0 1 0]；
创建8邻域平均滤波模版[1 1 1; 1 0 1; 1 1 1];
d、进行滤波；
e、显示原图像和处理后图像。
(3)巴特沃斯高通滤波
a、读取图像；
e、创建高斯滤波器进行滤波；
f、显示原图像和处理后的图像。
3
(1)同态滤波
a、读入图像；
b、对数字图像进行直方图均衡化处理；
c、转换图像矩阵为双精度型；
d、取对数；
e、对其做傅里叶变换；
f、选择参数，截止频率为10，锐化系数为2， =1.5， =2.0；
g、进行高斯同态滤波；
h、滤波之后进行傅里叶逆变换；
c、显示原图像和经过均衡化处理过的图像；
d、记录和整理实验报告。
(2)中值滤波加直方图均衡化
a、将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；
b、读取模板下各对应像素的灰度值；
c、将这些灰度值从小到大排成1列；
d、找出这些值中排在中间的1个；
e、将这个中间值赋给对应模板中心位置的像素；
f、中值滤波之后的像素值进行直方图均衡化处理；
Matlab与C混合编程的方法研究与实现毕业论文
Matlab与C混合编程的方法研究与实现摘要：文章探讨了MATLAB与VC++的优缺点，介绍了VC++与Matlab混合编程的几种方法。
通过二者的结合，既有效地利用了MATLAB强大的数值计算能力和众多的函数，大大减少程序设计的工作量，又继承了VC++良好的程序界面，证明是一种很好的程序设计方法。
具体说明了如何应用Matlab引擎实现混合编程以及如何利用MATCOM进行MATLAB和VC++混合编程，并将两种方法用于数字图像处理。
关键词：MATLAB；VC++；MATCOM；引擎；混合编程；图像处理一、引言1、数字图像处理简介：图像技术由高到低分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。
图像处理是比较底层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
数字图像处理最基本的目的就是改善图像，主要是按需要进行适当的变换突出某些有用的信息，去除或消弱无用的信息，如改变图像的对比度，去除噪声或强调边缘的处理等，其基本方法有：直方图修正、灰度变换、图像的频域特性、图像平滑、图像锐化等。
直方图是图像的重要统计特征，是表示数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频率数间的统计关系。
直方图能给出该图像的大致描述，如灰度范围、灰度级的分布、整幅图像的平均亮度等，但它不能完整地描述一幅图像。
通常用横坐标表示灰度级，纵坐标表示频数。
通常一幅均匀量化的自然图像由于其灰度直方图分布集中在较窄的低值灰度区间，引起图像的细节看不清楚，为使图像变得清晰，我们可以通过变换使图像的灰度范围拉开或使灰度分布在动态范围内趋于均匀化，从而增加反差，使图像的细节清晰，达到图像增强的目的。
灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。
灰度变换可分为线性、分段线性、非线性以及其他的灰度变换。
线性灰度变换实际上使曝光不充分的图像中黑的部分更黑，白的部分更白，从而提高对比度。
图像中的边缘或者线条部分与图像频谱中的高频成分相对应，因此采用高通滤波的方法让高频分量顺利通过，使低频分量受到抑制，就可以增强高频的成分，使图像的边缘或者线条变得清晰，实现图像的锐化。
数字图像处理期末考试答案
数字图像处理期末考试答案数字图像处理》复指南选择题1.在采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对哪一类图像进行的？（B）A。
图像整体偏暗B。
图像整体偏亮C。
图像细节淹没在暗背景中D。
图像同时存在过亮和过暗背景2.图像灰度方差说明了图像的哪一个属性？（B）A。
平均灰度B。
图像对比度C。
图像整体亮度D。
图像细节3.计算机显示器主要采用哪一种彩色模型？（A）A。
RGBB。
CMY或CMYKC。
HSI4.采用模板[-11]T主要检测哪个方向的边缘？（A）A。
水平B。
45度C。
垂直D。
135度5.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。
低通滤波B。
加权平均法C。
XXX滤波D。
中值滤波6.维纳滤波器通常用于哪种情况？（C）A。
去噪B。
减小图像动态范围C。
复原图像D。
平滑图像7.彩色图像增强时，可以采用哪种处理方法？（C）A。
直方图均衡化B。
同态滤波C。
加权均值滤波D。
中值滤波8.在对图像进行复原的过程中，B滤波器需要计算哪些功率谱？（B）A。
逆滤波B。
维纳滤波C。
约束最小二乘滤波D。
同态滤波9.XXX滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，可以将高通滤波器的转移函数加上一定的常数以引入一些低频分量。
这样的滤波器称为什么？（B）A。
XXX高通滤波器B。
高频提升滤波器C。
高频加强滤波器D。
理想高通滤波器10.图像与灰度直方图之间的对应关系是什么？（B）A。
一一对应B。
多对一C。
一对多D。
都不对应11.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。
低通滤波B。
加权平均法C。
XXX滤波D。
中值滤波12.一幅256x256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是多少？（A）A。
256KB。
512KC。
1MD。
2M13.一幅灰度级均匀分布的图像，其灰度范围在[0，255]，则该图像的信息量为多少？（D）A。
0B。
255C。
6D。
814.下列算法中属于局部处理的是什么？（D）A。
灰度线性变换B。
二值化C。
直方图
j 0 j 0 k k
nj n
乘以n，再四舍五 入取整
44
说明
由于数字图像灰度取值的离散性，通过四 舍五入使得变换后的灰度值出现了归并现 象，从而致使变换后的图像并非完全均匀 分布，但是相比原始直方图要均匀得多
直方图修正
2.直方图规定化/直方图匹配 在某些情况下，并不一定需要具有均匀直 方图的图像，有时需要具有特定的直方图 的图像，以便能够增强图像中某些灰度级。 直方图规定化方法就是针对上述思想提出 来的。 直方图规定化是使原图像灰度直方图变成 规定形状的直方图而对图像作修正的增强 方法
0.89
0.95 0.98 1.00
6/7
1 1 1
s3=6/7
985
0.24
s4=1
448
0.11
41
例：
原图像的直方图
均衡后图像的直方图
42
例：直方图均衡化示例
43
例：
思考问题： 若在原图像一行上连续8个像素的灰度值分 别为：0、1、2、3、4、5、6、7，则均衡 后，对应的灰度值为多少？
46
直方图规定化
可见，它是对直方图均衡化处理的一种有 效的扩展。直方图均衡化处理是直方图规 定化的一个特例 对于直方图规定化，下面仍从灰度连续变 化的概率密度函数出发进行推导，然后推 广出灰度离散的图像直方图规定化算法
47
直方图规定化
假设pr(r)和pz(z)分别表示已归一化的原始 图像灰度分布的概率密度函数和希望得到 的图像的概率密度函数 首先对原始图像进行直方图均衡化，即求 变换函数：
H Pi log2 Pi
i 0 L 1
17
利用MATLAB实现遥感图像增强
ｃｍ ｕ ｉ ｔ ｎ ：ｔｅｒ ａ ｄ ｅｐ ｒ ｅｔ ［］ Ｅ Ｅ ｏ ｍ ｎ ａｉ ｓ ｈｏｙ ｎ ｘ ｅｉ ｎｓ Ｊ ．ＩＥ ｃ ｏ ｍ
Ｔａｓ Ｓｇ ａ Ｐｏｅｓ， ｃ ０２ ５ （０ ： ３－ ４ ． ｒ ． ｉ ｌ ｒ ｓ． Ｏ ｔ Ｏ ， ０ １ ）２ ８ ５６ ｎ ｎ ｃ ．２ ５ ２
中 图 分 类 号 ： Ｐ ５ Ｔ ７１ 文献标志码 ： Ｂ
Ｒｅ ｏ ｅ ｓ ｎ ｉ ｍ ａ ｅ ｅ ｈａ ｃ ｍ ｅ ｓ ｄ ｏ ＡＴＬＡＢ ｍ ｔ ｅ ｓｎｇ ｉ ｇ ｎ ｎ ｅ ｎｔｂａ ｅ ｎ Ｍ
ＷＡ Ｇ Ｑｎ —ｅ，Ｏ ｏｇｙｎ Ｎ ｉｇｗ ｉＺ Ｕ Ｈ ｎ —ａ
中的某些 信息 ， 时 ， 同 削弱 或 去 除 某些 不 需 要 的信息 的处 理方 法 。其 主 要 目的是 处 理后 的 图像 对 某 些特
定 的应用 比原来 的 图像 更 加 有效 。因此 此 类 图像 处
像 的灰度密 度 函数与像 素所 在 的位置有 关 。 图像 在 设 点 （ ）处 的灰度 分 布密度 函数 为 Ｐ ｚｘｙ ， 么 图 ， （；，）那
仪 器仪表 用户 ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊｉ ｎ １ ７ －０ １ ２ １ ． ２ ０ ３ ｏ：０ ３ ６ ／． ｓ ． ６ １１ ４ ．０ ０ ． ２ ｓ １
旦经验窒逾 旦
利 用 ＭＡ Ｌ Ｂ实现 遥 感 图像 增 强 Ｔ Ａ
王青伟 。邹鸿雁
（ 长春工业大学 资产管理处 ， 长春 １０ １ ） ３０ ２
像 的灰度 密度 函数为 ：
理技 术在 遥 感 、 医学 、 军事 等诸多 领域得 到广 泛 应用 。 图像 增强技术 主要包 含直方 图增强 、 图像平 滑化 处理 、
图像尖锐化处理和彩色处 理技术等 。在实 际应 用 中， 常
数字图像处理期末考试题库
数字图像处理期末考试题库某数字图像处理的主要内容及特点图像获取、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分析、图像识别、图像理解（1）处理精度高，再现性好。
（2）易于控制处理效果。
（3）处理的多样性。
（4）图像数据量庞大。
（5）图像处理技术综合性强。
某图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。
图像增强不存在通用理论。
图像增强的方法：空间域方法和变换域方法。
某图像反转：S=L-1-r1.与原图像视觉内容相同2.适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节。
某对数变换S=C某log（1+r）c为常数，r>=0作用与特点：对数变换将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值，同时，对输入中范围较宽的高灰度值映射为输出中较窄范围的灰度值。
对数函数的一个重要特征是可压缩像素值变化较大的图像的动态范围；某幂律（伽马）变换=c某(r+ɛ)ɤ伽马小于1时减小图像对比度，伽马大于1时增大对比度。
某灰度直方图：是数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系。
某直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为均匀的直方图，即使各灰度级具有相同的出现频数，图象看起来更清晰。
直方图均衡化变换函数必须为严格单调递增函数。
直方图均衡化的特点：›1.能自动增强图像的对比度2.得到了全局均衡化的直方图，即均匀分布3.但其效果不易控制某直方图规定化（匹配）：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法某空间滤波即直接对图像像素进行处理。
获得最佳滤波效果的唯一方法是使滤波掩模中心距原图像边缘的距离不小于(n-1)/2个像素。
某平滑滤波器用于模糊处理和减小噪声。
平滑线性空间滤波器的输出是：待处理图像在滤波器掩模邻域内的像素的简单平均值。
优点：减小了图像灰度的“尖锐”变化，故常用于图像降噪。
负面效应：模糊了图像的边缘，因为边缘也是由图像灰度的尖锐变化造成的。
空间均值处理的重要应用是，为了对感兴趣的物体得到一个粗略的描述而模糊一幅图像。
基于Gabor小波变换的增强2DPCA方法
基于Gabor小波变换的增强2DPCA方法摘要:传统的PCA方法在图像识别中都是基于图像向量的,在人脸识别前二维的人脸图像矩阵首先要转化成一维的图像向量,这样就造成图像向量维数通常较高,使特征提取中耗费大量计算时间,降低了识别效率。
在传统PCA基础上,Yang等人在2004年提出了二维主成分分析(2DPCA),这种方法直接基十二维图像矩阵运算,特征提取速度大大加快,计算方法也较简单。
关健词:Gabor小波变换2DPCA方法1 人脸图像预处理预处理是人脸识别过程中的一个重要步骤。
由于各种原因,我们获得的原始图像都不是特别完美的。
对人脸图像进行预处理可以减少人脸在图像中的位置、大小、旋转角度和光照等条件的不同对特征提取的影响。
所以预处理后的图像更有利于人脸识别的后续阶段如特征提取和分析识别。
图像预处理一般包括几何归一化、直方图均衡化、灰度归一化、直方图均衡化。
(1)人脸图像几何归一化。
对由于角度旋转和尺度放缩造成的影响,可以用人脸图像的几何归一化来消除,并且可以在一定程度上保持人脸图像的几何不变性。
常用的几何校正方法主要包括缩放、旋转、平移等。
人脸图像经过了缩放、旋转和平移等标准化处理后,使所有图像的的大小都达成一致,人物的眼睛、嘴巴等主要局部特征都处十预先指定的位置。
经过这样的处理后对人脸的后续处理有积极的作用。
实验中采用的人脸几何归一化的过程如下:首先对人眼进行定位,获得人脸的左右两眼的中心位置,记为E,和E,.,然后旋转图像使E,和E,.的连线保持水平。
再根据比例关系对人脸图像进行裁剪以获得最有效的区域,最后对图像进行缩放,得到统一大小的标准图像。
缩放图像的方法有两种,一种是直接用灰度插值的方法,另一种是用小波变换的方法对图像进行分解。
本文采用的是速度和效果均比较好的双线性差值法,图1,图2。
(2)直方图均衡化。
图像的直方图是图像的重要统计特征,灰度直方图可以描述图像的灰度分布情况,反应了不同灰度值出现的频率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图像的直方图是图像的重要统计特征，它可以认为是图像灰度密度函数的近似。
直方图虽然不能直接反映出图像内容，但对它进行分析可以得出图像的一些有用特征，这些特征能反映出图像的特点。
当图像对比度较小时，它的灰度直方图只在灰度轴上较小的一段区间上非零，较暗的图像由于较多的像素灰度值低，因此它的直方图的主体出现在低值灰度区间上，其在高值灰度区间上的幅度较小或为零，而较亮的图像情况正好相反。
通常一幅均匀量化的自然图像的灰度直方图在低值灰度区间上频率较大，这样的图像较暗区域中的细节常常看不清楚。
为使图像变清晰，可以通过变换使图像的灰度动态范围变大，并且让灰度频率较小的灰度级经变换后，其频率变得大一些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。
事实证明，通过图像直方图修改进行图像增强是一种有效的方法。
均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节常常看不清楚。
为了使图像清晰，可将图像的灰度范围拉开，并且让灰度频率较小的灰度级变大，即让灰度直方图在较大的动态范围内趋于一致。
前面介绍的直方图均衡化处理方法从实验效果看还是很不错的，从实现算法上也可以看出其优点主要在于能自动整幅图像的对比度，但具体的增强效果也因此不易控制，只能得到全局均衡化处理的直方图。
在科研和工程应用中往往要根据不同的要求得到特定形状的直方图分布以有选择的对某灰度范围进行局部的对比度增强，此时可以采用对直方图的规定化处理，通过选择合适的规定化函数取得期望的效果。
a=imread('花.jpg');
subplot(2,2,1);
imshow(a);
title('原始图像');
subplot(2,2,2);
a=rgb2gray(a);
imhist(a);
title('原始图像直方图');
subplot(2,2,3);
a1=imadjust(a,[],[0.1 0.9]); imshow(a1);
title('调整灰度后的直方图'); subplot(2,2,4);
imhist(a1);
title('调整灰度后的直方图');
（注：文档可能无法思考全面，请浏览后下载，供参考。
可复制、编制，期待你的好评与关注）。