基于Matlab的直方图均衡化图像增强技术
使用Matlab进行数字图像增强的方法
使用Matlab进行数字图像增强的方法引言：数字图像增强是一种改善图像质量和提升可视化效果的方法。
在实际应用中，我们常常需要对图像进行增强，以便更好地分析和理解图像内容。
使用Matlab作为工具，可以方便地对图像进行各种增强操作。
本文将介绍几种常用的数字图像增强方法，并结合具体示例演示其在Matlab中的实现。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像像素值的分布来增强对比度的方法。
它可以将像素值均匀分布在整个灰度级范围内，从而增强图像的细节和清晰度。
在Matlab中，我们可以使用函数histeq来实现直方图均衡化。
实例：假设我们有一张灰度图像lena.jpg，我们想对它进行直方图均衡化。
首先，我们可以使用imread函数读取图像，并将其转换为灰度图像。
```matlabimg = imread('lena.jpg');gray_img = rgb2gray(img);```然后，利用histeq函数对图像进行直方图均衡化。
```matlabenhanced_img = histeq(gray_img);``````matlabimshow(enhanced_img);```运行以上代码，我们可以得到一张直方图均衡化后的图像。
二、滤波增强滤波增强是一种通过应用滤波器来减少噪声和增强图像细节的方法。
在Matlab 中，我们可以使用各种滤波器函数来实现滤波增强，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
实例：假设我们有一张包含噪声的图像cameraman.jpg，我们想对其进行滤波增强。
首先，我们可以使用imnoise函数在图像中添加高斯噪声。
```matlabimg = imread('cameraman.jpg');noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);```然后，我们可以使用imfilter函数对图像进行滤波增强。
基于直方图均衡化的图像增强技术分析与Matlab实现_叶松
ps ( s ) = pr ( r ) ⋅
d −1 dr T ( s ) = [ pr ( r ) ⋅ ]r =T −1 ( s ) （５） ds ds
因此， 直方图技术的基础就是通过变换函数Ｔ（ｒ）控制输入图像 灰度级的概率密度函数， 改变输出图像的灰度层次， 从而达到增强 图像的目的。
nk 0 ≤ r ≤1 n （２） k = 0,1,2, Λ , L − 1 P( rk ) =
2 、直方图均衡化
直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的。 对于连 续图像， 变换函数为：
s = T ( r ) = ∫ pr (ù )dù （６）
1 、直方图处理
灰度级直方图是灰度级的函数， 是描述一幅图像中灰度级与出 现这种灰度的概率之间的关系的图形， 是图像最基本得统计特性。 直方图是多种空间域处理技术的基础， 直方图操作能有效地用于图 像增强。 为了便于数字图像处理， 图像的直方图须引入离散形式。 灰度 级为［０，Ｌ－１］范围的数字图像的直方图的离散函数为： ｈ（ｒｋ）＝ｎｋ （１） 其中ｒ ｋ是第ｋ 级灰度， ｎ ｋ是图像中灰度级ｒ ｋ的像素个数。 在图像 中， 像素的灰度级要作归一化处理一遍计算机进行处理， 用图像中 像素的总数ｎ 来除它的每个值， 得到归一化直方图：
图像增强技术是数字图像处理研究的基本对象之一。 增强的主 要目的是使图像按特定的需要突出图像中的某些信息， 同时， 削弱 或出去某些不需要的信息［１］。 图像空间域增强技术是数字图像增强 的一个重要应用， 是以对图像像素的直接处理为基础， 通过线性或 非线性变换来增强构成图像像素的一种技术。 本文所讨论的直方图 均衡化增强方法便属于这种方法。
由此可见， 用ｒ的累积分布函数作为变换函数可产生一幅灰度 级分布具有均匀概率密度函数的图像， 该图像的灰度级较为均匀 化［３］， 且覆盖了整个范围［０，１］。 灰度级均衡化的最终处理结果是扩展 了图像像素取值的动态范围， 具有较高的对比度。
用matlab 实现基于直方图均衡化的彩色图像增强
基于直方图均衡化的彩色图像增强研究报告Matlab程序如下：clc;RGB=imread('fruit.jpg'); %输入彩色图像，得到三维数组R=RGB(:,:,1); %分别取三维数组的一维，得到红绿蓝三个分量G=RGB(:,:,2); %为R G B。
B=RGB(:,:,3);subplot(4,2,1),imshow(RGB); %绘制各分量的图像及其直方图title('原始真彩色图像'); %subplot(4,2,3),imshow(R);title('真彩色图像的红色分量');subplot(4,2,4), imhist(R);title('真彩色图像的红色分量直方图');subplot(4,2,5),imshow(G);title('真彩色图像的绿色分量');subplot(4,2,6), imhist(G);title('真彩色图像的绿色分量直方图');subplot(4,2,7),imshow(B);title('真彩色图像的蓝色分量');subplot(4,2,8), imhist(B);title('真彩色图像的蓝色分量直方图');r=histeq(R); %对个分量直方图均衡化，得到个分量均衡化图像g=histeq(G);b=histeq(B);figure,subplot(3,2,1),imshow(r);title('红色分量均衡化后图像');subplot(3,2,2), imhist(r);title('红色分量均衡化后图像直方图');subplot(3,2,3),imshow(g);title('绿色分量均衡化后图像');subplot(3,2,4), imhist(g);title('绿色分量均衡化后图像直方图');subplot(3,2,5), imshow(b);title('蓝色分量均衡化后图像');subplot(3,2,6), imhist(b);title('蓝色分量均衡化后图像直方图');figure, %通过均衡化后的图像还原输出原图像newimg = cat(3,r,g,b); %imshow(newimg,[]);title('均衡化后分量图像还原输出原图');程序运行结果：通过matlab仿真，比较均衡化后的还原图像与输入原始真彩色图像，输出图像轮廓更清晰，亮度明显增强。
关于Matlab中直方图均衡化法图像增强的研究
关于Matlab中直方图均衡化法图像增强的研究关于Matlab中直方图均衡化法图像增强的研究摘要：数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
Matlab强大的运算和图形展示功能使得数字图像处理技术在各个领域上都有了比较广泛的应用。
图像增强是数字图像的预处理,对图像整体或局部特征能有效地改善。
我们以一个灰度图像为例，了解基于直方图的均衡化处理的图像增强技术基本原理，给出了相关推导公式和算法；同时，用matlab语言实现了直方图均衡化，处理，并给出了具体程序、实验结果图像及直方图。
结果表明,直方图均衡化处理能有效改善灰度图像的对比度差。
关键词：直方图灰度均衡化统计概率1.引言视觉是人类最重要的感知手段，图像视觉的基础。
图像处理是计算机信息处理的重要内容。
图像可以是可视的和非可视的，也可以是抽象的和实际的。
一般情况下，一幅图像是另一种事物的表示，它包含了有关其所表示物体的描述信息。
可以包括人眼看见的方式显示这一信息，也可以包括人眼不能感知的形式表示信息。
图像是器所表示物体信息的一个浓缩或概括。
实际上，图像与光学密切相关，即与光的照射、反射密切相关。
因此，从理论上来说，一幅图像可以被看作为空间各个坐标点上光的强度的集合。
光的强度与光的波长有关。
在图像形成、传输或变换的过程中,由于受到其它客观因素诸如系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等影响，获取图像往往会与原始图像之间产生某种差异。
退化后的图像通常模糊不清或者经过机器提取的信息量减少甚至错误,因此必须对其采取一些手段进行改善。
2.直方图均衡化的理论基础2.1直方图基础数字图像的直方图是作为图像每一个灰度级的统计概率分布,它提供了图像灰度分布的概貌,直方图增强技术正是利用修改给定图像直方图的方法来增强图像的,最后得到的图像增强程度取决于我们所采用的直方图。
令变量 r和 s 分别代表图像增强前后的像素灰度级 ,相应灰度级分布的概率密度分别为Pr(r)、Ps(s)。
Matlab中的图像增强技术与应用
Matlab中的图像增强技术与应用图像增强技术是数字图像处理领域中的重要方向之一。
通过增强图像的亮度、对比度、锐度以及去除噪声、伪彩色等方法，可以使图像更加清晰、具有更好的可视化效果。
Matlab作为一种常用的图像处理工具，提供了丰富的图像增强函数和工具箱，可以帮助我们实现各种图像增强技术的应用。
本文将介绍一些常用的图像增强技术，并结合Matlab来演示它们的应用。
一、灰度变换与直方图均衡化灰度变换是最基础的图像增强技术之一，它通过调整图像中像素的灰度值来改变图像的亮度和对比度。
在Matlab中，我们可以使用imadjust函数来实现灰度变换。
imadjust函数可以根据输入的灰度范围，将图像像素的灰度值进行线性映射，从而改变图像的亮度。
直方图均衡化是一种改善图像对比度的方法，它通过对图像中像素的灰度分布进行调整，使得图像中的灰度级尽可能均匀分布。
在Matlab中，我们可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
该函数会自动计算图像的累积直方图，并将其映射为均匀分布的灰度级。
二、滤波器与空域增强滤波器是一种常见的图像增强工具，它可以通过删去或者增强图像中的某些频率成分，从而实现图像的去噪和锐化。
在Matlab中，我们可以使用imfilter函数来实现各种滤波操作。
常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器以及高斯滤波器等。
均值滤波器可以平滑图像，减少图像中的噪声；中值滤波器可以有效抑制椒盐噪声等随机噪声；高斯滤波器可以平滑图像并增强图像的边缘。
除了滤波器，空域增强也是一种常用的图像增强技术。
通过对图像进行锐化、增强边缘等操作，可以使图像更加清晰和鲜明。
在Matlab中，我们可以使用imsharpen函数来实现图像的锐化操作。
该函数可以增强图像的高频信息，使得图像的细节更加突出。
三、变换域增强变换域增强是一种通过将图像从空域转换到频域，进行增强操作的方法。
其中最常用的变换是傅里叶变换和小波变换。
在Matlab中，我们可以使用fft2函数和dwt2函数来实现傅里叶变换和小波变换。
matlab实验(直方图均衡化、频域锐化、空域锐化)
实验一直方图均衡化一、实验目的掌握基本的图象增强方法,观察图象增强的效果,加深对灰度直方图及直方图均衡化的理解，掌握直方图均衡化方法。
二、实验内容将一张彩色图片转换成灰色图片，做出均衡化后的直方图，并将灰度图和均衡化后的图片对比。
三、实验原理直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。
从而达到清晰图像的目的。
四、实验代码及结果clear all;f=imread('14.jpg');%读入灰色图像imwrite(rgb2gray(f),'14Gray.bmp'); %将彩色图片灰度化并保存f1=imread('14Gray.bmp');g=histeq(f1,250);%利用histep()函数对灰色图像进行直方图均衡化处理subplot(121);imshow(f1);title('灰色图像');%显示生成灰色图像subplot(122);imshow(g);title('直方图均衡化处理');%显示生成均衡化以后的图像五、实验结果分析利用imhist()函数对两幅图像的灰度范围进行分析，根据下图可知，灰色图像的灰度范围相对来说非常狭窄，图像质量比较差。
而经过直方图均衡化处理后，图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图在整个亮度标度上明显扩展，图像质量明显提高。
实验二空域锐化一、实验目的理解图象锐化的概念，掌握常用空域锐化增强技术。
加深理解和掌握图像锐化的原理和具体算法，理解图象锐化增强的处理过程和特点。
二、实验内容利用一阶微分锐化增强，实现Roberts算子的锐化处理。
观察处理前后图像效果，分析实验结果和算法特点。
三、实验原理Roberts算子是突出图像的细节或者是增强被模糊了的细节。
因此要对图像实现锐化处理，可以用空间微分来完成，但是，这样图像的微分增强了边缘和其他的突变（如噪声）并削弱了灰度变化缓慢区域。
Matlab中的图像增强方法
Matlab中的图像增强方法图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，通过使用各种算法和方法，可以改善图像的质量、增加图像的信息量和清晰度。
在Matlab中，有许多强大而灵活的工具和函数，可以帮助我们实现图像增强的目标。
本文将介绍几种常用的Matlab图像增强方法，并探讨它们的原理和应用。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素分布来增强图像的对比度和亮度。
在Matlab中，我们可以使用“histeq”函数来实现直方图均衡化。
该函数会根据图像的直方图信息，将像素的灰度值重新映射到一个均匀分布的直方图上。
直方图均衡化的原理是基于图像的累积分布函数（CDF）的变换。
它首先计算图像的灰度直方图，并根据直方图信息计算CDF。
然后，通过将CDF线性映射到期望的均匀分布上，将图像的像素值进行调整。
直方图均衡化的优点在于简单易实现，且效果较好。
但它也存在一些限制，比如对噪声敏感、全局亮度调整可能导致细节丢失等。
因此，在具体应用中，我们需要权衡其优缺点，并根据图像的特点选择合适的方法。
二、自适应直方图均衡化自适应直方图均衡化是对传统直方图均衡化的改进，它能够在改善对比度的同时，保持局部细节。
与全局直方图均衡化不同，自适应直方图均衡化采用局部的直方图信息来进行均衡化。
在Matlab中，我们可以使用“adapthisteq”函数来实现自适应直方图均衡化。
该函数会将图像分成小块，并在每个块上进行直方图均衡化。
通过这种方式，自适应直方图均衡化可以在增强图像对比度的同时，保留图像的细节。
自适应直方图均衡化的优点在于针对每个小块进行处理，能够更精确地调整局部对比度，避免了全局调整可能带来的细节丢失。
然而，相对于全局直方图均衡化，自适应直方图均衡化的计算量较大，因此在实时处理中可能会引起性能问题。
三、模糊与锐化图像增强不仅局限于对比度和亮度的调整，还可以改善图像的清晰度和边缘信息。
在Matlab中，我们可以使用一些滤波器来实现图像的模糊和锐化。
Matlab技术图像增强方法
Matlab技术图像增强方法图像增强是数字图像处理的一个重要任务，通过改善图像的质量和视觉效果来提高图像的可读性和理解性。
在现实生活中，我们常常会遇到一些图像质量较差、光照不均匀或者图像噪声较多的情况，这时候就需要借助一些图像增强方法来改善图像。
Matlab作为一款强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，其中包含了多种图像增强方法。
本文将介绍几种常用的Matlab图像增强方法，并对其原理和应用进行探讨。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过重新分配图像的灰度级来拉伸图像的灰度范围，以增强图像的对比度和细节。
在Matlab中，我们可以使用以下代码实现图像的直方图均衡化：```matlabimg = imread('image.jpg');img_eq = histeq(img);imshowpair(img, img_eq, 'montage');```直方图均衡化的原理是将图像的累积分布函数进行线性映射，使得图像的灰度级均匀分布，从而增强对比度。
然而，直方图均衡化有时候会导致图像过亮或者过暗，因为它只考虑了灰度分布，并未考虑图像的空间信息。
二、自适应直方图均衡化为了克服直方图均衡化的不足，自适应直方图均衡化应运而生。
自适应直方图均衡化是一种局部增强方法，它将图像划分为若干小区域，并对每个区域进行直方图均衡化，以保留图像的局部对比度。
Matlab中的自适应直方图均衡化函数为`adapthisteq`，使用方法如下：```matlabimg = imread('image.jpg');img_adapteq = adapthisteq(img);imshowpair(img, img_adapteq, 'montage');```自适应直方图均衡化在增强图像对比度的同时，能够保留图像的细节，并且不会引入过多的噪声。
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中图分类号：TP391.41
Computer CD Software and Applications
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应用研发
多媒体设计
调整与修改，仅需对动画结构进行简单调整，并辅以图片、 文字等改善与补充，便能生成信息查询表达，对比传统动画 建模方式而言，建筑漫游动画模型有其不可比拟的优势。 此外，针对庞大的建筑场景设计来说，在三维动画建 模领域所研究的重点包括人物的处理、树木的设计、道路的 构建、楼房及地面设施的布置等，需从最大限度优化三维模 型效果的角度出发，根据其在动画中的作用定位来设计不同 的效果。首先确定三维动画场景中模型的整体面数，并使 用相对粗糙与简洁的模型；其次，针对穿行其他建筑物的场 景，且需尽可能表现其精确性，构造对应的近景模型。同时 需严格控制模型建造比例，以1：1为标准。一般由于不同的 建模方式均有其不同的优劣特征，在实际设计工作中，需综 合运用不同的建模方式，从设计模型的具体要求出发，从而 保证整体三维动画的制作质量与效果。 4 结束语 综上所述，当前人们已逐渐步入信息时代，在三维动 画建模与设计领域，不同的三维软件与模型建造方法层出 不穷，在建立不同模型时所应用的具体方法也不尽相同。 在实际设计中，为优化模型效果，保证动画模型的性能， 需科学、合理选择精度较高的三维设计软件与不同的建模 方法，以最大限度、形象地表现三维角色在整个模型中的 生动性，提高三维动画模型构造的精确性。
本文链接：/Periodical_jsjgprjyyy201409115.aspx
参考文献： [1]姜占峰.3DS MAX初级三维动画建模人员水平测评平台的设计与开发[D].北京工业大学,2013. [2]郑直.MAYA三维技术在动漫领域立体造型中的应用研究[D].北京工业大学,2013. [3]江媛媛.基于MAXScript的三维场景快速建模算法研究及应用[D].中国海洋大学,2013. [4]徐红霞,成艳真.软件开发的增量模型在三维动画建模中的应用[J].恩施职业技术学院学报,2011(02):81-83. [5]徐红霞,杨艳.软件开发方法中的增量模型在三维动画建模中的应用[J].电脑开发与应用,2011(08):20-22. 作者简介：曲慧丽（1981.02-），女，本科，讲师，研究方向：动漫。 作者单位：哈尔滨职业技术学院，哈尔滨 150081 基金项目：《三维效果图实战》课程改革实施方案。 《 《 《 《 《 《 上接第189 页 figure; subplot(141);imshow(uint8(J)); subplot(142);imhist(J(:,:,1),64); title('R'); subplot(143);imhist(J(:,:,2),64); title('G'); subplot(144);imhist(J(:,:,3),64); title('B'); 4 结束语 对灰度图像，通过直方图均衡化处理，能够扩展其 灰度级范围并且分布均匀，图像更清晰，对于暗部能够看 清楚更多细节信息。对于彩色图像RGB各分量进行直方图 均衡化处理，可以扩展其各分量的灰度级范围并且分布均 匀，但最后得到的彩色图像出现了颜色偏差，整体偏蓝， 对于这种结果，可以记录原始图像 3 种颜色比值，来对结 果图像进行颜色矫正。
在
灰度图的直方图均衡化处理： I=imread(‘cameraman.tif’); figure; subplot(121);imshow(uint8(I)); subplot(122);imhist(I,64); J=histeq(I); figure; subplot(121);imshow(uint8(J)); subplot(122);imhist(J,64); 彩色图像的直方图均衡化处理：
参考文献： [1]阮秋琦.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2013. [2]杨丹.MATLAB图像处理实例详解[M].北京:清华大学出版社,2013. [3]杨帆.图像增强算法研究[D].武汉科技大学,2011. 作者简介：许碧波（1979.06-），女，湖南岳阳人，就职于长沙商贸旅游职业技术学院，讲师，硕士研究生，研究方 向：图形图像处理。 作者单位：中南大学 信息科学与工程学院，长沙 414000
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基于Matlab的直方图均衡化图像增强技术
作者： 作者单位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期)： 许碧波 中南大学 信息科学与工程学院,长沙,414000 计算机光盘软件与应用 Computer CD Software and Applications 2014(9)
应用研发
多媒体设计
基于Matlab的直方图均衡化图像增强技术
许碧波 / 中南大学 信息科学与工程学院
摘 要：本文介绍了直方图均衡化的原理和处理步骤，并在MATLAB中进行实验，实验结果表明，灰度图像通过直方图均 衡化处理，能将灰度扩展到整个灰度级，而且分布比较均匀，对于细节显示得更清晰。 关键词：图像增强；直方图；直方图均衡化；MATLAB
图1 上图为原图和原图的直方图，下图为直方图均衡化的 图像和其直方图
图2 上图为原图和其R、G、B各分量直方图，下图为直方 图均衡化的图像和其各分量直方图 I=imread('peppers.png'); figure; subplot(141);imshow(uint8(I)); subplot(142);imhist(I(:,:,1),64); title('R'); subplot(143);imhist(I(:,:,2),64); title('G'); subplot(144);imhist(I(:,:,3),64); title('B'); J1=histeq(I(:,:,1)); J2=histeq(I(:,:,2)); J3=histeq(I(:,:,3)); J=cat(3,J1,J2,J3); 》 》 》 》 》 下转第191页 》
图像获得的过程中，因为光照、设备等原 因，会导致图像不清晰。而图像增强的目的 是改善图像的视觉效果，让图像更清晰，通 过图像增强，可以增强图像中的有用信息，图像增强技术 可以通过对图像的某些特征，像边缘信息、对比度等进行 突出或增强，从而能更好的显示图像的有用信息。 1 直方图 图像的灰度直方图是一幅图像的灰度分布图，反映了 数字图像中每一灰度级和其出现频率之间的统计关系，可 表达为： p(rk)=nk/n k=0，1，2…L-1 （1） 其中，rk表示第k个灰度级，p(r k)表示灰度级r k出现的 概率，nk表示图像中灰度级rk出现的像素的个数，n为图像 像素总数。 2 直方图均衡化 直方图均衡化处理思想，是把灰度图像直方图从比较 集中的灰度区间均匀的分布到全部灰度范围内，这样就增加 了像素灰度值的动态范围，从而图像整体对比度得到增强。 3 Matlab实现 3.1 相关函数 imhist() 功能：用来计算和显示图像的直方图 histeq() 功能：用来进行直方图均衡化处理 3.2 直方图均衡化处理
渲染场景的动画效果。而对于距离玩家较远的游戏角色，则 可使用相对较为简单的建模方法来完成模型的构造。在设计 时，主要遵循性能与外观统一的原则。 通常而言，在游戏三维画面设计中所涉及的游戏模型 一般为三角面。然而一般在设计软件中所提到的设计界面则 为四边面。在三维设计换算中，一个四边面相当于两个三角 面。因此，在三维动画设计中，需首先将游戏三维模型整体 转换为三角面结构。虽然从三维动画建模的角度来说，四边 面所表现的角色形象与机构更加生动与具体，但具体对网络 游戏的实际操作来说，玩家并不能看到四边面的渲染效果。 而在三维动画设计中，边的数量繁多将会对效果的表达产生 一定的不良影响。另外，若从动画的方向而言，四边面基础 能够更好地表达人体的肌肉情况，反而三角面的表达则会对 人物的动作产生负面效果。因此，为保证三维动画的美观与 运行效果，需结合网络的具体情况来确定边面的设计。 3.2 建筑三维设计的建模创新与优化方法。建筑漫游动 画属于在国内发展较为迅猛的动画模型之一。它是指在3D max软件的协助下，通过创建对应的三维动画漫游路径，来 制作视频文件的模型设计方法。建筑漫游动画能够十分全 面、立体、生动且直接地给观看者展示不同城市的场景，给 人创造身临其境的感受，其真实性效果显著，能够达到惟妙 惟肖的仿真效果。且在模型构建中，虚拟的城市场景较容易