B(i,j)=(c/a)*A(i,j);
elseif (A(i,j)>=a)&(A(i,j)
B(i,j)=(A(i,j)-a)*(d-c)/(b-a)+c;
else
B(i,j)=(A(i,j)-b)*(Mg-d)/(Mf-b)+d;
end
end
end
uint8(A); uint8(B);
imwrite(B,'E:\3.tif'); %图像保存
subplot(2,2,1);imshow(A);%显示调整前后图像及其直方图subplot(2,2,2);imhist(A);
subplot(2,2,3);imshow(B);
subplot(2,2,4);imhist(B);
3.3非线性灰度变换
非线性灰度变换在整个灰度范围内采用统一的变换函数,利用变换函数的数学性质实现对不同灰度值区间的扩展和压缩。
1、对数扩展。对数变换常用来扩展低值灰度,压缩高值灰度,这样可以使低值灰度的图像细节更容易看清,从而达到增强的效果。还可使图像灰度分布与人视觉特性相匹配。其具体形式为: ]1),(ln[),(+=y x f c y x g
式中:[f(x,y)+1]是为了避免对零求对数;C 为尺度比例系数,用于调节动态范围。
源代码如下: clear;
A=imread('pout.tif','tif'); %读入图像 B=log(A+1); %灰度调整 imwrite(B,'e:\4.tif'); %图像保存
subplot(2,2,1); imshow(A); %显示调整前后图像及其直方图 subplot(2,2,2);
imhist(A);
0100
200
1000
100
200
02000
400060008000
subplot(2,2,3); imshow(B); subplot(2,2,4); imhist(B);
2、指数扩展。指数扩展的基本形式为:
1),(]
),([-=-a y x f c b y x g
式中:a 为可以改变曲线的起始位置;c 为可以改变曲线的变化速率,指数扩展可以对图像的高亮度进行大幅扩展。 源代码如下: clear;
a=0.45; %图像变换参数设定 b=255; c=255;
A=imread('pout.tif','tif'); [m,n]=size(A); B=im2double(A); for i=1:1:m for j=1:1:n
B(i,j)=uint8(b^(c*(B(i,j)-a))-1); end end
imwrite(B,'E:\4.tif'); %图像保存
subplot(1,2,1); imshow(D);%显示调整前后图像及其直方图 subplot(1,2,2); imhist(D);
4利用直方图均衡化和直方图规定化对图像进行
增强
4.1利用直方图均衡化对图像进行增强
通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图的图像,即在一定灰度范围内具有相同的象素点数的图像的过程。其“中心思想”是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。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 主要缺点:
1、变换后图像的灰度级减少,某些细节消失;
2、某些图像,如直方图有高峰,经处理后对比度不自然的过分增强。 算法如下:
为讨论方便,以r 和s 分别表示归一化了的原图像灰度和经直方图修正后的图像灰度。即1,0≤≤s r 在[0,1]内设有变换 S=T(r)
且该函数单调递增,1)(0≤≤r T ,于是有反变换)(1s T r -=
有概率论知,如果已知随即变量r 的概率密度)(r p r ,而随机变量s 是r 的函数。则s 的概率密度
)
(s p s 可以有)(r p r 求出。
[
]
)
()()()()(1
s T ds
d r p ds dr r p dr r p ds d s p r r r
r s -∞-==??????=
?
从上式可以看出通过变换函数)
(r T 可以控制图像灰度级的概率密度函数,从而改变图像灰度层次,这就是直方图修正技术的基础。 因为归一化规定
1
)(=s p s
有1式有dr r p ds r )(= 两边积分得
dr
r p r T s r
r )()(0
?
=
=
上式就是所求得的变换函数。它表明当变换函数)(r T 是原图像直方图累积分布函数时,能达到直方图均衡化的目的。 离散形式可表示为:
∑
∑
===
=
=k
i i k
i i r k k n
n r p r T s 0
)()(
可见均衡后的各像素的灰度值k s 可直接由原图像的直方图算出。
在实际处理变换时,一般先对原始图像的灰度情况进行统计分析,并计算出原始直方图分布,然后根据计算出的累计直方图分布求出k r 到k s 的灰度映射关系。在重复上述步骤得到源图像所有灰度级到目标图像灰度级的映射关系后,按照这个映射关系对源图像各点像素进行灰度转换,即可完成对源图的直方图均衡化。 源代码如下: Clear;
A=imread(…pout.tif ?); B=imadjust(A);
imwrite(B,'E:\5.tif'); %图像保存
subplot(2,2,1); imshow(A); %显示调整前后图像及其直方图 subplot(2,2,2); imhist(A); subplot(2,2,3); imshow(B); subplot(2,2,4); imhist(B);
4.2利用直方图规定化对图像进行增强
在实际应用中,希望能够有目的地增强某个灰度区间的图像,即能够人为地修正直方图的形状,使之与期望的形状相匹配,这就是直方图规定化的基本思想。换句话说,希望可以人为地改变直方图形状,使之成为某个特定的形状,直方图规定化就是针对上述要求提出来的一种增强技术,它可以按照预先设定的某个形状来调整图像的直方图。直方图规定化是在运用均衡化原理的基础上,通过建立原始图像和期望图像之间的关系,选择地控制直方图,使原始图像的直方图变成规定的形状,从而弥补了直方图均衡不具备交互作用的特性。直方图规定化就是针对上述
思想提出来的。
其增强原理及步骤如下:
1、先对原始的直方图均衡化:)(r T s =
2、同时对规定的直方图均衡化:)(z G v =
3、由于都是均衡化,故令v s =,则:)]
([)(1
1
r T G
v G
z --==。
源代码如下: Clear;
A=imread(…E:\7.tif ?,?tif ?);%读入待处理图像 B=imread(…pout.tif ?);%读入规定图像 [count,hagram]=imhist(B);
C=imadjust(A,hagram); %直方图规定化 imwrite(C,'E:\5.tif'); %图像保存
subplot(3,2,1); imshow(A); %显示调整前后图像及其直方图 subplot(3,2,2); imhist(A); subplot(3,2,3); imshow(B); subplot(3,2,4); imhist(B); subplot(3,2,3); imshow(C); subplot(3,2,4); imhist(C);
5参考文献
1、包振华.基于MATLAB的灰度级线性变换图像增强[J].武汉职业技术学院学报.2006,3
2、汪志云.基于直方图的图像增强及其MATLAB实现[J].计算机工程与科学.2006,2
3、贾永红.数字图像处理[M].武汉大学出版社.2003,9
MATLAB图像增强总结程序
MATLAB图像增强程序举例 1.灰度变换增强程序: % GRAY TRANSFORM clc; I=imread('pout.tif'); imshow(I); J=imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1],1); %transforms the walues in the %intensity image I to values in J by linealy mapping %values between 0.3 and 0.7 to values between 0 and 1. figure; imshow(J); J=imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1],0.5); % if GAMMA is less than 1,the mapping si weighted to ward higher (brighter) %output values. figure; imshow(J); J=imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1],1.5); % if GAMMA is greater than 1,the mapping si weighted toward lower (darker) %output values. figure; imshow(J) J=imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1],1); % If TOP2.直方图灰度变换 %直方图灰度变换 [X,map]=imread('forest.tif'); I=ind2gray(X,map);%把索引图像转换为灰度图像 imshow(I); title('原图像'); improfile%用鼠标选择一条对角线,显示线段的灰度值 figure;subplot(121) plot(0:0.01:1,sqrt(0:0.01:1)) axis square title('平方根灰度变换函数') subplot(122) maxnum=double(max(max(I)));%取得二维数组最大值 J=sqrt(double(I)/maxnum);%把数据类型转换成double,然后进行平方根变换%sqrt函数不支持uint8类型 J=uint8(J*maxnum);%把数据类型转换成uint8类型
matlab图像几何变换和图像增强
一.图像几何变化 (1)放大,缩小,旋转 程序: I=imread('111.jpg'); J=imresize(I,1.5); L=imresize(I,0.75); K=imrotate(I,35,'bilinear'); subplot(221),subimage(I); title('原图像'); subplot(222),subimage(J); title('放大后图像'); subplot(223),subimage(L); title('缩小后图像'); subplot(224),subimage(K);title('旋转后图像'); 二.图像频域变换 (1)傅里叶变换 真彩图像灰度图像傅里叶变换谱程序:I=imread('111.jpg'); figure(1); imshow(I); B=rgb2gray(I); figure(2);
imshow(B) D=fftshift(fft2(B)); figure(3); imshow(log(abs(D)),[ ]); (2)离散余弦变换 真彩图灰度图进行离散余弦变换后程序: RGB=imread('111.jpg'); figure(1); imshow(RGB); G=rgb2gray(RGB); figure(2); imshow(G); DCT=dct2(G); figure(3); imshow(log(abs(DCT)),[]); 三.图像增强: (1)指数变换 程序:
f=imread('111.jpg') f=double(f); g=(2^2*(f-1))-1; f=uint8(f); g=uint8(g); subplot(1,2,1),subimage(f); subplot(1,2,2),subimage(g); (2)直方图均衡 程序: I=imread('111.jpg'); I=rgb2gray(I); figure subplot(221);imshow(I); subplot(222);imhist(I) I1=histeq(I); figure; subplot(221);imshow(I1) subplot(222);imhist(I1) (3)空域滤波增强 锐化滤波(Roberts算子Sobel算子拉普拉斯算子)
图像增强及MATLAB实现
《数字图像处理》课程设计 课设题目:图像增强与MATLAB实现学校学院:华东交通大学理学院 学生班级:13级信息计算(2)班学生:超 学生学号:20130810010216 指导老师:自柱
图像增强与MATLAB实现 摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法,它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述,然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础,通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点,讨论不同的增强算法的技术要点,并对其图像增强方法进行性能评价。 关键字:图像;图像增强;算法
目录 一、MATLAB的简介 (1) 1.1MATLAB主要功能 (1) 二、MATLAB的主要功能 (1) 2.1数字增强技术概述 (1) 2.2数字图像的表示 (2)
三、直方图的均衡化 (2) 3.1图像的灰度 (2) 3.2灰度直方图 (2) 3.3直方图均衡化 (3) 四、图像二值化 (5) 4.1图像二值化 (5) 五、对比度增强 (7) 5.1对比度增强 (7) 5.2灰度调整 (8) 5.3对数变换 (9) 六、滤波 (10) 6.1平滑滤波 (10) 6.2线性平滑滤波程序: (11) 6.3非线性滤波 (12) 七、锐化 (18) 八、参考文献 (19) 九、自我评价 (20)
一、Matlab的简介 1.1 MATLAB主要功能 MATLAB是建立在向量、数组和矩阵基础上的一种分析和仿真工具软件包,包含各种能够进行常规运算的“工具箱”,如常用的矩阵代数运算、数组运算、方程求根、优化计算及函数求导积分符号运算等;同时还提供了编程计算的编程特性,通过编程可以解决一些复杂的工程问题;也可绘制二维、三维图形,输出结果可视化。目前,已成为工程领域中较常用的软件工具包之一。 二、MATLAB的主要功能 2.1数字增强技术概述 图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,消弱或去除某些信息使得图像更加实用。图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑处理、图像尖锐化处理等。 图像增强技术主要包括:直方图修改处理,图像平滑处理,图像尖锐化处理,彩色图像处理。从纯技术上讲主要有两类:频域处理法和空域处理法。 频域处理法主要是卷积定理,采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理技术;空域处理法:是直接对图像中的像素进行处理,基本上是以灰度映射变换为基础的。
matlab提供的红外图像增强实例
matlab里提供的TM图像增强实例: View code for landsatdemoRun this demo Landsat Color Composite landsatdemo Landsat color composite demo. This demo allows you to experiment with creating color composites from Landsat Thematic Mapper https://www.360docs.net/doc/b114251336.html,ndsat data consists of7spectral bands that each reveal different features of the region that is imaged.The data is read into a512-by-512-by-7array.To create a color composite, we form an RGB image by assigning spectral bands to red,green,and blue intensities. Try out some common color composites by clicking on the radio buttons.The numbers in square brackets map the spectral bands to red, green,and blue.The array[321]means band3will be shown as red intensities,band2will be shown as blue intensities,and band1will be shown as green intensities. "True Color[321]"-shows what our eyes would see from an airplane. "Near Infrared[432]"-shows vegetation as red,water as dark. "Shortwave Infrared[743]"-shows changes due to moisture. Click on"Custom Composite",and change the popup menus to create your own combinations of red,green,and blue. Click on"Single Band Intensity"to see individual bands as gray intensity images. Try turning off"Saturation Stretch"by clicking on the checkbox.For most Landsat data sets,saturation stretching is important.When saturation stretching is turned on,the demo clips2%of the pixels in each band and does a linear contrast stretch before displaying the image. Try turning on"Decorrelation Stretch"by clicking on the checkbox. This visual enhancement increases color separation by eliminating correlation between channels,making subtle spectral differences easier to recognize.If both"Saturation Stretch"and"Decorrelation Stretch"are checked,the decorrelation stretch is followed by a linear saturation stretch.
matlab数字图像处理—图像增强汇总
图像增强 图像增强的定义 图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法,也是提高图像质量的过程[9]。图像增强的目的是使图像的某些特性方面更加鲜明、突出,使处理后的图像更适合人眼视觉特性或机器分析,以便于实现对图像的更高级的处理和分析。图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程:图像增强希望既去除噪声又增强边缘。但是,增强边缘的同时会同时增强噪声,而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊,因此,在图像增强的时候,往往是将这两部分进行折中,找到一个好的代价函数达到需要的增强目的[10]。传统的图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像的统计量,如:ST 转换,直方图均衡,中值滤波,微分锐化,高通滤波等等。这样对应于某些局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉,从而局部区域的增强效果常常不够理想,噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得到解决。 常用的图像增强方法 图像增强可分成两大类:空间域法和频率域法。基于空间域的算法处理时直接对图像灰度级做运算;基于频率域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正,是一种间接增强的算法。 基于空间域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等,目的或使图像成像均匀,或扩大图像动态范围,扩展对比度。邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。平滑一般用于消除图像噪声,但是也容易引起边缘的模糊。常用算法有均值滤波、中值滤波。锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓,便于目标识别。常用算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。 基于频率域的算法把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图片变得清晰。 图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据,有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征,使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中,不分析图像降质的原因,处理后的图像不一定逼近原始图像。 ?????? ?????????????????????彩色图像灰度图像处理对象局部处理全局处理处理策略频率域模板处理(滤波)点处理(变换)空间域处理方法图像增强
matlab中的图像增强实验附程序代码
图像增强实验
一:试验目的 熟悉并掌握数字图像空域增强:空域变换增强,空域滤波增强 二:实验内容 (1)直方图均衡化进行图像增强代码: imag=imread('pout.tif'); imag=im2double(imag); subplot(2,2,1);imshow(imag);title('原始图像'); subplot(2,2,2);imhist(imag);title('原始图像的直方图'); imag1=histeq(imag); subplot(2,2,3);imshow(imag1);title('直方图均衡化后的图像'); subplot(2,2,4);imhist(imag1);title('直方图均衡化后的图像的直方图'); 直方图均衡化进行图像增强效果图 (2)对图像加入椒盐噪声,并分别用中值滤波和自适应的方法进行去噪处理的代码: imag2=imnoise(imag,'salt',0.02); imag3=medfilt2(imag2); imag4=wiener2(imag2); subplot(2,2,1);imshow(imag);title('原始图像'); subplot(2,2,2);imshow(imag2);title('加入椒盐噪声后的图像'); subplot(2,2,3);imshow(imag3);title('进行中值滤波后的图像'); subplot(2,2,4);imshow(imag4);title('进行自适应滤波后的图像'); 对图像加入椒盐噪声,并分别用中值滤波和自适应的方法进行去噪处理的效果 原始图 像 0.5 1 原始图像的直方图 直方图均衡化后的图像 0.5 1 0直方图均衡化后的图像的直方图
图像增强及其matlab实现实例
图像增强及其matlab实现实例 图像增强技术主要包括:直方图修改处理,图像平滑处理,图像尖锐化处理,彩色图像处理。从纯技术上讲主要有两类:1)频域处理法2)空域处理法;频域处理法主要是卷积定理,采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理技术;空域处理法:是直接对图像中的像素进行处理,基本上是以灰度映射变换为基础的。 2.1 空域滤波增强 空域滤波增强:使用空域模板进行的图像处理被称为空域滤波,模板本身被称为空域滤波器。空域滤波器包括:线性滤波器和非线性滤波器 空域滤波处理效果来分类,可以分为平滑滤波器,和锐化滤波器,平滑的目的在于消除混杂在图像中的干扰因素,改善图像质量,强化图像表现特征。锐化的目的在于增强图像边缘,以及对图像进行识别和处理。 2.1.1 平滑滤波器:用于模糊处理和减小噪声, 线性平滑滤波器 平滑线性空间滤波器的输出(响应)是包含在滤波掩模邻域内像素的简单平均值。因此这些滤波器也被称为均值滤波器。平滑滤波器的概念很简单:它是用滤波掩模确定的领域内像素的平均值去代替图像每个像素点的值。这种处理减少了图像灰度的尖锐化。 注:每个掩模前边的乘数等于它的系数值的和,以计算平均值。(详见数字图像处理P--93) 我们经常用这些极端类型的模糊处理来去除图像中的一些小物体。 例子:在matlab中利用线性平滑滤波器处理一副图像(详见matlab7.0图像处理) I=imread('eight.tif'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); >> %添加椒盐噪声 >> subplot(221) >> imshow(I) >> title('原图像') >> subplot(222) >> imshow(J) >> title('添加椒盐噪声图像')
基于MATLAB彩色图像及增强处理设计方法讲解
课程设计 题目基于MATLAB彩色图像及增强处理设计方法 学生姓名曹刘惠子学号 1110064087 所在院(系)物电学院 专业班级电子信息科学与技术1103 指导教师蒋媛 完成地点博源楼1102教室
基于MATLAB彩色图像及增强处理设计方法 曹刘惠子 (陕西理工学院物电学院电子信息科学与技术专业1103班级,陕西汉中 723000) 指导老师:蒋媛 [摘要]图像增强是指依据图像所存在的问题,按特定的需要突出一幅图像中的某一些信息,同时,削弱或去除某些冗余信息的处理方法。其主要目的是使得处理后的图像对给定的应用比原来的图像更加有效同时可以有效的改善图像质量。图像增强单纯从技术上可分成两大类:一类是频域处理法;一类是空域处理法。大多数是以灰度映射变换为基础的,所用的映射变换取决于增强的目的。彩色图像比灰度图像包含更多的信息,无论是对人们的视觉感受,还是后续的图像理解与分析,彩色图像都具有灰度图像无可比拟的优越性。本文主要研究基于MATLAB彩色图像的增强方法。不同原理产生的彩色图像有不同的处理方法,故在本文中主要论述彩色图像增强用法之间以及仿真结果的比较。 运用MATLAB 软件实现彩色图像增强仿真,比较处理方法。 [关键词]彩色图像图像增强时域频域MATLAB
目录 1绪论 (5) 1.1课题研究目的及意义 (5) 1.2本课题的研究内容 (5) 2彩色图像及其增强处理设计方法 (5) 2.1基本概念 (5) 2.2图像处理工具 (5) 2.3伪彩色增强 (6) 2.4真彩色增强 (8) 2.5假彩色增强 (10) 3 程序实现及比较 (10) 3.1伪彩色图像增强 (10) 3.2真彩色图像增强 (11) 3.3假彩色图像增强 (13)
图像增强与MATLAB实现
《数字图像处理》 课程设计 课设题目:图像增强与MATLAB实现学校学院:华东交通大学理学院 学生班级:13级信息计算(2)班 学生姓名:魏超 学生学号:216 指导老师:范自柱
图像增强与MATLAB实现 摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法,它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述,然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础,通过Matlab 实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点,讨论不同的增强算法的技术要点,并对其图像增强方法进行性能评价。 关键字:图像;图像增强;算法 目录 一、MATLAB的简介........................ 错误!未定义书签。 1.1MATLAB主要功能 0 二、MATLAB的主要功能 0 2.1数字增强技术概述 0 2.2数字图像的表示 (1) 三、直方图的均衡化 (1) 3.1图像的灰度 (1) 3.2灰度直方图 (1) 3.3直方图均衡化 (2)
四、图像二值化 (4) 4.1图像二值化 (4) 五、对比度增强 (6) 5.1对比度增强 (6) 5.2灰度调整 (7) 5.3对数变换 (8) 六、滤波 (9) 6.1平滑滤波 (9) 6.2线性平滑滤波程序: (10) 6.3非线性滤波 (11) 七、锐化 (17) 八、参考文献 (18) 九、自我评价 (19)
一、Matlab的简介 1.1 MATLAB主要功能 MATLAB是建立在向量、数组和矩阵基础上的一种分析和仿真工具软件包,包含各种能够进行常规运算的“工具箱”,如常用的矩阵代数运算、数组运算、方程求根、优化计算及函数求导积分符号运算等;同时还提供了编程计算的编程特性,通过编程可以解决一些复杂的工程问题;也可绘制二维、三维图形,输出结果可视化。目前,已成为工程领域中较常用的软件工具包之一。 二、MATLAB的主要功能 2.1数字增强技术概述 图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,消弱或去除某些信息使得图像更加实用。图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑处理、图像尖锐化处理等。 图像增强技术主要包括:直方图修改处理,图像平滑处理,图像尖锐化处理,彩色图像处理。从纯技术上讲主要有两类:频域处理法和空域处理法。 频域处理法主要是卷积定理,采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理技术;空域处理法:是直接对图像中的像素进行处理,基本上是以灰度映射变换为基础的。
matlab图像增强与平滑简单程序
图像增强与平滑 直方图: I=imread('1.jpg'); imshow(I); I=rgb2gray(I); %三维变成二维的图; figure,imhist(I); %显示灰度分布 直方图均衡处理: I=imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I); J=histeq(I); Subplot(1,2,1),imshow(I); Subplot(1,2,2),imshow(J); figure,Subplot(1,2,1),imhist(I,64); Subplot(1,2,2),imhist(J,64); %这个参数是什么意思??? 灰度变换:
imadjust(I,[],[], ); I=imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I); J=imadjust(I,[0.1,0.5],[]); Subplot(1,2,1),imshow(I); Subplot(1,2,2),imshow(J); figure,Subplot(1,2,1),imhist(I,64); Subplot(1,2,2),imhist(J,64); 图像反转: I=imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I); J=imadjust(I,[0.1,0.9],[0.9 0.1]); Subplot(1,2,1),imshow(I); Subplot(1,2,2),imshow(J); figure,Subplot(1,2,1),imhist(I,64); Subplot(1,2,2),imhist(J,64); 图像平滑 噪声 I=imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
MATLAB常用图像增强方法(精)
数字图像处理 实验报告 实验名称:常用图像增强方法 专业班级: 07级电子信息工程2班 姓名:王超 学号: 20077427 一、实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用; 2、理解并掌握常用的图像的增强技术。 二、实验步骤 1、显示图像直方图 选择一幅图像,转化为灰度图像后显示其直方图,建立M文件程序如下:a=imread('f:\chuan.jpg';
b=rgb2gray(a; subplot(1,2,1; imshow(b; subplot(1,2,2; imhist(b 结果如图: 2、直方图均衡化 建立M文件,程序如下:a=imread('f:\chuan.jpg'; b=rgb2gray(a; subplot(1,3,1;imshow(b; subplot(1,3,2;imhist(b;
c=histeq(b,64; [c,T]=histeq(b; subplot(1,3,3;imhist(c 结果如图: 3、采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波,窗口分别采用3*3,5*5,7*7 建立M文件程序如下: a=imread('f:\chuan1.jpg'; x=rgb2gray(a; b=imnoise(x,'salt & pepper', 0.04; subplot(2,2,1;imshow(b; c=medfilt2(b,[3 3]; subplot(2,2,2;imshow(c;
d=medfilt2(b,[5 5]; subplot(2,2,3;imshow(d; e=medfilt2(b,[7 7]; subplot(2,2,4;imshow(e 结果如图:1图为加噪图像,2、3、4图分别为窗口采用3*3、5*5、7*7的滤波后的图像 4、采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 建立M文件程序如下: a=imread('f:\chuan1.jpg'; b=rgb2gray(a; subplot(1,2,1;imshow(b; h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1]; c=filter2(h,b;
MATLAB实现数字图像增强
实验4 MATLAB实现数字图像增强 姓名:** 班级:*** 学号:***
直方图变换(直方图均衡化和直方图规定化)实现图像增强,histeq,imhist命令,编写.m 文件,完成以下功能 任选一幅灰度图像imread,显示原图像及直方图,然后对图像进行均衡化处理,并显示处理后图像及其直方图,与原图像作比较;仿教材或1实例,对原图做直方图规定化,观察其效果。 实验程序: % 直方图均衡化 I=imread('moon.tif') J=histeq(I) I=imread('moon.tif') J=histeq(I) subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像') subplot(2,2,2),imshow(J),title('直方图均衡化图像') subplot(2,2,3),imhist(I),title('原始图像直方图') subplot(2,2,4),imhist(J),title('均衡化直方图') % 直方图规定化ˉ I=imread('moon.tif'); J=histeq(I,32); [count,x]=imhist(J); Q=imread('moon.tif'); figure, subplot(2,2,1),imshow(Q) subplot(2,2,3),imhist(Q) M=histeq(Q,count); subplot(2,2,2),imshow(M) subplot(2,2,4),imhist(M) 实验结果: 直方图均衡化
直方图规定化 灰度变换, 利用直接灰度变换法对任选的一副图像进行灰度变换(imjust函数),要求将原图像0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1],再实现明暗转换(负片图像),显示原图,直方图,处理后的图像。 实验程序: %灰度变换 I=imread('moon.tif') J=imadjust(I,[0.5,0.75],[]) Q=double(I); M=255-Q; Z=uint8(M); subplot(2,3,1),imshow(I),title('原始图像') subplot(2,3,2),imshow(J),title('灰度变换图像') subplot(2,3,3),imshow(Z),title('负片图像') subplot(2,3,4),imhist(I),title('原始图像直方图’) subplot(2,3,5),imhist(J),title('灰度变换图像直方图') subplot(2,3,6),imhist(Z),title('负片图像直方图') 实验结果:
利用MATLAB对图像进行增强处理
文档从互联网中收集,已重新修正排版,word格式支持编辑,如有帮助 欢迎下载支持。 郑州轻工业学院 课程设计任务书 题目利用MATLAB对图像进行增强处理 专业、班级电子信息工程07级学号姓名 主要内容、基本要求、主要参考资料等: 主要内容: 在图像形成、传输或变换的过程中,由于受到一些客观因素的影响,会使图像产生失真,如图像对比度降低和图像模糊等等。因此需要利用图像增强技术改善这种情况。寻找一幅灰度分布不均的原始图像,在MATLAB环境下对图像进行增强处理。要求利用灰度变换、直方图均衡化和直方图规定化对图像进行增强,显示增强前后的结果并比较增强的效果。 基本要求: 1、学会 MATLAB 的使用,掌握 MATLAB 的程序设计方法。 2、熟悉数字图像处理的基本知识。 3、利用灰度变换中的线性变换、分段线性变换、非线性变换对图像进行增强。 4、利用直方图均衡化和直方图规定化对图像进行增强 5、显示增强前后的图像,并对比增强的效果。 主要参考资料: 1、包振华.基于MATLAB的灰度级线性变换图像增强[J].武汉职业技术学院学报.2006,3 2、汪志云.基于直方图的图像增强及其MATLAB实现[J].计算机工程与科学.2006,2 3、贾永红.数字图像处理[M].武汉大学出版社.2003,9 完成期限: 指导教师签名: 课程负责人签名: 2010年6月18日
摘要 在图像形成、传输或变换的过程中,由于受到一些客观因素的影响,会使图像产生失真,如图像对比度降低和图像模糊等等。因此需要利用图像增强技术改善这种情况。本文寻找了一幅灰度分布不均的原始图像,在MATLAB环境下对图像进行增强处理。本文还利用灰度变换、直方图均衡化和直方图规定化对图像进行增强,显示增强前后的结果并比较增强的效果。 关键词:图像增强,灰度变换,直方图均衡化,直方图规定化 目录 摘要 .................................................................................. 错误!未定义书签。目录 .................................................................................... 错误!未定义书签。 1 MA TLAB的使用及其程序设计方法........................................ 错误!未定义书签。 1.1 MA TLAB简介 ........................................................ 错误!未定义书签。 1.1.1 MA TLAB的概况 ........................................... 错误!未定义书签。 1.2 MA TLAB的使用 ..................................................... 错误!未定义书签。 1.2.1 MA TLAB的程序文件 ..................................... 错误!未定义书签。 1.2.2 MA TLAB的函数文件 ..................................... 错误!未定义书签。 1.3 MA TLAB 的程序设计方法......................................... 错误!未定义书签。 1.3.1 逻辑运算符 .................................................. 错误!未定义书签。 1.3.2 控制流 ........................................................ 错误!未定义书签。 2 数字图像处理的基本知识..................................................... 错误!未定义书签。 2.1 数字图像处理的概念 ................................................ 错误!未定义书签。 2.1.1 图像的定义 .................................................. 错误!未定义书签。 2.1.2 图像的基本属性 ............................................ 错误!未定义书签。 2.1.3 数字图像处理的概念 ...................................... 错误!未定义书签。 2.2 数字图像处理的内容 ................................................ 错误!未定义书签。 2.3 数字图像处理的特点及其应用 .................................... 错误!未定义书签。 2.3.1 数字图像处理的基本特点 ................................ 错误!未定义书签。 2.3.2 数字图像处理的主要应用 ................................ 错误!未定义书签。 2.3.3 数字图像处理的主要优点 ................................ 错误!未定义书签。 3 利用基本灰度变换对图像进行增强......................................... 错误!未定义书签。 3.1 线性灰度变换 ......................................................... 错误!未定义书签。 3.2 分段线性灰度变换 ................................................... 错误!未定义书签。 3.3 非线性灰度变换 ...................................................... 错误!未定义书签。 4 利用直方图均衡化和直方图规定化对图像进行增强.................... 错误!未定义书签。 4.1 利用直方图均衡化对图像进行增强 .............................. 错误!未定义书签。
基于灰度变换的图像增强及MATLAB实现
( 二 〇 〇 九 年 十 二 月 数字图像处理结业论文 学 号: 200720906041 题 目: 基于灰度变换的图像增强及Matlab 实现 学生姓名: 崔跃鹏 学 院: 理学院 系 别: 物理 系 专 业: 电子信息科学与技术 班 级: 电科07-2班 授课教师: 杨秀清 学号:200720906041
基于灰度变换的图像增强及Matlab实现 摘要:图像增强不仅可以用于提高图像的视觉外观,而且还是图像边缘检测以及特征提取等技术的基础。此文主要研究用于增强图像的灰度变换方法,包括线性灰度变换、非线性灰度变换与直方图均衡化方法。采用MA TLAB软件进行编程,运用上述算法对图像进行处理。实验结果表明,处理后的图像对比度得到了明显改善,增强了图像的视觉效果。在以上算法中可以通过灵活设置相关参数获取不同的图像增强效果,并且具有处理速度快的优点。 关键字:数字图像处理;图像增强;直方图;均衡化;规定化;matlab 一引言:图像增强技术是不考虑图像降质的原因,只将图像中感兴趣的特征有选择地突出,而衰减其不需要的特征,故改善后的图像不一定要去逼近原图像。如突出目标物轮廓,去除各类噪音,将黑白图像转变为伪彩色图像。从图像质量评价观点来看,图像增强的主要目的是提高图像的可懂度,更有利于人的视觉感知 二图像增强的重要方法简介: 图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理、和彩色处理技术等。图像增强有图像对比度增强、亮度增强,轮廓增强等等。图像增强有两类方法:空间域法和频率域法。空间域法主要在空间域内对像素灰度值直接运算处理,如图像的灰度变换直方图修正图像空域平滑和蜕化处理。频域法就是在图像的某种变化域内,对图像的变换值进行预算,如先对图像进行傅里叶变换,在进行滤波处理,最后将滤波处理后的图像变换值反变换到空间域,从而获得增强后的图像。 1、对比度增强 是一种通过改变图像像元的亮度分布态势,扩展灰度分布区间来改变图像像元对比度,从而改善图像质量的图像处理方法。因为亮度值是辐射强度的反映,所以也称为辐射增强。常用的方法有对比度线性变换和非线性变换。其关键是寻找到一个函数,以此函数对图像中每一个像元进行变换,使像元得到统一的重新分配,构成得到反差增强的图像 2、直方图增强 (1)直方图均衡化(2)直方图规定化 3、平滑平滑图像中出现某些亮度变化过大的区域,或出现不该有的亮点(“噪声”)时采用平滑方法可以减小变化,使亮度平缓或去掉不必要“噪声”点。它实际上是使图像中高频成分消退,即平滑图像的细节,降低其反差,保存低频成分,在频域中称为低通滤波。 4、锐化的作用在于提高边缘灰度值的变化率,使界线更加清晰。它是增强图像中的高频成分,在频域处理中称为高通滤波,也就是使图像细节的反差提高,也称边缘增强。要突出图像的边缘、线状目标或亮度变化率大的部分常采用锐化方法。
基于MATLAB的图像增强方法与实现
基于MATLAB的图像增强方法与实现 图像,包含模拟图像与数字图像,是图形与影像的合称,在人类的日常生活中有着不可替代的地位:它是人类主要依赖的信息源之一,来源于视觉的信息可以占到个人总体所获取的百分之七十五左右。由于人类日常工作与生活中对图像质量与清晰度越来越高的要求,图像处理作为一样通过计算机对图像进行分析和处理的技术,在应用领域得到了很大的发展。 图像增强作为数字图像处理主要技术之一,可以实现对图像视觉效果的改良,并根据不同的图像的具体应用情况,实现对图像某种特定属性的突出与强调,对不同元素之间的差异的扩大,以达到使图像的信息量更加丰富,提升图像质量的目的,迎合某些场合对图像分析的需要。 MATLAB是由美国Math-Works公司出品的应用于算法开发、数据计算、数据的可视化及分析的一款数学软件,它以矩阵作为基本数据单位,能够实现高效的数值计算和符号计算,同时图形处理功能比较完善,且具有良好的用户界面。与C++类似的语法特征结合与数学表达式相似的书写格式使得MATLAB这种语言能够使操作更简单,且能更加直观显示出图像处理的效果。 本文主要研究不同的图像增强算法,分别详述图像增强的两大类——空间域图像增强方法与频率域图像增强方法中的多种具体图像增强算法,如直方图均衡化算法,高斯低通滤波算法等,对它们的理论基础和意义进行阐述,对不同算法的具体使用范围加以讨论,并最终使用MATLAB语言对图像增强算法进行具体的实现。
目录 第1章绪论 (3) 1.1课题背景 (3) 1.2图像增强研究意义与发展现状 (4) 1.3论文研究工作与结构安排 (4) 第2章图像增强技术基本简介 (6) 2.1数字图像处理基本概念 (6) 2.2图像增强简介 (9) 第3章图像增强算法及原理 (12) 3.1直接灰度级变换 (12) 3.2直方图变换 (19) 3.3空间域内的图像平滑与锐化 (22) 3.4频率域滤波方法 (25) 第4章图像增强算法的MATLAB实现 (40) 4.1基本运行界面 (40) 4.2图像增强算法具体实现 (41)
利用Matlab进行图像增强
郑州轻工业学院 课程设计任务书 题目利用MATLAB对图像进行增强处理 专业、班级电子信息工程07级学号姓名 主要内容、基本要求、主要参考资料等: 主要内容: 在图像形成、传输或变换的过程中,由于受到一些客观因素的影响,会使图像产生失真,如图像对比度降低和图像模糊等等。因此需要利用图像增强技术改善这种情况。寻找一幅灰度分布不均的原始图像,在MATLAB环境下对图像进行增强处理。要求利用灰度变换、直方图均衡化和直方图规定化对图像进行增强,显示增强前后的结果并比较增强的效果。 基本要求: 1、学会 MATLAB 的使用,掌握 MATLAB 的程序设计方法。 2、熟悉数字图像处理的基本知识。 3、利用灰度变换中的线性变换、分段线性变换、非线性变换对图像进行增强。 4、利用直方图均衡化和直方图规定化对图像进行增强 5、显示增强前后的图像,并对比增强的效果。 主要参考资料: 1、包振华.基于MATLAB的灰度级线性变换图像增强[J].武汉职业技术学院学报.2006,3 2、汪志云.基于直方图的图像增强及其MATLAB实现[J].计算机工程与科学.2006,2 3、贾永红.数字图像处理[M].武汉大学出版社.2003,9 完成期限:2010.6.21—2010.6.25 指导教师签名: 课程负责人签名: 2010年6月18日
摘要 在图像形成、传输或变换的过程中,由于受到一些客观因素的影响,会使图像产生失真,如图像对比度降低和图像模糊等等。因此需要利用图像增强技术改善这种情况。本文寻找了一幅灰度分布不均的原始图像,在MATLAB环境下对图像进行增强处理。本文还利用灰度变换、直方图均衡化和直方图规定化对图像进行增强,显示增强前后的结果并比较增强的效果。 关键词:图像增强,灰度变换,直方图均衡化,直方图规定化
最常用的matlab图像处理的源代码
最常用的一些图像处理Matlab源代 码 #1:数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 #2:二维离散余弦变换的图像压缩 #3:采用灰度变换的方法增强图像的对比度 #4:直方图均匀化 #5:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 #6:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 #7:采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 #8:图像的自适应魏纳滤波 #9:运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 #10:图像的高通滤波和掩模处理 #11:利用巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 #12:利用巴特沃斯(Butterworth)高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 1.数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 f=zeros(30,30); f(5:24,13:17)=1; imshow(f,'notruesize'); F=fft2(f,256,256);%快速傅立叶变换算法只能处矩阵维数为2的幂次,f矩阵不 %是,通过对f矩阵进行零填充来调整 F2=fftshift(F);%一般在计算图形函数的傅立叶变换时,坐标原点在 %函数图形的中心位置处,而计算机在对图像执行傅立叶变换 %时是以图像的左上角为坐标原点。所以使用函数fftshift进
%行修正,使变换后的直流分量位于图形的中心;figure,imshow(log(abs(F2)),[-15],'notruesize'); 2二维离散余弦变换的图像压缩 I=imread('cameraman.tif');%MATLAB自带的图像 imshow(I); clear;close all I=imread('cameraman.tif'); imshow(I); I=im2double(I); T=dctmtx(8); B=blkproc(I,[88],'P1*x*P2',T,T'); Mask=[11110000 11100000 11000000 10000000 00000000 00000000 00000000 00000000]; B2=blkproc(B,[88],'P1.*x',Mask);%此处为点乘(.*) I2=blkproc(B2,[88],'P1*x*P2',T',T); figure,imshow(I2);%重建后的图像 3.采用灰度变换的方法增强图像的对比度 I=imread('rice.tif'); imshow(I); figure,imhist(I);