第4章 空域图像增强

实验三空域图像增强一、实验目的与要求1、掌握灰度直方图的概念及其计算方法；2、熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程；3、熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器；4、掌握色彩直方图的概念和计算方法5、利用MATLAB程序进行图像增强。

二、实验内容与步骤1、图像的直方图与直方图均衡方法a. 从硬盘加载cameraman.tif图象(using function imread).b. 显示图象.c. 显示图象的直方图(using function imhist).d. 用直方图均衡方法进行图象增强.e. 对处理后的图象显示其直方图.f. 比较图象的质量并且进行讨论.代码如下：I=imread(‘原图像名.gif); % 读入原图像J=histeq(I); %对原图像进行直方图均衡化处理Imshow(I); %显示原图像Title(‘原图像’); %给原图像加标题名Figure；imshow(J); %对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后的图像Title(‘直方图均衡化后的图像’) ; %给直方图均衡化后的图像加标题名Figure; subplot(1,2,1) ;%对直方图均衡化后的图像进行屏幕控制；作一幅子图作为并排两幅图的第1幅图Imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度Title(‘原图像直方图’) ; %给原图像直方图加标题名Subplot(1,2,2); %作第2幅子图Imhist(J,64) ; %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度Title(‘均衡变换后的直方图’) ; %给均衡化后图像直方图加标题名从处理前后的图像可以看出，许多在原始图像中看不清楚的细节在直方图均衡化处理后所得到的图像中都变得十分清晰。

2、对图象加入躁声，改变噪声参数（均值、方差或比例），比较其影响。

使用3x3或7x7的均值滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。

图像增强的基本原理图像增强是一种用于改善图像视觉质量或提取目标特征的技术。

它通过改变图像的亮度、对比度、颜色、清晰度等属性来增强图像的可视性和可识别性。

图像增强的基本原理可以归纳为以下几点：1. 空域增强：采用空域操作，即对图像的每个像素进行操作。

常见的空域增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。

直方图均衡化通过重新分布图像中像素的亮度来增加图像的对比度，灰度拉伸则通过线性转换将图像的亮度范围拉伸到整个灰度级范围内。

滤波则通过应用低通、高通、中通等滤波器来增强图像的细节和轮廓。

2. 频域增强：采用频域操作，即将图像转换到频域进行处理。

常见的频域增强方法有傅里叶变换、小波变换等。

傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，通过对频谱进行滤波操作来增强图像的细节和边缘。

小波变换则可以将图像分解为不同频率的子带，可以更加灵活地选择性地增强特定频率的信息。

3. 增强算法：通过应用特定的增强算法来增强图像的视觉效果。

常用的增强算法有Retinex算法、CLAHE算法等。

Retinex算法通过模拟人眼对光源的自适应调整能力来增强图像的亮度和对比度，CLAHE算法则通过分块对比度受限的直方图均衡化来增强图像的细节和纹理。

4. 机器学习方法：利用机器学习算法对图像进行增强。

通过训练模型，学习图像的特征和上下文信息，然后根据学习到的模型对图像进行增强处理。

常见的机器学习方法包括卷积神经网络、支持向量机等。

综上所述，图像增强的基本原理包括空域增强、频域增强、增强算法和机器学习方法等。

这些原理可以单独或结合使用，根据图像的特点和需求，选择合适的方法来对图像进行增强处理，以获得更好的图像视觉质量和目标特征提取效果。

第一章引言一.填空题1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。

数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。

5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。

其中，图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。

二.简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。

①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。

主要包括采样和量化两个过程。

②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。

③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。

④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。

如傅利叶变换等。

⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。

2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。

比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。

5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。

①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。

比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。

②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。

比如傅里叶变换、小波变换等。

第二章图像的基本概念一.填空题1. 量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。

2. 采样频率是指一秒钟内的采样次数。

3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和离散图像两大类。

3.5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。

图像增强的实现方法图像增强是指通过一系列处理方法，改善或提高原始图像的视觉质量，使其更适合特定应用需求。

图像增强技术在计算机视觉、图像处理、模式识别等领域中具有广泛应用，能够帮助我们从原始图像中提取更多有用信息，强调图像的特定特征，改善人眼对图像的感知效果。

本文将介绍图像增强的实现方法，并详细阐述其中的几种常用技术。

1. 空域增强方法空域增强方法是最常用的图像增强方法之一。

其基本思想是直接对图像的像素值进行处理。

常见的空域增强方法包括直方图均衡化、图像锐化和滤波技术等。

直方图均衡化是一种常用的直方图拉伸方法，通过调整图像像素的灰度分布来增强对比度。

具体操作是先计算图像的直方图，然后根据直方图构建一个累积分布函数（CDF），最后利用CDF对每个像素值进行重新映射，以达到增强图像对比度的目的。

图像锐化是通过增强图像的高频分量来提高图像的细节信息。

常见的图像锐化方法有拉普拉斯锐化和边缘增强等。

拉普拉斯锐化方法一般通过对原始图像进行卷积操作，得到图像的拉普拉斯增强图像，进而将其与原始图像进行加权叠加，以增强图像的细节和边缘信息。

滤波技术是通过对图像进行滤波操作，来提取或增强图像中的某些信息。

常用的滤波方法有平滑滤波和锐化滤波等。

平滑滤波技术主要用于图像去噪，通过将每个像素的值与其周围邻域像素的值进行平均或加权平均，减小噪声对图像的影响。

锐化滤波技术则用于增强图像的边缘和细节信息，常见的锐化滤波器有Sobel算子和Laplacian算子等。

2. 频域增强方法频域增强方法是通过对图像的频谱进行处理来实现的。

它基于傅里叶变换的原理，可以将图像从空域转化到频域，然后对频域数据进行增强处理后，再通过逆傅里叶变换将图像还原回空域。

频域增强方法常见的技术有傅里叶变换、滤波器设计和小波变换等。

傅里叶变换将图像从空域转化到频域，将图像的空间域信息转化为频率域信息，可以方便地观察和处理图像的频谱分布。

通过对图像的傅里叶变换结果进行滤波操作，可以实现图像的频域增强。

图像处理中的图像增强与特征提取算法图像处理是数字图像处理的一个重要分支，广泛应用于医学图像、工业检测、视频分析、图像识别等领域。

其中，图像增强和特征提取是两个基本且关键的步骤。

本文将重点介绍图像增强与特征提取算法，并探讨它们在图像处理中的应用。

首先，图像增强是指通过改善图像的视觉效果和质量来提高图像的可视化和识别性能。

图像增强方法可以分为空域增强和频域增强两大类。

空域增强方法直接对原始图像进行像素级别的操作，常见的包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。

直方图均衡化通过对图像的像素值进行重新分布，来增强图像的对比度和明暗度。

灰度拉伸通过将图像的像素值映射到更大的范围，使得图像的亮度范围更广，从而增强图像的细节。

滤波方法则通过选择合适的滤波器对图像进行平滑或锐化，以去除噪音或增强边缘特征。

频域增强方法则是将图像从空间域转换到频率域进行处理，常用的方法有傅里叶变换和小波变换。

傅里叶变换将图像转化为频谱图像，可以通过滤波频谱图像来进行去噪或增强。

小波变换则可以将图像分解为不同尺度的频域系数，从而对不同频率部分进行独立处理。

图像增强算法的选择主要根据具体应用和需求来进行，不同的算法适用于不同类型的图像和不同的需求。

图像特征提取是指从图像中提取出能够表征图像内容的特征，以用于图像分类、目标检测等任务。

常见的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。

颜色特征是指从图像中提取出描述颜色信息的特征，常用的方法有颜色直方图和颜色矩。

颜色直方图统计了图像中每个颜色在图像中的分布情况，可以用于颜色分类和图像检索等任务。

颜色矩则是用于描述颜色分布的累积特征，可以描述颜色的亮度、对比度和饱和度等。

纹理特征是指从图像中提取出描述纹理信息的特征，常用的方法有灰度共生矩阵和小波纹理。

灰度共生矩阵统计了图像的灰度级别之间的相对位置关系，可以用于纹理分类和图像分割等任务。

小波纹理则是通过对图像进行小波分解和纹理特征的提取，可以获得图像的多尺度纹理特征。

第二章 习题和考虑题1、解释概念：颜色模型、二值图像，索引图像，灰度图像，RGB 图像2、简述HSI 颜色模型和RGB 颜色模型。

3、谈谈现代显示技术显示颜色的根本原理.4、简述三色假说。

5、存储一幅大小为N ×M 的图像，256灰度级的图像需要多少个字节？假如图像是RGB 真彩色图像需要多大存储空间？6、分别画出某象素的4邻域和8邻域。

第三章 图像增强一、空域增强1、解释概念：直方图，直方图平衡化，图像增强，图像平滑、图像锐化、灰度变换、伪彩色增强2、简述题平滑滤波器的主要用处、锐化滤波器的主要用处3、图象的直方图可以反映图像哪些信息？举例说说4、请说明以下各图所示空间滤波器类型〔平滑、锐化〕4、请说明以下各图所示的灰度变换的作用5、图(a)的直方图如图〔b 〕所示。

设计一个增强比照度的灰度变换函数，使图像进步比照度，并详细说明增强原理。

〔a 〕 〔b 〕⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=111111111911H ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1111211111012H ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1212421211613H ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=111101111814H ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=010*******H ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1111811116H6、图(a)的直方图如(b)所示，设计一个增强比照度的灰度变换函数，使图像比照度进步，并详细说明增强原理。

〔a〕〔b〕7、试举例说说图像加法、图像减法的主要应用。

8、利用累积分布函数将下面的直方图平衡化。

r k P(r k)=n k/nr0=0 0.25r1=1 0.19r2=2 0.17r3=3 0.14r4=4 0.12r5=5 0.07r6=6 0.05r7=7 0.019、对下列图，分别作3×3中值滤波和邻域平均滤波处理，写出处理结果。

10、使用Roberts、Prewitt、Sobel算子计算上图的梯度，画出梯度幅度图。

图像增强原理图像增强是数字图像处理中的一种重要技术，它通过改善图像的质量、增强图像的特征以及改变图像的外观来提高图像的视觉效果。

图像增强的原理是利用各种数字图像处理技术，对图像进行增强处理，使得图像在视觉上更加清晰、鲜艳、具有更好的对比度和更丰富的细节。

图像增强技术在医学影像、遥感图像、安防监控、数字摄影等领域有着广泛的应用。

图像增强的原理主要包括以下几个方面：1. 空域图像增强。

空域图像增强是指直接对图像的像素值进行处理，常见的方法包括灰度变换、直方图均衡化、滤波等。

其中，灰度变换是通过对图像的灰度级进行变换，调整图像的对比度和亮度；直方图均衡化是通过对图像的像素值进行重新分布，增强图像的对比度；滤波是利用各种滤波器对图像进行平滑或锐化处理，以改善图像的质量。

2. 频域图像增强。

频域图像增强是指将图像转换到频域进行处理，常见的方法包括傅里叶变换、频率域滤波等。

通过频域处理，可以对图像的频率成分进行调整，增强或抑制特定频率的信息，从而改善图像的质量。

3. 对比度增强。

对比度是指图像中最亮和最暗部分之间的差异程度，对比度增强是通过调整图像中像素值的分布，增加图像中的灰度级数，使得图像的细节更加丰富，轮廓更加清晰，从而提高图像的质量。

4. 锐化增强。

锐化增强是通过增强图像中的边缘和细节信息，使得图像看起来更加清晰和鲜艳。

常见的方法包括拉普拉斯算子、梯度算子等，通过对图像进行微分运算，突出图像中的边缘信息，从而增强图像的清晰度。

5. 去噪增强。

图像中常常存在各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等，去噪增强是通过滤波等方法，去除图像中的噪声，使得图像更加清晰和平滑。

综上所述，图像增强的原理主要包括空域图像增强、频域图像增强、对比度增强、锐化增强和去噪增强等方面。

这些原理都是通过对图像的像素值、频率成分、对比度、边缘信息以及噪声进行处理，从而改善图像的质量，使得图像在视觉上更加清晰、鲜艳、具有更好的对比度和更丰富的细节。

图像处理中的图像增强算法随着科技的不断进步，图像处理技术也得到了极大的发展。

在现代社会中，图像处理技术已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

而在图像处理过程中，图像增强算法则是其中十分重要的一部分。

本文将探讨图像增强算法的基本概念、分类以及一些实际应用。

一、图像增强算法的基本概念图像增强算法指的是利用各种数字信号处理技术以及图像处理方法，对原始图像进行处理，达到改善图像质量的目的。

图像增强算法目前已经被广泛应用于军事、医学、航空等众多领域。

图像增强算法的目的是提高图像的对比度、亮度以及清晰度，使得图像更加美观、易于理解。

同时，图像增强算法也可以帮助减少噪声和不良影响，提高图像的质量和识别准确性。

二、图像增强算法的分类根据处理方法的不同，图像增强算法通常可以分为以下几类：1. 空域增强算法空域图像增强算法，是指对目标图像直接在空间域中进行操作的一种方法。

其中最主要的方法是直方图均衡化。

其操作步骤包括对原始图像的像素值进行统计计数，并根据这些数据生成一个新的直方图。

通过直方图的均衡化，可以有效地改善图像的亮度容易发生变化的情况。

2. 频域增强算法另一个常用的图像增强算法是频域图像增强算法。

这种方法主要是利用傅里叶变换，将原始图像转换为频域图像。

通过在频域中对图像进行过滤和处理，可以达到改善图像质量、去除噪声等效果。

其中常用的方法包括高斯滤波、中值滤波以及小波变换等。

3. 空间滤波增强算法空间滤波是一种通用的图像增强算法。

在这种方法中，滤波器根据像素的局部区域进行操作，这样可以直接对原始图像进行处理，而不需要对图像进行任何变换。

其中常用的方法包括均值滤波、中值滤波以及拉普拉斯滤波等。

4. 运动模糊去除算法运动模糊是由于移动物体造成的图像模糊。

运动模糊去除算法的目的是通过对带有运动模糊的图像进行处理，达到去除模糊的效果。

常用的方法包括Wiener滤波和逆滤波。

三、实际应用图像增强算法可以应用于许多不同领域，以下是一些典型的应用场景：1. 军事领域在军事领域中，需要利用红外图像检测识别敌方目标。

课程名称：实验项目：实验地点：专业班级：学号：学生姓名：指导教师：2012年月日实验一 空域图像增强技术一、 实验目的1结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法；2理解和掌握图像的线性变换和直方图均衡化的原理和应用；3了解平滑处理的算法和用途，学习使用均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进行图像增强处理的程序设计方法；4 了解噪声模型及对图像添加噪声的基本方法。

二、 实验原理1 灰度线性变换就是将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。

)],([),(y x f T y x g =⎪⎩⎪⎨⎧<≤+-<≤+-≤≤=255),(]),([),( ]),([),(0 ),(),(y x f b g b y x f b y x f a g a y x f a y x f y x f y x g b a γβαn y m x ,2,1 ,,,2,1==2 直方图均衡化通过点运算将输入图像转换为在每一级上都有相等像素点数的输出图像。

按照图像概率密度函数PDF 的定义：1,...,2,1,0 )(-==L k nn r p k k r 通过转换公式获得：1,...,2,1,0 )()(00-====∑∑==L k n n r p r T s k j k j j j r k k3 均值（中值）滤波是指在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的临近像素。

将模板中的全体像素的均值（中值）来代替原来像素值的方法。

4 拉普拉斯算子如下：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--------111181111 拉普拉斯算子首先将自身与周围的8个像素相减，表示自身与周围像素的差异，再将这个差异加上自身作为新像素的灰度。

三、 实验步骤1 启动MA TLAB 程序，对图像文件分别进行灰度线性变换（参考教材57页，例4.1）、直方图均衡化、均值滤波、中值滤波和梯度锐化操作。

添加噪声，重复上述过程观察处理结果。