图像增强中直方图均衡化的Matlab实现

MATLAB中的图像融合与增强技术指南介绍图像处理是计算机科学与技术领域的核心研究方向之一，而MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了许多图像融合与增强的工具和函数。

本文将深入探讨MATLAB中的图像融合与增强技术，并为读者提供一份详尽的技术指南。

一、图像融合技术1.1 像素级融合图像融合的一种常用方式是像素级融合，即将两幅或多幅图像的像素值进行组合，生成一幅新的图像。

MATLAB中的`imfuse`函数可以实现像素级融合，可以选择使用不同的融合方式，如加权平均、最大值、最小值等。

1.2 尺度级融合尺度级融合是一种多尺度图像处理技术，它将不同尺度空间中的图像进行融合，以获得更全面的信息。

MATLAB中的`waveletFusion`函数可用于尺度级融合，该函数使用小波变换对输入图像进行分解和重建，从而实现图像融合。

二、图像增强技术2.1 灰度变换灰度变换是一种常见的图像增强技术，它通过调整图像的灰度级别来改善图像的质量。

MATLAB中的`imadjust`函数可以实现灰度变换，可以通过调整参数来实现图像的对比度增强、亮度调整等效果。

2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它通过重新分布图像的灰度级别，使得图像的直方图在整个灰度范围内更均匀。

MATLAB中的`histeq`函数可以实现直方图均衡化，可以使图像的对比度得到显著提高。

2.3 空间滤波空间滤波是一种用于图像增强的重要技术，它基于图像的局部邻域信息来对图像进行处理。

MATLAB中的`imfilter`函数可以实现各种空间滤波操作，如平滑、锐化、边缘检测等。

三、图像融合与增强实例3.1 多传感器图像融合多传感器图像融合是一种将来自不同传感器的图像信息进行融合的技术，旨在提高图像的质量和信息丰富度。

MATLAB中的`multisensorFusion`函数可以实现多传感器图像融合，可以选择使用不同的融合算法和技术。

目录1、引言 (2)2、直方图基础 (3)3、直方图均衡化 (3)3.1 直方图均衡化的概念 (3)3.2 直方图均衡化理论 (4)3.3 Matlab 实现 (4)4、结论 (7)致谢 (7)参考文献 (7)图像增强处理—直方图均衡化的Matlab 实现摘要：为了使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的，通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换，此文中探讨了直方图的理论基础，直方图均衡化的概念及理论，以Matlab为平台，对某地区遥感TM单波段遥感影像进行直方图均衡化，并给出了具体程序、仿真结果图像、直方图及变换函数。

实验结果表明，原来偏暗的且对比度较低的图像经过直方图均衡化后图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图均衡化处理能有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围。

关键词：图像增强直方图均衡化 Matlab1、引言图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓或对比度等进行强调或尖锐化。

当一幅图像曝光不足或过度，造成对比度过小或过大而不能显示具体细节，通过增加这些细节的动态范围改善图像的视觉效果。

图像增强可以突出图像中所感兴趣的特征信息，改善图像的主观视觉质量，提高图像的可懂度。

增强的首要目标是处理图像，使其比原始图像更适合于特定应用。

图像增强的方法分为两大类：空间域方法和频域方法。

“空间域”一词是指图像平面本身，这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。

“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的。

一般说来，原始遥感数据的灰度值范围都比较窄，这个范围通常比显示器的显示范围小的多。

增强处理可将其灰度范围拉伸到0-255 的灰度级之间来显示，从而使图像对比度提高，质量改善。

增强主要以图像的灰度直方图最为分析处理的基础。

直方图均衡化能够增强整个图像的对比度，提高图像的辨析程度，算法简单，增强效果好。

本文主要讨论了空间域的直方图均衡化增强，并用Matlab 进行实验验证。

海南大学课程论文课程名称：数字图像处理题目名称：直方图均衡化的matlab实现学院：信息科学技术学院专业班级：2010级计算机科学与技术专业直方图均衡化的matlab实现摘要直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的图像增强方法。

为了使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的，本文采用直方图均衡化的图像增强的基本理论原理，在matlab环境下，对数字图像进行直方图均衡化处理。

实验结果表明，原来偏暗的且对比度较低的图像经过直方图均衡化后图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图均衡化处理能有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围。

关键词：直方图，均衡化，matlab引言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。

图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空间域的算法和基于频率域的算法两大类。

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、灰度变换和直方图均衡化等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。

直方图均衡化能够增强整个图像的对比度，提高图像的辨析程度，增强效果好。

本文讨论了空间域的直方图均衡化增强方法，并用matlab 进行了实现。

1.论文目的1.1通过直方图以及均衡化的理论原理，用matlab实现直方图均衡化；1.2 在加深对直方图以及均衡化的理论原理知识理解的基础上，学会运用已学的知识设计直方图均衡化实验并对结果进行分析，并用实验的结果来说明直方图均衡化的特点和应用。

2.直方图理论灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像元的个数。

确定图像像元的灰度值范围，以适当的灰度间隔为单位将其划分为若干等级，以横轴表示灰度级，以纵轴表示每一灰度级具有的像元数或该像元数占总像元数的比例值，做出的条形统计图即为灰度直方图。

使用Matlab进行图像增强与图像修复的方法图像增强与图像修复是数字图像处理领域中的重要研究方向之一。

随着数字摄影和图像处理技术的快速发展，越来越多的应用需要对图像进行增强和修复，以提高图像的质量和视觉效果。

在本文中，我们将探讨使用Matlab进行图像增强和图像修复的方法。

一、图像增强方法图像增强是通过对图像进行处理，改善其质量，使其更加清晰、鲜明和易于观察。

下面将介绍几种常用的图像增强方法。

1. 灰度拉伸灰度拉伸是一种简单而有效的图像增强方法，通过拉伸图像的灰度范围，使得图像中的细节更加明确可见。

具体操作是将图像的最低灰度值映射到0，最高灰度值映射到255，中间的灰度值按比例映射到相应的范围。

在Matlab中，我们可以使用imadjust函数实现灰度拉伸。

2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对图像的灰度分布进行调整，使得图像的对比度得到增强。

具体操作是对图像的灰度直方图进行均衡化处理，将图像的灰度级分布均匀化。

在Matlab中，我们可以使用histeq函数实现直方图均衡化。

3. 锐化锐化是一种常用的图像增强方法，通过增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰和立体。

具体操作是对图像进行高通滤波，突出图像中的边缘信息。

在Matlab中，我们可以使用imsharpen函数实现图像锐化。

4. 去噪去噪是一种常用的图像增强方法，通过抑制图像中的噪声，提高图像的质量。

常见的去噪方法包括中值滤波、均值滤波和小波去噪等。

在Matlab中，我们可以使用medfilt2函数实现中值滤波。

二、图像修复方法图像修复是对图像中存在的缺陷或损坏进行补全或恢复的过程，以提高图像的可视化效果。

下面将介绍几种常用的图像修复方法。

1. 图像插值图像插值是一种常用的图像修复方法，通过根据已知的像素值推测缺失的像素值，从而补全图像中的缺失部分。

常见的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和双立方插值等。

在Matlab中，我们可以使用interp2函数实现图像插值。

程序课程设计报告2012年 7 月 9 日图像增强专业：*****班级：*****题目：图像增强小组成员： ***指导教师：***时间：2012年6月-7月摘要：图像增强是图像处理的一个重要分支, 它对图像整体或局部特征能有效地改善；直方图是图像处理中最重要的基本概念之一,它能有效地用于图像增强。

本文主要探讨了直方图的理论基础，直方图均衡化的概念及理论，同时用MATLAB语言加以实现, 给出标准的数字图像在各种处理前与处理后的对照图像及直方图。

实验结果表明, 用直方图均衡化的算法, 能有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围，使处理后的图像视觉效果得以改善。

关键词：图像增强直方图均衡化Abstract: Image enhancement is an important branch of image processing, its image as a whole or partial characteristics can effectively improve. Histogram is one of the most important basic concepts of image processing, it can effectively be used for image enhancement. This paper mainly discusses the theoretical basis of the histogram, histogram equalization, the concepts and theories. We use the MATLAB language and give the standard digital images in various treatment and processing of the control image and histogram. The experimental results show that the histogram equalization algorithm can effectively improve the poor contrast and gray scale dynamic range of the grayscale image, the visual effects of the processed image can be improved. Keywords: Image enhancement Histogram Equalization1 引言图像增强是图像处理中的基本内容之一，在图像处理中占有非常重要的地位。

基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现1. 引言1.1 研究背景图像对比度增强是数字图像处理中的一个重要领域，它能够提高图像的视觉质量，使图像更加清晰、鲜明。

随着现代科技的快速发展，图像在各个领域的应用越来越广泛，因此对图像进行对比度增强处理的需求也越来越迫切。

在数字图像处理领域，图像对比度增强处理是一种经典的技术，通过调整图像的灰度级范围，提高图像的对比度，使图像更加清晰和易于观察。

对比度增强处理可以应用于医学影像、卫星图像、照片修复等领域，有效提升图像质量和信息量。

随着数字图像处理算法的不断发展和完善，基于matlab的图像对比度增强处理算法也得到了广泛研究和应用。

通过matlab编程实现图像对比度增强处理算法，可以快速、高效地对图像进行处理，并进行实验验证和效果分析。

研究基于matlab的图像对比度增强处理算法的研究与实现具有重要的理论意义和实际应用价值。

1.2 研究目的研究目的是探索基于matlab的图像对比度增强处理算法，通过对比不同算法的效果和性能进行分析，进一步提高图像的清晰度和质量。

具体目的包括：1. 深入理解图像对比度增强处理的基本原理，掌握常用的算法和技术；2. 研究基于matlab的图像对比度增强处理算法实现的方法和步骤，探究其在实际应用中的优劣势；3. 通过实验结果与分析，评估不同算法在提升图像对比度方面的效果和效率；4. 对现有算法进行优化与改进，提出更加有效的图像对比度增强处理方法；5.总结研究成果，为今后进一步完善图像处理技术提供参考和借鉴。

通过对图像对比度增强处理算法的研究与实现，旨在提高图像处理的效率和质量，满足不同应用领域对图像处理的需求，促进图像处理技术的发展和应用。

1.3 研究意义对比度增强处理是图像处理领域中一项重要的技术，在实际应用中有着广泛的使用。

通过增强图像的对比度，可以使图像更加清晰、鲜明，提高图像的质量和观感效果。

对比度增强处理在医学影像分析、卫星图像处理、数字摄影等领域都有着重要的应用。

图像增强中直方图均衡化的Matlab 实现摘要：本文采用直方图均衡化的图像增强的基本原理, 借助数学公式, 在Matlab环境下, 对数字图像进行直方图均衡化处理, 实现原始图像直方图均匀分布, 增加像素灰度值的动态范围, 提高了图像的对比度。

关键词：图像增强, 直方图，均衡化, MatlabABSTRACT:In this paper, the basic principle of histogram equalization , image enhancement , with the mathematical formula , in the Matlab environment for digital image histogram equalization , to achieve uniform distribution of the original image histogram , increasing the dynamic range of pixel gray value , improve contrast of the image .KEYWORDS:image enhancement;histograme ;qualization;Matlab1引言图像增强是指对图像的某些特征,如边缘、轮廓或对比度等进行强调或尖锐化。

当一幅图像曝光不足或过度,造成对比度过小或过大而不能显示具体细节,通过增加这些细节的动态范围改善图像的视觉效果。

图像增强可以突出图像中所感兴趣的特征信息,改善图像的主观视觉质量,提高图像的可懂度。

增强的首要目标是处理图像使其比原始图像更适合于特定应用。

图像增强的方法分为两大类:空间域方法和频域方法。

“空间域”一词是指图像平面本身,这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。

“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的。

一般说来,原始遥感数据的灰度值范围都比较窄,这个范围通常比显示器的显示范围小的多。

《数字图像处理及MATLAB实现》图像增强与平滑实验一．实验目的及要求1、熟悉并掌握MA TLAB 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、实验设备MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或WIN2000 计算机三、实验内容（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。

熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。

（可将每段程序保存为一个.m文件）1．直方图均衡化clear all; close all % Clear the MATLAB workspace of any variables% and close open figure windows.I = imread('pout.tif'); % Reads the sample images ‘pout.tif’, and stores it inimshow(I) % an array named I.display the imagetext(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r')figure, imhist(I) % Create a histogram of the image and display it in% a new figure window.[I2,T] = histeq(I); % Histogram equalization.figure, imshow(I2) % Display the new equalized image, I2, in a new figure window.text(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r')figure, imhist(I2) % Create a histogram of the equalized image I2.figure,plot((0:255)/255,T); % plot the transformation curve.imwrite (I2, 'pout2.png'); % Write the newly adjusted image I2 to a disk file named% ‘pout2.png’.imfinfo('pout2.png') % Check the contents of the newly written file2．直接灰度变换clear all; close allI = imread('cameraman.tif'); 注意：imadjust()功能：调整图像灰度值或颜色映像表，也可实现伽马校正。

MATLAB图像处理工具箱的高级图像增强算法详解图像处理是数字图像处理领域中的重要分支，其中MATLAB图像处理工具箱是应用最广泛的工具之一。

该工具箱提供了许多高级图像增强算法，能够有效地优化图像质量，提高图像细节和对比度，从而使图像更加清晰和易于分析。

本文将详细解释几种主要的高级图像增强算法，并介绍它们的工作原理和应用场景。

1. 直方图均衡化算法直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，用于提高图像的对比度。

该算法基于直方图分布的均匀性假设，通过拉伸直方图来实现像素值的均匀分布。

具体而言，它通过计算图像的累积分布函数来调整像素值。

直方图均衡化可广泛应用于医学影像分析、电视图像处理等领域，以改善图像细节和图像信息的可视化效果。

2. 自适应直方图均衡化算法自适应直方图均衡化算法是对传统直方图均衡化算法的改进。

传统算法基于图像全局直方图进行像素值的调整，这可能导致一些局部细节丢失。

为了克服这个问题，自适应直方图均衡化算法引入了局部直方图均衡化的概念。

它将图像划分为许多局部区域，并在每个区域内应用直方图均衡化算法。

这样能够更好地保留图像的局部细节和对比度信息。

3. 双边滤波算法双边滤波算法是一种常用的图像增强算法，用于减少图像的噪声。

与其他线性滤波算法不同，双边滤波器在计算滤波器系数时考虑了像素的空间距离和灰度差异。

这使得它能够保持图像的边缘信息，同时去除噪声。

双边滤波算法常用于图像去噪、图像增强等领域，以提高图像质量和视觉效果。

4. 维纳滤波算法维纳滤波算法是一种用于图像去噪的经典算法。

它基于图像信号和噪声的统计特性，采用滤波器来减少噪声的影响。

维纳滤波算法通过最小化均方误差来实现最佳平衡，既能抑制噪声，又能保留图像的细节。

该算法常用于医学图像处理、远程遥感图像处理等领域，在提高图像质量和减少噪声方面发挥重要作用。

5. 彩色图像增强算法彩色图像增强是图像处理的重要方向之一。

彩色图像增强算法包括色彩均衡、色度调整和对比度增强等技术。