数字图像处理之空间域图像增强(精)

计算机与信息工程学院验证性实验报告一、实验目的：1、了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识。

2、学会对图像直方图的分析。

3、掌握直接灰度变换的图像增强方法。

二、实验原理及知识点术语‘空间域’指的是图像平面本身，在空间与内处理图像的方法是直接对图像的像素进行处理。

空间域处理方法分为两种：灰度级变换、空间滤波。

空间域技术直接对像素进行操作其表达式为g(x,y)=T[f(x,y)]其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，T是对图像f进行处理的操作符，定义在点(x,y)的指定领域内。

定义点(x,y)的空间邻近区域的主要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或长方形区域。

此区域的中心从原点(如左上角)开始逐像素点移动，在移动的同时，该区域会包含不同的领域。

T应用于每个位置(x,y)，以便在该位置得到输出图像g。

在计算(x,y)处的g值时，只使用该领域的像素。

灰度变换T的最简单形式是使用领域大小为1×1，此时,(x,y)处的g值仅由f 在该点处的亮度决定，T也变为一个亮度或灰度级变化函数。

当处理单设(灰度)图像时，这两个术语可以互换。

由于亮度变换函数仅取决于亮度的值，而与(x,y)无关，所以亮度函数通常可写做如下所示的简单形式：s=T(r)其中，r表示图像f中相应点(x,y)的亮度，s表示图像g中相应点(x,y)的亮度。

三、实验内容：1、图像数据读出2、计算并分析图像直方图3、利用直接灰度变换法对图像进行灰度变换下面给出灰度变化的MATLAB程序f=imread('medicine_pic.jpg');g=imhist(f,256); %显示其直方图g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]); %灰度转换，实现明暗转换(负片图像)figure,imshow(g1)%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1]g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]);figure,imshow(g2)g=imread('point.jpg');h=log(1+double(g)); %对输入图像对数映射变换h=mat2gray(h); %将矩阵h转换为灰度图片h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图figure,imshow(h)四、实验仪器PC一台，MATLAB软件五、实验图片columbia480.bmp Fig0704(Vase).tif.tif六、实验程序及结果clc;clear allf=imread('columbia480.bmp');subplot 121;imshow(f)title('原始图像')subplot 122;imhist(f,256)title('原始图像直方图')%灰度转换，实现明暗转换(负片图像）f1=imadjust(f,[0 1],[1 0]);figure(2)subplot 121,imshow(f1)title('明暗转换后的图像')subplot 122;imhist(f1,256) title('明暗转换直方图')%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1] f2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]); figure(3)subplot 121;imshow(f2)title('0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1]的图像') subplot 122;imhist(f2,256) title('灰度级扩展直方图')原始图像0原始图像直方图100200明暗转换后的图像明暗转换直方图1002000.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1]的图像04灰度级扩展直方图100200clc;clear allm=imread('Fig0704(Vase).tif.tif');h=log(1+double(m)); %对输入图像对数映射变换 h=mat2gray(h); %将矩阵h 转换为灰度图片 h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图 figuresubplot 221;imshow(m) title('原始图像') subplot 222;imhist(m) title('原始图像直方图') subplot 223;imshow(h)title('经log 变换后的图像') subplot 224;imhist(h)title('经log 变换后的图像直方图')原始图像原始图像直方图100200经log变换后的图像0经log 变换后的图像直方图100200教师签名：年 月 日。

如何进行高效的图像增强和降噪图像增强和降噪是数字图像处理中的重要任务之一。

它们的目的是改善图像的视觉质量和可视化细节，并消除图像中的不必要的噪声。

在本文中，我将介绍一些常用的图像增强和降噪技术，以及一些实现这些技术的高效算法。

一、图像增强技术1.灰度变换：灰度变换是一种调整图像亮度和对比度的常用技术。

它可以通过改变灰度级来增加图像的对比度和动态范围，提高图像的视觉效果。

2.直方图均衡化：直方图均衡化是通过重新分配图像灰度级来增加图像对比度的一种方法。

它通过改变图像的直方图来增强图像的细节和对比度。

3.双边滤波：双边滤波是一种能够保留图像边缘信息，同时消除噪声的滤波技术。

它能够通过平滑图像来改善图像的质量，同时保持图像的细节。

4.锐化增强：锐化增强是一种通过增加图像的高频分量来提高图像的清晰度和细节感的方法。

它可以通过增加图像的边缘强度来突出图像的边缘。

5.多尺度增强：多尺度增强是一种通过在多个尺度上对图像进行增强来提高图像视觉质量的方法。

它可以通过提取图像的不同频率分量来增强图像的细节和对比度。

二、图像降噪技术1.均值滤波：均值滤波是一种常见的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的均值来减少噪声。

然而，它可能会导致图像的模糊，特别是在对边缘等细节进行处理时。

2.中值滤波：中值滤波是一种基于排序统计理论的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的中值来消除噪声。

相比于均值滤波，中值滤波能够在去除噪声的同时保留图像的边缘细节。

3.小波降噪：小波降噪是一种利用小波变换的降噪方法，它在时频域上对图像进行分析和处理。

它能够通过消除噪声的高频分量来降低图像的噪声水平。

4.非局部均值降噪：非局部均值降噪是一种通过将像素值替换为与其相似的像素均值来减少噪声的方法。

它能够通过比较像素的相似性来区分图像中的噪声和细节，并有选择地进行降噪。

三、高效实现图像增强和降噪的算法1.并行计算：利用并行计算技术，如GPU加速、多线程等，在处理图像增强和降噪算法时，可以提高计算效率和算法的实时性。

空间域图像增强的操作方法
空间域图像增强操作方法包括以下几种：
1. 线性变换：线性变换常用于图像亮度和对比度的调整。

常见的线性变换操作包括图像的亮度调整、对比度调整、伽马校正等。

2. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。

它通过调整图像的灰度级分布，使得图像在整个灰度范围内的灰度级分布均匀，从而显著改善了图像的视觉效果。

3. 滤波操作：滤波操作可以用于对图像进行平滑处理、边缘增强、噪声去除等。

常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

4. 锐化操作：锐化操作可以增强图像的边缘和细节信息。

常见的锐化方法包括拉普拉斯锐化、Sobel算子、Prewitt算子等。

5. 图像增强算法：除了上述基本操作外，还有一些图像增强算法可以进一步提高图像质量，如小波变换、Retinex算法、非局部均值去噪方法等。

需要根据具体图像的特点和需求选择合适的增强方法，并通过实验和调整参数来得到最佳的增强效果。

实验报告课程名称数字图像处‎理导论专业班级_____‎_____‎_____‎姓名_____‎_____‎_____‎学号_____‎_____‎_____‎电气与信息‎学院和谐勤奋求是创新‎2.编写函数w‎ = genla‎p laci‎a n(n)，自动产生任‎一奇数尺寸‎n的拉普拉‎斯算子，如5×5的拉普拉‎斯算子w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 14.采用不同的‎梯度算子对‎b lurr‎y_moo‎n.tif进行‎锐化滤波，并比较其效‎果。

[I,m ap]=im rea‎d('trees‎.tif');I=doubl‎e(I);subpl‎o t(2,3,1)imsho‎w(I,m ap);title‎(' Origi‎nal Im age‎');[Gx,Gy]=gradi‎e nt(I); % gradi‎e n t calcu‎l atio‎nG=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy); % matri‎xJ1=G; % gradi‎e nt1subpl‎o t(2,3,2)imsho‎w(J1,m ap);title‎(' Opera‎tor1 Im age‎');J2=I; % gradi‎e nt2 K=find(G>=7);J2(K)=G(K);subpl‎o t(2,3,3)im sho‎w(J2,m ap);title‎(' Opera‎tor2 Im age‎');J3=I; % gradi‎e n t3 K=find(G>=7);J3(K)=255;subpl‎o t(2,3,4)im sho‎w(J3,m ap);title‎(' Opera‎tor3 Im age‎');J4=I; % gradi‎e n t4 K=find(G<=7);J4(K)=255;subpl‎o t(2,3,5)im sho‎w(J4,m ap);title‎(' Opera‎tor4 Im age‎');J5=I; % gradi‎e nt5 K=find(G<=7);J5(K)=0;Q=find(G>=7);J5(Q)=255;subpl‎o t(2,3,6)im sho‎w(J5,m ap);title‎(' Opera‎tor5 Im age‎');5.自己设计锐‎化空间滤波‎器，并将其对噪‎声图像进行‎处理，显示处理后‎的图像；附录：可能用到的‎函数和参考‎结果**************报告里不能‎用参考结果‎中的图像1)采用3×3的拉普拉‎斯算子w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1]滤波I=im rea‎d('moon.tif');T=doubl‎e(I);subpl‎o t(1,2,1),im sho‎w(T,[]);title‎('Origi‎n al Im age‎');w =[1,1,1;1,-8,1;1,1,1];K=conv2‎(T,w,'sam e');subpl‎o t(1,2,2)im sho‎w(K);title‎('Lapla‎cian Trans‎f orm a‎tion');图2.9 初始图像与‎拉普拉斯算‎子锐化图像‎2)编写函数w‎ = genla‎p laci‎a n(n)，自动产生任‎一奇数尺寸‎n的拉普拉‎斯算子，如5×5的拉普拉‎斯算子：w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 11 1 1 1 1]funct‎i on w = genla‎p laci‎a n(5)%Com pu‎t es the Lapla‎c ian opera‎t orw = ones(n);x = ceil(n/2);w(x, x) = -1 * (n * n - 1);3)分别采用5‎×5，9×9，15×15和25‎×25大小的‎拉普拉斯算‎子对blu‎rry_m‎o on.tif进行‎锐化滤波，并利用式完‎成图像的锐‎化增强，观察其有何‎不同，要求在同一‎窗口中显示‎。

图像增强—空域滤波实验报告篇一：5.图像增强—空域滤波 - 数字图像处理实验报告计算机与信息工程学院验证性实验报告一、实验目的进一步了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。

了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。

二、实验要求(1)学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、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。

(2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序：I=imread('electric.tif');J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声 J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加椒盐噪声ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3 L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5 M = medfilt2(J,[3 3]);%中值滤波3×3模板 N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板 imshow(I);figure,imshow(J); figure,imshow(K); figure,imshow(L); figure,imshow(M); figure,imshow(N);三、实验设备与软件(1) IBM-PC计算机系统(2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片四、实验内容与步骤a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。

图像增强的应用与原理1. 介绍图像增强是一种数字图像处理技术，其主要目的是改善或强化图像的质量，使得图像更加适合于观察和分析。

图像增强在许多领域中都有广泛的应用，例如医学影像、计算机视觉、安全监控等。

本文将介绍图像增强的应用和原理。

2. 图像增强的应用2.1 医学影像医学影像是图像增强应用的一个重要领域。

通过图像增强技术，医生可以更清晰地观察和分析影像，从而更准确地诊断疾病。

例如，对于X光片图像，可以通过增强对比度和增强边缘等方式，使得病变更加明显，从而帮助医生发现疾病。

此外，图像增强技术还可以用于医学影像融合，使得多个模态的影像信息结合起来，提供更全面的诊断信息。

2.2 计算机视觉计算机视觉是另一个重要的图像增强应用领域。

在计算机视觉中，图像增强可以用于改善图像的质量和细节，从而提高计算机在图像识别、目标检测和图像分割等任务中的性能。

例如，在人脸识别领域，可以通过图像增强技术提高人脸图像的质量和清晰度，从而提高识别准确率。

2.3 安全监控图像增强技术在安全监控中的应用也十分重要。

通过图像增强技术，可以提高监控摄像头捕捉到的图像质量，从而更准确地观察和分析监控图像，提高安全监控系统的性能和效果。

例如，在夜间监控中，可以通过增强图像亮度和对比度等方式，提高夜间监控图像的可视性。

3. 图像增强的原理图像增强的原理是通过对图像的像素值进行调整和改变，从而使得图像在观察上更加清晰、明确或更适合特定的应用需求。

下面介绍几种常用的图像增强技术原理：3.1 线性变换线性变换是一种简单而常用的图像增强技术。

在线性变换中，对每个像素的灰度值进行线性缩放或平移，从而改变图像的亮度或对比度。

通过适当的选择线性变换的参数，可以增加图像的清晰度和对比度。

3.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整像素灰度值分布来增强图像对比度的方法。

该方法通过将原始图像的像素值进行变换，使得在输出图像中的灰度级别均匀分布。

直方图均衡化可以增加图像的动态范围，使得细节更加明显。

图像增强论文朱振国[日期]数字图像增强技术X振国论文导读：图像增强的目的是要增强视觉效果，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，以到达改善图像质量、丰富信息量的目的，并加强图像判读和识别效果的图像处理方法。

采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声〔如椒盐噪声〕。

它是一种常用的非线性平滑滤波器，其根本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换其主要功能是让周围象素灰度值的差比拟大的像素改取与周围的像素值接近的值，从而可以消除孤立的噪声点，所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。

在比照了多种去噪方法之后，本文发现经典的图像去噪方法如：维纳滤波和中值滤波，一直存在着去噪之后导致图像模糊的问题。

关键词：图像增强，均值滤波，中值滤波，维纳滤波引言获取和传输图像的过程往往会发生图像失真，所得到图像和原始图像有某种程度的差异。

这种差异如果太大，就会影响人和机器对于图像的理解，在许多情况下，人们不清楚引起图像降质的具体物理过程及其数学模型，但却能根据经历估计出使图像降质的一些可能原因，针对这些原因采取简便有效的方法，改善图像质量。

一、图像增强的定义为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或者加强特征的措施称为图像增强。

二、图像增强的目的图像增强的目的是要增强视觉效果，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，以到达改善图像质量、丰富信息量的目的，并加强图像判读和识别效果的图像处理方法。

其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，不分析图像质量降低的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。

三、图像增强的分类图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。