基于matlab的图像增强技术分析与实现

数字图形图像处理基于matlab的图像增强技术的分析与实现基于matlab的图像增强技术的分析与实现摘要:基于数字图像增强对图像处理的重要性，将计算软件MATLA 应用于数字图像增强中，给出了用这一软件完成图像的对比度增强、直方图均衡化、平滑滤波、锐化等操作的示例，并给出了处理前后的对照图像。

同时论述了MATLAB在进行图像处理试验时简洁、高效的特点。

关键词:图像增强；MATLAB；直方图均衡化；平滑滤波；锐化基于matlab的图像增强技术的分析与实现引言：对于一个图像处理系统来说，可将流程分为三个阶段，在获取原始图像后，首先是图像预处理阶段、第二是特征抽取阶段、第三是识别分析阶段，其中图像预处理阶段尤为重要，如果此阶段处理不当，后面的工作将无法展开。

实际应用中,我们的系统获取的原始图像并非完美:例如系统获取的原始图像，由于噪声、光照等原因,使得图像的质量不高,需进行预处理,以达到利于我们提取感兴趣的信息的目的。

图像的预处理包括图像增强、平滑滤波、锐化等内容.图像的预处理既可以在空间域实现,也可以在频域内实现,其中空间域内实现是对图像进行点运算,它是一种既简单又重要的图像处理技术,它能让用户改变图像上像素点的灰度值,这样通过点运算处理将产生一幅新图像。

MATLAB是一种简单、高效、功能强大的高级语言,在科学与工程计算领域有着广泛的应用前途。

1、灰度直方图的定义：一幅数字图像的灰度直方图就是一个灰度级的离散函数。

设变量 r代表图像中像素灰度级。

在图像中像素的灰度级可归一化处理, 这样, r的值将限定在下述范围之内：(1)在灰度级中, r= 0代表黑，r= 1代表白。

对于一副给定的图像来说, 每一个像素取得[0，1]区间内的灰度级是随机的,也就是说r是一个随机变量。

假定对每一瞬间他们是连续的随机变量，那么，就可以用概率密度函数 p r(r)来表示原始图像得灰度分布。

如果用直角坐标系的横轴代表灰度级r,用纵轴代表灰度级的概率密度函数 p r( r), 这样就可以针对一副图像在这个坐标系做一个曲线来。

灰度变换增强：像素的选择：>> rgb=imread('peppers.png'); >> c=[12 146 410];>> r=[104 156 129];>> pixels=impixel(rgb,c,r);62 34 63166 54 6059 28 47绘制像素灰度分布曲线：>> i=fitsread('solarspectra.fts'); >> imshow(i,[]);>> improfile>> i=imread('liftingbody.png'); >> subplot(1,2,1);imshow(i);>> x=[19 427 416 77];>> y=[96 462 37 33];>> subplot(1,2,2);improfile(i,x,y); >> grid on;绘制图像的等值线：>> i=imread('circuit.tif'); >> subplot(1,2,1);imshow(i); >> subplot(1,2,2);imcontour(i,3);直方图：>> i=imread('pout.tif');>> subplot(1,2,1);imshow(i); >> subplot(1,2,2);imhist(i);图像像素的统计特性：>> i=imread('pout.tif'); >> b=mean2(i)b =110.3037>> c=std2(i)c =23.1811>> j=medfilt2(i);>> r=corr2(i,j)r =0.9959图像的区域属性：>> bw=imread('text.png'); >> l=bwlabel(bw);>> stats=regionprops(l,'all');>> stats(23)ans =Area: 48Centroid: [121.3958 15.8750]BoundingBox: [118.5000 8.5000 6 14]SubarrayIdx: {[9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22] [119 120 121 122 123 124]}MajorAxisLength: 15.5413MinorAxisLength: 5.1684Eccentricity: 0.9431Orientation: -87.3848ConvexHull: [10x2 double]ConvexImage: [14x6 logical]ConvexArea: 67Image: [14x6 logical]FilledImage: [14x6 logical]FilledArea: 48EulerNumber: 1Extrema: [8x2 double]EquivDiameter: 7.8176Solidity: 0.7164Extent: 0.5714PixelIdxList: [48x1 double]PixelList: [48x2 double]灰度变换：线性变换：>> x=imread('forest.tif');>> f0=0;g0=0;>> f1=10;g1=10;>> f2=180;g2=1800;>> f3=255;g3=255;>> figure;plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3]);>> axis tight;>> r1=(g1-g0)/(f1-f0);>> b1=g0-r1*f0;>> r2=(g2-g1)/(f2-f1);>> b2=g1-r2*f1;>> r3=(g3-g2)/(f3-f2);>> b3=g2-r3*f2;>> [m,n]=size(x);>> x1=double(x);>> for i=1:mfor j=1:nf=x1(i,j);g(i,j)=0;if(f>=f1)&(f<=f2)g(i,j)=r1*f+b2;else if(f>=f2)&(f<=f3)g(i,j)=r3*f+b3;end;end;end;end;>> figure;imshow(mat2gray(g))分段线性变换：>> x=imread('forest.tif');>> f0=0;g0=0;>> f1=50;g1=50;>> f2=220;g2=250;>> f3=255;g3=255;>> subplot(1,2,1);plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3]); >> axis tight;>> r1=(g1-g0)/(f1-f0);>> b1=g0-r1*f0;>> r2=(g2-g1)/(f2-f1);>> b2=g1-r2*f1;>> r3=(g3-g2)/(f3-f2);>> b3=g2-r3*f2;>> [m,n]=size(x);>> x1=double(x);>> for i=1:mfor j=1:nf=x1(i,j);g(i,j)=0;if(f>=f1)&(f<=f2)g(i,j)=r1*f+b2;else if(f>=f2)&(f<=f3)g(i,j)=r3*f+b3;end;end;end;end;>> subplot(1,2,2);imshow(mat2gray(g));非线性灰度变换：>> x=imread('forest.tif');>> c=255/log(256);>> x=0:255;>> y=c*log(1+x);>> subplot(1,2,1);plot(x,y);axis tight; >> [m,n]=size(x);>> x1=double(x);>> for i=1:mfor j=1:ng(i,j)=0;g(i,j)=c*log(x1(i,j)+1);end;end;>> subplot(1,2,2);imshow(mat2gray(g));对灰度图像进行灰度值调整：>> p=imread('pout.tif');>> pj=imadjust(p);>> ph=histeq(p);>> pa=adapthisteq(p);>> subplot(1,2,1);imshow(p);>> subplot(1,2,2);imshow(pj);对索引图像进行灰度值调整：>> rgb1=imread('football.jpg');>> rgb2=imadjust(rgb1,[.2 .3 0;.6 .7 1],[]);>> subplot(1,2,1);imshow(rgb1);>> subplot(1,2,2);imshow(rgb2);增加图像的亮度：>> rgb1=imread('football.jpg');>> rgb2=imadjust(rgb1,[.2 .3 0;.6 .7 1],[]);>> subplot(1,2,1);imshow(rgb1);>> subplot(1,2,2);imshow(rgb2);>> clear;>> figure('Renderer','zbuffer');axesm bries;>> text(1.2,-1.8,'Briesemeister projection');>> framem('FlineWidth',1);>> load topo;>> geoshow(topo,topolegend,'DisplayType','texturemap'); >> demcmap(topo);>> set(gcf,'color','w');>> brighten(.5);直方图均衡化：>> i=imread('tire.tif');>> j=histeq(i);>> subplot(2,2,1);imshow(i); >> subplot(2,2,2);imshow(j); >> subplot(2,2,3);imhist(i,64); >> subplot(2,2,4);imhist(j,64);直方图的规定化：>> i=imread('forest.tif');>> h=0:255;>> subplot(2,2,1);imshow(i); >> j=histeq(i,h);>> subplot(2,2,2);imshow(j); >> subplot(2,2,3);imhist(i,64); >> subplot(2,2,4);imhist(j,64);空域滤波增强：平滑滤波器：>> i=imread('cameraman.tif'); >> subplot(2,2,1);imshow(i); >> h=fspecial('motion',20,45); >> mb=imfilter(i,h,'replicate'); >> subplot(2,2,2);imshow(mb); >> h=fspecial('disk',10);>> bl=imfilter(i,h,'replicate'); >> subplot(2,2,3);imshow(bl); >> h=fspecial('unsharp');>> sh=imfilter(i,h,'replicate'); >> subplot(2,2,4);imshow(sh);用各种尺寸的模板平滑图像：>> i=imread('eight.tif');>> j=imnoise(i,'salt & pepper',0.025); >> subplot(2,3,1);imshow(i);>> subplot(2,3,2);imshow(j);>> k1=filter2(fspecial('average',3),j); >> k2=filter2(fspecial('average',5),j); >> k3=filter2(fspecial('average',7),j); >> k4=filter2(fspecial('average',9),j); >> subplot(2,3,3);imshow(uint8(k1)); >> subplot(2,3,4);imshow(uint8(k2)); >> subplot(2,3,5);imshow(uint8(k3)); >> subplot(2,3,6);imshow(uint8(k4));中值滤波器：>> i=imread('cameraman.tif'); >> j1=imnoise(i,'salt & pepper',0.01); >> k1=medfilt2(j1);>> j2=imnoise(i,'gaussian',0.01); >> k2=medfilt2(j2);>> subplot(2,3,1);imshow(i);>> subplot(2,3,2);imshow(j1);>> subplot(2,3,3);imshow(k1);>> subplot(2,3,4);imshow(j2);>> subplot(2,3,5);imshow(k2);>> i=imread('cameraman.tif');>> j1=imnoise(i,'salt & pepper',0.01); >> k1=medfilt2(j1,[6,6]);>> j2=imnoise(i,'gaussian',0.01); >> k2=medfilt2(j2,[6,6]);>> subplot(2,3,1);imshow(i);>> subplot(2,3,2);imshow(j1);>> subplot(2,3,3);imshow(k1,[]); >> subplot(2,3,4);imshow(i);>> subplot(2,3,5);imshow(j2);>> subplot(2,3,6);imshow(k2,[]);带噪声的图像的最小值与最大值滤波图像：>> a=imread('eight.tif');>> b=imnoise(a,'salt & pepper',0.025);>> do=[0 0 1 0 0;0 1 0 1 0;1 0 1 0 1;0 1 0 1 0;0 0 1 0 0]; >> c=ordfilt2(b,1,do);>> d=ordfilt2(b,9,do);>> subplot(2,2,1);imshow(a);>> subplot(2,2,2);imshow(b);>> subplot(2,2,3);imshow(c);>> subplot(2,2,4);imshow(d);自适应滤波器：>> rgb=imread('saturn.png'); >> i=rgb2gray(rgb);>> j=imnoise(i,'gaussian',0,0.025); >> k=wiener2(j,[5 5]);>> subplot(1,3,1);imshow(i); >> subplot(1,3,2);imshow(j); >> subplot(1,3,3);imshow(k);锐化滤波器：线性锐化滤波器：>> i=imread('rice.png');>> h=fspecial('laplacian');>> i2=filter2(h,i);>> subplot(1,2,1);imshow(i); >> subplot(1,2,2);imshow(i2);非线性锐化滤波器：>> [i,map]=imread('eight.tif'); >> subplot(2,2,1);imshow(i,map); >> i=double(i);>> [ix,iy]=gradient(i);>> gm=sqrt(ix.*ix+iy.*iy);>> out1=gm;>> subplot(2,2,2);imshow(out1,map); >> out2=i;>> j=find(gm>=15);>> out2(j)=gm(j);>> subplot(2,2,3);imshow(out2,map); >> out3=i;>> j=find(gm>=20);>> out3(j)=255;>> q=find(gm<20);>> out3(q)=0;>> subplot(2,2,4);imshow(out3,map);>> i=imread('eight.tif');>> subplot(2,2,1);imshow(i); >> h1=fspecial('sobel');>> i1=filter2(h1,i);>> h2=fspecial('prewitt'); >> i2=filter2(h2,i);>> h3=fspecial('log');>> i3=filter2(h3,i);>> subplot(2,2,2);imshow(i1); >> subplot(2,2,3);imshow(i2); >> subplot(2,2,4);imshow(i3);频域滤波增强：低通滤波：>> i1=imread('eight.tif');>> i2=imnoise(i1,'salt & pepper'); >> f=double(i2);>> g=fft2(f);>> g=fftshift(g);>> [N1,N2]=size(g);>> n=2;>> d0=50;>> n1=fix(N1/2);>> n2=fix(N2/2);>> for i=1:N1for j=2:N2d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n));s1(i,j)=h*g(i,j);if(g(i,j)>50)s2(i,j)=0;elses2(i,j)=g(i,j);end;end;end;>> s1=ifftshift(s1);>> s2=ifftshift(s2);>> x2=ifft2(s1);>> x3=uint8(real(x2));>> x4=ifft2(s2);>> x5=uint8(real(x4));>> subplot(2,2,1);imshow(i1); >> subplot(2,2,2);imshow(i2); >> subplot(2,2,3);imshow(x3); >> subplot(2,2,4);imshow(x5);高通滤波器：>> j=imread('rice.png');>> subplot(2,3,1);imshow(uint8(j)); >> j=double(j);>> f=fft2(j);>> g=fftshift(f);>> [M,N]=size(f);>> n1=floor(M/2);>> n2=floor(N/2);>> d0=20;>> for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d>=d0h1=1;h2=1+0.5;elseh1=0;h2=0.5;end;g1(i,j)=h1*g(i,j);g2(i,j)=h2*g(i,j);end;end;>> g1=ifftshift(g1);>> g1=uint8(real(ifft2(g1)));>> g2=ifftshift(g2);>> g2=uint8(real(ifft2(g2)));>> subplot(2,3,2);imshow(g1);>> subplot(2,3,3);imshow(g2);>> n=2;>> d0=20;>> for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d==0h1=0;h2=.5;elseh1=1/(1+(d0/d)^(2*n));h2=1/(1+(d0/d)^(2*n))+0.5;end;gg1(i,j)=h1*g(i,j);gg2(i,j)=h2*g(i,j);end;end;>> gg1=ifftshift(gg1);>> gg1=uint8(real(ifft2(gg1)));>> gg2=ifftshift(gg2);>> gg2=uint8(real(ifft2(gg2)));>> subplot(2,3,4);imshow(gg1);>> subplot(2,3,5);imshow(gg2);同态滤波器：>> i=imread('eight.tif');>> j=double(i);>> f=fft2(j);>> g=fftshift(f);>> [M,N]=size(f);>> d0=10;>> r1=0.5;>> rh=2;>> c=4;>> n1=floor(M/2);>> n2=floor(N/2);>> for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);h=(rh-r1)*(1-exp(-c*(d.^2/d0.^2)))+r1;end;end;>> g=ifftshift(g);>> g=uint8(real(ifft2(g)));>> subplot(1,2,1);imshow(i);>> subplot(1,2,2);imshow(g);彩色增强：利用密度分割法进行伪彩色增强：>> a=imread('eight.tif');>> subplot(1,2,1);imshow(a);>> c=zeros(size(a));>> pos=find(a<20);>> c(pos)=a(pos);>> b(:,:,3)=c;>> c=zeros(size(a));>> pos=find((a>20)&(a<40));>> c(pos)=a(pos);>> b(:,:,2)=c;>> c=zeros(size(a));>> pos=find(a>=40);>> c(pos)=a(pos);>> b(:,:,1)=c;>> b=uint8(b);>> subplot(1,2,2);imshow(b);真彩色增强：>> rgb=imread('peppers.png');>> subplot(2,2,1);imshow(rgb); >> subplot(2,2,2);imshow(rgb(:,:,1)); >> subplot(2,2,3);imshow(rgb(:,:,2)); >> subplot(2,2,4);imshow(rgb(:,:,3));。

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。

开发研究与设计技朮本栏目责任编辑：谢媛媛１引言图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。

图像增强是指按特定的需求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，也就是一种将原来不清晰的图像变的清晰或强调某些感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。

从纯技术上讲，图像增强技术基本上可分成两大类：频域处理法和空域处理法。

频域处理法是采用了修改后的傅立叶变换的方法实现图像的增强处理。

空域处理法是直接对图像中的象素进行处理，例如增强图像的对比度，平滑噪声等。

本文分析了几种空域图像增强的原理，并通过实验对比验证图像增强的效果。

２图像增强技术２．１直方图均化法有些图像在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节看不清楚。

这时可以将图像的灰度范围分开，并且让灰度频率较小的灰度级变大。

设原来的图像用ｆ（ｘ，ｙ）来表示，用其灰度直方图替代灰度的分布密度函数ｐｆ（ｆ），则直方图均化后的图像为ｇ，则：若原图像在象素点（ｘ，ｙ）处的灰度为ｒｋ，则直方图均化后的图像在ｇ（ｘ，ｙ）处的灰度ｓｋ为：在ｍａｔｌａｂ中使用如下代码实现对图１的直方图均化：图１灰度图像及直方图Ｉ＝ｉｍｒｅａｄ（＇原图．ｔｉｆ＇）；％读出图像Ｊ＝ｈｉｓｔｅｑ（Ｉ）；％对灰度图像进行直方图均化ｓｕｂｐｌｏｔ（１，２，１），ｉｍｓｈｏｗ（Ｉ）％显示灰度图像ｓｕｂｐｌｏｔ（１，２，２），ｉｍｈｉｓｔ（Ｉ）％显示灰度图像的灰度直方图ｓｕｂｐｌｏｔ（１，２，１），ｉｍｓｈｏｗ（Ｊ）％显示灰度图像直方图均化后图像ｓｕｂｐｌｏｔ（１，２，２），ｉｍｈｉｓｔ（Ｊ）％显示直方图均化后的图像的直方图图２直方图均化后的图像及直方图２．２对比度增强法有些图像的对比度比较低，从而使整个图像模糊不清。

这时可以按一定的规则修改原来图像的每一个象素的灰度，从而改变图像灰度的动态范围。

设原来图像为ｆ（ｘ，ｙ），其灰度范围是［ｍ，Ｍ］，设调整后的图像为ｇ（ｘ，ｙ），其灰度范围是［ｎ，Ｎ］，则：在ｍａｔｌａｂ中使用如下代码实现图３的对比度增效果图４。

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。

INTELLIGENCE 科 技 天 地51基于Matlab 的图像增强技术的应用与分析焦作市公安局刑侦大队 张波摘 要：图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法，其目的是要增强视觉效果。

本文利用matlab 工具分析了灰度增强、直方图增强和中值滤波三种空域图像增强的应用原理和范围，并通过实验对比验证了图像增强的效果。

关键词：matlab 数字图像处理 图像增强 直方图一、引言本文分析了几种空域图像增强的原理，并通过实验对比验证图像增强的效果。

在图像的生成、传输或变换过程中，由于受到多种因素的影响，因此，在对图像进行分析前，必须先对图像质量进行改善。

图像增强处理技术一直是图像处理领域一类非常重要的基本图像处理技术.图像增强是采用一些技术手段，有选择地突出图像中感兴趣的特征或抑制图像中某些不需要的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果。

因此此类图像处理技术在医学、遥感、微生物、刑侦以及军事等诸多科研和应用领域对原始图像的模式识别、目标检测等起着重要作用。

二、图像增强技术1、灰度级变换增强通过Matlab 工具箱中的imhist 函数以及figure 命令可以看出原始图像的直方图灰度范围较窄，并且图像中灰度值的高低区分不明显。

对像源灰度值进行扩展可以使图像的动态范围增加、对比度扩展、图像变得清晰。

为此调用imadjust 函数将图像的灰度值扩展到整个灰度范围中，故像素能够分布在与图像类型有关的整个取值范围内，图像有了一定的改善.这种处理方法需要考虑图像的内容，处理后图像灰度和对比度会发生变化。

利用imadjust 函数来实现图像的图像的灰度级变换，可以调整图像的灰度范围，这可以看做一个映像的过程。

Imadjust 的函数格式如下：J=imadjust(I，[low_in high_in]，[low_out high_out]，gamma)在matlab 中可用如下代码实现灰度调整：I=imread(‘原始图像.tif’);%读出图像J=imadjust(I，[0.3，0.7]，[0，1]);%对原图进行会对调整f ig u r e ;s u b p l o t (2，2，1);imshow(I); %显示原始图像subplot(2，2，2);imshow(J);%显示灰度调整后的图像subplot(2，2，3);imhist(I);%显示灰原始像直方图subplot(2，2，4);imhist(J);%显示灰度调整后的图像直方图2、直方图均衡化增强直方图均衡化处理的“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。

Matlab中的图像增强技术与算法引言图像增强是数字图像处理的重要领域之一，其目标是改善图像的视觉质量或提取图像中的相关信息。

在Matlab中，有许多强大的图像增强技术和算法可供使用，本文将深入探讨其中的一些方法和应用。

一、直方图均衡化直方图均衡化是一种经典的图像增强技术，其原理是通过改变图像的灰度级分布来增强图像的对比度。

在Matlab中，可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。

该函数可以将图像的直方图拉伸到整个灰度级范围内，使图像的细节更加明显。

二、滤波器滤波器在图像增强中起着重要的作用，可以去除图像中的噪声或强化图像中的某些特征。

在Matlab中，有多种滤波器可供选择，如线性滤波器、非线性滤波器等。

其中，常用的线性滤波器有均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。

这些滤波器可以通过调整参数来平滑图像或增强图像的边缘。

三、小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号或图像分解为低频部分和高频部分。

在图像增强中，小波变换可以用于去噪、边缘检测和图像压缩等方面。

在Matlab中，可以使用wavedec和waverec函数来进行小波变换和逆变换。

通过选择不同的小波基函数，可以得到不同的图像增强效果。

四、图像分割图像分割是将图像划分为若干个子区域的过程，旨在将同一区域内的像素归为一类。

在Matlab中，有多种图像分割算法可供选择，如基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。

这些算法可以通过提取图像的纹理特征或边缘信息来实现图像的分割和增强。

五、图像去噪图像去噪是图像增强的关键步骤之一，其目标是消除图像中的噪声以提高图像的质量和清晰度。

在Matlab中，有多种去噪算法可供选择，如均值滤波、中值滤波、小波去噪和总变分去噪等。

这些算法通过平滑图像的灰度值或提取图像的结构信息来实现去噪效果。

六、图像增强应用图像增强在许多应用领域都具有重要的意义。

例如，在医学图像处理中，图像增强可以用于增强CT扫描图像或MRI图像中的病灶区域；在遥感图像处理中，图像增强可以用于增强卫星图像中的地物边缘和纹理特征。

Matlab技术在图像增强中的应用图像增强是一种通过使用图像处理技术改善图像视觉质量的方法。

随着计算机视觉技术的进步，图像增强在各个领域中得到了广泛的应用。

Matlab作为一种功能强大的数学软件，提供了一系列强大的图像处理工具和函数，可以有效地用于图像增强任务。

本文将探讨Matlab技术在图像增强中的应用。

首先，我们来看一下Matlab中常用的图像增强技术。

Matlab提供了各种用于图像增强的函数，如对比度增强、亮度调整、直方图均衡化等。

通过使用这些函数，可以使图像的视觉效果更加鲜明、清晰。

对比度增强是图像增强中常用的技术之一。

通过调整图像的对比度，可以使图像的亮度分布更加均匀，细节更加清晰。

Matlab中可以使用imadjust函数来实现对比度增强。

该函数可以根据给定的直方图范围来调整图像的对比度。

例如，将图像的灰度级范围从0-255调整到50-200，可以使用以下代码：```matlabimg = imread('image.jpg');img_adjusted = imadjust(img,[50/255 200/255],[0 1]);imshow(img_adjusted);```亮度调整是另一个常用的图像增强技术。

通过调整图像的亮度，可以改变图像的整体亮度水平。

Matlab中可以使用imadjust函数的gamma参数来实现亮度调整。

gamma参数控制了灰度级的非线性变换，可以使图像的亮度更加均匀。

例如，将图像的亮度调整为原来的2倍，可以使用以下代码：```matlabimg = imread('image.jpg');img_adjusted = imadjust(img,[],[],2);imshow(img_adjusted);```直方图均衡化是一种通过调整图像的灰度级分布来增强图像对比度的方法。

Matlab中可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。

数字图形图像处理基于matlab的图像增强技术的分析与实现基于matlab的图像增强技术的分析与实现摘要:基于数字图像增强对图像处理的重要性，将计算软件MATLA 应用于数字图像增强中，给出了用这一软件完成图像的对比度增强、直方图均衡化、平滑滤波、锐化等操作的示例，并给出了处理前后的对照图像。

同时论述了MATLAB在进行图像处理试验时简洁、高效的特点。

关键词:图像增强；MATLAB；直方图均衡化；平滑滤波；锐化基于matlab的图像增强技术的分析与实现引言：对于一个图像处理系统来说，可将流程分为三个阶段，在获取原始图像后，首先是图像预处理阶段、第二是特征抽取阶段、第三是识别分析阶段，其中图像预处理阶段尤为重要，如果此阶段处理不当，后面的工作将无法展开。

实际应用中,我们的系统获取的原始图像并非完美:例如系统获取的原始图像，由于噪声、光照等原因,使得图像的质量不高,需进行预处理,以达到利于我们提取感兴趣的信息的目的。

图像的预处理包括图像增强、平滑滤波、锐化等内容.图像的预处理既可以在空间域实现,也可以在频域内实现,其中空间域内实现是对图像进行点运算,它是一种既简单又重要的图像处理技术,它能让用户改变图像上像素点的灰度值,这样通过点运算处理将产生一幅新图像。

MATLAB是一种简单、高效、功能强大的高级语言,在科学与工程计算领域有着广泛的应用前途。

1、灰度直方图的定义：一幅数字图像的灰度直方图就是一个灰度级的离散函数。

设变量 r代表图像中像素灰度级。

在图像中像素的灰度级可归一化处理, 这样, r的值将限定在下述范围之内：(1)在灰度级中, r= 0代表黑，r= 1代表白。

对于一副给定的图像来说, 每一个像素取得[0，1]区间内的灰度级是随机的,也就是说r是一个随机变量。

假定对每一瞬间他们是连续的随机变量，那么，就可以用概率密度函数 p r(r)来表示原始图像得灰度分布。

如果用直角坐标系的横轴代表灰度级r,用纵轴代表灰度级的概率密度函数 p r( r), 这样就可以针对一副图像在这个坐标系做一个曲线来。

在Matlab中进行图像增强的常用方法和技巧引言：图像增强是图像处理中的一项重要工作，它可以使图像更加清晰、亮度更加均匀，从而更好地展示图像的细节和特征。

而Matlab作为一款功能强大的数学计算软件，提供了许多图像处理的函数和工具箱，可以帮助用户实现图像增强。

本文将介绍一些在Matlab中常用的图像增强方法和技巧。

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，它可以通过调整图像的像素亮度分布，使得图像的对比度更加明显。

在Matlab中，可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。

以下是一个示例：```image = imread('image.jpg');enhanced_image = histeq(image);```通过对图像的直方图进行统计分析，histeq函数可以将图像的像素值重新映射到一个更广的像素值范围内，从而增强图像的对比度。

二、图像滤波图像滤波是另一种常用的图像增强方法，它可以通过去除图像中的噪声和干扰，使得图像更加清晰和平滑。

在Matlab中，可以使用imfilter函数来实现各种滤波操作。

以下是一些常用的图像滤波方法：1. 均值滤波：使用imfilter函数的fspecial参数可以创建一个均值滤波器，然后通过imfilter函数的'conv'选项来对图像进行滤波。

```image = imread('image.jpg');filter = fspecial('average', [3, 3]);filtered_image = imfilter(image, filter, 'conv');```2. 中值滤波：使用medfilt2函数可以对图像进行中值滤波，该函数对图像中的每个像素取相邻像素的中值作为滤波结果。

```image = imread('image.jpg');filtered_image = medfilt2(image);```3. 高斯滤波：使用imfilter函数的fspecial参数可以创建一个高斯滤波器，然后通过imfilter函数的'conv'选项来对图像进行滤波。

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)第1章绪论1.1 课题背景数字图像处理最早期出现在20世纪50年代，电子计算机在当时已经具备一定水平，计算机也开始被人们利用来处理图形、图像信息。

基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现一、引言图像对比度增强是数字图像处理领域中的一项重要技术，能够使图像的细节更加清晰，提高图像的视觉质量，对于医学影像、遥感图像、摄影等领域都有重要的应用价值。

在这方面，基于matlab的图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数和工具，可以方便快捷地实现对图像的对比度增强处理。

本文将重点研究和实现基于matlab的图像对比度增强处理的算法，包括对比度拉伸、直方图均衡化、自适应直方图均衡化等方法的原理和实现。

二、对比度增强的基本原理图像的对比度是指图像中不同灰度级之间的区别程度，对比度增强即是通过一定的处理方法，使图像中的灰度级在整体上更加分散，使得图像的细节更加明显。

常用的对比度增强方法包括对比度拉伸、直方图均衡化、自适应直方图均衡化等。

1. 对比度拉伸对比度拉伸是通过线性变换的方式来增强图像的对比度，其基本原理是对图像的所有像素进行灰度值的线性变换，从而改变图像的动态范围。

假设原始图像的像素灰度级范围为[amin, amax]，目标图像的像素灰度级范围为[bmin, bmax]，对比度拉伸的变换函数可以表示为：\[f(x) = \frac{x-amin}{amax-amin} \times (bmax-bmin) + bmin\]x为原始图像的像素值，f(x)为经过对比度拉伸后的像素值。

通过这种方式，可以使得原始图像中较暗的像素被拉伸到较亮的区域，从而增强图像的对比度。

2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像像素的累积分布函数（CDF）来增强图像对比度的方法。

其基本原理是将原始图像的灰度直方图进行均衡化，使得各个灰度级之间的分布更加平衡。

具体而言，对于一幅大小为M×N的图像，其直方图均衡化的变换函数为：\[f(x) = (L-1) \times \sum_{k=0}^{x} p_r(r_k)\]f(x)为像素灰度级为x经过直方图均衡化后的值，L为像素的灰度级数，p_r(r_k)为原始图像中灰度级为r_k的像素的概率密度函数（PDF），通过对累积分布函数的调整，可以使得图像的对比度得到增强。

图像增强算法研究与实现摘要:图像处理是近年来发展起来的新兴研究领域，受到越来越多学者的关注。

本论文主要研究图像处理的一个重要分支——图像增强技术。

由于图像在生成、传递、压缩、储存、变换等一系列过程中，会受到各种因素的影响，例如在不同的照明环境下操作，会引起图像亮度的变化；操作设备时，不可避免地会发生抖动，引起图像位移；捕捉到的图像对比度低或是位置不适当等等。

在实际应用中，这些都会造成图像质量的退化，影响图像的整体视觉效果。

因此，为了解决这些问题，需要对图像进行增强处理，对已获取的图像进行加工处理，有目的地对图像进行增强，比如突出图像的局部细节特征或是增强图像的整体效果，同时抑制图像中不必要的细节信息，把模糊的图像变成清晰的图像，改善图像的质量，以便在后续的图像分析时，实验者或计算机视觉系统可以对图像进行更好地分析和理解。

本文对图像增强技术的常用方法进行了介绍，其中主要介绍了空域图像增强算法的原理及方法，包括灰度变换、直方图处理(直方图均衡化和直方图规定化)等和频域图像增强算法的原理及方法，包括低通滤波、高通滤波、同态滤波，以及彩色图像增强算法的原理及实现。

在此基础上，提出了两种结合空域和频域特征的图像增强算法，并在MATLAB开发平台实现了相关算法。

实验结果表明，经这种综合的图像增强算法处理后的图像，其主观效果明显改善，图像增强的效果也比采用一种算法的效果要好。

关键词:图像增强；空域图像增强；频域图像增强；彩色图像增强Research and Implementation of Image EnhancementAlgorithmAbstract:Image processing has developed quickly in recent years, it was a new kind of research field, more and more scholars have paid attention to it. This paper mainly studied an important branch of image processing--image enhancement technology. During the generation, transmission, compression, storage, transformation and other a series of process, image would be affected various factors, such as:variations in the operating environment's illumination could cause lighting changes; when operating the equipment, shocking inevitably occurs, causing displacements; it was common to capture image with low contrast or inappropriate position, etc. In practical application, these factors could cause image quality degradation, and the overall visual effect of the image. Therefore, in order to solve these problems, it was need to enhance the image,and improve the quality of the image. Image enhancement was an important part of image processing, and aimed at enhancing the image with the purpose, for example, it was not only enhance the contrast of entire image or the local details but also inhibit the unnecessary details of the image, make fuzzy image turn into clear image, improve the quality of image, so that in the subsequent image analyze, an operator or a machine vision system could be better to analyze and understand the image.This paper introduced the commonly methods of image enhancement, including the principle and method of the image enhancement algorithm in the spatial domain, such as gray level transformations, histogram processing (histogram equalization and histogram specification) and so on and the principle and method of the image enhancement algorithm in the frequency domain, such as lowpass filter, highpass filter, and homomorphic filter，and the color image enhancement algorithm.Based on this, two image enhancement algorithms combining spatial and frequency domain features were proposed, and the correlation algorithm was implemented in the MATLAB platform.Experimental results showed that the subjective effect of the image enhancement algorithm was obviously improved after this synthetic image enhancement algorithm, and the effect of image enhancement was better than the one algorithm.Keywords:Image enhancement;Image enhancement in the spatial domain;Image enhancement in the frequency domain;The color image enhancement目录1 绪论 (1)1.1 课题的背景及意义 (1)1.1.1 课题的背景 (1)1.1.2 研究意义 (2)1.2 国内外研究现状与分析 (3)1.3 本文研究的主要内容 (4)2 空域图像增强算法的原理及实现 (6)2.1 直方图修正 (6)2.1.1 直方图均衡化 (6)2.1.2 直方图规定化 (7)2.2 锐化 (8)2.2.1 梯度锐化法 (8)2.2.2 拉普拉斯锐化 (11)2.3 去噪 (12)2.3.1 邻域平均法 (12)2.3.2 中值滤波法 (14)2.4 灰度变换 (15)2.4.1 比例线性变换 (15)2.4.2 分段线性变换 (17)2.4.3 非线性灰度变换 (18)3 频域图像增强算法的原理及实现 (20)3.1 低通滤波器 (20)3.2 高通滤波器 (20)3.3 同态滤波器 (21)4 彩色图像增强算法的原理及实现 (23)4.1 假彩色增强 (23)4.2 伪彩色增强 (23)4.2.1 密度分割法 (23)4.2.2 灰度变换法 (25)4.3 真彩色增强 (25)5 空域和频域相结合的图像增强算法的研究 (28)5.1 低频滤波和拉普拉斯变换、直方图均衡化相结合算法 (28)5.1.1 低通滤波 (28)5.1.2 拉普拉斯锐化 (30)5.1.3 直方图均衡化 (30)5.1.4 具体算法及其实现 (31)5.2 高通滤波和直方图均衡化相结合算法 (32)5.2.1 高频滤波 (32)5.2.2 具体算法及其实现 (33)结论 (35)参考文献 (36)致谢 (37)1 绪论1.1 课题的背景及意义1.1.1 课题的背景图像是物体透射或反射的光信息，通过人的视觉系统接收后，在大脑中形成的印象或认识，是自然景物的客观反映。

基于MATLAB的图像增强算法研究及实现作者：朱逢园来源：《价值工程》2020年第25期摘要：由于图像中所出现的信号多出现在低分量部分，而高频分量部分易出现图像模糊的问题能得到解决，从而凸显图像中的重要信息，弱化或清除不需要的信息，以使图像更为清晰。

本文选取有效且易实现的程序语言及算法，进一步增强图像构建框架，根据图像所成效果来进行程序设计以达到目的实现，并完善其功能。

对图像进行检验，逐步完善整个算法程序，最终得到所需效果图。

Abstract： Because the signals appearing in the image mostly appear in the low-component part， and the problem that the high-frequency component is prone to image blur can be solved， so as to highlight the important information in the image， weaken or remove the unnecessary information to make the image more clear. This paper selects effective and easy-to-implement programming languages and algorithms to further enhance the image construction framework， and design programs according to the effects of the images to achieve the goal and improve its functions. It checks the image， gradually improves the entire algorithm program， and finally gets the desired rendering.关键词：图像增强;MATLAB;程序设计;算法实现Key words： image enhancement;MATLAB;program design;algorithm implementation中图分类号：TP391.41 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码：A ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号：1006-4311（2020）25-0212-020 ;引言数年来，数码图像处理迅速发展成为独立的强有力的领域。

Matlab中的图像增强技术介绍图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，它可以改善图像的质量并突出图像中的细节。

在Matlab中，有多种图像增强方法可供选择，下面将介绍一些常见的技术。

一、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。

它通过自动调整图像的亮度分布，使得图像的亮度范围更加均匀。

在Matlab中，我们可以使用imhist函数获取图像的直方图，并利用histeq函数进行均衡化。

例如，下面的代码将对一幅灰度图像进行直方图均衡化：```matlabimg = imread('image.jpg');img_eq = histeq(img);```二、锐化锐化是一种增强图像细节的方法，它可以使图像中的边缘更加清晰。

在Matlab 中，我们可以使用imsharpen函数对图像进行锐化处理。

该函数使用了非线性的锐化算法，可以提高图像的边缘对比度。

例如，下面的代码将对一幅灰度图像进行锐化：```matlabimg = imread('image.jpg');img_sharpened = imsharpen(img);```三、滤波滤波是一种能够去除图像中噪声的方法，它可以平滑图像并减少噪点的影响。

在Matlab中，我们可以使用各种滤波器函数对图像进行滤波处理。

例如，下面的代码将对一幅灰度图像进行中值滤波：```matlabimg = imread('image.jpg');img_filtered = medfilt2(img);```除了中值滤波外，Matlab还提供了均值滤波、高斯滤波等多种滤波器函数。

四、图像增强算法除了上述方法外，还有一些更复杂的图像增强算法可供选择。

例如，基于小波变换的图像增强算法可以提高图像的细节和对比度。

在Matlab中，我们可以使用wavedec2函数对图像进行小波变换，并进一步利用小波系数对图像进行增强处理。

基于MATLAB的图象增强处理图象增强是图象处理领域中的一个重要任务，它旨在改善图象的质量、增加图象的细节并提高图象的视觉效果。

MATLAB是一种功能强大的数学计算软件，也被广泛应用于图象处理领域。

本文将介绍基于MATLAB的图象增强处理的标准格式。

一、引言图象增强是一种通过对图象进行算法处理来改善图象质量的技术。

图象增强处理可以应用于各种领域，如医学图象处理、遥感图象处理、安全监控等。

在本文中，我们将介绍基于MATLAB的图象增强处理的标准格式。

二、背景图象增强处理是一种通过改变图象的像素值和对照度来改善图象质量的方法。

MATLAB是一种功能强大的数学计算软件，它提供了丰富的图象处理工具箱，可以方便地进行图象增强处理。

三、方法1. 图象预处理在进行图象增强处理之前，需要对图象进行预处理。

常见的图象预处理方法包括图象去噪、图象平滑和图象尺度变换等。

在MATLAB中，可以使用滤波器和变换函数来实现这些预处理步骤。

2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图象增强方法，它通过重新分配图象像素的灰度级来增强图象的对照度。

在MATLAB中，可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。

3. 均值滤波均值滤波是一种常用的图象平滑方法，它通过对图象进行平均处理来减少噪声。

在MATLAB中，可以使用fspecial函数来创建均值滤波器，并使用imfilter函数来应用滤波器。

4. 锐化滤波锐化滤波是一种常用的图象增强方法，它通过增强图象的边缘和细节来提高图象的清晰度。

在MATLAB中，可以使用拉普拉斯滤波器或者高斯滤波器来实现锐化滤波。

5. 对照度增强对照度增强是一种常用的图象增强方法，它通过增加图象的亮度范围来改善图象的视觉效果。

在MATLAB中，可以使用imadjust函数来实现对照度增强。

四、实验结果为了验证基于MATLAB的图象增强处理方法的有效性，我们选择了一组测试图象进行实验。

实验结果显示，经过图象增强处理后，图象的质量得到了明显的改善，图象的细节和对照度得到了增强。