第四章图像增强直方图变换

燕山大学课程设计说明书题目：基于直方图变换实现的图像增强学院（系）:年级专业:学号：学生姓名：王大强指导教师:教师职称：副教授副教授燕山大学课程设计(论文)任务书目录第1章摘要 (1)第2章引言 (2)第3章图像增强的重要方法 (3)３．１灰度变换.......................................................................................３ 3。

2 直方图修正 (3)3．３平滑 (3)3.4 锐化 (4)３．5 各种图像增强技术方法的优缺点………………………………………………４第４章直方图增强及ｍａtｌaｂ实现 (5)４.1 直方图均衡化 (5)4.2 直方图均衡化的公式……………………………………………………………５４。

３直方图均衡化maｔlab的实现 (6)4．４直方图均衡化小结………………………………………………………………９第5章结论.......................................................................................１0 第6章心得体会 (12)第7章参考文献……………………………………………………………………1２第一章摘要摘要: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。

本课程设计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MAＴＬＡB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。

通过对图像增强的方法进行比较之后，得出不同方法在使用过程中的优缺点,并且积极思考和掌握在特定图像下增强图像的最优方法。

数字图像处理第3章图像增强（第二讲）4.1.1 直方图4.1.2 直方图修改技术的基础4.1.3 直方图均衡化处理4.1.4 直方图规定化处理4.1.5 图像对比度处理由于图像的亮度范围不足或非线性会使图像的对比度不甚理想，可用像素幅值重新分配的方法来改善图像对比度。

扩大图像的亮度范围可以用线性映射的方法，这种方法如图3—10所示。

由图可以看出原图像的范围较小，经映射后的图像亮度范围展宽了。

图3—10 数字图像对比度增强在这种转换中，设计转换函数应考虑到灰度量化问题，如果原始图像的灰度级为k 级，映射后输出图像的灰度级仍然是k 级，这样由于输出图像的灰度范围加大了。

在对比度处理法中，根据不同的目的可以设计出不同的转换函数。

图3—11是线性转换函数，这种函数将图像在整个灰度范围内作线性映射。

图3—11 图像灰度的线性映射变换另外一种映射转换函数如图3—12所示。

这种转换是将图像中两个极端的灰度值加以限幅，这种限幅的比例也是可以选择的。

图3—12 限幅的线性映射变换除此之外，为了不同的目的还有其他一些类型的转换函数。

这些转换函数的形式如图3—13(a)、(b)、（c）所示。

图3—13 其他一些转换函数灰度变换的效果如图3－14 (a) (b) 所示，其中（a）是原像，(b)是处理后的图像。

图3—14 灰度变换处理效果灰度反转的转换函数是把图像的低亮度区域转到较高的亮度区，而高亮度区转换为低亮度区，其效果如图3—15所示，其中(a)是原像，(b)是处理后的图像。

图3—15 灰度反转处理效果锯齿形转换可以把几段较窄的输入灰度区间都扩展到整个输出灰度范围内，这种处理可以把灰度变化较平缓的区域也较鲜明地显示出来。

其效果如图3—16所示，其中（a）是原像，（b）是处理后的图像，这里选n=2 。

图3—16 锯尺状变换函数处理效果（n=2）开窗式转换的目的是只对部分输入灰度区间进行转换，通过窗口位置的选择可以观察某些灰度区间的灰度分布，并且对这一区域的灰度进行映射变换。

第四章图像增强1.简述直方图均衡化处理的原理和目的。

拍摄一幅较暗的图像，用直方图均衡化方法处理，分析结果。

原理：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。

也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。

把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布目的：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方法。

它通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。

通过直方图均衡化，亮度可以更好地在直方图上分布。

这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。

Matlab程序如下：clc;RGB=imread('wxf.jpg'); %输入彩色图像，得到三维数组R=RGB(:,:,1); %分别取三维数组的一维，得到红绿蓝三个分量G=RGB(:,:,2); %为R G B。

B=RGB(:,:,3);figure(1)imshow(RGB); %绘制各分量的图像及其直方图title('原始真彩色图像');figure(2)subplot(3,2,1),imshow(R);title('真彩色图像的红色分量');subplot(3,2,2), imhist(R);title('真彩色图像的红色分量直方图');subplot(3,2,3),imshow(G);title('真彩色图像的绿色分量');subplot(3,2,4), imhist(G);title(' 的绿色分量直方图');subplot(3,2,5),imshow(B);title('真彩色图像的蓝色分量');subplot(3,2,6), imhist(B);title('真彩色图像的蓝色分量直方图');r=histeq(R); %对个分量直方图均衡化，得到个分量均衡化图像g=histeq(G);b=histeq(B);figure(3),subplot(3,2,1),imshow(r);title('红色分量均衡化后图像');subplot(3,2,2), imhist(r);title('红色分量均衡化后图像直方图');subplot(3,2,3),imshow(g);title('绿色分量均衡化后图像');subplot(3,2,4), imhist(g);title('绿色分量均衡化后图像直方图');subplot(3,2,5), imshow(b);title('蓝色分量均衡化后图像');subplot(3,2,6), imhist(b);title('蓝色分量均衡化后图像直方图');figure(4), %通过均衡化后的图像还原输出原图像newimg = cat(3,r,g,b); %imshow(newimg,[]);title('均衡化后分量图像还原输出原图');程序运行结果：原始真彩色图像均衡化后分量图像还原输出原图图1.1 原始图像与均衡化后还原输出图像对比通过matlab仿真，由图1.1比较均衡化后的还原图像与输入原始真彩色图像，输出图像轮廓更清晰，亮度明显增强。

计算机与信息工程学院验证性实验报告一、实验目的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、实验原理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，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。

其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。

图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。

本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要内容，其他方法同学们可以在课后自行联系。

直方图是多种空间城处理技术的基础。

直方图操作能有效地用于图像增强。

除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。

直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行工具。

直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。

直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。

灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。

图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。

直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。

直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。

下面给出直方图均衡化增强图像对比度的MATLAB程序：clc;clear allI=imread('Fig0308(a)(pollen).tif'); %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%对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后的图像figure;imshow(J);%给直方图均衡化后的图像加标题名title('直方图均衡化后的图像') ;%对直方图均衡化后图像进行屏幕控制；作一幅子图，并排两幅图的第1幅figure; subplot(1,2,1) ;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处理后的图像直方图分布更均匀了，图像在每个灰度级上都有像素点。

第四章 图像增强1. 图像增强的目的是什么？它包含哪些内容？图像增强的目的在于：1.采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；2.将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。

2. 直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别与联系？直方图修正方法通常有直方图均衡化及直方图规定化两类。

区别与联系：直方图均衡化是通过对原图像进行某种变换使原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图的。

直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对直方图做出修正的增强方法。

在做直方图规定化时首先要将原始图像作均衡化处理。

直方图均衡化是直方图规定化的一个特例，而规定化是对均衡化的一种有效拓展。

3.在直方图修改技术中对变换函数的基本要求是什么？直方图均衡化处理采用何种变换空间域点运算 局部运算灰度变换直方图修正法局部统计法均衡化规定化图像平滑图像锐化频率域高通滤波低通滤波同态滤波增强彩色增强伪彩色增强彩色图像增强常规处理假彩色增强彩色平衡彩色变换增强代数运算图像增强函数？什么情况下采用直方图均衡法增强图像？T(r)为变换函数，应满足下列条件：（1）在0 ≤r ≤1内为单调递增函数；（2）在0≤r ≤1内，有0≤T(r)≤1。

s=T(r)=∫ p r (r)dr 原始图像灰度分布在较窄区间，引起图像细节不够清晰。

直方图均衡化减少图像灰度级，对比度扩大。

4. 何谓图像平滑？试述均值滤波的基本原理。

为抑制噪声、改善图像质量所进行的处理称为图像平滑或去噪。

均值滤波的基本原理：用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x ，y ），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x ，y ），作为处理后图像在该点上的灰度个g （x ，y ），即个g （x ，y ）=1/m ∑f （x ，y ） m 为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。

5. 何谓中值滤波？有何特点？中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心像素的灰度值的滤波方法，是一种非线性的平滑法。