基于Matlab的直方图均衡化图像增强技术

使用Matlab进行数字图像增强的方法引言：数字图像增强是一种改善图像质量和提升可视化效果的方法。

在实际应用中，我们常常需要对图像进行增强，以便更好地分析和理解图像内容。

使用Matlab作为工具，可以方便地对图像进行各种增强操作。

本文将介绍几种常用的数字图像增强方法，并结合具体示例演示其在Matlab中的实现。

一、直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像像素值的分布来增强对比度的方法。

它可以将像素值均匀分布在整个灰度级范围内，从而增强图像的细节和清晰度。

在Matlab中，我们可以使用函数histeq来实现直方图均衡化。

实例：假设我们有一张灰度图像lena.jpg，我们想对它进行直方图均衡化。

首先，我们可以使用imread函数读取图像，并将其转换为灰度图像。

```matlabimg = imread('lena.jpg');gray_img = rgb2gray(img);```然后，利用histeq函数对图像进行直方图均衡化。

```matlabenhanced_img = histeq(gray_img);``````matlabimshow(enhanced_img);```运行以上代码，我们可以得到一张直方图均衡化后的图像。

二、滤波增强滤波增强是一种通过应用滤波器来减少噪声和增强图像细节的方法。

在Matlab 中，我们可以使用各种滤波器函数来实现滤波增强，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

实例：假设我们有一张包含噪声的图像cameraman.jpg，我们想对其进行滤波增强。

首先，我们可以使用imnoise函数在图像中添加高斯噪声。

```matlabimg = imread('cameraman.jpg');noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);```然后，我们可以使用imfilter函数对图像进行滤波增强。

基于直方图均衡化的彩色图像增强研究报告Matlab程序如下：clc;RGB=imread('fruit.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);subplot(4,2,1),imshow(RGB); %绘制各分量的图像及其直方图title('原始真彩色图像'); %subplot(4,2,3),imshow(R);title('真彩色图像的红色分量');subplot(4,2,4), imhist(R);title('真彩色图像的红色分量直方图');subplot(4,2,5),imshow(G);title('真彩色图像的绿色分量');subplot(4,2,6), imhist(G);title('真彩色图像的绿色分量直方图');subplot(4,2,7),imshow(B);title('真彩色图像的蓝色分量');subplot(4,2,8), 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,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, %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：通过matlab仿真，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。

关于Matlab中直方图均衡化法图像增强的研究关于Matlab中直方图均衡化法图像增强的研究摘要：数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。

Matlab强大的运算和图形展示功能使得数字图像处理技术在各个领域上都有了比较广泛的应用。

图像增强是数字图像的预处理,对图像整体或局部特征能有效地改善。

我们以一个灰度图像为例，了解基于直方图的均衡化处理的图像增强技术基本原理，给出了相关推导公式和算法；同时，用matlab语言实现了直方图均衡化，处理，并给出了具体程序、实验结果图像及直方图。

结果表明,直方图均衡化处理能有效改善灰度图像的对比度差。

关键词：直方图灰度均衡化统计概率1.引言视觉是人类最重要的感知手段，图像视觉的基础。

图像处理是计算机信息处理的重要内容。

图像可以是可视的和非可视的，也可以是抽象的和实际的。

一般情况下，一幅图像是另一种事物的表示，它包含了有关其所表示物体的描述信息。

可以包括人眼看见的方式显示这一信息，也可以包括人眼不能感知的形式表示信息。

图像是器所表示物体信息的一个浓缩或概括。

实际上，图像与光学密切相关，即与光的照射、反射密切相关。

因此，从理论上来说，一幅图像可以被看作为空间各个坐标点上光的强度的集合。

光的强度与光的波长有关。

在图像形成、传输或变换的过程中,由于受到其它客观因素诸如系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等影响，获取图像往往会与原始图像之间产生某种差异。

退化后的图像通常模糊不清或者经过机器提取的信息量减少甚至错误,因此必须对其采取一些手段进行改善。

2.直方图均衡化的理论基础2.1直方图基础数字图像的直方图是作为图像每一个灰度级的统计概率分布,它提供了图像灰度分布的概貌,直方图增强技术正是利用修改给定图像直方图的方法来增强图像的,最后得到的图像增强程度取决于我们所采用的直方图。

令变量 r和 s 分别代表图像增强前后的像素灰度级 ,相应灰度级分布的概率密度分别为Pr(r)、Ps(s)。

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。

实验一直方图均衡化一、实验目的掌握基本的图象增强方法,观察图象增强的效果,加深对灰度直方图及直方图均衡化的理解，掌握直方图均衡化方法。

二、实验内容将一张彩色图片转换成灰色图片，做出均衡化后的直方图，并将灰度图和均衡化后的图片对比。

三、实验原理直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。

从而达到清晰图像的目的。

四、实验代码及结果clear all;f=imread('14.jpg');%读入灰色图像imwrite(rgb2gray(f),'14Gray.bmp'); %将彩色图片灰度化并保存f1=imread('14Gray.bmp');g=histeq(f1,250);%利用histep()函数对灰色图像进行直方图均衡化处理subplot(121);imshow(f1);title('灰色图像');%显示生成灰色图像subplot(122);imshow(g);title('直方图均衡化处理');%显示生成均衡化以后的图像五、实验结果分析利用imhist()函数对两幅图像的灰度范围进行分析，根据下图可知，灰色图像的灰度范围相对来说非常狭窄，图像质量比较差。

而经过直方图均衡化处理后，图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图在整个亮度标度上明显扩展，图像质量明显提高。

实验二空域锐化一、实验目的理解图象锐化的概念，掌握常用空域锐化增强技术。

加深理解和掌握图像锐化的原理和具体算法，理解图象锐化增强的处理过程和特点。

二、实验内容利用一阶微分锐化增强，实现Roberts算子的锐化处理。

观察处理前后图像效果，分析实验结果和算法特点。

三、实验原理Roberts算子是突出图像的细节或者是增强被模糊了的细节。

因此要对图像实现锐化处理，可以用空间微分来完成，但是，这样图像的微分增强了边缘和其他的突变（如噪声）并削弱了灰度变化缓慢区域。

Matlab中的图像增强方法图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，通过使用各种算法和方法，可以改善图像的质量、增加图像的信息量和清晰度。

在Matlab中，有许多强大而灵活的工具和函数，可以帮助我们实现图像增强的目标。

本文将介绍几种常用的Matlab图像增强方法，并探讨它们的原理和应用。

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，通过调整图像的像素分布来增强图像的对比度和亮度。

在Matlab中，我们可以使用“histeq”函数来实现直方图均衡化。

该函数会根据图像的直方图信息，将像素的灰度值重新映射到一个均匀分布的直方图上。

直方图均衡化的原理是基于图像的累积分布函数（CDF）的变换。

它首先计算图像的灰度直方图，并根据直方图信息计算CDF。

然后，通过将CDF线性映射到期望的均匀分布上，将图像的像素值进行调整。

直方图均衡化的优点在于简单易实现，且效果较好。

但它也存在一些限制，比如对噪声敏感、全局亮度调整可能导致细节丢失等。

因此，在具体应用中，我们需要权衡其优缺点，并根据图像的特点选择合适的方法。

二、自适应直方图均衡化自适应直方图均衡化是对传统直方图均衡化的改进，它能够在改善对比度的同时，保持局部细节。

与全局直方图均衡化不同，自适应直方图均衡化采用局部的直方图信息来进行均衡化。

在Matlab中，我们可以使用“adapthisteq”函数来实现自适应直方图均衡化。

该函数会将图像分成小块，并在每个块上进行直方图均衡化。

通过这种方式，自适应直方图均衡化可以在增强图像对比度的同时，保留图像的细节。

自适应直方图均衡化的优点在于针对每个小块进行处理，能够更精确地调整局部对比度，避免了全局调整可能带来的细节丢失。

然而，相对于全局直方图均衡化，自适应直方图均衡化的计算量较大，因此在实时处理中可能会引起性能问题。

三、模糊与锐化图像增强不仅局限于对比度和亮度的调整，还可以改善图像的清晰度和边缘信息。

在Matlab中，我们可以使用一些滤波器来实现图像的模糊和锐化。

Matlab技术图像增强方法图像增强是数字图像处理的一个重要任务，通过改善图像的质量和视觉效果来提高图像的可读性和理解性。

在现实生活中，我们常常会遇到一些图像质量较差、光照不均匀或者图像噪声较多的情况，这时候就需要借助一些图像增强方法来改善图像。

Matlab作为一款强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，其中包含了多种图像增强方法。

本文将介绍几种常用的Matlab图像增强方法，并对其原理和应用进行探讨。

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，通过重新分配图像的灰度级来拉伸图像的灰度范围，以增强图像的对比度和细节。

在Matlab中，我们可以使用以下代码实现图像的直方图均衡化：```matlabimg = imread('image.jpg');img_eq = histeq(img);imshowpair(img, img_eq, 'montage');```直方图均衡化的原理是将图像的累积分布函数进行线性映射，使得图像的灰度级均匀分布，从而增强对比度。

然而，直方图均衡化有时候会导致图像过亮或者过暗，因为它只考虑了灰度分布，并未考虑图像的空间信息。

二、自适应直方图均衡化为了克服直方图均衡化的不足，自适应直方图均衡化应运而生。

自适应直方图均衡化是一种局部增强方法，它将图像划分为若干小区域，并对每个区域进行直方图均衡化，以保留图像的局部对比度。

Matlab中的自适应直方图均衡化函数为`adapthisteq`，使用方法如下：```matlabimg = imread('image.jpg');img_adapteq = adapthisteq(img);imshowpair(img, img_adapteq, 'montage');```自适应直方图均衡化在增强图像对比度的同时，能够保留图像的细节，并且不会引入过多的噪声。

MATLAB中的图像增强与图像修复方法近年来，随着数字图像处理技术的迅速发展，图像的质量得到了大幅度的提升。

而在图像的处理过程中，图像增强和图像修复是两个重要的技术领域。

在本文中，我们将探讨MATLAB中的图像增强和图像修复方法。

一、图像增强方法图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果，使其更适合人眼观察和分析。

在MATLAB中，有多种图像增强方法可供选择。

1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的增强方法，通过重新分布图像的像素值，以增加图像的对比度。

在MATLAB中，可以使用`histeq`函数来实现直方图均衡化。

该函数将图像的直方图调整为均匀分布，从而提高了图像的视觉效果。

2. 拉普拉斯金字塔拉普拉斯金字塔是一种多尺度图像增强方法，可以在不同的尺度上提取图像的细节信息。

在MATLAB中，可以使用`pyramid_blending`函数来构建拉普拉斯金字塔。

该函数将图像分为不同的层级，然后通过合并各个层级的细节信息来增强图像的效果。

3. 双边滤波双边滤波是一种通过保持边缘信息的图像增强方法，在去除图像噪声的同时也能保留图像的边缘细节。

在MATLAB中，可以使用`bfilter2`函数来实现双边滤波。

该函数通过同时考虑像素的空间和灰度信息来进行滤波，从而提高图像的质量。

二、图像修复方法图像修复是指通过恢复被损坏或受到噪声污染的图像，使之恢复到原本的状态。

在MATLAB中，也有多种图像修复方法可供选择。

1. 傅里叶变换傅里叶变换是一种广泛应用于图像修复的数学方法。

通过将图像转换到频域，并进行频域滤波操作，可以去除图像中的噪声和损坏部分。

在MATLAB中，可以使用`fft2`和`ifft2`函数来进行傅里叶变换和逆傅里叶变换，从而实现图像的修复。

2. 小波变换小波变换是一种基于多尺度分析的图像修复方法，可以在不同的尺度上提取图像的细节信息。

在MATLAB中，可以使用`wavelet denoise`函数来进行小波变换修复。

Matlab中的图像增强算法研究在数字图像处理领域，图像增强算法是一项重要的研究内容，可以提高图像的质量和清晰度。

Matlab作为一种常用的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，包括多种图像增强算法。

本文将对Matlab中的一些图像增强算法进行研究和探讨。

一、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，它通过调整图像像素的亮度分布，增强图像的对比度和细节。

在Matlab中，直方图均衡化算法可以通过histeq函数实现。

具体实现过程如下：1. 读取图像并转化为灰度图像。

2. 计算灰度图像的直方图。

3. 计算直方图的累积分布函数。

4. 根据累积分布函数对图像进行像素值映射。

5. 输出增强后的图像。

直方图均衡化算法能够有效增强图像的对比度和细节，但对于存在局部对比度不均匀的图像，效果可能不理想。

因此，需要对不同类型的图像选择合适的增强算法。

二、小波变换与图像增强小波变换是一种将信号分解为不同尺度的频率子带的方法，其在图像处理中的应用也十分广泛。

在Matlab中，可以使用wavedec2函数对图像进行小波分解，再利用小波反变换将分解后的图像进行增强。

小波变换的优点是可以同时捕捉图像的局部和全局细节信息，从而实现对图像的全方位增强。

但是，小波变换的计算复杂度较高，对于大尺寸的图像处理可能存在较长的计算时间。

三、空域滤波增强空域滤波增强是一种基于图像像素的局部空间信息进行增强的方法。

Matlab中常用的空域滤波增强算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

1. 均值滤波是一种简单且容易实现的滤波算法，它通过计算图像像素周围窗口的平均值来减小噪声的影响。

在Matlab中，可以使用fspecial函数生成均值滤波模板，再利用imfilter函数对图像进行滤波操作。

2. 中值滤波是一种基于排序统计的滤波方法，它通过计算图像像素周围窗口的中值来抑制噪声。

在Matlab中，可以使用medfilt2函数对图像进行中值滤波。

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。

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。

matlab中的图像增强实验附程序代码图像增强实验⼀：试验⽬的熟悉并掌握数字图像空域增强：空域变换增强，空域滤波增强⼆：实验内容（1）直⽅图均衡化进⾏图像增强代码： imag=imread('pout.tif'); imag=im2double(imag);subplot(2,2,1);imshow(imag);title('原始图像');subplot(2,2,2);imhist(imag);title('原始图像的直⽅图'); imag1=histeq(imag);subplot(2,2,3);imshow(imag1);title('直⽅图均衡化后的图像');subplot(2,2,4);imhist(imag1);title('直⽅图均衡化后的图像的直⽅图'); 直⽅图均衡化进⾏图像增强效果图（2）对图像加⼊椒盐噪声，并分别⽤中值滤波和⾃适应的⽅法进⾏去噪处理的代码：imag2=imnoise(imag,'salt',0.02); imag3=medfilt2(imag2); imag4=wiener2(imag2);subplot(2,2,1);imshow(imag);title('原始图像');subplot(2,2,2);imshow(imag2);title('加⼊椒盐噪声后的图像'); subplot(2,2,3);imshow(imag3);title('进⾏中值滤波后的图像'); subplot(2,2,4);imshow(imag4);title('进⾏⾃适应滤波后的图像');对图像加⼊椒盐噪声，并分别⽤中值滤波和⾃适应的⽅法进⾏去噪处理的效果原始图像0.51原始图像的直⽅图直⽅图均衡化后的图像0.510直⽅图均衡化后的图像的直⽅图（3）对⽐度增强代码：I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌⾯\测试图像\rice.tif'); J=imadjust(I,[0.3,0.7],[]); subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像'); subplot(2,2,2);imshow(J);title('');subplot(2,2,3);imhist(I);title('原始图像的灰度直⽅图');subplot(2,2,4);imhist(J);title('进⾏对⽐度增强后的图像的灰度直⽅图'); 对⽐度增强效果原始图像加⼊椒盐噪声后的图像进⾏中值滤波后的图像进⾏⾃适应滤波后的图像原始图像10020005001000原始图像的灰度直⽅图1002000500100015002000进⾏对⽐度增强后的图像的灰度直⽅图。

MATLAB中常用的图像增强技巧图像增强是数字图像处理中的一个重要领域，它旨在改善图像的质量、增加细节和提高图像的可视化效果。

在MATLAB中，有许多常用的图像增强技巧，可以帮助我们实现这一目标。

本文将介绍一些常用的MATLAB图像增强技巧，包括灰度变换、直方图均衡化、滤波以及边缘检测等。

一、灰度变换灰度变换是图像增强中最常用的技术之一。

它通过改变图像的灰度级别来增强图像的对比度和亮度。

在MATLAB中，可以使用imadjust函数来实现灰度变换。

该函数可以根据指定的输入和输出范围对图像进行灰度级转换。

例如，可以将原始图像的灰度范围从[0,1]转换为[0.2,0.8]，以增强图像的对比度。

二、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。

该函数可以自动计算图像的累积分布函数并重新映射图像的灰度级，从而实现对比度增强。

直方图均衡化特别适用于灰度分布不均匀的图像。

三、滤波图像滤波是一种常用的图像增强技术，它通过去除图像中的噪声、平滑图像和增强边缘等方式来改善图像的质量。

在MATLAB中，有多种滤波方法可供选择，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

这些滤波方法可以通过调整滤波窗口的大小和参数来改变滤波效果。

选择合适的滤波方法和参数可以有效地去除图像中的噪声和提高图像的清晰度。

四、边缘检测边缘检测是一种常用的图像增强技术，它可以有效地提取图像中物体边界的信息。

在MATLAB中，可以使用edge函数来实现边缘检测。

该函数可以根据指定的算法和阈值来检测图像中的边缘。

常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。

选择合适的边缘检测算法和阈值可以提取出清晰的边缘信息，增强图像的视觉效果。

五、图像增强应用实例除了以上介绍的基本图像增强技巧，MATLAB还提供了许多其他的图像增强函数和工具，可以根据实际需求进行选择和使用。

实验三 基于直方图均衡化的图像增强一．实验目的1．了解空间域图像增强的各种方法（点处理、掩模处理）；2．掌握采用直方图均衡化进行图像增强的方法；3. 使用邻域平均法编写程序实现图像增强，进一步掌握掩模法及其改进（加门限法）消除噪声的原理；二．实验设备1.PC 机一台；2.软件matlab ；三．实验内容及步骤对如图3.1所示的两幅128×128、256级灰度的数字图像fing_128.img 和cell_128.img 进行如下处理：（1）对原图像进行直方图均衡化处理，同屏显示处理前后图像及其直方图，比较异同，并回答为什么数字图像均衡化后其直方图并非完全均匀分布。

（2）对原图像加入点噪声，用4-邻域平均法平滑加噪声图像（图像四周边界不处理，下同），同屏显示原图像、加噪声图像和处理后的图像。

① 不加门限；② 加门限),(21n m f T =，（其中∑∑=i jj i f N n m f ),(1),(2） 实验程序及结果：（1）原图直方图均衡化处理：《1》Fing_128图像的处理前后图像及其直方图：程序：figure(1);fid=fopen('F:\数字图象处理\数字图像处理\ fing_128.img','r');data1=(fread(fid,[128,128],'uint8'))';subplot(2,2,1)data2=uint8(data1);imshow(data2);subplot(2,2,2);imhist(data2);a=imadjust(data2,[0,0.5]);subplot(2,2,4);imhist(a);subplot(2,2,3);imshow(a,256); %显示均衡化图象,256可缺省《2》Cell_128图象的处理前后图像及其直方图：数字图象均衡化后，其直方图并非完全均匀分布，这是因为图象的象素个数和灰度等级均为离散数值；而且均衡化使灰度级并归，因此，均衡化后，其直方图并非完全均匀分布。

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。

图像增强：直⽅图均衡和⼩波变换【matlab】 直⽅图均衡：统计图像像素灰度的直⽅图分布。

对其进⾏重新分配以使图像的直⽅图分布更加均衡。

⼩波变换：图像轮廓主要体现在低频部分，可以通过对低频分解系数进⾏增强处理，对⾼频分解系数进⾏衰减处理，达到图像增强。

clc;clear all;img=imread('D:\⽂件及下载相关\图⽚\gray.jpg');gray_img=rgb2gray(img);[m,n]=size(gray_img);pr=zeros(1,256);for i=1:256pr(i)=length(find(gray_img==i-1))/(m*n);endS=zeros(1,256);for i=1:256for j=1:iS(i)=pr(j)+S(i);endendS1=round((S*255)+0.5);for i=1:256q(i)=sum(pr(find(S1==i)));endres_img=gray_img;for i=1:256res_img(find(gray_img==i-1))=S1(i);endimshow(res_img);title('均衡化后');⼩波变换：clcI= imread('D:\⽂件及下载相关\图⽚\gray.jpg');I1 = I(:,:,1);[c,s]=wavedec2(I1,3,'sym4'); len=length(c);w = prod(s(1,:));for i =1:wif(c( i )>250)c( i )=1.3*c( i );endendfor i =w:lenif(c( i ) < 250)c( i )=0.8*c( i );endendnx1=waverec2(c,s,'sym4');I2 = I(:,:,2);[c,s]=wavedec2(I2,3,'sym4');len=length(c);w = prod(s(1,:));for j =1:wif(c( j )>250)c( j )=1.3*c( j );endendfor j =w:lenif(c( j ) < 250)c( j )=0.8*c( j );endendnx2=waverec2(c,s,'sym4'); I3 = I(:,:,3);[c,s]=wavedec2(I3,3,'sym4');len=length(c);w = prod(s(1,:));for k =1:wif(c( k )>250)c( k )=1.3*c( k );endendfor k =w:lenif(c( k ) < 250)c( k )=0.8*c( k );endendnx3=waverec2(c,s,'sym4'); nx = cat(3,nx1,nx2,nx3); figure(),imshow(nx/256)。