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基于限定对比度直方图均衡的超声测井图像增强方法付青青;杨立华;付建栋;吴爱平【摘要】In consideration of low contrast and blurred details in ultrasonic logging well image, the algorithm named contrast limited adaptive histogram equalization is referenced and applied to enhance ultrasonic logging well image.Segmentation sub-block number and shear coefficient are adjusted through simulation to obtain the suitable parameters for logging well image enhancement, subjective visual and objective parameters are used to evaluate the result of the experiment.The experimental results show that the proposed method has good effect on quality improvement for ultrasonic logging well image, can highlight local details, avoid the common problem of excess brightness in flat area, which is of great significance for further improving the accuracy of sonic imaging logging data interpretation.%针对超声测井图像对比度低、细节模糊的问题,借鉴一种限定对比度直方图均衡算法应用于超声测井图像增强.通过仿真调整算法中的分割子块数目和剪切系数,得到适用于测井图像增强的参数值,利用主观视觉和客观参数对实验结果进行了评价.实验结果表明,该算法对超声测井图像质量的改善有较好的效果,能够实现突出局部细节,限制平坦区域过度增强的目的,对进一步提高声成像测井资料解释精度具有重要的意义.【期刊名称】《测井技术》【年(卷),期】2017(041)003【总页数】5页(P296-300)【关键词】超声测井图像;限定对比度;直方图均衡化;子块;图像增强【作者】付青青;杨立华;付建栋;吴爱平【作者单位】长江大学电信学院,湖北荆州 434023;中国石油集团测井有限公司,陕西西安 710201;中国石油集团测井有限公司,陕西西安 710201;长江大学电信学院,湖北荆州 434023【正文语种】中文【中图分类】P631.84;TP3910 引言超声成像测井不仅可以在裸眼井中反映井眼几何形状,识别裂缝、孔洞、层理等地层非均质性,还能在套管井中检查射孔质量、分析套管损坏等。
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。
图像增强算法（直⽅图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换）⼀、图像增强算法原理图像增强算法常见于对图像的亮度、对⽐度、饱和度、⾊调等进⾏调节，增加其清晰度，减少噪点等。
图像增强往往经过多个算法的组合，完成上述功能，⽐如图像去燥等同于低通滤波器，增加清晰度则为⾼通滤波器，当然增强⼀副图像是为最后获取图像有⽤信息服务为主。
⼀般的算法流程可为：图像去燥、增加清晰度（对⽐度）、灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进⾏卷积、⼆值化等，上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进⾏实现，后续将针对此⽅⾯内容进⾏专题实验，列举其应⽤场景和处理特点。
本⽂章是⼀篇综合性⽂章，算是⼀篇抛砖引⽟的⽂章，有均衡化、提⾼对⽐度、降低对⽐度的算法。
1.1 基于直⽅图均衡化的图像增强图像对⽐度增强的⽅法可以分为两种：直接对⽐度增强⽅法，间接对⽐度增强⽅法。
直⽅图拉伸和直⽅图均衡化是常见的间接对⽐度增强⽅法。
直⽅图拉伸是利⽤对⽐度拉伸对直⽅图进⾏调整，扩⼤前景和背景灰度的差别，这种⽅法可以通过线性和⾮线性的⽅法来实现，其中ps中就是利⽤此⽅法提⾼对⽐度；直⽅图均衡化则是利⽤累积函数对灰度值进⾏调整，实现对⽐度的增强。
直⽅图均衡化处理原理：将原始图像的灰度图从⽐较集中的某个灰度区间均匀分布在整个灰度空间中，实现对图像的⾮线性拉伸，重新分配图像像素值。
算法应⽤场景：1、算法的本质是重新分布图像的像素值，增加了许多局部的对⽐度，整体的对⽐度没有进⾏太⼤改变，所以应⽤图像为图像有⽤数据的对⽐度相近是，例如：X光图像，可以将曝光过度或曝光不⾜照⽚进⾏更好的显⽰，或者是背景及前景太亮或太暗的图像⾮常有⽤。
2、算法当然也有缺点，具体表现为：变换后的图像灰度级减少，某些细节减少；某些图像有⾼峰值，则处理后对⽐度不⾃然的过分增强。
算法实现特点：1、均衡化过程：直⽅图均衡化保证在图像像素映射过程中原来的⼤⼩关系保持不变，即较亮的区域依旧较亮，较暗的依旧较暗，只是对⽐度增加，不能明暗颠倒；保证像素映射函数的值域在0和255之间。
图像处理中的图像增强算法比较研究引言：图像增强是图像处理领域的重要任务之一。
图像增强旨在提升图像的视觉质量和可读性。
随着科技的进步，图像增强算法得到了广泛的应用。
本文将比较几种常见的图像增强算法，分析其优缺点，并探讨其在不同应用场景中的适用性。
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方法，通过对图像的像素强度进行转换，使得像素的直方图分布更均匀。
该算法可以扩展图像的动态范围，增强图像的对比度。
优点：1. 简单易实现：直方图均衡化算法的原理简单，易于实现。
2. 高效性：直方图均衡化可以快速地对图像进行处理，适用于实时应用。
3. 对细节增强效果好：直方图均衡化算法能够增强图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
缺点：1. 无法保持局部对比度：直方图均衡化算法是全局算法，无法保持图像的局部对比度。
2. 易产生过增强现象：在某些情况下，直方图均衡化算法容易使得图像的背景过亮或过暗。
3. 非线性处理：直方图均衡化是一种非线性处理方法，可能对图像的灰度分布造成较大的变化。
适用场景：1. 增强图像对比度：直方图均衡化算法可以有效增强图像的对比度，使得图像更加清晰。
2. 实时图像处理：由于直方图均衡化算法的高效性，适用于实时图像处理应用。
3. 对细节要求不高的图像：直方图均衡化算法具有一定的局限性，适用于对细节要求不高的图像。
二、拉普拉斯金字塔增强算法拉普拉斯金字塔增强算法是一种基于金字塔理论的图像增强方法。
该算法通过构建图像的拉普拉斯金字塔，对不同层次的图像进行增强处理，最后再重建原始图像。
优点：1. 保留了图像的细节：拉普拉斯金字塔增强算法通过在不同层次上增强图像，可以有效地保留图像的细节。
2. 自适应性：该算法可以根据不同图像的特点自适应地进行增强处理。
3. 对边缘提取效果好：拉普拉斯金字塔增强算法对于边缘的提取有良好的效果。
缺点：1. 计算复杂度高：拉普拉斯金字塔增强算法需要构建金字塔结构，并进行多次图像卷积操作，计算复杂度较高。
计算机视觉中的图像增强技术在当今数字化的时代，图像成为了我们获取信息和表达想法的重要方式之一。
然而，由于各种因素的影响，原始图像往往存在质量不佳、细节模糊、对比度低等问题，这就使得图像增强技术在计算机视觉领域中变得至关重要。
图像增强技术的目的在于改善图像的质量，使得图像中的信息更加清晰、易于理解和分析。
它就像是给一幅略显暗淡的画作添上了更鲜明的色彩，让其细节和魅力得以充分展现。
想象一下，我们在昏暗的光线下拍摄了一张照片，照片中的人物和景物都显得模糊不清。
这时候，图像增强技术就能够发挥作用，通过调整亮度、对比度和色彩等方面，让这张照片变得清晰明亮，原本被阴影掩盖的细节也能清晰可见。
在图像增强技术中，直方图均衡化是一种常见且有效的方法。
它通过重新分布图像的像素灰度值，使得图像的灰度直方图更加均匀，从而增强图像的对比度。
比如说，一张原本灰度分布集中在某个狭窄范围内的图像，经过直方图均衡化处理后，灰度值能够在更广泛的范围内分布，使得图像的明暗对比更加明显。
还有一种常用的技术是图像锐化。
它的作用就像是给图像加上了一层清晰的滤镜，突出图像的边缘和细节。
这对于那些需要清晰分辨物体轮廓的场景，如医学影像、工业检测等，具有重要的意义。
通过增强图像的高频成分，使得边缘部分更加锐利，我们能够更准确地识别和分析图像中的物体。
另外，色彩增强技术也是不容忽视的一部分。
有时候，图像的色彩可能不够鲜艳或者存在偏差。
通过调整色彩的饱和度、色调和亮度等参数，可以让图像的色彩更加生动逼真，给人更强烈的视觉冲击。
比如在风景照片中，增强蓝天和绿草的色彩，能够让整个画面更加美丽动人。
然而，图像增强技术并非是完美无缺的。
在增强图像的同时，也可能会引入一些不必要的噪声或者导致图像的某些部分过度增强。
这就需要我们在应用这些技术时，根据具体的图像特点和需求，谨慎选择合适的方法和参数。
为了更好地实现图像增强的效果，研究人员还在不断探索和创新。
例如，结合深度学习技术，利用神经网络强大的学习能力，自动学习到最适合的图像增强方式。
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如何进行高分辨率卫星图像的图像增强和分析高分辨率卫星图像的图像增强和分析是遥感技术中的重要一环。
这项技术的主要目的是通过对图像进行处理和分析，提高图像的质量和清晰度，以便更好地理解和利用卫星图像的信息。
下面将探讨如何进行高分辨率卫星图像的图像增强和分析。
一、图像增强图像增强是指通过一系列处理方法，提高图像的质量和清晰度，使其更易于观察和分析。
在高分辨率卫星图像中，常见的图像增强技术包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和伪彩色显示等。
灰度拉伸是一种常用的图像增强方法，它通过调整图像的像素灰度值分布，使图像的灰度范围更适合人眼的观察。
直方图均衡化则是通过对图像的灰度分布进行调整，使图像的对比度更好，细节更丰富。
这两种方法在图像增强中被广泛应用，能够有效提高高分辨率卫星图像的可视化效果。
滤波是一种常见的图像增强技术，其主要目的是去除图像中的噪声或者增强图像的某些特征。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些滤波方法可以根据图像的特点选择合适的滤波算法，以达到图像增强的效果。
伪彩色显示是将黑白图像通过一定的映射关系显示为彩色图像。
在高分辨率卫星图像中，使用伪彩色显示可以将不同波段的信息以不同的颜色显示出来，更直观地分析图像中的地物类型和分布。
伪彩色处理可以提高图像的观察效果，减少人眼疲劳。
二、图像分析高分辨率卫星图像的图像分析是指通过对图像进行计算和处理，提取出其中的有用信息，并进行进一步的分析和应用。
主要的图像分析方法包括特征提取、分类和变化检测等。
特征提取是指从图像中提取与目标或现象有关的特征信息。
在高分辨率卫星图像中，常见的特征包括纹理、边缘、形状等。
通过对这些特征的提取和计算，可以得到图像中不同地物或现象的特征参数，为后续的分类和分析提供基础。
分类是将图像中的像素或区域根据其特征归为不同的类别。
在高分辨率卫星图像中，常见的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
有监督分类是通过已知的训练样本对图像进行分类，而无监督分类则是根据图像中像素的相似性进行自动分类。
图像处理中的图像增强算法评估与改进图像增强是数字图像处理中的重要内容之一，其目的是改善或增强图像的视觉效果，提高图像的质量和可读性。
图像增强算法根据不同的应用领域和需求，有多种不同的方法和技术。
本文将针对图像增强算法进行评估与改进。
一、图像增强算法评估图像增强算法的评估是为了确定算法的性能和效果，对比不同算法的优劣，并为改进算法提供指导。
图像增强算法的评估可从以下几个方面进行：1. 主观评价：主观评价是通过人眼观察和判断来评估图像增强效果的好坏。
人眼判断的主观性较强，需要评价者具备一定的专业知识和经验。
主观评价通常通过主观评分法、可接受性评估和实验用户调查等方法进行。
2.客观评价：客观评价是通过一些定量的指标或算法对图像增强算法进行评估。
常用的客观评价指标包括图像对比度、图像亮度、锐度等。
另外，也可以使用峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等公认的客观评价指标来评估图像增强算法的性能。
3.算法速度：算法速度是评估图像增强算法的另一个重要因素。
在实际应用中，图像增强算法需要在较短的时间内完成，因此快速的算法更受欢迎。
算法速度的评估可通过计算算法的执行时间来获得。
综合以上评价指标，可以比较不同图像增强算法的优劣，为改进算法提供依据。
二、图像增强算法的改进1. 基于传统图像增强算法的改进：传统的图像增强算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波器等。
对于这些传统算法，可以通过调整参数和改进算法步骤来提升算法的性能。
例如，可以根据图像的特点，改进直方图均衡化算法，使其适用于不同的图像类型。
另外，可以采用基于机器学习的方法来自动调整算法参数，提高算法的鲁棒性和适应性。
2. 基于深度学习的图像增强算法改进：深度学习在图像处理领域取得了巨大的成就。
通过利用神经网络的强大表达能力，可以实现对图像的高级特征学习和表示。
可以利用深度学习模型，对图像增强进行端到端的学习和优化，提高图像增强效果。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对图像进行超分辨率重建，增强图像的细节和清晰度。
直方图均衡化的原理和作用直方图均衡化是一种常见的图像处理技术，用于增强图像的对比度和视觉效果。
它的原理是通过重新分布图像的灰度级别，使得图像中的像素灰度值分布更加均匀，从而改善图像的视觉效果。
在进行直方图均衡化时，首先需要获取图像的灰度直方图，然后根据灰度直方图的累积概率密度函数对图像的像素进行重新分配。
直方图均衡化的作用主要体现在以下几个方面：1. 增强图像的对比度：直方图均衡化可以有效地增强图像的对比度，使得图像中不同区域的灰度级别更加明显，从而使得图像的细节更加清晰。
2. 提高图像的视觉效果：通过直方图均衡化，图像的灰度级别分布更加均匀，可以使得图像看起来更加自然和真实，同时增强了图像的视觉效果，使得观看者更容易理解和分析图像内容。
3. 抑制背景噪声：在图像处理中，背景噪声往往会影响图像的清晰度和质量。
通过直方图均衡化可以有效地抑制背景噪声，使得图像更加清晰和易于分析。
4. 增强图像的细节：直方图均衡化可以增强图像的细节，使得图像中的纹理和结构更加清晰和突出，同时也能够凸显出图像中的一些微弱的特征。
直方图均衡化的原理是基于图像的灰度级别分布的重新分配，其具体操作过程如下：1. 获取图像的灰度直方图：首先需要对图像进行灰度化处理，然后统计不同灰度级别的像素点数量，从而得到图像的灰度直方图。
2. 计算灰度直方图的累积概率密度函数：根据图像的灰度直方图，可以计算出每个灰度级别对应的累积概率密度函数，即将原始的灰度级别映射到新的灰度级别上。
3. 根据累积概率密度函数对像素进行重新分配：根据计算得到的累积概率密度函数，可以将图像中的每个像素的灰度级别重新映射到新的灰度级别上，从而得到均衡化后的图像。
通过以上操作，可以实现直方图均衡化，从而改善图像的对比度和视觉效果。
需要注意的是，直方图均衡化可能会增强图像中的噪声和细小的纹理，因此在实际应用中需要结合具体的图像特性进行调整，以达到最佳的效果。
总之，直方图均衡化是一种有效的图像处理技术，通过重新分配图像的灰度级别，可以增强图像的对比度，改善图像的视觉效果，并抑制背景噪声，使得图像更加清晰和易于分析。
BI YE SHE JI 利用直方图均衡化进行图像的增强院（系）：计算机科学与工程专业：计算机科学与技术班级：学生：学号：指导教师：任务书1.毕业设计（论文）题目：利用直方图均衡化进行图像的增强2.题目背景和意义：图像增强是数字图像处理技术中最基本的内容之一，是图像预处理方法之一，图像预处理是相对于图像识别、图像理解而言的一种前期处理，直方图均衡化就是把一已知灰度概率分布的图像经过一种变换，使之演变成一副具有均匀灰度概率分布的新图像。
清晰柔和的图像的直方图分布比较均匀。
为了使图像变得清晰，通常可以通过变换使图像的灰度动态范围增大，并且让灰度频率较小的灰度级经变换后，其频率变得大一些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。
直方图均衡化处理是一种修改图像直方图的方法，它通过对直方图进行均衡化修正，可使图像的灰度间距增大或灰度均匀分布、增大反差，使图像的细节变得清晰。
本课题就是利用直方图均衡化进行图像的增强。
3.设计(论文)的主要内容（理工科含技术指标）：主要内容有：（1）了解、熟悉并掌握图像直方图、图像增强的概念。
（2）给一副图像，能够得到图像的直方图，并能够对图像进行直方图的均衡化，进而对图像进行增强，掌握其原理并实现其过程。
（3）完成不同色彩空间下均衡化效果的优劣对比，给出一个较好的均衡化算法。
（4）完成1.5万字毕业论文，完成与课题相关的外文资料的翻译。
4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点）：本次课题从2012年12月开始，在校内完成，具体的进度安排如下：第1～3周：查阅书籍资料，学习相关软件，准备开题报告。
第4周：分析设计任务，设计总体方案，研究算法。
第5～12周：模块设计、完成3000个单词以上的相关外文资料翻译；中期总结。
第13～15周：模块设计、系统调试。
第16～17周：系统测试、撰写毕业论文第18周：对论文排版和打印，制光盘；论文答辩。
5.毕业设计（论文）的工作量要求① 实验（时数）*或实习（天数）：② 图纸（幅面和张数）*：③ 其他要求：指导教师签名：年月日学生签名：年月日系（教研室）主任审批：年月日说明：1本表一式二份，一份由学生装订入附件册，一份教师自留。
运用计算机视觉技术进行图像增强的方法分享图像增强是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在通过调整图像的各种属性和特性，提高图像的质量和可视化效果。
计算机视觉技术在图像增强中扮演着关键角色，它提供了各种方法和算法来改善图像的亮度、对比度、清晰度等关键特性。
在本文中，我们将探讨几种常见的运用计算机视觉技术进行图像增强的方法。
一、灰度变换灰度变换是最简单但也是最常见的图像增强方法之一。
通过对图像像素的灰度级进行变换，可以调整图像的亮度和对比度。
常用的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图均衡化。
线性变换是通过对每个像素进行乘法和加法操作来改变图像的亮度和对比度。
常用的线性变换方法有亮度调整和对比度拉伸。
亮度调整可以通过将每个像素乘以一个常数来增加或减少亮度。
对比度拉伸则通过对像素值进行线性伸缩来增加图像的对比度。
非线性变换通常涉及到像素值的幂次、指数、对数等运算。
这些操作可以用来调整图像的亮度和对比度，同时改变像素值的分布。
例如，幂次变换可以通过将每个像素值的幂次来调整图像的亮度和对比度。
指数变换则可以用来调整图像的亮度和增强细节。
直方图均衡化是一种常用的非线性灰度变换方法，它通过调整图像的灰度级分布来增强图像的对比度。
直方图均衡化可以使图像的灰度级更均匀地分布在整个灰度范围内，从而提高图像的可视化效果。
二、滤波器应用滤波器应用是另一种常见的图像增强方法。
滤波器可以通过对图像进行卷积操作来改变图像的特征和属性。
常用的滤波器包括平滑滤波器、锐化滤波器和边缘检测滤波器。
平滑滤波器主要用于降低图像的噪声和去除细节。
平滑滤波器通过计算周围像素的平均值或加权平均值来减少图像的噪声。
常用的平滑滤波器包括均值滤波器和高斯滤波器。
锐化滤波器用于增强图像的细节和边缘。
锐化滤波器通过计算图像中不同方向的梯度，从而增强图像中的边缘信息。
常用的锐化滤波器包括拉普拉斯滤波器和Sobel滤波器。
边缘检测滤波器用于检测图像中的边缘和轮廓。
彩色增强的原理与应用引言彩色图像增强是一种通过改变图像的颜色分布来改善图像质量的技术。
在计算机视觉、图像处理和计算机图形学等领域都有广泛的应用。
本文将介绍彩色增强的原理和应用，并探讨一些常见的彩色增强算法。
彩色增强的原理彩色增强的原理主要基于对图像的颜色分布进行调整，以增强图像的视觉效果。
常见的彩色增强原理包括：1.对比度增强：通过调整图像中不同颜色之间的对比度，使得图像更加鲜明和清晰。
这可以通过直方图均衡化、自适应直方图均衡化等算法实现。
2.色相调整：改变图像的色调以调整图像的颜色分布。
常见的色相调整算法包括色温调整、色彩平衡等。
3.饱和度增强：通过增加图像中颜色的饱和度，使得图像更加鲜艳和生动。
这可以通过颜色修复、色彩增强等算法实现。
常见的彩色增强算法直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的彩色增强算法，它通过重新分配图像中各个颜色的像素值，使得每个颜色在图像中都有相同的像素数量。
这样可以增加图像的对比度，使得图像更加鲜明和清晰。
直方图均衡化的步骤如下：1.计算图像的直方图，统计每个颜色的像素数量。
2.根据直方图，计算每个颜色的累积分布函数。
3.将每个颜色的像素值映射到新的值上，使得累积分布函数均匀分布。
直方图均衡化可以通过以下代码片段实现：import cv2import numpy as np# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)# 将图像转换为HSV颜色空间image_hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 对H通道进行直方图均衡化image_hsv[:,:,0] = cv2.equalizeHist(image_hsv[:,:,0])# 对S通道进行直方图均衡化image_hsv[:,:,1] = cv2.equalizeHist(image_hsv[:,:,1])# 对V通道进行直方图均衡化image_hsv[:,:,2] = cv2.equalizeHist(image_hsv[:,:,2])# 将图像转换回BGR颜色空间enhanced_image = cv2.cvtColor(image_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)色彩平衡色彩平衡是通过调整图像中各个颜色通道的比例来改变图像的颜色分布。
摘要毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
基于直方图均衡化的图像增强算法图像增强是数字图像处理领域中的一个重要任务，其目标是提高图像的视觉质量、增强图像的细节信息，使得图像更具观赏性和可辨识度。
直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，通过重新分配图像的像素值，增强图像的对比度和动态范围。
本文将详细介绍基于直方图均衡化的图像增强算法的原理、步骤和应用。
一、直方图均衡化的原理直方图均衡化是一种通过拉伸图像的像素值分布来增强图像对比度的方法。
其基本原理是将原始图像中的像素经过变换后，使其灰度级分布更加均匀，从而增强图像的细节和对比度。
直方图均衡化的核心思想是将图像的像素累积函数进行非线性变换，使得原始图像中灰度级分布不均匀的区域得到均匀化，从而实现图像的增强效果。
二、直方图均衡化的步骤直方图均衡化算法主要包括以下几个步骤：1. 计算原始图像的灰度直方图：通过统计每个灰度级对应的像素个数，得到原始图像的灰度直方图。
2. 计算原始图像的累积分布函数(CDF)：对灰度直方图做累积求和，得到原始图像的累积分布函数。
3. 计算像素值映射函数：将CDF进行归一化处理，得到像素值的映射函数，该映射函数描述了原始图像像素值与增强后图像像素值的对应关系。
通过该映射函数，可以将原始图像的每个像素值映射到增强后的像素值。
4. 对原始图像进行像素值映射：根据像素值映射函数，将原始图像的每个像素值进行映射，得到增强后的图像。
5. 输出增强后的图像：将经过像素值映射后的图像进行输出显示或保存，得到最终的增强图像。
三、基于直方图均衡化的图像增强应用直方图均衡化算法在图像增强领域有着广泛的应用。
下面介绍几个典型的应用场景。
1. 医学图像增强：医学图像通常需要提高图像的对比度和细节信息，以便医生更好地进行诊断。
直方图均衡化可以增强医学图像中的血管、肿瘤等细节信息，提升图像的识别能力。
2. 目标检测与识别：图像中的目标通常需要具备清晰的边缘和丰富的纹理信息，以便目标检测和识别算法能够准确地进行处理。
基于直方图均衡化的彩色图像增强
摘要：现实生活中经常遇到所照图片清晰度不好，亮度不够，能辨率低，这样就需要将图像进行处理以得到清晰度和亮度更好的图像。
文章首先介绍彩色图像和图像增强的定义与方法，以及彩色图像转换为灰度图像的方法，然后对直方图均衡化作出解释，最后通过实验先将彩色图像转换为hsi 图像，并对hsi 图像中的i分量的灰度图像进行直方图均衡化的处理，再将经过处理后的hsi 图像还原成彩色图像，即可得到增强的彩色图像效果图。
实现了通过直方图均衡化的处理得到彩色图像的增强。
关键词：彩色图像；灰度图像；图像增强；直方图均衡化；hsi 图像
中图分类号：tp751 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）04-0833-03
color image enhancement based on histogram equalization jiang dong-qin，li ming-dong
（computer department， china west normal university，nanchong 637009，china）
abstract： in the real world， the photographs that were took， which are lack of clarity and brightness， and visibilities are low. so there is need to deal with these photographs to get better clarity and brightness of pictures. in the article， at first， recommending the definitions and
measures of color images and image enhancement. and the ways of converting color images into gray scale images. then explaining what is histogram equalization. at last， through the experiments， converting color images into hsi images ，and then getting the intensity image of hsi images that will be handled by histogram equalization， which will combines hue image and saturation image to get a hsi image which will be converted to color image that are final image. the results are achieving the enhancement of color images by histogram equalization.
key words： color image； gray scale image； image enhancement； histogram equalization； hsi image
彩色图像是由红（r）、绿（g）、蓝（b）三种基色堆叠而成，每一种基色的图像是一幅灰度图像。
图像增强是数字图像处理中常用且重要的技术方法之一[1]。
它是我们在特定场合，具有目的性的去改善图像的质量或视觉效果等，使图像的对比度和清晰度有所提高，以满足某些特定的需要；或突出显示某些人们感兴趣的局部，以做特殊处理。
近几年来，图像增强技术成为研究热点之一，它被广泛应用于人类生活和社会生产的各方面，比如航空航天领域中对采集图像的质量和数据的准确性和清晰度的提高；生物医学领域中对显微光学图像和x射线图像的处理与分析；工业生产领域中的自动化设计和产品质量检测；公共安全领域中的指纹或交通事故的分
析等。
根据处理空间的不同，图像增强方法可以分为两类，即“空间域”和“频率域”的处理[2]。
其中“空间域”法是对图像的像素直接处理；“频率域”法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数进行修正，是一种间接增强处理。
常用的空间域法有灰度变换、直方图的均衡化或规定化、图像的平滑和锐化等；而常用的频率域法有高通滤波、低通滤波、高频强调滤波等。
图像增强技术主要是针对灰度图像进行处理，而日常生活中，我们最常见的是彩色图像，所以本文将讨论彩色图像的增强技术，通过先将彩色图像转换成灰度图像[3]，然后对灰度图像进行直方图均衡化的处理，最后再将经过处理之后得到增强效果的灰度图像还原成彩色图像。
1 彩色图像转换为灰度图像的方法
一般来说将图像进行灰度化的处理方法，除了可以采用加权平均法（即调用rgb2gray（）函数）、平均值法、最大值法之外，还可以将彩色图像转换到其他的彩色空间进行灰度处理，从而得到彩色图像的增强。
有如下方法，第一、将图像转换到ntsc彩色空间对其y分量进行处理；第二、将图像转换到ycbcr彩色空间对y分量进行处理；第三、将图像转换到hsv彩色空间对h分量进行处理；第四、将图像转换到hsi彩色空间对i分量进行处理。
本文中采用将图像转换到hsi彩色空间中，对i分量进行直方图均衡化的处理得到图像的增强效果，再将其还原为彩色图像，即可
得到清晰度和对比度更好的彩色图像。
1.1直方图均衡化的解释
在对输入图像进行直方图均衡化处理之后得到增强的输出图像，其实就是在对图像的像素直接进行操作。
此过程可由表达式g（x，y）=t[f（x，y）]来表示，其中f（x，y）为输入图像，g（x，y）为输出图像，t是对图像进行的操作。
归一化直方图由下面公式实现 p（k）=n（k）/n 其中k=1，2，….l 表示灰度级，n（k）是灰度级k在图像中的像素数，n是图像的像素总数，p（k）表示灰度级k出现的频数[4]。
在matlab中可以由函数imhist（f，b）来实现得到图像的直方图，其中f表示输入图像，b是形成直方图的“收集箱”的个数，默认值为256。
直方图均衡化是在归一化直方图的基础上，将离散的灰度级，采用求和方式，且均衡化而成，其中先将图像的灰度级概率密度函数求积分[5]，如公式（1）所示：
[s=tr=0rprwdw] （1）
其中，t（r）代表r的灰度变换函数。
∫表示积分，w表示变量。
再将离散的灰度级，进行求和，且均衡化，如公式（2）所示：
[s=trk=j=1kprrj=j=1knjn] （2）
其中k=1，2，….，l，且s是输出图像中的亮度值，rk是输入图像中的亮度值。
此公式可以由函数histeq（f，nlev）来实现直方图均衡化的效果，f为输入图像，nlev是为输出图像指定的灰度级数。
nlev默认值为64.
1.2 彩色图像转换到hsi图像的方法
hsi 模型符合人们对彩色的感知方式，在hsi彩色空间中由色度h（hue），饱和度s（saturation），亮度i（intensity）三个分量构成，它将亮度分量与一幅图像中携带的彩色信息分开，这样有利于从彩色图像中分离出灰度图像，以进行处理。
亮度彩色图像转换为hsi的方程公式如下所示，假定rgb的值已归一化到范围[0，1]，角度是点与hsi 空间的红色轴之间的夹角。
则获得每一个rgb像素的色调h分量如公式（3）所示：
[h=θ，g≥b2π-θ，g
其次通过i2=histeq（i，256）对i分量进行直方图均衡化的处理，得到亮度和清晰度有所提高的灰度图像，如图2所示。
最后将处理过后的i分量i2和之前获得的h分量以及s分量通过cat（3，h，s，i2）函数组合成新的hsi图像，然后通过m函数hsi2rgb（）函数将其还原成彩色图像，即得到通过直方图均衡化增强过后的彩色图像，可以看出经过处理之后的图像与原始图像相比，在亮度和清晰度方面，提高很多，能见度更好。
如图3所示。
通过对i分量的灰度图像的直方图的观察可知，经过处理之后的直方图的分布更加的均匀。
如图4所示。
4 结论
本文通过直方图均衡化实现了彩色图像的增强，提高了图像的清晰度和亮度，但是从实验结果来看，发现采用此方法，虽然能将图像的亮度和清晰度提高，但是结果图像却有些失真，减少了一些细
节信息，显得不自然[6]。
今后将在此方法的基础上进行改进，以得到更好的彩色图像增强效果图。
参考文献：
[1] 冈萨雷斯.数字图像处理（matlab版）[m].北京：电子工业出版社，2012.
[2] 杨永勇，林小竹.彩色图像增强的几种方法研究比较[j].北京石油化工学院学报，2006（3）：3-47.
[3] 徐建，常志国.一种自适应非线性彩色图像增强技术[j].计算机仿真，2008（6）：214-216，227.
[4] 蔡式东，杨芳.基于直方图修正的图像增强算法[j].光电子技术，2012（3）：155-159.
[5] 胡琼，汪荣贵，胡韦伟，等.基于直方图分割的彩色图像增强算法[j].中国图像图形学报，2009（9）：1776.
[6] 张煜东，王水花，周振宇，等.基于hvs与pcnn的彩色图像增强[j].中国科学，信息科学，2010（7）：909-924.。
