基于matlab的图像增强方法研究 开题报告

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。

山东科技大学本科毕业设计（论文）开题报告题目基于matlab在数字图像增强处理中的应用学院名称测绘学院专业班级测绘05级5班学生姓名吴兆艳学号0503016220指导教师陶秋香填表时间：2009年04月10日填表说明1.开题报告作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。

2.此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期完成，经指导教师签署意见、相关系主任审查后生效。

3.学生应按照学校统一设计的电子文档标准格式，用A4纸打印。

4.参考文献不少于8篇，其中应有适当的外文资料（一般不少于2篇）。

5.开题报告作为毕业设计（论文）资料，与毕业设计（论文）一同存档。

设计（论文）题目Matlab在数字图像增强中的应用设计（论文）类型（划“√”）工程设计应用研究开发研究基础研究其它√一、本课题的研究目的和意义在图像处理过程中，图像增强是十分重要的一个环节。

本文的主要内容就是围绕图像增强部分的一些基本理论和算法而展开。

用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。

它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。

对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量。

在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。

在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮;光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊;传输过程中会引入各种类型的噪声。

总之，输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。

由于目的、观点、爱好等的不同，图像质量很难有统一的定义和标准，但是根据应用要求改善图像质量却是一个共同的目标。

图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。

从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。

图像增强算法研究的开题报告一、选题背景随着数字图像技术的发展，图像处理已经成为了一个热门领域，具有非常广泛的应用。

图像增强算法是其中最为基础的技术之一，其目的是通过对图像中的噪声、模糊、低对比度等影响进行消除或者减弱，从而让图像更加清晰、细节更加明显。

目前图像增强算法的研究主要分为两个方面，一个方面是单幅图像的增强，另一个方面是多幅图像的复合增强。

随着图像处理技术的不断发展，各种算法不断涌现，但是各种算法都具有一定的优点和缺点，如何寻找到一种更为优良的增强算法一直是研究者们所关注的问题。

二、研究意义随着图像数据的不断增多，对图像质量的要求也越来越高。

在很多应用中，如医学图像分析、地理信息系统等领域，图像的质量对分析结果甚至决策结果有着重要的影响。

因此，图像增强算法的研究具有非常重要的实际意义。

同时，在图像增强算法的研究中，还可以涉及到多种数学方法和技术，如图像处理、数字信号处理、机器学习等，这些知识不仅可以为图像增强算法的优化提供支持，同时还可以在其他领域产生广泛的应用。

三、研究内容本研究将主要基于单幅图像的增强算法，通过对不同算法的综合比较，寻找到一种更为优良的增强算法。

具体研究内容包括：1. 收集现有的图像增强算法，包括基于滤波、直方图均衡化、小波变换等，对各种算法的原理和特点进行分析。

2. 建立不同算法的模型，并使用MATLAB等相关软件进行算法实现和模拟。

3. 通过对经典图像库的图像样本进行比较分析，定量比较不同算法之间的优缺点。

4. 结合图像处理的相关技术，如变换域滤波、非线性滤波、边缘提取等，进行增强算法的优化。

四、研究方法本研究主要采用以下方法：1. 综合收集各种图像增强算法的相关文献，并对相关算法的原理、特点、优缺点进行分析。

2. 建立不同算法的数学模型，并使用MATLAB等相关软件进行算法的实现和模拟。

3. 通过对经典图像库的图像样本进行比较分析，定量比较不同算法之间的优缺点。

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。

中北大学信息商务学院课程设计说明书学生：学号：08050641X学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：基于Matlab的图像增强方法设计指导教师：风暴职称: 教授2011 年 12 月 24日中北大学信息商务学院课程设计任务书2011-2012 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：学号：08050641X课程设计题目：基于Matlab的图像增强方法设计起迄日期： 2011年12 月12日～2011年12月24 日课程设计地点：系专业实验室，201指导教师：风暴系主任：王浩全下达任务书日期: 2011 年12月12日目录1 图像增强概述 (1)1.1 图像增强背景及意义 (1)1.2 图像增强的应用 (1)1.3 图像增强的定义 (1)1.4 图像增强的分类及方法 (2)2 伪彩色增强简述 (4)2.1 图像增强背景及意义 (4)2.2 图像增强的应用 (4)3 源程序 (5)4 运行结果 (5)5 方法比较 (5)5.1 对比度增强 (5)5.2 彩色增强 (6)5.3 直方图均衡化 (7)6图像增强小结及个人感受 (7)7 参考文献 (8)1 图像增强概述1.1 图像增强背景及意义在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。

在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。

总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。

图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。

从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。

基于matlab的图像增强方法研究开题报告1开题报告含“文献综述”作为毕业设计论文答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。

此报告应在指导教师指导下由学生在毕业设计论文工作前期内完成经指导教师签署意见及所在系审查后生效2开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印禁止打印在其它纸上后剪贴完成后应及时交给指导教师签署意见3“文献综述”应按论文的格式成文并直接书写或打印在本开题报告第一栏目内学生写文献综述的参考文献应不少于10篇不包括辞典、手册4有关年月日等日期的填写应当按照国标GB/T7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求一律用阿拉伯数字书写。

如“2002年4月26日”或“2002-04-26”。

毕业设计论文开题报告1结合毕业设计论文课题情况根据所查阅的文献资料每人撰写2000字左右的文献综述文献综述1.1课题研究的目的和意义图像作为自然界景物的客观反映是人类感知世界的视觉基础也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。

据统计人类获得的信息大约75是以图像的形式通过视觉系统获得的。

图像时人类重要的信息源“百闻不如一见”、“眼见为实”即时图像对于人类重要性的简明概括。

1图像是物体透射或反射的光信息通过人的视觉系统接受后在大脑中形成的印象或认识是自然景物的客观反映。

一般来说凡是能为人类视觉系统所感知的有形信息或人们心目中的有形想象都统称为图像。

图像作为一种有效的信息载体是人类获取和交换信息的主要来源。

实践表明人类感知的外界信息80以上是通过视觉得到的。

然而在一般情况下经过图像的传送和转换如成像、复制、扫描、传输和显示等经常会造成图像质量的下降即图像失真。

在摄影时由于光照条件不足或过度会使图像过暗或过亮光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊传输过程中会引入各种类型的噪声。

总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题这类问题不妨统称为质量问题。

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。

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。

实验一 MATLAB图像增强与变换处理实验一、实验目的1、熟悉掌握数字图像处理的基本概念。

2、了解MATLAB的的编程环境，图像处理工具箱的使用方法。

3、掌握数字图像处理图像增强的基本方法。

4、掌握图像变换的基本方法。

5、学会使用MATLAB完成图像处理的主要功能。

二、实验任务（1）各种格式的数字图像的读取、显示、存储。

1.1 程序a=imread('liusuo.tif');%tiffigureimshow(a)imwrite(a,'liusuostore.tif','compression','none','resolution',[200 200])a=imread('liuyifei.jpg');%jpgfigureimshow(a)imwrite(a,'liuyifeistore.jpg')a=imread('iloveyou.gif');%giffigureimshow(a)imwrite(a,'iloveyoustore.gif')a=imread('blue.png');%pngfigureimshow(a)imwrite(a,'bluestore.png')1.2效果（2）图像的空域增强方法。

2.1亮度变换2.1.1程序a = imread('liuyifei.jpg');%jpgimshow(a)g1 = imadjust(a,[0 0.5],[0 1]);figureimshow(g1)g2 = imadjust(a,[0.5 1],[0 1]);figureimshow(g2)2.1.2效果图2.2直方图均衡化2.2.1程序a = imread('menghui.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);imshow(b)figureimhist(b)ylim('auto')g=histeq(b,256);figureimshow(g)figureimhist(g)ylim('auto')g2 = imadjust(b,[0.2 0.9],[0 1]);figureimhist(g2)figureimshow(g2)2.2.2效果2.3 直方图规定化2.3.1程序a = imread('yueqiu1.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);imshow(b)figureimhist(b)p= modegauss(0.01, 0.1, 0.55, 0.06,0.8 ,0.04 ,1,0.1,0.1, 0.002); figureplot(p)g = histeq( b , p );figureimshow(g)figureimhist(g)2.3.2 效果2.4 线性空间滤波2.4.1 程序a = imread('heibai.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);subplot(121)imshow(b)n = 7;w =1/n*ones(n);gd = imfilter( b ,w );subplot(122)imshow(gd, [])2.4.2 效果2.4.2.1均值滤波a = imread('meinv.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);figureimshow(b)g=imnoise(b,'salt & pepper',0.01);figureimshow(g)gd3 = imfilter(g,fspecial('average',3) );figureimshow(gd3)gd5 = imfilter(g,fspecial('average',5) );figureimshow(gd5)gd7 = imfilter(g,fspecial('average',7) );figureimshow(gd7)gd9 = imfilter(g,fspecial('average',9) );figureimshow(gd9)2.4.2.2 效果2.4.3拉普拉斯增强2.4.3.1程序a = imread('yueqiu.jpg');%jpgb = rgb2gray(a); figure imshow(b) b2 = im2double(b);gb1 = imfilter(b2,fspecial('laplacian',0),'replicate' );figure imshow(gb1,[])gb2 = imfilter(b2,[1 1 1; 1 -8 1; 1 1 1],'replicate' ); figure imshow(gb2,[]) g1 = b2-gb1; figure imshow(g1) g2 = b2-gb2; figure imshow(g2)2.4.3.2 效果2.5非线性中值滤波2.5.1 程序a = imread('yangguang.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);figureimshow(b)g=imnoise(b,'salt & pepper',0.01); figureimshow(g)gm = medfilt2(g);figureimshow(gm)（3）图像的频率域增强方法。

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。

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。