实验三图像灰度修正技术和直方图均衡化

颜色校正算法一、引言颜色校正算法是计算机图形学中的一个重要技术，旨在修正由于光照、摄像设备、显示器等因素引起的颜色偏差。

在计算机图像处理和计算机视觉领域，颜色校正算法被广泛应用于图像增强、图像重建、色彩匹配等方面。

本文将介绍几种常见的颜色校正算法及其原理。

二、直方图均衡化直方图均衡化是一种简单而有效的颜色校正算法。

它通过对图像的像素值分布进行调整，使图像的亮度分布更加均匀。

具体步骤如下：1. 计算图像的灰度直方图，统计每个像素值的频率。

2. 计算累积直方图，即将每个像素值的频率累加起来。

3. 根据累积直方图，计算每个像素值的映射关系。

4. 将原始图像的每个像素值根据映射关系进行替换，得到校正后的图像。

三、颜色空间转换颜色校正算法中常用的一种方法是进行颜色空间的转换。

最常见的颜色空间是RGB和HSV。

RGB颜色空间由红、绿、蓝三个分量组成，而HSV颜色空间由色相、饱和度和亮度三个分量组成。

通过将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，可以更好地调整图像的色彩和亮度。

具体步骤如下：1. 将RGB图像转换为HSV图像。

2. 根据需要调整HSV图像的色相、饱和度和亮度分量。

3. 将调整后的HSV图像转换回RGB图像。

四、灰度世界假设灰度世界假设是一种基于图像平均亮度的颜色校正方法。

该方法假设图像中的物体颜色在整个图像中具有相同的平均亮度。

具体步骤如下：1. 计算图像的平均亮度，可以根据图像的RGB分量或HSV分量进行计算。

2. 根据计算得到的平均亮度，调整图像的RGB分量或HSV分量，使其平均亮度与整个图像的平均亮度一致。

五、颜色映射颜色映射是一种基于颜色直方图的颜色校正算法。

它将原始图像和目标图像的颜色直方图进行比较，通过调整原始图像的颜色分布来实现校正。

具体步骤如下：1. 计算原始图像和目标图像的颜色直方图，并进行归一化处理。

2. 计算原始图像和目标图像的累积直方图。

3. 根据累积直方图，计算每个像素值的映射关系。

简述直方图均衡化的基本原理。

直方图均衡化是一种对图像进行处理的技术，它可以改变图像的明暗效果，增强图像的对比度。

它是一种把图像的灰度分布改变的形式，一种以灰度调整为基础的图像处理技术，也可以称为“灰度变换”。

直方图均衡化的基本原理是利用直方图解析处理图像中的灰度值，使图像变得更加标准化。

它会把图像的灰度分布从原有的偏高或偏低的值，归一化为一个新的更平均的灰度范围，从而提高图像的对比度。

直方图均衡化的基本步骤是：首先，利用灰度直方图，计算图像中每一个灰度值出现的次数，把灰度值表示为概率函数。

然后，根据概率函数计算每一个灰度值对应的累计概率分布函数，对累计概率分布函数进行处理，把每一个灰度值映射到一个新的灰度值上，生成一张新的灰度图像。

直方图均衡化的一个关键应用就是它可以有效地处理图像的曝光不均的问题，例如，当一张图片带有曝光过度的区域时，直方图均衡化可以调整灰度分布，使这些区域亮度变得更均匀，从而改善图像的质量。

另外，直方图均衡化可以有效改善彩色图像的色彩细节，因为在调整灰度分布的同时，也可以调整图像的亮度、饱和度和色调等方面的参数，即使是差的图片也可以令彩色图像看起来更加自然和活力。

尽管直方图均衡化有许多好处，但也有一些不足之处。

首先，它的处理效果有限，因为它无法真正解决图像中特定信号的可操作性问题；其次，它只能用于灰度图像，对于彩色图像，效果不是很好；最后，由于它会增强图像的对比度，所以会使图像中的噪声变得更加明显，会降低图像的质量。

由此可见，直方图均衡化能够改善图像的质量，同时它也有一些局限性。

在实际应用中，我们可以根据实际需要，结合多种图像处理技术，比如图像的缩放、裁剪、色彩校正，利用直方图均衡化的优势，达到更好的处理效果。

图像处理中的直方图均衡化技术研究随着数字图像技术的不断发展，图像处理成为了现代科学技术中的一项重要技术。

而图像处理中的直方图均衡化技术是在数字图像处理技术中最基本的一个技术。

1. 直方图的理解图像的亮度是指图像中像素点的明亮度，即黑白灰色调的色度。

直方图则是将一个灰度级别的图像的像素点分为一个个亮度级别，然后计算每个亮度级别内像素点的数量。

每个亮度级别内的像素点数量就是这个图像的亮度分布状态。

2. 直方图均衡化技术的原理直方图均衡化就是将直方图的亮度分布向均匀分布的状态转化。

通过将原图像的灰度变换到一定的亮度范围内，使得直方图分配均匀，从而增强亮度对比度。

直方图均衡化是通过非线性函数完成的，使得灰度值的取值范围从原来的0 – 255变成了均衡化后的亮度范围，即新的0 – 255。

这样做就是为了提高灰度对比度，并且使得图像整体亮度看起来更加自然。

3. 直方图均衡化技术的应用直方图均衡化技术在图像处理中被广泛使用。

例如，在医学影像学中，可以使用直方图均衡化来增强图像中的对比度以便更好地识别病变；在遥感技术中，可以通过直方图均衡化技术来提高图像中相似物体的识别率；在数字图像处理中，可以使用直方图均衡化来增强图像的视觉效果，使图像更具有艺术效果。

4. 直方图均衡化技术的实现在数字图像处理技术中，实现直方图均衡化的方法有多种，其中最简单的方法是使用电脑的图像处理软件。

对于那些具备编程能力的人，可以使用Python等编程语言来实现直方图均衡化。

Python语言中，OpenCV是常用的图像处理库，它提供了许多图像处理算法和工具，其中就包括了直方图均衡化算法。

5. 直方图均衡化技术的局限性虽然直方图均衡化技术可以有效地提高图像的对比度和视觉效果，但是它也有一些局限性。

直方图均衡化往往会放大图像中的噪点，使得图像中的背景噪音扰动增加，从而影响图像的质量。

此外，直方图均衡化还存在一些应用限制，比如处理彩色图像的效果不如处理灰度图像的效果好，这就需要更进一步的改进方法。

针对不同区域或不同特征的自适应直方图 均衡化方法，可以更好地保留局部细节和 纹理信息。
考虑像素值变化的限制
与其他算法结合使用
在直方图均衡化过程中，可以考虑对像素 值的变化进行限制，以减少噪声和异常值 的影响。
可以考虑将直方图均衡化与其他图像处理 算法（如色彩校正、特征提取等）结合使 用，以实现更全面的图像处理和分析。
05 直方图均衡化的实际应用 案例
图像增强领域的应用案例
图像清晰度增强
通过直方图均衡化，可以改善图像的对比度，使图像的细节更加清晰可见。
色彩平衡调整
通过直方图均衡化，可以调整图像的色彩分布，使图像整体色彩更加自然、协 调。
医学影像处理领域的应用案例
医学影像诊断辅助
直方图均衡化可以增强医学影像的对比度，提高医生对病变 部位的识别能力。
结果展示
将实验结果以图表、表格等形式展 示出来，以便于观察和比较。
04 直方图均衡化的优缺点分 析
优点分析
增强图像对比度
直方图均衡化能够增强图像的 对比度，使得图像的细节更加
清晰可见。
改善图像亮度
通过扩展像素值的动态范围， 直方图均衡化可以改善图像的 亮度分布，提高图像的整体明 暗对比。
简化图像处理
增强图像对比度
通过扩展较暗的像素值和压缩较亮的像素值，直方图均衡化可以增强图像的对比度，使得图像的细节更加清晰可 见。
直方图均衡化的应用场景
医学影像处理
数字图像处理
在医学影像领域，如X光、CT和MRI 等，直方图均衡化被广泛应用于提高 影像的对比度和清晰度，帮助医生更 好地诊断病情。
在数字图像处理中，直方图均衡化是 一种常用的图像增强技术，用于改善 图像的视觉效果和特征提取的准确性 。

c、利用预定义函数fspecial命令产生平均(average)滤波器
d、分别对其进行10*10、5*5、2*2的均值滤波；
e、显示原图像和选用不同大小模版处理后的图像。
(3)高斯滤波
a、读入图像；
b、对数字图像进行直方图均衡化处理；
c、选择高斯滤波参数（标准差）sigma为1.6；
d、选择滤波器尺寸为5*5；
i、显示原图像和处理后的图像。
(2)四八领域均值滤波
a、读入图像；
b、转换图像矩阵为双精度型；
c、创建4邻域平均滤波模版[0 1 0; 1 0 1; 0 1 0]；
创建8邻域平均滤波模版[1 1 1; 1 0 1; 1 1 1];
d、进行滤波；
e、显示原图像和处理后图像。
(3)巴特沃斯高通滤波
a、读取图像；
e、创建高斯滤波器进行滤波；
f、显示原图像和处理后的图像。
3
(1)同态滤波
a、读入图像；
b、对数字图像进行直方图均衡化处理；
c、转换图像矩阵为双精度型；
d、取对数；
e、对其做傅里叶变换；
f、选择参数，截止频率为10，锐化系数为2， =1.5， =2.0；
g、进行高斯同态滤波；
h、滤波之后进行傅里叶逆变换；
c、显示原图像和经过均衡化处理过的图像；
d、记录和整理实验报告。
(2)中值滤波加直方图均衡化
a、将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；
b、读取模板下各对应像素的灰度值；
c、将这些灰度值从小到大排成1列；
d、找出这些值中排在中间的1个；
e、将这个中间值赋给对应模板中心位置的像素；
f、中值滤波之后的像素值进行直方图均衡化处理；

目录实验一：数字图像的基本处理操作 (4)：实验目的 (4)：实验任务和要求 (4)：实验步骤和结果 (5)：结果分析 (8)实验二：图像的灰度变换和直方图变换 (9)：实验目的 (9)：实验任务和要求 (9)：实验步骤和结果 (9)：结果分析 (13)实验三：图像的平滑处理 (14)：实验目的 (14)：实验任务和要求 (14)：实验步骤和结果 (14)：结果分析 (18)实验四：图像的锐化处理 (19)：实验目的 (19)：实验任务和要求 (19)：实验步骤和结果 (19)：结果分析 (21)实验一：数字图像的基本处理操作：实验目的1、熟悉并掌握MATLAB、PHOTOSHOP等工具的使用；2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。

3、熟悉及掌握图像的傅里叶变换原理及性质，实现图像的傅里叶变换。

：实验任务和要求1.读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。

2.对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。

3.对一幅图像进行平移，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里叶变换，显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与平移后傅里叶频谱的对应关系。

4.对一幅图像进行旋转，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里叶变换，显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与旋转后傅里叶频谱的对应关系。

：实验步骤和结果1.对实验任务1的实现代码如下：a=imread('d:\');i=rgb2gray(a);I=im2bw(a,;subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像');subplot(1,3,2);imshow(i);title('灰度图像');subplot(1,3,3);imshow(I);title('二值图像');subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像');结果如图所示：图原图及其灰度图像，二值图像2.对实验任务2的实现代码如下：a=imread('d:\');A=imresize(a,[800 800]);b=imread('d:\');B=imresize(b,[800 800]);Z1=imadd(A,B);Z2=imsubtract(A,B);Z3=immultiply(A,B);Z4=imdivide(A,B);subplot(3,2,1);imshow(A);title('原图像 A'); subplot(3,2,2);imshow(B);title('原图像 B'); subplot(3,2,3);imshow(Z1);title('加法图像'); subplot(3,2,4);imshow(Z2);title('减法图像'); subplot(3,2,5);imshow(Z3);title('乘法图像'); subplot(3,2,6);imshow(Z2);title('除法图像');结果如图所示：3.对实验任务3的实现代码如下：s=imread('d:\');i=rgb2gray(s);i=double(i);j=fft2(i);k=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心I=log(abs(k)); %对数变换m=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心RR=real(m); %取傅里叶变换的实部II=imag(m); %取傅里叶变换的虚部A=sqrt(RR.^2+II.^2);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255;b=circshift(s,[800 450]);b=rgb2gray(b);b=double(b);c=fft2(b);e=fftshift(c);I=log(abs(e));f=fftshift(c);WW=real(f);ZZ=imag(f);B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2);B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255;subplot(2,2,1);imshow(s);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));title('平移图像');subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶变换频谱');subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶变换频谱');结果如图所示：4.对实验任务4的实现代码如下：s=imread('d:\');i=rgb2gray(s);i=double(i);j=fft2(i);k=fftshift(j);I=log(abs(k));m=fftshift(j);RR=real(m);II=imag(m);A=sqrt(RR.^2+II.^2);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255;b=imrotate(s,-90);b=rgb2gray(b);b=double(b);c=fft2(b);e=fftshift(c);I=log(abs(e));f=fftshift(c);WW=real(f);ZZ=imag(f);B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2);B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255;subplot(2,2,1);imshow(s);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));title('平移图像');subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶频谱');subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶频谱');结果如图所示：：结果分析对MATLAB软件的操作开始时不太熟悉，许多语法和函数都不会使用，写出程序后，调试运行，最开始无法显示图像，检查原因，是有些标点符号没有在英文状态下输入和一些其他的细节，学会了imread()，imshow()，rgb2gray（）等函数。

重庆交通大学测量与空间信息处理实验报告实验课程：遥感原理及应用实验名称：直方图修正法班级：姓名：学号：实验日期：2012 年11 月17 日实验原理一.直方图均衡化直方图均衡算法是图象增强空域法中的最常用、最重要的算法之一。

目前较常用的增强方法有全局直方图均衡化、局部直方图均衡化两大类。

全局直方图均衡化是将原图像的直方图通过变换函数变为均匀的直方图, 然后按均匀直方图修正原图像, 从而获得一幅灰度分布均匀的新图像。

它以概率理论作基础, 运用灰度点运算来实现直方图的变换, 从而达到图象增强的目的。

它的变换函数取决于图像灰度直方图的累积分布函数。

概括的说, 就是把一已知灰度概率分布的图像, 经过一种变换, 使之演变成一幅具有均匀概率分布的新图像。

当图像的直方图为一均匀分布时,图像的信息熵最大,此时图像包含的信息量最大,图像看起来就显得清晰。

下面先讨论连续变化图像的均衡化问题。

设r 、s 分别表示原图像和增强后图像的灰度。

假设r 被归一化到区间[0,1], 且r =0 表示黑色及 r = 1表示白色。

当r 、s 在[0,1] 之间时,表示像素灰度在黑白之间变化。

灰度变换函数为s=T（r） 0≤r≤1 （1）它满足以下两个条件：(1) T（r）在区间0≤r≤1中为单值且单调递增；(2) 当0≤r≤1时, 0 ≤T（r）≤1；条件(1)中要求T（r）为单值是为了保证反变换存在, 单调条件保证原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白( 或从白到黑) 的排列次序；条件(2)保证变换前后灰度值动态范围的一致性。

图1 给出了满足这两个条件的一个变换函数的例子, 由s 到r 的反变换可以表示为：= 0≤s≤1 （2）r-),(1sT即使 T（r）满足条件(1)和(2), 相应的函数)(1sT-也可能不为单值。

一幅图像的灰度级可被视为区间[0,1] 的随机变量。

令)(r p r 和)(s p s 分别代表随机变量 r 和s 的概率密度函数。

一、实验名称：直方图修正二、实验目的1.对影像进行直方图规定化和均衡化2.利用另外一幅影像进行直方图匹配3.利用直方图统计功能对结果进行分析三、实验内容1.对两幅卫星遥感影像进行规定化并统计分析2.对一幅卫星遥感影像进行均衡化并统计分析四、实验所用的仪器设备计算机和ENVI软件在不同时刻同地的卫星遥感影像2幅五、实验原理1.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原始图像作修正的增强方法。

作用：对于在不同时间获取的同一地区或者邻接地区的图像，或者是由于太阳高度角或大气的影响引起差异的图像很有用，特别是对图像镶嵌和变化检测。

2.直方图均衡化:又称直方图平坦化，是将一已知灰度概率密度分布的影响，经过某种变换变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新影像，其结果是是扩大了像元取值得动态范围。

效果:(1)均衡后每个灰度级的像元频率近似相等。

（2）频率少的灰度级被合并，频率数高的灰度级被保留，可以增强影像上大面积地物与周围地物的反差。

六、实验步骤1.直方图规定化与统计：同时打开两幅遥感影像，影像显示号分别为Display#1，Display#2.规划化前影像——Display#2规划化前影像——Display#11)在Display#2的主影像窗口选择Enhance/HistogramMatching,出现HistogramMatchingInputparameter对化框。

2)在“MatchTo”列表中，选择匹配的直方图的影像显示号Display#1。

3)在InputHistogram/Image/OK得到直方图匹配后的结果。

4)在“Flie/SaveImageAs/Imagefile”中得到对话框“OutputDisplaytoimageFile”选择保存所在文件下，保存为”guihua”。

在“BasicTools/statistics/ComputerStatistics/ComputerStatisticsInputFile”,选择所要分析统计的图像文件.例如guihua/OK/BasicStats/Histograms/OK按Display#1的影像进行匹配后的Display#2即guihua规划化前影像——Display#1 在StatisticsResults:guihua/SelectPlot/Histogram：AllBands并对三幅图进行分析Guihua直方统计图Display#2直方统计图Display#1直方统计图结果分析：[1].由上显示图—1为规划化后的图，图—2，3为规划化前的图，三幅图每个都有3个波段，图—2，3在灰度值0—255之间变化，图—1在0-210之间变化，图—1，2在灰度值80—170变化较集中。

直方图均衡化原理
直方图均衡化是一种图像处理技术，目的是提高图像对比度并增强细节。

其原理是通过重新分配图像的灰度级，使得原始图像的像素值更均匀地分布在亮度范围内。

在直方图均衡化过程中，首先计算原始图像的灰度直方图。

灰度直方图是一个统计图，用来表示不同灰度级在图像中出现的频率。

然后，根据灰度直方图的统计结果，通过累积函数计算每个灰度级的累积频率。

累积函数将原始图像的像素值映射到新的像素值范围上。

在最后一步，通过将原始图像的每个像素值映射到新的像素值范围上，完成图像的均衡化。

通过重新映射，灰度级在整个亮度范围内得到了平均分布，从而增加了对比度，并提高了图像的细节。

直方图均衡化的优点是简单易实现，并且在许多图像处理任务中都能取得良好的效果。

然而，直方图均衡化也有一些限制。

例如，在有限的灰度级范围内，图像可能仍然存在过多的低对比度区域。

此外，该方法也可能导致图像噪点的增加。

因此，在实际应用中，可根据具体情况选择合适的图像增强方法。

图像直⽅图的均衡化处理图的均衡化图像直⽅图的均衡化处理⼀，技术要求1.1，利⽤matlab提供的函数处理 (2)1.2，利⽤matlab⾃⾏编辑代码处理 (3)⼆，基本原理 (3)2.1，直⽅图的均衡化 (3)2.2，直⽅图的标准化 (3)三，建⽴模型描述 ......................................................................... 3~43.1，利⽤matlab提供的函数处理 (4)3.2，利⽤matlab⾃⾏编辑代码 (4)四，源程序代码 ............................................................................. 5~64.1，绘制图像直⽅图的代码 (5)4.2，绘制图像均衡化后直⽅图的代码 (5)4.3，显⽰均衡化后图像的代码 (6)五，调试过程及结论 ..................................................................... 6~85.1，在编辑窗⼝键⼊绘制直⽅图的源代码得到的输出结果为图2 (6)5.2，利⽤matlab函数绘制的图像直⽅图标准化的输出结果如图3..75.3，直⽅图均衡化输出结果如图4所⽰。

(8)六，⼼得体会 (9)七，参考⽂献 (9)图像直⽅图的均衡化处理⼀，技术要求1.1，利⽤matlab提供的函数处理利⽤matlab提供的函数画出⼀幅图像的直⽅图，对其进⾏均衡化和标准化处理，并⽐较均衡化（标准化）后图像和原图像的区别。

1.2，利⽤matlab⾃⾏编辑代码处理利⽤matlab⾃⾏编辑代码，实现⼀幅图像的直⽅图显⽰和均衡化的处理，同样⽐较处理前后两幅图像的区别，了解图像均衡化的效果和实际运⽤。

⼆，基本原理直⽅图是多种空域处理技术的基础。

它能有效的⽤于图像增强。

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。

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灰度成像扩展目标跟踪直方图匹配修正方法一、研究背景和意义1.目标跟踪在计算机视觉领域的应用2.灰度成像扩展的应用和特点3.直方图匹配修正方法概述4.本研究的方法和目的二、灰度成像扩展的原理和方法1.灰度级计算方法2.灰度成像扩展的算法3.灰度成像扩展的优势与缺陷三、目标跟踪方法的选择及评价1.目标跟踪的算法分类2.目标跟踪评价指标3.灰度成像扩展在目标跟踪中的应用四、直方图匹配修正方法的设计和改进1.直方图均衡化的原理和方法2.匹配直方图的方法和优缺点3.本研究设计的直方图匹配修正方法及其改进五、实验分析和结论1.实验设计和分析2.对比实验结果分析3.本研究的结论和展望一、研究背景和意义随着计算机视觉技术的不断进步和应用的不断拓展，目标跟踪成为了计算机视觉领域一个关注度较高的研究方向。

目标跟踪技术是指在连续的图像序列中，对于一个既定的目标，在第一帧中提供该目标的位置信息，然后通过查找该目标在下一帧中的位置来跟踪该目标。

目标跟踪在很多应用场景中都发挥着重要的作用，比如轨迹分析、复杂环境中的自动驾驶等。

与此同时，随着计算机计算能力的不断提高，目标跟踪技术也在不断发展和完善，很多新的方法不断被提出来。

灰度成像扩展作为一种较新的图像处理技术，它的主要思想是不同灰度级之间的信息互相融合，以此提取更多的图像信息。

灰度成像扩展技术具有简单、快速、高效的特点，在目标跟踪中的应用也引起了研究者的广泛关注。

而直方图匹配是另一种图像处理方法，主要是通过比较两幅图像的直方图信息来进行图像配准、图像增强等操作，近年来在目标跟踪中也逐渐得到了应用。

本论文的主要目的是将灰度成像扩展和直方图匹配两种图像处理技术相结合，提出一种灰度成像扩展目标跟踪直方图匹配修正方法，以此能更好地处理目标跟踪中的一些难点问题，提高目标跟踪的准确性和稳定性。

因此，本研究具有一定的学术意义和实际应用价值，可以为相关领域的研究者提供一种新的思路和方法。

数字图像处理实验02图像灰度级修正一、数字图像处理实验实验二图像灰度级修正一、实验目的掌握常用的图像灰度级修正方法，即图象的灰度变换法和直方图均衡化法，加深对灰度直方图的理解。

观察图象的增强效果，对灰度级修正前后的图像加以比较。

二、实验内容1.编程实现图像的灰度变换。

改变图像输入、输出映射的灰度参数范围(拉伸和反比)，观看图像处理结果。

2.修改可选参数gamma值,使其大于1、等于1和小于1，观看图像处理结果。

3.对图像直方图均衡化处理，显示均衡前后的直方图和图像。

三、实验原理灰度级修正是图像空间域的增强方法，它以图像的灰度映射变换为基础，直接对图像中的像素进行处理，主要是利用点运算来修改图像像素的灰度。

其变换函数通常可写作如下的简单形式：)(r T s=(2.1)其中，r表示图像f中相应点(x,y)的灰度，s表示图像g中相应点(x,y)的灰度。

1.灰度变换1）图像增强常用的三个基本灰度变换类型函数有：线性的（正比和反比）、对数的（对数和反对数变换）、幂次的（n次幂和n次方根变换）。

线性变换为最一般的函数。

假定原图像),(y x f的灰度范围为],[b a，希望变换后图像),(y x g的灰度范围扩展至],[d c，则线性变换可表示为公式（2.2）所示：图 1.2灰度范围的线性变换2）幂次变换用于图像获取、打印和显示的各种装置根据幂次规律进行响应。

幂次变换的基本形式为：γcr s=(2.3)其中s为变换后的图像灰度级，c和r为正常数。

当1==r c时，将简化为正比变换。

幂次等式中的指数是指伽马值。

用于修正幂次响应现象的过程称作伽马校正。

2.直方图均衡化直方图均衡是直方图修正技术中的一种常用的方法。

1)采用灰度频数直方图统计一幅数字图像在范围],0[G内总共有L个灰度级，其直方图定义为离散函数k k n r h=)((2.4)其中，k r是区间],0[G内的第k级亮度，k n是灰度级为k r 的图像中的像素数。

三. 直方图的性质
不同图象对应相同的直方图
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四. 直方图均衡化
1.原因
大多数自然图像，其灰度分布集中在较窄的区间，引起图像 细节不够清晰，采用直方图修正后可使图像的灰度间距拉开或使 灰度分布均匀，从而增大反差，使图像细节清晰，达到增强的目 的。例如一幅过曝光的图片，其灰度级都集中在高亮度范围内， 而曝光不足的图片，其灰度级集中在低亮度范围内，具有这样直 方图的图片其可视效果比较差。
p(r)图 灰 像 度 上 为 的 r的 总 像 像 素 素 数 数
n
i 1
p(ri )
1
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一.灰度级直方图的概念
灰度级
123456
灰度级的像素数 7 4 3 7 2 13
图像的直方图 长江大学电子信息学院
一. 灰度级直方图的概念
灰度图像的直方图
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二. 直方图的计算
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四. 直方图均衡化
3.直方图均衡化MATLAB的实现
程序：调整c图lea像r 的all对比度，调整前后的图像见图 I=imread(‘C:\lena.bmp’); J=imadjust(I,［0.3 0.7］,［ ］); subplot(221), imshow(I)； subplot(222), imshow(J)； subplot(223), imhist(I) subplot(224), imhist(J)；
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四. 直方图均衡化
2.直方图均衡化步骤
(求(13)变)对用换给新后定灰的的度新待代灰处替度理旧；图灰像度统，计求其出直Pቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ方(s)图，，这求一出步Pr是(r近k)似过nk程/N ，应

数字图像处理实验报告（五个实验全）实验⼀ Matlab图像⼯具的使⽤1、读图I=imread(＇lena.jpg＇);imshow(I);2、读⼊⼀幅RGB图像，变换为灰度图像和⼆值图像，并在同⼀个窗⼝内分成三个⼦窗⼝来分别显⽰RGB图像和灰度图像。

a=imread(＇lena.jpg＇)i = rgb2gray(a)I = im2bw(a,0.5)subplot(3,1,1);imshow(a);subplot(3,1,2);imshow(i);subplot(3,1,3);imshow(I);原图像灰度图像⼆值图像实验⼆图像变换1、对⼀幅图像进⾏平移，显⽰原始图像与处理后图像，分别对其进⾏傅⾥叶变换，显⽰变换后结果，分析原图的傅⾥叶谱与平移后傅⾥叶频谱的对应关系。

s=imread(＇beauty.jpg＇);i=rgb2gray(s)i=double(i)j=fft2(i);k=fftshift(j); 原图像原图的傅⾥叶频谱l=log(abs(k));m=fftshift(j);RR=real(m);II=imag(m);A=sqrt(RR.^2+II.^2);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255;b=circshift(s,[800 450]);b=rgb2gray(b)b=double(b) 平移后的图像平移后的傅⾥叶频谱c=fft2(b);e=fftshift(c);l=log(abs(e));f=fftshift(c);WW=real(f);ZZ=imag(f);B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2);B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255;subplot(2,2,1);imshow(s);subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));subplot(2,2,3);imshow(A);subplot(2,2,4);imshow(B);2、对⼀幅图像进⾏旋转，显⽰原始图像与处理后图像，分别对其进⾏傅⾥叶变换，显⽰变换后结果，分析原图的傅⾥叶谱与旋转后傅⾥叶频谱的对应关系。

实验一：图像灰度变换及直方图均衡化实验一、实验目的：1. 掌握灰度直方图的概念及其计算方法；2. 掌握利用图像灰度变换实现对图像的增强处理；3. 掌握利用直方图直方图均衡化和直方图规定化实现对图像的增强处理；4. 熟悉MA TLAB中图像增强的相关函数。

二、实验设备：1. 硬件设备：计算机；2. 软件环境：Windows+Matlab编程与仿真环境；3. 其他设备：记录用的纸、笔，以及U盘等存储设备。

三、实验原理：灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，它表示图像中具有每种灰度级的像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。

一般来说，灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的概率，是图像的最基本的统计特性。

从概率论的观点来理解，灰度出现的频率可看作其出现的概率，这样直方图就对应于概率密度函数PDF（Probability Density Function），而概率分布函数就是直方图的累积和，即概率密度函数的积分。

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

设灰度变换s=T(r)为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图像A(x,y)转换为输出图像B（x,y）,输入图像的直方图为H a(r),输出图像的直方图为H b(s),它们的关系如下：图1.1 输入图像和输出图像直方图之间的关系图直方图均衡化的基本思想是把原始图像的直方图变换成均匀分布的形式图像灰度值的动态范围，从而达到了增强图像整体对比度的效果。

具体方法为：①列出原始图像的灰度级Sk, k=0,1…L-1，其中L是灰度级的个数；②统计原始图像各灰度级的像素数目nk；③计算原始图像直方图各灰度级的频率数；④计算原始图像的累计直方图；⑤取整计算；⑥确定映射关系；⑦统计新直方图各个灰度级的像素数目nk；⑧计算新的直方图。

2. 灰度变换灰度变换是图像增强的另一种重要手段，它可使图像动态范围加大，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。