基于直方图的图像增强及其MATLAB实现

matlab的histeq函数MATLAB的histeq函数是一种用于图像处理的直方图均衡化函数。

该函数能够将图像的像素值进行均衡化，使得图像的整体亮度变化更加平滑、细腻。

在图像处理、计算机视觉、数字图像处理等领域中，histeq函数是非常重要的一种函数。

在使用histeq函数时，用户需要先将指定图像读取到MATLAB中。

可以通过imread函数将指定图片读取到MATLAB中，代码如下：img=imread('image.jpg');其中，’image.jpg‘指定了图片的路径和名称，使用时需要自定义。

读取图片后，用户可以对图像进行一系列操作，如灰度化处理、自适应对比度增强等。

这里介绍直方图均衡化的操作。

直方图均衡化的过程可以使图像中的灰度值分布呈现更加均匀的状态，因而可以增强图像的亮度和对比度。

直方图均衡化的原理非常简单，主要是通过将像素的灰度值进行均衡化处理，使像素的灰度值分布更加平衡。

在MATLAB中实现直方图均衡化的方法是使用histeq函数，该函数的基本语法如下：out=histeq(in)其中，in是待处理的输入图片，out是经过处理的输出图片。

histeq函数的使用方法非常简单，只需要输入待处理的图片即可。

不过，用户也可以通过一系列可选参数来对函数进行更细致的控制，使其具有更好的适用性。

histeq函数支持的可选参数主要包括以下几个方面：1、灰度级别的调整可以通过在函数中添加灰度级别参数，来调整输出图片的灰度级别。

在MATLAB中，默认的灰度级别是256，该参数可以通过在函数中添加histeq（in,n）来设置。

在该函数中，n是灰度级别的数量。

可以通过将n设为256来保持默认状态，或调整成更小的数字，使输出图片的色调更加细腻。

2、调整灰度分布在histeq函数中，可以通过调整灰度分布参数来控制输出图片的灰度值分布。

该参数可以使用一个由256个元素组成的向量表示。

该向量中的每一个元素对应一个灰度值，每个元素表示输出图片中该灰度值相应的像素数占比。

第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1.1 直方图一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用；2．理解和掌握直方图原理和方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab。

三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。

I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。

书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像，如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像；3．浏览源程序并理解含义；4．运行，观察显示结果；5．结束运行，退出；五．实验结果观察图像matlab环境下的直方图分布。

(a)原始图像 (b)原始图像直方图六．实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码；2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2 灰度均衡一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用；2．理解和掌握灰度均衡原理和实现方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab；三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。

I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题a=histeq(I,256); %直方图均衡化，灰度级为256subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。

视频图像增强和去雾算法说明摘要 本文档介绍夜间增强和去雾增强算法及其实现。

（1）将图像由RGB空间转换到HSI空间，然后对HSI空间亮度分量（I分量）的灰度直方图进行均衡化处理，然后再转换到RGB空间。

空间。

）利用暗原色先验图像去雾算法对图像进行去雾处理。

（2）利用暗原色先验图像去雾算法对图像进行去雾处理。

1目录一、通过I分量增强夜间图像 (3)1. 算法原理 (3)2. M ATLAB程序 (6) (77)3. 夜间增强效果 .................................................................................................................................二、去雾增强 (9) (99)1. 算法原理 .........................................................................................................................................2. M ATLAB程序 (11) (113)3. 去雾效果 .......................................................................................................................................参考文献 (14)一、通过I分量增强夜间图像1. 算法原理首先将图像由RGB空间转换到HSI空间，然后对HSI空间亮度分量（I分量）的灰度直方空间显示。

图进行均衡化处理，提高图像的亮度，然后转换回RGB空间显示。

（1）图像由RGB空间转换到HSI空间。

RGB向HSI模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向基于圆柱极坐标的双锥体的转换。

如何进行MATLAB图像处理一、引言图像处理是计算机视觉和图像分析领域中的重要任务之一。

而MATLAB是一种强大的数学计算软件，也被广泛应用于图像处理。

本文将介绍如何使用MATLAB进行图像处理，并探讨一些常见的图像处理技术。

二、图像处理基础在开始使用MATLAB进行图像处理之前，我们需要了解一些基础知识。

一个图像通常由像素组成，每个像素都有一个灰度值或者RGB（红绿蓝）三个通道的值。

图像的处理可以分为两个主要方面：空间域处理和频域处理。

1. 空间域处理空间域图像处理是指直接对图像的像素进行操作，常见的处理方法包括亮度调整、对比度增强和图像滤波等。

MATLAB提供了一系列函数和工具箱来进行这些处理。

例如，要调整图像的亮度，可以使用imadjust函数。

该函数可以通过调整输入图像的灰度值范围，实现亮度的增强或者降低。

下面是一个简单的例子：```matlabI = imread('image.jpg'); % 读取图像J = imadjust(I,[0.2 0.8],[0 1]); % 调整亮度范围imshow(J); % 显示图像```2. 频域处理频域图像处理是指将图像从空间域转换到频域进行处理，常见的处理方法包括傅里叶变换和滤波等。

MATLAB提供了fft和ifft等函数来进行频域处理。

例如，要对图像进行傅里叶变换，可以使用fft2函数。

该函数将图像转换为频率域表示，可以进一步进行滤波等处理。

下面是一个简单的例子：```matlabI = imread('image.jpg'); % 读取图像F = fft2(I); % 傅里叶变换F = fftshift(F); % 频率域中心化imshow(log(1 + abs(F)),[]); % 显示频率域图像```三、图像处理技术了解了图像处理的基础知识后，我们可以探索一些常见的图像处理技术。

以下将介绍几个常用的技术，并给出相应的MATLAB代码示例。

Matlab技术在医学图像处理中的应用实例在医学领域，图像处理在诊断和治疗中起着重要的作用。

其中，Matlab作为一种强大的计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，广泛应用于医学图像处理中。

本文将通过实例展示Matlab技术在医学图像处理中的应用，介绍其原理和实践。

一、CT图像降噪与增强计算机断层成像（CT）是一种常见的医学图像技术，但由于噪声和对比度不足等问题，其图像质量往往需要进一步处理。

在这个例子中，我们将演示Matlab技术如何在CT图像中进行降噪和增强。

首先，我们加载CT图像，并使用Matlab提供的去噪算法对图像进行降噪处理。

在这里，我们采用基于小波变换的去噪方法，使用小波软阈值去除噪声。

通过调整阈值参数，我们可以在去除噪声的同时保留重要的图像细节。

接下来，为了增强图像的对比度，我们可以应用直方图均衡化。

这个方法可以通过将图像的像素值映射到一个新的值域范围，从而增加图像的亮度和对比度。

在Matlab中，我们可以使用imhisteq函数实现直方图均衡化。

通过对CT图像进行降噪和增强处理，我们可以得到更清晰和对比度更好的图像，这对医生进行病变检测和诊断非常有帮助。

二、MRI图像分割和目标提取核磁共振成像（MRI）是一种无创检测方法，常用于诊断和疾病监测。

在MRI图像处理中，图像分割和目标提取是非常关键的一步。

在本例中，我们将展示如何使用Matlab技术对MRI图像进行精确的分割和目标提取。

首先，我们加载MRI图像，并通过阈值分割将感兴趣的目标从背景中分离出来。

阈值分割是一种常见的分割方法，可以通过设定一个合适的阈值将图像的像素分为目标和背景两类。

在Matlab中，我们可以使用graythresh函数自动选择适当的阈值，或者根据实际需要手动设定。

在分割后，我们可能会得到一些噪点或不完整的目标轮廓。

为了进一步提取准确的目标，我们可以应用形态学操作，如膨胀和腐蚀。

这些操作可以通过改变像素的形状和连接方式来填充空洞和去除噪声，从而得到更准确和完整的目标轮廓。

Matlab图像处理技术的实践应用近年来，图像处理技术在各个领域中的应用越来越广泛，如医学影像、工业检测、图像识别等。

而作为一种强大的工具，Matlab在图像处理方面发挥着重要的作用。

本文将探讨Matlab图像处理技术的实践应用，并深入了解其中的数学原理和相关算法。

一、图像基本处理在图像处理的初始阶段，我们往往需要对图像进行一些基本的处理，如读取、显示、保存等。

Matlab提供了丰富的图像处理函数，可以轻松完成这些任务。

首先，我们需要读取图像文件。

在Matlab的Image Processing Toolbox中，使用imread函数即可实现。

例如，使用以下命令可以读取一张名为"image.jpg"的图像文件：image = imread('image.jpg');接下来，我们可以使用imshow函数将图像显示在Matlab的图像窗口中，如下所示：imshow(image);此外，Matlab还提供了imwrite函数，用于将图像保存为指定的文件格式。

例如，以下命令可以将图像保存为PNG格式：imwrite(image, 'image.png');二、图像增强和滤波在实际应用中，我们往往需要对图像进行增强或滤波，以提高图像的质量或减少噪声。

Matlab提供了许多图像增强和滤波的函数，如直方图均衡化、中值滤波等。

直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，用于提高图像的对比度。

在Matlab 中，我们可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。

例如，以下代码将对图像进行直方图均衡化处理：enhanced_image = histeq(image);除了直方图均衡化，Matlab还提供了许多其他的图像增强方法，如局部对比度增强、锐化等。

这些方法可以根据具体的需求选择和调整。

另一方面，滤波是图像处理中常用的一种技术，用于降低噪声或模糊图像。

Matlab提供了常见的滤波方法，如均值滤波、中值滤波等。

如何使用Matlab进行图像分析随着计算机视觉技术的快速发展，图像分析在很多领域中扮演了重要的角色。

Matlab作为一种功能强大的工具，被广泛应用于图像处理和分析中。

在本文中，我们将学习如何使用Matlab进行图像分析，探索其强大的功能和应用。

第一部分：图像预处理在进行图像分析之前，首先需要对图像进行预处理，以获取更好的结果。

Matlab提供了丰富的预处理函数，如图像去噪、图像增强、均衡化等。

其中，图像去噪是一个常见的预处理步骤。

使用Matlab的`imnoise`函数可以向图像中添加噪声，而使用`imfilter`函数可以对图像进行滤波去噪处理。

此外，图像增强也是一个重要的预处理步骤。

Matlab提供了多种图像增强算法，如直方图均衡化、对比度增强等。

其中，直方图均衡化可以使图像的亮度分布更加均匀，从而提高图像的视觉效果。

第二部分：特征提取特征提取是图像分析的核心步骤，通过提取图像的特征，可以更好地描述图像内容。

Matlab提供了多种特征提取方法，如颜色直方图、梯度直方图、纹理特征等。

其中，颜色直方图可以描述图像中各个颜色的像素分布情况，梯度直方图可以描述图像中边缘的分布情况，纹理特征可以描述图像中纹理的特性。

在Matlab中，可以使用`imhist`函数计算图像的颜色直方图，使用`imgradient`函数计算图像的梯度直方图，使用`graycomatrix`函数计算图像的纹理特征。

第三部分：目标检测与识别目标检测与识别是图像分析的重要应用之一，可以用于实现人脸识别、物体检测等任务。

Matlab提供了多种目标检测和识别算法，如Haar特征、HOG特征、深度学习方法等。

其中，Haar特征是一种基于积分图像的快速特征提取算法，HOG特征是一种基于梯度直方图的特征提取算法，而深度学习方法则是一种以卷积神经网络为基础的目标检测和识别算法。

在Matlab中，可以使用`vision.CascadeObjectDetector`函数实现Haar特征检测，使用`extractHOGFeatures`函数实现HOG特征提取，使用`trainCascadeObjectDetector`函数实现基于Haar特征的目标检测模型训练，使用`trainNetwork`函数实现深度学习模型训练。

一、实验目的1、了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识。

2、学会对图像直方图的分析。

3、掌握直接灰度变换的图像增强方法。

4、掌握直方图均衡化。

5、采用均值滤波、中值滤波实现图像平滑。

6、采用梯度方法、拉普拉斯算子、Sobel 算子和 Prewitt 算子实现图像锐化。

二、实验原理及知识点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接灰度尺度变换、直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理等。

1、 灰度变换灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。

在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理。

若假定原图像f(x, y)的灰度范围为［a, b ］，希望变换后图像 g(x, y)的灰度范围扩展至［c, d ］，则线性变换可表示为：g (x , y )= [ f (x , y ) − a ] + c2、 直方图变换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。

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。

依据定义，在离散形式下， 用 r k 代表离散灰度级，用 p r (r k )代表 p r (r )，并且有下式成立：ab c d --P r(r k)=n k0 ≤r k≤ 1 k= 0,1,2,L,l−1 n式中：n k为图像中出现r k级灰度的像素数，n是图像像素总数，而n k/n即为频数。

k nj ks k= T (r k)=∑=∑ p r(r j) 0≤ r j≤1 k =0,1,L,l −1nj =0j =03、空域滤波空域滤波是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。

基于直方图均衡化图像增强的改进方法作者：张琳梅潘赟张雪峰来源：《电子世界》2013年第17期【摘要】文章以matlab语言为背景，研究了直方图均衡化图像增强，分析了传统的直方图均衡化图像增强方法的弊端，给出了改进方法，并用实验结果证明了改进方法的优越性。

【关键词】直方图；直方图均衡化；图像增强1.引言一幅图像的灰度级分布范围过窄的话，比如灰度分布在较低的、较高的灰度区域或者集中分布在某个区域，则图像就会显得偏暗、偏亮或者对比度不高，直方图均衡化可以使图像的整体对比度增强，扩大图像灰度值的动态范围。

直方图均衡化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，是对原图像的灰度值进行非线性拉伸，重新分配图像的像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同，把原图像的直方图分别改变成均匀分布的直方图。

直方图均衡化的目的就是要寻找灰度变换函数，该函数产生有均匀直方图的输出图像，也就是得到一幅灰度级丰富且动态范围大的图像。

4.结束语直方图均衡化可以使图像的整体对比度增强，扩大图像灰度值的动态范围。

但是，传统直方图均衡化过程中灰度级的“归并”，即灰度级数目的减少，将会导致图像中的边缘和细节信息丢失和增大噪声的缺点。

本文提出了一种改进算法，可以使用高斯低通滤波器先对图像进行滤波处理，把图像的高低频分量分开，经过高斯低通滤波器滤波后，图像中的低频分量会通过，利用原图像减去得到的低频分量就可得到高频分量，将得到的低频分量使用传统的直方图均衡化方法增强对比度，最后再将传统直方图均衡化的低频分量与高频分量线性加和，即可得到最终的结果图像。

实验结果表明，本文算法增强后的图像整体视觉效果较好，能较好的保存图像的细节，信息熵大，图像直方图具有更多的灰度级。

参考文献[1]阮秋琦.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社， 2009，6.[2]飞思科技产品研发中心.MATLAB6.5辅助图像处理[M].北京：电子工业出版社，2003，1.[3]陈桂明等.应用MATLAB语言处理数字信号与数字图像[M].北京：科学出版社，2001，4.[4]孙兆林.MATLAB6.X图像处理[M].北京：清华大学出版社，2004，6.[5]高成主编，董长虹等编著.MATLAB图像处理与应用（第二版）[M].北京：国防工业出版社，2007，4.作者简介：张琳梅（1981—），女，河南信阳人，硕士，信阳农林学院计算机科学系讲师，主要研究方向：数字图像处理。

文献综述题目图像增强与处理技术学生姓名李洋专业班级网络工程 08-2 班学号 200813080223院（系）计算机与通信工程学院指导教师(职称)吴雪丽完成时间2012 年 5 月 20 日综述题目图像增强与处理技术专业班级：网络工程08-2 班姓名：李洋学号：200813080223图像增强与处理技术综述内容摘要数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。

图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。

本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过 Matlab 实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。

关键词：图像增强对比度增强平滑锐化梯度变换拉普拉斯变换AbstractDigital image processing is the procedures of converting image signal into digital format, then using the computer to process it. Image enhancement is digital image processing process often use a method to improve image quality, it plays an important role. This article first introduces the principle of image enhancement and classification，and then focus on several methods to study such as and histogram enhancement, contrast enhancement, smoothing and sharpening, and other commonly used in learning the basic digital image With the approach, through Matlab experiment that the actual effect of various algorithms to compare the advantages and disadvantages to discuss the different enhancement algorithm.The application of occasions, and its image enhancement method of performance evaluation.Keywords: Image Enhancement histogram enhancement contrast enhancement smoothing sharpening1 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。

图像增强技术分析摘要图像增强既可以用以提高图像的外观视觉，同时也是特征提取以及图像边缘检测的基础。

本文通过对几种图像增强技术进行比较，对图像增强技术做了较广泛细致的阐述。

利用matlab对图像进行处理，图像得到显著的改善。

关键词图像增强灰度变换小波分析中图分类号：tp391 文献标识码：a1 图像增强技术1.1 空域增强常用的空域法有直接灰度变换、直方图修正、空域平滑、锐化滤波、伪彩色处理等。

空域增强方法是指直接作用于像素的增强方法，空域处理可表示为g（x，y）=t[f（x，y）]，式中g（x，y）是f （x，y）经过增强处理后得到的图像，而t是对f的一种操作，定义在（x，y）的邻域，如果t是定义在每个（x，y）点上，则t称为点操作。

1.1.1直接灰度变换直接灰度变换属于图像增强技术中最简单的一类，下面介绍几种常用的方法：（1）图像求反图像求反即通过将原图像中黑白相互转换来达到将源图像灰度值翻转的目的，若对灰度级[0，l-i]变换到[l-1，0]，b变换公式如下t=l-1-s根据变换曲线，将源图像每个像素的灰度值进行映射，这种方法可与用于增强图像较暗区域的灰色或白色细节。

（2）线性灰度变换增强图像对比的目的是为了增强图像中感兴趣的灰度区域，并且相对抑制那些不感兴趣的灰度区域，即增强原图各部分的反差。

分段线性法通过将需要的图像细节灰度级拉伸，将不需要的图像细节灰度级压缩来达到增强对比度的目的。

（3）对数变换在有些情况下，如果要显示的图像的傅里叶频谱的动态范围远远超出显示装置的显示能力时，图像的最亮的部分可以显示出来，而图像的低频部分则无法显示，这样，所显示的图像和源图像比较下，将会出现失真。

这种失真是由动态范围太大而引起的，对原图像的动态范围进行压缩是一种行之有效的方法。

1.1.2基于灰度直方图的图像增强基于灰度直方图的图像增强方法是灰度变换方法中的第二种方法，直方图是表示图像像素每一灰度值出现的概率分布进行统计，可以通过对直方图进行修改来改变原图像的灰度分布，从而达到改善图像的目的，直方图仅仅反应不同的灰度值出现的次数，但是不能表示灰度值的分布；只表示灰度出现的概率忽略了它的位置信息。

使用Matlab进行图像处理的常用函数介绍引言：图像处理是计算机科学和电子工程领域中的重要分支，它利用数字技术对图像进行各种操作和改变，以实现图像的增强、分割、恢复等目标。

而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，被广泛应用于图像处理领域。

本文将介绍几个常用的Matlab图像处理函数，并结合实例进行详解。

一、图像读取与显示函数1. imread函数imread函数是Matlab中用于读取图像的函数，它可以读取各种图像格式（如JPEG、PNG、BMP等）的图像文件，并将其转换为Matlab中的矩阵形式。

示例：```img = imread('image.jpg');```2. imshow函数imshow函数用于在Matlab中显示图像，它可以接受矩阵形式的图像作为输入，并在新窗口中显示出来。

此外，imshow函数还可以对显示的图像进行一些调整，如调整图像的亮度、对比度等参数。

示例：```imshow(img); % 显示读取的图像```二、图像增强函数1. imadjust函数imadjust函数可以调整图像的亮度和对比度，以增强图像的视觉效果。

它通过对图像的像素值进行映射，将原始图像灰度值的范围进行调整，从而使图像的显示效果更好。

示例：```img_adjusted = imadjust(img, [0.2 0.8], [0 1]);```2. histeq函数histeq函数可以进行直方图均衡化处理，使图像的像素值在不同灰度级之间更均匀分布，从而增强图像的对比度和细节。

示例：```img_equalized = histeq(img);```三、图像滤波函数1. imfilter函数imfilter函数实现了不同类型的图像滤波算法，包括平滑滤波、锐化滤波等。

它可以对图像的每个像素点进行卷积运算，以消除噪声、增强边缘等。

示例：```filter = fspecial('average', [5 5]); % 创建一个平滑滤波器img_filtered = imfilter(img, filter); % 对图像进行平滑滤波```2. medfilt2函数medfilt2函数是一种中值滤波算法，它可以有效地去除图像中的椒盐噪声、脉冲噪声等。