第3章 空间域图像增强2——模板处理

长江大学学报（自科版）　２０１３年７月号理工上旬刊第１０卷第１９期　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｙａｎｇｔｚｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔ　Ｓｃｉ　Ｅｄｉｔ）　Ｊｕ１．２０１３，Ｖｏ１．１０　Ｎｏ．１９　

一种基于频率域和空间域相结合的图像增强方法　

张　威，孙玉秋，赵天玉　（长江大学信息与数学学院，湖北荆州４３４０２３）　

［摘要］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。讨论了直方图均衡化、拉　普拉斯变换和高斯低通滤波去噪的基本原理，针对噪声图像采用了频率域去噪，空间域直方图均衡化和　锐化增强，并且运用一些客观指标来说明这种图像增强方法的有效性。结果表明，该方法可以使图像更　加清晰，更加锐化。　［关键词］图像增强；去噪；直方图均衡化；拉普拉斯变换；高斯低通滤波　［中图分类号］ＴＰ３９１．４　［文献标志码］Ａ　［文章编号］１６７３—１４０９（２０１３）１９—００５０—０３　

图像处理系统分为３个阶段，＿是获取原始图像进行预处理；二是特征提取；三是识别分析。作为　图像处理基本技术之一，图像增强是图像预处理中的一个重要步骤，它利用数学方法和变换手段提高图　像的对比度和清晰度，从而改善图像的视觉效果。　

图像增强方法分为空间域法和频率域法２大类［１　］。其中空间域法是以对图像的像素直接处理为基　础的，属于直接增强方法。空间域图像增强又分为点处理和领域处理，常用的方法有直方图均衡化、拉　

普拉斯变换等。频率域法以修改图像的傅里叶变换为基础，属于间接增强方法，常用的有各种高通滤波　和低通滤波。下面，笔者针对噪声图像提出一种在频率域用高斯低通滤波去噪，在空间域用直方图均衡　

化和拉普拉斯变换处理图像的方法。　

１直方图均衡化　

图像直方图是统计图像各灰度级出现的次数或频率，灰度级为［０，Ｌ一１］范围的数字图像直方图是　离散函数［　：　ｈ（ｒｈ）一　（　是第忌级灰度，　是图像中灰度级为ｒ　的像素个数）　

用　表示图像像素总个数，　除以　就得到归一化的直方图。因此一个归一化的直方图是由：　Ｐ（　）一　／ｎ　给出，表示灰度级为　发生的概率灰度值，其中ｋ一０，１，…，Ｌ一１，Ｌ是图像中可能的灰度级总数。　

实 验 报 告

课程名称 数字图像处‎理导论

专业班级 _____‎_____‎_____‎

姓 名 _____‎_____‎_____‎

学 号 _____‎_____‎_____‎

电气与信息‎学院

和谐 勤奋 求是 创新

1 实验题目 图像增强实‎验-空域增强

实验室 DSP室&信号室 实验时间

实验类别 设计 同组人数 2

成 绩 指导教师签‎字：

一．实验目的

1. 掌握图像增‎强的基本定‎义及目的。

2. 理解空间域‎增强的基本‎原理及方法‎。

3. 掌握进行图‎像的空域增‎强的方法。

二．实验内容

1. 读出blu‎rry_m‎oon.tif这幅‎图像，采用3×3的拉普拉‎斯算子w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1]对其进行滤‎波。

2. 编写函数w‎ = genla‎placi‎an(n)，自动产生任‎一奇数尺寸‎n的拉普拉‎斯算子，如5×5的拉普拉‎斯算子

w = [ 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1

1 1 -24 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]

3. 分别采用5‎×5，9×9，15×15和25‎×25大小的‎拉普拉斯算‎子对blu‎rry_m‎oon.tif进行‎锐化滤波，并利

用式完‎成图像的锐‎化增强，观察其有何‎不同，要求在同一‎窗口中显

示‎。

4. 采用不同的‎梯度算子对‎blurr‎y_moo‎n.tif进行‎锐化滤波，并比较其效‎果。

5. 自己设计锐‎化空间滤波‎器，并将其对噪‎声图像进行‎处理，显示处理后‎的图像；

三．实验具体实‎现

1. 读出blu‎rry_m‎oon.tif这幅‎图像，采用3×3的拉普拉‎斯算子w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1]对其进行滤‎波。

I=imrea‎d('trees‎.tif');

T=doubl‎e(I);

subpl‎ot(1,2,1),imsho‎w(T,[]);title‎('Origi‎nal Image‎');

第２８卷第４期　

２０１２年４月　科技通报　

ＢＵＬＬＥ　ⅡＮ　ＯＦ　ＳＣＩＥＮＣＥ　ＡＮＤ　ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ　Ｖ０ｌ｜２８　Ｎｏ．４　Ａｐｒ．２０１２　

基于改进的空间域变换的图像增强算法研究　

张万和　

（上海英格索兰压缩机有限公司青岛分公司，山东青岛２６６０３４）　

摘要：为了提高图像增强后的图像质量，提出了一种改进型的图像增强算法，首先对图像进行傅里叶　

变换，然后对图像进行直方图修正，采用高斯平滑滤波处理技术，最多得到清晰图像。实验结果表明，提　

出的改进算法有效地提高了图像的清晰度，图像增效效果更为平滑。　

关键词：图像增强；空间域；阔值；清晰度　

中图分类号：ＴＰ３９１　文献标识码：Ａ　文章编号：１００１—７１１９（２０１２）０４—００８８—０３　

Ｉｍａｇｅ　Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　

ｔｈｅ　Ｉｍｐｒｏｖｅｄ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ｄｏｍａｉｎ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　

ＺＨＡＮＧ　Ｗ吼ｈｅ　

（Ｑｉｎｇｄａｏ　Ｂｒａｎｃｈ　Ｏｆ　Ｓｈａｎｇｈａｉ　Ｉｎｇｅｒｓｏｌｌｒａｎｄ　Ｃｏｍｐｒｅｓｓｏｒ　ＬＴＤ．，Ｃｏｒｐ．Ｑｉｎｇｄｎｏ　２６６０３４，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　ｏｆ　ｅｎｈａｎｃｅｄ　ｉｍａｇｅ　ｑｕａｌｉｔｙ，ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｏｎｅ　ｋｉｎｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ｓｐａｔｉａｌ　ｄｏｍａｉｎ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　ｉｍａｇｅ　ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｍｅｔｈｏｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｉｍａｇｅ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ｔｈｅｎ　ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　ｈｉｓｔｏｇｒａｍ　ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ，ｕｓｉｎｇ　Ｇａｕｓｓ　ｆｉｌｔｅｒ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｕｐ　ｔｏ　ｇｅｔ　ａ　ｃｌｅａｒ　ｉｍａｇｅ．Ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ　ｉｍｐｒｏｖｅｓ　ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｉｍａｇｅ　ｓｙｎｅｒｇｉｓｔｉｃ　ｅｆｆｅｃｔ　ｉｓ　ｍｏｒｅ　ｓｍｏｏｔｈ．　

・１２４・　价值工程　图像增强基本理论综述　Ｃｏｍｍｅｎｔ　ｏｎ　Ｉｍａｇｅ　Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　李斯娜Ｌｉ　Ｓｉｎａ　（保山学院，保山６７８０００）　Ｂａｏｓｈａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂａｏｓｈａｎ　６７８０００，Ｃｈｉｎａ）　摘要：图像增强是数字图像处理的最基本的方法之一，本文总结了图像增强的基本理论，并对新的图像增强的方法作了简单介绍。　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅ　ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　ｉｓ　ａ　ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ　ａｎｄ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　ｉｍａｇｅ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｆｉｅｌｄ．Ｓｏ　ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ　ｔｈｅｏｒｙ　ａｎｄ　ｓｏｍｅ　ｎｅｗ　ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ　ａｂｏｕｔ　ｉｍａｇｅ　ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　ｈａｖｅ　ｂｅｅｎ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ．　关键词：图像增强；空间域图像增强技术：频域图像增强技术　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅ　ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ｉｍａｇｅ　ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　ｓｐａｔｉａｌ　ｄｏｍａｉｎ；ｉｍａｇｅ　ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ＆ｅｑｕｅｎｃｙ　ｄｏｍａｉｎ　中图分类号：ＴＰ３９１．４１　文献标识码：Ａ　文章编号：１００６—４３１ｌ（２０１０）１９一Ｏ１２４—０１　１图像增强的研究意义　图像增强是数字图像处理的最基本的方法之一，它是为了改善　视觉效果或便于人或机器对图像的分析理解，根据图像的特点或存　在的问题，以及应用目的所采取的改善图像质量的方法或加强图像　的某些特征的措施。　２图像增强的研究现状　由于图像增强技术现在还没有通用的算法，因此图像增强技术　根据各种不同目的而产生了多种算法，最常用的即“空间域”方法和　“频率域”方法１］Ｉ。随着数学各分支在理论和应用上的逐步深入，使得　数学形态学、模糊数学、遗传算法、小波理论等在图像增强技术中的　应用取得了很大进展，产生了不少新的算法。如数学形态滤波器，基　于模糊数学的滤波方法，基于遗传算法的滤波方法，小波滤波器等。　３图像增强的基本理论　图像增强技术主要包括：灰度变换，直方图修正，图像平滑，图　像锐化及彩色增强等。从图像增强的作用域出发可分为两类：①空　域处理法；②频域处理法。　３．１空间域图像增强技术空间域指的是平面本身，空间域图　像增强方法是对图像的像素进行处理。可以定义为　ｇ（ｘ，Ｙ）：Ｔ【ｆ（ｘ，Ｙ）】　（１）　其中，ｆ（ｘ，Ｙ）是输入图像，ｇ（ｘ，Ｙ）是处理后的图像，Ｔ是对ｆ的一　种操作。空间域图像增强技术又可分为点处理和邻域处理。　３．１．１点处理技术　３．１．１．１灰度变换灰度变换可使图像动态范围增大，图像对比　度扩展，图像变清晰，特征明显，是图像增强的重要手段之一。①线　性变换。如果原图像ｆ（ｘ，Ｙ）的灰度范围是ｌｍ，Ｍ１，我们希望变换后的　图像ｇ（ｘ，Ｙ）灰度范围是ｎ，Ｎ］，那么可以用式（２）来完成这一变换：ｇ　（ｘ，Ｙ）＝（Ｎ－ｎ）Ｉｆ（ｘ，Ｙ）一ｒａｉｌ（Ｍ—ｍ）＋ｎ　（２）　②分段线性变换。为了突出感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制那　些不感兴趣的灰度区间，可采用分段线性变换。其数学表达式如下：　ｋｌｆ（ｘ＇ｙ）　，０＜ｆ（ｘ．ｙ）＜ｆ　．＝　ｋ，ｆ（ｘ，ｙ）＋ｂ，：　＜“ｘ，ｙｊ≤ｆ１；　ｋ＿ｇ　ｓ－ｆ１＆一；ｂ３＝ｇ　一ｋ３　（３）　③非线性灰度变换。当使用某些非线性转换函数（例如对数函　数、幂指数函数等）作为式（１）的变换函数时，可以实现图像灰度的　非线性变换。　３．１．１－２直方图修整法①直方图均衡化。②直方图规定化。　３．１＿２邻域处理技术空域滤波是在图像空间借助模板进行邻　域操作完成的，它根据功能分成平滑和锐化两类。　３．１．２．１图像平滑一幅原始图像在其获取和传输等过程中，会　受到各种噪声的干扰，使图像质量下降。为了抑制噪声改善图像质　量所进行的处理称图像平滑或去噪。常用的有局部平滑法和中值滤　作者简介：李斯娜（１９８３一），女，云南腾冲人，助教，硕士，研究方向为图像处　理，模式识别。　波法。　３．１．２Ｉ２图像锐化在图像的识别中常需要突出边缘和轮廓信　息。图像锐化就是增强图像的边缘或轮廓。①梯度锐化法。图像锐　化法最常用的是梯度法。对于图像ｆ（ｘ，Ｙ），在（ｘ，Ｙ）处的梯度定义　ｆ　！Ｙ）１　ｇｒａｄ（ｘ，ｙ）　ｆ　ｆ　ｆ　，　…【ａｙ　ｊ　对于离散图像处理而言，常用到梯度的大小，因此把梯度的大　小习惯称为“梯度”。并且一阶偏导数采用一阶差分近似表示，即：　＝ｆ（ｘ＋ｌ，Ｙ）一ｆ（ｘ，ｙ）ｆ＝ｆ（ｘ，ｙ＋ｌ】一ｆ（Ｘ１Ｙ）　（５）　为简化梯度的计算，经常使用：　或ｇｒａｄ（ｘ，Ｙ）＝Ｍａｘ（Ｉ￡Ｊ＋Ｉ￡Ｊ）　（６ｊ　除梯度算子以外，还可采用Ｒｏｂｅｒｔｓ、Ｐｒｅｗｉｔｔ和Ｓｏｂｅｌ算子计算　梯度，未增强边缘。　②高通滤波法。高通滤波法就是用高通滤波算子和图像卷积来　ｆ　０—１　０　１　ｆ一１—１—１　１　增强边缘。常用的算子有：ＨＩ：ｌ一１　５—１　Ｉ　Ｈ２＝１—１　９—１　ｌ　ｌ　０—１　０　ｊ　【一１—１—１　Ｊ　３－２频域图像增强技术频域（变换域）图像增强操作的基本原　理都是让图像在变换域某个范围内的分量受到抑制而让其他分量　不受影响，从而改变输出图像的频率分布，达到增强的目的。在频率　域中进行增强的主要步骤有Ｉ　ｌ：①计算需增强图像的傅里叶变换ｉ②　将其与一个（根据需要设计的）传递函数进行卷积；③将结果进行傅　立叶反变换以得到增强的图像。　３＿２．１低通滤波器对图像作傅氏变换得到它的频谱，零频率分　量等于图像的平均灰度，平滑的图像信号在频域中贡献低频分量，　图像中的细节和边界贡献较高频域的分量，噪声的频谱具有丰富的　高频分量。　３－２＿２高通滤波器图像的区域边界和细节提供较高频率的能　量，因此在频域中让图像信号经过一高通滤波器可以实现图像的锐　化，增强图像的边缘细节。　４结束语　随着图像增强技术在各个不同领域的应用，出现了多种图像增　强的算法。这些算法各有其优缺点，目前涉及到的大部分非线性滤　波算法都是针对特定图像或特定噪声提出的，也就是说，是基于它　们的统计特性提出的滤波方案。但是，在实际处理中，自然图像的多　样性和噪声本身的复杂性决定了这些滤波算法不可能对所有图像　滤波效果均为最佳，所以，那些事先不需要知道图像和噪声统计特　性的非线性滤波机制将会得到很广泛的应用：比如自适应滤波器和　各种基于神经网络和模糊理论具有自组织、自学习等能力的滤波器　的应用和研究将会得到更大的发展。这些滤波图像增强技术也是目　前研究的重点。　参考文献：　ｆｌｆｌＪＪ，即祥．图像处理．北京：科学出版社，２００４．　【２１孙即祥．图像分析．北京科学出版社，２００５．