基于直方图变换实现的图像增强的课程设计说明

基于直方图变换实现的图像增课程设计说明书 题目：基于直方图变换实现的图像增强 ：：：数字图像处理课程设计毕业设计(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)，是我个人在指导日日使用授权说明文)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，并数字图像处理课程设计学号数设燕山大学课程设计(论文)任务书(系)：(系)：专业(班专业(班基于直方图变换实现的图像增强实现基于直方图变幻的图像增强，针对不同类型的图像采用合适的增强方法，选择一副对比度不足的图像，对该图像进行灰度变换实现图像的增强，增强对们数字图像处理课程设计计的灰度直方图。总结直方图增强的方法，要对比方法的优缺点，积极思考基于特定工作量工作计划参考资料指导基层教学单教师签位主任签字字数字图像处理课程设计说明：此表一式四份，学生、指导教师、基月日数字图像处理课程设计要 1 2第3章图像增强的重要方法 33.2直方图修 3平 33.4锐化 4 4第4章直方图增强及matlab实现 54.1直方图均衡 54.2直方图均衡化的公 54.3直方图均衡化matlab的实现…………………4.4直方图均衡化小 9论 会 献 数字图像处理课程设计第页共13页数字图像处理课程设计第一章摘要1第页共13页数字图像处理课程设计第二章引言图像增强技术是不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴主要目的是提高图像的可懂度，更有利于人的视觉感知2第页共13页数字图像处理课程设计第三章图像增强的重要方法图像平滑化处理、图像尖锐化处理、和彩色处也可以采用几种方法联合处理，以便达到预期的增强效果。图像增强技术基本上可以分成两图像增强有图像对比度增强、亮度增强，轮廓增强等等。空间域法主要在空间域内对像素灰修正图像空域平滑和蜕化处理。频域法就是在图像的某种变化域内，对图像的变换值进行预算，如先对图像进行傅里叶变换，在进行滤波处理，最后将滤波处理后的图像变换值反变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像像元的亮度分布态势，扩展灰度分布区间来3第页共13页所以也称为辐射增强。常用的方法有对比度线性变换和非线性变换。其关键是寻找到一个函使像元得到统一的重新分配，构成得到反差增图修正法(1)直方图均衡化直方图均衡化是通过对原图像进行某种变换使原图像的灰度值图修正为均匀的直方图的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图像作修正的增有些图像是通过扫描仪扫描输入、或传输通道传输过来的。图像中往往包含有各种各样的噪声。这些噪声一般是随机产生的，因此具有分布和大小不规则性的特点。这些噪声的存在直接影响着后续的处理过程，使图像失真。图像平滑就是针对图像噪声的操作，其主要作用是为了消除噪声，图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波，均值滤波是一种线性4第页共13页滑动，将掩模中心对应像素点的灰度值用掩模内所有像素点灰度的平均值代替，如果规定了即各像素点所乘系数，这时就称为加权均值滤波；中值滤波是一种非线性空间滤波，其与均值滤波的区别是掩模中心对应像素点的灰度值平滑噪声时经常会使图像的边缘变的模糊，针对平均和积分运算使图像模糊，可对其进行反运算采取微分算子使用模板和统计差值的方法，使图像增强锐化。图像边缘与高频分量相对应，高通滤波器可以让高频分量畅通无阻，而对低频分量则充分限制，通过高通滤波3.5各种图像增强技术方法的优缺点 (1)灰度变换明显改善图像质量，是一种常用的图像增强算而且，仅仅利用了图像中的局部信息。 (2)直方图均衡化优势：能够使得处理后图像的概率密度函数近似服从均匀分布，其结果扩张了像素值的5第页共13页(3)平滑算法优势：去噪效果明显，并且能够较好的保不足：非线性滤波算法的实现相对线性滤(3)锐化优势：图像模糊的部分得到了锐化，特别不足：图像显示清楚的地方，经过滤波发4.1直方图均衡化它是把给定图象的直方图分布改造成均匀直方图分布。是间接对比度增强的方法。由信息学的理论来解释，具有最大熵(信息量)的图象为均衡化图象。直观地讲，直方图均衡化导致图则通过使用累计函数对灰度值进行“调整”以直方图均衡化基本做法是将每个灰度区间等图象中每一灰度级的像元数目大致相同。直方6第页共13页强，而面积小的地物与其灰度接近的地物进行合并，形成综合地物。减少灰度等级换取对比度的增大要注意的是，均衡化处理后的图象只能是近似均匀分布。均衡化图象的动态范围扩大了，但其本质是扩大了量化间隔，而量化级别反而减少了，因此，原来灰度不同的象素经处理后可能变的相同，形成了一片的相同灰度的区域，各区域之间有明显的边界，从而出现4.2直方图均衡化的公式直方图进行均衡化变换后得到一幅灰度直方像的直方图7第页共13页数字图像处理课程设计均衡化后图像的直方图(1)对于连续的数字图像所用直方图均衡化r0(2)对于灰度级为离散的数字图像，用频率；来代替概率，则所用直方图公式为度级的像素数量总和与像素总数的比值，也就是前面讲过的百分位(当前色阶与前面色阶的4.3直方图均衡化matlab的实现8第页共13页数字图像处理课程设计.matlab直方图均衡化的函数是histeq，I=imread('pout.tif');IYuantu=imread('D:\Yuantu.JPG');%读取原grayPic=rgb2gray(Yuantu);figure,imshow(Yuantu);figure,imshow(grayPic);象%对原图像进%显示原图象%显示灰度图%计算原图像各灰度出现的概率9数字图像处理课程设计fori=1:256gp(i)=length(find(grayPic==(i-1)))/(m*nfigure,bar(0:255,gp);title('原图像直方图');称xlabel('灰度值');ylabel('出现概率');%绘制直方图%直方图的名%直方图的%直方图的%计算新的各灰度出现的概率newGp=zeros(1,256);%创建一个新数组用来存放新的灰度值概率S1=zeros(1,256);S2=zeros(1,256);fori6数字图像处理课程设计tmp=tmp+gp(i);S1(i)=tmp;值fori1:256newGp(i)=sum(gp(find(S2==i)));%求figure,bar(0:255,newGp);title('均衡化后的直方图');xlabel('灰度值');ylabel('出现概率');newGrayPic=grayPic;%填充各像素点新的灰fori1:256数字图像处理课程设计newGrayPic(find(grayPic==(i-1)))=S2figure,imshow(newGrayPic);数字图像处理课程设计数字图像处理课程设计图像的直方图的灰度间隔被拉大了，均衡化的图像的一些细节显示了出来，这有利于图像的分析和识别。直方图均衡化就是通过变换函数4.4直方图均衡化小结直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用，它高效且易于实现，广泛应用于图像增强处理中。图像的像素灰度变化是随机的，直方图的图形高低不齐，直方图均衡化就是用一定均衡化处理后的图象只能是近似均匀分布。均衡化图象的动态范围扩大了，但其本质因此，原来灰度不同的象素经处理后可能变的相同，形成了一片的相同灰度的区域，各区域之间有明显的边界，从而出现了伪轮廓。的图像中，均衡化会合并一些象素灰度，从而增大对比度。均衡化后的图片如果再对其均衡每种灰度的累积分布，得到一个映射的灰度映射表，然后根据相应的灰度值来修正原图中的经典的直方图均衡化算法可能存在以下一输出图像的灰度分布直方图虽然接近均匀分布,但其值与理想值1/n仍有可能存在较大的差异,过多地合并。由于灰度的吞噬也易造成图像信第五章结论数字图像增强技术是数字图像处理的基本技术，图像增强的目的是突出等服务。在论文进行过程中，在导师的悉心指导下，在对传统的图像增强技术的研究和大量的实验仿真下完成的图像增强算法的研究，本论文所有的图图像增强的方法有很多种，针对不对图像的情况运用不同的增强技术，使图像更容易让人识别、更清晰，是本课题主要的研究目的。对比度增强法适合于对比度较低的图像，通过线性和非线性的变化，修改每一个像素的灰度，从而改变图像的动态范围达到图像增强的目的。直方图均衡化针对在低值灰度区间上频率较大、图像中较暗区域中细节看不清楚的图像，有较好的数字图像处理课程设计增强效果。但是上述两种方法的缺点都是不能抑制噪声，对于图像中呈孤立分散分布的噪声点，可以用平滑的方式去除，其中线性滤波实现简单，去噪效果明显，但是去噪的同时会导致结果图像边缘位置的改变和细节模糊甚至丢失；非线性滤波能够较好的保持图像边缘位置和细节，但是算法的实现相对线性滤波比较困难。平滑处理的时候经常会使图像的边缘变的模糊，图像得更加清晰。最后，图像处理是面向对象和问题的一门学科。图像处理的研究，也就是针对某一问题最多也就是某一类型问题的算法的研究