基于Matlab的图像增强方法设计(共9页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上基于Matlab的图像增强方法设计目录 专心-专注-专业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

2、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。处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了，不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。图像增强的目的是增强图像的视觉效果，将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。它一般要借助人眼的视觉特性，以取得看起来较好地视觉效果，很少涉及客观和统一的评价标准。增强的效果通常都与具体的图像有关系，靠人的主观感觉加以评价。1.2 图像增强的应用目前图像增强处理的应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事

3、侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域。如对x射线图片、CT影像、内窥镜图像进行增强，使医生更容易从中确定病变区域，从图像细节区域中发现问题；对不同时间拍摄的同一地区的遥感图片进行增强处理，侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现；在煤矿工业电视系统中采用增强处理来提高工业电视图像的清晰度，克服因光线不足、灰尘等原因带来的图像模糊、偏差等现象，减少电视系统维护的工作量。图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。1.3 图像增强的定义为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，

4、根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或者加强特征的措施称为图像增强。一般情况下，图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法，也是提高图像质量的过程。图像增强的目的是使图像的某些特性方面更加鲜明、突出，使处理后的图像更适合人眼视觉特性或机器分析，以便于实现对图像的更高级的处理和分析。图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程：图像增强希望既去除噪声又增强边缘。但是，增强边缘的同时会同时增强噪声，而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊，因此，在图像增强的时候，往往是将这两部分进行折中，找到一个好的代价函数达到需要的增强目的。传统的图像增强算法在确定转换

5、函数时常是基于整个图像的统计量，如：ST转换，直方图均衡，中值滤波，微分锐化，高通滤波等等。这样对应于某些局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉，从而局部区域的增强效果常常不够理想，噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得到解决。1.4图像增强的分类及方法图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去

6、除或减弱噪声。图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。基于空域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩

7、展对比度。邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。平滑一般用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。常用算法有均值滤波、中值滤波。锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓，便于目标识别。常用算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。常用的图像增强方法有（1） 直方图均衡化有些图像在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节看不清楚。这时可以通过直方图均衡化将图像的灰度范围分开，并且让灰度频率较小的灰度级变大，通过调整图像灰度值的动态范围，自动地增加整个图像的对比度，使图像具有较大的反差，细节清晰。（2） 对比度增强法有些图像的对比度比较低，从而使整个图像模糊不清。这时可以按一定的规

8、则修改原来图像的每一个象素的灰度，从而改变图像灰度的动态范围。（3） 平滑噪声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空间滤波，它用一个有奇数点的掩模在图像上滑动，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，如果规定了在取均值过程中掩模内各像素点所占的权重，即各像素点所乘系数，这时就称为加权均值滤波；中

9、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用掩模内所有像素点灰度值的中间值代替。（4） 锐化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，通过高通滤波器去除低频分量，也可以达到图像锐化的目的。2、伪彩色增强简述2.1 彩色增强概述用于增强图像对比度的方法很多，要根据应用目的加以选择。伪彩色变换是增强图像显示效果和提高视觉分辨率的一种常用的、最有效的手段，但伪彩色增强不可能增加图像的有效信息

10、；伪彩色增强的视觉效果由所选择的彩色映射决定，在选择映射函数时，尽可能使三通道的函数不相关。伪彩色处理增强视觉效果明显，常用于医学、遥感图像显示。真彩色图像增强需要考虑彩色特征空间的选择，同样的运算在不同的特征空间效果不同。2.2 伪彩色增强伪彩色（pseudo color），非彩色图像（灰度、二值）人为映射成彩色图像。伪彩色增强是将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异，更便于解译和提取有用信息。伪彩色增强的方法主要有以下三种： (1)密度分割法：密度分割或密度分层是伪彩色增强中最简单的一种方法，它是对图像亮度范围进行分割，使一定亮度间

11、隔对应于某一类地物或几类地物从而有利于图像的增强和分类。它是把黑白图像的灰度级从0（黑）到M0(白)分成N个区间Li,i=1,2,N。给每个区间Li指定一种彩色Ci，这样，便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。此法比较直观简单，缺点使变换出的彩色数目有限。 (2)空间域灰度级彩色变换：空间域灰度级彩色变换是一种更为常用的、比密度分割更有效的伪彩色增强法。它是根据色度学的原理，将原图像的灰度分段经过红、绿、蓝三种不同变换，变成三基色分量，然后用它们分别去控制彩色显示器的红、绿、蓝电子枪，便可以在彩色显示器的屏幕上合成一幅彩色图像。彩色的含量由变换函数的形状而定。 (3)频率域伪彩色增强：频率域

12、伪彩色增强时先把黑白图像经傅立叶变换到频率域，在频率域内三个不同传递特性的滤波器分离成三个独立分量，然后对它们进行逆傅立叶变换，便得到三幅代表不同频率分量的单色图像，接着对这三幅图像作进一步的处理（直方图均衡化），最后将它们作为三基色分量分别加到彩色显示器的红、绿、蓝显示通道，从而实现频率域分段的伪彩色增强。3、源程序I=imread(C:Documents and SettingsAdministrator桌面新建文件夹ss.JPG);I=rgb2gray(I);figure;imshow(I);title(原图);X=grayslice(I,16);figure;imshow(X,hot(

13、16);title(伪彩色增强);4、运行结果5、方法比较5.1 对比度增强对比度增强是图像增强技术中一种比较简单但又十分重要的方法。这种方法是按一定的规则修改输入图像每一个像素的灰度，从而改变图像灰度的动态范围。它可以是灰度动态范围扩展，也可以使其压缩，或者是对灰度进行分段处理，根据图像特点和要求在某段区间中进行压缩在另外区间进行扩展。对数变化常用来扩展低值灰度，压缩高值灰度，这样可以使低值灰度的图像细节更容易看清。从图像对数变换前后的效果比较，可以知道，对数变换确实能够扩展低值灰度，而压缩高值灰度，使低值灰度的图像细节更容易看清。5.2 彩色增强用于增强图像对比度的方法很多，要根据应用目的

14、加以选择。伪彩色变换是增强图像显示效果和提高视觉分辨率的一种常用的、最有效的手段，但伪彩色增强不可能增加图像的有效信息；伪彩色增强的视觉效果由所选择的彩色映射决定，在选择映射函数时，尽可能使三通道的函数不相关。伪彩色处理增强视觉效果明显，常用于医学、遥感图像显示。伪彩色，非彩色图像（灰度、二值）人为映射成彩色图像。伪彩色增强是将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异，更便于解译和提取有用信息。伪彩色增强的方法主要有以下三种： (1)密度分割法：密度分割或密度分层是伪彩色增强中最简单的一种方法，它是对图像亮度范围进行分割，使一定亮度间隔对应

15、于某一类地物或几类地物从而有利于图像的增强和分类。它是把黑白图像的灰度级从0（黑）到M0(白)分成N个区间Li,i=1,2,N。给每个区间Li指定一种彩色Ci，这样，便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。此法比较直观简单，缺点使变换出的彩色数目有限。 (2)空间域灰度级彩色变换：空间域灰度级彩色变换是一种更为常用的、比密度分割更有效的伪彩色增强法。它是根据色度学的原理，将原图像的灰度分段经过红、绿、蓝三种不同变换，变成三基色分量，然后用它们分别去控制彩色显示器的红、绿、蓝电子枪，便可以在彩色显示器的屏幕上合成一幅彩色图像。彩色的含量由变换函数的形状而定。 (3)频率域伪彩色增强：频率域伪彩色

16、增强时先把黑白图像经傅立叶变换到频率域，在频率域内三个不同传递特性的滤波器分离成三个独立分量，然后对它们进行逆傅立叶变换，便得到三幅代表不同频率分量的单色图像，接着对这三幅图像作进一步的处理（直方图均衡化），最后将它们作为三基色分量分别加到彩色显示器的红、绿、蓝显示通道，从而实现频率域分段的伪彩色增强。效果如图：5.3 直方图均衡化图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线

17、性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。 直方图均衡化处理的“中心思想”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。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 缺点： 1）变换后图像的灰度级减少，某些细节消失； 2）某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其

18、是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。 6、图像增强小结及个人感受增强图象中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信

19、号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。基于空域的算法

20、处理时直接对图像灰度级做运算基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。 此次课程设计，学到了很多课内学不到的东西，比如独立思考解决问题，出现差错的随机应变，和与人合作共同提高，都受益非浅，对今后这类工作有着和大的帮助，日后也可以高质量的完成项目。 这次课程设计终于顺利完成了，在设计中遇到了很多专业知识问题，最后在老师的辛勤指导下，终于游逆而解。同时，在老师的身上我们学也到很多实用的知识，在此我们表示感谢！同时，对给过我帮助的所有同学和各位指导老师再次表示忠心的感谢！7、参考文献1阮秋琦，数字图像处理学.北京：电子工业出版社，20012张志涌,精通MATLAB6.5. 北京：北京航空航天大学出版社，20033R.C.冈萨雷斯，P.温茨著，李叔梁等译,数字图像处理.北京:科学出版社，19824张兆礼，赵春晖，梅晓丹,现代图像处理技术.北京:人民邮电出版社，2001