基于MATLAB的图像增强处理.ppt

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1、第一章：数字图像处理简介数字图像处理是采用一定的算法，用计算机对图像进行处理和分析，以满足人眼视觉需求或其他设备的需求。数字图像处理包括：点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。图像增强是数字图像处理中非常重要的一部分，它的目的有两方面:1、满足改善图像的视觉质量，如增强图像的对比度，提高图像的亮度，去除图像中的噪声等；2、满足机器视觉的需求，更好的进行机器视觉处理。图像增强处理的方法：1、空域增强。空域增强是指直接在空间域，即在图像的本身对图像进行处理；2、频域增强。频域增强是指通过傅里叶变换先将图像变换到频域范围内进行处理，再通过逆变换得到增强

2、后的处理。图像增强处理的运用：随着社会的发展，科学技术的不断进步；图像增强处理的运用范围越来越大。通过对原始图像的处理，得到更加清晰的图像，从而对数据进行处理，得到更多的信息。随着社会的进步，图像增强技术已经运用到了如科学计算，能源，工业，医疗保健，环境保护，航天航空，军事，通信等方方面面。第二章：MATLAB简介2.1、MATLAB的发展历史MATLAB全称是（matrix&laboratory）由mathworks公司推出。MATLAB是由Cleve Moler博士在为了方便学生学习EISPACK和LINPACK程序库的目的下编写的。在20世纪70年代由Cleve Moler博士、John

3、 Little、Steve Bangert三人共同推出改进版。1984年,Cleve Moler和John Little成立了Math Works公司,正式把MATLAB推向市场,并继续进行MATLAB的研究和开发。现在MATLAB以每年两次更新的速度推出新版本，目前的最新版本是MATLAB r2014a2.2、MATLAB的用途1：数值分析2：数值和符号计算3：工程与科学绘图4：控制系统的设计与仿真5：数字图像处理6：数字信号处理7：通讯系统设计与仿真8：财务与金融工程2.3、MATLAB的优点1：高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；2：具有完备的图形处理功

4、能，实现计算结果和编程的可视化；3：友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；4：功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等)，为用户提供了大量方便实用的处理工具。2.4、常用工具箱2.5、MATLAB处理的图片格式MATLAB能够处理的数字图片格式包括：bmp、pcx、hdf、jpg、jpeg、tif、tiff、xwd等2.6、图像类型MATLAB包含四种基本图像类型：索引图像（ind）、灰度图像（gray）、真彩图像（rgb）、二值图像（bw）MATLAB界面（MATLAB r2014a）第三章、图像处理基本函数1、在MATLAB中imfinfo用于图像信

5、息查询 格式：info=imfinfo（文件名，文件格式）例：2、图像读取，写入函数2.1、图像读取函数：imread格式：A=imread（文件名,文件格式）例：I=imread(rice.tif)2.2、图像写入函数：imwrite格式：imwrite(A,文件名，文件格式)例：imwrite(I,E:matlab1,jpg)3、图像显示函数 imshow、image、imagesc、imtool 格式：imshow(rgb/ind/bw/gray)image(I,low,high)imagesc(I)imtool(rgb/ind/bw/gray)例：4、特殊图像显示函数4.1、颜色条 c

6、olorbar4.2、多帧图像阵列 montage4.3、纹理映射 warp4.5、动态图制作 immovie例1：例2：5、图像数据类型转换 im2double im2uint8 im2uint166、彩色图像颜色模型 RGB、CMY、CMYK、HSV、HSI、NTSC、YCbCrHSV颜色模型 HSI颜色模型 CMY颜色模型 RGB颜色模型第四章：图像类型转换1、ditherdither是将RGB图像转换为索引图像，或把灰度图像转换为二值图像。格式：X=dither（RGB，map）BW=dither（I）2、gray2indgray2ind是将灰度图像或二值图像转换为索引图像。格式：X，

7、map=gray2ind（I/BW，n）3、grayslicegrayslice是通过设定阈值将灰度图像转换为索引图像。格式：X=grayslice（I，n）X=grayslice（I,v）4、im2bwim2bw是将图像转换为二值图像格式：BW=im2bw（I，level）BW=im2bw（X，map，level）BW=im2bw（RGB，level）/*level是设定的亮度阈值，取01。5、ind2rgbind2rgb是将索引图像转换为RGB图像。格式：RGB=ind2rgb（X，map）6、mat2graymat2gray是将矩阵转换为灰度图像。格式：I=mat2gray（A，amin

8、,amax）I=mat2gray(A)7、rgb2grayrgb2ind是将RGB图像转换为灰度图像。格式：I=rgb2gray(RGB)newmap=rgb2gray(map)8、rgb2indrgb2ind是将RGB图像转换为索引图像。格式：X,map=rgb2ind(RGB,tol)/*tol取01 X,map=rgb2ind(RGB,n)/*n取小于或等于65536 X=rgb2ind(RGB,map).=rgb2ind(.,dither_option)/*dither_option取dither/nodither判断是否使用抖动转换图像 例1：（RGB转换为二值图像）（RGB转换为灰

9、度图像）例2：（灰度图像转换为索引图像）（矩阵转换为灰度图像）第五章：图像增强 图像增强是图像处理的基本技术之一，它是指把原来不清晰的图像变得清晰，或者抑制图像的某些特征而使另外一些特征得到增强。其主要目的是使处理后的图像质量得到改善，增加图像信噪比，或者增强图像的视觉效果。图像增强处理包括灰度变换增强，直方图处理，空间域滤波增强，频率域滤波增强四种方法；在实际处理中常常以一种或几种方法结合的方法处理图像，而得到希望的图像。5.1：灰度变换增强灰度变换增强就是把对比度弱的图像变成对比度强的图像。按照一定的变换方法改变原始图像的灰度值，不改变坐标信息。g(x,y)=Tf(x,y)/*f(x,y)

10、为原始图像，g(x,y)为增强后的图像灰度变换分为：1、线性变换 2、分段线性变换 3、非线性变换非线性变换分为对数变换和指数变换。对数变换是压缩高灰度，扩展低灰度以显示超出显示范围的图像，指数变换与之相反。对数变换：g(x,y)=c*log(1+f(x,y)指数变换：g(x,y)=(bcf(x,y)-a)-1灰度变换函数：imadjust格式：J=imadjust(I,low_in,high_in,low_out,high_out)newmap=imadjust(map,.,.,gamma)RGB2=imadjust(RGB1,.)/*gamma指定了曲线的形状gamma=1为线性变换，ga

11、mma1，灰度变小，图像变暗，gamma1灰度变大，图像变亮例：（图像取反）（亮度变化）5.2、直方图处理直方图处理分为直方图均衡化和直方图规定化1、直方图均衡化：对像素多的进行扩展，对像素少的进行缩减，是图像对应得直方图变为均匀分布2、直方图规定化通过一个灰度印象函数，可将图像的灰度直方图改造为希望的直方图imhist用于查看灰度图或索引图的灰度直方图直方图处理函数：histeq格式：J=histeq(I,hgram)使输出的图像具有hgram个灰度级对于double型，hgram取0,1;对uint8型，hgram取0,255;对uint16型，hgram取0,65535,实现原始图的规定

12、化J=histeq(I,n)指定均衡化后的灰度级数，默认为64有限对比自适应直方图均衡化：adapthist格式：J=adapthist(I)例：5.3、空间域增强处理 空域滤波是指直接在图像本身进行处理，它分为线性滤波和非线性滤波。滤波包括高通滤波、低通滤波、带通滤波。方法有中值滤波，最大、最小值滤波等 从处理效果上分为平滑空间滤波器和锐化空间滤波器。平滑滤波器用于模糊处理和减少噪声，经常在图像的预处理中使用 锐化滤波器主要用于突出图像的细节或增强模糊的细节噪声生成函数：imnoise格式：J=imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameters)/*type

13、指噪声的类型,parameters指噪声参数噪声类型及参数：gaussian（高斯噪声）：（m，v）m为均值，v为方差lacolver：m=0的高斯噪声possion（泊松噪声）：无参数speckle：（d）强度，默认为0.05salt&pepper（椒盐噪声）：（v）均值为0图像平滑均值滤波：取滤波窗口的平均值进行滤波。如3*3的窗口，则H=ones（3）/9中值滤波：取滤波窗口的中值进行滤波对椒盐噪声的处理效果特别好中值滤波函数：medfilt2格式：B=medfilt2(A,m,n)/*指定大小为m*n的窗口进行中值滤波B=medfilt2(A)ordfilt2:该函数给定n个数值，按大

14、小顺序排列，将处于第k的位置的元素输出，不仅可实现中值滤波，还能实现最大/最小值滤波格式：B=ordfilt2(A,order,domain)/*通过domain中的第order个非零元素置换A中每个元素B=ordfilt2(A,order,domain,s)/*s为domain的附加值维纳滤波：wiener2格式：J=wiener2(I,m,n,noise)J,noise=wiener2(I,m,n)/*noise为噪声功率图像锐化图像锐化有两种方法：梯度法，laplace算子梯度法：gradient求矩阵的梯度格式：fx,fy=gradient(f)fx,fy=gradient(f,h)/

15、*h为步长值默认为1 fx,fy=gradient(f,hx,hy)fx,fy,fz=gradient(f)1)将梯度直接赋值给原函数，无变化处为零2)设定阈值T当梯度大于T时，梯度赋值原函数，否则不变3)设定灰度值G1，当梯度大于T时，将G1赋值给原函数，否则不变4)设定灰度值G2，当梯度大于T时，不变，否则将G2赋值给原函数5)设定G1，G2，当梯度大于T时，将G1赋值给原函数；当梯度小于T时，将G2赋值给原函数 laplace算子 laplace图像增强算子例：（图像加入噪声）（两种滤波方式的比较）5.4、频域增强频域增强是利用傅里叶变换，将图像从空间域变换到频率域进行处理，最后再变回空

16、间域的方法。对于一幅图像，它的边缘，细节，跳跃部分及噪声都是高频部分，而大面积的背景及缓慢变化的部分则代表低频部分。频域增强步骤：原始图像（f(x,y)）F(u,v)G(u,v)数字图像（g(x,y)）/*G(u,v)=F(u,v)*H(u,v)理想低通滤波器H：巴特沃思低通滤波器H：指数低通滤波器H：理想高通滤波器H：巴特沃思低通滤波器H：指数低通滤波器H：/*n代表n阶，D(u,v)代表u,v到原点的距离，D0代表截止频率例：（高通、低通滤波器）例（续）：第六章：图像分割当人们对图像的某个区域或目标感兴趣时，用图像分割将其提取出来。方法有：边缘检测、阈值分割、基于区域的图像分割6.1：边缘

17、检测边缘检测：边缘是指图像像素灰度有变化的那些像素的集合。边缘分为：1）阶跃性边缘：两边像素值有明显的不同 2）屋顶型边缘：他位于灰度值从增加到减少的变化转化点 边缘检测算子：梯度算子、laplacian算子、log算子、canny算子等边缘检测函数：edge格式：6.2：阈值分割阈值分割是一种简单有效的图像分割法。该方法用一个或几个阈值将图像的灰度分为几个部分，将隶属于同一部分的像素视为相同的区域。方法有：双峰法、迭代法、最大类间方差法graythresh用于计算最大类间方差法的阈值格式为：level=graythresh(I)例：th=graythresh(I);J=im2bw(th);6

18、.3：基于区域的图像分割基于区域的图像分割包括：区域生长和区域分裂合并方法为：四叉树分解函数：qtdecomp/*用于对图像进行四叉树分解格式：S=qtdecomp(I)S=qtdecomp(I,threshold)/*直到各图像块的最大灰度和最小灰度差值小于阈值threshold S=qtdecomp(I,threshold,mindim)/*当块小于mindim是结束分解S=qtdecomp(I,threshold,mindim,maxdim)/*指定分解区域的大小，对于大于maxdim的块即使满足阈值条件也会进行分解qtgetblk：用于四叉树分解后子块图像的信息格式：vals,r,c=

19、qtgetblk(I,S,dim)/*返回图像I的四叉树分解块中大小为dim*dim的各个子块像素值到vals矩阵中。vals是一个dim*dim*k的数组，其中k是大小为dim*dim的块的个数如果分解结果中没有指定尺寸的子块则返回空。r和c为行向量和列向量的坐标 vals,idx=qtgetblk(I,S,dim)/*返回一个向量idx该向量为各块的左上顶点的线性索引qtsetblk：用于设定分解块的灰度值格式：J=qtsetblk(I,S,dim,vals)/*将数字图像I的四叉树分解中大小为dim*dim块的值，用vals中大小为dim*dim的值来代替区域生长函数：例（续）：（阈值分

20、割）例（续）：（基于区域的图像分割）第七章：图像处理的发展前景及总结人类获得的大部分信息都是从视觉获得，一副好的，清晰的图像能提供更多的信息。可以获得事半功倍的效果。随着人类科技的不断进步，我们获得的信息越来越多，越来越远，因此图像增强处理会获得更大的应用。基于MATLAB的数字图像处理在现代图像处理中应用非常广泛。在图像转换，图像增强，图像分割，图像退化等方面都有很好地发挥，我在对图像增强处理这一块的学习中，发现数字图像的增强处理有很大的用途，随着社会进步，它必能有用武之地参考文献：1.MATLAB基础教程 清华大学出版社 薛山主编2.MATLAB数字图像处理 机械工业出版社 刘刚主编3.精通MATLAB图像处理 电子工业出版社 张强、王正林主编4.MATLAB数字图像处理实战 机械工业出版社 赵小川、何灏、繆远诚主编5.信号与系统 重庆大学出版社 曾黄麟主编6.MATLAB数字图像处理 机械工业出版社 张德丰主编7.小波分析及其在数字图像处理中的应用 科学出版社 陈武凡主编8.MATLAB小波分析 机械工业出版社 张德丰主编