2023年直方图图像增强实验报告.pdf

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1、数字图像解决作业直方图图像增强【摘要】在自然界中很多图像也许都不符合人的视觉特点，因此有必要根据图像的特点采用一定的方法增强图像的视觉感知效果。本次作业通过直方图来增强图像，重要是对直方图进行修正来达成视觉转换。具体方法为直方图均衡、直方图匹配以及图像分割技术。其中,直方图均衡是调整图像的对比度使其增强；直方图匹配是将所要解决图像的直方图与已知直方图进行类似匹配的方法；而图像分割是将一副图像的前景与背景区别开来的技术。1.把附件图像的直方图画出:【注 工 由于源图像中的附图均是以索引图的形式给出,因此在画直方图之前需要将其转换成灰度图。假如调色板缺失,需要先将调色板中缺失的色彩信息补全之后，再

2、 用m atlab工具箱提供的图像类型转换函数(G=i nd2gr a y(A,m a p)%将索引图转换成灰度图)进行类型转换。运 用M AT LAB工具箱，我们可以直接通过函数i mh i st()来画出图像的直方图。解决结果如下：citywall.bmp的原直方图citywall2.bmp 的直方图elain.bmp的原直方图elain1.bmp的直方图elain2.bmp的直方图lena.bmp的原直方图Iena2.bmp的直方图Iena4.bmp的直方图X 1泗man.bmp的原直方图x 1加oman1.bmp的直方图2.把所有图像进行直方图均衡；输出均衡后的图像和源图像进行比对;分

3、析改善内容；【分析】：直方图均衡化是图像解决领域中运用图像直方图对对比度进行调整的方法。该方法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。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。解决结果如下:均衡化的elain.bmp及其直方图5000均衡化的MtywalU.bmp及其直方图均衡化的elain.bmp及其直方图均衡化的elainl.bmp及其直方图均衡化的elain2.bmp及其直方图均衡化的elain3.bmp及其直方图均衡化的elain.bmp及其直方图均衡化的lenal.bmp及其直方图均衡化的Iena2.b

4、mp及其直方图均衡化的woman.bmp及其直方图均衡化的womanl.bmp及其直方图均衡化的woman2.bmp及其直方图0 100 200可见，解决后图像的对比度有一定限度的增强，但同时直方图均衡也存在着以下缺陷：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，经解决后对比度不自然的过度增强。3.进一步把图像按照对源图像直方图的观测，各自指定不同源图像的直方图，进行直方图匹配，进行图像增强；分析:直方图匹配:是指使一幅图像的直方图变成规定形状的直方图而进行的图像增强方法。将图像直方图以标准图像的直方图为标准作变换，使两图像的直方图相同和近似，从而使两幅图像具有类似

5、的色调和反差。均衡后的图像，灰度值减少，图像对比度明显增强，但是导致很多地方的细节模糊，看不清楚；并且有些地方过度增强，严重干扰清楚度。运用M atlab工具箱实现图像直方图匹配，就 用imhi s t()函数和histe q()函数。解决结果：经过匹配的city wall2.bmp（源图像为citywall.bmp）14000经过匹配的elainl.bmp的直方图16000经过匹配的elaird.bmp（源图像为elain.bmp）14000经过匹配的elain2.bmp的直方图1800016000经过匹配的elain2.bmp（源图像为elain.bmp）14000120001000080

6、0060004000200000 100 200级过盘配的elain3.bmp的直方图缀读匹配的lenal.bmp的直方图0 100 200经过匹配的Iena2.bmp的直方图6000经过匹配的Iena2.bmp嫄 图 像 为elain.bmp)5000400030002000100000 100 200经过匹配的Iena4.bmp（源图像为elain.bmp）5000经过匹配的Iena4.bmp的直方图1500010000100200经过霞配的woman!.bmp的直方图经过匹配的woman1.bmp图像为woman.bm成00 100 2004321经过匹配的woman2.bmp（源图像为

7、woman.bmp）经过霞配的woman2.bmp的直方图0 100 2004.运用直方图对图像el a in和w o man进行分割；【分析】：运用直方图对图像进行分割，我们可以采用阈值分割法。阈值分割的实质是运用图像的灰度直方图信息获得用于分割的阈值。它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一部分的像素是同一个物体。该方法特别合用于目的和背景占据不同灰度级范围的图像。其灰度级直方图呈明显的双峰值。然后在峰谷处的灰度值就可以作为阈值来对图像进行分割。直方图记录的是灰度值出现的频数，那些在第一个峰值附近的灰度值和第一个峰值接近，在第二个峰值附近的灰度值和第二个峰值接近，所以以

8、2个峰值的中间的峰谷相应的灰度值为阈值。大于阈值的点归为一类，小于阈值的点归为一类，这样就把图像分割成2类。以上是比较抱负的情况，比如本实验中ela i n.bmp的直方图，就可以当作是双峰型。因此，对于这幅图像，可以根据观测直方图来拟定阈值。但实际中很难找到这样的图像。一幅通常有多个物体和背景所组成，假如，其灰度级直方图能呈现出多个明显的峰值，则仍可以选峰值间峰谷处的灰度值作为阈值，此时有多个阈值将图像进行分割，这样就是多峰值阈值选择。比如有3 个峰值，可以去两个峰谷处的灰度值T1J2作为阈值。同样，可以将阈值化后的图像变成二值图像。阈值分割的重要方法有:迭代法、最大类间方差法、动态阈值法、

9、最大端法等。本次实验中，采用了阈值迭代法。迭代的方法产生阈值，可以通过程序自动计算出比较合适的分割阈值。其计算方法是这样的：1 .选择阈值T,通常可以选择图像的平均灰度值来作为初始值；2 .通过初始阈值E 把图像的平均灰度值提成两组R 1 和 R 2；3 .计算两组平均灰度值|11和|1 2；4 .重新选择阈值T,新的 T 的定义为:T=(|H+|i 2)/2;循环做第二步到第 四 步，一直到 两 组 的 平 均 灰 度 值 和 日2 不再发生改变，那么我们就获得了所需要的阈值。算法描述：1 .取得原图得数据区指针以及图像的高和宽；2 .进行直方图记录；3 .设 定 初 始 阈 值 T=1 2

10、 7;4 .分别计算图像中小于T 和 大 于 T 的两组平均灰度值；5 .迭代计算阈值，直至两个阈值相等；6 .根据计算出的阈值，对图像进行二值化解决。【解决结果】：“对于e l a i n.bmp,观测其直方图，并通过试探，发现当阈值为1 1 5 时，分割效果较为抱负。3000250020001500100050000 50 100 150elain.bmp的直方图200 250图 像 分 割 后 的elain.bmp（阈 值 为115）对于woman.b m p，采用迭代法进行取阈值。解决结果如下图:基 于 迭 代 阈 值 的 图 像 分 割 之 后 的woman.bmp图 像分割后的wo

11、man.bmp（阈值为90）将分割结果与基于直接观测直方图法取阈值的结果进行对比，可知，迭代算法的效果更好一些。【附录】1、源代码：第一题%画源图像的直方图以 citywall.bm p 为例:1=i mre a d（E 大三下、图像解决英文课件 作业 第三次、源图像c i tywa 1 l.b m p/b mP ）；Figur e;s ubplot（2,2,1）;im h i st(l)；t i tie(citywall.b mp 的原直方图);%画解决后图像的直方图以 citywal 1 1.bmp 及 citywa 1 1 .bm p 为例：filename=E:大三下、图像解决英文课件

12、 作业、第三次、源图像ci t ywal 1 1.b mp;fm t=bm p ；A,map=i mr e ad(fi 1 en a mejmt);for i=168:l：2 56j=l；map(i,j)=0;j=2;m a p(i J)=0;j=3；map(ij)=0;e n dG=ind2gr a y(A,m a p);subp 1 ot(2,2,2);i mhist(G)；titl e(cit y walll.b mp的直方图)；A,map=im r ea d(*E:大三下、图像解决英文课件 作业 第三次 源图像c i t yw aIl2.bmp/bm p );G=ind2gr a y(

13、A,map)；s u b p 1 ot(2,2,3);imhist(G)；t i tle(c it y wa 1 I2.bmp的原直方图);第二题%对源图像进行均衡解决以 c it y wa 1 l.bm p 为例：l=imre a d(，E:大三下、图像解决英文课件、作业、第三次、源图像ci t ywall.bmp,bm p*);J=h i ste q(I);im h ist(J);t itle(通过直方图均衡化的citywa 1 I.bmp的直方图ims h ow(J)t it le-通过直方图均衡化的city w a 1 I.b m p)；l=im r ead(E:大三下、图像解决英文课

14、件、作业、第三次、源图像 c i tywal 1 .bm p bmp);J=histe q(I);figu r e;s u bplo t(3 z 2,1);i mshow(J)t itleC均衡化的cityw a 1 l.bmp及其直方图);sub p I o t(3,2,2)；imhis t(J);%对解决后的图像进行均衡解决以 c ityw a 1 11.bmp 为例:filename=E:大三下、图像解决英文课件 作业 第三次、源图像citywalll.bmp，；fmt=bmp;A,map=imre a d(filenam e,f m t);fo r i=168:l:2 56j=1；ma

15、p(i,j)=0;j=2；m a p (i,j)=0；j=3;map(i,j)=0;endG=in d 2 g ray(A,map);J=his t eq(G);su b p lot(3,2,3);i mshow(J)t it 1 e(，均衡化的cityw a lll.bm p及其直方图)；subpl o t(3,2,4)imhis t(J)；filename=E:大三下图像解决英文课件、作业 第三次 源图像citywa 1 12.bmp;f mt=b mp,;A,m a p=imread(f il e name,fmt)；G=ind2gra y(Azm a p);J=h i s t eq(G

16、)；s u b p 1 ot(3,2,5);imshow(J)tit 1 e。均衡化的c ityw a 1 I2.bmp及其直方图)s ubplot(3,2,6)imhist(J);第三题%以源图像为c i tywal 1 .bm p并通过直方图匹配的c ityw a I 1l.bmp为例l=im re a d(E 大三下 图像解决英文课件、作业、第三次、源图像 c i tywall.bmpbm p)；1=1(：)；hgram=imhi s t(I);f i lenam e=E：大三下、图像解决英文课件、作业、第三次、源图像citywall 1 .bmp,;fmt=b mp,;A,ma p=i

17、m r ead(f il e name,f mt)；f o r i=l 6 8:1 :256j=1；ma p(i,j)=0；j=2；map(i,j)=0;j=3;map(ij)=0;endG=i nd 2 gr a y(A,m ap);B=h i st e q(G,hgr a m);figu r e；subplot(1,2 zl);imshow(B)；t itle。通过直方图匹配的c i I yw a 1】1.b mp(源图像为c ity wall.bmp),)；su b p lot(l,2z 2)；im h ist(B);t i t l e(，通过匹配的c i tywa II 1 .bm p

18、的直方图，)；第四题对e 1 a i n.bmp进行分割：I=imre a d(E:大三下 图像解决英文课件 作业、第三次、源图像e 1 ain.bmp,bm p);imhist(l)；title(e lain.bm p 的直方图)f i gure;im s h o w(I);t 1=115;%从直方图的峰谷处得阈值；m n=size(I)；I l=zeros(mzn);f o r j=1：mfor j=l:nifl(i,j)tlI 1(M)=l；el s eI 1(i J)=0；en den den dfi g ureimshow(ll)titled图像分割后的elain.bmp(阈值为1

19、1 5)，)对w o man.b mp进行分割：%迭代算法I=imread(E:大 三 下 图像解决英文课件 作业、第三次、源图像woman,b mp；bm p 9;figure;im h i st(I);t i t 1 e(elain.bm p 的直方图)f i gure;i m s h o w；T=127;%设定初始阈值T=1 2 7;s uml=O;s u m2=0；countl=l;c o u n t2 =l；m n=s i ze(l);I=d o uble(l);J=ze r os(m,n);T 1 =0;T2=255;whi 1 e(Tl-T20)for i=1 :mfor j=1

20、：nifl(i,j)Ts um l=sum l+l(ij)；countl=cou n tl+1;el s esum2=sum 2+1(ij)；c ount2=c o unt2+1 ；en dendendT 1 =s u m l/c o u n t l；T2=sum2/count 2;T=(Tl+T2)/2；endf or i=1 ：mfor j=l:nif l(ij)TJ(b j)=1；elseJ(i j)=0；endende ndf i g ureimsh o w(J)t i tle(基于迭代阈值的图像分割之后的woman.bmp);%观测直方图法l=im r ead(E 大三下 图像解决英

21、文课件、作业 第三次、源图像woma n.bmp,bmp7);i mhist(l);titleCwoma n.bmp的直方图)f i g ure;ims h o w(l)；tl=9 0;%从直方图的峰谷处得阈值；m n=si z e(I)；ll=zeros(mzn);for i=l：mfo r j=1：nif I(ij)tlI 1 (i，j)=l；elseH(bj)=0;ende n dendfigureimshow(ll)t itle(图像分割后的wo man.bmp(阈值为9 0)2、参考文献：邛杨杰、李庆著.数字图像解决及MATLAB实现一一学习与实验指导.北京:电子工业出版社,2 0232.冈萨雷斯著.数字图像解决(第三版)北京：电子工业出版社，2023