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圖像增強與matlab實現(編輯修改稿)

2026-07-23 13:53 本頁面

　

【文章內容簡介】。首先，圖像的二值化有利于圖像的進一步處理，使圖像變得簡單，而且數據量減小，能凸顯出感興趣的目標的輪廓。其次，要進行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖像二值化，得到二值化圖像。圖像二值化程序：%圖像二值化（選取一個域值，(5) 將圖像變為黑白圖像）I=imread(39。39。)。bw=im2bw(I,)。%選取閾值為 subplot(1,3,1)。. . . .imshow(I)。title(39。原圖39。)。subplot(1,3,2)。imshow(bw)。title(39。顯示二值圖像39。)。J=find(I150)。I(J)=0。J=find(I=150)。I(J)=255。subplot(1,3,3)。imshow(I)。title(39。圖像二值化 ( 域值為 150 ） 39。)。下圖為圖像二值化的效果：圖五、對比度增強對比度增強對比度增強是按一定的規則修改輸入圖像每一個像素的灰度，從而改變圖像灰度的動態范圍。例如，觀察圖可以發現，該圖的對比度不高其灰度直方圖沒有低于 35 或高于 210 的值，如果將圖像數據映射到整個灰度范圍內，則圖像的對比度將大大增大。. . . .圖灰度調整灰度調整程序：%imadjust 函數I=imread(39。D:\image\39。)。%讀取圖像subplot(2,2,1)。Imshow(I)。%顯示圖像title(39。原圖39。)。subplot(2,2,2)。imhist(I)。%繪制圖像的灰度直方圖title(39。原圖的灰度直方圖39。)。subplot(2,2,3)。J=imadjust(I,[ ],[])。%對圖像進行灰度變換Imshow(J)。%顯示圖像title(39。原圖直方圖均衡化39。)。subplot(2,2,4)。imhist(J)。%繪制圖像的灰度直方圖title(39。均衡后的灰度直方圖39。)以下展示了常用對比度擴展法的結果： . . . .圖從圖【原圖】可以看出原始圖像動態范圍較小，整體較暗，反映在直方圖上像素主要集中在低灰度的一側。經過對比度調整，圖像變亮。對數變換對數變化常用來擴展低值灰度，壓縮高值灰度，這樣可以使低值灰度的圖像細節更容易看清。對數變換程序：%對數變換I=imread(39。39。)。%讀取圖像I=mat2gray(I)。%對數變換不支持 uint8 類型數據，將一個矩陣轉化為灰度圖像的數據格式(double)J=log(I+1)。subplot(1,2,1)。Imshow(I)。%顯示圖像title(39。原圖39。)。subplot(1,2,2)。Imshow(J)。title(39。對數變換后的圖像39。). . . .圖對數變換確實能夠擴展低值灰度，而壓縮高值灰度，使低值灰度的圖像細節更容易看清。六、濾波平滑濾波平滑技術用于平滑圖像中的噪聲。平滑噪聲可以在空間域中進行，基本方法是求像素灰度的平均或中值。為了既平滑噪聲又保護圖像信號。線性濾波輸出圖像的值等于輸入圖像濾波后值的局部平均，各個項具有相同的權。下面是平滑窗口分別為矩形和圓形的情況。 ?????????11251],[kjhrect ?????????01012],[kjhcir對一些圖像進行線性濾波可以去除圖像中某些類型的噪聲，如采用鄰域平均法的均值濾波器就非常適用于去除通過掃描得到的圖像中的顆粒噪聲。線性平滑濾波程序：%線性平滑濾波I=imread(39。39。)。J=imnoise(I,39。salt amp。 pepper39。,)。subplot(221),imshow(I)title(39。原圖像39。). . .

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