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基于直方圖變換實現(xiàn)的圖像增強的課程設(shè)計說明書(編輯修改稿)

2025-08-14 11:58 本頁面

　

【文章內(nèi)容簡介】模內(nèi)所有像素點灰度的平均值代替，如果規(guī)定了在取均值過程中掩模內(nèi)各像素點所占的權(quán)重，即各像素點所乘系數(shù)，這時就稱為加權(quán)均值濾波；中值濾波是一種非線性空間濾波，其與均值濾波的區(qū)別是掩模中心對應像素點的灰度值用掩模內(nèi)所有像素點灰度值的中間值代替。銳化平滑噪聲時經(jīng)常會使圖像的邊緣變的模糊，針對平均和積分運算使圖像模糊，可對其進行反運算采取微分算子使用模板和統(tǒng)計差值的方法，使圖像增強銳化。圖像邊緣與高頻分量相對應，高通濾波器可以讓高頻分量暢通無阻，而對低頻分量則充分限制，通過高通濾波器去除低頻分量，也可以達到圖像銳化的目的。各種圖像增強技術(shù)方法的優(yōu)缺點（ 1）灰度變換優(yōu)勢：可以充分利用圖像中的亮度信息，明顯改善圖像質(zhì)量，是一種常用的圖像增強算法。不足：對于受噪聲影響明顯的圖像，該算法增強效果不明顯。即不能有效地抑制噪聲。而且，僅僅利用了圖像中的局部信息。（ 2）直方圖均衡化優(yōu)勢：能夠使得處理后圖像的概率密度函數(shù)近似服從均勻分布，其結(jié)果擴張了像素值的動態(tài)范圍，是一種常用的圖像增強算法。不足：不能抑制噪聲。數(shù)字圖像處理課程設(shè)計第 5 頁共 13 頁（ 3）平滑算法優(yōu)勢：去噪效果明顯，并且能夠較好的保持圖像邊緣位置和細節(jié)。不足：非線性濾波算法的實現(xiàn)相對線性濾波比較困難。（ 3）銳化優(yōu)勢：圖像模糊的部分得到了銳化，特別是模糊的邊緣部分得到了增強，邊界更加明顯。不足：圖像顯示清楚的地方，經(jīng)過濾波發(fā)生了失真。第四章直方圖增強及 matlab實現(xiàn) 直方圖均衡化直方圖均衡化是一種最常用的直方圖修正。它是把給定圖象的直方圖分布改造成均勻直方圖分布。是間接對比度增強的方法。由信息學的理論來解釋，具有最大熵 (信息量 )的圖象為均衡化圖象。直觀地講，直方圖均衡化導致圖象的對比度增加。從原理上講，直方圖均衡化則通過使用累計函數(shù)對灰度值進行“調(diào)整”以實現(xiàn)對比度的增強。直方圖均衡化基本做法是將每個灰度區(qū)間等概率分布代替了原來的隨機分布，即增強后的圖象中每一灰度級的像元數(shù)目大致相同。直方圖均衡化可使得面積最大的地物細節(jié)得以增強，而面積小的地物與其灰度接近的地物進行合并，形成綜合地物。減少灰度等級換取對比度的增大要注意的是，均衡化處理后的圖象只能是近似均勻分布。均衡化圖象的動態(tài)范圍擴大了，但其本質(zhì)是擴大了量化間隔，而量化級別反而減少了，因此，原來灰度不同的象素經(jīng)處理后可能變的相同，形成了一片的相同灰度的區(qū)域，各區(qū)域之間有明顯的邊界，從而出現(xiàn)了偽輪廓。直方圖進行均衡化變換后得到一幅灰度直方圖為均勻分布的新圖像數(shù)字圖像處理課程設(shè)計第 6 頁共 13 頁變換前圖像的直方圖均衡化后圖像的直方圖（ 1）對于連續(xù)的數(shù)字圖像所用直方圖均衡化公式為 ??? r r dr)r(p)r(Ts 0 當變換函數(shù)為 r 的累積直方圖函數(shù)時，能達到直方圖均衡化的目的（ 2）對于灰度級為離散的數(shù)字圖像，用頻率；來代替概率，則所用直方圖公式為公式中， T(rk)來表示原圖像的第 k 個灰度級的轉(zhuǎn)換函數(shù)。 ∑ 表示總和。 ∑nj/N 表示 0~j個灰度級的像素數(shù)量總和與像素總數(shù)的比值，也就是前面講過的百分位 (當前色階與前面色階的所有像素數(shù)量 247。總像素數(shù)量 )。 ∑Pr(rk )表示第 0~k 的灰度級出現(xiàn)概率累積相加。因為 s 是歸一化的數(shù)值 (s∈[0,1]) ，要轉(zhuǎn)換為 0~255的顏色值，需要再乘上 255，即S=∑Pr(rk)*255 。 matlab 的實現(xiàn) .matlab 直方圖均衡化的函數(shù) 是 histeq， I = imread(39。39。)。 [J,T] = histeq(I)。 Figure,plot((0:255)/255,T)。下面給出直方圖均衡化的源程序：數(shù)字圖像處理課程設(shè)計第 7 頁共 13 頁 Yuantu=imread(39。D:\39。)。 %讀取原圖象 [m,n,o]=size( Yuantu)。 %讀取原圖象的大小尺寸

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