【正文】 本設(shè)計(jì)算法的優(yōu)點(diǎn) .................................................................. 22 實(shí)現(xiàn)的具體步驟 ............................................................................. 22 IV 程序主要流程圖 ............................................................................. 23 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 ................................................................................. 24 本章小結(jié) ......................................................................................... 27 結(jié) 論 .......................................................................................................... 28 參考文獻(xiàn) .................................................................................................... 29 致 謝 .......................................................................................................... 30 附錄 1 ............................................................................................................ I 附錄 2 ..........................................................................................................VI 附錄 3 ......................................................................................................... XI 燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 1 第 1 章 緒論 課題背景 隨著信息高速公路、數(shù)字地球概念的提出以及 Inter 的廣泛應(yīng)用，信息傳輸中的非話業(yè)務(wù)也會(huì)急劇的增長(zhǎng)。 基 本 要 求 [1] 熟悉圖像增強(qiáng)的基本原理。 [2] 熟悉 Matlab 程序設(shè)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)算法的仿真，并得到最后的處理結(jié)果。其中，圖像信息以其信息量大、傳輸速度快、作用距離遠(yuǎn)等一 系列優(yōu)點(diǎn)，成為人類獲取信息的主要來(lái)源及利用信息的主要手段。我們現(xiàn)在生活在一個(gè)信息的時(shí)代，科學(xué)統(tǒng)計(jì)表明，人類從外界獲得的信息大約有 75%來(lái)自視覺(jué)系統(tǒng)，而圖像就是視覺(jué)系統(tǒng)獲取信息的重要來(lái)源 [2]。主要內(nèi)燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 2 容包括；直方圖修改處理，圖像平滑、圖像銳化等。 圖像增強(qiáng)在人眼對(duì)圖像的識(shí)別中很重要。特別是醫(yī)師對(duì)拍片的診斷意見(jiàn)無(wú)法保留在原始的拍片上，因此對(duì)病人的病歷檔案存在不可彌補(bǔ)的缺陷。但是使用直方圖匹配算法有以下的缺點(diǎn) [3]： (1) 要根據(jù)原圖像的直方圖分布情況進(jìn)行人為的判斷，不利于實(shí)現(xiàn)圖像變換的自動(dòng)化，不能在實(shí)時(shí)圖像處理 系統(tǒng)中使用。 圖像增強(qiáng)根據(jù)圖像的模糊情況采用了各種特殊的技術(shù)突出圖像整體或局部特征 [4]，常用的圖像增強(qiáng)技術(shù)有灰度變換、直方圖處理、平滑濾波（高斯平滑），中值濾波、梯度 增強(qiáng)、拉普拉斯增強(qiáng)以及頻率域的高通 、 低通濾波等，這些算法運(yùn)算量大、算術(shù)復(fù)雜、處理速度低 。各章節(jié)的內(nèi)容安排如下： 第一章緒論部分介紹了為什么圖像增強(qiáng)能得到很好的發(fā)展以及直方圖均衡增強(qiáng)在科學(xué)研究中的廣泛應(yīng)用，并闡述了圖像增強(qiáng)的重要意義，最后介紹了圖像直方圖均衡增強(qiáng)的研究現(xiàn)狀、存在的問(wèn)題以及它的發(fā)展方向。根據(jù)表 22的統(tǒng)計(jì)值，做出這幅圖像的直方圖 (見(jiàn)圖 21)[5]。為此，我們用公式： )Klog(1y x?? 進(jìn)行校正（其中 k 為一常數(shù)）?，F(xiàn)在我們可以定義 ),( yxf 的直方圖： )()()(l i m)( 0 rAr rrArArh rf ??? ???? ?? (22) 如果我們對(duì) )(rhf 進(jìn)行積分，有 ? ???? ?? ???0 0 )()()( xArAdrrh f (23) 即得到了面積函數(shù)。 (4) 根據(jù)直方圖的形態(tài)可以大致推斷圖像質(zhì)量的好壞，由于圖像包含有大量的像 元，假定像元的灰度值是隨機(jī)分布的，那么其直方圖的分布應(yīng)符合正態(tài)分布，通過(guò)有目的地改變直方圖形態(tài)可改善圖像的質(zhì)量 [5]。圖像的變化隨直線方程的不同而不同。直方圖的線性拉伸和壓縮是最簡(jiǎn)單，最常用的直方圖修正方法。 考慮連續(xù)函數(shù)并且讓變量 r 代表 待 增強(qiáng)圖像的灰度級(jí)。圖 31 給出了滿足這兩個(gè)條件的一個(gè)變換函數(shù)的例子。式 (34)的右部為隨機(jī)變 量 r 的累積分布函數(shù)(CDF)。特別要注意從式 (34)得到 )(rT 取決于 )(rPr ，但是，如式 (36)指出的那樣， )(sPs 的結(jié)果始終是均勻的，與 )(rPr 的形式無(wú)關(guān)。不論怎樣，可以很容易地看出，式 (38)的應(yīng)用有展開(kāi)輸入圖像直方圖的一般趨勢(shì)，以至于直方圖均衡化過(guò)的圖像灰度級(jí)能跨越更大的范圍。我們?cè)诒竟?jié)中還指出 ，些應(yīng)用均勻直方圖的 常規(guī) 增強(qiáng) 算法 并不是最好的方法。由這兩個(gè)等式可得到 )()( rTzG ? ，因此， z 必須滿足條件： ? ?)()( 11 rTGsGZ ?? ?? (312) 變換函數(shù) )(rT 由式 (33)到， )(rPr 由輸入圖像估值。幸運(yùn)的是，在離散情況下，這一問(wèn)題在相當(dāng)大的程度上被簡(jiǎn)化了。 (2) 對(duì)每一灰度級(jí) kr 預(yù)計(jì)算映射灰度級(jí) ks 。 但是 在離散情況下， G 是一個(gè)階梯函數(shù)，不可能有逆函數(shù)存在。下面我們將討 論有一些智能的方法。相鄰區(qū)域的中心然后被移至相鄰像素位置并重復(fù)這個(gè)處理過(guò)程。對(duì)可見(jiàn)光圖像，直方圖均衡能達(dá)到相當(dāng)好的增強(qiáng)效果。其中 )(khr 為原始圖像的直方圖 [9]。假如一幅圖像的灰度分布在某個(gè)較小的區(qū)域中，那么該圖像的動(dòng)態(tài)范圍就比較小，對(duì)圖像的細(xì)節(jié)就不容易觀察。假如令 ??? r dwwrTs 0 )P r()( (43) 則有 )()P r()(0rPdwwddr rdTdrds rr ????????? ? (44) 將式 (44)代入 (42)的得 dsdrrsPs )Pr()( ? )Pr(1)Pr( rr? 1? 10 ??r (45) 由此可知，當(dāng)變換函數(shù)取式 (43)時(shí)，則變換后的概率密度函數(shù)為常量 1。由于原圖像中像素在各灰度分布的不均 勻性與不連續(xù)性，結(jié)果圖像中的概率密度 )(sPs 。由式 (48)可得， a 用于控制常規(guī)直方圖均衡后，最低灰度層的映射位置。 程序主要流程圖 統(tǒng) 計(jì) 直 方 圖輸 入 數(shù) 字 圖 像 并 提 取 亮 度 信 息計(jì) 算 平 均 值統(tǒng) 計(jì) C D F 計(jì) 算 均 衡 系 數(shù)計(jì) 算 亮 度 映 射 表映 射 亮 度 并 還 原 數(shù) 字 圖 像開(kāi) 始結(jié) 束 圖 41 程序主要流程圖 燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 24 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 (a) 原圖 (b) 直方圖 圖 42 原圖和相應(yīng)的直方圖 燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 25 (a) 直方圖均衡后的圖像 (b) 直方圖 圖 43 直方圖均衡后的圖像和相應(yīng)的直方圖 圖 42(a)為灰度呈現(xiàn)兩端分布的圖像，圖 42(b)為 (a)的直方圖，從中可燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 26 以看出在圖像的低灰度區(qū)域有較多的像素分布。 本章小結(jié) 采用 了一種高效的、自適應(yīng)的灰度映射算法，彌補(bǔ)了圖像直方圖均衡在處理低灰度層密集分布的圖像時(shí)，不能有效增加圖像動(dòng)態(tài)范圍與對(duì)比度的缺陷。直方圖均衡化是圖像增強(qiáng)處理中常用的方法之一，其基本的思想是通過(guò)均衡化處理調(diào)整灰度分布，達(dá)到對(duì)比度增大，改善圖像質(zhì)量，為進(jìn)一步研究提供直觀、清晰的圖像。 燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 29 參考文獻(xiàn) 1 Gonzalez r c， Woods r e．?dāng)?shù)字圖像 處理．北京：電子工業(yè)出版社， 2021 2 王炳健，劉上乾，周慧鑫等．基于平臺(tái)直方圖的紅外圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法．光子學(xué)報(bào)． 2021， 34(2)： 299～ 301 3 賀憲民，武建虎，賀佳．小樣本情況下差異表達(dá)基因鑒別的參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析．中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)． 2021， 22(3)： 141～ 145 4 徐同營(yíng)，鵬定明，王衛(wèi)星 .改進(jìn)的直方圖均衡算法 [J].兵工自動(dòng)化． 2021， 25( 7) 5 曹聚亮，呂海寶，李冠章．基于自適應(yīng)局部灰度修正的直方圖均勻算法．紅外與激光工程． 2021， 33(5)： 513～ 515 6 周廣芬，李鵬，楊 久義．利用 MATLAB 圖像處理工具箱進(jìn)行圖形數(shù)字化的研究．河北科技大學(xué)學(xué)報(bào)． 2021， 26（ 4） 7 杜金榮．病理技術(shù)的新進(jìn)展．黑龍江醫(yī)學(xué)． 2021， 29(4)： 241 8 Milan Sonka， Vaclav Haclav， Roger Boyle．圖像處理分析與及其視覺(jué)．北京：人民郵電出版社． 2021 9 張錚，楊文平，石博強(qiáng)． MATLAB 程序設(shè)計(jì)與實(shí)例應(yīng)用．北京：中國(guó)鐵道出版． 2021 10 Gonzalez r c， Woods r e， Eddins s l．?dāng)?shù)字圖像處理 (MATLAB 版 )．北京：電子工 業(yè)出版社， 2021 11 楊詞銀，黃廉卿．基于冪函數(shù)的加權(quán)自適應(yīng)直方圖均衡．光電子 從 20 世紀(jì) 60 年代以來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和 VLSI 的發(fā)展，這種處理技術(shù)就孕育而生了。 圖像處理在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有著重要的作用。圖像數(shù)字化存儲(chǔ)和管理、觀視與醫(yī)學(xué)圖像傳輸，已經(jīng)日益成為各級(jí)醫(yī)院，圖像處理設(shè)備升級(jí)的重要方面。 最后，向在學(xué)習(xí)、工作和生活中給予我關(guān)心、支持與鼓勵(lì)的所有老師、同學(xué)、朋友們表示最誠(chéng)摯的謝意，感謝信息科學(xué)與工程學(xué)院電子與通信工程系全體老師辛勤培養(yǎng)和教誨！ 感謝各位評(píng)委在百忙中抽出寶貴時(shí)間認(rèn)真閱讀本論文。 隨著計(jì)算機(jī)速度與容量的快速進(jìn)展，近年來(lái)圖像處理與機(jī)器視覺(jué)實(shí)用化系統(tǒng)碩果累累，今后圖像增強(qiáng)會(huì)朝著更精確、更快速的方向發(fā)展。提出了一種自適應(yīng)直方圖均衡算法。從圖43(b)與 44(b)的直方圖分布可以明顯看 出： (1)經(jīng)過(guò)映射后，像素的灰度分布比使用常規(guī)直方圖均衡處理后的圖像灰度分布范圍要大得多，因而圖像有較大的動(dòng)態(tài)范圍，從而保證了圖像有較大的對(duì)比度； (2)該算法又是以常規(guī)直方圖均衡為基礎(chǔ)的，在結(jié)果圖像中保留了常規(guī)直方圖均衡對(duì)灰度的變換與排列順序，因而又具有直方圖均衡的特點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)了圖像的部分細(xì)節(jié)特征。 (3) 由于該算法運(yùn)算時(shí)只是對(duì)常規(guī)的直方圖均衡的結(jié)果圖像又進(jìn)行了一次灰度映射，與直方圖匹配算法相比計(jì)算量小，運(yùn)算簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，十分適合實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)。為了使灰度如此分布的圖像經(jīng)過(guò)處理后達(dá)到理想的效果，要對(duì)常規(guī)的直方圖變換進(jìn)行如下修正： (1) 控制原圖像中最低灰 度層在結(jié)果圖像中的灰度，使結(jié)果圖像灰度分布有較大的范圍； (2) 由于原圖像低灰度層像素密集，原圖像整體偏暗或偏亮，不利于觀察，在結(jié)果圖像中要進(jìn)行適當(dāng)?shù)牧炼刃拚? (2)結(jié)果圖像中概率密度的不均勻性。 自適應(yīng)直方圖均衡 計(jì)算原理 先對(duì)圖像進(jìn)行常規(guī)直方圖均衡，要尋找一種算法 ,對(duì)圖像變換后 ,使所有灰度層上的像素分布概率密度為 1。它們是具有一些智能的直方圖均衡化，它們能根據(jù)圖像中不同區(qū)域不同的灰度分布來(lái)應(yīng)用直方圖均衡化技術(shù)。該算法通過(guò)選擇一個(gè)合適的平臺(tái)閾值 T ,在對(duì)直方圖統(tǒng)計(jì)時(shí)，做如式 (313)所做的修正。該算法是把一幅圖已知灰度概率分布的圖像，經(jīng)過(guò)點(diǎn)變換使原圖像變成具有均衡概率分布的圖像。在每一個(gè)位置的鄰域中該點(diǎn)的直方圖都要被計(jì)算 ， 并且得到的不是直方圖均衡化就是規(guī)定化變換函數(shù)。有以經(jīng)驗(yàn)的操作員常可根據(jù)原圖像的直方圖的形狀來(lái)選擇什么樣的規(guī)定化直方圖密度函數(shù)。第一次映射僅僅是直方 圖均衡化。這就是說(shuō)，現(xiàn)在處理的灰度級(jí)在區(qū)間 [0， L1]，而不是前面用于簡(jiǎn)化直方圖處理技術(shù)的歸一化區(qū)間 [0， 1]。 以上步驟得到的新圖像灰度級(jí)具有事先規(guī)定的概率密度函數(shù) )(zPz 。我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)表達(dá)式