【正文】 變換數(shù)據(jù)，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制 (掩蓋 )圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺響應(yīng)特性相匹配。 離散圖像變換的一般表達(dá)式 對(duì)于二維離散函數(shù) ),( yxf x=0,1,2,? ,M1； y=0,1,2,? ,N1 () 有變換對(duì) ?? ????? 1010 ),(),(),( NyMx vyuxgyxfvuT () u=0， 1， 2，?， M1 v＝ 0， 1， 2，?， N1 寶雞文理學(xué)院 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 14 ?? ????? 1010 ),(),(),( NvMu vyuxhvuTvuT x=0， 1， 2，?， M1 y＝ 0， 1， 2，?， N1 ()變換核可分離的離散圖像變換表示為： ???????????????????????????????1,2,1,01,2,1,0),(),(),(),(1,2,1,01,2,1,0),(),(),(),(102110102110NyMxvyhvuTuxhyxfNvMuvygyxfyxgvuTNvMuNyMx???? () 如此，二維離散變換就可以用兩次一維變換實(shí)現(xiàn)?；邳c(diǎn)運(yùn)算的灰度變換可表示為： )],([),( yxfTyxg ? () 其中 T被稱為灰度變換函數(shù)，它描述了輸入灰度值和輸出灰度值之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。 分段線性變換 為了突出圖像中感興趣的目標(biāo)或灰度區(qū)間，相對(duì)抑制不感興趣的灰度區(qū)間，可采用分段線性變換，它將圖像灰度區(qū)間分成兩段乃至多段分別作線性變換。 對(duì)數(shù)變換，是指輸出圖像的像素點(diǎn)的灰度值與對(duì)應(yīng)的輸入圖像的像素灰度值之間為對(duì)數(shù)關(guān)系，其一般公式為： )],(lg[),( yxfyxg ? () 其中 lg 表示以 10為底，也可以選用 自然對(duì)數(shù) ln 。直方圖只是反應(yīng)了圖像灰度分布的特性，和灰度所在的 位置沒有關(guān)系，不同的圖像可能具有相近或者完全相同的直方圖分布。 （ 5）直方圖的動(dòng)態(tài)范圍。直方圖均衡化是把原圖像的直方圖通過灰度變換函數(shù)修正為灰度均勻分布的直方圖，然后按均衡直方圖修正原圖像。為了簡單，假定所有像素的灰度已被歸一化。 比如，通常用 8比特來代表一個(gè)像素，而現(xiàn)在用 12比特來表示一個(gè)像素，這寶雞文理學(xué)院 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 20 樣就可以減少簡并現(xiàn)象發(fā)生的機(jī)會(huì)，從而減少灰度層次的損失。對(duì)該圖像也做均衡化處理，即： ??? z z dvvpzGu 0 )()( () 由于對(duì)于這兩幅圖像，同樣作了均衡化處理，所以他們具有同樣的均勻密度。有些圖像是通過掃描儀掃描輸入或傳輸通道傳輸過來的。對(duì)于給定的圖像 f(x， y)中的每一個(gè)點(diǎn)（ m，n），取其領(lǐng)域 s。為了要把圖像中間任何方向伸展的邊緣和輪廓變得清晰，我們希望對(duì)圖像的某種運(yùn)算是各向同性的。因?yàn)樘荻纫浑A微分算子會(huì)在較大范圍內(nèi)形成梯度值，差分的結(jié)果不適合精確定位。這樣做的目的是使目標(biāo)物置于奇特的環(huán)境中以引起觀察者的注意。強(qiáng)度分層可通過硬件實(shí)現(xiàn)，也可由編程來實(shí)現(xiàn)。 MATLAB 包括擁有數(shù)百個(gè)內(nèi)部函數(shù)的主包和三十幾種工具包 (Toolbox).工具包又可以分為功能性工具包和學(xué)科工具包 .功能工具包用來擴(kuò)充 MATLAB 的符號(hào)計(jì)算 ,可視化建模仿真 ,文字處理及實(shí)時(shí)控制等功能 .學(xué)科工具包是專業(yè)性比較強(qiáng)的工具包 ,控制工具包 ,信號(hào)處理工具包 ,通信工具包等都屬于此類 . 開放性使 MATLAB 廣受用戶歡迎 .除內(nèi)部函數(shù)外 ,所有 MATLAB 主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件 ,用戶通過對(duì)源程序的修改或加入自己編寫程序構(gòu)造新的專用工具包 . MATLAB 產(chǎn)生的歷史背景 在 70 年代 初期 ,Cleve Moler 博士和其同事在美國國家科學(xué)基金的資助下開發(fā)了調(diào)用 EISPACK 和 LINPACK 的 FORTRAN 子程序庫 .EISPACK 是特征值求解的 FOETRAN 程序庫 ,LINPACK 是解線性方程的程序庫 .在當(dāng)時(shí) ,這兩個(gè)程序庫代表矩陣運(yùn)算的最高水平 . 到 70 年代后期 ,身為美國 New Mexico 大學(xué)計(jì)算機(jī)系系主任的 Cleve Moler,寶雞文理學(xué)院 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 27 在給 學(xué)生講授線性代數(shù)課程時(shí) ,想教學(xué)生使用 EISPACK 和 LINPACK 程序庫 ,但他發(fā)現(xiàn)學(xué)生用 FORTRAN 編寫接口程序很費(fèi)時(shí)間 ,于是他開始自己動(dòng)手 ,利用業(yè)余時(shí)間為學(xué)生編寫 EISPACK 和 LINPACK 的接口程序 .Cleve Moler給這個(gè)接口程序取名為 MATLAB,該名為矩陣 (matrix)和實(shí)驗(yàn)室 (labotatory)兩個(gè)英文單詞的前三個(gè)字母的組合 .在以后的數(shù)年里 ,MATLAB 在多所大學(xué)里作為教學(xué)輔助軟件使用 ,并作為面向大眾的免費(fèi)軟件廣為流傳 . 1983 年春天 ,Cleve Moler 到 Standford 大學(xué)講學(xué) ,MATLAB 深深地吸引了工程師 John Little 敏銳地覺察到 MATLAB在工程領(lǐng)域的廣闊前景 .同年 ,他和 Cleve Moler,Steve Bangert 一起 ,用 C語言開發(fā)了第二代專業(yè)版 .這一代的MATLAB 語言同時(shí)具備了數(shù)值計(jì)算和數(shù)據(jù)圖示化的功能 . 1984年 ,Cleve Moler 和 John Little 成立了 Math Works公司 ,正式把 MATLAB推向市場 ,并繼續(xù)進(jìn)行 MATLAB 的研究和開發(fā) . 在當(dāng)今 30多個(gè)數(shù)學(xué)類科技應(yīng)用軟件中 ,就軟件數(shù)學(xué)處理的原始 內(nèi)核而言 ,可分為兩大類 .一類是數(shù)值計(jì)算型軟件 ,如 MATLAB,Xmath,Gauss 等 ,這類軟件長于數(shù)值計(jì)算 ,對(duì)處理大批數(shù)據(jù)效率高 。在設(shè)計(jì)研究單位和工業(yè)部門， MATLAB 被廣泛用于科學(xué)研究和解決各種具體問題。 （ 1） 語言簡潔緊湊，使用方便靈活，庫函數(shù)極其 豐富。例如，在 MATLAB 里，用戶無需對(duì)矩陣預(yù)定義就可使用。 MATLAB 包含兩個(gè)部分：核心部分和各種可選的工具箱。開放性也許是 MATLAB 最受人們歡迎的特點(diǎn)。 MATLAB 提供了圖像的和、差等線性運(yùn)算 ，以及卷積、相關(guān)、濾波等非線性算。 以上所提到的 MATLAB 在圖像中的應(yīng)用都是由相應(yīng)的 MATLAB 函數(shù)來實(shí)現(xiàn)的，使用時(shí)，只需按照函數(shù)的調(diào)用語法正確輸入?yún)?shù)即可。 下面以直方圖均衡法為例對(duì)圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)?；叶燃?jí) 的直方圖給出了一幅圖像概貌的描述，通過修改灰度直方圖來得到圖像增強(qiáng)。)。原圖像直方圖 39。 for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)))。出現(xiàn)概率 39。 圖 均衡化后圖像直方圖 寶雞文理學(xué)院 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 33 結(jié) 論 數(shù)字圖像增強(qiáng)技術(shù)是數(shù)字圖像處理的 基本技術(shù)，圖像增強(qiáng)的目的是突出圖像中人或者機(jī)器感興趣的特征部分，為后續(xù)的圖像識(shí)別、理解、輸出顯示等服務(wù)。 同時(shí)感謝我們電子電氣工程系各位領(lǐng)導(dǎo)和老師為我們提供了優(yōu)越的條件，讓我們有這樣的機(jī)會(huì)來學(xué)習(xí)這門課程 ,還要感謝畢業(yè)設(shè)計(jì)期間給我提供幫助和便利的各位朋友們，謝謝你們一直對(duì)我的支持。圖像處理的研究，也就是針對(duì)某一問題最多也就是某一類型問題的算法的研究。 圖 均衡化 后 圖像 for i=0:255 PA(find(A==i))=S2(i+1)。b39。灰度值 39。 [m,n]=size(A)。D:\39。亮度是觀察者對(duì)所看到的物體表面反射光強(qiáng)的量度。圖像邊緣對(duì)圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)分析十分有用，在MATLAB 中，函數(shù) edge()用于灰度圖像邊緣的提取，它支持六種不同的邊緣提取方法，即 Sobel方法、 Prewitt 方法、 Robert 方法， Laplacian2Gaussian 方法、過零點(diǎn)方法和 Canny 方法。 （ 3） 圖像變換。 MATLAB 在圖像處理中的應(yīng)用 圖像處理工具包是由一系列支持圖像處理操作的函數(shù)組成的。其工具箱又分為兩類：功能性工具箱和學(xué)科性工具箱。 （ 6） MATLAB 的圖形功能強(qiáng)大。由于庫函數(shù)都由本領(lǐng)域的專家編寫，用戶不必?fù)?dān)心函數(shù)的可靠性?？梢哉f，無論你從事工程方面的哪個(gè)學(xué)科，都能在 MATLAB 里找到合適的功能。這種軟件的缺點(diǎn)是使用面窄，接口簡陋，程序結(jié)構(gòu)不開放以及沒有標(biāo)準(zhǔn)的基庫，很難適應(yīng)各學(xué)科的最新發(fā)展，因而很難推廣。 寶雞文理學(xué)院 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 25 （ 2） 變換－合成法 將圖像灰度 ),( kjF 同時(shí)送入紅、綠、藍(lán)三個(gè)變換 器，產(chǎn)生受變換函數(shù)調(diào)制的三基色分量 ),( kjR , ),( kjG , ),( kjB ,用這三個(gè)分量分別控制彩色顯示。如眼網(wǎng)膜中視錐體和視桿體對(duì)可見光區(qū)的綠色波長比較敏感，于是可將原來非綠色描述的圖像細(xì)節(jié)或目標(biāo)物經(jīng)假彩色處理變成綠色，來達(dá)到分辨率的目的。 （ 3） 高通濾波 圖像邊緣與高頻分量相對(duì)應(yīng)，高通濾波器可以讓高頻分量暢通無阻，而對(duì)低頻分量則充分限制，從而達(dá)到圖像銳化的目的。對(duì)圖像函數(shù) F(j,k)，其在點(diǎn)（ j,k）上的梯度定義為矢量： ?????????????????kFjFKJFG )],([ () 從梯度的性質(zhì)可知，梯度的方向確定了圖像 F(j,k)的最大變化率的方向，G[F(j,k)]的幅度為下式： 2122)],([???????? ????????????????????kFjFKJFG () 對(duì)于數(shù)字圖像，用差分來近似 微分。設(shè) S是 3*3的正方形鄰域，點(diǎn) （ m， n） 位于 S中心，則： ?? ???? ??? 1 11 1 ),(91),( yx nyxmfnmf () （ 2） 中值濾波 寶雞文理學(xué)院 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 22 中值濾波就是輸出圖像的某點(diǎn)象素等于該象素鄰域中各象素灰度的中間值。這些噪聲一般是隨機(jī)產(chǎn)生的，因此具有分布和大小不規(guī)則性的特點(diǎn)。 上述三步得到了原始圖像的一種處理方法，只要求 G(s)是可逆的即可進(jìn)行。這種灰度間隔放大可以按照眼睛的對(duì)比度靈敏特性和成像系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)范圍進(jìn)行放大?；叶茸儞Q函數(shù)為： s=T(r)。它 的變換函數(shù)取決于圖像灰度直方圖的累積分布函數(shù)。 由于圖像的視覺效果不好或者特殊需要，常常要對(duì)圖像的灰度進(jìn)行修正，以達(dá)到理想的效果，即對(duì)原始圖像的直方圖進(jìn)行轉(zhuǎn)換（修正）： 一幅給定的圖像的灰度級(jí)分布在 0≤r≤1范圍內(nèi)。直方圖反應(yīng)了圖像的整體灰度分布情況，對(duì)于暗色圖像，直方圖的組成集中在灰度級(jí)低（暗）的一側(cè)，相反，明亮圖像的直方圖則傾向于灰度級(jí)高的一側(cè)。當(dāng) f(x,y)=0時(shí)， 0]1),(ln[ ??yxf ，則 y=a，則 a為 Y軸上的截距，確定了變換曲線的初始位置的變換關(guān)系， b、 c兩個(gè)參數(shù)確定 變換曲線的變化速率。如圖 ，為二段線性變換， (a)為高值區(qū)拉伸， (b)為低值區(qū)拉伸。 灰度變換包含的方法很多，如逆反處理、閾值變換、灰度拉伸、灰度切分、灰度級(jí)修正、動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整等。要找另一種正交變換，要運(yùn)算簡單且變換核矩陣產(chǎn)生方便。 圖像變換 人與電腦對(duì)事物的理解是不同的，對(duì)于人來說，文字信息要比圖像信息抽象，但是對(duì)于電腦來說，圖像信息要比文字信息抽象。圖像增強(qiáng)中變換域增強(qiáng)也得到很廣泛的應(yīng)用，例如付傅氏變換、離散余弦變換、小波變換等，其中小波是近年來發(fā)展起來的一種新的時(shí)頻分析工具，它具有時(shí)頻局部化能力和多分辨率分析的能力，使得它很適合于信號(hào)處理鄰域。 VLSI的出現(xiàn)更使得處理速度大大提高，其造價(jià)也進(jìn)一步降低，極大的促進(jìn)了圖像處理系統(tǒng)的普及和應(yīng)用。圖像平滑就是針對(duì)圖像噪聲的操作，其主要作用是為了消除噪聲，圖像平滑的常用方法是采用均值濾波或中值濾波，均值濾波是一種線性空間濾波，它用一個(gè)有奇數(shù)點(diǎn)的掩模在圖像 上滑動(dòng)，將掩模中心對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值用掩模內(nèi)所有像素點(diǎn)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(diǎn)所占的權(quán)重，即各像素點(diǎn)所乘系數(shù)，這時(shí)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(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值用掩模內(nèi)所有像素點(diǎn)灰度值的中間值代替。 （ 1） 直方圖均衡化 有些圖像在低值灰度區(qū)間上頻率較大，使得圖像中較暗區(qū)域中的細(xì)節(jié)看不清楚。 圖像增強(qiáng)概述 圖像增強(qiáng)的定義