最新基于matlab的圖像增強方法設計報告(編輯修改稿)
2025-07-19 07:27 本頁面
【文章內容簡介】 均值法和中值濾波（取局部鄰域中的中間像素值）法等，它們可用于去除或減弱噪聲?！ D像增強的方法是通過一定手段對原圖像附加一些信息或變換數(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，使圖像與視覺響應特性相匹配。在圖像增強過程中，不分析圖像降質的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像。圖像增強技術根據(jù)增強處理過程所在的空間不同，可分為基于空域的算法和基于頻域的算法兩大類。基于空域的算法處理時直接對圖像灰度級做運算基于頻域的算法是在圖像的某種變換域內對圖像的變換系數(shù)值進行某種修正，是一種間接增強的算法。基于空域的算法分為點運算算法和鄰域去噪算法。點運算算法即灰度級校正、灰度變換和直方圖修正等，目的或使圖像成像均勻，或擴大圖像動態(tài)范圍，擴展對比度。鄰域增強算法分為圖像平滑和銳化兩種。平滑一般用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。常用算法有均值濾波、中值濾波。銳化的目的在于突出物體的邊緣輪廓，便于目標識別。常用算法有梯度法、算子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計差值法等。常用的圖像增強方法有（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)域中的細節(jié)看不清楚。這時可以通過直方圖均衡化將圖像的灰度范圍分開，并且讓灰度頻率較小的灰度級變大，通過調整圖像灰度值的動態(tài)范圍，自動地增加整個圖像的對比度，使圖像具有較大的反差，細節(jié)清晰。（2） 對比度增強法 有些圖像的對比度比較低，從而使整個圖像模糊不清。這時可以按一定的規(guī)則修改原來圖像的每一個象素的灰度，從而改變圖像灰度的動態(tài)范圍。（3） 平滑噪聲 有些圖像是通過掃描儀掃描輸入、或傳輸通道傳輸過來的。圖像中往往包含有各種各樣的噪聲。這些噪聲一般是隨機產生的，因此具有分布和大小不規(guī)則性的特點。這些噪聲的存在直接影響著后續(xù)的處理過程，使圖像失真。圖像平滑就是針對圖像噪聲的操作，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，它用一個有奇數(shù)點的掩模在圖像上滑動，將掩模中心對應像素點的灰度值用掩模內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各像素點所占的權重，即各像素點所乘系數(shù)，這時就稱為加權均值濾波；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所有像素點灰度值的中間值代替。（4） 銳化 平滑噪聲時經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。偽彩色增強簡述 彩色增強概述用于增強圖像對比度的方法很多，要根據(jù)應用目的加以選擇。偽彩色變換是增強圖像顯示效果和提高視覺分辨率的一種常用的、最有效的手段，但偽彩色增強不可能增加圖像的有效信息；偽彩色增強的視覺效果由所選擇的彩色映射決定，在選擇映射函數(shù)時，盡可能使三通道的函數(shù)不相關。偽彩色處理增強視覺效果明顯，常用于醫(yī)學、遙感圖像顯示。 真彩色圖像增強需要考慮彩色特征空間的選擇，同樣的運算在不同的特征空間效果不同。 偽彩色增強偽彩色（pseudo color），非彩色圖像（灰度、二值）人為映射成彩色圖像。偽彩色增強是將一個波段或單一的黑白圖像變換為彩色圖像，從而把人眼不能區(qū)分的微小的灰度差別顯示為明顯的色彩差異，更便于解譯和提取有用信息。偽彩色增強的方法主要有以下三種： (1)密度分割法： 密度分割或密度分層是偽彩色增強中最簡單的一種方法，它是對圖像亮度范圍進行分割，使一定亮度間隔對應于某一類地物或幾類地物從而有利于圖像的增強和分
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