基于matlab的數(shù)字圖像增強處理(編輯修改稿)
2025-07-21 06:16 本頁面
【文章內容簡介】 y)=H(u,v)F(u,v)其中G(x,y)、 H(u,v)、F(u,v)分別是g(x,y)、h(x,y)、f(x,y)的傅立葉變換。頻域增強的兩個關鍵步驟：（1）將圖像從空域轉換到頻域所需的變換及將圖像從頻域空間轉換回空域所需的變換；（2）在頻域空間對圖像進行增強加工操作。常用的頻域增強方法有低通濾波和高通濾波。低通濾波也稱低頻濾波器。圖像的能量大部分集中在幅度譜的低頻和中頻度，而圖像的邊緣和噪聲對應于高頻部分。因此能降低高頻成分幅度的濾波器就能減弱噪聲的影響。高通濾波也稱高頻濾波器，它的頻值在0頻率處單位為1，隨著頻率的增長，傳遞函數(shù)的值逐漸增加；當頻率增加到一定值之后傳遞函數(shù)的值通常又回到0值或者降低到某個大于1的值。在前一種情況下，高頻增強濾波器實際上是依照能夠帶通濾波器，只不過規(guī)定0頻率處的增益為單位1。實際應用中，為了減少圖像中面積大且緩慢變化的成分的對比度，有時讓0頻率處的增益小于單位1更合適。如果傳遞函數(shù)通過原點，則可以稱為laplacian濾波器。第三章 圖像增強圖像增強是一類基本的圖像處理技術，其目的是對圖像進行加工，以得到對具體應用來說視覺效果更好、更有用的圖像。這里的好和有用要因具體的應用目的和要求而異，并且所需的具體增強技術也可不同。目前常用的增強技術根據(jù)其處理所進行的空間不同，可分為基于圖像域的方法和基于變化域的方法。第一類，直接在圖像所在的空間進行處理，也就是在像素組成的空間里直接對像素進行操作；第二類，在圖像的變化域對圖像進行間接處理?？沼蛟鰪姺椒杀硎緸椋篻(x,y)=EH[f(x,y)]其中f（x，y）和g（x，y）分別為增強前后的圖像，EH代表增強操作。 空域變換增強 灰度增強通過改變原圖中某兩個灰度值之間的動態(tài)范圍，增強原圖像的各部分反差。圖 增強對比度，通過變換可以使原圖的較高的和較低的灰度值的動態(tài)范圍減小了，而原圖在二者之間的動態(tài)范圍增加了，從而其范圍的對比度增加了。Matlab代碼所示：X1=imread(39。39。)。figure,imshow(X1)f0=0。g0=0。f1=70。g1=30。f2=180。g2=230。f3=255。g3=255。r1=(g1g0)/(f1f0)。b1=g0r1*f0。r2=(g2g1)/(f2f1)。b2=g1r2*f1。r3=(g3g2)/(f3f2)。b3=g2r3*f2。[m,n]=size(X1)。X2=double(X1)。for i=1:m for j=1:n f=X2(i,j)。 g(i,j)=0。 if(f=0)amp。(f=f1) g(i,j)=r1*f+b1。 elseif (f=f1)amp。(f=f2) g(i,j)=r2*f+b2。 elseif (f=f2)amp。(f=f3) g(i,j)=r3*f+b3。 end endendfigure,imshow(mat2gray(g))； 處理前圖片 灰度處理后 圖像求反Matlab代碼所示：X1=imread(39。39。)。f1=200。g1=256。k=g1/f1。[m,n]=size(X1)。X2=double(X1)。for i=1:m for j=1:n f=X2(i,j)。 g(i,j)=0。 if(f=0)amp。(f=f1) g(i,j)=g1k*f。 else g(i,j)=0。 end endendfigure,imshow(mat2gray(g))圖像處理如圖所示 圖像求反 空域濾波增強一般情況下，像素的鄰域比該像素要大，也就是說這個像素的鄰域中除了本身以外還包括其他像素。在這種情況下，g(x,y)在(x,y)位置處的值不僅取決于f(x,y)在以(x,y)為中心的鄰域內所有的像素的值。如仍以s和t分別表示f(x,y)在(x,y)位置處的灰度值，并以n(s)代表f(x,y)在(x,y)鄰域內像素的灰度值，則 t=EA[s,n(s)]為在鄰域內實現(xiàn)增強操作，?？衫媚０迮c圖像進行卷積。每個模板實際上是一個二維數(shù)組，其中各個元素的取值定了模板的功能，這種模板操作也稱為空域濾波。 基本原理空域濾波可分為線形濾波和非線形濾波兩類。線形濾波器的設計?；趯Ω盗⑷~變換的分析。非線形空域濾波器則一般直接對鄰域進行操作。另外各種濾波器根據(jù)功能又主要分成平滑濾波和銳化濾波。平滑可用低通來實現(xiàn)，銳化可用高通來實現(xiàn)。平滑濾波器：它能減弱或消除傅立葉空間的高頻分量，但不影響在低頻分量。因為高頻分量對應圖像中的區(qū)域
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