利用matlab對圖像進行增強處理畢業(yè)論文(編輯修改稿)
2024-07-21 22:39 本頁面
【文章內容簡介】 面上是反映不出來的。 數字圖像處理后的圖像一般是給人觀察和評價的，因此受人的因素影響較大。 數字圖像處理的主要應用 圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。 主要應用：航天和航空技術，生物醫(yī)學工程，通信工程，機器人視覺，視頻和多媒體系統(tǒng)，科學可視化，電子商務?？傊?圖像處理技術應用領域相當廣泛,已在國家安全、經濟發(fā)展、日常生活中充當越來越重要的角色,對國計民生的作用不可低估。 數字圖像處理的主要優(yōu)點再現性好。處理精度高。適用面寬。靈活性高。 3 利用基本灰度變換對圖像進行增強 灰度變換原理：灰度變換是一種空域處理方法,其本質是按一定的規(guī)則修改每個像素的灰度,從而改變圖像的動態(tài)范圍實現期望的增強效果?；叶茸儞Q按映射函數可分為線性、分段線性和非線性等多種形式。 線性灰度變換 線性灰度變換是將輸入圖像灰度值的動態(tài)范圍按線性關系公式拉伸擴展至指定范圍或整個動態(tài)范圍?？赏怀龈信d趣目標，抑制不感興趣的目標。在實際運算中,原圖像f(x,y)的灰度范圍為[a,b],使變換后圖像g(x,y)的灰度擴展為[c,d],則采用下述線性變換來實現:線性灰度變換對圖像每個灰度范圍作線性拉伸,將有效地改善圖像視覺效果。源代碼如下：利用灰度調整函數變換圖像A=imread(39。e:\39。,39。tif39。)。 %讀入圖像B=imadjust(A,[,],[0,1])。 %灰度調整imwrite(B,39。E:\ 39。)。 %圖像保存subplot(2,2,1)。imshow(A)。 %顯示調整前后圖像及其直方圖subplot(2,2,2)。imhist(A)。subplot(2,2,3)。imshow(B)。subplot(2,2,4)。imhist(B)。利用灰度調整算法變換圖像clear。a=60。 %圖像變換參數設定b=180。c=0。d=255。A=imread(39。39。,39。tif39。)。 %讀入圖像[m,n]=size(A)。A=double(A)。for i=1:1:m %灰度調整 for j=1:1:n if (A(i,j)=a)amp。(A(i,j)b) B(i,j)=(A(i,j)a)*(dc)/(ba)+c。 end endenduint8(A)。 uint8(B)。imwrite(B,39。E:\39。)。 %圖像保存subplot(2,2,1)。 imshow(A)。 %顯示調整前后圖像及其直方圖subplot(2,2,2)。 imhist(A)。subplot(2,2,3)。 imshow(B)。subplot(2,2,4)。 imhist(B)。 分段線性灰度變換 為了突出圖像中感興趣的研究對象,常常要求局部拉伸某一范圍的灰度值,或對不同范圍的灰度值進行不同拉伸處理,即分段線性拉伸,數學表達式如下:源代碼如下：clear。a=80。 %圖像變換參數設定b=Mf=255。c=50。d=200。Mg=255。A=imread(39。39
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