圖像增強(qiáng)與matlab實(shí)現(xiàn)(編輯修改稿)
2024-07-23 13:53 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 。首先，圖像的二值化有利于圖像的進(jìn)一步處理，使圖像變得簡(jiǎn)單，而且數(shù)據(jù)量減小，能凸顯出感興趣的目標(biāo)的輪廓。其次，要進(jìn)行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖像二值化，得到二值化圖像。圖像二值化程序：%圖像二值化 （選取一個(gè)域值，(5) 將圖像變?yōu)楹诎讏D像）I=imread(39。39。)。bw=im2bw(I,)。%選取閾值為 subplot(1,3,1)。. . . .imshow(I)。title(39。原圖39。)。subplot(1,3,2)。imshow(bw)。title(39。顯示二值圖像39。)。J=find(I150)。I(J)=0。J=find(I=150)。I(J)=255。subplot(1,3,3)。imshow(I)。title(39。 圖像二值化 ( 域值為 150 ） 39。)。下圖為圖像二值化的效果：圖 五、對(duì)比度增強(qiáng) 對(duì)比度增強(qiáng)對(duì)比度增強(qiáng)是按一定的規(guī)則修改輸入圖像每一個(gè)像素的灰度，從而改變圖像灰度的動(dòng)態(tài)范圍。例如，觀察圖 可以發(fā)現(xiàn)，該圖的對(duì)比度不高其灰度直方圖沒有低于 35 或高于 210 的值，如果將圖像數(shù)據(jù)映射到整個(gè)灰度范圍內(nèi)，則圖像的對(duì)比度將大大增大。. . . .圖 灰度調(diào)整灰度調(diào)整程序：%imadjust 函數(shù)I=imread(39。D:\image\39。)。%讀取圖像subplot(2,2,1)。Imshow(I)。%顯示圖像title(39。原圖39。)。subplot(2,2,2)。imhist(I)。%繪制圖像的灰度直方圖title(39。原圖的灰度直方圖39。)。subplot(2,2,3)。J=imadjust(I,[ ],[])。%對(duì)圖像進(jìn)行灰度變換Imshow(J)。%顯示圖像title(39。原圖直方圖均衡化39。)。subplot(2,2,4)。imhist(J)。%繪制圖像的灰度直方圖title(39。均衡后的灰度直方圖39。)以下展示了常用對(duì)比度擴(kuò)展法的結(jié)果： . . . .圖 從圖 【原圖】可以看出原始圖像動(dòng)態(tài)范圍較小，整體較暗，反映在直方圖上像素主要集中在低灰度的一側(cè)。經(jīng)過對(duì)比度調(diào)整，圖像變亮。 對(duì)數(shù)變換對(duì)數(shù)變化常用來擴(kuò)展低值灰度，壓縮高值灰度，這樣可以使低值灰度的圖像細(xì)節(jié)更容易看清。對(duì)數(shù)變換程序：%對(duì)數(shù)變換I=imread(39。39。)。%讀取圖像I=mat2gray(I)。%對(duì)數(shù)變換不支持 uint8 類型數(shù)據(jù)，將一個(gè)矩陣轉(zhuǎn)化為灰度圖像的數(shù)據(jù)格式(double)J=log(I+1)。subplot(1,2,1)。Imshow(I)。%顯示圖像title(39。原圖39。)。subplot(1,2,2)。Imshow(J)。title(39。對(duì)數(shù)變換后的圖像39。). . . .圖 對(duì)數(shù)變換確實(shí)能夠擴(kuò)展低值灰度，而壓縮高值灰度，使低值灰度的圖像細(xì)節(jié)更容易看清。六、濾波 平滑濾波平滑技術(shù)用于平滑圖像中的噪聲。平滑噪聲可以在空間域中進(jìn)行，基本方法是求像素灰度的平均或中值。為了既平滑噪聲又保護(hù)圖像信號(hào)。 線性濾波輸出圖像的值等于輸入圖像濾波后值的局部平均，各個(gè)項(xiàng)具有相同的權(quán)。下面是平滑窗口分別為矩形和圓形的情況。 ?????????11251],[kjhrect ?????????01012],[kjhcir對(duì)一些圖像進(jìn)行線性濾波可以去除圖像中某些類型的噪聲，如采用鄰域平均法的均值濾波器就非常適用于去除通過掃描得到的圖像中的顆粒噪聲。 線性平滑濾波程序：%線性平滑濾波I=imread(39。39。)。J=imnoise(I,39。salt amp。 pepper39。,)。subplot(221),imshow(I)title(39。原圖像39。). . .
物理相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1