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正文內(nèi)容

基于直方圖變換實(shí)現(xiàn)的圖像增強(qiáng)的課程設(shè)計(jì)說明書(編輯修改稿)

2024-08-14 11:58 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 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。 銳化 平滑噪聲時(shí)經(jīng)常會(huì)使圖像的邊緣變的模糊,針對平均和積分運(yùn)算使圖像模糊,可對其進(jìn)行反運(yùn)算采取微分算子使用模板和統(tǒng)計(jì)差值的方法,使圖像增強(qiáng)銳化。圖像邊緣與高頻分量相對應(yīng),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(dá)到圖像銳化的目的。 各種圖像增強(qiáng)技術(shù)方法的優(yōu)缺點(diǎn) ( 1) 灰度變換 優(yōu)勢:可以充分利用圖像中的亮度信息,明顯改善圖像質(zhì)量,是一種常用的圖像增強(qiáng)算法。 不足:對于受噪聲影響明顯的圖像,該算法增強(qiáng)效果不明顯。即不能有效地抑制噪聲。而且,僅僅利用了圖像中的局部信息。 ( 2) 直方圖均衡化 優(yōu)勢:能夠使得處理后圖像的概率密度函數(shù)近似服從均勻分布,其結(jié)果擴(kuò)張了像素值的動(dòng)態(tài)范圍,是一種常用的圖像增強(qiáng)算法。 不足:不能抑制噪聲。 數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì) 第 5 頁 共 13 頁 ( 3)平滑算法 優(yōu)勢:去噪效 果明顯,并且能夠較好的保持圖像邊緣位置和細(xì)節(jié)。 不足:非線性濾波算法的實(shí)現(xiàn)相對線性濾波比較困難。 ( 3) 銳化 優(yōu)勢:圖像模糊的部分得到了銳化,特別是模糊的邊緣部分得到了增強(qiáng),邊界更加明顯。 不足:圖像顯示清楚的地方,經(jīng)過濾波發(fā)生了失真。 第四章 直方圖增強(qiáng)及 matlab實(shí)現(xiàn) 直方圖均衡化 直方圖均衡化是一種最常用的直方圖修正。它是把給定圖象的直方圖分布改造成均勻直方圖分布。是間接對比度增強(qiáng)的方法。由信息學(xué)的理論來解釋,具有最大熵 (信息量 )的圖象為均衡化圖象。直觀地講,直方圖均衡化導(dǎo)致圖象的對比度增 加。從原理上講,直方圖均衡化則通過使用累計(jì)函數(shù)對灰度值進(jìn)行“調(diào)整”以實(shí)現(xiàn)對比度的增強(qiáng)。 直方圖均衡化基本做法是將每個(gè)灰度區(qū)間等概率分布代替了原來的隨機(jī)分布,即增強(qiáng)后的圖象中每一灰度級的像元數(shù)目大致相同。直方圖均衡化可使得面積最大的地物細(xì)節(jié)得以增強(qiáng),而面積小的地物與其灰度接近的地物進(jìn)行合并,形成綜合地物。減少灰度等級換取對比度的增大 要注意的是,均衡化處理后的圖象只能是近似均勻分布。均衡化圖象的動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)大了,但其本質(zhì)是擴(kuò)大了量化間隔,而量化級別反而減少了,因此,原來灰度不同的象素經(jīng)處理后可能變的相同,形成了一片的相同灰度的區(qū)域,各區(qū)域之間有明顯的邊界,從而出現(xiàn)了偽輪廓。 直方圖進(jìn)行均衡化變換后得到一幅灰度直方圖為均勻分布的新圖像 數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì) 第 6 頁 共 13 頁 變換前圖像的直方圖 均衡化后圖像的直方圖 ( 1)對于連續(xù)的數(shù)字圖像所用直方圖均衡化公式為 ??? r r dr)r(p)r(Ts 0 當(dāng)變換函數(shù)為 r 的累積直方圖函數(shù)時(shí) ,能達(dá)到直方圖均衡化的目的 ( 2)對于灰度級為離散的數(shù)字圖像,用頻率;來代替概率,則所用直方圖公式為 公式中, T(rk)來表示原圖像的第 k 個(gè)灰度級的轉(zhuǎn)換函數(shù)。 ∑ 表示總和。 ∑nj/N 表示 0~j個(gè)灰度級的像素?cái)?shù)量總和與像素總數(shù)的比值,也就是前面講過的百分位 (當(dāng)前色階與前面色階的所有像素?cái)?shù)量 247。 總像素?cái)?shù)量 )。 ∑Pr(rk )表示第 0~k 的灰度級出現(xiàn)概率累積相加。因?yàn)?s 是歸一化的數(shù)值 (s∈[0,1]) ,要轉(zhuǎn)換為 0~255的顏色值,需要再乘上 255,即S=∑Pr(rk)*255 。 matlab 的實(shí)現(xiàn) .matlab 直方圖均衡化的函數(shù) 是 histeq, I = imread(39。39。)。 [J,T] = histeq(I)。 Figure,plot((0:255)/255,T)。 下面給出直方圖均衡化的源程序: 數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì) 第 7 頁 共 13 頁 Yuantu=imread(39。D:\39。)。 %讀 取原圖象 [m,n,o]=size( Yuantu)。 %讀取原圖象的大小尺寸
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