畢業(yè)設(shè)計--基于matlab圖像增強技術(shù)(編輯修改稿)
2025-01-08 20:21 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 快速原型及半物理仿真、嵌入式系統(tǒng)開發(fā)、定點仿真、 DSP 與通訊、電力系統(tǒng)仿真等，都在工具箱（ Toolbox）家族中有了自己的一席之地。 Matlab 常用工 具箱 MATLAB 包括擁有數(shù)百個內(nèi)部函數(shù)的主包和三十幾種工具包。功能工具包用來擴充 MATLAB 的符號計算，可視化建模仿真，文字處理及實時控制等功能。學(xué)科工具包是專業(yè)性比較強的工具包，控制工具包，信號處理工具包，通信工具包等都屬于此類。除內(nèi)部函數(shù)外，所有 MATLAB 主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件。 Matlab Main Toolbox―― matlab 主工具箱 System Identification Toolbox――系統(tǒng)辨識工具箱 Image Processing Toolbox――圖象處理工 具箱 LMI Control Toolbox――線性矩陣不等式工具箱 Optimization Toolbox――優(yōu)化工具箱 Simulink Toolbox――動態(tài)仿真工具箱 Wavele Toolbox――小波工具箱 它附加的工具箱，即單獨提供的專用 matlab 函數(shù)集，擴展了 matlab 環(huán)境，以解決這些應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)特定類型的問題。 小結(jié) 對于 MATLAB，在教學(xué)期間我們大量的運用它來進行編程學(xué)習(xí)，對于以上所敘，均比較了解，但是對于其圖像處理功能還是不十分熟悉，因此以下將著重從這方面介紹： 圖像處理 工具包是由一系列支持圖像處理操作的函數(shù)組成的。所支持的圖像處理操作有 :圖像的幾何操作、鄰域和區(qū)域操作、圖像變換、圖像恢復(fù)與增強、線性濾波和濾波器設(shè)計、變換 DCT 變換等 、圖像分析和統(tǒng)計、二值圖像操作等。下面就 MATLAB 在圖像處理中各方面的應(yīng)用分別進行介紹。 1 圖像文件格式的讀寫和顯示。 MATLAB 提供了圖像文件讀入函數(shù)imread ,用來讀取如 : bmp 、 tif 、 jpg、 pcx、 tiff 、 gpeg、 hdf 、 xwd 、png 等各種格式的圖像文件 。圖像寫出函數(shù) imwrite ,還有圖像顯示函數(shù)image 、 imshow 等等。 2 圖像處理的基本運算。 MATLAB 提供了圖像的和、差等線性運算 ,以及卷積、相關(guān)、濾波等非線性運算。例如 ,conv2 I ,J 實現(xiàn)了 I ,J 兩幅圖像的卷積。 3 圖像變換。 MATLAB 提供了一維和二維離散傅立葉變換 DFT 、快速傅立葉變換 FFT 、離散余弦變換 DCT 及其反變換函數(shù) ,以及連續(xù)小波變換 CWT 、離散小波變換 DWT 及其反變換。 4 圖像的分析和增強。針對圖像的統(tǒng)計計算 ,MATLAB 提供了校正、直方圖均衡、中值濾波、對比度調(diào)整、自適應(yīng)濾波等對圖像進行的處理。 以上所提到的 MATLAB 在圖像中的應(yīng)用都是由相應(yīng)的 MATLAB 函數(shù)來實現(xiàn)的 ,使用時 ,只需按照函數(shù)的調(diào)用語法正確輸入?yún)?shù)即可。具體的用法可參考 MATLAB 豐富的幫助文檔。 3 圖像增強 圖像增強是按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時，消弱或去除某些信息使得圖像更加實用。圖像增強技術(shù)主要包含直方圖修改處理、圖像平滑處理、圖像尖銳化處理和彩色技術(shù)等。 圖像增強技術(shù)概述 圖像增強技術(shù)主要包括：直方圖修改處理，圖像 平滑處理，圖像尖銳化處理，彩色圖像處理。從純技術(shù)上講主要有兩類：頻域處理法和空域處理法。 頻域處理法主要是卷積定理，采用修改圖像傅立葉變換的方法實現(xiàn)對圖像的增強處理技術(shù)；空域處理法：是直接對圖像中的像素進行處理，基本上是以灰度映射變換為基礎(chǔ)的。 直方圖增強 灰度變換是圖像增強的一種重要手段，使圖像對比度擴展，圖像更加清晰，特征更加明顯。灰度級的直方圖給出了一幅圖像概貌的描述，通過修改灰度直方圖來得到圖像增強。 直方圖 圖像的直方圖是圖像的重要統(tǒng)計特征，它可以認為是圖像灰度密度函數(shù)的近似。圖像的灰度 直方圖是反映一幅圖像的灰度級與出現(xiàn)這種灰度級的概率之間的關(guān)系的圖形。 灰度直方圖是離散函數(shù)，一般的來講，要精確的得到圖像的灰度密度函數(shù)是比較困難的，在實際中，可以使數(shù)字圖像灰度直方圖來代替。歸納起來，直方圖主要有一下幾點性質(zhì)： （ 1）直方圖中不包含位置信息。直方圖只是反應(yīng)了圖像灰度分布的特性，和灰度所在的位置沒有關(guān)系，不同的圖像可能具有相近或者完全相同的直方圖分布。 （ 2）直方圖反應(yīng)了圖像的整體灰度。直方圖反應(yīng)了圖像的整體灰度分布情況，對于暗色圖像，直方圖的組成集中在灰度級低（暗）的一側(cè)，相反，明亮圖像的直 方圖則傾向于灰度級高的一側(cè)。直觀上講，可以得出這樣的結(jié)論，若一幅圖像其像素占有全部可能的灰度級并且分布均勻，這樣的圖像有高對比度和多變的灰度色調(diào)。 （ 3）直方圖的可疊加性。一幅圖像的直方圖等于它各個部分直方圖的和。 （ 4）直方圖具有統(tǒng)計特性。從直方圖的定義可知，連續(xù)圖像的直方圖是一位連續(xù)函數(shù)，它具有統(tǒng)計特征，例如矩、絕對矩、中心矩、絕對中心矩、熵。 （ 5）直方圖的動態(tài)范圍。直方圖的動態(tài)范圍是由計算機圖像處理系統(tǒng)的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的灰度級決定。 MATLAB 圖像處理工具箱提供了 imhist 函數(shù)來計算和顯示圖像的直方 圖，灰度直方圖是灰度值的函數(shù)，描述的是圖像中具有該灰度值的像素的個數(shù)，（ b）為圖像（ a）的灰度直方圖，其橫坐標表示像素的灰度級別，縱坐標表示該灰度出現(xiàn)的頻率（像素的個數(shù)）。 當圖像對比度較小時，它的灰度直方圖只在灰度軸上較小的一段區(qū)間上非零，較暗的圖像由于較多的像素灰度值低，因此它的直方圖的主體出現(xiàn)在低值灰度區(qū)間上，其在高值灰度區(qū)間上的幅度較小或為零，而較亮的圖像情況正好相反。 直方圖均衡化 直方圖均衡化過程如下： （ 1）計算原圖像的灰度直方圖； （ 2）計算原圖像的灰度累積分布函數(shù)，進一步求出灰度變 換表； （ 3）根據(jù)灰度變換表，將原圖像各灰度級映射為新的灰度級。 在 MATLAB 中， histeq 函數(shù)可以實現(xiàn)直方圖均衡化。該命令對灰度圖像 I 進行變換，返回有 N 級灰度的圖像 J， J 中的每個灰度級具有大致相同的像素點，所以圖像 J 的直方圖較為平坦，當 N 小于 I 中灰度級數(shù)時， J 的直方圖更為平坦，缺省的 N 值為 64。 以下展示了直方圖均衡化的效果： 從直方圖統(tǒng)計可以看出，原始圖的灰度范圍大約是 0 到 100 之間，灰度分布的范圍比較狹窄，所以整體上看對比度比較差，而直方圖均衡化后，灰度幾乎是均勻的分布在 0 到 255 的范圍內(nèi)，圖像 明暗分明，對比度很大，圖像比較清晰明亮，很好的改善了原始圖的視覺效果。 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)果擴張了像素值的動態(tài)范圍，是一種常用的圖像增強算法。 不足：不能抑制噪聲。 圖像二值化 圖像的二值化處理就是將圖像上的像素點的灰度值設(shè)置為 0 或 255，也就是講整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。 將 256 個亮度等級的灰度圖像通過適當
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