最新基于matlab的圖像增強方法設(shè)計報告-資料下載頁
2025-06-22 07:27本頁面
【正文】 濾波器分離成三個獨立分量，然后對它們進行逆傅立葉變換，便得到三幅代表不同頻率分量的單色圖像，接著對這三幅圖像作進一步的處理（直方圖均衡化），最后將它們作為三基色分量分別加到彩色顯示器的紅、綠、藍顯示通道，從而實現(xiàn)頻率域分段的偽彩色增強。效果如圖： 直方圖均衡化圖像對比度增強的方法可以分成兩類:一類是直接對比度增強方法。另一類是間接對比度增強方法。直方圖拉伸和直方圖均衡化是兩種最常見的間接對比度增強方法。直方圖拉伸是通過對比度拉伸對直方圖進行調(diào)整，從而“擴大”前景和背景灰度的差別，以達到增強對比度的目的，這種方法可以利用線性或非線性的方法來實現(xiàn)。直方圖均衡化則通過使用累積函數(shù)對灰度值進行“調(diào)整”以實現(xiàn)對比度的增強。 直方圖均衡化處理的“中心思想”是把原始圖像的灰度直方圖從比較集中的某個灰度區(qū)間變成在全部灰度范圍內(nèi)的均勻分布。直方圖均衡化就是對圖像進行非線性拉伸，重新分配圖像像素值，使一定灰度范圍內(nèi)的像素數(shù)量大致相同。直方圖均衡化就是把給定圖像的直方圖分布改變成“均勻”分布直方圖分布。 缺點： 1）變換后圖像的灰度級減少，某些細節(jié)消失； 2）某些圖像，如直方圖有高峰，經(jīng)處理后對比度不自然的過分增強。 直方圖均衡化是圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方圖對對比度進行調(diào)整的方法。 這種方法通常用來增加許多圖像的局部對比度，尤其是當圖像的有用數(shù)據(jù)的對比度相當接近的時候。通過這種方法，亮度可以更好地在直方圖上分布。這樣就可以用于增強局部的對比度而不影響整體的對比度，直方圖均衡化通過有效地擴展常用的亮度來實現(xiàn)這種功能。 圖像增強小結(jié)及個人感受 增強圖象中的有用信息，它可以是一個失真的過程，其目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應(yīng)用場合，有目的地強調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調(diào)某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要?！ D像增強可分成兩大類：頻率域法和空間域法。前者把圖像看成一種二維信號，對其進行基于二維傅里葉變換的信號增強。采用低通濾波（即只讓低頻信號通過）法，可去掉圖中的噪聲；采用高通濾波法，則可增強邊緣等高頻信號，使模糊的圖片變得清晰。具有代表性的空間域算法有局部求平均值法和中值濾波（取局部鄰域中的中間像素值）法等，它們可用于去除或減弱噪聲?！ D像增強的方法是通過一定手段對原圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù)，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制(掩蓋)圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺響應(yīng)特性相匹配。在圖像增強過程中，不分析圖像降質(zhì)的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像。圖像增強技術(shù)根據(jù)增強處理過程所在的空間不同，可分為基于空域的算法和基于頻域的算法兩大類?；诳沼虻乃惴ㄌ幚頃r直接對圖像灰度級做運算基于頻域的算法是在圖像的某種變換域內(nèi)對圖像的變換系數(shù)值進行某種修正，是一種間接增強的算法。 此次課程設(shè)計，學(xué)到了很多課內(nèi)學(xué)不到的東西，比如獨立思考解決問題，出現(xiàn)差錯的隨機應(yīng)變，和與人合作共同提高，都受益非淺，對今后這類工作有著和大的幫助，日后也可以高質(zhì)量的完成項目。 這次課程設(shè)計終于順利完成了，在設(shè)計中遇到了很多專業(yè)知識問題，最后在老師的辛勤指導(dǎo)下，終于游逆而解。同時，在老師的身上我們學(xué)也到很多實用的知識，在此我們表示感謝！同時，對給過我?guī)椭乃型瑢W(xué)和各位指導(dǎo)老師再次表示忠心的感謝！參考文獻[1]阮秋琦，：電子工業(yè)出版社，2001[2]張志涌,. 北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2003[3]，李叔梁等譯,:科學(xué)出版社，1982[4]張兆禮，趙春暉，梅曉丹,:人民郵電出版社，20019
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