【導(dǎo)讀】信息，同時(shí)，削弱或去除某些冗余信息的處理方法。其主要目的是使得處理后的。圖像對給定的應(yīng)用比原來的圖像更加有效同時(shí)可以有效的改善圖像質(zhì)量。頻域處理法的采用的是卷積定理，它利用修改圖像傅立葉變換的方法實(shí)現(xiàn)對。灰度映射變換為基礎(chǔ)的，所用的映射變換取決于增強(qiáng)的目的。在本論文中，利用Matlab提供的若干函數(shù)，用于圖像類型的轉(zhuǎn)換。持五種圖像類型，即二值圖像、索引圖像、灰度圖像、RGB圖像和多幀圖像陣列。Matlab提供了兩個(gè)重要的用于圖像文件的讀寫的指令，分別是從圖。像文件中讀取數(shù)據(jù)的imread，以及將數(shù)據(jù)寫入到圖像文件中的imwrite。figure指令來實(shí)現(xiàn)；在同一個(gè)圖形窗口顯示多圖，可以用subplot來實(shí)現(xiàn)。

　　

【正文】 加上 ,最后用 surf()函數(shù)顯示出 3D效果 . (2) r=24。 for x=1:256 for y=1:256 if (x128).^2+(y128).^2r.^2。 t(x,y)=0。 end end end 通過對 r數(shù)值的改變 ,和 if條件的變化來實(shí)現(xiàn)不同的低通和高通情況下的濾波 . 產(chǎn)生的 圖像 與 fft2(f1)幅度譜的程序如下： Clc。 a=zeros(128,128) for y=54:74 for x=34:94 a(x,y)=1。 end end figure(1) a1=fft2(a)。 subplot(1,2,1)。 imshow(a)。 subplot(1,2,2)。 a2=abs(a1)。 mesh(a2)。 for x=1:128 for y=1:128 b(x,y)=(1).^(x+y).*a(x,y)。 end 第三章 Matlab 圖像增強(qiáng) 27 圖 39 令 ),()1(),( 12 yxfyxf yx ??? ，則圖像 與 的幅度譜圖如下： 圖 310 結(jié)果分析：對比兩圖可以得到 , 得的圖就是將 得的圖的頻譜往中心移 .即稱為頻譜中心化 ,將能量集中的 4 個(gè)角往中心靠攏。 若將 f1(x,y)順時(shí)針旋轉(zhuǎn) 45176。得到 ，則 及 的幅度譜圖如下 28 圖 311 結(jié)果分析：將 得的圖與 得的圖比較可知 ,將原圖移動(dòng)旋轉(zhuǎn) 45 度以后 ,幅度譜圖仍然沒的改變 ,圖象能量依然集中在 4個(gè)角。 對數(shù)字圖像 進(jìn)行頻域的理想低通，同屏顯示原圖、幅度譜圖和低通濾波的結(jié)果圖。其中，取理想低通濾波的半徑 R 分別為 8 2 11 和 5。 程序代碼如下（取 r=8 時(shí)） Clc。 a=fopen(39。D:\圖像實(shí)驗(yàn) \img\39。,39。r39。)。 b=fread(a,[256,256],39。uchar39。)。 fclose(a)。 figure(1) subplot(1,2,1) imshow(b,[0,255])。 b=fft2(b) m=abs(b)。 subplot(1,2,2) m0=15*log(m+) surf(m) q=b。 第三章 Matlab 圖像增強(qiáng) 29 t=fftshift(q) r=8。 for x=1:256 for y=1:256 if (x128).^2+(y128).^2r.^2。 t(x,y)=0。 end end end 結(jié)果如下：原圖像及其頻譜圖 圖 312 h2=abs(t)。 h02=15*log(+h2) figure(2) imshow(h02,[0,255])。 t=ifftshift(t)。 z=ifft2(t)。 figure(3)。 subplot(1,2,1) imshow(z,[0,255])。 n=fft2(z)。 subplot(1,2,2)。 n=15*log(+abs(n))。 surf(n)。 R=88 時(shí)的理想低通濾波結(jié)果圖和濾波頻譜圖： 30 圖 313 R=24 時(shí)的理想低通濾波結(jié)果圖和濾波幅度譜圖： 圖 314 R=5 時(shí)的理想低通濾波結(jié)果圖和濾波幅度譜圖： 圖 315 對于所有的低通濾波都會(huì)根據(jù)不同的半徑產(chǎn)生如圖 一樣的頻譜圖 . 當(dāng) R=5 時(shí)，濾 波后的圖像很模糊，無法分辨； 當(dāng) R=24 時(shí)，濾波后的圖像有些模糊，能分辨出臉上的器官輪廓，但由于理第三章 Matlab 圖像增強(qiáng) 31 想低通濾波器在頻域的銳截止特性，濾波后的圖像有較明顯的振鈴現(xiàn)象； 當(dāng) R=88 時(shí)，濾波后的圖像比較清晰，但高頻分量損失后，圖像邊沿與文字變的有些模糊，在圖像的邊框附近仍有振鈴現(xiàn)象。 b. 對數(shù)字圖像 進(jìn)行頻域的理想高通，同屏顯示原圖、幅度譜圖和高通濾波的結(jié)果圖。其中，取理想高通濾波的半徑 R分別為 8 和 24： 原圖像及其幅度譜圖： 圖 316 R=2 時(shí)的理想高通濾波結(jié)果圖和濾波幅度譜圖： 32 圖 317 R=8 時(shí)的理想高通濾波結(jié)果圖和濾波幅度譜圖： 圖 318 R=24時(shí)的理想高通濾波結(jié)果圖和濾波幅度譜圖： 第三章 Matlab 圖像增強(qiáng) 33 圖像 319 圖 320 R=8時(shí)的頻譜圖,根據(jù)R的大小來決定中心陰影部分的圓的大小,其余部分 均是高通濾波的效果. 當(dāng)R=2時(shí)，濾波后的圖像無直流分量，但灰度的變化部分基本上都保留了；當(dāng)R=8時(shí)，濾波后的圖像在文字和圖像邊緣部分的信息仍然保留； 當(dāng)R=24時(shí)，濾波后的圖像只剩下文字和白條邊緣等信號(hào)突變的部分 小結(jié)： 34 熟悉了 的使用 驗(yàn)證了二維傅里葉變換的平移性 和旋轉(zhuǎn)不變性。 實(shí)現(xiàn)了對圖像的頻域?yàn)V波，掌握了頻域圖像增強(qiáng) ,了解了低通濾波對圖像的影響。 致謝 35 總結(jié) 本文主要是對利用 Matlab 軟件對圖像增強(qiáng)做了一個(gè)簡明扼要的介紹。圖像增強(qiáng)即增強(qiáng)圖象中的有用信息，這個(gè)變換過程可以說是一個(gè)失真的過程，它的主要目的是加強(qiáng)圖像的視覺效果。依據(jù)給定圖像的實(shí)際要求，有目標(biāo)的突出圖像的整體或者是局部特性，將原來不夠清晰的圖像變得較為清晰或凸顯某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同事物特征之間的差別，剔除不感興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富有用信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果，滿足某些特殊分 析的需要。 圖像增強(qiáng)按所采用方法從技術(shù)上可以分成頻率域法和空間域法。頻域法即為把圖像看成一種二維信號(hào)，對其進(jìn)行基于二維傅里葉變換的信號(hào)增強(qiáng)。采用低通濾波（即只讓低頻信號(hào)通過）法，削弱圖中的干擾噪聲；采用高通濾波法，則可增強(qiáng)邊緣等高頻信號(hào)，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。 圖像增強(qiáng)的方法是通過一定變換方法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(qiáng)過程中，一般不分析圖像降低質(zhì)量的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像。圖像增強(qiáng)技術(shù)根據(jù)增強(qiáng)處理過程所存在的空間不同，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(shí)直接對圖像灰度級(jí)做運(yùn)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(jìn)行某種修正，是一種間接增強(qiáng)的算法。 基于空域的算法分為點(diǎn)運(yùn)算算法和鄰域去噪算法。點(diǎn)運(yùn)算算法即灰度級(jí)校正、灰度變換和直方圖修正等，目的或使圖像成像均勻，或擴(kuò)大圖像動(dòng)態(tài)范圍，擴(kuò)展對比度。鄰域增強(qiáng)算法分為圖像平滑和銳化兩種。平滑一 般用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。常用算法有均值濾波、中值濾波。銳化的目的在于突出物體的邊緣輪廓，便于目標(biāo)識(shí)別。常用算法有梯度法、算子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計(jì)差值法等。 在吳玲老師的指導(dǎo)下。本次畢業(yè)設(shè)計(jì)，就要畫上一個(gè)句號(hào)了。可是，對我來說，這次設(shè)計(jì)的本身所產(chǎn)生的影響，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有結(jié)束，我從本次畢業(yè)設(shè)計(jì)中學(xué)到了許多課本上沒有的知識(shí)。通過各位老師的指導(dǎo)和教育，使我不僅僅在知識(shí)水平和解決實(shí)際問題的能力上有了很大的提高。還從思想的深處體會(huì)到，要把自己的所學(xué)變成現(xiàn)實(shí)時(shí)所將面對的種種難題。 36 致謝 畢業(yè)設(shè) 計(jì)即將完成，我的學(xué)生生涯也要告一段落。借此機(jī)會(huì)，我要對四年來幫助過我的人表示深深的感謝。 這次畢業(yè)論文能夠得以順利完成，是所有曾經(jīng)指導(dǎo)過我的老師，幫助過我的同學(xué)，一直支持著我的家人對我的教誨、幫助和鼓勵(lì)的結(jié)果。在論文完成之際，我要特別感謝我的指導(dǎo)老師的熱情關(guān)懷和悉心指導(dǎo)。由于自己在準(zhǔn)備考研復(fù)試而對于畢業(yè)論有過于疏忽，但是在老師的孜孜教誨下順利的完成論文。老師在我的畢業(yè)論文完成過程中給予了很大的幫助。從開始的選題到中期的修改，再到最終定稿，吳老師給予我許多寶貴的意見。正是有了老師的悉心教誨和無私的幫助，我才 得以順利的完成此次畢業(yè)設(shè)計(jì)，在此表示我深深的謝意。 在論文的寫作過程中，也得到許多同學(xué)的寶貴建議，同時(shí)還得到許多朋友額家人的支持和幫助。在我遇到困難時(shí)候他們總是可以幫我調(diào)整心情，讓我清理思路重新開始。 這 是一個(gè)漫長的學(xué)習(xí)過程。隨著時(shí)間的推移，我開始慢慢的掌握了設(shè)計(jì)時(shí)所需要的知識(shí)。我也終于明白了大學(xué)兩年學(xué)習(xí)的意義和作用。扎實(shí)的基本功和良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣，能使自己在學(xué)習(xí)新知識(shí)有更深刻的認(rèn)識(shí)力和更快的領(lǐng)會(huì)力。 由于本人知識(shí)有限、經(jīng)驗(yàn)不足，文中難免有一些不足之處，希望老師和同學(xué)提出寶貴意見。 總之，我要謝謝所有關(guān)心和支 持我的良師益友。 37 參考文獻(xiàn) [1] 汪志云 ,黃夢為 .基本直方圖的圖像增強(qiáng)及其 MATLAB 實(shí)現(xiàn) [J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué) ,2020,28（ 2） :5456. [2]劉榴娣 ,劉明奇 ,黨長民 .實(shí)用數(shù)字圖像處理 [M].北京理工大學(xué)出版社 ,1998. [3]岡薩雷斯 RC 著 .李叔梁譯 .數(shù)字圖像處理 .北京 :科學(xué)出版社 ,1983 [4]李月 景編著 .圖像識(shí)別技術(shù)及 其應(yīng)用 .北京 :機(jī)械工業(yè)出版社 ,1985 [5]周考寬 ,曹曉光 ,陳建革等編著 .實(shí)用微機(jī)圖像處理。北京 :北京航天大學(xué)出版社 ,1994 [6]放如明 ,蔡健榮 ,許俐編著 .計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)及其在農(nóng)業(yè)工程中的應(yīng)用 .北京 :清華大學(xué)出版社 ,1999 [7] Biran, A. and Breiner, M. G. MATLAB for Engineers, AddisonWdsley, 1995 (ISBN 0201565242). [8]Golub, G. H. and Van Loan, C. F. Matrix Comautations (2ed edition). The Johns Hopkins Univeristy Press, 1989 (ISBN 0801837391). [9]Borse, Methods with MATLAB: A resource for Scientists and Engimeers, PES Publishing Company, 1997 (ISBN 0534928221). [10]Heath, M. T. Scientific Computing, an Introductory Survey, McGrawHill, 1997 (ISBN 0070276846). [11]Jennings, A. and McKeown, J. J. Matrix Computation. John Wiley, 1992 (ISBN 0471935271). [12]Lindfield, G. and Penny, J. Numerical Methods Using MATLAB. Ellis Horwood, 1995 (ISBN 0130309664). [13]MalekMadani, R. Advanced Engineering Mathematics with Mathematica and MATLAB, AddisonWesley, 1998 (ISBN 02015988171). [14]Marcus, M. Matrices and MATLAB: A Tutorial. Prentice Hall, 1993 (ISBN 0135629012). [15]Ogata, K. Solving Control Engineering Problems with MATLAB. Prtice Hall, 1993 (ISBN 0130459070). [16]Stang, G. Introduction to Lincar Algebra. WellesleyCambridge Press, 1993 (ISBN 0961408855). [17]Strum, R. D. and Kirk D. E. Contemporary Linear Systems Using MATLAB. PWS Publishing, 1994 (ISBN 0534932738).