數字圖像課程設計--基于直方圖變換實現的圖像增強(參考版)
2025-01-19 16:58本頁面
【正文】 六、參考文獻:【1】 數字圖像處理學 電子工業(yè)出版社 賈永紅 2003【2】 數字圖像處理（Matlab版） 電子工業(yè)出版社 岡薩雷斯 2006【3】 王耀南,李樹濤,毛建旭. 計算機圖像處理與識別技術[M] . 北京:高等教育出版社,2001. 共11 頁 第 10頁。結果表明,基于直方圖的圖像增強技術能在一定程度上改善圖像的對比度差細節(jié)和灰度動態(tài)范圍。 規(guī)定化后直方圖2’)五、結束語圖像增強技術屬于數字圖像預處理的范疇, 直方圖均衡化和規(guī)定化處理是圖像增強技術中的基本方法。規(guī)定化圖像2’)subplot(2,2,4)imhist(histeq(f,10))。subplot(2,2,3)imshow(histeq(f,10))。E:\39。title(39。原始圖像2’。subplot(2,2,1)imshow(f)。E:\39。)close all。title(39。title(39。)。f=imread(39。原始圖像直方圖139。subplot(2,2,2)imhist(f)。原始圖像139。subplot(2,2,1)figure, imshow(f)。E:\39。圖5 和圖6 為需要規(guī)定化處理的圖像及其直方圖。)程序實現的圖像如圖1～7 所示,其中圖1 和圖2 為原始圖像及其直方圖,原始圖像較暗且動態(tài)范圍小。title(39。)figure。title(39。figure。E:\39。原始圖像直方圖239。imhist(f)。)。figure, imshow(f)。E:\39。)close all。title(39。)figure。title(39。figure。E:\39。)close all。title(39。figure。原始圖像139。figure, imshow(f)。E:\39。格式(6) 對圖像I 均衡化處理后同時返回各灰度值。格式(4) 對圖像I 均衡化處理,n 表示灰度級數目,缺省值為64 。對于格式(2) ,J 返回調色板為map 的圖像I 的直方圖。而對于離散圖像,由于離散的灰度級個數通常很少,對每一個可能像素值計算映射是可行的,就不用像連續(xù)變量那樣求逆變換的解析式了。(3) 計算逆變換函數z = G 1 ( v) 便得到了所希望的灰度級。上述過程即為:(1) 將原始圖像的灰度級均衡化。假設Pr ( r) 和Pz ( z) 分別表示原始和希望的圖像概率密度函數,同時利用式(4) 直方圖均衡化，則由式(4) 均衡化處理產生最后的結果Ps ( s) = 1 與積分內的概率密度無關,因此,處理后的原圖像及理想圖像的概率密度Ps ( s) 和Pv ( v) 具有相同的均勻密度
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