數(shù)字圖像處理-第04章-圖像增強(qiáng)-在線瀏覽
2025-03-07 19:00本頁面
【正文】 255。39。 %讀入圖像 ? imshow(A)。 %顯示圖像的直方圖 ? J1=imadjust(A,[ ],[])。 %輸出圖像效果圖 ? figure,imhist(J1) %輸出圖像的直方圖 實(shí)現(xiàn)的程序： （ a）原圖 （ b）原圖的直方圖 （ c）輸出圖像 （ d）輸出圖像的直方圖 圖 圖像線性變換 2．非線性灰度變換 ? 當(dāng)用某些非線性函數(shù)如對(duì)數(shù)、指數(shù)函數(shù)等作為映射函數(shù)時(shí)，可實(shí)現(xiàn)灰度的非線性變換。 直方圖 （ 圖 ） ： 指圖像中各種不同灰度級(jí)像素出現(xiàn)的相對(duì)頻率 。 ?直方圖變換后可使圖像的灰度間距拉開或使灰度分布均勻，從而增大對(duì)比度，使圖像細(xì)節(jié)清晰，達(dá)到增強(qiáng)的目的。 ?直方圖均衡化 ?通過對(duì)原圖像進(jìn)行某種變換，使得圖像的直方圖變?yōu)榫鶆蚍植嫉闹狈綀D 。 ?對(duì)于離散的圖像，用頻率來代替概率 。試對(duì)其進(jìn)行直方圖均衡化。)1i n t [ (7 ???? ksLs（ 2）計(jì)算 ?輸出圖像灰度是等間隔的，且與原圖像灰度范圍一樣取 8個(gè)等級(jí)，即要求最終的值 sk=k/7, k=1,2,… ,7。 映射到 ，因此有850個(gè)像素取值 。同理有245+122+81＝ 488個(gè)像素變換 。 解 ： 程序如下 A=imread(39。)。 %調(diào)用函數(shù)完成直方圖均衡化 subplot(1,2,1),imshow(A)。 %直方圖均衡化后的圖像效果 figure,subplot(1,2,1),imhist(A)。 %均衡化后的直方圖 平滑 ? 一種區(qū)域增強(qiáng)的算法 ，平滑算法有： ?鄰域平均法，中值濾波和邊界保持類濾波等。 ?某一像素 ， 如果它與周圍像素點(diǎn)相比 ， 有明顯的不同 ， 則該點(diǎn)被噪聲感染了 。 圖 模板示意圖 ?處理后的圖像設(shè)為 ，則處理過程可描述為 ?其中 Z={1,0,1}， 為門限，它可以根據(jù)對(duì)誤差容許的程度，選為圖像灰度均方差的 若干倍，或者通過實(shí)驗(yàn)得到。39。 I=imnoise(I1,39。 pepper39。 %對(duì)圖像加椒鹽噪聲 imshow(I)。 。 %定義 4種模板 h2=1/16.*[1 2 1。1 2 1]。1 0 1。 h4=1/2.*[0 1/4 0。0 1/4 0]。 %用 4種模板進(jìn)行濾波處理 I3=filter2(h2,I)。 I5=filter2(h4,I)。 （ a）有噪聲的圖像 （ b）模板 1處理的結(jié)果圖 （ c）模板 2處理的結(jié)果圖 （ d）模板 3處理的結(jié)果圖 （ e）模板 4處理的結(jié)果圖 圖 平滑處理的例子 ?鄰域平均法：在去噪的同時(shí)也使邊界變得模糊了 。 ?選一個(gè)含有奇數(shù)點(diǎn)的窗口 W， 將這個(gè)窗口在圖像上掃描 ， 把該窗口中所含的像素點(diǎn)按灰度級(jí)的升 （ 或降 ） 序排列 ， 取位于中間的灰度值 ，來代替該點(diǎn)的灰度值 。 圖 中值濾波的常用窗口 ?中值濾波對(duì)于消除孤立點(diǎn)和線段的干擾十分有用。 ?對(duì)于一些細(xì)節(jié)較多的復(fù)雜圖像，還可以多次使用不同的中值濾波，然后通過適當(dāng)?shù)姆绞骄C合所得的結(jié)果作為輸出，這樣可以獲得更好的平滑和保護(hù)邊緣的效果。39。 I=imnoise(I1,39。 pepper39。 imshow(I)。 %中值濾波 figure,imshow(K)。 （ a） 原圖 （ b）結(jié)果圖 圖 中值濾波 1. K近旁均值濾波器 ? 在 m m的窗口中，屬于同一集合類的像素，它們的灰度值將高度相關(guān)。 （ 1）作一個(gè) m m的作用模板。 （ 3）用這 K個(gè)像素的灰度均值替換掉原來的值。 圖 K近旁均值濾波器 ?在 K近旁均值濾波器中，不選 k個(gè)鄰近像素的平均灰度來代替，而選 k個(gè)鄰近像素的中值灰度來代替。 ?在此鄰域中采用圖 。 3. 最小均方差濾波器 圖 最小均方差濾波器模板 ?計(jì)算步驟如下： （ 1）按圖做出 9個(gè)模板，計(jì)算出各自的方差。 （ 3）用該模板的灰度均值代替原像素的灰度值。 ?以方差作為各個(gè)鄰域灰度均勻性的測(cè)度。 ?通過這樣的平滑既可以消除噪聲，又能夠不破壞鄰域邊界的細(xì)節(jié)。 ?邊緣和輪廓常常位于圖像中灰度突變的地方，因而可以直觀的想到用灰度的差分對(duì)邊緣和輪廓進(jìn)行提取。 因此可以利用它來增強(qiáng)圖像
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