圖像增強(qiáng)與matlab實(shí)現(xiàn)-在線瀏覽
2024-08-06 13:53本頁(yè)面
【正文】 像傅立葉變換的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的增強(qiáng)處理技術(shù)；空域處理法：是直接對(duì)圖像中的像素進(jìn)行處理，基本上是以灰度映射變換為基礎(chǔ)的。由于從外界得到的圖像多是二維（2D）的，一幅圖像可以用一個(gè) 2D 數(shù)組 表示。為了能夠用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理，需要坐標(biāo)空間和性質(zhì)空間都離散化。亮度是觀察者對(duì)所看到的物體表面反射光強(qiáng)的量度。人們?nèi)粘？吹降膱D像一般是從目標(biāo)上反射出來(lái)的光組成),(yxf的，所以 可看成由兩部分構(gòu)成：入射到可見(jiàn)場(chǎng)景上光的量；場(chǎng)景中目標(biāo)對(duì)反射光反射的比率。 與 和 都成正比，可表示成),(yxr),(f),(yxi),(r＝ ?；叶燃?jí)的直方圖給出了一幅圖像概貌的描述，通過(guò)修改灰度直方圖來(lái)得到圖像增強(qiáng)。D:\image\39。%讀取圖像subplot(2,1,1)。%顯示圖像title(39。)。imhist(I)。(b)原圖的灰度直方圖39。. . . .圖 直方圖均衡化直方圖均衡化過(guò)程如下：（1）計(jì)算原圖像的灰度直方圖 ；)(KrP（2）計(jì)算原圖像的灰度累積分布函數(shù) ，進(jìn)一步求出灰度變換表；ks（3）根據(jù)灰度變換表，將原圖像各灰度級(jí)映射為新的灰度級(jí)。D:\image\39。%讀取圖像subplot(2,2,1)。%顯示圖像title(39。)。imhist(I)。原圖的灰度直方圖39。subplot(2,2,3)。%對(duì)圖像進(jìn)行均衡化處理，返回有 64 級(jí)灰度的圖像 JImshow(J)。原圖直方圖均衡化39。subplot(2,2,4)。%繪制圖像的灰度直方圖title(39。). . . .以下展示了直方圖均衡化的效果：優(yōu)勢(shì)：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(kuò)張了像素值的動(dòng)態(tài)范圍，是一種常用的圖像增強(qiáng)算法。四、圖像二值化 圖像二值化圖像的二值化處理就是將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為 0 或 255，也就是講整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。其次，要進(jìn)行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖像二值化，得到二值化圖像。39。bw=im2bw(I,)。. . . .imshow(I)。原圖39。subplot(1,3,2)。title(39。)。I(J)=0。I(J)=255。imshow(I)。 圖像二值化 ( 域值為 150 ） 39。下圖為圖像二值化的效果：圖 五、對(duì)比度增強(qiáng) 對(duì)比度增強(qiáng)對(duì)比度增強(qiáng)是按一定的規(guī)則修改輸入圖像每一個(gè)像素的灰度，從而改變圖像灰度的動(dòng)態(tài)范圍。. . . .圖 灰度調(diào)整灰度調(diào)整程序：%imadjust 函數(shù)I=imread(39。)。Imshow(I)。原圖39。subplot(2,2,2)。%繪制圖像的灰度直方圖title(39。)。J=imadjust(I,[ ],[])。%顯示圖像title(39。)。imhist(J)。均衡后的灰度直方圖39。經(jīng)過(guò)對(duì)比度調(diào)整，圖像變亮。對(duì)數(shù)變換程序：%對(duì)數(shù)變換I=imread(39。)。%對(duì)數(shù)變換不支持 uint8 類(lèi)型數(shù)據(jù)，將一個(gè)矩陣轉(zhuǎn)化為灰度圖像的數(shù)據(jù)格式(double)J=log(I+1)。Imshow(I)。原圖39。subplot(1,2,2)。title(39。). . . .圖 對(duì)數(shù)變換確實(shí)能夠擴(kuò)展低值灰度，而壓縮高值灰度，使低值灰度的圖像細(xì)節(jié)更容易看清。平滑噪聲可以在空間域中進(jìn)行，基本方法是求像素灰度的平均或中值。 線性濾波輸出圖像的值等于輸入圖像濾波后值的局部平均，各個(gè)項(xiàng)具有相同的權(quán)。 ?????????11251],[kjhrect ?????????01012],[kjhcir對(duì)一些圖像進(jìn)行線性濾波可以去除圖像中某些類(lèi)型的噪聲，如采用鄰域平均法的均值濾波器就非常適用于去除通過(guò)掃描得到的圖像中的顆粒噪聲。39。J=imnoise(I,39。 pe
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