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文档简介
1、燕山大学课程设计说明书题目:基于直方图变换实现的图像增强word格式.毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教 师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别 加以标注和致的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的 研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或 集体,均已在文中作了明确的说明并表示了意。作者签名: 日期:指导教师签名: 日期:使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论 文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印
2、刷本和 电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并 提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其 它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论 文的部分或全部容。作者签名: 日 期:燕山大学课程设计(论文)任务书院(系):基层教学单位:学号学生专业(班级)设计题目基于直方图变换实现的图像增强设 计 技 术 参 数实现基于直方图变幻的图像增强,针对不同类型的图像采用合适的増强方法 以实现最好程度的増强。设 计 要 求选择一副对比度不足的图像,对该图像进行灰度变换实现图像的增强,增强 对比度,显示增强前、后的图像以及他们的灰度直方图。总结直方图增强的 方
3、法,对比方法的优缺点,积极思考基于特定图像的增强方法,设计中应具 有自己的设计思想、设计体会。工 作 t工作 计 划参 考 资 料指导教师签字基层教学单位主任签字说明:此表一式四份,学生、指导教师、基层教学单位、系部冬一份。年 月 日第1章摘要1第2章引言2第3章图像增强的重要方法33.1灰度变换33.2直方图修正33.3平滑33.4锐化43.5各种图像增強技术方法的优缺点 4第4章 直方图增强及matlab实现54.1直方图均衡化54.2直方图均衡化的公式54.3 直方图均衡化mat 1 ab的实现64.4直方图均衡化小结9第5章结论10第6章心得体会12第7章参考文献12第一章摘要摘要:图
4、像增强不仅可以用于提高图像的视觉外观,而且还是图 像边缘检测以及特征提取等技术的基础。本课程设计主要研究用于 增强图像的灰度变换方法,包括线性灰度变换、非线性灰度变换与 直方图均衡化方法。采用MATLAB软件进行编程,运用上述算法对 图像进行处理。实验结果表明,处理后的图像对比度得到了明显改 善,增强了图像的视觉效果。在以上算法中可以通过灵活设置相关 参数获取不同的图像增强效果,并且具有处理速度快的优点。通过对图像增强的方法进行比较之后,得出不同方法在使用过 程中的优缺点,并且积极思考和掌握在特定图像下增强图像的最优 方法。关键字:数字图像处理;图像增强;直方图;均衡化;规定 化;matlab
5、第二章引言引言:图像增强是指按特定的需要突出一副图像中的某些信息, 同时,消弱或去除某些不需要信息的处理方法。其主要目的是使处 理后的图像对某种特定的应用来说,比原始图像更适用。图像增强技术是不考虑图像降质的原因,只将图像中感兴 趣的特征有选择地突出,而衰减其不需要的特征,故改善后的图像 不一定要去逼近原图像。如突出目标物轮廓,去除各类噪音,将黑 白图像转变为伪彩邑图像。从图像质量评价观点来看,图像增强的 主要目的是提高图像的可懂度,更有利于人的视觉感知图像处理技术在40多年的时间里,迅速发展成为一门独立的有 强大生命力的学科,图像增强技术已逐步涉及人类生活和社会生产 的各个方面,在航天、生物
6、医学、工业生产领域、以及军事等方面 的应用已经趋于成熟化和进一步的提高。成为人类科学技术上不可 或缺的一部分。第三章图像增强的重要方法图像増强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理图像尖锐化处理和彩 色处理技术等。在实用中可以采用单一方法处理,也可以采用几种方法联合处理,以便 达到预期的增强效果。图像增强技术基本上可以分成两大类:一类是频域处理,一类是 空域处理法。图像増强有图像对比度増强、亮度増强,轮廓增强等等。空间域法主要在 空间域对像素灰度值直接运算处理,如图像的灰度变换 直方图修正 图像空域平滑和蜕 化处理。频域法就是在图像的某种变化域 对图像的变换值进行预算,如先对图像进行 傅里
7、叶变换,在进行滤波处理,最后将滤波处理后的图像变换值反变换到空间域,从而 获得增强后的图像。3.1.灰度变换灰度变换可使图像动态围增大,图像对比度扩展,图像变清晰,特征明显是图像增 强的重要手段之一。具体来说是一种通过改变图像像元的亮度分布态势*扩展灰度分布 区间来改变图像像元对比度,从而改善图像质量的图像处理方法。因为亮度值是辐射轻 度的反映,所以也称为辐射増强。常用的方法有对比度线性变换和非线性变换。其关键 是寻找到一个函数,以此函数对图像中毎一个像元进行变换,使像元得到统一的重新分 配,构成得到反差增强的图像3.2直方图修正法(1)直方图均衡化直方图均衡化是通过对原图像进行某种变换使原图
8、像的灰度值图修正为均匀的直方 图的一种方法。直方图规定化直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正 的增强方法也成为直方图匹配。3. 3平滑噪声有些图像是通过扫描仪扫描输入、或传输通道传输过来的。图像中往往包含有冬种 各样的嗓声。这些噪声一般是随机产生的,因此具有分布和大小不规则性的特点。这些 噪声的存在直接影响着启续的处理过程*使图像失真。图像平滑就是针对图像噪声的操 作,其主要作用是为了消除噪声,图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波,均 值滤波是一种线性空间減波,它用一个有奇数点的掩模在图像上滑动,将掩模中心对应 像素点的灰度值用掩模所有像素点灰度的平均值代替
9、如果规定了在取均值过程中掩模 各像素点所占的权重,即各像素点所乘系数,这时就称为加权均值滤波;中值滤波是一 种非线性空间滤波,其与均值滤波的区别是掩模中心对应像素点的灰度值用掩模所有像 素点灰度值的中间值代替。3.4锐化平滑噪声时经常会使图像的边缘变的模細,针对平均和积分运算使图像模翩,可对 其进行反运算采取微分算子使用模板和统计差值的方法,使图像增强锐化。图像边缘与 高频分量相对应,高通滤波器可以让高频分量畅通无阻,而对低频分量则充分限制,通 过高通滤波器去除低频分董,也可以达到图像锐化的目的。3.5各种图像增强技术方法的优缺点(1) 灰度变换优势:可以充分利用图像中的亮度信息,明显改善图像
10、质量,是一种常用的图像增 强算法。不足:对于受噪声影响明显的图像,该算法增强效果不明显。即不能有效地卩制噪 声。而且,仅仅利用了图像中的局部信息。(2) 直方图均衡化优势:能够使得处理后图像的概率密度函数近似服从均匀分布,其结果扩了像素值 的动态囤,是一种常用的图像増强算法。不足:不能抑制噪声。(3)平滑算法优势:去噪效果明显,并且能够较好的保持图像边缘位置和细节。不足:非线性滤波算法的实现相对线性滤波比较困难。(3)锐化优势:图像模翩的部分得到了锐化,特别是模糊的边缘部分得到了增査,边乳更加 明显。不足:图像显示清楚的地方*经过滤波发生了失真。第四章直方图增强及matlab实现4.1直方图均
11、衡化直方图均衡化是一种最常用的直方图修正。它是把给定图象的直方图分布改造成均 匀直方图分布。是间接对比度增强的方法。由信息学的理论来解释,具有最大埔(信息量) 的图象为均衡化图象。直观地讲,直方图均衡化导致图象的对比度増加。从原理上讲, 直方图均衡化则通过使用累计函数对灰度值进行“调整以实现对比度的增强。直方图均衡化基本做法是将每个灰度区间等概率分布代替了原来的随机分布,即增 强后的图象中毎一灰度级的像元数目大致相同。直方图均衡化可使得面积最大的地物细 节得以增强,而面积小的地物与其灰度接近的地物进行合并,形成综合地物。减少灰度 等级换取对比度的増大要注意的是,均衡化处理后的图象只能是近似均匀
12、分布。均衡化 图象的动态田扩大了,但其本质是扩大了量化间隔,而量化级别反而减少了,因此,原 来灰度不同的象素经处理后可能变的相同,形成了一片的相同灰度的区域,各区域之间 有明显的边界,从而出现了伪轮廓。4.2直方图均衡化的公式直方图进行均衡化变换后得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像word格式.变换前图像的直方图均衡化后图像的直方图(1)对于连续的数字图像所用直方图均衡化公式为当变换函数为r的累积直方图函数时 能达到直方图均衡化的目的(2)对于灰度级为离散的数字图像用频率;来代替概率,则所用直方图公式为公式中* T(rk)来表示原图像的第k个灰度级的转换函数。表示总和。Lnj/N表示0j 个
13、灰度级的像素数量总和与像素总数的比值,也就是前面讲过的百分位(当前色阶与前面 色阶的所有像素数量三总像素数t) -EPr(rk)表示第0k的灰度级出现概率累积相加。因 为s是归一化的数值(sGO,l),要转换为0255的颜色值,需要再乘上255,即 S=EPr(rk)*255 -4. 3直方图均衡化matlab的实现mat lab直方图均衡化的函数是histcci *I = iinrcad(, pouttiF);J, T = histeq(I);Figure,plot(0:255)/255,T);下面给出直方图均衡化的源程序:Yuantu=iinread(,D:Yuantu. JPG ); %
14、读取原图象in,n,o=size( Yuantu);%读取原图象的大小尺寸grayPic=rgb2gray( Yuantu);%对原图像进行灰度变换f igure, imshow( Yuantu);%显示原图象figure, imshow(grayPic);%显示灰度图象%计算原图像各灰度出现的概率gp=zeros(l, 256);%返回一个 lx 256 px.的矩阵for i=l:256gp(i)=1ength(f i ndCgrayP i c=(i-1)/(m*n);endfigure, bar(0:255, gp);%绘制直方图title(原图像直方图);%直方图的名称xlabclC灰
15、度值);%直方图的橫坐标ylabclC出现概率);%直方图的横坐标%计算新的各灰度出现的概率newGp=zcros( 1, 256);%创建一个新数组用来存放新的灰度值槪.率Sl=zeros(L 256);S2=zeros(L 256);tinp=0;for i=l:256tinp=tmp+gp( i);Sl(i)=tmp;S2(i )=round(Sl (i )*256);%返回按指定位数进行四舍五入的数值endfor i=l:256newGp( i )=sum(gp( f ind(S2=i); %求累计频率endfigure, bar(0:255, ncwGp);titleC均衡化后的直方
16、图);xlabelC 灰度值);ylabelC出现概率);newGray P i c二gray Pic; %填充各像素点、新的灰度值for i=l:256newGrayPi c(f i nd(grayPi c=(i-1)=S2(i);endfigure, imshow(ncwGrayPic);M figure 5| Elu Edrt Yiew Insert look Desktop Jfifridow Hip figure 1|Edh “如lode Qoikica ndo 涉0* e n-n 2 B 口ffsta方国OO251.Q FireZd H臼 EditInsert Joels *akl
17、op Window tilp*J U y i k 、门 z W 段 Q 二 E)均衔化呂的宜方留0Q2$|0 02 -I-分析:从上图中可以看出,用直方图均衡化后,图像的直方图的灰度间隔被拉大了,均 衡化的图像的一些细节显示了出来,这有利于图像的分析和识别。直方图均衡化就是通 过变换函数hi st eq将原图的直方图调擊为具有“平坦”倾向的直方图,然后用均衡直方 图校正图像。4.4直方图均衡化小结直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用,它高效且易于实现,广泛应用于图像增 强处理中。图像的像素灰度变化是随机的,直方图的图形高低不齐,直方图均衡化就是 用一定的算法使直方图大致平和。均衡化处理后的图象
18、只能是近似均匀分布。均衡化图象的动态田扩大了,但其本质 是扩大了量化间隔,而童化级别反而减少了,因此,原来灰度不同的象素经处理后可能 变的相同,形成了一片的相同灰度的区域,各区域之间有明显的边界,从而出现了伪轮 廓。如果原始图像对比度本来就很高,如果再均衡化则灰度调和,对比度降低。在泛白 缓和的图像中,均衡化会合并一些象素灰度,从而增大对比度。均衡化后的图片如果再 对其均衡化,则图像不会有任何变化。灰度直方图均衡化的算法,简单地说,就是把直方图的每个灰度级进行归一化处理, 求每种灰度的累积分布,得到一个映射的灰度映射表,然后根据相应的灰度值来修正原 图中的每个像素。经典的直方图均衡化算法可能存
19、在以下一些不足:1.输出图像的实际灰度变化困很 难达到图像格式所允许的最大灰度变化国。2.输出图像的灰度分布直方图虽然接近均匀 分布,但其值与理想值1/n仍有可能存在较大的差异,并非是最佳值。3.输出图像的灰度 级有可能被过多地合并。由于灰度的吞噬也易造成图像信息的丢失。第五章结论数字图像增强技术是数字图像处理的基本技术,图像增强的目的是突出图 像中人或者机器感兴趣的特征部分,为后续的图像识别、理解、输出显示等服 务。在论文进行过程中,在导师的悉心指导下,在对传统的图像增强技术的研 究和大量的实验仿真下完成的图像增强算法的研究,本论文所有的图片都是作 者仿真后的结果图片。总结如下:图像增强的方
20、法有很多种,针对不对图像的情况运用不同的增强技术,使 图像更容易让人识别、更清晰,是本课题主要的研究目的。对比度增强法适合 于对比度较低的图像,通过线性和非线性的变化,修改每一个像素的灰度,从 而改变图像的动态围达到图像增强的目的。直方图均衡化针对在低值灰度区间 上频率较大、图像中较暗区域中细节看不清楚的图像,有较好的增强效果。但 是上述两种方法的缺点都是不能抑制噪声,对于图像中呈孤立分散分布的噪声 点,可以用平滑的方式去除,其中线性滤波实现简单,去噪效果明显,但是去 噪的同时会导致结果图像边缘位置的改变和细节模糊甚至丢失;非线性滤波能 够较好的保持图像边缘位置和细节,但是算法的实现相对线性滤波比较困难。 平滑处理的时候经常会使图像的边缘变的模糊,图像锐化处理的作用就是使灰 度反差增强,从而使模糊图像变得更加清晰。最后,图像处理是面向对象和问题的一门学科。图像处理的研究,也就是 针对某一问题最多也就是某
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