【PS图形图像处理探究6600字（论文）】

PS图形图像处理研究摘要为了提高图像的视觉效果，突出图像中有趣的部分，提取出有效的图像信息。数字图像增强技术应运而生。图像增强方法有很多种。为了达到图像增强的目的，根据需要选择合适的算法是非常重要的。本文主要介绍了数字图像增强技术的发展历史、常用的基于空间域（灰度变换和空间域滤波）的图像增强方法和原理，分析了线性变换、分段线性变换、线性变换等图像处理技术的特点。空间域滤波中的对数变换、直方图均衡、图像平滑和锐化。此外，利用ps强大的图像算法处理功能，对一些基本的图像增强算法进行了仿真分析，总结了不同图像增强方法的优缺点及其应用范围，从而可以根据不同的要求选择不同的图像增强方法。【关键词】PS；数字图像；灰度变化；直方图目录TOC\o"1-3"\h\u221511绪论 绪论课题研究背景及意义图像是信息传递的主要手段之一。据不完全统计，图像信息占人类信息接收和传输过程的80%。因此，我们可以看到图像传输信息的重要性。图像的各个部分在传输、存储和显示的过程中都会影响到图像的质量，因此无法有效地读取和识别通过图像传输的信息。例如，如果图像采集时间轴太强或太弱，反射会影响图像质量。在图像传输的过程中，由于机械设备等因素的影响，会增加噪声，由于这些或多或少不可避免的原因，导致图像质量下降，如何有效地提高图像质量显得尤为重要。数字图像增强是场景处理中常用的一种方案。这项技术的成熟离不开计算机的飞速发展。总的来说，它主要利用计算机进行图像转换，促进了相关的数值计算活动，大大提高了处理的可行性。图像处理的原因和目的因人而异，但增强处理的基本内容是优化视觉效果，突出有价值的内容，有效控制不必要的内容，因此对有用信息的增强有利于对人或机器的识别和分析。图像作为获取和交换信息的重要手段，在医学诊断中得到了广泛的应用，在日常生活中发挥着越来越重要的作用。1.2国内外研究发展现状数字图像处理的历史不长，但已经引起人们的重视。跟踪图像处理技术的前身始于20世纪20年代。首先，图像增强方案主要是对硬件数据进行优化。直到20世纪60年代才完成了第一代数字图像处理系统，从此开始了数字图像技术的发展。1964年，美国研究人员首次在实验室环境下对月球图像进行了相应的处理，完成了月球的测绘工作。第二年，利用数字图像技术成功地完成了月球表面的测绘，标志着该技术在航空领域的应用。20世纪70年代，该技术在医学领域得到了广泛的应用。随着计算机硬件的飞速发展，数字图像处理技术也得到了飞速的发展，三维图像可以在80年代进行处理。图像处理系统应用广泛。20世纪90年代，图像增强计划扩展到人类生活和社会发展的各个方面。自20世纪60年代以来，国外较为成熟的理论体系在国内外得到了广泛的研究，由于仓储成本较高，设备成本较高，因而应用不好。20世纪70年代进入了快速发展阶段，特别是随着计算机断层扫描和卫星遥感等节目的制作，这一领域的技术迅速发展。上世纪80年代，计算机能够满足各种图像处理的要求，因而受到人们的欢迎。90年代以后，它进入了应用阶段。数字图像处理技术已逐渐应用于人们的生产和生活中。它已广泛应用于气象预报、城市规划、生物医学等领域。2设计的思路和相关概念的介绍2.1PS软件2.1.1PS简介PS属于基于矢量、表格等方案的分析与仿真程序。一方面，它强大的功能可以满足数组操作的需要，而数组操作在操作中更为频繁。它还可以利用方案来处理更复杂的项目；可绘制相应的二维和三维信息，保证输出数据的可视化。目前，这是项目开发中常见的一种软件模式。有许多支持工具，如用于图像处理的相关函数。可满足文件的读写和显示要求。提供相应的播放功能，以满足基本显示需求，并支持相应显示功能的画面。可进行相应的图像处理和计算，类似于：图像求和、卷积等相关计算要求。DFT支持多种功能。此外，图像计算的解决方案也有很多种，如直方图校正和均衡等，可以满足用户的需求。2.2软件总体设计设计需要用PS仿真分析，根据图像增强的方法的特点分别有针对性的进行软件仿真设计，软件处理图像总体结构流程图如下：图2.2-1软件流程图2.3设计的思路在实际应用中，实现理想图像增强的方案很多。根据不同的要求选择合适的图像处理方法是非常重要的。总体而言，图像增强方案可分为两类：空间域和频域。本设计重点介绍了空间域方法，并利用ps图像处理程序进行了仿真分析。空间域图像增强可根据操作特点分为点操作（灰度变化、直方图均衡等）和空间滤波（图像平滑、锐化等）。图像处理的一般步骤是先扫描，因为直接从外部获取的图像计算机不能识别；然后对数字图像进行灰度处理，得到灰度图像，减少了计算量，便于编程。由于不同算法的适用范围不同，我们选择了合适的算法处理来增强图像。图像处理步骤和图像处理方法的结构如下：图2.3-1图像处理步骤图2.3-2空间域处理方法结构图3算法描述3.1灰度变化受影像形成系统的限制，如果对比不明显，人眼的视觉效果就很差。图像内的灰度变换处理方案，即强化处理中非常基础和直接的处理方案。参考目标条件和特殊变换规则，调整各像素的具体灰度数据，用这种方式优化原来的画质，强化最终显示效果。灰度变换是对每个点的逐点运算，即点之间的运算。重点是对独立像素进行相应的操作处理。通过调整原始图像的实际灰度区间，可以直观地调整相关图像。设置原始像素的特定灰度数据d=f（x，y）。处理后，实际数据将转换为d'=g（x，y）。然后利用灰度变换方案表示相应的数据：g（x，y）=t[f（x，y）]，其中函数t（d）可以称为对应的灰度变换，特别是表示相关的输入输出数据之间的转换机制。可以看出，为同一图像选择不同的灰度变换函数有不同的结果。因此，必须根据目标或要求选择相应的灰度变换函数。灰度变换数据可分为线性变化、分段线性变化和非线性变化。3.1.1线性变化当曝光水平过高时，图像的灰度会集中在更亮的区域，从而使图像更亮。曝光度不足时，图像灰度集中在较暗区域，使图像变暗，此时图像中每个像素的灰度可以线性拉伸。线性拉伸方案可以扩展无分区的灰色数据。灰度变换函数可以简单地看作线性f（i，j）的灰度区间[a，b]，散列变换的g（i，j）的实际数据增加到[c，d]，则线性变换为d’=f（a）=ka+c。图3.1.1-1线性变化函数图像我们假设d’=f（a）=ka+c，其中a用于表示上述图像中输入图像的对应灰度值，d’用于表示上述图像中输出图像的对应灰度值，k用于表示上述图像中对应线性函数的斜率，并用c表示上述图像中y轴的对应截距。在k>1的情况下，实际对比度数据将显著改善，而在k<1的情况下，输出图像的相应对比度数据将在一定程度上降低。在k=1和c≠0的情况下，c的变换只会引起相应灰度数据的上下变化。其效果是调整亮度。当k<0时，暗区呈现为明亮状态，明亮区具有暗化特征。当k=-1，c=255时，存在显著的灰色数据优化。多个线性变换的具体效果见下图图3.1.1-2线性变化图像3.1.2分段线性变化为了优化视觉效果，突出有价值的内容，同时也能有效控制不必要的内容。最常见的方案是三步线性变换。它可以称为图像直方图的拉伸，更接近线性变换方案，不同于具有相应分段拟合的变换函数。区间0-255分为多个线段，对应的函数在不同的范围内是不同的。如下图所示：图3.1.2-1分段线性变化函数图像事实上，分段线性变化可以解释为不同区域的不同线性变换，以改善目标区域。效果图如下： 图3.1.2-2分段线性变化图像3.1.3非线性变化利用非线性函数进行相关映射，得到理想的非线性变换。最常见的模式是处理对数和指数变换。它可以满足对太暗图像的需要。它可以实现理想的低灰度值，进行一定程度的高灰度压缩，从而实现低灰度的加固效果。以下是对数和图像转换函数的示例：g(i,j)=a+ln[f(I,j)+1]/blnc图3.1.3-1非线性变化函数图像其中a、b、c为导入的相关数据，用于调整曲线的实际位置和形状。当低灰度数据需要大规模拉伸时，可以采用相应的压缩处理来匹配灰度和视觉。相反，指数变换用于将压缩从高强度区域扩展到低强度区域，这通常适用于超大图像。效果如下：图3.1.3-2对数变换对比图3.2直方图修正3.2.1灰度直方图这是一种描述数字图像灰度和特定频率之间关系的特殊函数。直方图的外观可以从直方图的特定信息中找到。直方图的特定成分位于灰度相对较低的一侧。明亮的图像是直方图的具体组成部分，在灰度相对较高的一侧进行聚类。对比度数据较低，灰度数据分散在中间。对于高对比度数据，直方图的实际色散相对均匀，灰度数据相对较宽。因此，为了提高整体视觉效果，使其更加清晰，可以进行灰度孔径处理，以建立更清晰的水平，实现更均匀的分布，并大大提高对比度数据。这通常是平衡和调节。此次选择均衡化来举例图3.2.1-1灰度直方图3.2.2直方图均衡化分析了实际的均衡处理，即增强处理中最基本、最有效的增强方案，并结合其名称，即通过调整对比度数据，然后变换各种像素的特定灰度数据，这些数据通常用于增强图像的整体对比度，特别是当我们需要的图像数据的对比度非常接近时。根据均衡方案，亮度可以在直方图上均匀分布。在不干扰全局数据的情况下显著提高了可用对比度。例如，由于原始图像的特定数据分散在相对较小的间隔中，因此图像变得模糊。采用均衡处理方案可以实现均匀分布的效果，大大增加了灰度值的动态范围，增强了整体对比度数据。处理过程中的均衡原理是：对产生关键效果的图像进行灰度参数扩展，对不产生主要效果的图像进行灰度值融合，提高对比度，使图像清晰，提高视觉效果。如果图像是暗的或明亮的，均衡方案具有理想的效果，由于均衡方案可以实现全局处理，所以不能对某些数据进行处理，这可能导致对无用信息的对比度增强，并进一步控制有用数据的对比度信息。此外，可以根据均衡方案对各种数据进行灰度控制，某些细节也会消失，这也是主要的均衡问题。直方图均衡的基本步骤如下：1.阅读2。计算由像素值[0255]生成的特定数量。3.计算[0255]为每个主信道生成的特定概率，然后获得所需的直方图。4.将每个信道划分为相应的前缀和，计算概率数据，得到相应的累积直方图。5.计算每个通道的特定像素映射函数。6.对每个大通道进行像素相关映射处理。7.处理过程中的输出均衡信息。仿真效果如下图所示：图3.2.2-1直方图均衡化直方图3.3图像平滑与锐化空域滤波是一种基于邻域处理的增强方案，它可以在图像特定的二维空间中进行相关处理，并对每个像素的灰度参数进行处理。处理后得到的灰度参数与像素值有着密切的关系。空域滤波方案主要是线性和非线性的。平滑和锐化主要分为两类。在平滑过程中，可以采用低通滤波方案获得所需的效果，并对高频成分（灰度变化较大且变化较快的区域）进行滤波以获得平滑效果。滤波器锐化方案可以控制或消除相关的低频部分，但不会干扰高频部分。3.3.1图像平滑实际平滑的主要目的是控制噪声对图像质量的整体影响。在获取图像的过程中，原始图像通常会受到一定程度的干扰，导致图像质量下降。为了有效地控制噪声，优化图像质量，进行了相关平滑。这种噪声的影响可以称为局部平滑控制。平滑处理是一种实用的技术，但在平滑处理中，图像的边缘轮廓和线条在去除噪声的同时往往会出现模糊，图像的某些细节会丢失。理想的平滑方案必须能够有效地控制噪声，保证图像的细节。常用的方法有线性滤波和中值滤波。线性滤波通过一个简单的方案来表示平均处理，有助于控制相关噪声和降低对比度。平均运算采用卷积运算，可以控制噪声和对比度，主要缺点是控制噪声，同时也使图像更加模糊，特别是对于边缘和细节更明显的图像，域相对较大，去噪效果更好，模糊性更明显。图3.3.1-1线性滤波图像中值滤波是一种基于非线性滤波的平滑技术。简言之，它是一个特定像素等效域的平均值，可以用来逼近实际数据并有效地控制相关噪声点。利用中值滤波可以更好地控制噪声，特别是在滤波过程中，可以在一定程度上保证边缘轮廓和线条细节不被模糊。这是一种基于最小绝对误差的理想滤波器。其具体影响如下所述；图3.3.1-2中值滤波图像3.3.2图像锐化在平滑过程中，相应的边界和轮廓通常是模糊的。为了解决这些不利因素对图像质量的影响，需要采用图像锐化方案。这是一种边缘增强方案，可以实现轮廓补偿效果、边缘增强和灰度跳跃等，并实现清晰的边缘效果。重点介绍了卷积运算和灰度均值处理。这会导致边缘模糊。因此，可以通过差分运算来增强图像的边缘。空间微分格式主要包括sobel算子和其他格式。Roboert等为一阶，Laplace为二阶。一阶梯度微分处理方案，相关模态数据主要包括边界和细节。它可以分析相应的梯度模量值，一般属于边界提取方案，具有极值等特点。二阶微分改善了相应的边缘数据，但在某些情况下会改善噪声。磨削过程的模拟效果如下：图3.3.2-1锐化滤波图像4具体程序与运算结果4.1灰度化和灰度直方图的编程通常，从外部设备获取的图像只有在计算机扫描后才能使用。图像在计算机扫描后存储在某个位置。当需要对图像进行处理时，只需输入文件的位置即可得到图像，然后再输入灰度。为了获得更直观的信息，通常会导入相应的灰度直方图，通常可以使用imread（）读取图像并获得所需的直方图。该方法可以获得灰度等处理效果。具体程序和结果见下文；I=I=imread('D:\aaa\2.jpg');%获取图像x=rgb2gray(I);%灰度化figure(1);subplot(121);imshow(I);title('原始图像');subplot(122);imshow(x);title('灰度图像');h=imhist(x);%列出灰度图像直方图figure,imhist(x);%直方图图4.1.1-1灰度图像和灰度直方图4.2灰度变化的编程灰度变换是对灰度图像的算术处理。常用的灰度变换算法有线性变换、分段线性变换、对数变换、直方图均衡等，它们的软件编程思路基本相同，只是调用的函数不同。只需给出与函数相关的参数，如坡度、截距和值范围。直方图均衡直接调用histeq函数的处理。以下是相关章节的程序代码和结果：I=imread('D:\aaa\2.jpg');I=imread('D:\aaa\2.jpg');x=rgb2gray(I);figure(1),subplot(3,3,1),imshow(x),title('灰度图');I5=histeq(x);%直方图均衡化figure(1),subplot(3,3,2),imshow(I5),title('均衡化');figure(1),subplot(3,3,3),imhist(I5);title('均衡化直方图');Fa=1.5;Fb=0;O=Fa.*x+Fb/255;('通过该操作来实现提升对比度的效果');figure(1),subplot(3,3,5),imhist(O);title('线性变换直方图');f=rgb2gray(I);[M,N]=size(f);fori=1:Mforj=1:Nforj=1:Niff(i,j)<=30f(i,j)=f(i,j);elseiff(i,j)<=150f(i,j)=(200-30)/(150-30)*(f(i,j)-30)+30;elsef(i,j)=(255-200)/(255-150)*(f(i,j)-150)+200;endendendsubplot(3,3,6),imshow(uint8(f));title('分段线性灰度化');subplot(3,3,7),imhist(uint8(f));title('分段线性灰度化直方图');globalxd=double(x);I2=45*log(d+1);I2=uint8(I2);subplot(3,3,8),imshow(I2);title('对数变换');subplot(3,3,9),imhist(uint8(d));title('对数变换直方图');图4.2-1灰度变化仿真图4.3图像平滑与锐化的编程采用有效的中值滤波器进行平滑处理。图像锐化是指使图像边缘更加突出。边缘检测算子有很多种。这里使用sobel算子对图像进行锐化。部分代码如下：I=imread('D:\aaa\2.jpg');I=imread('D:\aaa\2.jpg');I=rgb2gray(I);I=im2double(I);通过该操作来实现增添椒盐噪声的效果通过该操作来实现增添二维中值滤波的效果figure(1);subplot(231);imshow(I);title('原灰度图');subplot(232);imshow(J);title('加椒盐噪声');subplot(233);imshow(K);title('中值滤波');model=[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1];[m,n]=size(I1);I2=double(I1);fori=2:m-1forj=2:n-1I2(i,j)=I1(i+1,j+1)+2*I1(i+1,j)+I1(i+1,j-1)-I1(i-1,j+1)-2*I1(i-1,j)-I1(i-1,j-1);endendfigure(1),subplot(234),imshow(I2),title('边缘提取后的图像');I2=I2+double(I1);4.4软件设计优化为了更方便操作更直观的观看结果对软件设计部分进行了可视化界面的设计。分别设置图形界面，功能按键模块、图像显示模块。Gui界面和仿真结果如下图所示： 图4.3-1Gui程序仿真图结论通过查阅各种相关数据，在教师的帮助下，对图像处理算法有了更深入的理解和总结。从而完成了基于ps的数字图像增强技术的设计，充分利用了ps强大的图像算法处理功能。对常用的空间域图像增强方法逐一进行了说明。介绍了线性变换、分段线性变换和非线性变换的方法。每个类包含不同的算法，并使用ps完成仿真。通过仿真效果和灰度直方图可以直观地观察图像的变化，便于分析不同算法的不同处理方式和应用范围。例如，可以使用线性灰度变换使全局图像更暗或更亮。分段线性变换可以有选择地提高图像不同位置的对比度。非线性变换可以增强部分图像。在图像平滑处理中，分别采用线性滤波器和中值滤波器抑制噪声和不同算子的边缘增强锐化效果。因此，它提供了改