基于matlab图像增强技术研究

摘要近年来，数字图像处理技术发展越来越好，已经在各行各业都得到了普遍应用。本论文旨在研究基于MATLAB的图像增强技术，主要包括图像空间域增强技术和图像频率域增强技术。首先，介绍了图像增强的基本概念和技术原理，包括直方图均衡化、灰度变换和滤波等方法。在图像空间域增强技术方面，详细讨论了直方图均衡化和灰度变换技术的原理和实现方法，并通过MATLAB对图像进行增强处理，分析了不同方法对图像质量的影响。在图像频率域增强技术方面，重点研究了滤波技术的原理和应用，包括均值滤波、中值滤波等常用滤波方法，并通过实操检验了它们在图像增强中的成效。通过对比不同图像增强技术的实验结论，分析了它们的优缺点和适用范围。基于MATLAB的图像增强技术研究具有重要的理论和实际意义，可以为图像处理技术的进步和应用提供有力支持。关键词：图像增强；MATLAB；空间域；频率域；滤波

AbstractInrecentyears,digitalimageprocessingtechnologyhasbeendevelopingbetterandhasbeenwidelyappliedinvariousindustries.ThispaperaimstostudyimageenhancementtechniquesbasedonMATLAB,includingimagespatialdomainenhancementtechniquesandimagefrequencydomainenhancementtechniques.Itbeginsbyintroducingthebasicconceptsandtechnicalprinciplesofimageenhancement,suchashistogramequalization,grayscaletransformation,andfilteringmethods.Intheaspectofimagespatialdomainenhancementtechniques,itelaboratesontheprinciplesandimplementationmethodsofhistogramequalizationandgrayscaletransformationtechniques,conductsimageenhancementprocessingusingMATLAB,andanalyzestheimpactofdifferentmethodsonimagequality.Regardingimagefrequencydomainenhancementtechniques,itfocusesontheprinciplesandapplicationsoffilteringtechniques,includingcommonlyusedmethodslikemeanfilteringandmedianfiltering,andvalidatestheireffectsinimageenhancementthroughexperiments.Bycomparingtheexperimentalresultsofdifferentimageenhancementtechniques,itanalyzestheiradvantages,disadvantages,andscopeofapplication.ResearchonimageenhancementtechniquesbasedonMATLABisofgreattheoreticalandpracticalsignificance,providingstrongsupportfortheadvancementandapplicationofimageprocessingtechnology.Keywords：Imageenhancement；MATLAB；spatialdomain；frequencydomain；filtering

目录TOC\o"1-4"\h\z\u摘要 [10]。接着，我们选择排列结果中间位置的值作为该点的滤波结果值：ƒx,y式中，g(s,t)表示输入图像，Sxy用来表示以(x,y)为中心的矩形邻域或者是方形邻域，例如3*3邻域、5*5邻域…2n+1邻域，最常用的就是3*3邻域。经过多次迭代后，仿真结果显示获得了更加令人满意的结果。调用示例的效果图：图STYLEREF1\s313图STYLEREF1\s314图STYLEREF1\s315中值滤波通常被认为是一种有效的方法来处理椒盐噪声，因为它使用卷积模板中的中值来替代像素值。椒盐噪声的灰度值要么是最小值，要么是最大值，因此很容易被中值滤波器过滤掉。然而，在实验分析中发现，即使使用中值滤波器处理椒盐噪声后，图像仍然可能存在一些噪点。这是因为椒盐噪声的概率密度较大，标准的中值滤波器使用图像中相应领域的中值替代每个像素，这可能导致一些细节丢失。为了解决这个问题，可以对第一次滤波后的图像进行再一次的中值滤波处理。这样可以使图像变得更加光滑，与原图像相比差异不大。结束语在图像处理领域，基于MATLAB的图像增强技术研究具有重要的理论和实际意义。通过对图像空间域和频率域增强技术的探索和分析，我们深入了解了直方图均衡化、灰度变换和各种滤波方法对图像质量和可视化效果的影响。这些研究为图像处理技术的改进和创新提供了有力支持。在未来工作中中，可以有更进一步的科学研究成果，在工作和生活中提供更多的便利，给人们带来更多的惊喜。通过本论文的研究，我们希望能够不断提高图像的质量和可视化效果，拓展图像处理技术的应用领域，为之后的研究给出了更加有用且可靠的技术支持。在未来的工作中，我们将继续深入探索图像增强技术，不断改进和优化现有的方法，以满足不断发展的图像处理需求，为社会发展和科学研究做出更大的贡献。我希望读者在看过此篇文章后可以有有用的收获。

参考文献王珏.基于FPGA的红外图像增强处理的研究[D].中国矿业大学,2016.张小红.基于MATLAB的计算机图像增强技术研究[J].无线互联科技,2018,15(21):137-138.张波.基于MATLAB的图像增强技术的应用与分析[J].才智,2009,(26):51.段一平,李浩攀.MATLAB在图像处理中的应用[J].科技信息,2009,(10):213-214.李凯,张烨.基于MATLAB直方图技术的图像增强方法研究[J].自动化与仪器仪表,2017,(10):45-48.DOI:10.14016/ki.1001-9227.2017.10.045.曹林冲.基于视觉伺服的自动抓取系统研究[D].太原理工大学,2020.DOI:10.27352/ki.gylgu.2020.001847.康尧星.基于机器视觉的汽车连接器插针检测系统研究[D].燕山大学,2021.DOI:10.27440/ki.gysdu.2021.000066.ChristinaP,ElvisM.DecisionBasedMedianFilterAlgorithmUsingResourceOptimizedFPGAtoExtractImpulseNoise[J].JournalofEmbeddedSystems,2014,2(1):18-22.杨静.基于机器视觉的无人船回坞控制方法研究[D].杭州电子科技大学,2023.DOI:10.27075/ki.ghzdc.2023.001224.李绽蕾,陆思语.基于块匹配的全景图像拼接算法研究[J].科技经济市场,2019,(07):21-22.

附录一MATLAB程序代码直方图均衡化代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%湖景图%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%I=imread('ae.bmp');%读入图像文件K=histeq(I,64);%图像均衡化后的灰度级数为64figure;subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,2,2);imhist(I,64);title('原始直方图');subplot(2,2,3);imshow(K);title('直方图均衡化后的图像');subplot(2,2,4);imhist(K,64);title('直方图均衡化后的直方图');%%%%%%%%%%%%%%%%%%人像变换%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%读入图像文件I=imread('BK.bmp');%图像衡化后的灰度级数为64K=histeq(I,64);%创建新的figurefigure;%显示原始图像和直方图subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,2,2);imhist(I,64);title('原始直方图');%显示直方图均衡化后的图像和直方图subplot(2,2,3);imshow(K);title('直方图均衡化后的图像');subplot(2,2,4);imhist(K,64);title('直方图均衡化后的直方图');%%%%%%%%%%%%%%%%%%小波变换%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%[I,map]=imread('ae.bmp');%读入图像文件%进行二层小波分解[c,s]=wavedec2(I,2,'sym4');%处理分解系数，突出轮廓，弱化细节fori=1:length(c)ifc(i)>=0c(i)=2*c(i);elsec(i)=0.5*c(i);endend%分解系数重构nx=waverec2(c,s,'sym4');%创建新的figurefigure;%显示原始图像和直方图subplot(2,2,1);image(I);colormap(map);title('原始图像');subplot(2,2,2);imhist(I,map);title('原始直方图');%显示小波增强后的图像和直方图subplot(2,2,3);image(nx);title('小波增强后的图像');subplot(2,2,4);imhist(nx,map);title('小波增强后的直方图');%%%%%%%%%%%%%%%%%%小波增强%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%小波增强[I,map]=imread('BK.bmp');%读入图像文件subplot(2,2,1),image(I),colormap(map),title('原始图像');%原图subplot(2,2,2),imhist(I,map),title('原始直方图');%原直方图[c,s]=wavedec2(I,2,'sym4');%二层小波分解len=length(c);%获取分解系数的长度fori=1:lenifc(i)>=0c(i)=2*c(i);elsec(i)=0.5*c(i);endendnx=waverec2(c,s,'sym4');%分解系数重构subplot(2,2,3),image(nx),title('小波增强后的图像');%显示小波增强后的图像：subplot(2,2,4),imhist(nx,map),title('小波增强后的直方图');%显示小波增强后的直方图%%%%%%%%%%%%%%%%%%钝化处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%钝化处理I=imread('ae.bmp');J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);subplot(121),imshow(J),title('原图像含噪声')J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);[M,N]=size(f);n=3;d0=20;n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);fori=1:Mforj=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n));g(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(122),imshow(g),title('三阶Butterworth滤波图像')%%%%%%%%%%%%%%%%%%灰度图像灰度范围%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%closeall;clearall;clc;%调整灰度图像的灰度范围使用imadjust()函数I=imread('F:/paohui.jpg');J=imadjust(I,[0.20.5],[01]);%调整灰度范围figure;subplot(121),imshow(uint8(I));subplot(122),imshow(uint8(J));%%%%%%%%%%%%%%%%%%灰度图像灰度和亮度%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%closeall;clearall;clc;%调整灰度图像的灰度和显示亮度I=imread('F:/paohui.jpg');J=imadjust(I,[0.10.5],[01],0.4);%调整图像的灰度且升高亮度K=imadjust(I,[0.10.5],[01],4);%调整图像的灰度且降低亮度figure,subplot(131),imshow(uint8(I));subplot(132),imshow(uint8(J));subplot(133),imshow(uint8(K));%%%%%%%%%%%%%%%%%%彩色图像增强%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%closeall;clearall;clc;%imadjust()对彩色图像进行增强I=imread('F:/pao1.jpg');J=imadjust(I,[0.20.30;0.60.71],[]);%通过imadjust()处理RGB图像figure,subplot(121),imshow(uint8(I));subplot(122),imshow(uint8(J));%%%%%%%%%%%%%%%%%%灰度直方图均衡化%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%functiondst=my_histeg(src)%通过自定义函数来实现图片灰度直方图均衡化[m,n]=size(src);dst=zeros(m,n);%初始化目标图像矩阵h=imhist(src);PDF=h/(m*n);%计算概率密度PDFCDF=cumsum(PDF);%计算概率分布函数CDFJ