下載可編輯燕山大學課程設計說明書題目：基于直方圖變換實現的圖像增強學院（系）：年級專業：學 號：學生： 王大強指導教師：教師職稱：副教授 副教授.專業.整理.下載可編輯.專業.整理.下載可編輯燕山大學課程設計（論文）任務書院（系）： 基層教學單位：學號 學生 專業（班級）設計題目基于直方圖變換實現的圖像增強設 實現基于直方圖變幻的圖像增強，針對不同類型的圖像采用合適的增強方法，計 以實現最好程度的增強。技術參數選擇一副對比度不足的圖像，對該圖像進行灰度變換實現圖像的增強，增強對比度，顯示增強前、后的圖像以及他們的灰度直方圖。總結直方圖增強的設方法，對比方法的優缺點，積極思考基于特定圖像的增強方法，設計中應具計要 有自己的設計思想、設計體會。求工作量工作計劃參考資料指導教師簽字 基層教學單位主任簽字說明：此表一式四份，學生、指導教師、基層教學單位、系部各一份。年月日.專業.整理.下載可編輯目 錄第1章摘要……………1第2章引言……………2第3章圖像增強的重要方法…………………33.1灰度變換……………33.2直方圖修正…………33.3平滑………………33.4銳化………………43.5各種圖像增強技術方法的優缺點………………4第4章直方圖增強及matlab實現…………54.1直方圖均衡化……………………54.2直方圖均衡化的公式……………54.3直方圖均衡化matlab的實現……………………64.4直方圖均衡化小結………………9第5章結論……………10第6章心得體會……………………12第7章參考文獻……………………12.專業.整理.下載可編輯第一章摘要摘要：圖像增強不僅可以用于提高圖像的視覺外觀，而且還是圖像邊緣檢測以及特征提取等技術的基礎。本課程設計主要研究用于增強圖像的灰度變換方法，包括線性灰度變換、非線性灰度變換與直方圖均衡化方法。采用MATLAB軟件進行編程，運用上述算法對圖像進行處理。實驗結果表明，處理后的圖像對比度得到了明顯改善，增強了圖像的視覺效果。在以上算法中可以通過靈活設置相關參數獲取不同的圖像增強效果，并且具有處理速度快的優點。通過對圖像增強的方法進行比較之后，得出不同方法在使用過程中的優缺點，并且積極思考和掌握在特定圖像下增強圖像的最優方法。關鍵字：數字圖像處理；圖像增強；直方圖；均衡化；規定化；matlab.專業.整理.下載可編輯第二章引言引言：圖像增強是指按特定的需要突出一副圖像中的某些信息，同時，消弱或去除某些不需要信息的處理方法。其主要目的是使處理后的圖像對某種特定的應用來說，比原始圖像更適用。圖像增強技術是不考慮圖像降質的原因，只將圖像中感興趣的特征有選擇地突出，而衰減其不需要的特征，故改善后的圖像不一定要去逼近原圖像。如突出目標物輪廓，去除各類噪音，將黑白圖像轉變為偽彩色圖像。從圖像質量評價觀點來看，圖像增強的主要目的是提高圖像的可懂度，更有利于人的視覺感知圖像處理技術在40多年的時間里，迅速發展成為一門獨立的有強大生命力的學科，圖像增強技術已逐步涉及人類生活和社會生產的各個方面，在航天、生物醫學、工業生產領域、以及軍事等方面的應用已經趨于成熟化和進一步的提高。成為人類科學技術上不可或缺的一部分。.專業.整理.下載可編輯第三章圖像增強的重要方法圖像增強技術主要包含直方圖修改處理、圖像平滑化處理、圖像尖銳化處理、和彩色處理技術等。在實用中可以采用單一方法處理，也可以采用幾種方法聯合處理，以便達到預期的增強效果。圖像增強技術基本上可以分成兩大類：一類是頻域處理，一類是空域處理法。圖像增強有圖像對比度增強、亮度增強，輪廓增強等等。空間域法主要在空間域對像素灰度值直接運算處理，如圖像的灰度變換直方圖修正圖像空域平滑和蛻化處理。頻域法就是在圖像的某種變化域，對圖像的變換值進行預算，如先對圖像進行傅里葉變換，在進行濾波處理，最后將濾波處理后的圖像變換值反變換到空間域，從而獲得增強后的圖像。3.1.灰度變換灰度變換可使圖像動態圍增大，圖像對比度擴展，圖像變清晰，特征明顯是圖像增強的重要手段之一。具體來說是一種通過改變圖像像元的亮度分布態勢，擴展灰度分布區間來改變圖像像元對比度，從而改善圖像質量的圖像處理方法。因為亮度值是輻射強度的反映，所以也稱為輻射增強。常用的方法有對比度線性變換和非線性變換。其關鍵是尋找到一個函數，以此函數對圖像中每一個像元進行變換，使像元得到統一的重新分配，構成得到反差增強的圖像3.2直方圖修正法（1）直方圖均衡化直方圖均衡化是通過對原圖像進行某種變換使原圖像的灰度值圖修正為均勻的直方圖的一種方法。直方圖規定化直方圖規定化是使原圖像灰度直方圖變成規定形狀的直方圖而對圖像作修正的增強方法也成為直方圖匹配。.專業.整理.下載可編輯3.3平滑噪聲有些圖像是通過掃描儀掃描輸入、或傳輸通道傳輸過來的。圖像中往往包含有各種各樣的噪聲。這些噪聲一般是隨機產生的，因此具有分布和大小不規則性的特點。這些噪聲的存在直接影響著后續的處理過程，使圖像失真。圖像平滑就是針對圖像噪聲的操作，其主要作用是為了消除噪聲，圖像平滑的常用方法是采用均值濾波或中值濾波，均值濾波是一種線性空間濾波，它用一個有奇數點的掩模在圖像上滑動，將掩模中心對應像素點的灰度值用掩模所有像素點灰度的平均值代替，如果規定了在取均值過程中掩模各像素點所占的權重，即各像素點所乘系數，這時就稱為加權均值濾波；中值濾波是一種非線性空間濾波，其與均值濾波的區別是掩模中心對應像素點的灰度值用掩模所有像素點灰度值的中間值代替。3.4銳化平滑噪聲時經常會使圖像的邊緣變的模糊，針對平均和積分運算使圖像模糊，可對其進行反運算采取微分算子使用模板和統計差值的方法，使圖像增強銳化。圖像邊緣與高頻分量相對應，高通濾波器可以讓高頻分量暢通無阻，而對低頻分量則充分限制，通過高通濾波器去除低頻分量，也可以達到圖像銳化的目的。3.5各種圖像增強技術方法的優缺點（1）灰度變換優勢：可以充分利用圖像中的亮度信息，明顯改善圖像質量，是一種常用的圖像增強算法。不足：對于受噪聲影響明顯的圖像，該算法增強效果不明顯。即不能有效地抑制噪聲。而且，僅僅利用了圖像中的局部信息。（2）直方圖均衡化優勢：能夠使得處理后圖像的概率密度函數近似服從均勻分布，其結果擴了像素值的動態圍，是一種常用的圖像增強算法。不足：不能抑制噪聲。.專業.整理.下載可編輯（3）平滑算法優勢：去噪效果明顯，并且能夠較好的保持圖像邊緣位置和細節。不足：非線性濾波算法的實現相對線性濾波比較困難。（3）銳化優勢：圖像模糊的部分得到了銳化，特別是模糊的邊緣部分得到了增強，邊界更加明顯。不足：圖像顯示清楚的地方，經過濾波發生了失真。第四章直方圖增強及matlab實現4.1直方圖均衡化直方圖均衡化是一種最常用的直方圖修正。它是把給定圖象的直方圖分布改造成均勻直方圖分布。是間接對比度增強的方法。由信息學的理論來解釋，具有最大熵(信息量)的圖象為均衡化圖象。直觀地講，直方圖均衡化導致圖象的對比度增加。從原理上講，直方圖均衡化則通過使用累計函數對灰度值進行“調整”以實現對比度的增強。直方圖均衡化基本做法是將每個灰度區間等概率分布代替了原來的隨機分布，即增強后的圖象中每一灰度級的像元數目大致相同。直方圖均衡化可使得面積最大的地物細節得以增強，而面積小的地物與其灰度接近的地物進行合并，形成綜合地物。減少灰度等級換取對比度的增大要注意的是，均衡化處理后的圖象只能是近似均勻分布。均衡化圖象的動態圍擴大了，但其本質是擴大了量化間隔，而量化級別反而減少了，因此，原來灰度不同的象素經處理后可能變的相同，形成了一片的相同灰度的區域，各區域之間有明顯的邊界，從而出現了偽輪廓。4.2直方圖均衡化的公式直方圖進行均衡化變換后得到一幅灰度直方圖為均勻分布的新圖像.專業.整理.下載可編輯變換前圖像的直方圖 均衡化后圖像的直方圖（1）對于連續的數字圖像所用直方圖均衡化公式為sT(r)rp(r)drr當變換函數為r的累積直方圖函數時，能達到直方圖均衡化的目的（2）對于灰度級為離散的數字圖像，用頻率；來代替概率，則所用直方圖公式為公式中，T(rk)來表示原圖像的第k個灰度級的轉換函數。∑表示總和。∑nj/N表示0~j個灰度級的像素數量總和與像素總數的比值，也就是前面講過的百分位(當前色階與前面色階的所有像素數量÷總像素數量)。∑Pr(rk)表示第0~k的灰度級出現概率累積相加。因為s是歸一化的數值(s∈[0,1])，要轉換為0~255的顏色值，需要再乘上255，即S=∑Pr(rk)*255。4.3直方圖均衡化matlab的實現.matlab直方圖均衡化的函數是histeq，I=imread('pout.tif');[J,T]=histeq(I);Figure,plot((0:255)/255,T);下面給出直方圖均衡化的源程序：.專業.整理.下載可編輯Yuantu=imread('D:\Yuantu.JPG');%讀取原圖象[m,n,o]=size(Yuantu);%讀取原圖象的大小尺寸grayPic=rgb2gray(Yuantu);%對原圖像進行灰度變換figure,imshow(Yuantu);%顯示原圖象figure,imshow(grayPic);%顯示灰度圖象%計算原圖像各灰度出現的概率gp=zeros(1,256);%返回一個1x256px...的矩陣fori=1:256gp(i)=length(find(grayPic==(i-1)))/(m*n);endfigure,bar(0:255,gp);%繪制直方圖title('原圖像直方圖');%直方圖的名稱xlabel('灰度值'); %直方圖的橫坐標ylabel('出現概率'); %直方圖的橫坐標%計算新的各灰度出現的概率newGp=zeros(1,256); %創建一個新數組用來存放新的灰度值概率S1=zeros(1,256);S2=zeros(1,256);tmp=0;fori=1:256tmp=tmp+gp(i);S1(i)=tmp;S2(i)=round(S1(i)*256); %返回按指定位數進行四舍五入的數值endfori=1:256newGp(i)=sum(gp(find(S2==i)));%求累計頻率endfigure,bar(0:255,newGp);title('均衡化后的直方圖');xlabel('灰度值');.專業.整理.下載可編輯ylabel('出現概率');newGrayPic=grayPic;%填充各像素點新的灰度值fori=1:256newGrayPic(find(grayPic==(i-1)))=S2(i);endfigure,imshow(newGrayPic);.專業.整理.下載可編輯.專業.整理.下載可編輯分析：從上圖中可以看出，用直方圖均衡化后，圖像的直方圖的灰度間隔被拉大了，均衡化的圖像的一些細節顯示了出來，這有利于圖像的分析和識別。直方圖均衡化就是通過變換函數histeq將原圖的直方圖調整為具有“平坦”傾向的直方圖，然后用均衡直方圖校正圖像。4.4直方圖均衡化小結直方圖均衡化是灰度變換的一個重要應用，它高效且易于實現，廣泛應用于圖像增強處理中。圖像的像素灰度變化是隨機的，直方圖的圖形高低不齊，直方圖均衡化就是用一定的算法使直方圖大致平和。均衡化處理后的圖象只能是近似均勻分布。均衡化圖象的動態圍擴大了，但其本質是擴大了量化間隔，而量化級別反而減少了，因此，原來灰度不同的象素經處理后可能變的相同，形成了一片的相同灰度的區域，各區域之間有明顯的邊界，從而出現了偽輪廓。如果原始圖像對比度本來就很高，如果再均衡化則灰度調和，對比度降低。在泛白緩和的圖像中，均衡化會合并一些象素灰度，從而增大對比度。均衡化后的圖片如果再對其均衡化，則圖像不會有任何變化。灰度直方圖均衡化的算法，簡單地說，就是把直方圖的每個灰度級進行歸一化處理，求每種灰度的累積分布，得到一個映射的灰度映射表，然后根據相應的灰度值來修正原圖中的每個像素。經典的直方圖均衡化算法可能存在以下一些不足：1.輸出圖像的實際灰度變化圍很難達到圖像格式所允許的最大灰度變化圍。2.輸出圖像的灰度分布直方圖雖然接近均勻分布,但其值與理想值1/n仍有可能存在較大的差異,并非是最佳值。3.輸出圖像的灰度級有可能被過多地合并。由于灰度的吞噬也易造成圖像信息的丟失。.專業.整理.下載可編輯第五章結論數字圖像增強技術是數字圖像處理的基本技術，圖像增強的目的是突出圖像中人或者機器感興趣的特征部分，為后續的圖像識別、理解、輸出顯示等服務。在論文進行過程中，在導師的悉心指導下，在對傳統的圖像增強技術的研究和大量的實驗仿真下完成的圖像增強算法的研究，本論文所有的圖片都是作者仿真后的結果圖片。總結如下：圖像增強的方法有很多種，針對不對圖像的情況運用不同的增強技術，使圖像更容易讓人識別、更清晰，是本課題主要的研究目的。對比度增強法適合于對比度較低的圖像，通過線性和非線性的變化，修改每一個像素的灰度，從而改變圖像的動態圍達到圖像增強的目的。直方圖均衡化針對在低值灰度區間上頻率較大、圖像中較暗區域中細節看不清楚的圖像，有較好的增強效果。但是上述兩種方法的缺點都是不能抑制噪聲，對于圖像中呈孤立分散分布的噪聲點，可以用平滑的方式去除，其中線性濾波實現簡單，去噪效果明顯，但是去噪的同時會導致結果圖像邊緣位置的改變和細節模糊甚至丟失；非線性濾波能夠較好的保持圖像邊緣位置和細節，但是算法的實現相對線性濾波比較困難。平滑處理的時候經常會使圖像的邊緣變的模糊，圖像銳化處理的作用就是使灰度反差增強，從而使模糊圖像變得更加清晰。最后，圖像處理是面向對象和問題的一門學科。圖像處理的研究，也就是針對某一問題最多也就是某一類型問題的算法的研究。圖像處理廣闊的領域中，還有很多需要研究和探索的領域，例如：找到一種客觀的評價標準，該標準能對