-基于MATLAB的圖像增強技術的分析與研究摘要圖像增強是圖像處理技術的重要內容，通過圖像增加技術可以強化所需的圖像信息，也可以弱化不需要的圖像信息，以便于我們對圖像的分析，同時可以有效的改善圖像質量。對圖像進行增強處理的方法有很多種，比如圖像的直方圖修改處理、圖像平滑處理、以及圖像銳化等等。這些都是非常重要的圖像增強方法。本文主要介紹的是基于MATLAB的圖像增強處理技術，采用灰度直方圖、直方圖均衡化、以及圖像二值化方式對圖像進行增強。通過這些方法對圖像進行處理后，得到的圖像有用信息量更大，同時獲得更加清晰的照片、更好質量的圖片，方便我們對圖像進行存儲和傳輸。關鍵詞MATLAB；圖像增強；數字圖像處理AbstractImageenhancementisanimportantpartofimageprocessingtechnology.Imageenhancementtechnologycanenhancetherequiredimageinformation,andcanalsoweakenunnecessaryimageinformation,sothatwecananalyzetheimageandeffectivelyimprovetheimagequality.Therearemanywaystoenhanceanimage,suchashistogrammodificationprocessing,imagesmoothing,andimagesharpening.Theseareallveryimportantimageenhancementmethods.ThispapermainlyintroducestheimageenhancementprocessingtechnologybasedonMATLAB,whichusesimagehistogram,histogramequalization,andimagebinarizationtoenhancetheimage.Afterprocessingtheimagebythesemethods,theobtainedimagehasalargeramountofusefulinformation,andatthesametime,aclearerpictureandabetterqualitypictureareobtained,sothatwecanstoreandtransmittheimage.KeywordsMATLAB;Photographicenhancement;Digitalimageprocessing白城師范學院本科畢業設計目錄10897摘要 I23328Abstract II6915目錄 I65521緒論 226321.1圖像處理技術的研究背景 2157051.2國內外研究現狀 2300712數字圖像處理 4304962.1圖像處理的簡介 4231132.2數字圖像的表示 514882.3數字圖像的處理方法 571413MATLAB軟件的介紹 722013.1MATLAB的產生和發展歷程 727703.2MATLAB的優勢和特點 8275424MATLAB圖像增強 945234.1圖像增強 926204.2常用圖像增強的方法 9215804.3直方圖增強 9159404.3.1灰度直方圖 9157614.3.2直方圖均衡化 1017934.3.3圖像二值化 106107結論 125180參考文獻 1328411附錄 146407致謝 16白城師范學院本科畢業設計緒論圖像處理技術的研究背景隨著圖像處理技術的不斷發展，在20世紀80年代中期出現了MATLAB軟件，它吸收了多個領域的實用程序MATLAB圖像處理經過多年的不斷完善和發展，成為使用最廣泛、最受歡迎的、功能強大的數字圖像處理軟件[1]。 TDB-IDK是一種高級視頻圖像處理系統，它的適用范圍也是很廣泛的，在教育教學、研究機構、企業等在圖像的采集和程序的算法，輸入輸出方面都有廣泛的應用。TDB-IDK圖像處理和DSP相比較而言TDB-IDK的處理能力強。TDB-IDK它結合DSP和FPGA/CPLD的優點，能夠分辨有色信號和無色信號，也能夠顯示圖形處理的功能[2]。現在學習軟件隨著科技的發展變的它的功能也日益豐富。在國外，比如說美國開發的用于專門對圖像進行處理的軟件，它的主要作用是利用計算機進行圖像的分析和處理，當今國內外的許多大學、研究院都是用這個軟件進行圖像處理工作。 CVIPtools在Windows系統中很容易出現錯誤，主要原因是這些軟件的設計是用來解決商業問題[5]，因此它有一定的缺點它是靜態的、封閉的。軟件的功能早已確定在設計完成時不能更改，要想它的功能滿足更多人的需求，就只能進行軟件升級。由于需求的多樣性在國內一些大學和研究機構，開發了一些圖像處理軟件。由于原先的實驗軟件圖像處理功能不全交互性差，如果沒有可擴展性，就不容易修改或添加新內容，只能進行軟件升級或開發新的軟件。國內外研究現狀上世紀20年代數字圖像開始發展。我們想要傳輸圖片就必須將圖像進行編碼，緊接著用接收裝置重新接收圖片。在當時數字圖像處理的發展并不是很好，主要是由于科學技術的局限導致計算機技術發展水平不高，這就限制了圖像處理技術的發展。到了20世紀60年代初，隨著科技的進步和社會的發展，計算機技術得到了發展，出現了大型計算機，圖像處理也發展為一門學科。圖像處理改變了圖像的質量，在圖像處理方面最先有成就的是美國利用計算機成功繪出了月球表面的地形圖[2]，他們對圖像進行了增強，復原，壓縮，編碼等操作。后來相繼處理了許多更為復雜的從探測器獲得的圖像，繪制出了月球的地形圖，揭開了月球的神秘面紗，加深了我們對月球的認識，為人類探索月球提供了很大的幫助。數字圖像處理技術有著廣泛的應用，它對我們生活的影響是巨大的，它可以為我們的生活提供很多便利。例如醫學方面，航空航天，天氣預報等諸多領域，在這一時期，能夠處理圖像的計算機應運而生，圖像處理技術發展迅速。它在醫學圖像和天文學中得到了廣泛的應用。最值得我們高興的是計算機斷層(CT)的出現，促進了醫學的發展，為醫學的發展做出了巨大的貢獻，這對我們來說是最令人欣慰的事情。 MATLAB數字圖像處理技術也被應用于汽車牌照識別系統中隨著人們生活水的提高，汽車的數量也在增加，不論是城市中還是在鄉下，家家戶戶有部汽車已不足為奇了，這也為買賣假牌照制造了可乘之機，所以為防止這種現象發生，現代的科學家們很好地利用了圖像處理技術，來判斷車牌是否是真實車牌，這樣就使得我們在現實生活中又多了一重保障[3]。數字圖像處理圖像處理的簡介隨著社會的發展，人們增加了對于信息處理和交換的需求。圖像中含有大量的信息，圖像信息他有許多優點比如傳輸速度快，傳送的距離長等等，在人類的感官信息中它占據了60％~70％，是跟我們息息相關工的信息，今天，圖像處理技術的發展仍在不斷完善和發展，我們按照對圖像研究方向的不同，可以分為以下三個層次：圖像處理，圖像分析和圖像理解[7]。圖像處理主要是對圖像進行圖像的增強、復原、分割、壓縮編碼等處理，方便我們利用計算機來進行處理圖像，以達到自動識別的視覺效果。圖像分析可以將圖像信息轉換成數據信息，以便我們更好的分析這個過程，它能準確描述目標的特性和性質。圖像理解是利用計算機來解釋圖像，圖像理解是一門涉及非常廣泛的學科，起源于20世界60年代，最近幾年隨著人工智能的興起，圖像理解顯得更加重要，圖像理解基于圖像分析，研究圖像的性質，弄清楚圖像的內容及含義。圖像處理涉及到多門學科，隨著科技的發展，人工智能、圖像處理和計算機視覺的興起，圖像處理與人工智能、生物醫學、工業控制、工業自動化等都是有密切聯系的[4]。按照輸入和輸出的不同對圖像處理技術的分類如表1-1所示[8]。表1-1圖像處理的分類輸入輸入輸出輸出圖像描述信息圖像圖像處理模式識別、計算機視覺描述信息計算機圖形學其他技術圖像處理的方法有很多種，比如圖像的增強、邊緣化、銳化、去噪、變換等等。由計算機處理過的物體的圖像，并將其顯示出來就是所謂的計算機圖形學，它的圖像作為輸入，描述的圖像信息作為輸出，例如人臉識別、指紋鑒別等等[6]。結合上述所講，各學科之間既有聯系又有交叉，各學科之間沒有絕對的分界線，然而又各有各自的獨自的內容。圖像處理這門學科也涉及到當前最為流行的人工智能、物聯網、嵌入式、神經網絡等學科，它們也推動了圖像處理技術的發展。數字圖像的表示數字圖像是通過模擬圖像數字化得到的，它的組成是數組或者矩陣，像素作為它的基本單位，我們可以使用計算機來處理圖像，數字圖像的表示是必須將圖像數字化，這樣做的目的也是為了能夠更好地利用計算機技術。圖像經過數字化之后被稱為數字圖像。我們可以用下列矩陣來表示，即：這時我們將稱為數字圖像，矩陣中的每個元素稱為像素[9]。數字圖像的處理方法圖像數字化：將圖像轉化為數字形式的過程，在這個數字化的過程中是沒有發生失真現象的，也就是說，原來的圖像沒有任何的損壞。對圖像進行數字化的過程主要分為三個步驟，分別是掃描、采樣、量化。圖像增強：圖像增強在圖像處理中是非常重要的，圖像增強的方法非常多，比如灰度直方圖、直方圖均衡化、圖像的銳化，二值化等一系列方法。主要是用來改善視覺效果的，圖像增強有多種處理方法，我們在處理問題時，要視具體的問題而定，總之，圖像增強的方法就是使圖像更清晰。圖像的復原：從圖像處理的目的來說，圖像恢復和圖像增強有許多相似之處。圖像恢復是圖像處理的技術手段之一，也是為了得到高質量的圖像，得到了干擾退化前原始圖像的最優值。圖像的分割：圖像的分割是為了我們獲取更多的圖像信息，便于對圖像進行分析，它是圖像處理技術的主要方法，它是將整個圖像劃分成不同的區域，再根據我們的需要提取出目標圖像中的特征元素。圖像分析：圖像分析就是對初步處理后的圖像再利用計算機來處理，得到圖像中的信息，對于我們研究圖像分三個步驟來處理，首先是圖像的分割，其次是圖像的掃描，最后對圖像進行分類。圖像分析就是圖像信息轉換為數據信息，更方便我們研究它的性質[10]。圖像的重建：圖像的重建就是將二維平面的數據，在三維空間中構造出物體的圖像，圖像重建與圖像增強略有不同，在圖像增強中，輸入和輸出都是圖像，但是在圖像的重建中，輸入不是圖像，而是數據。輸出是圖像。圖像的變換：一般來說，它是一種利用傅立葉變換、離散余弦變換等的數學方法。進行圖像變換是由于圖像的空域空直接處理的話，計算量就會變得比較大，經過圖像的變換處理之后，計算量會減小，能節省大量的時間。圖像的編碼壓縮：我們要對圖像進行編碼壓縮是因為圖像的存儲需要大容量的存儲器，不能夠滿足我們隊數據存儲的需要，所以我們對圖像要進行壓縮，方便我們處理，節省存儲空間，圖像壓縮實際上是圖像源數據的轉換和組合，但是需要按照一定的規則，他所是通過編碼來實現的。MATLAB軟件的介紹MATLAB的產生和發展歷程MATLAB最初起源于20世紀70年代，它的前身是EISPACK和LINPACK，它們在數學領域發揮著不可替代的作用，在線性代數方程中用來求解特征值和線性方程的解，這個技術在當時的數學界來說，已經是非常先進的。它的開發者是美國科學家，它為MATLAB的出現做出了巨大的貢獻。到了上世紀70年代后期，一位美國的大學老師，利用程序庫來解決線性代數中的問題，在實際應用的過程中他發現編寫接口會浪費很多時間，并且無法在課堂上完成。后來，他寫了EISPACK和Linpack庫的接口，被命名為MATLAB，這就是MATLAB的來源，它的含義是矩陣和實驗室兩個單詞的開頭字母組合，經過多年的發展和完善，MATLAB已經出現在了大多數的高校里，它不僅僅是教學輔助軟件還是實驗室里實驗數據處理軟件。因為它是免費的，所以它可以被廣泛的傳播和使用。到80年代，MATLAB開始進入工程領域，最初是由一個工程師和MATLAB的創始人一起，利用c語言開發了MATLAB的第二個版本，與第一個版本相比第二個版本更加專業化。同時它的功能也得到了拓展，能夠進行數值計算和圖像化的數據顯示功能。在1984年的時候，他們成立了一家名為MathWorks的公司。從此之后，MATLAB才開始正式的出現在大眾面前，然而對于MATLAB軟件的開發和研究并沒有停止。從目前來講，數學應用類的軟件已經很多了，就原始內核來講的話，大體分為兩類，一類是計算型軟件，另一類是分析性軟件。他們各有所長，計算型軟件善于數值計算與處理，分析軟件更傾向于符號計算，同時它們也有各自的不足，在這種情況下MathWorks公司開發了適用性更強的應用軟件MATLAB，MATLAB軟件在市場中占有很大的比重。在MATLAB軟件出現之前，市場上大多數的應用軟件是用c語言開發的，這些應用有很大的局限性，比如說適用范圍較窄、接口簡陋、程序不開源等等，這就成了他的局限性，不能夠被廣泛的使用。MATLAB軟件的開發打破了其局限性，為軟件開發提供了新的基礎。MATLAB軟件經過不斷的完善和發展，在國內外已經普遍進入到各大高校的課堂，在線性代數、自動控制、數字信號處理等課程中都離不開它的身影。除此之外，它在工業領域也發揮著不可或缺的作用，在本科和研究生階段我們必須掌握的基本技能，我們可以利用MATLAB來處理各種具體的問題。MATLAB的優勢和特點MATLAB的應用在我們的生活就隨處可見，它的使用范圍在不斷的擴大，MATLAB有很多優點，在自動控制領域發揮著它強大的功能，它能夠在眾多的軟件中綻放出自己的光芒，不僅僅是它的適用性強，而且它是免費的，它既可以是編程語言，也是數學處理工具，在編程方面，MATLAB可以為我們節省很多的時間，作為數學處理工具來說，它可以幫助我們處理一些復雜的運算、數據處理、還能繪圖。是一個汲取多種優點的軟件。我們在使用的時候可以直接調用工具箱中的函數是非常方便的。MATLAB語言能夠縮短編程時間，提高編程效率，在MATLAB中它自己的工具箱，使用時直接調用，方便了用戶的使用，特別是矩陣和數組的運算。MATLAB語言的擴充能了也是非常強的。每種編程語言都有自己擅長的一面，都有自己獨特的地方，對MATLAB而言，它最大的特點是可以用數學形式書寫程序，它作為數學處理軟件他有著強大的數據處理分析能力，在數值計算符號計算上遙遙領先與其他的數學處理軟件[11]，數學中兩種基本的運算矩陣和數組，數組運算和矩陣運算在形式上并沒有什么不同，但是數組和矩陣所使用的運算規則是完全不同的，在MATLAB中對于矩陣的運算與線性代數中矩陣的運算大體相同，矩陣運算只有算數運算，而數組運算不僅有算數運算，還有邏輯運算，它有自己的運算符和運算函數，我們在使用的時候可以直接在其工具箱中調用，是非常方便的。MATLAB圖像增強圖像增強圖像增強是圖像處理的主要方法之一，它主要是為了提高圖像的分辨率和可讀性，圖像增強往往是按照人們的需要對指定圖像進行處理，利用圖像增強的算法使圖像中的有用信息強化，圖像中那些我們不需要的就會被刪除或者削弱[5]。常用圖像增強的方法直方圖均衡化：直方圖均衡化主要利用直方圖對比度進行調整，直方圖均衡化的目的是為了讓灰度直方圖中像素的灰度值能夠均勻的分布在直方圖中。直方圖均衡化處理是一個可逆的過程，我們可以恢復原來的直方圖，它的缺點是增加噪聲會影響有用信號的對比度[11]。平滑噪聲：圖像平滑是圖像處理的方法之一，圖像含有多種多樣的噪聲，噪聲對圖像中信號的幅度和相位有很大的影響，部分噪聲與圖像信號有關，噪聲與噪聲之間也是有聯系的，所以我們想要消除噪聲，并不容易要視具體的情況來定，采取有效的方法才能消除噪聲。銳化：在圖像處理過程中，一些圖像的邊界輪廓是模糊的，這不利于我們的圖像處理，所以需要將圖像進行銳化處理，銳化是為了增強圖像中的高頻成分，突出圖像的邊緣信息，改善圖像的細節對比，圖像銳化處理結果和圖像平滑處理結果正好相反。直方圖增強灰度直方圖灰度直方圖是和灰度級相關的函數，是對圖像中灰度級分布的統計，如下圖4-1所示。圖4-1灰度直方圖直方圖均衡化將隨機分布的直方圖處理成均勻分布的直方圖，直方圖均衡化為了使圖像像素的灰度值分布更加均勻，不要集中在一小區域中，圖像中的某些細節就會變得比較清晰一點。直方圖均衡化的效果如圖4-2所示：通過以上的處理我們可以看出，原圖和原圖的直方圖均衡化相比，均衡化之后圖像更加明亮，原圖的直方圖和均衡化后的直方圖相比，均衡化后的直方圖分布更加均勻，方便了我們對圖像的處理。通過直方圖均衡化處理之后，圖像的灰度直方圖分布比較均勻，擴大了圖像灰度值的范圍抵抗噪聲的能力下降[12]。圖4-2直方圖均衡化圖像二值化 圖像二值化是圖像處理的重要內容，也就是圖像以清晰的黑白顏色出現，我們只需要將圖像的灰度值改成特定的值就可以了。二值圖像的分析研究中，我們首先要做的是圖像的二值化，這有利于我們逐步進行圖像處理。如圖4-3就是圖像二值化的效果：圖4-3圖像二值化通過圖像的二值化處理之后就，我們可以看出，原圖和二值化處理后的圖片相比，二值化后的圖片亮度增加，選擇域值合適的域值能夠清楚的反映出圖像局部和整體特征。結論本文研究的主要內容是MATLAB來進行圖像的處理，隨著計算機的發展，圖像處理技術也越來越完善，圖像處理向更多的學科發展，利用圖像來獲取更多的信息，就現在而言圖像處理對我們生活的影響也越來越重要，它已經在醫療領域，航空航天領域，等諸多領域發揮著它強大的作用。我們希望圖像處理技術能為人類社會的發展做出貢獻。隨著計算機的發展，圖像技術也越來越完善，圖像處理向更多的學科發展，利用圖像來獲取更多的信息，就現在而言圖像處理對我們生活的影響也越來越重要，它已經在醫療領域，航空航天領域，等諸多領域發揮著它強大的作用。我們希望圖像處理技術能為人類社會的發展做出貢獻。參考文獻[1]李佳璐.數字圖像增強處理技術研究[J].科技創新導報,2018,15(01):146-147.[2]張宏偉.基于MATLAB的圖像增強技術的研究[J].大慶師范學院學報,2017,37(06):18-20.[3]錢晶.基于MATLAB的圖像增強技術分析[J].電子設計工程,2017,25(18):87-93.[4]黃明楊.圖像去模糊技術及相關圖像增強系統[D].北京郵電大學碩士學位論文,2017.10-15.[5]許碧波.基于MATLAB的直方圖均衡化圖像增強技術[J].計算機光盤軟件與應用,2014,17(09):189-191.

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