基于Matlab的图像增强方法设计优质报告.doc

中北大学信息商务学院课 程 设 计 说 明 书 学生姓名： 学 号：08050641X 学 院： 信息商务学院 专 业： 电子信息工程 题 目： 基于Matlab图像增强方法设计 指导老师： 杨风暴 职称: 教授 年 12 月 24日中北大学信息商务学院课程设计任务书 - 年第 一 学期学 院： 信息商务学院 专 业： 电子信息工程 学 生 姓 名： 学 号： 08050641X 课程设计题目： 基于Matlab图像增强方法设计 起 迄 日 期： 12 月12日12月24 日 课程设计地点： 系专业试验室，201 指 导 教 师： 杨风暴 系 主 任： 王浩全 下达任务书日期: 年12月12日课 程 设 计 任 务 书一设计目标：掌握数字图像多种Matlab图像增强方法，并在Matlab下实现其功效。二设计内容和要求（包含原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：1、熟悉Matlab程序设计基础方法及程序调试方法。2、在Matlab中掌握图像文件基础操作，图像文件信息查询、读取和保留。3、要求用尽可能多方法进行图像增强处理，观察其效果，并对这些方法进行比较。4、要求五位同学协调配合，共同完成任务。三设计工作任务及工作量要求包含课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等：程序演示、课程设计说明书一份 课 程 设 计 任 务 书四关键参考文件：1阮秋琦，数字图像处理学.北京：电子工业出版社，2张志涌,精通MATLAB6.5. 北京：北京航空航天大学出版社，3R.C.冈萨雷斯，P.温茨著，李叔梁等译,数字图像处理.北京:科学出版社，19824张兆礼，赵春晖，梅晓丹,现代图像处理技术.北京:人民邮电出版社，五设计结果形式及要求：六工作计划及进度： 12月12 日 12 月18 日：查资料，熟悉Matlab编程方法，了解设计题目标算法、原理。 12 月19 日 12 月 22 日：在指导老师指导下，编写、调试程序。12 月 23 日 12 月 24 日：完成课程设计说明书、答辩。系主任审查意见： 签字： 年 月 日目录1图像增强概述11.1 图像增强背景及意义11.2 图像增强应用21.3 图像增强定义21.4 图像增强分类及方法22 伪彩色增强简述42.1 图像增强背景及意义42.2 图像增强应用43源程序54 运行结果55 方法比较55.1 对比度增强55.2 彩色增强65.3 直方图均衡化76图像增强小结及个人感受77参考文件8 1图像增强概述1.1 图像增强背景及意义在通常情况下，经过图像传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，常常会造成图像质量下降，即图像失真。在摄影时因为光照条件不足或过分，会使图像过暗或过亮；光学系统失真、相对运动、大气流动等全部会使图像模糊，传输过程中会引入多种类型噪声。总而言之输入图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在很多问题，这类问题不妨统称为质量问题。图像增强是指依据特定需要突出图像中关键信息，同时减弱或去除不需要信息。从不一样路径获取图像，经过进行合适增强处理，能够将原本模糊不清甚至根本无法分辨原始图像处理成清楚富含大量有用信息可使用图像，有效地去除图像中噪声、增强图像中边缘或其它感爱好区域，从而愈加轻易对图像中感爱好目标进行检测和测量。处理后图像是否保持原状已经是无关紧要了，不会因为考虑到图像部分理想形式而去有意识努力重现图像真实度。图像增强目标是增强图像视觉效果，将原图像转换成一个更适合于人眼观察和计算机分析处理形式。它通常要借助人眼视觉特征，以取得看起来很好地视觉效果，极少包含客观和统一评价标准。增强效果通常全部和具体图像相关系，靠人主观感觉加以评价。1.2 图像增强应用现在图像增强处理应用已经渗透到医学诊疗、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片处理等领域。如对x射线图片、CT影像、内窥镜图像进行增强，使医生更轻易从中确定病变区域，从图像细节区域中发觉问题；对不一样时间拍摄同一地域遥感图片进行增强处理，侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现；在煤矿工业电视系统中采取增强处理来提升工业电视图像清楚度，克服因光线不足、灰尘等原因带来图像模糊、偏差等现象，降低电视系统维护工作量。图像增强技术快速发展同它广泛应用是分不开，发展动力来自稳定涌现新应用，我们能够预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为关键作用。1.3 图像增强定义为了改善视觉效果或便于人和机器对图像了解和分析，依据图像特点或存在问题采取简单改善方法或加强特征方法称为图像增强。通常情况下，图像增强是按特定需要突出一幅图像中一些信息，同时减弱或去除一些不需要信息处理方法，也是提升图像质量过程。图像增强目标是使图像一些特征方面愈加鲜明、突出，使处理后图像更适合人眼视觉特征或机器分析，方便于实现对图像更高级处理和分析。图像增强过程往往也是一个矛盾过程：图像增强期望既去除噪声又增强边缘。不过，增强边缘同时会同时增强噪声，而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊，所以，在图像增强时候，往往是将这两部分进行折中，找到一个好代价函数达成需要增强目标。传统图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像统计量，如：ST转换，直方图均衡，中值滤波，微分锐化，高通滤波等等。这么对应于一些局部区域细节在计算整幅图变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉，从而局部区域增强效果常常不够理想，噪声滤波和边缘增强这二者矛盾较难得四处理。1.4图像增强分类及方法图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。前者把图像看成一个二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换信号增强。采取低通滤波（即只让低频信号经过）法，可去掉图中噪声；采取高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊图片变得清楚。含有代表性空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。图像增强方法是经过一定手段对原图像附加部分信息或变换数据，有选择地突出图像中感爱好特征或抑制(掩盖)图像中一些不需要特征，使图像和视觉响应特征相匹配。在图像增强过程中，不分析图像降质原因，处理后图像不一定迫近原始图像。图像增强技术依据增强处理过程所在空间不一样，可分为基于空域算法和基于频域算法两大类。基于空域算法处理时直接对图像灰度级做运算基于频域算法是在图像某种变换域内对图像变换系数值进行某种修正，是一个间接增强算法。基于空域算法分为点运算算法和邻域去噪算法。点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目标或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。平滑通常见于消除图像噪声，不过也轻易引发边缘模糊。常见算法有均值滤波、中值滤波。锐化目标在于突出物体边缘轮廓，便于目标识别。常见算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。常见图像增强方法有（1） 直方图均衡化有些图像在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中细节看不清楚。这时能够经过直方图均衡化将图像灰度范围分开，而且让灰度频率较小灰度级变大，经过调整图像灰度值动态范围，自动地增加整个图像对比度，使图像含有较大反差，细节清楚。（2） 对比度增强法有些图像对比度比较低，从而使整个图像模糊不清。这时能够按一定规则修改原来图像每一个象素灰度，从而改变图像灰度动态范围。（3） 平滑噪声有些图像是经过扫描仪扫描输入、或传输通道传输过来。图像中往往包含有多种多样噪声。这些噪声通常是随机产生，所以含有分布和大小不规则性特点。这些噪声存在直接影响着后续处理过程，使图像失真。图像平滑就是针对图像噪声操作，其关键作用是为了消除噪声，图像平滑常见方法是采取均值滤波或中值滤波，均值滤波是一个线性空间滤波，它用一个有奇数点掩模在图像上滑动，将掩模中心对应像素点灰度值用掩模内全部像素点灰度平均值替换，假如要求了在取均值过程中掩模内各像素点所占权重，即各像素点所乘系数，这时就称为加权均值滤波；中值滤波是一个非线性空间滤波，其和均值滤波区分是掩模中心对应像素点灰度值用掩模内全部像素点灰度值中间值替换。（4） 锐化平滑噪声时常常会使图像边缘变模糊，针对平均和积分运算使图像模糊，可对其进行反运算采取微分算子使用模板和统计差值方法，使图像增强锐化。图像边缘和高频分量相对应，高通滤波器能够让高频分量通畅无阻，而对低频分量则充足限制，经过高通滤波器去除低频分量，也能够达成图像锐化目标。2、伪彩色增强简述2.1 彩色增强概述用于增强图像对比度方法很多，要依据应用目标加以选择。伪彩色变换是增强图像显示效果和提升视觉分辨率一个常见、最有效手段，但伪彩色增强不可能增加图像有效信息；伪彩色增强视觉效果由所选择彩色映射决定，在选择映射函数时，尽可能使三通道函数不相关。伪彩色处理增强视觉效果显著，常见于医学、遥感图像显示。真彩色图像增强需要考虑彩色特征空间选择，一样运算在不一样特征空间效果不一样。2.2 伪彩色增强伪彩色（pseudo color），非彩色图像（灰度、二值）人为映射成彩色图像。伪彩色增强是将一个波段或单一黑白图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分微小灰度差异显示为显著色彩差异，更便于解译和提取有用信息。伪彩色增强方法关键有以下三种： (1)密度分割法：密度分割或密度分层是伪彩色增强中最简单一个方法，它是对图像亮度范围进行分割，使一定亮度间隔对应于某一类地物或几类地物从而有利于图像增强和分类。它是把黑白图像灰度级从0（黑）到M0(白)分成N个区间Li,i=1,2,N。给每个区间Li指定一个彩色Ci，这么，便能够把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。此法比较直观简单，缺点使变换出彩色数目有限。 (2)空间域灰度级彩色变换：空间域灰度级彩色变换是一个更为常见、比密度分割更有效伪彩色增强法。它是依据色度学原理，将原图像灰度分段经过红、绿、蓝三种不一样变换，变成三基色分量，然后用它们分别去控制彩色显示器红、绿、蓝电子枪，便能够在彩色显示器屏幕上合成一幅彩色图像。彩色含量由变换函数形状而定。 (3)频率域伪彩色增强：频率域伪彩色增强时先把黑白图像经傅立叶变换到频率域，在频率域内三个不一样传输特征滤波器分离成三个独立分量，然后对它们进行逆傅立叶变换，便得到三幅代表不一样频率分量单色图像，接着对这三幅图像作深入处理（直方图均衡化），最终将它们作为三基色分量分别加到彩色显示器红、绿、蓝显示通道，从而实现频率域分段伪彩色增强。3、源程序I=imread(C:Documents and SettingsAdministrator桌面新建文件夹ss.JPG);I=rgb2gray(I);figure;imshow(I);title(原图);X=grayslice(I,16);figure;imshow(X,hot(16);title(伪彩色增强);4、运行结果5、方法比较5.1 对比度增强对比度增强是图像增强技术中一个比较简单但又十分关键方法。这种方法是按一定规则修改输入图像每一个像素灰度，从而改变图像灰度动态范围。它能够是灰度动态范围扩展，也能够使其压缩，或是对灰度进行分段处理，依据图像特点和要求在某段区间中进行压缩在另外区间进行扩展。对数改变常见来扩展低值灰度，压缩高值灰度，这么能够使低值灰度图像细节更轻易看清。从图像对数变换前后效果比较，能够知道，对数变换确实能够扩展低值灰度，而压缩高值灰度，使低值灰度图像细节更轻易看清。5.2 彩色增强用于增强图像对比度方法很多，要依据应用目标加以选择。伪彩色变换是增强图像显示效果和提升视觉分辨率一个常见、最有效手段，但伪彩色增强不可能增加图像有效信息；伪彩色增强视觉效果由所选择彩色映射决定，在选择映射函数时，尽可能使三通道函数不相关。伪彩色处理增强视觉效果显著，常见于医学、遥感图像显示。伪彩色，非彩色图像（灰度、二值）人为映射成彩色图像。伪彩色增强是将一个波段或单一黑白图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分微小灰度差异显示为显著色彩差异，更便于解译和提取有用信息。伪彩色增强方法关键有以下三种： (1)密度分割法：密度分割或密度分层是伪彩色增强中最简单一个方法，它是对图像亮度范围进行分割，使一定亮度间隔对应于某一类地物或几类地物从而有利于图像增强和分类。它是把黑白图像灰度级从0（黑）到M0(白)分成N个区间Li,i=1,2,N。给每个区间Li指定一个彩色Ci，这么，便能够把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。此法比较直观简单，缺点使变换出彩色数目有限。 (2)空间域灰度级彩色变换：空间域灰度级彩色变换是一个更为常见、比密度分割更有效伪彩色增强法。它是依据色度学原理，将原图像灰度分段经过红、绿、蓝三种不一样变换，变成三基色分量，然后用它们分别去控制彩色显示器红、绿、蓝电子枪，便能够在彩色显示器屏幕上合成一幅彩色图像。彩色含量由变换函数形状而定。 (3)频率域伪彩色增强：频率域伪彩色增强时先把黑白图像经傅立叶变换到频率域，在频率域内三个不一样传输特征滤波器分离成三个独立分量，然后对它们进行逆傅立叶变换，便得到三幅代表不一样频率分量单色图像，接着对这三幅图像作深入处理（直方图均衡化），最终将它们作为三基色分量分别加到彩色显示器红、绿、蓝显示通道，从而实现频率域分段伪彩色增强。效果图：5.3 直方图均衡化图像对比度增强方法能够分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见间接对比度增强方法。直方图拉伸是经过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度差异，以达成增强对比度目标，这种方法能够利用线性或非线性方法来实现;直方图均衡化则经过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度增强。 直方图均衡化处理“中心思想”是把原始图像灰度直方图从比较集中某个灰度区间变成在全部灰度范围内均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 缺点： 1）变换后图像灰度级降低，一些细节消失； 2）一些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然过分增强。 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整方法。 这种方法通常见来增加很多图像局部对比度，尤其是当图像有用数据对比度相当靠近时候。经过这种方法，亮度能够愈加好地在直方图上分布。这么就能够用于增强局部对比度而不影响整体对比度，直方图均衡化经过有效地扩展常见亮度来实现这种功效。 6、图像增强小结及个人感受增强图象中有用信息，它能够是一个失真过程，其目标是要改善图像视觉效果，针对给定图像应用场所，有目标地强调图像整体或局部特征，将原来不清楚图像变得清楚或强调一些感爱好特征，扩大图像中不一样物体特征之间差异，抑制不感爱好特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足一些特殊分析需要。图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。前者把图像看成一个二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换信号增强。采取低通滤波（即只让低频信号经过）法，可去掉图中噪声；采取高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊图片变得清楚。含有代表性空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。图像增强方法是经过一定手段对原图像附加部分信息或变换数据，有选择地突出图像中感爱好特征或抑制(掩盖)图像中一些不需要特征，使图像和视觉响应特征相匹配。在图像增强过程中，不分析图像降质原因，处理后图像不一定迫近原始图像。图像增强技术依据增强处理过程所在空间不一样，可分为基于空域算法和基于频域算法两大类。基于空域算法处理时直接对图像灰度级做运算基于频域算法是在图像某种变换域内对图像变换系数值进行某种修正，是一个间接增强算法。 此次课程设计，学到了很多课内学不到东西，比如独立思索处理问题，出现差错随机应变，和和人合作共同提升，全部受益非浅，对以后这类工作有着和大帮助，以后也能够高质量完成项目。 这次课程设计最终顺利完成了，在设计中碰到了很多专业知识问题，最终在老师辛勤指导下，最终游逆而解。同时，在老师身上我们学也到很多实用知识，在此我们表示感谢！同时，对给过我帮助全部同学和各位指导老师再次表示忠心感谢！7、参考文件1阮秋琦，数字图像处理学.北京：电子工业出版社，2张志涌,精通MATLAB6.5. 北京：北京航空航天大学出版社，3R.C.冈萨雷斯，P.温茨著，李叔梁等译,数字图像处理.北京:科学出版社，19824张兆礼，赵春晖，梅晓丹,现代图像处理技术.北京:人民邮电出版社，