直方圖均衡化圖像增強(qiáng)與彩色圖像處理算法分析

1、莇蟻羀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀螇蚆膀膆螆蝿羃蒅螅袁膈蒁螄肅羈莇螄螃芇芃莀裊聿腿荿羈芅蕆莈蚇肈莃蕆螀芃艿蕆袂肆膅蒆肄衿薄蒅螄膄蒀蒄袆羇莆蒃羈膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁蒆薁袃羄莂薀羅腿羋蕿蚅羂芄薈袇芇膀薇罿肀葿薆蠆芆蒞薆螁聿芁薅襖芄膇蚄羆肇蒅蚃蚆袀莁螞螈肅莇蟻羀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀螇蚆膀膆螆蝿羃蒅螅袁膈蒁螄肅羈莇螄螃芇芃莀裊聿腿荿羈芅蕆莈蚇肈莃蕆螀芃艿蕆袂肆膅蒆肄衿薄蒅螄膄蒀蒄袆羇莆蒃羈膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁蒆薁袃羄莂薀羅腿羋蕿蚅羂芄薈袇芇膀薇罿肀葿薆蠆芆蒞薆螁聿芁薅襖芄膇蚄羆肇蒅蚃蚆袀莁螞螈肅莇蟻羀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀螇蚆膀膆螆蝿羃蒅螅袁膈蒁螄肅羈莇螄螃芇芃莀裊聿

2、腿荿羈芅蕆莈蚇肈莃蕆螀芃艿蕆袂肆膅蒆肄衿薄蒅螄膄蒀蒄袆羇莆蒃羈膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁蒆薁袃羄莂薀羅腿羋蕿蚅羂芄薈袇芇膀薇罿肀葿薆蠆芆蒞薆螁聿芁薅襖芄膇蚄羆肇蒅蚃蚆袀莁螞螈肅莇蟻羀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀螇蚆膀膆螆蝿羃蒅螅袁膈蒁螄肅羈莇螄螃芇芃莀裊聿腿荿羈芅蕆莈蚇肈莃蕆螀芃艿蕆袂肆膅蒆肄衿薄蒅螄膄蒀蒄袆羇莆蒃羈膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁蒆薁袃羄莂薀羅腿羋蕿蚅羂芄薈袇芇膀薇罿肀葿薆蠆芆蒞薆螁聿芁薅襖芄膇蚄羆肇蒅蚃蚆袀莁螞螈肅莇蟻羀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀螇蚆膀膆螆蝿羃蒅螅袁膈蒁螄肅羈莇螄螃芇芃莀裊聿腿荿羈芅蕆莈蚇肈莃蕆螀芃艿蕆袂肆膅蒆肄衿薄蒅螄膄蒀蒄袆羇莆蒃羈膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁蒆薁袃羄

3、莂薀羅腿羋蕿蚅羂芄薈袇芇膀薇罿肀葿薆蠆芆蒞薆螁聿芁薅襖芄膇蚄羆肇蒅蚃蚆袀莁螞螈肅莇蟻羀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀螇蚆膀膆螆蝿羃蒅螅袁膈蒁螄肅羈莇螄螃芇芃莀裊聿腿荿羈芅蕆莈蚇肈莃蕆螀芃艿蕆袂肆膅蒆肄衿薄蒅螄膄蒀蒄袆羇莆蒃羈膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁蒆薁袃羄莂薀羅腿羋蕿蚅羂芄薈袇芇膀薇罿肀葿薆蠆芆蒞薆螁聿芁薅襖芄膇蚄羆肇蒅蚃蚆袀莁螞螈肅莇蟻羀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀螇蚆膀膆螆蝿羃蒅螅袁膈蒁螄肅羈莇螄螃芇芃莀裊聿腿荿羈芅蕆莈蚇肈莃蕆螀芃艿蕆袂肆膅蒆肄衿薄蒅螄膄蒀蒄袆羇莆蒃羈膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁蒆薁袃羄莂薀羅腿羋蕿蚅羂芄薈袇芇膀薇罿肀葿薆蠆芆蒞薆螁聿芁薅襖芄膇蚄羆肇蒅蚃蚆袀莁螞螈肅莇蟻羀袈

4、芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀螇蚆膀膆螆蝿羃蒅螅袁膈蒁螄肅羈莇螄螃芇芃莀裊聿腿荿羈芅蕆莈蚇肈莃蕆螀芃艿蕆袂肆膅蒆肄衿薄蒅螄膄蒀蒄袆羇莆蒃羈膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁蒆薁袃羄莂薀羅腿羋蕿蚅羂芄薈袇芇膀薇罿肀葿薆蠆芆蒞薆螁聿芁薅襖芄膇蚄羆肇蒅蚃蚆袀莁螞螈肅莇蟻羀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀螇蚆膀膆螆蝿羃蒅螅袁膈蒁螄肅羈莇螄螃芇芃莀裊聿腿荿羈芅蕆莈蚇肈莃蕆螀芃艿蕆袂肆膅蒆肄衿薄蒅螄膄蒀蒄袆羇莆蒃羈膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁蒆薁袃羄莂薀羅腿羋蕿蚅羂芄薈袇芇膀薇罿肀葿薆蠆芆蒞薆螁聿芁薅襖芄膇蚄羆肇蒅蚃蚆袀莁螞螈肅莇蟻羀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀螇蚆膀膆螆蝿羃蒅螅袁膈蒁螄肅羈莇螄螃芇芃莀裊聿腿荿羈芅

5、蕆莈蚇肈莃蕆螀芃艿蕆袂肆膅蒆肄衿薄蒅螄膄蒀蒄袆羇莆蒃羈膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁蒆薁袃羄莂薀羅腿羋蕿蚅羂芄薈袇芇膀薇罿肀葿薆蠆芆蒞薆螁聿芁薅襖芄膇蚄羆肇蒅蚃蚆袀莁螞螈肅莇蟻羀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀螇蚆膀膆螆蝿羃蒅螅袁膈蒁螄肅羈莇螄螃芇芃莀裊聿腿荿羈芅蕆莈蚇肈莃蕆螀芃艿蕆袂肆膅蒆肄衿薄蒅螄膄蒀蒄袆羇莆蒃羈膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁蒆薁袃羄莂薀羅腿羋蕿蚅羂芄薈袇芇膀薇罿肀葿薆蠆芆蒞薆螁聿芁薅襖芄膇蚄羆肇蒅蚃蚆袀莁螞螈肅莇蟻羀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀螇蚆膀膆螆蝿羃蒅螅袁膈蒁螄肅羈莇螄螃芇芃莀裊聿腿荿羈芅蕆莈蚇肈莃蕆螀芃艿蕆袂肆膅蒆肄衿薄蒅螄膄蒀蒄袆羇莆蒃羈膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁蒆薁袃羄莂薀羅腿

6、羋蕿蚅羂芄薈袇芇膀薇罿肀葿薆蠆芆蒞薆螁聿芁薅襖芄膇蚄羆肇蒅蚃蚆袀莁螞螈肅莇蟻羀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀螇蚆膀膆螆蝿羃蒅螅袁膈蒁螄肅羈莇螄螃芇芃莀裊聿腿荿羈芅蕆莈蚇肈莃蕆螀芃艿蕆袂肆膅蒆肄衿薄蒅螄膄蒀蒄袆羇莆蒃羈膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁蒆薁袃羄莂薀羅腿羋蕿蚅羂芄薈袇芇膀薇罿肀葿薆蠆芆蒞薆螁聿芁薅襖芄膇蚄羆肇蒅蚃蚆袀莁螞螈肅莇蟻羀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀螇蚆膀膆螆蝿羃蒅螅袁膈蒁螄肅羈莇螄螃芇芃莀裊聿腿荿羈芅蕆莈蚇肈莃蕆螀芃艿蕆袂肆膅蒆肄衿薄蒅螄膄蒀蒄袆羇莆蒃羈膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁蒆薁袃羄莂薀羅腿羋蕿蚅羂芄薈袇芇膀薇罿肀葿薆蠆芆蒞薆螁聿芁薅襖芄膇蚄羆肇蒅蚃蚆薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿

7、裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃

8、聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇

9、羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞

10、膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿

11、羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃

12、袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇

13、肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁

14、羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆

15、膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕

16、羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄

17、艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈

18、肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊

19、袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀

20、膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄

21、羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈

22、芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃

23、肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿

24、袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀薂蚃肁腿蚄袈羇膈莄蟻袃芇蒆袆膂芆薈蠆肈芅螁裊肄芄蒀螇羀芄薂羃袆芃蚅螆膄節(jié)莄羈肀芁蕆螄羆莀蕿罿袂荿蟻螂膁莈蒁薅膇莈薃袁肅莇蚆蚃罿莆蒞衿裊蒞蒈螞膄蒄薀袇肀蒃螞蝕羅蒂莂裊袁蒂薄蚈芀蒁蚇羄膆蒀蝿螇肂葿蒈羂羈肆薁螅襖肅蚃羀膃膄莃螃聿膃蒅罿羅膂蚇螁羈膁螀蚄艿膀葿袀膅膀 直方圖均衡化圖像增強(qiáng)與彩色圖像處理算法分析 2012.05.29目 錄1. 前言12. 理論分析22.1 直方圖修正技術(shù)的基礎(chǔ)22.2 直方圖的均衡化32.3 直方圖均衡化的算法

25、步驟43. 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果63.1直方圖均衡化matlab程序63.2 彩色圖形處理matlab程序83.3 直方圖均衡化仿真結(jié)果：103.4 彩色圖像處理仿真結(jié)果：134. 結(jié)論14參考文獻(xiàn)151. 前言在實(shí)際應(yīng)用中，無(wú)論采用何種輸入裝置采集的圖像，由于光照、噪聲等原因，圖像的質(zhì)量往往不能令人滿(mǎn)意。例如，檢測(cè)對(duì)象物的邊緣過(guò)于模糊；在比較滿(mǎn)意的一幅圖像上發(fā)現(xiàn)多了一些不知來(lái)源的黑點(diǎn)或白點(diǎn)；圖像的失真、變形等等。所以圖像往往需要采取一些手段進(jìn)行改善以求達(dá)到較好的效果。圖像增強(qiáng)技術(shù)正是在此基礎(chǔ)上提出的。圖像增強(qiáng)是圖像分析與處理的一個(gè)重要的預(yù)處理過(guò)程，其主要有兩個(gè)目的：一是運(yùn)用一系列技術(shù)手段改善圖像的

26、視覺(jué)效果,提高圖像的清晰度；二是將圖像轉(zhuǎn)化成一種更適合于人或計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析處理的形式。即改善圖像質(zhì)量是圖像增強(qiáng)的根本目的。圖像增強(qiáng)的意義一般可以理解為：按需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖儞Q，對(duì)圖像的某些特征，如邊緣、輪廓、對(duì)比度進(jìn)行強(qiáng)調(diào)或銳化，突出某些有用的信息，去除或削弱無(wú)用的信息以便于顯示、觀察或進(jìn)一步分析和處理。圖像增強(qiáng)技術(shù)是一類(lèi)基本的圖像處理技術(shù)，是指有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制圖像中某些不需要的特征，其目的是使處理后的圖像更適合于人的視覺(jué)特性或機(jī)器的識(shí)別系統(tǒng)，包括圖像的輪廓線(xiàn)或者紋理加強(qiáng)、圖像去噪、對(duì)比度增強(qiáng)等。因此圖像增強(qiáng)處理是圖像分析和圖像理解的前提和基礎(chǔ)。在圖像的獲取過(guò)程中，特別是對(duì)

27、于多媒體監(jiān)控系統(tǒng)采集的圖像，由于監(jiān)控場(chǎng)景光線(xiàn)照射復(fù)雜、拍攝背景也比較復(fù)雜等環(huán)境因素的影響。加之?dāng)z像設(shè)備、傳感器等因素引入的噪聲，使監(jiān)控圖像在一定程度上存在對(duì)比度差、灰度分布范圍窄、圖像分辨率下降。因此，為得到一幅清晰的圖像必須進(jìn)行增強(qiáng)處理。傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法通常是基于整幅圖像的統(tǒng)計(jì)量，這樣在計(jì)算整幅圖像的變換時(shí)，圖像中的低頻信息、高頻信息以及含有的噪聲，同時(shí)進(jìn)行了變換，因而在增強(qiáng)圖像的同時(shí)增強(qiáng)了噪聲，導(dǎo)致信息熵下降，給監(jiān)控圖像的分析和后期處理帶來(lái)了困難。針對(duì)此問(wèn)題，提出一種新算法。圖像增強(qiáng)處理方法根據(jù)圖像增強(qiáng)處理所在的空間不同，可分為基于空間域的增強(qiáng)方法和基于頻率域的增強(qiáng)方法兩類(lèi)?？臻g域處理方

28、法是在圖像像素組成的二維空間里直接對(duì)每一個(gè)像素的灰度值進(jìn)行處理，它可以是一幅圖像內(nèi)像素點(diǎn)之間的運(yùn)算處理，也可以是數(shù)幅圖像間的相應(yīng)像素點(diǎn)之間的運(yùn)算處理。頻率域處理方法是在圖形的變換域?qū)D像進(jìn)行間接處理。其特點(diǎn)是先將圖像進(jìn)行變換，在空間域?qū)D像作傅里葉變換得到它的頻譜按照某種變化模型（如傅里葉變換）變換到頻率域，完成圖像由空間域變換到頻率域，然后在頻率域內(nèi)對(duì)圖像進(jìn)行低通或高通頻率域?yàn)V波處理。處理完之后，再將其反變換到空間域。直方圖均衡化算法是圖像增強(qiáng)空域法中的最常用、最重要的算法之一。它以概率理論作基礎(chǔ)，運(yùn)用灰度點(diǎn)運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)直方圖的變換，從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。本文介紹一種基于累積分布函數(shù)變換法為

29、基礎(chǔ)的直方圖修正法。它可以通過(guò)對(duì)直方圖進(jìn)行均勻化修正，可使圖像的灰度間距增大或灰度均勻分布、增大反差，是圖像的細(xì)節(jié)變得清晰。2. 理論分析2.1 直方圖修正技術(shù)的基礎(chǔ)一幅給定圖像的灰度級(jí)經(jīng)歸一化處理后，分布在范圍內(nèi)。這時(shí)可以對(duì)0,1區(qū)間內(nèi)的任意一個(gè)r值進(jìn)行如下變換： （1）也就是說(shuō)，通過(guò)上述變換，每個(gè)原始圖像的像素值r都對(duì)應(yīng)產(chǎn)生一個(gè)s值。變換函數(shù)應(yīng)該滿(mǎn)足下列條件： 在區(qū)間內(nèi)，是單值單調(diào)增加； 對(duì)于，有這里第一個(gè)條件保證了圖像的灰度級(jí)西歐哪個(gè)白到黑的次序不變和反變換函數(shù)的存在。第二個(gè)條件則保證了映射變化后的像素灰度值在允許的范圍內(nèi)。從s到r的反變換可用式（2）表示，同樣也滿(mǎn)足上述兩個(gè)條件 （2）

30、由概率論理論可知，若已知隨機(jī)變量的概率密度為，而隨機(jī)變量是的函數(shù)，即，的概率密度為，所以可以由求出。因?yàn)槭菃握{(diào)增加的，由數(shù)學(xué)分析可知，它的反函數(shù)也是單調(diào)函數(shù)。在這種情況下，當(dāng)，且僅當(dāng)時(shí)發(fā)生，所以可以求得隨即變量的分布函數(shù)為： （3）對(duì)式（3）兩邊求導(dǎo)，即可得到隨即變量的分布密度函數(shù)為： （4）由式（4）可知，對(duì)于連續(xù)情況，設(shè)和分別表示原圖像和變換后圖像的灰度級(jí)概率密度函數(shù)。根據(jù)概率論的知識(shí)，在已知和變換函數(shù)時(shí)，反變換函數(shù)也是單調(diào)增長(zhǎng)，則可由式（4）求出。2.2 直方圖的均衡化對(duì)于連續(xù)圖像，設(shè)r和s分別表示被增強(qiáng)圖像和變換后圖像的灰度。為了簡(jiǎn)單，在下面的討論中，假定所有像素的灰度已被歸一化了，就

31、是說(shuō)，當(dāng)時(shí)，表示黑色；當(dāng)時(shí)，表示白色；變換函數(shù)與原圖像概率密度函數(shù)之間的關(guān)系為： （5）式中：r為積分變量。式（5）的右邊可以看作是r的累積分布函數(shù)（cdf），因?yàn)閏df是r的函數(shù)，并單調(diào)地從0增加到1，所以這一變換函數(shù)滿(mǎn)足了前面所述的關(guān)于在內(nèi)單值單調(diào)增加，對(duì)于，有的兩個(gè)條件。由于累積分布函數(shù)是r的函數(shù)，并且單調(diào)的從0增加到1，所以這個(gè)變換函數(shù)滿(mǎn)足對(duì)式（5）中的r求導(dǎo)，則： （6）再把結(jié)果帶入式（4），則 （7）由以上推到可見(jiàn)，變換后的變量s的定義域內(nèi)的概率密度是均勻分布的。由此可見(jiàn)，用r累積分布函數(shù)作為變換函數(shù)可產(chǎn)生一幅灰度級(jí)分布具有均勻概率密度的圖像。其結(jié)果擴(kuò)展了像素取值的動(dòng)態(tài)范圍。上面的

32、修正方法是以連續(xù)隨機(jī)變量為基礎(chǔ)進(jìn)行討論的。為了對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)字處理，必須引入離散形式的公式。當(dāng)灰度級(jí)是離散值的時(shí)候，可用頻數(shù)近似代替概率值，即： （8）式中，l是灰度級(jí)數(shù)；是取第k級(jí)灰度值的概率；是在圖像中出現(xiàn)第k級(jí)灰度的次數(shù)；n是圖像中像素?cái)?shù)。通常把為得到均勻直方圖的圖像增強(qiáng)技術(shù)叫做直方圖均衡化處理或直方圖線(xiàn)性化處理。式（5）的直方圖均衡化累積分布函數(shù)的離散形式可由式（9）表示： （9）其反變換為 （10）2.3 直方圖均衡化的算法步驟 直方圖均衡化的算法步驟如下：l 列出原始圖像和變換后圖像的灰度級(jí):i,j=0,1,l-1,其中l(wèi)是灰度級(jí)的個(gè)數(shù)；l 統(tǒng)計(jì)原圖像各灰度級(jí)的像素個(gè)數(shù)；l 計(jì)算原始

33、圖像直方圖：，n為原始圖像像素總個(gè)數(shù)；l 計(jì)算累積直方圖：；l 利用灰度變換函數(shù)計(jì)算變換后的灰度值，并四舍五入：；l 確定灰度變換關(guān)系,據(jù)此將原圖像的灰度值修正為；l 統(tǒng)計(jì)變換后各灰度級(jí)的像素個(gè)數(shù)；l 計(jì)算變換后圖像的直方圖：；l 對(duì)均衡化后的的直方圖進(jìn)行區(qū)間統(tǒng)計(jì)，顯示圖像。流程圖使用imhist（i）函數(shù)顯示直方圖結(jié)束均衡化及其直方圖將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像自編函數(shù)顯示直方圖區(qū)間顯示其直方圖讀入源圖像開(kāi)始對(duì)比3. 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果3.1直方圖均衡化matlab程序clear all;close all;clc;i1=imread(lena.jpg);figure(1);imshow(i1);i

34、2=rgb2gray(i1);figure(2); %原始圖像的灰度圖像imshow(i2);d=double(i2); imsize=size(d);nbrtot=imsize(1)*imsize(2);nbreach=zeros(1,256);for k1=1:imsize(1) for k2=1:imsize(2) nbreach(d(k1,k2)+1)=nbreach(d(k1,k2)+1)+1; %統(tǒng)計(jì)各灰度級(jí)像素個(gè)數(shù) endendy1=nbreach/nbrtot;s1=zeros(1,256); for i=1:256 for k=1:i s1(i)=s1(i)+y1(k); %

35、均衡后第k級(jí)灰度級(jí)（包括k）之前各級(jí)像素點(diǎn)所占的比率之和 endends2=round(s1*255);for i=1:256 if s2(i)255 s2(i)=255; endendd2=zeros(size(d);for k1=1:imsize(1) for k2=1:imsize(2) d2(k1,k2)=s2(d(k1,k2)+1); %均衡后個(gè)像素的灰度值 endendy3=uint8(d2);y2=s2;s3=zeros(1,256);for j=1:256 s3(s2(j)+1)=s3(s2(j)+1)+y1(j); %均衡后各灰度級(jí)的像素點(diǎn)數(shù) end for i=1:32 f

36、or j=1:7 s3(8*i)=s3(8*(i-1)+j)+s3(8*i); %對(duì)均衡后的像素點(diǎn)進(jìn)行區(qū)間統(tǒng)計(jì) end s3(8*i)=s3(8*i)/8 for j=1:7 s3(8*(i-1)+j)=0; endend y2=s3;figure(3);plot(0:255,y1); %自編函數(shù)均衡化前歸一化的直方圖 figure(4) %自編函數(shù)均衡化后歸一化的直方圖 plot(0:255,y2); figure(5); %自編函數(shù)所得的直方圖均衡化后的圖像imshow(y3); figure(6); %系統(tǒng)函數(shù)均衡化前的直方圖imhist(i2); j=histeq(i2);figure

37、(7); %系統(tǒng)函數(shù)均衡化后的直方圖imhist(j); figure(8); %系統(tǒng)函數(shù)所得直方圖均衡化后的圖像imshow(j); 3.2 彩色圖形處理matlab程序?qū)gb圖像轉(zhuǎn)換為his，分別對(duì)h、s、i分量進(jìn)行均衡化，主要程序代碼為：clear all;close all;clc;i1=imread(lena.jpg);rm=double(i1(:,:,1);gm=double(i1(:,:,2);bm=double(i1(:,:,3);d=double(bm); imsize=size(d);nbrtot=imsize(1)*imsize(2);nbreach=zeros(1,2

38、56);for i=1:imsize(1) for j=1:imsize(2) i(i,j)=(rm(i,j)+gm(i,j)+bm(i,j)/3; s(i,j)=1-3*min(min(rm(i,j),gm(i,j),bm(i,j)/(rm(i,j)+gm(i,j)+bm(i,j); if(bm(i,j)=gm(i,j) h(i,j)=abs(acos(double(rm(i,j)-gm(i,j)+(rm(i,j)-bm(i,j)/2)/sqrt(double(rm(i,j)-gm(i,j)2+(rm(i,j)-bm(i,j)*(gm(i,j)-bm(i,j); else h(i,j)=ab

39、s(2*pi-acos(double(rm(i,j)-gm(i,j)+(rm(i,j)-bm(i,j)/2)/sqrt(double(rm(i,j)-gm(i,j)2+(rm(i,j)-bm(i,j)*(gm(i,j)-bm(i,j); end endend for i=1:imsize(1) for j=1:imsize(2) i(i,j)=(rm(i,j)+gm(i,j)+bm(i,j)/3; if(h(i,j)=2*pi/3) r(i,j)=cos(pi/3-h(i,j); b(i,j)=i(i,j)*(1-s(i,j); g(i,j)=3*i(i,j)-b(i,j)-r(i,j); e

40、lseif(h(i,j)=4*pi/3) r(i,j)=i(i,j)*(1+s(i,j)*cos(h(i,j)-2*pi/3)/cos(pi-h(i,j); b(i,j)=i(i,j)*(1-s(i,j); g(i,j)=3*i(i,j)-b(i,j)-r(i,j); else r(i,j)=i(i,j)*(1+s(i,j)*cos(h(i,j)-4*pi/3)/cos(5*pi/3-h(i,j); b(i,j)=i(i,j)*(1-s(i,j); g(i,j)=3*i(i,j)-b(i,j)-r(i,j); end endend j0(:,:,1)=h;j0(:,:,2)=i1(:,:,2)

41、;j0(:,:,3)=i1(:,:,3); figure(1);imshow(i1);figure(2);imshow(uint8(j0);3.3 直方圖均衡化仿真結(jié)果：1.1： 原始圖像 原始圖像灰度圖像 自編函數(shù)均衡化前歸一化的直方圖 系統(tǒng)函數(shù)均衡化前的直方圖 自編函數(shù)所得的直方圖均衡化后的圖像 系統(tǒng)函數(shù)所得直方圖均衡化后的圖像 自編函數(shù)均衡化后歸一化的直方圖 系統(tǒng)函數(shù)均衡化后的直方圖1.2： 原始圖像 原始圖像灰度圖像 自編函數(shù)均衡化前歸一化的直方圖 系統(tǒng)函數(shù)均衡化前的直方圖 自編函數(shù)所得的直方圖均衡化后的圖像 系統(tǒng)函數(shù)所得直方圖均衡化后的圖像 自編函數(shù)均衡化后歸一化的直方圖 系統(tǒng)函數(shù)均

42、衡化后的直方圖 3.4 彩色圖像處理仿真結(jié)果： 原始圖像 在h分量的直方圖均衡化 在s分量的直方圖均衡化 在i分量的直方圖均衡化4. 結(jié)論圖像增強(qiáng)有圖像平滑和銳化兩種。圖像平滑就是減少圖像的高頻分量，突出低頻分量，使圖像整體效果均勻自然；圖像銳化是減少圖像的低頻分量，突出高頻分量，使圖像邊緣突出。該論文的直方圖均衡化方法是一種圖像平滑方法，直方圖均衡化方法把原圖像的直方圖通過(guò)灰度變換函數(shù)修正為灰度均勻分布的直方圖, 然后按均衡直方圖修正原圖像。當(dāng)圖像的直方圖為一均勻分布時(shí),圖像包含的信息量最大,圖像看起來(lái)就顯得清晰。但是使圖像清晰的同時(shí)也會(huì)增加圖像噪聲，因此本論文在改進(jìn)方法中使用了中值濾波，以

43、避免噪聲干擾。圖像增強(qiáng)的方法有很多，既可對(duì)圖像時(shí)域進(jìn)行處理，也可在頻域中處理。各種處理方法都可進(jìn)行改進(jìn)，也有許多新的圖像增強(qiáng)方法不斷出現(xiàn)。該論文只介紹了一種圖像增強(qiáng)方法，即時(shí)域的直方圖均衡化方法，并對(duì)傳統(tǒng)方法進(jìn)行了改進(jìn)。但是無(wú)論是用什么方法都要遵循圖像增強(qiáng)的原則，即在增強(qiáng)圖像的視覺(jué)效果的基礎(chǔ)上，要盡量減少圖像的噪聲，并且使圖像清晰可見(jiàn)。算法應(yīng)用舉例及誤差分析說(shuō)明，本文提出的直方圖均衡化算法是可行的，結(jié)果證明該算法可改善直方圖均衡化的精度。在直方圖均衡化算法的基礎(chǔ)上,該論文所取的改進(jìn)的處理方法可以有效防止圖像細(xì)節(jié)信息丟失和圖像噪聲幅度增大，并經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明, 本文所用的算法處理的圖像, 整體視覺(jué)效

44、果得到改善,細(xì)節(jié)信息更為豐富,從中可以提取出更有意義的圖像特征。創(chuàng)新點(diǎn)：提出了改進(jìn)組映射規(guī)則及詳細(xì)的算法，并用于直方圖均衡化，提高了直方圖均衡化的精度。以上圖像處理實(shí)例只是對(duì)matlab 圖像工具箱的一小部分進(jìn)行運(yùn)用，經(jīng)過(guò)更進(jìn)一步的圖像分割、二值化、歸一化等處理，可以把芯片中的字符特征提取出來(lái)送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器進(jìn)行識(shí)別，我們應(yīng)用matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)字符分類(lèi)進(jìn)行模擬仿真也取得了較好的效果。由此可以看出matlab 語(yǔ)言簡(jiǎn)潔，可讀性強(qiáng)，工具箱涉及的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域廣泛且功能強(qiáng)大。圖像工具箱幾乎包括所有經(jīng)典的圖像處理方法。由于工具箱具有可靠性和開(kāi)放性，我們可以方便地直接加以使用，也可以把自己的代碼

45、加到工具箱中以改進(jìn)函數(shù)功能，同時(shí)，matlab 中的小波工具箱也有許多函數(shù)可運(yùn)用于圖像處理技術(shù)。因此，在圖像處理技術(shù)中使用matlab 語(yǔ)言可以快速實(shí)現(xiàn)模擬仿真，大大提高實(shí)驗(yàn)效率， 如果要開(kāi)發(fā)實(shí)用程序，matlab 語(yǔ)言還可以通過(guò)mex 動(dòng)態(tài)連接庫(kù)實(shí)現(xiàn)與c 語(yǔ)言的混合編程，為工程應(yīng)用提供了更多的便利條件參考文獻(xiàn)1 岡薩雷斯. 數(shù)字圖像處理學(xué)m. 北京: 電子工業(yè)出版社, 2004.2 dah-chung chang,wen-rong wu.image contrast enhancement based on a histogram transformation of local standa

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53、膀薇罿羀葿薆蠆袃蒞薆螁聿芁薅襖袁膇薄薃肇肅蚃蚆袀莁螞螈肅芇蟻袀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀蚇蚆膀膆莃蝿羃肂莃袁膈莁莂薁羈莇莁螃芇芃莀裊聿腿荿羈袂蕆莈蚇肈莃莈螀袁艿蕆袂肆膅蒆薂衿肁蒅蚄肄蒀蒄袆袇莆蒃罿膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁肄蒁袃羄莂薀薂腿羋蕿蚅羂膄薈螇膇膀薇罿羀葿薆蠆袃蒞薆螁聿芁薅襖袁膇薄薃肇肅蚃蚆袀莁螞螈肅芇蟻袀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀蚇蚆膀膆莃蝿羃肂莃袁膈莁莂薁羈莇莁螃芇芃莀裊聿腿荿羈袂蕆莈蚇肈莃莈螀袁艿蕆袂肆膅蒆薂衿肁蒅蚄肄蒀蒄袆袇莆蒃罿膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁肄蒁袃羄莂薀薂腿羋蕿蚅羂膄薈螇膇膀薇罿羀葿薆蠆袃蒞薆螁聿芁薅襖袁膇薄薃肇肅蚃蚆袀莁螞螈肅芇蟻袀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂

54、莄蚈羇羅芀蚇蚆膀膆莃蝿羃肂莃袁膈莁莂薁羈莇莁螃芇芃莀裊聿腿荿羈袂蕆莈蚇肈莃莈螀袁艿蕆袂肆膅蒆薂衿肁蒅蚄肄蒀蒄袆袇莆蒃罿膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁肄蒁袃羄莂薀薂腿羋蕿蚅羂膄薈螇膇膀薇罿羀葿薆蠆袃蒞薆螁聿芁薅襖袁膇薄薃肇肅蚃蚆袀莁螞螈肅芇蟻袀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀蚇蚆膀膆莃蝿羃肂莃袁膈莁莂薁羈莇莁螃芇芃莀裊聿腿荿羈袂蕆莈蚇肈莃莈螀袁艿蕆袂肆膅蒆薂衿肁蒅蚄肄蒀蒄袆袇莆蒃罿膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁肄蒁袃羄莂薀薂腿羋蕿蚅羂膄薈螇膇膀薇罿羀葿薆蠆袃蒞薆螁聿芁薅襖袁膇薄薃肇肅蚃蚆袀莁螞螈肅芇蟻袀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀蚇蚆膀膆莃蝿羃肂莃袁膈莁莂薁羈莇莁螃芇芃莀裊聿腿荿羈袂蕆莈蚇肈莃莈螀袁艿蕆袂肆膅蒆薂衿肁蒅蚄肄蒀蒄袆袇莆蒃罿膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀膁肄蒁袃羄莂薀薂腿羋蕿蚅羂膄薈螇膇膀薇罿羀葿薆蠆袃蒞薆螁聿芁薅襖袁膇薄薃肇肅蚃蚆袀莁螞螈肅芇蟻袀袈芃蝕蝕膃腿蝕螂羆蒈蠆襖膂莄蚈羇羅芀蚇蚆膀膆莃蝿羃肂莃袁膈莁莂薁羈莇莁螃芇芃莀裊聿腿荿羈袂蕆莈蚇肈莃莈螀袁艿蕆袂肆膅蒆薂衿肁蒅蚄肄蒀蒄袆袇莆蒃罿膃節(jié)蒂蚈羅膈蒂