課程設(shè)計(jì)：圖像空域增強(qiáng)算法設(shè)計(jì)—直方圖變換增強(qiáng)

1、成 績(jī) 評(píng) 定 表學(xué)生姓名王紅班級(jí)學(xué)號(hào)1303030404專(zhuān) 業(yè)電子信息工程課程設(shè)計(jì)題目圖像空域增強(qiáng)算法設(shè)計(jì)直方圖變換增強(qiáng)評(píng)語(yǔ)組長(zhǎng)簽字：成績(jī)?nèi)掌?2016年7月18日課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū)學(xué) 院信息科學(xué)與工程專(zhuān) 業(yè)電子信息工程學(xué)生姓名王紅班級(jí)學(xué)號(hào)1303030404課程設(shè)計(jì)題目圖像空域增強(qiáng)算法設(shè)計(jì)直方圖變換增強(qiáng)實(shí)踐教學(xué)要求與任務(wù)：本設(shè)計(jì)要求利用Matlab進(jìn)行編程及仿真，仿真內(nèi)容為圖像空域增強(qiáng)算法設(shè)計(jì)直方圖變換增強(qiáng)。要求利用所學(xué)數(shù)字圖象處理技術(shù)知識(shí)，在Matlab軟件系統(tǒng)上來(lái)實(shí)現(xiàn)灰度變換增強(qiáng)，并對(duì)程序進(jìn)行測(cè)試。要求如下：（1） 學(xué)習(xí)Matlab處理圖像的方法；（2） 加深對(duì)空域增強(qiáng)的理解；（3） 掌握

2、直方圖均衡化和標(biāo)準(zhǔn)化算法。工作計(jì)劃與進(jìn)度安排：第一階段（1-2天）：熟悉matlab編程環(huán)境，查閱相關(guān)資料；第二階段（2-3天）：算法設(shè)計(jì)；第三階段（2-3天）：編碼與調(diào)試；第四階段（1-2天）：實(shí)驗(yàn)與分析；第五階段（1-2天）：編寫(xiě)文檔。指導(dǎo)教師： 2016年7月 3日專(zhuān)業(yè)負(fù)責(zé)人： 2016年7月 4日學(xué)院教學(xué)副院長(zhǎng)： 2016年7月 4日摘 要空域增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容之一。經(jīng)過(guò)增強(qiáng)處理后，圖像的視覺(jué)效果會(huì)得到改善，對(duì)比度增強(qiáng)，為圖像的信息提取及其他圖像分析技術(shù)奠定良好的基礎(chǔ)。由于沒(méi)有衡量圖像增強(qiáng)質(zhì)量的通用標(biāo)準(zhǔn)，圖像增強(qiáng)往往和具體應(yīng)用背景有較大的相關(guān)性。本課程設(shè)計(jì)主要研究用于圖像空域

3、增強(qiáng)算法的直方圖變換增強(qiáng)，包括直方圖均衡化與直方圖規(guī)定化。對(duì)于原本偏亮或偏暗的圖像，均衡化可以使被處理圖像不再偏暗也不再偏亮，灰度層次分布比較均勻。規(guī)定化可將被處理圖像按照預(yù)先設(shè)定的形狀調(diào)整其直方圖。二者均可改善圖像視覺(jué)效果。采用MATLAB軟件進(jìn)行編程，運(yùn)用上述算法對(duì)圖像進(jìn)行處理。仿真結(jié)果表明，處理后的圖像對(duì)比度得到了明顯改善，圖像細(xì)節(jié)清晰，增強(qiáng)了圖像的視覺(jué)效果，有利于圖像的分析和識(shí)別。關(guān)鍵詞：空域增強(qiáng)；直方圖變換增強(qiáng)；MATLABI 目 錄1設(shè)計(jì)目的與要求11.1設(shè)計(jì)目的11.2設(shè)計(jì)要求12設(shè)計(jì)原理12.1直方圖均衡化12.2直方圖規(guī)定化23設(shè)計(jì)方案33.1設(shè)計(jì)思想33.2設(shè)計(jì)流程44軟件

4、實(shí)現(xiàn)54.1原始圖像54.2圖像均衡化54.3圖像規(guī)定化65仿真與結(jié)果分析65.1仿真75.1.1圖像原始化75.1.2圖像均衡化85.1.3圖像規(guī)定化85.2結(jié)果分析10結(jié)論11參考文獻(xiàn)12II1設(shè)計(jì)目的與要求1.1設(shè)計(jì)目的選擇一副對(duì)比度不足的圖像，對(duì)該圖像進(jìn)行灰度變換實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)，增強(qiáng)對(duì)比度，顯示增強(qiáng)前、后的圖像以及他們的灰度直方圖?？偨Y(jié)直方圖增強(qiáng)的方法，對(duì)比方法的優(yōu)缺點(diǎn)，積極思考基于特定圖像的增強(qiáng)方法，設(shè)計(jì)中應(yīng)具有自己的設(shè)計(jì)思想、設(shè)計(jì)體會(huì)。1.2設(shè)計(jì)要求（1） 學(xué)習(xí)Matlab處理圖像的方法；（2） 加深對(duì)空域增強(qiáng)的理解；（3） 掌握直方圖均衡化和標(biāo)準(zhǔn)化算法。2設(shè)計(jì)原理一般情況下,如果

5、圖像的灰度分別集中在比較窄的區(qū)間,從而引起圖像細(xì)節(jié)的模糊,為了使圖像細(xì)節(jié)清晰,并使目標(biāo)得到突出,達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的,可通過(guò)改善各部分亮度的比例關(guān)系,即通過(guò)直方圖的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。直方圖的方法是以概率論為基礎(chǔ)的。常用的方法有直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化。2.1直方圖均衡化直方圖均衡化又稱(chēng)直方圖平坦化,是將一已知灰度概率密度分布的圖像經(jīng)過(guò)某種變換,變成一幅具有均勻灰度概率密度分布的新圖像。其結(jié)果是擴(kuò)展了像元取值的動(dòng)態(tài)范圍,從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。直方圖均衡化的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:（1） 列出原始圖像的灰度級(jí) (3.1)（2） .統(tǒng)計(jì)各灰度級(jí)的像素?cái)?shù)目 (3.2)（3） 計(jì)算原始圖像直方圖各灰度級(jí)

6、的頻數(shù) (3.3)（4） 計(jì)算累積分布函數(shù)，即：衡化后各像素的灰 (3.4)（5） .應(yīng)用以下公式計(jì)算映射后的輸出圖像的灰度級(jí)，P為輸出圖像灰度級(jí)的個(gè)數(shù)，其中INT為取整符號(hào) (3.6)（6） .統(tǒng)計(jì)映射后各灰度級(jí)的像素?cái)?shù)目 （7） 計(jì)算輸出直方圖 (3.7)（8） 用和的映射關(guān)系修改原始圖像的灰度級(jí),從而獲得直方圖近似為均勻分布的輸出圖像。2.2直方圖規(guī)定化直方圖均衡化的優(yōu)點(diǎn)是能自動(dòng)增強(qiáng)整個(gè)圖像的對(duì)比度,但它的具體增強(qiáng)效果不易控制,處理的結(jié)果總是得到全局的均衡化的直方圖。實(shí)際工作中,有時(shí)需要變換直方圖使之成為某個(gè)特定的形狀,從而有選擇地增強(qiáng)某個(gè)灰度值范圍內(nèi)的對(duì)比度,這時(shí)可采用比較靈活的直方圖

7、規(guī)定化方法。直方圖規(guī)定化增強(qiáng)處理的步驟如下:令Pr（r）和Pz（z）分別為原始圖像和期望圖像的灰度概率密度函數(shù)。如果對(duì)原始圖像和期望圖像均作直方圖均衡化處理，應(yīng)有 (3.8) (3.9) (3.10)由于都是進(jìn)行均衡化處理，處理后的原圖像概率密度函數(shù)Ps（S）及理想圖像概率密度函數(shù)PV（V）是相等的。于是，我們可以用變換后的原始圖像灰度級(jí)S代替（2）式中的V。即 (3.11)這時(shí)的灰度級(jí)Z 便是所希望的圖像的灰度級(jí)。此外，利用（1）與（3）式還可得到組合變換函數(shù) (3.12)對(duì)連續(xù)圖像，重要的是給出逆變換解析式。對(duì)離散圖像而言，有 (3.13) (3.14) (3.15) 3設(shè)計(jì)方案3.1設(shè)計(jì)

8、思想圖像空域增強(qiáng)是指直接在圖像所在的二維空間進(jìn)行增強(qiáng)處理，即增強(qiáng)構(gòu)成圖像的像素?？沼蛟鰪?qiáng)中的直方圖變換增強(qiáng)，包括直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化兩個(gè)方面。對(duì)圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理時(shí)，首先導(dǎo)入待處理圖像。由于現(xiàn)在大部分的圖片都是彩色圖像，故在圖像導(dǎo)入之后需將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像以便于后續(xù)處理。將原始灰度圖像的直方圖繪出，同時(shí)對(duì)原始灰度圖像進(jìn)行均衡化處理。將處理后的灰度圖像的直方圖繪出，分別對(duì)均衡化前后的灰度圖像和直方圖做對(duì)比分析，觀察圖像處理效果。對(duì)圖像進(jìn)行規(guī)定化處理時(shí)，同樣導(dǎo)入圖像，然后將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像并繪出灰度直方圖，然后通過(guò)函數(shù)對(duì)圖像做規(guī)定化處理，繪出規(guī)定化后的灰度直方圖，分別對(duì)規(guī)定化前后的灰度

9、像和直方圖做對(duì)比分析，觀察圖像處理效果。3.2設(shè)計(jì)流程實(shí)現(xiàn)流程圖如圖2.2、2.1 所示 ：圖2.1 圖形均衡化流程 圖2.2 圖像規(guī)定化流程4軟件實(shí)現(xiàn)4.1原始圖像在Matlab中自定義M文件, 選取一張自然圖像進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn)，圖像讀取程序如下：clear clc; I=imread(4.PNG); %讀入圖像I1=rgb2gray(I); %轉(zhuǎn)化為灰度圖像subplot(1,2,1),imshow(I1); %顯示灰度圖像title(原始灰度圖像); subplot(1,2,2),imhist(I1); %顯示灰度圖像的直方圖title(原始灰度圖像直方圖);%axis square;xla

10、bel(灰度值);ylabel(像素?cái)?shù)量);4.2圖像均衡化將圖像進(jìn)行均衡化處理程序如下:J=histeq(I1,64); %均衡化處理為灰度級(jí)為64的圖像subplot(1,2,1),imshow(J); title(均衡化后圖像（64級(jí)）); subplot(1,2,2),imhist(J) ; %顯示直方圖counts,x=imhist(J); title(均衡化后圖像直方圖);%axis square;xlabel(灰度值);ylabel(像素?cái)?shù)量);4.3圖像規(guī)定化 在Matlab中自定義M文件, 選取另一張圖像進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn),利用均衡化結(jié)果對(duì)此圖進(jìn)行規(guī)定化，圖像規(guī)定化程序如下:K=i

11、mread(5.PNG); %讀入要規(guī)定化的圖像K1=rgb2gray(K); %將該圖轉(zhuǎn)化為灰度圖像subplot(1,2,1),imshow(K1); title(原始灰度圖像); subplot(1,2,2),imhist(K1); %繪制原灰度圖像的直方圖title(要規(guī)定化圖像直方圖); %axis square;xlabel(灰度值);ylabel(像素?cái)?shù)量);L=histeq(K1,counts); %對(duì)圖像進(jìn)行規(guī)定化%hgram=0:255; figure;subplot(1,2,1),imshow(L); title(規(guī)定化后圖像); subplot(1,2,2),imhis

12、t(L); title(規(guī)定化后圖像直方圖);%axis square;xlabel(灰度值);ylabel(像素?cái)?shù)量);5仿真與結(jié)果分析一幅圖像經(jīng)過(guò)直方圖均衡化處理、直方圖規(guī)定化處理后得到的灰度圖像及直方圖，并對(duì)這幾個(gè)圖進(jìn)行比較?；叶戎狈綀D的橫坐標(biāo)是灰度級(jí)，縱坐標(biāo)是該灰度級(jí)出現(xiàn)的像素?cái)?shù)量。5.1仿真5.1.1圖像原始化選取一張自然圖像進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn), 通過(guò)imread ()導(dǎo)入一幅自然圖像如圖5.1所示。圖5.1 導(dǎo)入第一張?jiān)紙D像通過(guò)函數(shù)rgb2gray()將該圖轉(zhuǎn)化為灰度圖像，再通過(guò)函數(shù)imshow()顯示其灰度圖像，imhist()顯示灰度直方圖。結(jié)果如圖5.1所示，(a) (b)圖5.

13、2 原始灰度圖像及其灰度直方圖得到的原始灰度圖像整體偏暗。從其直方圖(b)中可以看出原始灰度圖像的灰度等級(jí)很多，且主要分布在中低灰度級(jí)上, 在高灰度級(jí)上圖像的像素?cái)?shù)很少。5.1.2圖像均衡化經(jīng)過(guò)函數(shù)histeq（）對(duì)原始灰度圖像均衡化處理，通過(guò)imshow（）顯示其灰度圖像，imhist(）顯示度直方圖，并將其灰度等級(jí)改為64級(jí)，返回?cái)?shù)據(jù)向量給counts,為直方圖規(guī)定化做準(zhǔn)備。結(jié)果如圖5.2所示。(a) (b)圖5.3 均衡化結(jié)果均衡化后的圖像明顯比原圖5.1（a）明亮了許多，對(duì)比度得到增強(qiáng)。從其直方圖(d)中也可以看出其灰度等級(jí)明顯減少，且整體分布比較均勻， 亮度對(duì)比度大為改善。5.1.3

14、圖像規(guī)定化通過(guò)在Matlab中自定義M文件, 選取另一張自然圖像進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn), 通過(guò)imread ()導(dǎo)入一幅自然圖像如圖5.4所示。圖5.4 導(dǎo)入第二張?jiān)紙D像通過(guò)函數(shù)rgb2gray()將該圖轉(zhuǎn)化為灰度圖像，再通過(guò)函數(shù)imshow()顯示其灰度圖像，imhist()顯示灰度直方圖。結(jié)果如圖5.5所示，(a) (b)圖5.5 原始灰度圖像及其灰度直方圖其灰度圖像如圖5.3中(a)所示，此圖像較亮，從其灰度直方圖5.3中的(b)亦可觀察到像素集中分布在灰度級(jí)中、高部分。將均衡化的結(jié)果對(duì)此圖像進(jìn)行直方圖規(guī)定化，規(guī)定化后的結(jié)果如圖5.4所示。(a) (b)圖5.6 規(guī)定化結(jié)果由圖5.4 (a)可知

15、，規(guī)定化后的圖像亮度明顯降低，對(duì)比度有所增強(qiáng)，提高了圖像的可觀性。其直方圖為圖5.4(b)，與均衡化結(jié)果的直方圖5.2(b)進(jìn)行對(duì)比，可以觀察到兩者灰度級(jí)幾乎一致。5.2結(jié)果分析本文采用了兩種直方圖變換增強(qiáng)的方法：直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化，直方圖均衡化就是通過(guò)變換函數(shù) histeq() 將原圖的直方圖調(diào)整為具有“平坦”傾向的直方圖，其灰度間隔被拉大了，灰度分布均勻，圖像細(xì)節(jié)清晰，對(duì)比度增強(qiáng)，亮度均衡。如果原始圖像對(duì)比度本來(lái)就很高，再均衡化則灰度調(diào)和，對(duì)比度降低。在泛白緩和的圖像中，均衡化會(huì)合并一些象素灰度，從而增大對(duì)比度。均衡化后的圖片如果再對(duì)其均衡化，則圖像不會(huì)有任何變化。 直方圖規(guī)定化比

16、較靈活，當(dāng)需要變換直方圖使之成為某個(gè)特定的形狀時(shí),雖然有些時(shí)候也不可以很好控制整個(gè)圖像的對(duì)比度，但可以有選擇地增強(qiáng)某個(gè)灰度值范圍內(nèi)的對(duì)比度,得到想要的圖像顯示效果。結(jié)論在MATLAB中對(duì)圖像進(jìn)行直方圖變換增強(qiáng)的處理后，通過(guò)圖像處理前后的對(duì)比，可明顯感覺(jué)到圖像視覺(jué)效果得到改善，其中：（1） 直方圖均衡化直方圖均衡化就是把直方圖的每個(gè)灰度級(jí)進(jìn)行歸一化處理，求每種灰度的累積分布，得到一個(gè)映射的灰度映射表，然后根據(jù)相應(yīng)的灰度值來(lái)修正原圖中的每個(gè)像素，使直方圖大致平和。直方圖均衡化是圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方圖對(duì)對(duì)比度進(jìn)行調(diào)整的方法，通過(guò)灰度變換將一幅圖像轉(zhuǎn)換為另一幅具有均衡直方圖，即在每個(gè)灰度級(jí)上都具

17、有相同的像素點(diǎn)數(shù)的過(guò)程。直方圖均衡化后使圖像的灰度間距拉開(kāi)，灰度分布均勻，各個(gè)灰度級(jí)的像素個(gè)數(shù)得到均衡，整個(gè)圖像處于均衡狀態(tài)，不會(huì)過(guò)亮，也不會(huì)過(guò)暗。從而使圖像細(xì)節(jié)清晰，達(dá)到增強(qiáng)的目的。（2）直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化就是通過(guò)一個(gè)灰度映像函數(shù)，將原灰度直方圖改造成所希望的直方圖。目的是實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入圖像進(jìn)行有目的的增強(qiáng)。得到想要的圖像顯示效果。但是這種處理也存在某些不足：（1） 均衡化時(shí)，圖像的灰度級(jí)有可能被過(guò)多地合并，易造成圖像信息的丟失。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。（2） 如果原始圖像對(duì)比度本來(lái)就很高，如果再均衡化則灰度調(diào)和，對(duì)比度降低。輸出圖像的實(shí)際灰度變化范圍很難達(dá)到圖像格式所允許的最大灰度變化范圍。 （3） 規(guī)定化時(shí)，由于會(huì)引入離散誤差，會(huì)使結(jié)果直方圖與規(guī)定直方圖存在差距，在灰度級(jí)減少時(shí)，差距有增大的趨勢(shì)。因此在使用直方圖變換增強(qiáng)對(duì)圖像進(jìn)行處理時(shí)，需考慮原始圖像是否適合此法。參考文獻(xiàn)1龔聲蓉等.數(shù)字圖像處理與分析M.北京:清華大學(xué)出版社.2006:52-612周品等.MATLAB數(shù)字圖像處理M.北京:清華大學(xué)出版社.2012:211-227 3劉剛.MATLAB數(shù)字圖像處理M.北京:機(jī)械工業(yè)出版社.2010:10