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文檔簡介
1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上數(shù)字圖像處理課程設(shè)計報告 課設(shè)題目: 彩色圖像增強軟件 學(xué) 院: 信息科學(xué)與工程學(xué)院 專 業(yè): 電子與信息工程 班 級: 姓 名: 曾小路 學(xué) 號: 指導(dǎo)教師: 趙占峰哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)2013 年12月27日 專心-專注-專業(yè)1. 不要刪除行尾的分節(jié)符,此行不會被打印目 錄 一. 課程設(shè)計任務(wù) 1.1設(shè)計內(nèi)容及要求: (1) 、獨立設(shè)計方案,根據(jù)所學(xué)知識,對由于曝光過度、光圈過小或圖像亮度不均勻等情況下的彩色圖像進(jìn)行增強,提高圖像的清晰度(通俗地講,就是圖像看起來干凈、對比度高、顏色鮮艷) 。 (2) 、參考 photoshop 軟件,設(shè)計軟件界面,對處理前后的
2、圖像以及直方圖等進(jìn)行對比顯示; (3) 、將實驗結(jié)果與處理前的圖像進(jìn)行比較、分析??偨Y(jié)設(shè)計過程所遇到的問題。 1.2參考方案 1、實現(xiàn)圖像處理的基本操作 學(xué)習(xí)使用 matlab 圖像處理工具箱,利用 imread()語句讀入圖像,例如image=imread(flower.jpg) ,利用彩色圖像模型轉(zhuǎn)換公式,將 RGB 類型圖像轉(zhuǎn)換為 HSI 類型圖像,顯示各分量圖像(如 imshow(image)),以及計算和顯示各分量圖像直方圖。 2、彩色圖像增強實現(xiàn) 對HSI彩色模型圖像的I分量進(jìn)行對比度拉伸或直方圖均衡化等處理,提高亮度圖像的對比度。對S分量圖像進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整,使圖像色彩鮮艷或柔和。H
3、 分量保持不變。將處理后的圖像轉(zhuǎn)換成 RGB 類型圖像,并進(jìn)行顯示。分析處理圖像過程和結(jié)果存在的問題。 3、參照“photoshop”軟件,設(shè)計圖像處理軟件界面 可設(shè)計菜單式界面,在功能較少的情況下,也可以設(shè)計按鍵式界面,視功能多少而定;參考 matlab 軟件中 GUI 設(shè)計,學(xué)習(xí)軟件界面的設(shè)計二. 課程設(shè)計原理及設(shè)計方案 2.1 彩色圖像基礎(chǔ) 在圖像處理中,顏色的運用主要受兩個因素推動。第一,顏色是一個強有力的描繪子,它常常可簡化目標(biāo)物的區(qū)分及從場景中抽取目標(biāo);第二,人可以辨別幾千種顏色色調(diào)和亮度,但相比之下只能辨別幾十種灰度層次。第二個因素對于人工圖像分析特別重要。 雖然人的大腦感知和理
4、解顏色所遵循的過程是一種生理心理現(xiàn)象,這一現(xiàn)象還未被完全了解,但顏色的物理性質(zhì)可以由實驗和理論結(jié)果支持的基本形式來表示。2.2 彩色模型色彩模型:RGB模型、CMY模型、CMYK模型、HIS模型、HSV模型、YUV模型、YIQ模型。 2.2.1 RGB模型 國際照明委員會(CIE)規(guī)定以藍(lán)(435.8nm)、綠(546.1nm)和紅(700nm)作為主原色。 Matlab中一幅RGB圖可表示為一個M*N*3的3維矩陣。其中每一個彩色像素都在特定空間位置的彩色圖像中對應(yīng)紅、綠、藍(lán)3個分2.2.2 HSI模型 HSI模型是從人的視覺系統(tǒng)出發(fā),直接使用顏色三要素色調(diào)(Hue)、飽和度(Saturat
5、ion)和亮度(Intensity)來描述顏色。 -亮度指人眼感覺光的明暗程度。光的能量越大,亮度越大。 -色調(diào)由物體反射光線中占優(yōu)勢的波長決定。反映顏色的本質(zhì)。 -飽和度指顏色的深淺和濃淡程度,飽和度越高,顏色越深。HIS色彩空間比RGB彩色空間更符合人的視覺特性。亮度和色度具有可分離特性,使得圖像處理和機器視覺中大量灰度處理算法都可在HIS彩色空間中方便使用。色調(diào): 其中: 飽和度: 強度: 從HSI到RGB的轉(zhuǎn)換: 在0,1內(nèi)給出HSI值,現(xiàn)在要在相同的值域找到RGB值,可利用H值公式。在原始分割中有3個相隔120°的扇形。從H乘以360°開始,這時色調(diào)值返回原來的0
6、°,360°的范圍。 RGB扇區(qū)(0°H<120°):在H位于這一扇區(qū)時,RGB分量由下時給出: GB扇區(qū)(120°H<240°):如果給定的H值在這一扇區(qū),則首先從H中減去120°,即 然后RGB分量為 BR扇區(qū)(240°H<360°):最后,如果H在這一扇區(qū),則從H中減去240°,即 三. 課程設(shè)計的步驟和結(jié)果3.1 采集圖像 利用 imread()語句讀入圖像,利用彩色圖像模型轉(zhuǎn)換公式,將 RGB 類型圖像轉(zhuǎn)換為 HSI 類型圖像,顯示各分量圖像(如 imshow(ima
7、ge)),以及計算和顯示各分量圖像直方圖。 image=imread('tuxiangzq.jpg'); image=im2double(image); H,S,I=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉(zhuǎn)換 figure(1); subplot(231); imshow(H); title('HSI H分量圖'); subplot(232); imshow(S); title('HSI S分量圖'); subplot(233); imshow(I); title('HSI I分量圖'); %畫各分量的直方圖 subp
8、lot(234); imhist(H); title('H分量的直方圖'); subplot(235); imhist(S); title('S分量的直方圖'); subplot(236); imhist(I); title('I分量的直方圖'); figure(2); subplot(121); imshow(image); title('原圖'); J = imadjust(I,0.3 0.7,); subplot(122); imshow(J) %對比度增強 title('增強對比度后');3.2 圖像增強
9、3.2.1 對I分量進(jìn)行對比度拉伸 對HSI彩色模型圖像的I分量進(jìn)行對比度拉伸,對S分量圖像進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整,使圖像色彩鮮艷或柔和,H 分量保持不變。將處理后的圖像轉(zhuǎn)換成 RGB 類型圖像,并進(jìn)行顯示:image=imread('tuxiangzq.jpg'); %采集圖像image=im2double(image);H,S,I=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉(zhuǎn)換 i2 = imadjust(I,0.3 0.7,); %對I分量進(jìn)行對比度拉伸S=imadjust(S,0.1 0.5,); %對S分量進(jìn)行對比度拉伸x_hsi=cat(3,H,S,i2);x_h_r
10、=hsi2rgb(x_hsi); % HSI空間轉(zhuǎn)換為RGB空間figureimshow(x_h_r);title('I分量均衡化'); 3.2.2 對I分量進(jìn)行均衡化 I分量直方圖均衡化,對S分量圖像進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整,使圖像色彩鮮艷或柔和,H 分量保持不變。將處理后的圖像轉(zhuǎn)換成 RGB 類型圖像,并進(jìn)行顯示:image=imread('tuxiangzq.jpg'); %采集圖像image=im2double(image);H,S,I=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉(zhuǎn)換 i2=histeq(I); %對I分量進(jìn)行直方圖均衡化,加強對比度S=im
11、adjust(S,0.1 0.5,); %對S分量進(jìn)行對比度拉伸x_hsi=cat(3,H,S,i2);x_h_r=hsi2rgb(x_hsi); % HSI空間轉(zhuǎn)換為RGB空間figureimshow(x_h_r);title('I分量均衡化');3.3 界面設(shè)計主要控件程序如下:圖像采集function pushbuttonCJ_Callback(hObject, eventdata, handles)image=imread('tuxiangzq.jpg');image=im2double(image);axes(handles.axes1);imshow
12、(image);title('原圖');顯示各分量圖像function pushbuttonFLT_Callback(hObject, eventdata, handles) image=imread('tuxiangzq.jpg'); image=im2double(image); H,S,I=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉(zhuǎn)換 axes(handles.axes2); imshow(H); title('HSI H分量圖'); %figure(2); axes(handles.axes3); imshow(S); titl
13、e('HSI S分量圖'); %figure(3); axes(handles.axes4); imshow(I); title('HSI I分量圖');顯示各分量直方圖function pushbuttonFLZFT_Callback(hObject, eventdata, handles)image=imread('tuxiangzq.jpg'); image=im2double(image); H,S,I=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉(zhuǎn)換 axes(handles.axes5); imhist(H); title(
14、39;H分量的直方圖'); axes(handles.axes6); imhist(S); title('S分量的直方圖'); axes(handles.axes7); imhist(I); title('I分量的直方圖');圖像增強function pushbuttonZQ_Callback(hObject, eventdata, handles) val = get(handles.popupmenuzq,'value');while (val=0) switch val case 1; image=imread('tuxia
15、ngzq.jpg'); image=im2double(image); H,S,I=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉(zhuǎn)換 i2 = imadjust(I,0.3 0.7,); %對比度拉伸 S=histeq(S); x_hsi=cat(3,H,S,i2); x_h_r=hsi2rgb(x_hsi); % HSI空間轉(zhuǎn)換為RGB空間 axes(handles.axes10); imshow(x_h_r); title('對比度拉伸'); break; case 2; image=imread('tuxiangzq.jpg'); image
16、=im2double(image); H,S,I=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉(zhuǎn)換 i2=histeq(I); %對I分量進(jìn)行直方圖均衡化,加強對比度 S=histeq(S); x_hsi=cat(3,H,S,i2); x_h_r=hsi2rgb(x_hsi); % HSI空間轉(zhuǎn)換為RGB空間 axes(handles.axes11); imshow(x_h_r); title('I分量均衡化'); break; end end效果圖如下:四. 課程設(shè)計總結(jié)本文主要介紹了運用MATLAB來實現(xiàn)彩色圖像增強的方法研究。基于彩色圖像包含豐富的信息,介紹了如何利
17、用圖像處理工具M(jìn)ATLAB來進(jìn)行彩色圖像增強是有用信息加強,獲得更有價值的圖片和更好的視覺效果。圖像增強的方法有很多種,既可對圖像時域進(jìn)行處理,也可在頻域中處理。我在上面的課設(shè)中主要對圖像的HSI圖像中的I分量和S分量進(jìn)行了處理,得到的圖像對比度更強了,色彩更加鮮艷了。從結(jié)果分析得出對I分量進(jìn)行均衡化更能突出圖像主要內(nèi)容;對I分量進(jìn)行對比度拉伸所得圖像更加清晰一些,對S分量的調(diào)整可以改變圖像的色調(diào)。五. 設(shè)計體會 通過此次課程設(shè)計,了解到MATLAB的諸多強大的數(shù)值處理功能,但是我更想說的是改變了我對設(shè)計的認(rèn)識。以前的我看到別人優(yōu)秀的設(shè)計成果,總是會心生欣羨之情,但是那時的我也僅限于此。古語云:紙上得來終覺淺,絕知此事要躬行。以前總是聽別人說:我們通常只是看到了別人的光鮮卻沒有看到別人的汗水。此時此刻,我才真正有點明白這句話的意思了。是的,設(shè)計是一個不斷探索的過程,是一個不斷改進(jìn)的過程。因為面對的是一個未知的世界,所以沒有人告訴你應(yīng)該怎么辦,或者說你的堅持到底會不會開花結(jié)果。但是也正是因了這個未知性,才給這個單調(diào)枯燥的設(shè)計過程增添了一份神秘,一份獨特的魅力。希望以后的我能逐步學(xué)會體驗這份未知的美。最后,對此次課程設(shè)計中給予我無私幫助的老師,同學(xué),我謹(jǐn)表示真摯的謝意!六. 參考文獻(xiàn)1 數(shù)字圖像處理(第二版)岡薩雷斯 著,阮秋琦 阮
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