數(shù)字圖像處理--圖像的增強

1、4.3.5 直方圖均衡化的Matlab實現(xiàn) 圖像的直方圖、均值、方差以及圖像間的相關都是重要的統(tǒng)計特征。圖像處理工具箱提供了計算這些統(tǒng)計特征的函數(shù)。 1. imhist函數(shù)函數(shù) 功能：計算和顯示圖像的色彩直方圖。 格式：imhist(I, n) imhist(X, map) counts, x=imhist()直方圖均衡化的Matlab實現(xiàn) 說明：imhist(I, n)計算和顯示灰度圖像I的直方圖，n為指定的灰度級數(shù)目，缺省值為256；imhist(X, map)計算和顯示索引色圖像X的直方圖，map為調(diào)色板；counts, x=imhist(.) 返回直方圖數(shù)據(jù)向量counts和相應的色彩

2、值向量x，用stem(x, counts) 同樣可以顯示直方圖。 例4.4 顯示圖像cameraman.tif的直方圖。 I=imread(cameraman.tif); subplot(1,2,1), imshow(I) subplot(1,2,2), imhist(I)直方圖均衡化的Matlab實現(xiàn)直方圖均衡化的Matlab實現(xiàn)2. imcontour函數(shù)函數(shù) 功能：顯示圖像的等灰度值圖。格式：imcontour ( I，n )，imcontour (I，v)說明：n為灰度級的個數(shù)，v是由用戶指定所選的灰度級向量。 例4.5顯示圖像bacteria.tif的等灰度值圖 I=imread(b

3、acteria.tif); subplot(1,2,1), imshow(I) subplot(1,2,2), imcontour(I,8)直方圖均衡化的Matlab實現(xiàn)直方圖均衡化的Matlab實現(xiàn)3. imadjust函數(shù)函數(shù) 功能：通過直方圖變換調(diào)整對比度。 格式：J=imadjust(I, low high, bottom top, gamma) newmap=imadjust(map, low high, bottom top, gamma) 說明：J=imadjust(I, low high, bottom top, gamma)返回圖像I經(jīng)直方圖調(diào)整后的圖像J，gamma為校正量

4、 ，low high為原圖像中要變換的灰度范圍，bottom top指定了變換后的灰度范圍；newmap=imadjust(map, low high, bottom top, gamma)調(diào)整索引色圖像的調(diào)色板map。此時若low high和bottom top都為23的矩陣，則分別調(diào)整R、G、B 3個分量。直方圖均衡化的Matlab實現(xiàn)例4.6調(diào)整圖像的對比度，調(diào)整前后的圖像見圖 clear all I=imread(pout.tif); J=imadjust(I, 0.3 0.7, ); subplot(121), imshow(I) subplot(122), imshow(J) fi

5、gure, subplot(121), imhist(I) subplot(122), imhist(J)直方圖均衡化的Matlab實現(xiàn)4. histeq函數(shù)函數(shù)功能：直方圖均衡化。格式：Jhisteq(I, hgram)J = histeq(I, n)J,T = histeq(I, )newmap = histeq(X, map, hgram)newmap = histeq(X, map)new, T = histeq(X,) 說明：Jhisteq(I, hgram)實現(xiàn)了所謂“直方圖規(guī)定化”，即將原始圖像I的直方圖變換成用戶指定的向量hgram。hgram中的每一個元素都在0,1中；J =

6、 histeq(I, n)指定均衡化后的灰度級數(shù)n，缺省為64；J,T = histeq(I, )返回從能將圖像I的灰度直方圖變換成圖像J的直方圖的變換T直方圖均衡化的Matlab實現(xiàn) 例4.7 對圖像tire.tif做直方圖均衡化，結(jié)果見圖。 I = imread(tire.tif); J = histeq(I); subplot(1,2,1),imshow(I) subplot(1,2,2),imshow(J) figure, subplot(1,2,1),imshow(I,64) subplot(1,2,2), imshow(J,64)4.6.4 圖像增強的Matlab實現(xiàn)1. 噪聲及其

7、噪聲的噪聲及其噪聲的Matlab實現(xiàn)實現(xiàn) 實際獲得的圖像一般都因受到某種干擾而含有噪聲。引起噪聲的原因有敏感元器件的內(nèi)部噪聲、相片底片上感光材料的顆粒、傳輸通道的干擾及量化噪聲等。噪聲產(chǎn)生的原因決定了噪聲的分布特性及它與圖像信號的關系。 根據(jù)噪聲與信號的關系可以將其分為2種形式。 （1） 加性噪聲。有的噪聲與圖像信號 g(x,y) 無關，在這種情況下，含噪聲圖像 f(x,y)可表示為 f(x,y)=g(x,y)+n(x,y) 信道噪聲及掃描圖像時產(chǎn)生的噪聲都屬于加性噪聲。圖像增強的Matlab實現(xiàn) （2） 乘性噪聲。有的噪聲與圖像信號有關。這又可以分為2種情況，一種是某像素處的噪聲只與該像素的

8、圖像有關；另一種是某像點處的噪聲與該像點及其鄰域的圖像信號有關。例如，用飛點掃描器掃描圖像時產(chǎn)生的噪聲就與圖像信號有關。如果噪聲和信號成正比，則含噪圖像 f(x,y) 可以表示為 f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)g(x,y)=1+n(x,y)g(x,y) 平滑技術主要用于平滑圖像中的噪聲，平滑噪聲在空間域中進行，其基本方法是求像素灰度的平均值或中值。為了既平滑噪聲又保護圖像信號，也有一些改進的技術，比如在頻域中運用低通濾波技術。圖像增強的Matlab實現(xiàn) imnoise函數(shù)函數(shù) 格式：J=imnoise(I, type) J=imnoise(I, type, parameter) 說明

9、：J=imnoise(I, type)返回對圖像I添加典型噪聲后的有噪圖像J，參數(shù)type和parameter用于確定噪聲的類型和相應的參數(shù)。 以下程序代碼示例是對圖像rice.png分別加入高斯噪聲、椒鹽噪聲和乘性噪聲，其結(jié)果如圖所示圖像增強的Matlab實現(xiàn)I=imread(rice.png);J1=imnoise(I,gaussian,0,0.02);J2=imnoise(I,salt & pepper,0.02);J3=imnoise(I,speckle,0.02);subplot(2,2,1),imshow(I);subplot(2,2,2),imshow(J1);subplot(2

10、,2,3),imshow(J2);subplot(2,2,4),imshow(J3);圖像濾波的Matlab實現(xiàn) 下面介紹空間域濾波技術的Matlab實現(xiàn)。Matlab中提供的與空間域數(shù)字圖像濾波的函數(shù)主要有5個。 （1） conv2函數(shù) 功能：計算二維卷積。 格式：C=conv2(A, B)C=conv2(Hcol, Hrow, A) C=conv2(, shape) 圖4-37是采用該函數(shù)與前面介紹的算子進行結(jié)合的例子。 （2） convmtx2函數(shù) 功能：計算二維卷積矩陣。 格式：T=Convmtx2(H, m ,n) T=convmtx2(H, m, n) 說明：Convmtx2函數(shù)返

11、回矩陣H的卷積矩陣T，矩陣T是一稀疏矩陣。圖像濾波的Matlab實現(xiàn)（3） conv函數(shù) 功能：計算多維卷積。 格式：與conv2函數(shù)相同（4） filter2函數(shù) 功能：計算二維線性數(shù)字濾波，它與函數(shù)fspecial連用 格式：Y=filter2(B, X) Y=filter2(B, X,shape) 說明：對于Y=filter2(B,X)，filter2使用矩陣B中的二維FIR濾波器對數(shù)據(jù)X進行濾波,結(jié)果Y是通過二維互相關計算出來的，其大小與X一樣；對于Y=filter2(B,X,Shape)，filter2 返回的Y是通過二維互相關計算出來的.圖像濾波的Matlab實現(xiàn)（5） fspec

12、ial函數(shù) 功能：產(chǎn)生預定義濾波器。 格式：H=fspecial(type)H=fspecial(gaussian, n, sigma) H=fspecial(sobel) H=fspecial(prewitt) H=fspecial(laplacian, alpha) H=fspecial(log, n, sigma) H=fspecial(average, n) H=fspecial(unsharp, alpha)圖像濾波的Matlab實現(xiàn)說明：對于形式H=fspecial(type)，fspecial函數(shù)產(chǎn)生一個由type指定的二維濾波器H，返回的H常與其他濾波搭配使用。type的可能值

13、為下列之一： gaussian高斯低通濾波器 sobelSobel水平邊緣增強濾波器 prewittPrewitt水平邊緣增強濾波器 laplacian 近似二維拉普拉斯運算濾波器 log 高斯拉普拉斯（LoG）運算濾波器 average均值濾波器 unshape模糊對比增強濾波器4.7.3 彩色增強的Matlab實現(xiàn) 在Matlab中，調(diào)用imfilter函數(shù)對一幅真彩色（三維數(shù)據(jù)）圖像使用二維濾波器進行濾波就相當于使用同一個二維濾波器對數(shù)據(jù)的每個平面單獨進行濾波。 imfilter函數(shù)函數(shù) 功能：真彩色增強。 格式：Bimfilter (A, h)說明：將原始圖像A按指定的濾波器h進行濾波增強處理，增強后的圖像B與A的尺寸和類型相同。彩色增強的Matlab實現(xiàn) 例4.10 以下代碼將使用均