MATLAB图像增强处理:灰度变换直方图均衡匹配

2025-09-21 09:53:30

1、教学内容

1. 图像增强的目的和评价

2. 灰度图像的直方图

3. 空间域图像增强:基本的灰度变换

3.1 负片变换

3.2 对数变换

3.3 伽马变换

3.4 灰度拉伸

4. 使用imadjust函数增强图像

5. 图像的直方图均衡化处理

6. 图像的直方图规定化(匹配) 处理

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2、图像增强的目的和评价

为什么要进行图像增强操作

1. 显现图像被模糊了的细节

2. 突出一幅图像中感兴趣的特征

图像增强效果的评价

1. 有时候是非常主观的,不同的人,各有偏爱

2. 图像增强之后,以机器能识别为基本标准

主要参考文献

1. 冈萨雷斯数字图像处理,阮秋琦等译

2. 冈萨雷斯数字图像处理(MATLAB版),阮秋琦等译

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3、灰度图像的直方图

1. 横轴:灰度图像的灰度级 [0, L-1]

2. 纵轴:[0, L-1] 中各灰度值的像素在图像总像素中的数量:所占比例

3. MATLAB 函数:imhist

4. MATLAB 中的很多操作和函数,不支持uint8 的数据类型

5. 为了便于处理,一般将uint8 数据类型的图像,转换为double 型

6. 转换函数:im2double

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4、空间域图像增强:基本的灰度变换

基本的灰度变换

1. 负片变换

2. 对数变换

3. 伽马变换

4. 灰度拉伸

灰度变换的特点

1. 输出图像与输入图像的尺寸(行/列数) 相同

2. 对输入图像中各个像素的灰度值r 进行T(r) 的计算,得到输出图像对应位置像素的灰度值s

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5、基本的灰度变换:负片变换

1. 针对uint8 类型图像

2. 针对double 类型图像

3. 计算并绘制负片变换的变换函数

4. 负片变换的视觉效果:黑白颠倒

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6、基本的灰度变换:对数变换

1. 对数变换函数:double 类型图像

2. 令 c = 1,设定不同的 N 值时,计算并绘制对数变换函数

2.1 图像的低灰度值部分被扩展

2.2 图像的高灰度值部分被压缩

2.3 底数N 越大,对低/高灰度值部分的扩展/压缩越强

2.4 对数变换适合增强图像中的暗像素

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7、基本的灰度变换:伽马变换

1. 伽马变换函数:double 类型图像

2. 令 c = 1,设定不同的γ 值时,计算并绘制伽马变换函数

2.1 当 γ = 1 时,输出灰度与输入灰度相同

2.2 当 γ < 1 时,与对数变换的效果类似:太过灰暗的像素得到增强

2.3 当 γ > 1 时,与 γ < 1 时刚好相反:太过明亮的像素得到抑制

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8、基本的灰度变换:灰度拉伸

1. 灰度拉伸函数:double 类型图像

2. 令 E = 20,设定不同的 m 值,计算并绘制灰度拉伸函数

2.1 当输入灰度值 r = m 时,输出灰度 s = 0.5

2.2 参数 m 决定了曲线在 x 轴方向的位置

2.3 一般选取图像的灰度中间值为 m

2.4 灰度拉伸变换,将较小范围的输入灰度,拉伸到较大范围的输出灰度

2.5 输入灰度中的较小值,被压缩至0

2.6 输入灰度中的较大值,被拉伸至1

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9、使用imadjust函数增强图像

1. 针对于图像的伽马变换,MATLAB 自带imadjust函数

1.1 J = imadjust(I, [low;high], [bottom; top], gamma)

2. 输入灰度low ~ high 输出灰度 bottom ~ top

3. 输入灰度小于 low 输出灰度为bottom

4. 输入灰度大于high 输出灰度为top

5. 使用imadjust来增强前述所有的原始图片

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10、图像的直方图均衡化处理

1. 图像的直方图描述了一幅图像的概貌,在前述灰度变换的实例中(尤其是灰度拉伸),经过灰度变换之后,图像的灰度值在整个[0, 1] 灰度级上分布更加均匀,图像的显示效果明显改善

2. 读取四幅不同显示效果的图像,绘制直方图,并做比较

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11、图像的直方图均衡化处理

1. 直观上说,如果一副图像的像素占有全部可能的灰度级,并且分布均匀,这样的图像有着高的对比度和丰富多变的色调

2. 通过对图像进行直方图均衡化处理,可以使得图像的像素在整个灰度级上近似均匀分布

3. MATLAB自带histeq函数,T为图像从I到J 的灰度变换函数

3.1 [J, T] = histeq(I)

3.2 J = histeq(I)

4. 分别对四副花粉图像做直方图均衡化处理,并绘制直方图和灰度变换函数

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12、图像的直方图规定化处理

1. 直方图的均衡化处理是图像增强的一种好方法,但有时均匀的直方图并不

是图像增强的最好方法

1.1 由于图像主要是大片的暗区域,大量的像素值接近于0,直方图均衡化处理,并没有得到期望的效果

2. 有些时候,希望处理的图像具有指定的直方图形状:直方图规定化(匹配)

2.1 保留原直方图的大体形状,在暗灰度值部分的像素分布,做平滑过渡处理

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13、图像的直方图规定化处理

1. 图像的直方图规定化处理,也是使用histeq 函数,调用格式如下

1.1 J = histeq(I,hgram), hgram 为规定化的直方图形状

2. 根据原始直方图的特点,利用sin 函数,构造出两个不同高度的波峰,分

别置于像素灰度值较小处和较大处

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