《大学认识实习(图像直方图均衡化)报告》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大学认识实习(图像直方图均衡化)报告（15页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、- 1 -认识实习报告认识实习报告 （2014 年）年）专业名称专业名称 信息与计算科学信息与计算科学 学生姓名学生姓名 张三张三 学学 号号 信科信科 1101* 指导教师指导教师 * 南京工业大学理学院南京工业大学理学院 - 2 -1数字图像处理部分数字图像处理部分1.1 图像直方图化处理：图像直方图化处理：3 部分部分 （1）理论分析）理论分析A基本思想基本思想直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图 从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直 方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使 一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给
2、定的 图像的直方图分布改变成均匀分布直方图分布。 直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布 的形式，这样就增加了像素灰度值的动态范围从而可达到增强图像 整体对比度的效果。设原始图像在(x,y)处的灰度为 f，而改变后的图 像为 g，则对图像增强的方法可表述为将在(x,y)处的灰度 f 映射为 g，在灰度直方图均衡化处理中的映射函数可定义为:g=EQ(f)，这个 映射函数 EQ(f)必须满足两个条件(其中 L 为图像的灰度级数)： EQ(f)在 0fL-1 范围内是一个单值单调递增函数，这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序，原始各灰度级在 变换后仍保持从黑到白（或从白
3、到黑）的排列。 对于 0fL-1 有 0gL-1,这个条件保证了变换前后灰度值动 态范围的一致性。累积分布函数（cumulative distribution function，CDF）即可以 满足上述两个条件，并且通过该函数可以完成将原始图像 f 的分布转换成 g 的均匀分布。此时的直方图均衡化映射函数为:（k=0,1,2，L-1）= ()=()= (),上述求和区间为 0 到 k，根据该方程可以由源图像的各像素灰度 值直接得到直方图均衡化后各像素的灰度值。在实际处理变换时， 一般先对原始图像的灰度值分布情况进行统计，并计算出原始直方 图分布，然后根据计算出的累计直方图分布求出 fk 到 g
4、k 的灰度映 射关系。在重复上述步骤得到源图像所有灰度级到目标图像灰度级 的映射关系后，按照这个映射关系对源图像各点像素进行灰度转换， 即可完成对源图像的直方图均衡化。B优缺点优缺点这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，这 种方法尤其是可以带来 X 光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过 度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方法的一个主要优势是它- 3 -是一个相当直观的技术并且是可逆操作，如果已知均衡化函数，那 么就可以恢复原始的直方图，并且计算量也不大。 这种方法的一个缺点就是它对处理的数据不加选择，它可能会 增加背景杂讯的对比度并且降低有用信号的对比度；变换后图像的 灰度级减
5、少，某些细节消失；某些图像，如直方图有高峰，经处理 后对比度不自然的过分增强。CMATLAB 介绍介绍MATLAB 是 matrixsubplot(2,2,1); imshow(I) title(原始图象);subplot(2,2,2); imhist(I); title(原始直方图)；J,T = histeq(I);%图像均衡化函数- 4 -subplot(2,2,3); imshow(J) title(均衡化后的图象);subplot(2,2,4); imhist(J); %画出灰度图像的直方图 title(均衡化后的直方图); 程序分析程序分析该段程序比较简洁，主要直接调用系统函数来直接
6、实现相关功能，首先利用 imread（）函数来读取 miss1.jpg 图像的像素的灰度值，并作 为向量存放在 I 中，利用 imhist 直接绘出初始图像像素的直方图。通过 调用 histeq（）函数来实现图像的均衡化，并利用同样的方式来显示图 像以及均衡化后的图像直方图。 运行结果运行结果:二）二）: 设计程序实现直方图均衡化设计程序实现直方图均衡化 的的 MATLAB 源代码源代码 clc clear all close all- 5 -I = imread(miss1.jpg); %从文件读取图象,返回值为 128128 的图像每个点的灰度值的整形数 组 subplot(2,2,1);
7、 %创建子图（创建 22 块子块，并在第一块创建坐标系） imshow(I) %显示图像 title(原始图象);%原直方图 m,n=size(I); GP=zeros(1,256); for k=0:255GP(k+1)=length(find(I=k)/(m*n); %用 find 函数匹配出 I 中值为 0255 之间值的向量，再除以 I 的维数得 出每个像素值出现的概率 end subplot(2,2,2); bar(0:255,GP,g); %bar()：绘画直方图 0:255 为横坐标上的取值，GP(为不同像素值出现 的概率)为纵坐标上的取值 title(原直方图); xlabel
8、(灰度值); ylabel(出现概率);%直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256for j=1:iS1(i)=S1(i)+GP(j);end end S2=round(S1*256)+0.5); %round():对数组中的元素进行四舍五入，此处加上 0.5 用以向上取整 for i=1:256GPeq(i)=sum(GP(find(S2=i); end subplot(2,2,3); bar(0:255,GPeq,b); title(均衡化直方图); xlabel(灰度值); ylabel(出现概率);%直方图均衡化后的图像 X=I;- 6 -for i=0:
9、255X(find(I=i)=S2(i+1); end subplot(2,2,4); imshow(X) title(均衡化后的图像);程序分析程序分析该段程序主要利用相关理论知识来通过直接编写程序来实现图像均衡化，通过循环来计算出所有灰度值归一化后的值并通过 bar（）函数来 绘出原始图像像素直方图，均衡化过程是先对先前的像素出现的概率进 行积分（离散数据积分即求和） ，再对积分后的概率乘上 256 并向上取整 赋值给 S2，最后利用表达式 sum(GP(find(S2=i)进行均衡化，再用同 样方式显示出均衡化后的图像及图像的像素出现的概率直方图。 运行结果运行结果（3）效果分析）效果分
10、析算法应用举例及误差分析说明，本文提出的直方图均衡化算法是可 行的，结果证明该算法可改善直方图均衡化的精度。在直方图均衡化算 法的基础上,所取的改进的处理方法可以有效防止图像细节信息丢失和 图像噪声幅度增大，并经过实验证明, 本文所用的算法处理的图像, 整体 视觉效果得到改善,细节信息更为丰富,从中可以提取出更有意义的图像- 7 -特征。另外本文所提出的直方图均衡化改进的算法，简单明了，易于实 现，能自由地控制均衡化的灰度范围以满足需要，均衡化后的各灰度级 更加均衡，接近理想值。同时对于灰度范围小，直方图分布极不均匀的 图像，可人为的适当的扩大灰度范围，均衡化后能取得较好的层次感。 在保证了传
11、统算法的快速、自动化的情况下，使运算结果有了较大的改 善。实验表明，本文提出的方法在图像增强方面，有一定的实用价值 。1.2 教学实验箱教学实验箱教学实验箱实物图一实验目的一实验目的掌握直方图均衡化增强的原理和程序设计；观察对图像进行直方图 均衡化增强的效果。二实验设备二实验设备PC 兼容机一台，操作系统为 Windows2000(或 WindowsXP)，安装 Code Composer Studio 2.21 软件。- 8 -三实验原理三实验原理灰度直方图描述了图像中各种灰度(对于像素深度为 8 位的图像，共为 0-255 共 256 种取值)在整个图像中占有的比例。 由于通过直方图统计，
12、可以观察出，图像中各种亮度所占的比例大都分布不均匀，设法增加在直方图统计中所占比例高的像素和其他占的 比例少的像素之间的亮度差，可以提高图像的显示效果。简单来说，直 方图增强的方法就是压缩直方图中比例少的像素所占用的灰度范围，多 出来的灰度空间按照统计比例分配给直方图中比例高的像素使用。这种 方法主要是针对人眼对灰度差别越大的图像更容易分辨的特点而做的增 强。四实验步骤四实验步骤 1实验准备： 设置软件仿真模式，启动 CCS。2.打开工程，浏览程序：目录为 C:ICETEK-VC5509-EDULabLab0805- EnhanceHistotram.pjt。3编译并下载程序。4打开工程 Hi
13、stotram.pjt 中的 Histo.c，在程序中有“BreakPoint”注释的 语句上加软件断点。5设置观察窗口：*选择菜单选择菜单 View-Graph-Image，做如下设置：，做如下设置：- 9 -*选择菜单选择菜单 View-Graph-Image，做如下设置：，做如下设置： *选择菜单选择菜单 View-Graph-Time/Frequency，做如下设置：，做如下设置：- 10 -6运行程序：按“F5”键运行到各个断点，观察图像和直方图均衡化结果。7. 选择菜单 Fileworkspacesave workspacs As.，输入文件名 SY.wks 。8退出 CCS：五运
14、行结果五运行结果分析：图像由连续灰度组成，大部分由亮度为 140 左右的像素组成，- 11 -没有明显的前景和背景，直方图中只有一个“峰” 。增强后的图像变得更 清晰，黑白分明，直方图中将“峰”扩展到更大范围来显示，从而展示 了更多的细节。2中兴通讯软件技术有限公司参观中兴通讯软件技术有限公司参观公司简介公司简介中兴通讯成立于 1985 年，是全球领先的综合通信解决方案提供商， 全球第四大手机生产制造商，在香港和深圳两地上市是中国最大的通信 设备上市公司。中兴通过为全球 140 多个国家和地区的电信运营商提供 创新技术与产品解决方案，让全世界用户享有语音、数据、多媒体、无 线宽带等全方位沟通。
15、中兴通讯拥有通信业界最完整的、端到端的产品 线和融合解决方案，通过全系列的无线、有线、业务、终端产品和专业 通信服务，灵活满足全球不同运营商的差异化需求以及快速创新的追求。 公司依托分布于全球的 107 个分支机构，凭借不断增强的创新能力、突 出的灵活定制能力、日趋完善的交付能力赢得全球客户的信任与合作。中兴通讯股份有限公司南京研发中心介绍中兴通讯股份有限公司南京研发中心介绍中兴通讯股份有限公司南京研发中心成立于 1993 年 9 月，是中兴通 讯全球 15 个研发机构之一，是中兴通讯重要的研发基地，承担着中兴通 讯大型交换系统、数据网络、网络增值业务以及面向未来的网络核心设 备等重要的研发任务。南京研发中心已入驻人员 1.3 万余人。 中兴通讯一区一期项目占地 120 亩，于 2001 年 3 月投资建设，2002 年 2 月竣工并投入使用，建筑面积 4.5 万平方米；中兴通讯一区二期项目 占地 87 亩，于 2005 年 7 月开工建设，2006 年 11 月南楼建成投入使用， 2009 年 12 月北楼建成投入使用，总建筑面积约 6 万平方米。中兴二区占 地面积约 574 亩，计划投资 11.88 多亿元人民币，一期建筑面积约 20 万 平方米已经
