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1、 . . . 本科毕业设计题目 基于MATLAB的数字图像增强技术 / 基于MATLAB的数字图像增强技术摘要:数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术，数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。在图像处理中，图像增强技术对于提高图像的质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理以与各种增强方法进行概述，然后着重对灰度变换、直方图
2、均衡化增强方法进行了深入的研究，在学习数字图像的基本表示与处理方法的基础上，针对图像增强的普遍性问题，研究和实现常用的图像增强方法与其算法，通过Matlab实验得出的实际处理效果，讨论不同的增强算法的适用场合，并对其图像增强方法进行性能评价。关键词：数字图像处理；图像增强；直方图均衡化；灰度变换 MATLAB-based digital imageenhancement technologyAbstract:Digital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware,
3、 real-time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear, making it faster and faster processing speed, better for People services .Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image processing technology. Digital image pro
4、cessing technology has been in various areas have a relatively wide range of applications.Digital image processing is the procedures of converting image signal into digital format, then using the computer to process it. In the image processing, image enhancement technology plays an important role in
5、 improving the quality of the image. This article first introduces the principles of image enhancement and various methods of image strengthening, and then focus on several methods to enhance in-depth study such as the gray transformation, histogram equalization, smoothing and sharpening, and other
6、commonly used in learning the basic digital image With the approach that on the basis of image enhancement for the universality of the problem, research and realization of common image enhancement methods and algorithms, through Matlab experiment that the actual effect of various algorithms to compa
7、re the advantages and disadvantages to discuss the different enhancement algorithm The application of occasions, and its image enhancement method of performance evaluation. Keywords: Digitalimageprocessing; Image Enhancement; histogram equalization; gray transform 目录摘要1Abstract1第一章引言11.1 课题的背景与意义11.
8、2 课题的主要容1第二章数字图像增强的基本理论12.1数字图像的基本概念12.2 图像增强概述12.3 图像增强概述12.4 图像增强的现状与应用10第三章图像增强方法和原理13.1 图像变换13.2 灰度变换13.3 直方图变换13.4 图像平滑与锐化203.5 色彩增强1第四章 MATLAB基本知识介绍254.1MATLAB的概述254.2 MATLAB产生的历史背景14.3 MATLAB语言的特点14.4 MATLAB在图像处理中的应用1第五章图像增强算法与实现315.1图像的灰度315.2灰度直方图315.3 MATLAB程序实例31结论33致1参考文献1第一章 引言人类传递信息的主要
9、媒介是语言和图像。据统计在人类接受的各种信息中视觉信息占80%，所以图像信息是十分重要的信息传递媒体和方式。图像传递系统包括图像采集、图像压缩、图像编码、图像存储、图像通信、图像显示这六个部分。在实际应用中每个部分都有可能导致图像品质变差，使图像传递的信息无法被正常读取和识别。因此图像增强技术在图像的传递过程中很重要,是确保图像在传递过程中品质好坏的重要保障。1.1 课题的背景与意义随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理近年来得到飞跃的发展，已经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。对图像进行处理时，经常运
10、用图像增强技术以改善图像的质量。在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。尽管由于目的、观点、爱好等的不同，图像质量很难有统一的定义和标准，但是根据应用要求改善图像质量却是一个共同的目标。图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本
11、模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了，不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。图像增强的目的是增强图像的视觉效果，将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。它一般要借助人眼的视觉特性，以取得看起来较好地视觉效果，很少涉与客观和统一的评价标准。增强的效果通常都与具体的图像有关系，靠人的主观感觉加以评价。目前图像增强处理的应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹
12、识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域。如对x射线图片、CT影像、窥镜图像进行增强，使医生更容易从中确定病变区域，从图像细节区域中发现问题；对不同时间拍摄的同一地区的遥感图片进行增强处理，侦查是否有敌人军事调动或军事装备与建筑出现；在煤矿工业电视系统中采用增强处理来提高工业电视图像的清晰度，克服因光线不足、灰尘等原因带来的图像模糊、偏差等现象，减少电视系统维护的工作量。图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。1.2 课题的主要容图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程：图像增强希望既去除噪声又增强
13、边缘。但是，增强边缘的同时会同时增强噪声，而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊，因此，在图像增强的时候，往往是将这两部分进行折中，找到一个好的代价函数达到需要的增强目的。传统的图像增强算法在确定转换函数时常是图像变换、灰度变换、直方图变换、图像平滑与锐化、色彩增强等。常用的一些图像增强方法是学习图像增强的基础，至今它们对于改善图像质量仍发挥着重要的作用。本文着重研究了这些增强方法对图像进行增强处理，针对图像增强的普遍性问题，研究和实现常用的图像增强方法与其算法，并对直方图均衡法做Matlab实例。第二章 数字图像增强的基本理论图像增强是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像
14、的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。2.1数字图像的基本概念2.1.1数字图像的表示图像并不能直接用计算机来处理，处理前必须先转化成数字图像。早期一般用picture代表图像，随着数字技术的发展，现在都用image代表离散化了的数字图像。由于从外界得到的图像多是二维（2-D）的，一幅图像可以用一个2-D数组表示。这里x和y表示二维空间XY中一个坐标点的位置，而f则代表图像在点的某种性质数值。为了能够用计算
15、机对图像进行处理，需要坐标空间和性质空间都离散化。这种离散化了的图像都是数字图像，即都在整数集合中取值。图像中的每个基本单元称为图像那元素，简称像素。2.1.2 图像的灰度常用的图像一般是灰度图，这时f表示灰度值，反映了图像上对应点的亮度。亮度是观察者对所看到的物体表面反射光强的量度。作为图像灰度的量度函数应大于零。人们日常看到的图像一般是从目标上反射出来的光组成的，所以可看成由两部分构成：入射到可见场景上光的量；场景中目标对反射光反射的比率。确切地说它们分别称为照度成分和反射成分。与和都成正比，可表示成。将二维坐标位置函数称为灰度。入射光照射到物体表面的能量是有限的，并且它永远为正，即0；反射系数为0时，表示光全部被物体吸收，反射系数为1时，表示光全部被物体反射，反射系数在全吸收和全反射之间，即01。因此图像的灰度值也是非负有界的。2.1.3 灰度直方图灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具，它反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率之间的统计关系。可以有针对性地通过改变直方图的灰度分布状况，使灰度均匀地或按预期目标分布于整个灰度围空间，从而达到图像增强的效果。灰度直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数，如图2.1所示，（b）为图像（a）的灰度直方图，其横坐标表示像素的灰度
