資源描述:
《哈爾濱工業(yè)大學(xué)威海校區(qū)數(shù)字圖像處理課程報(bào)告090240328尤偉》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì)報(bào)告題目:圖像增強(qiáng)指導(dǎo)老師:董學(xué)勵(lì)設(shè)計(jì)者:尤偉學(xué)校及院系:哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)通信工程系班級:通信工程3班(0902403)學(xué)號:090240328日期:2012-10-20一、圖像增強(qiáng)概念圖像增強(qiáng)是通過處理設(shè)法有選擇的突出便于人或計(jì)算機(jī)分析感興趣的信息,抑制一些無用的信息,以提高圖像的使用價(jià)值。圖像增強(qiáng)的過程本身并沒有增加原來資料所含的信息,它只是更加強(qiáng)調(diào)圖像某些部分的特性。圖像恢復(fù)和圖像增強(qiáng)兩者的目的都是為了改善圖像的質(zhì)量,但圖像增強(qiáng)不考慮圖像是如何退化的,只通過試用各種技術(shù)來增強(qiáng)圖像的視覺效
2、果。增強(qiáng)圖象中的有用信息,它可以是一個(gè)失真的過程,其目的是要改善圖像的視覺效果,針對給定圖像的應(yīng)用場合,有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性,將原來不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征,擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別,抑制不感興趣的特征,使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量,加強(qiáng)圖像判讀和識別效果,滿足某些特殊分析的需要。二、圖像增強(qiáng)技術(shù)分類圖像增強(qiáng)技術(shù)可分為兩大類:一類是頻域處理法、一類是空域處理法。空域圖像增強(qiáng)是指按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息,同時(shí),削弱或去除某些不需要的信息的處理方法。其主要目的是處理后圖像對
3、某些特定的應(yīng)用比原來的圖像更加有效,從而達(dá)到改善圖像質(zhì)量的目的??沼蛱幚矸ㄊ侵苯訉D像中的像素進(jìn)行處理,基本上是以灰度映射變換為基礎(chǔ)的。所用的映射變換取決于增強(qiáng)的目的,例如增加圖像的對比度,改善圖像的灰度層次等處理均屬于空域處理法。頻域增強(qiáng)是利用圖像變換方法將原來的圖像空間中的圖像空間中的圖像以某種形式轉(zhuǎn)換到其它空間中,然后利用該空間的特有性質(zhì)方便地進(jìn)行圖像處理,最后再轉(zhuǎn)換回原來的圖像空間中,從而得到處理后的圖像。圖像增強(qiáng)的方法是通過一定手段對原圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù),有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制(掩蓋)
4、圖像中某些不需要的特征,使圖像與視覺響應(yīng)特性相匹配。在圖像增強(qiáng)過程中,不分析圖像降質(zhì)的原因,處理后的圖像不一定逼近原始圖像。圖像增強(qiáng)技術(shù)根據(jù)增強(qiáng)處理過程所在的空間不同,可分為基于空域的算法和基于頻域的算法兩大類?;诳沼虻乃惴ㄌ幚頃r(shí)直接對圖像灰度級做運(yùn)算基于頻域的算法是在圖像的某種變換域內(nèi)對圖像的變換系數(shù)值進(jìn)行某種修正,是一種間接增強(qiáng)的算法。三、本文實(shí)現(xiàn)方法方法一:灰度變換增強(qiáng)設(shè)變量r代表圖像中像素灰度級。把像素灰度級歸一化處理,那么05、,1]的灰度級是隨機(jī)的。用概率密度函數(shù)Pr(r)來表示圖像灰度級的分布[3]。當(dāng)大部分像素集中在低灰度級區(qū)域,圖像呈現(xiàn)暗的特性,而當(dāng)大部分像素集中在高灰度級區(qū)域,圖像呈現(xiàn)亮的特性。調(diào)用MATLAB工具箱中的imadjust函數(shù)來實(shí)現(xiàn)對比度增強(qiáng)。具體的實(shí)現(xiàn)程序如下:仿真對比圖如圖(1)所示。具體的實(shí)現(xiàn)程序如下:clearallcloseallclcimage_hit=imread('2008092616022955054.jpg');%μ?è?í???image_hit=rgb2gray(image_hit);%×a?ˉ
6、3é?ò?èí?image_hit_grey=imadjust(image_hit,[70/255165/255],[01]);%?ú???¨??óò?úμ÷???ò?èsubplot(2,2,1);imshow(image_hit);title('?í???');%?????í???subplot(2,2,2);imshow(image_hit_grey);title('±???oóí???');%?????ò?è±???oóí???subplot(2,2,3);imhist(image_hit);title('?í
7、????±·?í?');%?????í???μ??±·?í?subplot(2,2,4);imhist(image_hit_grey);title('±???oóí????±·?í?');%?????ò?è±?由圖可以看出,原圖像的灰度范圍比較小,而且多集中在中間位置。將灰度范圍從[70/255165/255]映射到[01],圖像的對比度顯著增強(qiáng),亮度也增加;變換前得直方圖分布比較集中,而變換后的直方圖分布比較擴(kuò)散。方法二:線性平滑濾波一般情況下,像素的鄰域比該像素要大,也就是說這個(gè)像素的鄰域中除了本身以外還包括其他像
8、素。在此情況下,g(x,y)在(x,y)位置處的值不僅取決于f(x,y)在以(x,y)為中心的鄰域內(nèi)所有的像素的值。如仍以s和t分別表示f(x,y)在(x,y)位置處的灰度值,并以n(s)代表f(x,y)在(x,y)鄰域內(nèi)像素的灰度值,則t=EA[s,n(s)]為在鄰域內(nèi)實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)操作,??衫媚0迮c圖像進(jìn)行卷積。每個(gè)模板實(shí)際上是一