数字图像增强的一般方法

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主题 537|帖子 537|积分 1611

将给定的图像进行增强处理,分别使用线性变换增强、对数变换增强、指数变换增强以及伪彩色增强处理,分析增强后的视觉效果。首先,将原始图像进行灰度图像处理,以达到增强效果和原始图像对比。然后,分别根据线性变换增强、对数变换增强、指数变换增强和伪彩色增强公式,设置相应参数,由于matlab中没有相应库函数进行使用,因此需要设置线性变换参数等值。最后,将增强后图像与原始图像输出进行对比。

文章目录



一、主要设计思想

线性变换增强对图像进行均衡化处理,并显示处理后图像及其直方图,与原图像作比较;对数变换常用来扩展低值灰度,压缩高值灰度,这样可以使低值灰度的图像细节,指数变换增强由于Matlab中没有相应库函数进行使用,因此需要设置线性变换参数等值;利用空间域灰度级-彩色变化对图像进行伪彩色增强。
二、实现算法及程序流程图

三、源程序

1、线性变换增强

  1. %线性变换增强
  2. i=imread('D:\pic\HG.bmp');%读原始图像
  3. subplot(221),imshow(i),title('原图像');
  4. subplot(222),imhist(i),title('原图像直方图');
  5. j=histeq(i);   %对图像i做直方图均衡化
  6. subplot(223),imshow(j),title('直方图均衡化');
  7. subplot(224),imhist(j),title('直方图均衡化');
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2、对数变换增强

  1. %对数变换增强
  2. i=imread('D:\pic\HG.bmp');
  3. j=double(i); ;%图像双浮点转换
  4. figure
  5. subplot(121),imshow(i),title('原图');
  6. j1=(log(j+1))/10; %对数变换表达式
  7. subplot(122),imshow(j1,[]),title('对数变换增强');
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3、指数变换增强

  1. %指数变换增强
  2. i=double(imread('D:\pic\linumax.jpg'));
  3. figure,subplot(221),imshow(i,[]);
  4. c = 4; n1 = 0.5;n2=1;n3=5;%设定指数变换参数
  5. i1 = c .* i .^n1;%指数变换表达式
  6. i2 = c .* i .^n2;%指数变换表达式
  7. i3 = c .* i .^n3;%指数变换表达式
  8. subplot(222),imshow(i1,[]),title('r=0.5')
  9. subplot(223),imshow(i2,[]),title('r=1')
  10. subplot(224),imshow(i3,[]),title('r=5')
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4、伪彩色增强

  1. %伪彩色增强
  2. i=imread('D:\pic\HG.bmp');%读原始图像
  3. Gray=rgb2gray(i);%对图像灰度化
  4. [m,n]=size(Gray);
  5. J=zeros(m,n);
  6. for i=1:m
  7.     for j=1:n
  8.         if Gray(i,j)>=225
  9.           j(i,j,1)=125;
  10. else if Gray(i,j)<225&&Gray(i,j)>=125
  11.           J(i,j,2)=125;
  12.         else if Gray(i,j)<125&&Gray(i,j)>=40
  13.           J(i,j,1)=125;
  14.         else
  15.           J(i,j,3)=0;
  16.          end
  17.          end
  18.        end
  19.     end
  20. end
  21. subplot(121),imshow(J,[]),title('伪彩色增强');
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四、主要技术问题的处理方法

线性变换增强任选一幅灰度图像,显示原图像,绘制其及直方图,然后对图像进行均衡化处理,并显示处理后图像及其直方图,与原图像作比较。
对数变换增强常用来扩展低值灰度,压缩高值灰度,这样可以使低值灰度的图像细节更容易看清楚。
指数变换增强是任选一副灰度图像对其进行指数变换增强,选择不同的r(分别取r=0.5,r= 1,r=5),观察分析其显示结果。
伪彩色增强需要多重循环对不同坐标像素灰度值进行处理。
五、实验结果及分析


直方图均衡化扩展了原图的直方图,使图像的对比度扩大。但是比原图显得更粗糙,整体效果并不是很理想。

实验可得,原图中低灰度值的部分在经过对数变换后灰度值有所增强。高灰度值的部分也同时增强了。

当r1时,图像变暗。

利用空间域灰度级-彩色变化发对图像进行伪彩色增强,效果理想。

来源:https://blog.csdn.net/Prototype___/article/details/125327277
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