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1、武漢理工大學(xué)專業(yè)綜合課程設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)專業(yè)綜合課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū)學(xué)生姓名: 呂義斌 專業(yè)班級(jí): 電信 1102 班 指導(dǎo)教師: 李達(dá) 工作單位: 信息工程學(xué)院 題 目1:圖像直方圖均衡化的程序設(shè)計(jì)初始條件:(1) 提供實(shí)驗(yàn)室機(jī)房及其matlab軟件;(2) 數(shù)字圖像處理的基本理論學(xué)習(xí)。 要求完成的主要任務(wù):(包括課程設(shè)計(jì)工作量及其技術(shù)要求,以及說(shuō)明書(shū)撰寫(xiě)等具體要求):(1)選擇并讀取一幅256級(jí)的灰度圖像,利用matlab設(shè)計(jì)程序;(2)設(shè)計(jì)計(jì)算該圖像的直方圖的程序(不能用matlab提供的庫(kù)函數(shù)),并顯示直方圖圖形;(3)根據(jù)圖像直方圖的均衡化原理編寫(xiě)圖像直方圖均衡化程序(不能使用matlab的庫(kù)函

2、數(shù)),保存變換后的圖像,并顯示均衡化后的直方圖;(4)用matlab庫(kù)函數(shù)對(duì)該圖像進(jìn)行直方圖均衡化,并顯示均衡化后的直方圖;(5)對(duì)兩種不同方法所得到的直方圖均衡化的結(jié)果進(jìn)行分析;(6)要求閱讀相關(guān)參考文獻(xiàn)不少于5篇;(7)根據(jù)課程設(shè)計(jì)有關(guān)規(guī)范,按時(shí)、獨(dú)立完成課程設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)。時(shí)間安排: (1) 布置課程設(shè)計(jì)任務(wù),查閱資料,確定方案 四天; (2) 進(jìn)行編程設(shè)計(jì) 一周; (3) 完成課程設(shè)計(jì)報(bào)告書(shū) 三天;指導(dǎo)教師簽名: 年 月 日系主任(或責(zé)任教師)簽名: 年 月 日目錄1.概述12.灰度級(jí)直方圖及直方圖均衡化12.1直方圖定義12.2直方圖均衡化思想方法12.3直方圖均衡化算法33. Matl

3、ab 程序?qū)崿F(xiàn)44.結(jié)果分析65.心得體會(huì)7參考文獻(xiàn)81.概述圖像對(duì)比度增強(qiáng)的方法可以分成兩類:一類是直接對(duì)比度增強(qiáng)方法;另一類是間接對(duì)比度增強(qiáng)方法。直方圖拉伸和直方圖均衡化是兩種最常見(jiàn)的間接對(duì)比度增強(qiáng)方法。直方圖拉伸是通過(guò)對(duì)比度拉伸對(duì)直方圖進(jìn)行調(diào)整,從而“擴(kuò)大”前景和背景灰度的差別,以達(dá)到增強(qiáng)對(duì)比度的目的,這種方法可以利用線性或非線性的方法來(lái)實(shí)現(xiàn);直方圖均衡化則通過(guò)使用累積函數(shù)對(duì)灰度值進(jìn)行“調(diào)整”以實(shí)現(xiàn)對(duì)比度的增強(qiáng)。直方圖均衡化(Histogram Equalization)是圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方圖對(duì)對(duì)比度進(jìn)行調(diào)整的方法。這種方法通常用來(lái)增加許多圖像的局部對(duì)比度,尤其是當(dāng)圖像的有用數(shù)據(jù)

4、的對(duì)比度相當(dāng)接近的時(shí)候。通過(guò)這種方法,亮度可以更好地在直方圖上分布。這樣就可以用于增強(qiáng)局部的對(duì)比度而不影響整體的對(duì)比度,直方圖均衡化通過(guò)有效地?cái)U(kuò)展常用的亮度來(lái)實(shí)現(xiàn)這種功能。2.灰度級(jí)直方圖及直方圖均衡化2.1直方圖定義灰度級(jí)直方圖是圖像的一種統(tǒng)計(jì)表達(dá),它反映了圖像中不同灰度級(jí)出現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)概率?;叶燃?jí)0,L-1范圍的數(shù)字圖像的直方圖具有如下離散函數(shù): (2.1)式中,是級(jí)灰度,是圖像中灰度級(jí)為的像素個(gè)數(shù)。進(jìn)行歸一化,則概率,為圖像中像素的總數(shù)。由于圖像的視覺(jué)效果與直方圖有對(duì)應(yīng)關(guān)系,即直方圖的形狀和改變對(duì)視覺(jué)的感知影響很大,因此采用直方圖變換的方式可以增強(qiáng)圖像。2.2直方圖均衡化思想方法圖像直方圖描

5、述圖像中各灰度級(jí)出現(xiàn)的相對(duì)頻率,基于直方圖的灰度變換,可以調(diào)整圖像直方圖到一個(gè)預(yù)定的形狀。直方圖均衡化處理的“中心思想”是把原始圖像的灰度直方圖從比較集中的某個(gè)灰度區(qū)間變成在全部灰度范圍內(nèi)的均勻分布。直方圖均衡化就是對(duì)圖像進(jìn)行非線性拉伸,重新分配圖像像素值,使一定灰度范圍內(nèi)的像素?cái)?shù)量大致相同。直方圖均衡化就是把給定圖像的直方圖分布改變成“均勻”分布直方圖分布。一些圖像由于其灰度分布集中在較窄的區(qū)間,對(duì)比度很弱,圖像細(xì)節(jié)看不清楚。1武漢理工大學(xué)專業(yè)綜合課程設(shè)計(jì)此時(shí),可采用圖像灰度直方圖均衡化處理,使得圖像的灰度分布趨向均勻,圖像所占有的像素灰度間距拉大,進(jìn)而加大圖像反差,改善視覺(jué)效果,達(dá)到增強(qiáng)的

6、目的。從人的視覺(jué)特性來(lái)考慮,一幅圖像的直方圖如果是均勻分布的,該圖像色調(diào)給人的感覺(jué)會(huì)比較協(xié)調(diào)。假定原始圖像灰度級(jí)歸一化在01之間,即。為原始圖像灰度分布的概率密度函數(shù),直方圖均衡化處理實(shí)際上就是尋找一個(gè)灰度變換函數(shù)T,使得變換后的灰度值滿足,其中,歸一化為,建立r與s之間的映射關(guān)系,要求處理后圖像灰度分布的概率密度函數(shù),即變換后概率密度為上的均勻分布,期望所有灰度級(jí)出現(xiàn)概率相同。直方圖均衡變換函數(shù)如圖2.1所示。圖2.1 直方圖均衡變換函數(shù)從圖2.1中可以看出在灰度變換的和區(qū)間內(nèi),像素點(diǎn)個(gè)數(shù)是不變的,因此有: (2.2)當(dāng),略去下標(biāo)j ,有 。由于 , ,則 ,最終得到直方圖均衡化的灰度變換函

7、數(shù)為: (2.3)式(2.3)是原始圖像灰度r的累積分布函數(shù)。對(duì)于數(shù)字圖像離散情況,其直方圖均衡化處理的計(jì)算步驟如下:1) 統(tǒng)計(jì)原始圖像的直方圖, ,是歸一化的輸入圖像灰度級(jí)。2) 計(jì)算直方圖累積分布函數(shù)曲線, 。3) 用累積分布函數(shù)作為變換函數(shù)進(jìn)行圖像灰度變換。根據(jù)就計(jì)算得到的累積分布函數(shù),建立輸入圖像與輸出圖像灰度級(jí)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,即重新定位累積分布函數(shù)(與歸一化灰度等級(jí)比較,尋找最接近的一個(gè)作為原灰度級(jí)k變換后的新灰度級(jí))。2.3直方圖均衡化算法直方圖均衡化算法將原圖像的直方圖改變?yōu)樵谡麄€(gè)灰度范圍內(nèi)基本均勻地分布的形式,由此擴(kuò)大了像素灰度的動(dòng)態(tài)范圍,從而增強(qiáng)了圖像的對(duì)比度。直方圖均衡化算

8、法步驟為:1) 給出原始圖像的所有灰度級(jí)2) 統(tǒng)計(jì)原始圖像各灰度級(jí)的像素?cái)?shù)。3) 根據(jù)原圖像,計(jì)算灰度直方圖: (2.4) 式中,為總像素?cái)?shù),為灰度級(jí)的像素?cái)?shù)。4) 計(jì)算原始圖像的累積直方圖: (2.5)5) 取整計(jì)算: (2.6)6) 確定映射關(guān)系: 7) 統(tǒng)計(jì)新直方圖各灰度級(jí)的像素?cái)?shù)目。8) 計(jì)算新的直方圖: (2.7)3. Matlab 程序?qū)崿F(xiàn)選擇一幅256級(jí)的灰度圖像,計(jì)算該圖像的直方圖,得到其直方圖圖形,根據(jù)圖像直方圖的均衡化原理進(jìn)行直方圖均衡化。根據(jù)計(jì)算圖像的直方圖原理及圖像直方圖的均衡化原理編寫(xiě)Matlab程序代碼(不用matlab提供的庫(kù)函數(shù))如下:I=imread(vill

9、age.bmp);figure;I=rgb2gray(I);Ps=double(I);m,n=size(I);GP=zeros(1,256);for k=0:255 GP(k+1)=length(find(Ps=k)/(m*n);endsubplot(2,2,1),imshow(I);title(原圖);subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,g)title(原圖像直方圖)xlabel(灰度值)ylabel(出現(xiàn)概率)S1=zeros(1,256);for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i); endendS2=round(S1*256)+0

10、.5);I1=I;for i=0:255 I1(find(I=i)=S2(i+1);endsubplot(2,2,3),imshow(I1)title(均衡化后圖像)for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2=i);endsubplot(2,2,4),bar(0:255,GPeq,g)title(均衡化后的直方圖)xlabel(灰度值)ylabel(出現(xiàn)概率)imwrite(I1,countryside.bmp);程序運(yùn)行后得到的圖像及其直方圖結(jié)果如圖3.1所示。圖3.1 圖像及直方圖用matlab庫(kù)函數(shù)對(duì)該圖像進(jìn)行直方圖均衡化,并顯示均衡化后的直方圖,程序代碼如下:

11、I=imread(village.bmp);figure;I=rgb2gray(I);subplot(2,2,1),imshow(I);title(原圖);subplot(2,2,2),imhist(I);title(原圖像直方圖);J,T=histeq(I,256);subplot(2,2,3),imshow(J);title(均衡化后圖像);subplot(2,2,4),imhist(J);title(均衡化后的直方圖);程序運(yùn)行后得到圖像及直方圖結(jié)果如下圖3.2所示。圖3.2圖像及直方圖結(jié)果4.結(jié)果分析由圖3.1和圖3.2所示,原圖顯示的圖像及其直方圖可知這幅圖像最為突出的特點(diǎn)是較模糊且

12、動(dòng)態(tài)范圍較低。直方圖的寬度相對(duì)于整個(gè)灰度范圍來(lái)說(shuō)非常狹窄,圖像質(zhì)量比較差,地物可分性較差;在Matlab 環(huán)境下進(jìn)行直方圖的均衡化,對(duì)圖像的亮度范圍進(jìn)行拉伸,以提高對(duì)比度。經(jīng)過(guò)直方圖均衡化,圖像的對(duì)比度明顯提高,直方圖在整個(gè)亮度標(biāo)度上顯著擴(kuò)展,圖像質(zhì)量提高。將兩幅結(jié)果圖進(jìn)行對(duì)比可發(fā)現(xiàn),用matlab庫(kù)函數(shù)對(duì)該圖像進(jìn)行直方圖均衡化的效果明顯高于用均衡化原理編寫(xiě)的程序?qū)υ搱D像進(jìn)行直方圖均衡化的效果?;叶燃?jí)圖像直方圖均衡化對(duì)于背景和前景都太亮或者太暗的圖像非常有用,這種方法尤其是可以帶來(lái)X光圖像中更好的骨骼結(jié)構(gòu)顯示以及曝光過(guò)度或者曝光不足照片中更好的細(xì)節(jié)。這種方法的一個(gè)主要優(yōu)勢(shì)是它是一個(gè)相當(dāng)直觀的技

13、術(shù)并且是可逆操作,如果已知均衡化函數(shù),那么就可以恢復(fù)原始的直方圖,并且計(jì)算量也不大。這種方法的一個(gè)缺點(diǎn)是它對(duì)處理的數(shù)據(jù)不加選擇,它可能會(huì)增加背景雜訊的對(duì)比度并且降低有用信號(hào)的對(duì)比度;變換后圖像的灰度級(jí)減少,某些細(xì)節(jié)消失;某些圖像,如直方圖有高峰,經(jīng)處理后對(duì)比度不自然的過(guò)分增強(qiáng)。5.心得體會(huì)直方圖均衡化是圖像增強(qiáng)技術(shù)的基本方法,本文分析了這種處理方法的基本理論,并用MATLAB進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,直方圖均衡化在一定程度上改善了圖像的對(duì)比度差和灰度動(dòng)態(tài)范圍,增強(qiáng)了圖像的可讀性,提高了地物的可分性,有利于進(jìn)行遙感圖像的目視解譯。該算法簡(jiǎn)單,是一種行之有效的圖像增強(qiáng)算法。通過(guò)近一周的課程設(shè)計(jì),我們學(xué)到了很多東西,對(duì)如何獲得知識(shí)也有了一定的感知。首先,對(duì)這個(gè)設(shè)計(jì)題目,要做好充分的準(zhǔn)備工作,經(jīng)過(guò)在圖書(shū)館查找一些相關(guān)的資料,上網(wǎng)搜索一些相關(guān)的知識(shí)后,我們終于對(duì)需要的流程有了一定的規(guī)劃。其次,在實(shí)際設(shè)計(jì)過(guò)程中,我們充分地利用課本上和老師提過(guò)的一些知識(shí)、思路。同時(shí)與組內(nèi)同學(xué)認(rèn)真交談,相互領(lǐng)會(huì)對(duì)方的思路和方法,提高自己處理問(wèn)題的能力。再次,通過(guò)對(duì)此設(shè)計(jì),我們對(duì)圖像處理的知識(shí)有了更加深入的了解,知道

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