直方圖圖像增強實驗報告

1、數(shù)字圖像處理作業(yè) 直方圖圖像增強 【摘要】在自然界中很多圖像可能都不符合人的視覺特點，因此有必要根據(jù)圖像的特點采用一定的方法增強圖像的視覺感知效果。本次作業(yè)通過直方圖來增強圖像，主要是對直方圖進行修正來達到視覺轉換。具體方法為直方圖均衡、直方圖匹配以及圖像分割技術。其中，直方圖均衡是調整圖像的對比度使其增強；直方圖匹配是將所要處理圖像的直方圖與已知直方圖進行類似匹配的方法；而圖像分割是將一副圖像的前景與背景區(qū)別開來的技術。1. 把附件圖像的直方圖畫出:【注】：由于源圖像中的附圖均是以索引圖的形式給出，因此在畫直方圖之前需要將其轉換成灰度圖。如果調色板缺失，需要先將調色板中缺失的色彩信息補全之后

2、，再用matlab工具箱提供的圖像類型轉換函數(shù)（G=ind2gray（A,map）% 將索引圖轉換成灰度圖）進行類型轉換。利用MATLAB工具箱，我們可以直接通過函數(shù)imhist( )來畫出圖像的直方圖。 處理結果如下： 2. 把所有圖像進行直方圖均衡；輸出均衡后的圖像和源圖像進行比對；分析改善內(nèi)容； 【分析】：直方圖均衡化是圖像處理領域中利用圖像直方圖對對比度進行調整的方法。該方法通過灰度變換將一幅圖像轉換為另一幅具有均衡直方圖，即在每個灰度級上都具有相同的象素點數(shù)的過程。直方圖均衡化則通過使用累積函數(shù)對灰度值進行“調整”以實現(xiàn)對比度的增強。處理結果如下： 可見，處理后圖像的對比度有一定程度

3、的增強，但同時直方圖均衡也存在著以下缺點： 1）變換后圖像的灰度級減少，某些細節(jié)消失； 2）某些圖像，如直方圖有高峰，經(jīng)處理后對比度不自然的過分增強。3.進一步把圖像按照對源圖像直方圖的觀察，各自指定不同源圖像的直方圖，進行直方圖匹配，進行圖像增強；分析：直方圖匹配：是指使一幅圖像的直方圖變成規(guī)定形狀的直方圖而進行的圖像增強方法。將圖像直方圖以標準圖像的直方圖為標準作變換,使兩圖像的直方圖相同和近似,從而使兩幅圖像具有類似的色調和反差。均衡后的圖像，灰度值減少，圖像對比度明顯增強，但是導致很多地方的細節(jié)模糊，看不清楚；而且有些地方過分增強，嚴重干擾清晰度。利用Matlab工具箱實現(xiàn)圖像直方圖匹

4、配，就用imhist( )函數(shù)和histeq( )函數(shù)。處理結果：4.利用直方圖對圖像elain和woman進行分割；【分析】：利用直方圖對圖像進行分割，我們可以采用閾值分割法。閾值分割的實質是利用圖像的灰度直方圖信息獲得用于分割的閾值。它是用一個或幾個閾值將圖像的灰度級分為幾個部分，認為屬于同一部分的像素是同一個物體。該方法特別適用于目標和背景占據(jù)不同灰度級范圍的圖像。其灰度級直方圖呈明顯的雙峰值。然后在峰谷處的灰度值就可以作為閾值來對圖像進行分割。直方圖統(tǒng)計的是灰度值出現(xiàn)的頻數(shù)，那些在第一個峰值附近的灰度值和第一個峰值接近，在第二個峰值附近的灰度值和第二個峰值接近，所以以2個峰值的中間的峰

5、谷對應的灰度值為閾值。大于閾值的點歸為一類，小于閾值的點歸為一類，這樣就把圖像分割成2類。以上是比較理想的情況 ， 比如本實驗中elain.bmp的直方圖，就可以看成是雙峰型。因此，對于這幅圖像，可以根據(jù)觀察直方圖來確定閾值。但實際中很難找到這樣的圖像。一幅通常有多個物體和背景所組成 ，假如，其灰度級直方圖能呈現(xiàn)出多個明顯的峰值，則仍可以選峰值間峰谷處的灰度值作為閾值，此時有多個閾值將圖像進行分割，這樣就是多峰值閾值選擇。 比如有3個峰值，可以去兩個峰谷處的灰度值 T1，T2 作為閾值。同樣，可以將閾值化后的圖像變成二值圖像 。閾值分割的主要方法有：迭代法、最大類間方差法、動態(tài)閾值法、最大熵法

6、等。本次實驗中，采用了閾值迭代法。迭代的方法產(chǎn)生閾值，可以通過程序自動計算出比較合適的分割閾值。 其計算方法是這樣的：1.選擇閾值 T，通?？梢赃x擇圖像的平均灰度值來作為初始值；2.通過初始閾值 T，把圖像的平均灰度值分成兩組R1 和 R2；3.計算兩組平均灰度值 1 和 2；4.重新選擇閾值 T，新的 T 的定義為：T=(1+2)/2；循環(huán)做第二步到第四步 ， 一直到兩組的平均灰度值 1 和 2 不再發(fā)生改變， 那么我們就獲得了所需要的閾值。 算法描述：1.取得原圖得數(shù)據(jù)區(qū)指針以及圖像的高和寬；2.進行直方圖統(tǒng)計；3.設定初始閾值 T=127；4.分別計算圖像中小于 T 和大于 T的兩組平均

7、灰度值；5.迭代計算閾值，直至兩個閾值相等；6.根據(jù)計算出的閾值，對圖像進行二值化處理。 【處理結果】：對于elain.bmp，觀察其直方圖，并經(jīng)過試探，發(fā)現(xiàn)當閾值為115時，分割效果較為理想。 對于woman.bmp，采用迭代法進行取閾值。處理結果如下圖：將分割結果與基于直接觀察直方圖法取閾值的結果進行對比，可知，迭代算法的效果更好一些。 【附錄】1、源代碼： 第一題%畫源圖像的直方圖以citywall.bmp為例：I=imread(E:大三下圖像處理英文課件作業(yè)第三次源圖像citywall.bmp,bmp);Figure;subplot(2,2,1);imhist(I);title(cit

8、ywall.bmp的原直方圖);%畫處理后圖像的直方圖以citywall1.bmp及citywall.bmp為例：E:大三下圖像處理英文課件作業(yè)第三次源圖像citywall1.bmp;fmt=bmp;A,map=imread();for i=168:1:256j=1;map(i,j)=0;j=2;map(i,j)=0;j=3;map(i,j)=0; endG=ind2gray(A,map);subplot(2,2,2);imhist(G);title(citywall1.bmp的直方圖);A,map=imread(E:大三下圖像處理英文課件作業(yè)第三次源圖像citywall2.bmp ,bmp)

9、;G=ind2gray(A,map);subplot(2,2,3);imhist(G);title( citywall2.bmp的原直方圖);第二題% 對源圖像進行均衡處理 以citywall.bmp為例：I=imread(E:大三下圖像處理英文課件作業(yè)第三次源圖像citywall.bmp,bmp);J=histeq(I);imhist(J);title(經(jīng)過直方圖均衡化的citywall.bmp的直方圖);imshow(J)title(經(jīng)過直方圖均衡化的citywall.bmp);I=imread( E:大三下圖像處理英文課件作業(yè)第三次源圖像citywall.bmp,bmp); J=hist

10、eq(I); figure; subplot(3,2,1); imshow(J) title(均衡化的citywall.bmp及其直方圖); subplot(3,2,2);imhist(J); %對處理后的圖像進行均衡處理以citywall1.bmp為例： E:大三下圖像處理英文課件作業(yè)第三次源圖像citywall1.bmp;fmt=bmp;A,map=imread();for i=168:1:256j=1;map(i,j)=0;j=2;map(i,j)=0;j=3;map(i,j)=0;endG=ind2gray(A,map);J=histeq(G);subplot(3,2,3);imsho

11、w(J)title(均衡化的citywall1.bmp及其直方圖);subplot(3,2,4)imhist(J); E:大三下圖像處理英文課件作業(yè)第三次源圖像citywall2.bmp;fmt=bmp;A,map=imread();G=ind2gray(A,map);J=histeq(G);subplot(3,2,5);imshow(J)title(均衡化的citywall2.bmp及其直方圖);subplot(3,2,6)imhist(J);第三題%以源圖像為citywall.bmp并經(jīng)過直方圖匹配的citywall1.bmp為例I=imread(E:大三下圖像處理英文課件作業(yè)第三次源圖像

12、citywall.bmp,bmp);I=I(:);hgram=imhist(I); E:大三下圖像處理英文課件作業(yè)第三次源圖像citywall1.bmp;fmt=bmp;A,map=imread();for i=168:1:256j=1;map(i,j)=0;j=2;map(i,j)=0;j=3;map(i,j)=0;endG=ind2gray(A,map);B=histeq(G,hgram); figure;subplot(1,2,1);imshow(B);title(經(jīng)過直方圖匹配的citywall1.bmp(源圖像為citywall.bmp);subplot(1,2,2);imhist(

13、B);title(經(jīng)過匹配的citywall1.bmp的直方圖); 第四題對elain.bmp進行分割：I=imread(E:大三下圖像處理英文課件作業(yè)第三次源圖像elain.bmp,bmp); imhist(I); title(elain.bmp的直方圖) figure; imshow(I); t1 = 115; %從直方圖的峰谷處得閾值；m n=size(I); I1=zeros(m,n);for i=1:mfor j=1:nif I(i,j)t1I1(i,j)=1;elseI1(i,j)=0;endendend figureimshow(I1)title(圖像分割后的elain.bmp

14、（閾值為115）)對woman.bmp進行分割：% 迭代算法I=imread(E:大三下圖像處理英文課件作業(yè)第三次源圖像woman.bmp,bmp); figure; imhist(I); title(elain.bmp的直方圖) figure; imshow(I); T= 127; %設定初始閾值T=127； sum1=0;sum2=0; count1=1;count2=1;m n=size(I);I=double(I); J=zeros(m,n); T1=0;T2=255; while(T1-T20) for i=1:m for j=1:n if I(i,j)T sum1=sum1+I(i

15、,j); count1=count1+1; else sum2=sum2+I(i,j); count2=count2+1; end end end T1=sum1/count1; T2=sum2/count2; T=(T1+T2)/2; endfor i=1:mfor j=1:nif I(i,j)TJ(i,j)=1;elseJ(i,j)=0;endend end figureimshow(J)title(基于迭代閾值的圖像分割之后的woman.bmp); % 觀察直方圖法I=imread(E:大三下圖像處理英文課件作業(yè)第三次源圖像woman.bmp,bmp); imhist(I); title(woman.bmp的直方圖) figure; imshow(I); t1 = 90; %從直方圖的峰谷處得閾值；m n