灰度直方圖均衡化與規(guī)定化

1、一、課程設計目的（1）進一步掌握matlab的用法；（2）在實踐中深入理解圖像顯示的方法；（3）學會用matlab對圖像進行顯示。二、課程設計要求（1）根據(jù)題目，查閱有關資料，掌握圖像顯示技術；（2）學習MATLAB軟件，掌握MATLAB各種函數(shù)的使用；（3）根據(jù)圖像顯示原理，運用MATLAB進行編程，仿真調(diào)制過程，記錄并分析仿真結果；（4）形成設計報告。三、設計方案一般情況下,如果圖像的灰度分別集中在比較窄的區(qū)間,從而引起圖像細節(jié)的模糊,為了使圖像細節(jié)清晰,并使目標得到突出,達到圖像增強的目的,可通過改善各部分亮度的比例關系,即通過直方圖的方法來實現(xiàn).直方圖的方法是以概率論為基礎的.常用的方

2、法有直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化.(1) 直方圖均衡化直方圖均衡化又稱直方圖平坦化,是將一已知灰度概率密度分布的圖像經(jīng)過某種變換,變成一幅具有均勻灰度概率密度分布的新圖像.其結果是擴展了像元取值的動態(tài)范圍,從而達到增強圖像整體對比度的效果.直方圖均衡化的具體實現(xiàn)步驟如下:1）.列出原始圖像的灰度級 2)統(tǒng)計各灰度級的像素數(shù)目3).計算原始圖像直方圖各灰度級的頻數(shù)4).計算累積分布函數(shù)5).應用以下公式計算映射后的輸出圖像的灰度級，P為輸出圖像灰度級的個數(shù)，其中INT為取整符號6).統(tǒng)計映射后各灰度級的像素數(shù)目 ni, i=0,1,k,P-1.7). 計算輸出直方圖Pg(gi)=ni/n, i=0

3、,1,P-1.8). 用fj和gi的映射關系修改原始圖像的灰度級,從而獲得直方圖近似為均勻分布的輸出圖像(2) 直方圖規(guī)定化 直方圖均衡化的優(yōu)點是能自動增強整個圖像的對比度,但它的具體增強效果不易控制,處理的結果總是得到全局的均衡化的直方圖.實際工作中,有時需要變換直方圖使之成為某個特定的形狀,從而有選擇地增強某個灰度值范圍內(nèi)的對比度,這時可采用比較靈活的直方圖規(guī)定化方法.直方圖規(guī)定化增強處理的步驟如下:令Pr（r）和Pz（z）分別為原始圖像和期望圖像的灰度概率密度函數(shù)。如果對原始圖像和期望圖像均作直方圖均衡化處理，應有 (1) (2) (3)由于都是進行均衡化處理，處理后的原圖像概率密度函數(shù)

4、Ps（S）及理想圖像概率密度函數(shù)PV（V）是相等的。于是，我們可以用變換后的原始圖像灰度級S代替（2）式中的V。即 Z = G - 1（S） （4）這時的灰度級Z 便是所希望的圖像的灰度級。此外，利用（1）與（3）式還可得到組合變換函數(shù) Z = G - 1T（r） （5）對連續(xù)圖像，重要的是給出逆變換解析式。對離散圖像而言，有 (6) (7) (8)四、設計內(nèi)容%-選擇圖片路徑及顯示-%global f%選擇圖片路徑filename,pathname= . %.表示與下行連接uigetfile(*.bmp;*.jpg;*gif;*tif,選擇圖片); %打開文件類型，對話框名稱f=imread

5、(pathname filename);axes(handles.axes1); %在axes1顯示原圖像 imshow(f) ;title(原始圖像)；%-設置下拉菜單分別選擇顯示圖像-%global fva=get(handles.popupmenu1,Value); val=get(hObject,Value);switch val %用switch語句設置選項 case 1 %原圖像直方圖 I=double(f);m,n=size(I); H=zeros(1,256); for i=1:m for j=1:n H(I(i,j)+1)=H(I(i,j)+1)+1; end end s=z

6、eros(1,256);t=zeros(1,256); for i=1:256 s(i)=H(i)/(m*n); for j=1:i t(i)=t(i)+s(j); end end axes(handles.axes2); plot(s);title(原圖像直方圖); case 2 %均衡化后圖像及直方圖 I=double(f);m,n=size(I); H=zeros(1,256); for i=1:m for j=1:n H(I(i,j)+1)=H(I(i,j)+1)+1; end end s=zeros(1,256);t=zeros(1,256); for i=1:256 s(i)=H(

7、i)/(m*n); for j=1:i t(i)=t(i)+s(j); end end t1=round(t*(256-1)+0.5); H1=zeros(1,256); for i=1:256 H1(t1(i)=H1(t1(i)+s(i); end axes(handles.axes4); bar(H1);title(均衡化后直方圖); I2=t1(I+1)-1; axes(handles.axes3); imshow(uint8(I2);title(均衡化后圖像);case 3 %規(guī)定化后圖像及直方圖 I=f; J=I; New=I; L=256; %灰度級 Ps=zeros(L,1);

8、% 存儲原圖像直方圖概率數(shù)據(jù) nk=zeros(L,1); % 存儲原圖像直方圖數(shù)據(jù) nk2=zeros(L,1); % 存儲直方圖規(guī)定化后的圖像的直方圖 Rk=zeros(L,1); % 存儲原圖像累積直方圖數(shù)據(jù) Ps2=zeros(L,1); Rk2=zeros(L,1); row,col=size(I); % 計算圖像數(shù)據(jù)矩陣的行列數(shù) n=row*col; %總像素個數(shù) for i = 1:row for j = 1:col num = double( I(i,j)+1; %獲取像素灰度級 nk(num) = nk(num)+1; %統(tǒng)計nk end end %計算直方圖概率估計 for

9、 i=1:L Ps(i)=nk(i)/n; %計算累積直方圖 if i=1 Rk(i)=Ps(i); else 1ScMin(Q,P) minV=ScMin(Q,P); min = Q; end end HisM(P)= min; end %將原圖像的每個像素灰度轉(zhuǎn)換為直方圖均衡化后的灰度 for x = 1:row for y = 1:col Num = double( I(x,y)+1; if Num=i New(x,y)=HisM(i); end end end end %計算直方圖規(guī)定化后的直方圖 for p = 1:row for q = 1:col NN = double( New

10、(p,q)+1; nk2(NN) = nk2(NN)+1; end end axes(handles.axes5); imshow(New),title(規(guī)定化后圖像); axes(handles.axes6); plot(Ps2),title(規(guī)定化后直方圖);end;%-直接調(diào)用函數(shù)-%global fva=get(handles.popupmenu2,Value); val=get(hObject,Value);switch val case 1 axes(handles.axes1); %在axes1顯示圖像 imshow(f); title(原圖像); axes(handles.ax

11、es2); h=imhist(f,256); plot(h) ylim(auto); %自動設定Y軸坐標范圍和刻度 title(原始直方圖) case 2 j=histeq(f); axes(handles.axes3); imshow(j) ; title(均衡化圖像); axes(handles.axes4); h=imhist(j,256); plot(h) ylim(auto); title(均衡化圖像直方圖) case 3 hgram=50:2:250 k=histeq(f,hgram); axes(handles.axes5); imshow(k) ; title(規(guī)定化圖像);

12、axes(handles.axes6); h=imhist(k,256); plot(h) ylim(auto); title(規(guī)定化圖像直方圖) end;五、實驗結果GUI界面設計:選擇圖片路徑:直接調(diào)用函數(shù)均衡化和規(guī)定化:原圖像與均衡化和規(guī)定化后對比:六、結果分析通過直接調(diào)用函數(shù)和編程對圖像進行處理的結果對比,可以看出實驗結果和理論結果基本一致;在編程處理中,可以自定義對規(guī)定化中的直方圖(Ps2Temp)進行修改,從而得到所希望的圖像增強效果.七、總結分析一周的數(shù)字圖像處理課程設計，最大的收獲是初步的掌握的Matlab軟件的使用,通過這次課程設計,我學會如何利用MATLAB制作視圖界面(GUI),并通過視圖界面對數(shù)字圖像進行處理,方便快捷,而且美觀。在實踐過程中，基本上是在已有的基礎上自學而完成的，所以對自己的自學能力的提高也起到了一定的作用。并且在此次實習過程中，充分利用了圖書館，及其網(wǎng)絡資源，才能夠成功完成任務，讓我意識到充分利用身邊資源的重要性。本次數(shù)字圖像處理課程設計不僅加強了對課本知識的了解，而且大大增強了我們課外自學和動手能力，讓我受益良多。八、參考文獻張汗靈編著 MATLAB在圖像處理中的應用/ 北京:清華大學出版社,2008王家