課程設(shè)計：圖像空域增強算法設(shè)計—直方圖變換增強解析

1、成績評定表學(xué)生姓名王紅班級學(xué)號1303030404專業(yè)電子信息工程課程設(shè)計題目圖像空域增強算法設(shè) 計一一直方圖變換增 強評語組長簽字：成績?nèi)掌?016年7月18日課程設(shè)計任務(wù)書學(xué)院信息科學(xué)與工程專業(yè)電子信息工程學(xué)生姓名王紅班級學(xué)號1303030404課程設(shè)計題目圖像空域增強算法設(shè)計一一直方圖變換增強實踐教學(xué)要求與任務(wù)：本設(shè)計要求利用Matlab進(jìn)行編程及仿真，仿真內(nèi)容為圖像空域 增強算法設(shè)計直方圖變換增強。要求利用所學(xué)數(shù)字圖象處理技 術(shù)知識，在Matlab軟件系統(tǒng)上來實現(xiàn)灰度變換增強，并對程序進(jìn)行 測試。要求如下：（1）學(xué)習(xí)Matlab處理圖像的方法；（2）加深對空域增強的理解；（3）掌握直方

2、圖均衡化和標(biāo)準(zhǔn)化算法。工作計劃與進(jìn)度安排：第一階段（1-2天）：熟悉matlab編程環(huán)境，查閱相關(guān)資料；第二階段（2-3天）：算法設(shè)計；第三階段（2-3天）：編碼與調(diào)試；第四階段（1-2天）：實驗與分析；第五階段（1-2天）：編寫文檔。指導(dǎo)教師：2016年7月3日專業(yè)負(fù)責(zé)人：2016年7月4日學(xué)院教學(xué)副院長：2016年7月4日沈陽理工大學(xué)數(shù)字圖像處理課程設(shè)計摘要空域增強是數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容之一。經(jīng)過增強處理后，圖像的視覺效 果會得到改善，對比度增強，為圖像的信息提取及其他圖像分析技術(shù)奠定良好 的基礎(chǔ)。由于沒有衡量圖像增強質(zhì)量的通用標(biāo)準(zhǔn)，圖像增強往往和具體應(yīng)用背 景有較大的相關(guān)性。本課程設(shè)計

3、主要研究用于圖像空域增強算法的直方圖變換增強，包括直方圖 均衡化與直方圖規(guī)定化。對于原本偏光或偏暗的圖像，均衡化可以使被處理圖 像不再偏暗也不再偏亮，灰度層次分布比較均勻。規(guī)定化可將被處理圖像按照 預(yù)先設(shè)定的形狀調(diào)整其直方圖。二者均可改善圖像視覺效果。采用MATLAB軟件進(jìn)行編程，運用上述算法對圖像進(jìn)行處理。仿真結(jié)果表 明，處理后的圖像對比度得到了明顯改善，圖像細(xì)節(jié)清晰，增強了圖像的視覺 效果，有利于圖像的分析和識別。關(guān)鍵詞：空域增強；直方圖變換增強；MATLAB目錄 TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark8 o Current Document 1設(shè)計目的與要求

4、1設(shè)計目的1設(shè)計要求1 HYPERLINK l bookmark10 o Current Document 2設(shè)計原理1直方圖均衡化1直方圖規(guī)定化2 HYPERLINK l bookmark12 o Current Document 3設(shè)計方案3設(shè)計思想3設(shè)計流程4 HYPERLINK l bookmark14 o Current Document 4軟件實現(xiàn)5原始圖像5圖像均衡化5圖像規(guī)定化6 HYPERLINK l bookmark27 o Current Document 5仿真與結(jié)果分析6仿真7圖像原始化7圖像均衡化8圖像規(guī)定化8結(jié)果分析10 HYPERLINK l bookmark2

5、9 o Current Document 結(jié)論11 HYPERLINK l bookmark31 o Current Document 參考文獻(xiàn)121設(shè)計目的與要求設(shè)計目的選擇一副對比度不足的圖像，對該圖像進(jìn)行灰度變換實現(xiàn)圖像的增強，增強 對比度，顯示增強前、后的圖像以及他們的灰度直方圖?？偨Y(jié)直方圖增強的方 法，對比方法的優(yōu)缺點，積極思考基于特定圖像的增強方法，設(shè)計中應(yīng)具有自 己的設(shè)計思想、設(shè)計體會。L2設(shè)計要求（1）學(xué)習(xí)Matlab處理圖像的方法；（2）加深對空域增強的理解；（3）掌握直方圖均衡化和標(biāo)準(zhǔn)化算法。2設(shè)計原理一般情況下,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(xì)節(jié) 的模

6、糊，為了使圖像細(xì)節(jié)清晰，并使目標(biāo)得到突出，達(dá)到圖像增強的目的，可通過改 善各部分充度的比例關(guān)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(chǔ)的。常用的方法有直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化。2.1直方圖均衡化直方圖均衡化乂稱直方圖平坦化,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(jié)果是擴(kuò)展了像元 取值的動態(tài)范圍，從而達(dá)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 TOC o 1-5 h z 仁4 =。乙 一 1（3.1）（2） .統(tǒng)計各灰度級的像素數(shù)目nk A = O 乙 一 1（3.2）（3）計

7、算原始圖像直方圖各灰度級的頻數(shù)）= O4 一乙1（3.3）n（4）計算累積分布函數(shù)，即：衡化后各像素的灰S/ =T（）=?匕（。）=工2,，= 1 （3.4） ./=（） ./=（）n.應(yīng)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:/何也皿-6+右加+時,，。- 1（36）.統(tǒng)計映射后各灰度級的像素數(shù)目/7f.,i = 0,l,（7）計算輸出直方圖（s：） = ,k = 0,1,.,p 1（3.7）n（8）用7和的映射關(guān)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。2.2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

8、,但它的具體增強效果 不易控制，處理的結(jié)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(yīng)有s = T(r) =eGW/= 尸(尸)(3.8)()v = G(z) = pz(z)d乙(3.9)Z = Gl(y)(3.10)由于都是進(jìn)行均衡化處理，處理后的原圖像概率密度函數(shù)Ps (S)及理想圖 像概率密度函數(shù)PV (V)是相等

9、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-(S)(3.11)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-,7(r)(3,12)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，有與億)=生(3.13)n匕二 G(Zj)=Z，(Z)(3.14)1=0Zj=GT(Sj = G-m4)(3.15)3設(shè)計方案設(shè)計思想圖像空域增強是指直接在圖像所在的二維空間進(jìn)行增強處理，即增強構(gòu)成圖 像的像素?？沼蛟鰪娭械闹狈綀D變換增強，包括直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化 兩個方面。對圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理時，首先導(dǎo)入待處理

10、圖像。由于現(xiàn)在大部分的 圖片都是彩色圖像，故在圖像導(dǎo)入之后需將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像以便于后續(xù)處理。 將原始灰度圖像的直方圖繪出，同時對原始灰度圖像進(jìn)行均衡化處理。將處理后的灰度圖像的直方圖繪出，分別對均衡化前后的灰度圖像和直方圖做對比分 析，觀察圖像處理效果。對圖像進(jìn)行規(guī)定化處理時，同樣導(dǎo)入圖像，然后將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像并繪出 灰度直方圖，然后通過函數(shù)對圖像做規(guī)定化處理，繪出規(guī)定化后的灰度直方圖, 分別對規(guī)定化前后的灰度像和直方圖做對比分析，觀察圖像處理效果。設(shè)計流程實現(xiàn)流程圖如圖2.2、2.1所示：圖2.1圖形均衡化流程圖2.2圖像規(guī)定化流程4軟件實現(xiàn)原始圖像在Matlab中自定義M文件，選取一張

11、自然圖像進(jìn)行算法實驗，圖像讀取程 序如下：clear clc;%讀入圖像%轉(zhuǎn)化為灰度圖像%顯示灰度圖像%顯示灰度圖像的直方圖I=imread(,4.PNG,);Il=rgb2gray(I);subplot( 1,2,1) 5imshow(11);titlef原始灰度圖像)；subplot( 1,2,2),imhist(11);title。原始灰度圖像直方圖一% axis square;xlabel(灰度值)；ylabelC像素數(shù)量圖像均衡化將圖像進(jìn)行均衡化處理程序如下:%均衡化處理為灰度級為64的圖%顯示直方圖J=histeq(Il,64);像subplot( 1,2,1 ),imshow(J

12、);title(均衡化后圖像(64級)1);subplot(l,2,2),imhist(J);counts,x=imhist(J);title,均衡化后圖像直方圖)；% axis square;xlabel(灰度值)；ylabelC像素數(shù)量); 4.3圖像規(guī)定化 在Matlab中自定義M文件，選取另一張圖像進(jìn)行算法實驗,利用均衡化結(jié) 果對此圖進(jìn)行規(guī)定化，圖像規(guī)定化程序如下：K=imread(15.PNG,);%讀入要規(guī)定化的圖像Kl=rgb2gray(K);%將該圖轉(zhuǎn)化為灰度圖像subplot(l ,2,1 )Jmshow(K 1);title。原始灰度圖像)subplot( 1,2,2) J

13、mhist(K 1);%繪制原灰度圖像的直方圖title（要規(guī)定化圖像直方圖）；%axis square;xlabel（灰度值）；ylabelC像素數(shù)量）;L=histeq(K 1 .counts);%對圖像進(jìn)行規(guī)定化 % hgram=0:255;figure;subplot( 1,2,1) jmshow(L);title(規(guī)定化后圖像)；subplot( 1,2,2) ,imhist(L);title(規(guī)定化后圖像直方圖)；%axis square;xlabelC灰度值);ylabW像素數(shù)量上5仿真與結(jié)果分析一幅圖像經(jīng)過直方圖均衡化處理、直方圖規(guī)定化處理后得到的灰度圖像及直 方圖，并對這幾個

14、圖進(jìn)行比較?；叶戎狈綀D的橫坐標(biāo)是灰度級，縱坐標(biāo)是該灰 度級出現(xiàn)的像素數(shù)量。仿真圖像原始化選取一張自然圖像進(jìn)行算法實驗，通過imread ()導(dǎo)入一幅自然圖像如圖5.1 所示。圖5.1導(dǎo)入第一張原始圖像通過函數(shù)rgb2gray()將該圖轉(zhuǎn)化為灰度圖像，再通過函數(shù)imshow()顯示其灰 度圖像，imhist()顯示灰度直方圖。結(jié)果如圖5.1所示，原始灰度圖像(a)(b)圖5.2原始灰度圖像及其灰度直方圖得到的原始灰度圖像整體偏暗。從其直方圖(b)中可以看出原始灰度圖像的 灰度等級很多，且主要分布在中低灰度級上，在高灰度級上圖像的像素數(shù)很少。圖像均衡化經(jīng)過函數(shù)histeq ()對原始灰度圖像均衡化

15、處理，通過imshow ()顯示其灰 度圖像，imhist()顯示度直方圖，并將其灰度等級改為64級，返回數(shù)據(jù)向量給 counts,為直方圖規(guī)定化做準(zhǔn)備。結(jié)果如圖5.2所示。(a)(b)圖5.3均衡化結(jié)果均衡化后的圖像明顯比原圖5.1 (a)明亮了許多，對比度得到增強。從其直 方圖(d)中也可以看出其灰度等級明顯減少，且整體分布比較均勻，亮度對比度 大為改善。圖像規(guī)定化通過在Matlab中自定義M文件，選取另一張自然圖像進(jìn)行算法實驗，通過 imread ()導(dǎo)入一幅自然圖像如圖5.4所示。圖5.4導(dǎo)入第二張原始圖像通過函數(shù)rgb2gray()將該圖轉(zhuǎn)化為灰度圖像，再通過函數(shù)imshow()顯示

16、其灰度圖 像,imhist()顯示灰度直方圖。結(jié)果如圖5.5所示,原始灰度圖像6000O 005o o O o o O o o O4 3 2(a)(b)圖5.5原始灰度圖像及其灰度直方圖其灰度圖像如圖5.3中(a)所示，此圖像較亮，從其灰度直方圖5.3中的(b) 亦可觀察到像素集中分布在灰度級中、高部分。將均衡化的結(jié)果對此圖像進(jìn)行直方圖規(guī)定化，規(guī)定化后的結(jié)果如圖5.4所 示O規(guī)定化后圖像規(guī)定化后圖像直方圖100008000圖5.6規(guī)定化結(jié)果由圖5.4(a)可知，規(guī)定化后的圖像亮度明顯降低，對比度有所增強，提高 了圖像的可觀性。其直方圖為圖5.4(b),與均衡化結(jié)果的直方圖5.2(b)進(jìn)行對比,

17、 可以觀察到兩者灰度級幾乎一致。結(jié)果分析本文采用了兩種直方圖變換增強的方法：直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化， 直方圖均衡化就是通過變換函數(shù)histeq()將原圖的直方圖調(diào)整為具有“平 坦”傾向的直方圖，其灰度間隔被拉大了，灰度分布均勻，圖像細(xì)節(jié)清晰，對比 度增強，克度均衡。如果原始圖像對比度本來就很高，再均衡化則灰度調(diào)和， 對比度降低。在泛白緩和的圖像中，均衡化會合并一些象素灰度，從而增大對 比度。均衡化后的圖片如果再對其均衡化，則圖像不會有任何變化。直方圖規(guī)定化比較靈活，當(dāng)需要變換直方圖使之成為某個特定的形狀時,雖然有些時候也不可以很好控制整個圖像的對比度，但可以有選擇地增強某個 灰度值范圍內(nèi)的

18、對比度,得到想要的圖像顯示效果。 結(jié)論在MATLAB中對圖像進(jìn)行直方圖變換增強的處理后，通過圖像處理前后的 對比，可明顯感覺到圖像視覺效果得到改善，其中：（1）直方圖均衡化直方圖均衡化就是把直方圖的每個灰度級進(jìn)行歸一化處理，求每種灰度的累 積分布，得到一個映射的灰度映射表，然后根據(jù)相應(yīng)的灰度值來修正原圖中的 每個像素，使直方圖大致平和。直方圖均衡化是圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方 圖對對比度進(jìn)行調(diào)整的方法，通過灰度變換將一幅圖像轉(zhuǎn)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像素點數(shù)的過程。直方圖均衡化后使 圖像的灰度間距拉開，灰度分布均勻，各個灰度級的像素個數(shù)得到均衡，整個 圖像處于均衡狀態(tài)，不會過鳧，也不會過暗。從而使圖像細(xì)節(jié)清晰，達(dá)到增強 的目的。（2）直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化就是通過一個灰度映像函數(shù)，將原灰度直方圖改造成所希望的 直方圖。目的是實現(xiàn)對輸入圖像進(jìn)行有目的的增強。得到想要的圖像顯示效果。但是這種處理也存在某些不足：（1）均衡化時，圖像的灰度級有可能被過多地合并，易造