基于MATLAB的图像增强方法与实现
8页1、1 基于 MATLAB 的图像增强方法与实现图像,包含模拟图像与数字图像,是图形与影像的合称,在人类的日常生活中有着不可替代的地位:它是人类主要依赖的信息源之一,来源于视觉的信息可以占到个人总体所获取的百分之七十五左右。由于人类日常工作与生活中对图像质量与清晰度越来越高的要求,图像处理作为一样通过计算机对图像进行分析和处理的技术,在应用领域得到了很大的发展。图像增强作为数字图像处理主要技术之一,可以实现对图像视觉效果的改良,并根据不同的图像的具体应用情况,实现对图像某种特定属性的突出与强调,对不同元素之间的差异的扩大,以达到使图像的信息量更加丰富,提升图像质量的目的,迎合某些场合对图像分析的需要。MATLAB 是由美国 Math-Works 公司出品的应用于算法开发、数据计算、数据的可视化及分析的一款数学软件,它以矩阵作为基本数据单位,能够实现高效的数值计算和符号计算,同时图形处理功能比较完善,且具有良好的用户界面。与C+类似的语法特征结合与数学表达式相似的书写格式使得MATLAB 这种语言能够使操作更简单,且能更加直观显示出图像处理的效果。本文主要研究不同的图像增强算法,分别详述图像
2、增强的两大类空间域图像增强方法与频率域图像增强方法中的多种具体图像增强算法,如直方图均衡化算法,高斯低通滤波算法等,对它们的理论基础和意义进行阐述,对不同算法的具体使用范围加以讨论,并最终使用 MATLAB 语言对图像增强算法进行具体的实现。2 目录第 1 章绪论.31.1课题背景.31.2图像增强研究意义与发展现状.41.3论文研究工作与结构安排.4第 2 章 图像增强技术基本简介 .62.1数字图像处理基本概念.62.2图像增强简介.9第 3 章图像增强算法及原理 .12 3.1直接灰度级变换.12 3.2直方图变换.19 3.3空间域内的图像平滑与锐化.22 3.4频率域滤波方法.25 第 4 章图像增强算法的MATLAB 实现.40 4.1基本运行界面.40 4.2图像增强算法具体实现.41 3 第 1 章绪论1.1 课题背景数字图像处理最早期出现在20 世纪 50 年代,电子计算机在当时已经具备一定水平,计算机也开始被人们利用来处理图形、图像信息。20 世纪 60 年代初期,数字图像处理成为了一门正式学科。早期的图像处理着眼于对图像质量的改善,它所针对的对象是人,目的是改善图
3、像在人眼中的视觉效果。图像处理的过程简单来说就是将输入中质量低的图像转变成质量相对高的图像作为结果输出出来。20 世纪 60 年代图像增强技术已经普及到其它多个领域。1895 年伦琴发现 X 射线,将其作为辐射源形成图像。20 世纪 70 年代,计算机轴向断层技术被Godfrey N.Hounsfield 和 Allan M.Cormack 等多个教授一起创造了出来:病人被发出X 射线的检测器围绕旋转,检测过程中X射线穿过身体后,再被位于对面环中的其它相应检测器接收。原理在于利用感知得到数据实现切片图像的重建:沿着垂直于检测器的方向运动的物体会产生一些切片,再由这些切片再现物体图像。20 世纪 80 年代之后,随着各种硬件的高速发展,图像处理范围不再局限于二维图像,三维图像也可以被人们加以处理。人们已经研究出了能获取三维图像和分析处理三维图像的设备与系统,图像处理技术的应用范围进一步扩大。到了20 世纪 90 年代,人类的工作生活,社会的发展等各个方面已愈发离不开图像处理技术,尤其是图像增强技术。人们编写计算机程序实现图像对比度的增强,使用于医药工业、生物科学等不同领域的大量图像能够更
4、加方便地得到解释。图像增强也在地理学中应用于通过航空图像和卫星图像中分析污染模式;在考古学中应用于复原模糊图片,成功率较高;在物理学和其他相关领域中用来处理实验图片,譬如电子显微镜等领域。21 世纪至今,随着计算机技术在相关理论和实际应用领域的急速发展,人类工作与生活的方方面面已离不开对于图像的处理,应用领域在不断扩大,这也成为了一门高速发展且引人关注的新学科。4 1.2 图像增强研究意义与发展现状为了匹配图像和视觉响应的特性,使用某些算法在原图像中附加某种特定信息或是变换原图像中的某些数据,根据特定图像的要求与特性对感兴趣的图像特征进行突出,对无用的图像特性加以抑制,这种方法统称为图像增强。与其它某些图像处理的目的不同,图像增强过程中不需要考虑并分析图像降质的原因,此外,处理后的输出图像不需要贴近原图像。直方图均衡化是一种常用的图像增强方法。1997年,Kim 提出在电子产品中如数码相机等中运用图像增强技术时,需要开发出维持图像的亮度属性的算法,因此提出了能够保持图像亮度的直方图均衡算法,引发了众多学者的关注;1999 年,Wan 提出二维子图直方图均衡算法;后来其他学者提出最小均方
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基于MATLAB的图像增强方法与实现
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