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  • 数字图像处理(朱虹)线性对比度展宽matlab实现
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    2021-11-02 22:31:26

    课本3.1 线性对比度展宽,22页课本所说例子的实现。

    课本相应内容:

    matlab代码:

    close all;clear;clc 
    f=[110,0,120,120,130;110,140,130,110,130;120,140,120,120,170;130,120,0,120,170];%输入像素矩阵
    imwrite(uint8(f),'D:\Download\teach1.bmp');%把像素矩阵改为uint8格,并存到D盘下的文件夹下
    f1=imread('D:\Download\teach1.bmp');%读取刚刚存储的图片
    subplot(211)%两行一列第一个图
    imshow(f1);%绘制f1图像
    [hang,lie]=size(f1);%用size函数读取f1图像的行和列,并返回到hang,lie上
    g=zeros(hang,lie);%建立一个和f1等大小的零矩阵,方便下面往里写数据
    %设置重点目标区灰度分布
    fa=120;
    fb=140;
    %增强后该区域的分布(均可自行设计,不唯一)
    ga=10;gb=250;
    %k1,k2,k3分别对应课本中的阿尔法,贝塔,伽马
    k1=ga/fa;
    k2=(gb-ga)/(fb-fa);
    k3=(255-gb)/(255-fb);
    %用嵌套循环写出灰度映射关系
    for i=1:hang
        for j=1:lie
            if f(i,j)>=0&&f(i,j)<fa
                g(i,j)=k1*f(i,j)
            else if f(i,j)>=fa && f(i,j)<fb
                    g(i,j)=k2*(f(i,j)-fa)+ga
                else if f(i,j)>=fb && f(i,j)<255
                        g(i,j)=k3*(f(i,j)-fb)+gb
                    end
                end
            end   
        end
    end
    
    imwrite(uint8(g),'D:\Download\teach11.bmp');%把处理后的像素矩阵改为uint8格,并存到D盘下的文件夹下
    g1=imread('D:\Download\teach11.bmp');%读取刚刚存储的图片
    subplot(212)%两行一列第二个图
    imshow(g1)%绘制g1图像

     运行结果:

     

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  • 数字图像处理实验之对比度拉伸

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    一幅图像中,最高灰度级和最低灰度级的差成为对比度。一幅低对比度的图像,看起来细节会少很多。可以通过对比度拉伸提高图像对比度,显示更多细节。先来看看对比度拉伸的典型变换:
    对比度拉伸典型变换
    书本中(冈萨雷斯:数字图像处理第三版P69)的对比度拉伸变换函数图是这样的:

    书中对比度拉伸变换函数图
    图3.10(b)低对比度拉伸图中,最低灰度级为91,最高灰度级为138,并且要将灰度值拉伸至[0, 255]。阈值处理的函数的图像即为P64图3.2第二个图像,其中k = 109。
    实验代码如下:

    % 读入图像
    img_1 = imread('Fig0310(b)(washed_out_pollen_image).tif');
    
    % max():返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。
    % 再一次即可求得最高灰度级
    r_max = max(max(img_1));
    %max() 同理
    r_min = min(min(img_1));
    
    % 求输入图像的尺寸
    [r, c] = size(img_1);
    
    % 生成两张0图,一张用于对比度拉伸,一张用于阈值处理
    img_2 = zeros(r, c);
    img_3 = zeros(r, c);
    
    % 将输入图像转换成double型
    img_1s = double(img_1);
    
    % 计算斜率
    k = (255 - 0) / (r_max - r_min);
    % 灰度级总和
    sum = 0;
    
    for x = 1 : r
        for y = 1 : c
            % 对每个像素点进行拉伸,并赋值到新图像
            img_2(x, y) = k * (img_1s(x, y) - r_min);
            % 求灰度级总和
            sum = sum + img_1s(x, y);
        end
    end
    
    % 求阈值,这里阈值为平均值
    avg = sum / (r * c);
    
    % 阈值处理
    for x = 1 : r
        for y = 1 : c
            % 小于阈值赋值0
            if img_1s(x, y) < avg
                 img_3(x, y) = 0;
             % 大于阈值赋值1
            else
                img_3(x, y) = 1;
            end
        end
    end
    
    % 转换
    img_2 =  im2uint8(mat2gray(img_2));
    img_3 =  im2uint8(mat2gray(img_3));
    % 显示
    subplot(131), imshow(img_1);
    subplot(132), imshow(img_2);
    subplot(133), imshow(img_3);
    

    结果如下:
    结果对比

    展开全文
  • 1.数字图像处理——对比度增强

    千次阅读 2019-06-16 16:04:49
    对比度增强 提前规定:输入图像为

    对比度增强

    提前规定:输入图像为?,宽为?,高为?,输出图像?,??,?为输入图像?的 ?行?列像素灰度级,??,?为输出图像?的?行?列像素灰度级,0≤?≤?,0≤?≤?

     

    灰度直方图

    灰度直方图描述了一幅图像中每个灰度级在图像中占据的像素个数或者是比率,利用灰度直方图,通过数学方法,我们可以很容易的实现图像的处理

    1.1线性变换

    输入图像为?,宽为?,高为?,输出图像? ,图像的线性变换可以表示为

    ??,?=?∗??,?+?,0≤?≤?,0≤?≤?

    优点:简单易懂

    缺点:通过该方法可以调整图像的对比度,但是参数?,?需要根据自己实际图像进行多次测试来确定,比较繁琐

     

    1.2直方图正则化

    直方图正则化,依据了统计学原理,来进行图像的对比度调整:

    一般规定????=255;????=0

     

    优点:直方图正规化自动选取?,?的线性变换

    缺点:1.变换后图像的灰度级减少,某些细节消失;2.某些图像,如直方图有高峰,经处理后对比度不自然的过分增强

     

     

    1.3 伽马变换

     

    伽马变换的方法,首先将灰度值诡异到[0.1]范围,??,?表示归一化之后的像素值

    ??,?=??,??,0≤?≤?,0≤?≤?

    输出图像不变:伽马=1

    输入图像整体过暗,可以调整令 0<γ<1, 来增加对比度

    输入图像整体过暗,  可以调整令   γ>1对比度

    优点:提升对比度效果比较好

    缺点:需要手动调整γ值

     

    1.4 全局直方图均衡

    原图 ? 的直方图是各个像素级分布不均匀,导师对比度出现问题,全局直方图均衡使得输出图像?的像素均匀分布在每一像素级别,输出图像?的对比度达到一个比较好的效果。

    全局直方图均衡就是在做这个工作,找出亮度级别为p的输入像素到亮度级别为q的输出像素的映射,最终使得输出图像?的像素均匀分布在每一像素级别。

    所以推得:

    1.5限制对比度的自适应直方图均衡化

    将图形划分为不重叠的区域,单独对每个区域做直方图均衡化。为了避免每个区域中的噪声被放大,使用限制对比度的方法,某点像素值超过了该区域的限制对比度,则将起均匀分配给该区域中其他的像素点。

    展开全文
  • 本课题为基于MATLAB的小波变换dwt和离散余弦dct的多方法对比数字水印系统。带GUI交互界面。有一个主界面GUI,可以调用dwt方法的子界面和dct方法的子界面。流程包括,读取宿主图像和水印图像,嵌入,多种方法的攻击...

    框架GUI链接:
    戳我下载,戳我下载GUI界面框架
    一、课题介绍
    本课题为基于MATLAB的小波变换dwt和离散余弦dct的多方法对比数字水印系统。带GUI交互界面。有一个主界面GUI,可以调用dwt方法的子界面和dct方法的子界面。流程包括,读取宿主图像和水印图像,嵌入,多种方法的攻击(剪切,加噪,旋转等),提取,最后利用psnr峰值信噪比进行评价不同攻击下,鲁棒性的好坏。
    二、GUI界面
    1、主界面 主界面GUI
    2、DCT子界面
    DCT子界面
    3、DWT子界面
    DWT子界面
    4、其中dwt方法运行截图
    DWT方法运行截图
    三、源码
    1、读取宿主图像
    [name,path]=uigetfile({’*.bmp’;‘gif’},‘载入图像’);

        X=imread([path,name]);  %获取位置
        axes(handles.axes1);%axes表示获取位置,这里选取的位置为axes1;
                imshow(X); %显示图像
        save('X');  %保存变量
       guidata(hObject,handles) %更新结构体;
    

    2、读取水印图像
    [name,path]=uigetfile({’*.bmp’;‘gif’},‘载入图像’);

        W=imread([path,name]);  %获取位置
        axes(handles.axes2);%axes表示获取位置,这里选取的位置为axes1; 
        W=rgb2gray(W)
        W=imresize(W,[64 64])
        imshow(W); %显示图像
        save('W');  %保存变量
       guidata(hObject,handles) %更新结构体;
    

    3、嵌入
    for i = 1:64
    ref1(i)=mean(lowarray(:,i)); %对矩阵每列求均值
    ref2(i)=mean(lowarray(i,:)); %对矩阵每行求均值
    for j=1:64
    w(i,j,:)=int8(dec2bin(W(i,j),8))-48; %dec2bin将矩阵W的每个元素转换成二进制值,每个二进制长度为8
    result(i,j,1)=xor(w(i,j,1),(lowarray(i,j)>ref1(i)));
    result(i,j,2)=xor(w(i,j,2),(lowarray(i,j)>ref2(i)));
    end

    end

    展开全文
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