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  • matlab混合增强

    2012-08-05 21:19:53
    数字图像处理中图像增强的一个混合增强的程序
  • 图像增强处理:设计一套空间域与频率域结合的图像增强算法,处理噪声图像,去除噪声,提高图像质量。已知:噪声为随机噪声和周期... 包括需要的图片,课设报告,MATLAB加噪代码,空域与频域结合使用的多种图像增强算法
  • 冈萨雷斯 数字图像处理(第三版)matlab代码 图3.43 混合空间增强(全身骨骼扫描图像经过拉普拉斯,锐化,Sobel梯度处理,均值滤波,幂律/伽马变换得到的混合增强图像) 经过一系列的变换,最后得到的图,人体的整个...
  • 基于VC与Matlab混合编程实现图像增强处理.pdf
  • 自己写的实验报告 混合空间增强法在骨骼图像处理实验报告(附代码)
  • 本文选取有效且易实现的程序语言及算法,进一步增强图像构建框架,根据图像所成效果来进行程序设计以达到目的实现,并完善其功能。对图像进行检验,逐步完善整个算法程序,最终得到所需效果图。Abstract: Because ...

    朱逢园

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    摘要:由于图像中所出现的信号多出现在低分量部分,而高频分量部分易出现图像模糊的问题能得到解决,从而凸显图像中的重要信息,弱化或清除不需要的信息,以使图像更为清晰。本文选取有效且易实现的程序语言及算法,进一步增强图像构建框架,根据图像所成效果来进行程序设计以达到目的实现,并完善其功能。对图像进行检验,逐步完善整个算法程序,最终得到所需效果图。

    Abstract: Because the signals appearing in the image mostly appear in the low-component part, and the problem that the high-frequency component is prone to image blur can be solved, so as to highlight the important information in the image, weaken or remove the unnecessary information to make the image more clear. This paper selects effective and easy-to-implement programming languages and algorithms to further enhance the image construction framework, and design programs according to the effects of the images to achieve the goal and improve its functions. It checks the image, gradually improves the entire algorithm program, and finally gets the desired rendering.

    关键词:图像增强;MATLAB;程序设计;算法实现

    Key words: image enhancement;MATLAB;program design;algorithm implementation

    中图分类号:TP391.41                                     文献标识码:A                                  文章编号:1006-4311(2020)25-0212-02

    0  引言

    数年来,数码图像处理迅速发展成为独立的强有力的领域。图像强调技术逐渐涉及人类生活和社会生产的各方面和领域。国外初始的图像强调技术通常伴随着硬件参数的设定,例如选择打印过程和亮度级别的分布。随着技术的发展,技术逐渐成熟和完善;而国内图像增强技术则借鉴了国外相对成熟的理论。传统图像强调方法在提高画质方面起着非常重要的作用。文章从各种图像增强处理技术的工作原理,以及相关理论基础出发,讨论了如何直观地在图形界面上对处理结果进行直观比对并进行保存输出,直观友好的图形界面全面把握整个图像增强处理技术的学习内容以及交互式地演示各种图像增强技术及其效果,化抽象为具体[1]。深入的研究可以将图像增强技术的发展提升到一个更高的水平,使图像增强技术在许多学科领域发挥着重要作用。

    1  图像增强原理分析

    空间区域图像突出直接对图像中的像素灰度值执行算术处理,如灰度变换、直方图均衡、图像空间平滑和锐化处理、伪色彩处理等。图像增强技术可以提高图像质量。空间域去噪作为通常使用的技术,计算空间域中图像像素的灰度值,直接处理噪声。

    1.1 灰度变换  灰度转换通常可以分为线性转换、区分线性转换和非线性转换。灰度转换是图像处理中的点处理方法之一,操作方法简单易懂。显然在点处理中,对于输出图像的灰度值仅与输入图像的灰度值相关联,而与附近其它无关。该方法有助于在图像中大部分区域在处于或者使用黑色时,强调出图像较暗的区域中白色或灰色的细节[2]。为了增强图像显示的对比度,因此采用图像反转,这样便可达到效果,分线变换是扩大图像灰度动态范围的过程,目标是根据需要突出顯示图像。图像的灰度范围被划分为两个或多个段进行线性变换,然后对每个段的像素逐一进行处理。

    1.2 直方图处理  直方图均衡处理的核心思想是将原始图像的色调直方图,从比较集中的特定灰度级间隔改变为在整个灰度级范围内的均匀分布。直方图均衡化是通过非线性地放大图像并使特定灰度范围内的像素数基本相同来重新分配图像的像素值。直方图均衡化是给定图像的直方图分布相对于直方图分布的“相同”分布的变化。直方图均衡化通过有效地扩展常用亮度来实现这一目标[3]。

    1.3 锐化  平滑锐化通常会模糊图像的边缘。对于平均和积分操作,图像是模糊的。它可以是反向操作的,微分算子用于利用模板和统计差分对图像进行锐化,图像的边缘对应于高频分量。高通滤波器可以使高频元件通畅,而低频元件完全受限[4]。通过高通滤波器可以去除低频元件,也可以实现图像锐化。

    图像锐化的主要目的有两个:一是图像边缘得到增强,使得模糊图颜色更加清晰,从而图像质量明显提高,更适合人眼观察和识别;二是图像在锐化过程结束后,目标对象的边缘更加清晰,从而提取目标边缘,分割图像定位目标区域并提取形状,为进一步了解图像奠定基础分析。

    1.4 彩色增强  将彩色图像映射到另一个彩色图像,以实现不同的颜色分布,进而满足人眼的需求效果,从而达到增强图像的彩色对比以及使图像更加醒目的目的。假彩色增强技术也可以用于线性或非线性彩色的坐标变换,由原图像基色转变为另一组新基色。

    对原灰度图像中不同灰度值的区域赋予不同的彩色,以便更明显地区分它们。从图像处理的角度看,输入是灰度图像,输出是彩色图像。(图1)

    2  基于MATLAB的图像增强仿真实现

    由于图像是生成、传输、压缩、存储、转换等,因此会受到各种因素的影响,例如环境亮度变化会导致图像亮度的变化;设备操作人为因素造成图像位移、低对比度或拍摄图像位置不当等[5]。实际中,这些情况都会降低图像质量,影响图像的整体视觉效果。因此,为了解决这些问题,有必要加强图像处理,对于在处理过后采集的图像进行有目的性的增强,例如图像的局部细节特征进行增强或图像的整体效果得到提升,从两面来处理抑制不必要图像的同时,由详细的信息将模糊的图像变成清晰的图像,提高图像的质量使实验者或计算机视觉系统能够在随后的图像中更好地分析和理解图像分析。

    仿真主要采用空间域图像增强算法,其中包括灰度变换(图像反转、对比度拉伸、对数变换)、直方图处理(直方图均衡化和直方图规范化)以及空间域滤波(中值滤波均值、拉普拉斯滤波器、高斯滤光片、索贝尔滤光片等);混合图像增强。

    空间域方法中的代表性算法包括局部平均和中值滤波等,可用于去除或衰减噪声。空域法是对图像中的像素点进行操作,如下表达式:

    g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)

    其中是f(x,y)是原图像;h(x,y)为空间转换函数;g(x,y)表示进行处理后的图像[6]。

    直接计算图像的灰度级是基于空间域的算法,该算法划分为点操作算法和邻域去噪算法。而点算法,即灰度校正、梯度变换和直方图校正,主要目的在于均匀地成像或扩展图像的动态范围和扩展对比度。点运算算法具有渐变变换和直方图校正等特点,将数字图像视为一组离散的、量子化的梯度像素。点运算算法的原理是处理二维函数,改变原始图像的灰度像素集,使图像均匀扩大图像的动态范围或扩大对比度。图像的算术运算主要包括图像四则运算以及线性组合,这是图像混合增强方法的基础。(图2、图3)

    3  总结

    图像增强是解决图像畸变问题的有效方法,MATLAB 软件实现了图像增强技术,改善图像整体效果。本设计基于MATLAB,使用效果图前后对比进行显示,将直方图均衡过程中对于对比出现的过度拉伸等问题,较好得到解决控制了灰度映射范围,以达到增强图像的效果。MATLAB 为我们提供了很多功能,以方便我们对设计的算法进行验证,方便我们进行科学研究。

    参考文献:

    [1]邱金蕙,王矞辉,李振全.基于MATLAB GUI的新型界面开发方式[J].河北工业科技,2008(04).

    [2]王國权,仲伟波.灰度图像增强算法的改进与实现研究[J]. 计算机应用研究,2004(12).

    [3]张艺雪.基于直方图的X线医学图像增强及MATLAB实现[J].通化师范报,2014,(4):1-3.doi:10.3969/j.issn.1008-7974.2014.04.001.

    [4]丛波.基于MATLAB的数字图像处理技术及应用[J].中国科技信息,2011(05).

    [5]刘榴娣,刘明奇,党长民.实用数字图像处理[M].北京理工大学出版社,1998.

    [6]杨新华,王艳,段永军,等.基于MATLAB的图像增强处理系统的设计与实现[J].火力与指挥控制,2008,33(6).

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    实验目的

    熟悉matlab软件图像处理工具

    理解和掌握混合空间增强法在图像处理中的应用

    实验内容

    下图是人体骨骼核扫描图像,要求通过混合空间增强法突出骨骼的更多细节来增强图像。

    实验步骤

    由于图像灰度的动态范围很窄并且有很高的噪声内容,所以很难对其进行增强首先用拉普拉斯法突出图像中的小细节,然后用梯度法突出其边。平滑过的梯度图像将用于掩蔽拉普拉斯图像。最后,我们将试图试用灰度变换来增强图像的灰度动态范围。

    实验结果

    实验分析

    步骤2中,使用的拉普拉斯算子为[-1,-1,-1;-1,8,-1;-1,-1,-1](或[0 1 0,1 -4 1,0 1 0])操作后滤波,为了便于显示,对图像进行了标定,这一步先对图像进行初步的锐化滤波。

    步骤3中,由于使用的模板如上,让常数c=1,简单的将原图和图2相加就可以得到一

    幅经过锐化过的图像。(而这个时候看到图2的噪声水平,将图1和图2相加之后也必然会有很多的噪声。拉普拉斯操作作为一种二阶微分算子,能很好的增强细节,但也产生更多的噪声。而降低噪声的一种方法就是使用中值滤波器,但属于非线性滤波器的中值滤波器有可能改变图像的性质,所以不可取。所以采取另一种方法,使用原图像梯度操作的平滑形式所形成的一个模板。)

    步骤4中,对原图像试用Sobel梯度操作,分量gx为[-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1],而分量gy为[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1]的模板。(梯度变换在灰度斜坡或台阶的平均相应要比拉普拉斯操作的更强烈,而对噪声和小细节的响应要比拉普拉斯操作的相应弱,而且可以通过均值滤波器对其进行平滑处理可以进一步降低, 此时看图像中的边缘要比拉普拉斯图像(即图3)中的边缘要突出许多)

    步骤5中,使用大小为5*5的一个均值滤波器得到平滑后的Sobel梯度图像。(图4,5要比图2亮表明具有重要边缘内容的梯度图像的值一般要比拉普拉斯图像的值高)

    步骤6中,将拉普拉斯图像(即图3)与平滑后的梯度图像(即图5)进行点乘。(此时看到强边缘的优势和可见噪声的相对减少,用平滑后的梯度图像来掩蔽拉普拉斯图像的目的达到了)

    步骤7中,将乘积图像(即图6)与原图像相加就产生一幅需要的锐化图像。(与原图像相比,该图像中大部分细节的清晰度的增加都很明显,所以我们才需要综合多种的方法对图像进行处理,单独使用一种方法根本不可能达到这么好的效果,只需要看相对应的图像进行对比即可知道)

    步骤8中,我们希望扩展灰度范围,对图7进行幂率变换处理,r=0.5,c=1,然后即可对图像进行幂率变换(此时需要增大锐化后图像的动态范围,即使有很多种这样效果的灰度变换函数,但是用幂率变换处理更好,直方图均衡和规定化的效果都不太好)(此时人体的轮廓的清晰度虽然还是不高,因为扩大的灰度动态范围的同时也增大了噪声,但是相比原图还是有相当大幅度的提高的,看下图原图与最终图像对比)

    实验遇到的问题及解决

    1.问题:Attempt to execute SCRIPT imadd as a function:

    D:\大学学习\大三上\数字图像处理\作业\imadd.m

    解决:imadd是关键字,不要将其命名为m文件名,可以改成add1等

    2.问题:Error using imadd (line 69)

    X and Y must have the same size and class or Y must be a scalar double.

    解决:通过网上搜索找到:I think one of your images is RGB (size(...,3)==3) and the other is grayscale (size(...,3)==1). Say the vasculature image a is grayscale and the activation image c is RGB. To convert a to RGB to match c, use ind2rgb, then add.

    aRGB = ind2rgb(a,gray(256)); % assuming uint8

    Alternatively, you could do aRGB = repmat(a,[1 1 3]);.

    Or to put the activation image into grayscale:

    cGray = rgb2gray(c);

    另外,也要将图像大小设置为一致,如:I1 = imresize(I,[800 500])

    3、问题:Undefined function 'conv2' for input arguments of type 'double' and attributes 'full

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  • 混合空间增强

    2019-08-24 20:36:17
    为了实现一个满意的结果,对给定的图像增强目标常常需要应用多种互补的图像增强技术。

    为了实现一个满意的结果,对给定的图像增强目标常常需要应用多种互补的图像增强技术。

    在这里插入图片描述
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    最近出于学习的需要,阅读了关于水下图像增强的论文《Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement》,并且尝试着按照论文中所介绍的步骤使用matlab来实现,由于本人对图像处理初次接触,感觉做出来的效果一般,本文对论文提及的步骤进行简略介绍,代码是按照论文步骤写的,并不十分完善,此论文主要用于学习交流,欢迎大家阅读分享并提出宝贵意见。

    光的水下传播

    图片

    图片

    Jaffe-McGlamery图像模型,在水下介质中,一般像平面上的点上的总辐照度入射有三个主要分量:直接分量、前向散射和后向散射。直接分量是被目标物体直接反射到成像平面上的光分量,可表示为:

    图片

    前向散射是由于光线在进入相机镜头的过程中发生了随机偏差。后向散射是由于人造光(如闪光)撞击水粒子,并反射回相机。表示为:

    图片

    忽略前向散射分量,简化水下光学模型为:

    图片

    论文提出的图像增强方法采用了两步策略,结合白平衡和图像融合来改善水下图像,而不需要借助于光学模型的显式反演。

    总体流程介绍

    该论文提出的图像增强方法采用了两步策略,结合白平衡和图像融合来增强水下图像。
    图片

    白平衡的目的是补偿由颜色的深度选择性吸收造成的颜色投射,而图像融合的目的是增强场景的边缘和细节,以减轻由于后向散射造成的对比度损失。

    白平衡

    现有的白平衡算法基本都是基于一定的假设和先验条件。常见的白平衡算法有Max RGB、Gray World、Gray Edge。其中灰色世界算法对于合理失真的水下场景具有良好的视觉效果。然而,对极度恶化的水下场景进行更深入的研究发现,大多数传统方法的性能都很差。它们不能消除颜色的变化,通常看起来是蓝色的。最好的去除蓝色调的方法是灰色世界,但是我们观察到这种方法有严重的红色伪影。这些伪影是由于红色通道的一个非常小的平均值,导致该通道在出现红色的位置上的过度补偿(因为灰色世界通过其平均值来分割每个通道)。

    论文中提出的白平衡算法基于以下四个观察/原则:

    1. 与红色和蓝色的水道相比,绿色的水道在水下保存相对完好。长波长的光,即红光,在清澈的水中首先会消失;

    2. 绿色通道是相对于红色通道包含对手颜色信息的通道,因此补偿红色比绿色引起的更强的衰减尤为重要。因此,我们通过在红色通道中加入绿色通道的一部分来补偿红色衰减。我们最初尝试在红色中加入绿色和蓝色的部分,但论文经测试提出,只使用绿色通道的信息可以更好地恢复整个色谱,同时保持背景(水域)的自然外观;

    3. 补偿应与平均绿值和平均红值的差值成比例,因为在灰色世界假设下(所有通道在衰减前的平均值相同),这种差值反映了红绿衰减之间的差异/不平衡;

    4. 为了避免在灰色世界算法中的红损耗补偿后的红通道饱和,对红通道的增强应该主要影响红通道值较小的像素值,而不应该改变已经包含重要红分量的像素。换句话说,绿色通道信息不应该在红色通道信息仍然重要的区域进行传输。

    图片

    论文中提到某些水质恶劣的图片,可能需要对红色和蓝色通道补偿,所以作者在代码实现时,定义了一个阈值K,若绿色通道与蓝色通道的比值大于K,则对红色通道和蓝色通道均进行补偿;否则,只对红色通道进行补偿。

    锐化与Gamma变换

    Gamma变换:一般而言,白平衡水下图像往往显得太亮。

    锐化:非锐化掩模

    典型的掩模公式:S = I +β(I-GI),较小的β不能锐化I,但过大的β会导致过饱和区域,具有较亮的高光和较暗的阴影,论文使用的掩模公式:S=(I+N{I-GI})/2

    融合过程中的权重

    1. 拉普拉斯对比度权重
      通过计算应用于每个输入亮度通道的拉普拉斯滤波器的绝对值来估计全局对比度。它为边缘和纹理分配了高值。然而,对于水下去雾任务,这个权值不足以恢复对比度,主要是因为它无法区分斜坡和平坦区域。

    2. 显著性权重
      突出在水下场景中失去显著性的显著对象。

    3. 饱和权重
      对高饱和区域的优化,使融合算法能够适应彩色信息。

    4. +vx matlab56 技术交流

    金字塔建立及融

    多尺度分解基于拉普拉斯金字塔。金字塔表示将图像分解为带通图像的和。

    图片

    两个金字塔具有相同的层数,并且在每层上独立地执行拉普拉斯输入与高斯归一化权重的混合:

    图片

    处理前(左)与处理后(右)对比图

    图片

    图片

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