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  • matlab开发-图像对比度增强,使用最大亮度强度的灰度质量。最大强度覆盖直方均衡增强图像对比度
  • 1 灰度图线性变换 i=imread('songshu.jpg'); i=im2double(rgb2gray(i)); [m,n]=size(i); %增加对比度 Fa=1.25;Fb=0; s=Fa.*i+Fb/255; figure(1),subplot(221),imshow(s); title('k=1.25.b=0'); figure(2),s...

    所用matlab版本为2015b

    1 灰度图线性变换

    i=imread('songshu.jpg');
    i=im2double(rgb2gray(i));
    [m,n]=size(i);
    %增加对比度
    Fa=1.25;Fb=0;
    s=Fa.*i+Fb/255;
    figure(1),subplot(221),imshow(s);
    title('k=1.25.b=0');
    figure(2),subplot(221),[H,x]=imhist(s,64);
    stem(x,(H/m/n),'.');
    title('k=1.25,b=0');
    
    %减小对比度
    Fa=0.5;Fb=0;
    s=Fa.*i+Fb/255;
    figure(1),subplot(222),imshow(s);
    title('k=0.5.b=0');
    figure(2),subplot(222),[H,x]=imhist(s,64);
    stem(x,(H/m/n),'.');
    title('k=0.5,b=0');
    
    %线性亮度增加
    Fa=1.25;Fb=50;
    s=Fa.*i+Fb/255;
    figure(1),subplot(223),imshow(s);
    title('k=1.25.b=50');
    figure(2),subplot(223),[H,x]=imhist(s,64);
    stem(x,(H/m/n),'.');
    title('k=1.25,b=50');
    
    %底片显示
    Fa=-1;Fb=255;
    s=Fa.*i+Fb/255;
    figure(1),subplot(224),imshow(s);
    title('k=-1.b=255');
    figure(2),subplot(224),[H,x]=imhist(s,64);
    stem(x,(H/m/n),'.');
    title('k=-1,b=255');
    

    2灰度拉伸

    用最黑和最白亮度的相除值,白色越亮,黑色越暗

    i=imread('songshu.jpg');
    i=rgb2gray(i);
    L=imadjust(i,[],[50/255;150/255]);
    J=imadjust(L,[50/255;150/255],[20/55;230/255]);
    subplot(221),imshow(L),title('low contrast');
    subplot(222),imhist(L),title('low contrast');
    subplot(223),imshow(J),title('gray stretch');
    subplot(224),imhist(J),title('gray stretch');
    

    3 灰度图像均衡

    可使低对比度的灰度图对比度提高

    i=imread('songshu.jpg');
    i=rgb2gray(i);
    LC=imadjust(i,[],[50/255;150/255]);%将全图的元素缩到50-150
    figure(1),subplot(221),imshow(LC);
    title('low contrast');
    figure(1),subplot(222),imhist(LC);
    title('low contrast');
    HE1=histeq(LC);
    figure(1),subplot(223),imshow(HE1);
    title('histeq img');
    figure(1),subplot(224),imhist(HE1);
    title('histeq img');
    
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  • matlab图像点运算 对比度增强 对比度拉伸 灰度变换

    万次阅读 多人点赞 2018-04-15 12:08:56
    点运算又称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换,是一种通过图像中的每一个像素值进行运算的图像处理方式。。它将输入图像映射为输出图像,输出图像每个像素点的灰度值仅有对应的输入像素点的灰度值决定,运算结果...

    点运算又称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换,是一种通过图像中的每一个像素值进行运算的图像处理方式。。它将输入图像映射为输出图像,输出图像每个像素点的灰度值仅有对应的输入像素点的灰度值决定,运算结果不会改变图像内像素点之间的空间关系。其运算的数学关系式如下:

    其中,A(x,y)表示原图像,B(x,y)表示经过点运算处理后的图像,f表示点运算的关系函数。按照灰度变换的数学关系,点运算可以分为线性灰度变换、分段线性灰度变换和非线性灰度变换3种。接下来我们分别举例实现。

    1. 线性灰度变换

    假定原图像A(x,y)的灰度变换范围为[a,b],处理后的图像B(x,y)的灰度变换范围为[c,d],线性灰度变换运算的数学表达式为:

    在MATLAB图像处理工具箱中提供了一个灰度线性变换函数imadjust()

    close all;clear all;clc;
    %通过函数imadjust()对图像进行线性灰度变换
    gamma=0.5;  %设定调整线性度取值
    I=imread('F:/pao1.jpg');
    R=I;  %将图像数据赋值给R
    R(:,:,2)=0;  %将原图像变成单色图像,保留红色
    R(:,:,3)=0;
    R1=imadjust(R,[0.5 0.8],[0 1],gamma);  %利用函数imajust()调整R的灰度,结果返回R1
    G=I;
    G(:,:,1)=0;  %将原图像变成单色图像,保留绿色
    G(:,:,3)=0;
    G1=imadjust(G,[0 0.3],[0 1],gamma);  %利用函数imajust()调整G的灰度,结果返回G1
    B=I;
    B(:,:,1)=0;  %将原图像变成单色图像,保留蓝色
    B(:,:,2)=0;
    B1=imadjust(B,[0 0.3],[0 1],gamma);  %利用函数imajust()调整B的灰度,结果返回B1
    I1=R1+G1+B1;  %求变换后的RGB图像
    figure,
    subplot(131),imshow(I);
    subplot(132),imshow(R);
    subplot(133),imshow(R1);
    figure,
    subplot(131),imshow(I);
    subplot(132),imshow(G);
    subplot(133),imshow(G1);
    figure,
    subplot(131),imshow(I);
    subplot(132),imshow(B);
    subplot(133),imshow(B1);
    figure,
    subplot(121),imshow(I);
    subplot(122),imshow(I1);

    2. 分段线性灰度变换

    为了突出图像中感兴趣的目标或者灰度区间,可采用分段线性法,将需要的图像细节灰度拉伸,对比度增强。3段线性变换法运算的数学表达式如下:

    close all;clear all;clc;
    %分段线性灰度变换
    R=imread('F:/pao1.jpg');
    J=rgb2gray(R);  %将彩色图像数据R转换为灰度图像数据J
    [M,N]=size(J);  %获得灰度图像J的行列数M,N
    x=1;y=1;
    for x=1:M
        for y=1:N
            if (J(x,y)<=35);  %对灰度图像J进行分段处理,处理后的结果返回给矩阵H
                H(x,y)=J(x,y)*10;
            elseif(J(x,y)>35&J(x,y)<=75);
                H(x,y)=(10/7)*[J(x,y)-5]+50;
            else(J(x,y)>75);
                H(x,y)=(105/180)*[J(x,y)-75]+150;
            end
        end
    end
    figure,
    subplot(121),imshow(J);
    subplot(122),imshow(H);

    3. 非线性灰度变换

    当输出图像的像素点灰度值和输入图像的像素点灰度值不满足线性关系时,这种灰度变换都称为非线性灰度变换,我们以对数变换的非线性变换为例,讲解非线性灰度变换。变换公式如下:

    close all;clear all;clc;
    %基于对数变换的非线性灰度变换
    R=imread('F:/pao1.jpg');
    G=rgb2gray(R);  %转换成灰度图像
    J=double(G);  %数据类型转换为双精度
    H=(log(J+1))/10;  %进行基于常用对数的非线性灰度变换
    figure,
    subplot(121),imshow(G);
    subplot(122),imshow(H);

    总结:

    以上三种方法给出了三种不同类型的点运算,它们的相同之处在于都能够改变图像的显示灰度,不同之处在于采用的数学方法不同。用户在需要进行图形灰度变换时,根据实际情况选择不同的运算形式,用户可参照实例设计自己的灰度变换。


    ------想飞上天,和太阳肩并肩------

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  • 基于matlab,读取图像文件并,并计算其图像对比度。 计算公式采用:各中心像素灰度值与周围8近邻像素灰度值之差的平方之和再除以差的个数。 注:直接运行,选取路径即可输出计算结果,十分方便。适用于大量图片待...
  • 说明:要求设置合适的模型参数,以保证对比度增强后的图像不会丢失过多的图像细节信息。   实现思路: 选择幂律(伽马)变换模型来增强图像的对比度,幂律变换的模型为   在实验中将用X来表示伽马值γ。 ...

    题目:选择合适的基本灰度变换模型及其参数,通过该变换增强测试图像EXP2C.tif的全局对比度。

    说明:要求设置合适的模型参数,以保证对比度增强后的图像不会丢失过多的图像细节信息。

     

    实现思路:

    选择幂律(伽马)变换模型来增强图像的对比度,幂律变换的模型为

                                            s=cr^{\gamma }

    在实验中将用X来表示伽马值γ。

    步骤:

    1.将图像归一化为0~255的double的图像,以便计算;

    2.将图像数据代入幂律变换公式C*(img .^ X)中,根据所给参数处理图像;

    3.通过不断调整幂律变换的参数伽马值X,输出图像;

    4.分别查看和对比不同参数输出的图像情况,找到一个最适合的伽马值;

    5.分析处理结果:当伽马值X为3时,图像处理结果有点“偏淡”,即一些细节看不清;当伽马值X为4时,图像处理效果比较好,细节比较明显;当伽马值X为5时,图像处理结果中有些地方“太暗了”,效果没有伽马值X为4时好;

    6.得出结论:通过比较各参数输出图像的对比度情况,得出参数伽马值X为4时处理效果最好。

     

    实现效果:

    在同一个图形界面上演示对比度线性拉伸前后的图像

                                                      图1 幂律变换各参数结果图

    实现源代码:

    function img2 = myImageMiLv(img1,C,X)
       
        img = im2double(img1);
        img2 = C*(img .^ X);%进行幂律变换
    end
    
    clc;
    clear;
    
    img1 = imread('EXP2C.tif');
    
    figure('NumberTitle', 'off', 'Name', '实验二 第二题'); 
    subplot(2,2,1);
    imshow(img1);
    title('原始图像');
    
    C = 1;
    X = 3;
    img2 = myImageMiLv(img1,C,X);
    subplot(2,2,2);
    imshow(img2);
    title(['C:',num2str(C),'    X:',num2str(X)]);
    
    C = 1;
    X = 4;
    img2 = myImageMiLv(img1,C,X);
    subplot(2,2,3);
    imshow(img2);
    title(['C:',num2str(C),'    X:',num2str(X)]);
    
    C = 1;
    X = 5;
    img2 = myImageMiLv(img1,C,X);
    subplot(2,2,4);
    imshow(img2);
    title(['C:',num2str(C),'    X:',num2str(X)]);

     

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  • 我们无法增强彩色图像的直方。所以我们需要将其转换为灰度,然后我们增强直方。 通过使用直方均衡化来增强图像的对比度。 注释中提供了对使用的内置命令的简短说明。
  • 1、宜宾学院物理与电子信息工程学院学科:数字信号处理原理及实现题目:MATLAB实现基于灰度变换的图像增强姓名:孙明朗班级:14级励志班学号:140303006图像增强技术是不考虑图像降质的原因 ,只将...

    《MATLAB实现基于灰度变换图像增强孙明朗140303006》由会员分享,可在线阅读,更多相关《MATLAB实现基于灰度变换图像增强孙明朗140303006(8页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

    1、宜宾学院物理与电子信息工程学院学科:数字信号处理原理及实现题目:MATLAB实现基于灰度变换的图像增强姓名:孙明朗班级:14级励志班学号:140303006图像增强技术是不考虑图像降质的原因 ,只将图像中感兴趣的特征有选择地突出,而衰减其不需要的特征,故改善后的图像不一定要去逼近原图像。如突出目标物轮廓,去除各类噪音,将黑白图像转变为伪彩色图像。从图像质量评价观点来看,图像增强的主要目的是提高图像的可懂度,更有利于人的视觉感知.一、 图像增强的重要方法简介:图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理、和彩色处理技术等。图像增强有图像对比度增强、亮度增强,轮廓增强等等。图。

    2、像增强有两类方法:空间域法和频率域法。空间域法主要在空间域内对像素灰度值直接运算处理,如图像的灰度变换 直方图修正 图像空域平滑 和蜕化处理。频域法就是在图像的某种变化域内,对图像的变换值进行预算,如先对图像进行傅里叶变换,在进行滤波处理,最后将滤波处理后的图像变换值反变换到空间域,从而获得增强后的图像。1、 对比度增强是一种通过改变图像像元的亮度分布态势,扩展灰度分布区间来改变图像像元对比度,从而改善图像质量的图像处理方法。因为亮度值是辐射强度的反映,所以也称为辐射增强。常用的方法有对比度线性变换和非线性变换。其关键是寻找到一个函数,以此函数对图像中每一个像元进行变换,使像元得到统一的重新分。

    3、配,构成得到反差增强的图像2、直方图增强(1)直方图均衡化(2)直方图规定化 3、平滑 平滑图像中出现某些亮度变化过大的区域,或出现不该有的亮点(“噪声”)时采用平滑方法可以减小变化,使亮度平缓或去掉不必要“噪声”点。它实际上是使图像中高频成分消退,即平滑图像的细节,降低其反差,保存低频成分,在频域中称为低通滤波。4、锐化的作用在于提高边缘灰度值的变化率,使界线更加清晰。它是增强图像中的高频成分,在频域处理中称为高通滤波,也就是使图像细节的反差提高,也称边缘增强。要突出图像的边缘、线状目标或亮度变化率大的部分常采用锐化方法。二、 直方图增强及matlab实现1 直方图均衡化直方图均衡化是一种最。

    4、常用的直方图修正。它是把给定图象的直方图分布改造成均匀直方图分布。由信息学的理论来解释,具有最大熵(信息量)的图象为均衡化图象。直观地讲,直方图均衡化导致图象的对比度增加。直方图均衡化基本做法是将每个灰度区间等概率分布代替了原来的随机分布,即增强后的图象中每一灰度级的像元数目大致相同。直方图均衡化可使得面积最大的地物细节得以增强,而面积小的地物与其灰度接近的地物进行合并,形成综合地物。减少灰度等级换取对比度的增大要注意的是,均衡化处理后的图象只能是近似均匀分布。均衡化图象的动态范围扩大了,但其本质是扩大了量化间隔,而量化级别反而减少了,因此,原来灰度不同的象素经处理后可能变的相同,形成了一片的。

    5、相同灰度的区域,各区域之间有明显的边界,从而出现了伪轮廓。matlab直方图均衡化的函数是histeq,I = imread(pout.tif);J,T = histeq(I);figure,plot(0:255)/255,T); 图像的灰度直方图均衡化公式:公式中,T(rk)来表示原图像的第k个灰度级的转换函数。表示总和。nj/N表示0j个灰度级的像素数量总和与像素总数的比值,也就是前面讲过的百分位(当前色阶与前面色阶的所有像素数量总像素数量)。Pr(rk)表示第0k的灰度级出现概率累积相加。因为s是归一化的数值(s0,1),要转换为0255的颜色值,需要再乘上255,即S=Pr(rk)*2。

    6、55。下面给出直方图均衡化的源程序:ourcePic=imread(D:sourcePic.JPG); %读取原图象 m,n,o=size(sourcePic); grayPic=rgb2gray(sourcePic); figure,imshow(sourcePic); figure,imshow(grayPic); gp=zeros(1,256); %计算各灰度出现的概率 for i=1:256 gp(i)=length(find(grayPic=(i-1)/(m*n); end figure,bar(0:255,gp); title(原图像直方图); xlabel(灰度值); ylabe。

    7、l(出现概率); newGp=zeros(1,256); %计算新的各灰度出现的概率 S1=zeros(1,256); S2=zeros(1,256); tmp=0; for i=1:256 tmp=tmp+gp(i); S1(i)=tmp; S2(i)=round(S1(i)*256); end for i=1:256 newGp(i)=sum(gp(find(S2=i); end figure,bar(0:255,newGp); title(均衡化后的直方图); xlabel(灰度值); ylabel(出现概率); newGrayPic=grayPic; %填充各像素点新的灰度值 for 。

    8、i=1:256 newGrayPic(find(grayPic=(i-1)=S2(i); end figure,imshow(newGrayPic); 2直方图规定化 程序代码:I=imread(cameraman.tif);subplot(121)imshow(I);title(原始图像);subplot(122)imhist(I,64) %绘制图像的直方图,n=64为灰度图像灰度级,若I为灰度图像,默认n=256;若I为二值图像,默认n=2。title(图像的直方图);n=256时下面利用直方图均衡化增强图像的对比度:I=imread(cameraman.tif);J=histeq(I);。

    9、 %将灰度图像转换成具有64(默认)个离散灰度级的灰度图像imshow(I)title(原始图像)figure,imshow(J)title(直方图均衡化后的图像)figure(1)subplot(121);imhist(I,64)title(原始图像的直方图)subplot(122);imhist(J,64)title(均衡化的直方图)(请自己运行查看)分析:从上图中可以看出,用直方图均衡化后,图像的直方图的灰度间隔被拉大了,均衡化的图像的一些细节显示了出来,这有利于图像的分析和识别。直方图均衡化就是通过变换函数histeq将原图的直方图调整为具有“平坦”倾向的直方图,然后用均衡直方图校正图。

    10、像。下面利用直方图规定化对图像进行增强:I=imread(cameraman.tif);figure,imshow(I);title(原始图像);hgram=50:2:250; %规定化函数J=histeq(I,hgram);figure,imshow(J);title(直方图规定化后的图像);figure,imhist(I,64);title(原始图像的直方图);figure,imhist(J,64);title(直方图规定化后的直方图);运行结果:变换灰度间隔后的图像和直方图:hgram=50:1:250; hgram=50:5:250;三、总结直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用,它高效。

    11、且易于实现,广泛应用于图像增强处理中。图像的像素灰度变化是随机的,直方图的图形高低不齐,直方图均衡化就是用一定的算法使直方图大致平和。均衡化处理后的图象只能是近似均匀分布。均衡化图象的动态范围扩大了,但其本质是扩大了量化间隔,而量化级别反而减少了,因此,原来灰度不同的象素经处理后可能变的相同,形成了一片的相同灰度的区域,各区域之间有明显的边界,从而出现了伪轮廓。如果原始图像对比度本来就很高,如果再均衡化则灰度调和,对比度降低。在泛白缓和的图像中,均衡化会合并一些象素灰度,从而增大对比度。均衡化后的图片如果再对其均衡化,则图像不会有任何变化。灰度直方图均衡化的算法,简单地说,就是把直方图的每个灰度级进行归一化处理,求每种灰度的累积分布,得到一个映射的灰度映射表,然后根据相应的灰度值来修正原图中的每个像素。经典的直方图均衡化算法可能存在以下一些不足:1 输出图像的实际灰度变化范围很难达到图像格式所允许的最大灰度变化范围。 2 输出图像的灰度分布直方图虽然接近均匀分布, 但其值与理想值1/n仍有可能存在较大的差异, 并非是最佳值。 输出图像的灰度级有可能被过多地合并。由于灰度的吞噬也易造成图像信息的丢失。7。

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  • 对图像进行数字图像处理,使图像增强对比度
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  • https://blog.csdn.net/Ibelievesunshine/article/details/79947716 转载于:https://www.cnblogs.com/wojiaxiaoguo/p/9801479.html
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