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  • 将rgb图像转化为ycbcr,在直方图均衡化,实现彩色图片对比度增强,图片效果较好,代码简单。图像不会失真。
  • 下面我们对这个图片来进行对比度和均衡度的调整,并用直方图展示像素点。来看一下效果。 代码如下: clear,clc,close all; f=imread('boy.jpg'); g=rgb2gray(f); fa=imadjust(g); %按默认参数处理对比度 fb=histeq...

    现有一个名为 “boy.jpg” 的图片。下面我们对这个图片来进行对比度和均衡度的调整,并用直方图展示像素点。来看一下效果。

    在这里插入图片描述

    代码如下:

    clear,clc,close all;
    f=imread('boy.jpg');
    g=rgb2gray(f);   
    fa=imadjust(g);     %按默认参数处理对比度
    fb=histeq(g);       %按默认参数处理均衡度
    
    subplot(321),imshow(g),title('灰度图');
    subplot(322),imhist(g),title('灰度图的直方图');
    subplot(323),imshow(fa),title('对比度默认拉伸图');
    subplot(324),imhist(fa),title('对比度拉伸后的直方图');
    subplot(325),imshow(fb),title('直方图均衡后图');
    subplot(326),imhist(fb),title('直方图均衡后的直方图');
    
    

    运行截图:

    在这里插入图片描述

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  • 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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  • MATLAB实现对比度计算

    千次阅读 2021-04-05 20:21:34
    计算I的对比度。 源码实现 function [res] = Computers(G) res = 0; [m,n] = size(G); Lc = 4*(n-2)*(m-2)+2*(m-2)*3+2*(n-2)*3+4*2; % 算出底数 % 使用全负一矩阵进行包围 a= ones(n+2,m+2); a=-a; for i =2:n+...

    实验内容

    给定灰度图像矩阵I(测试示例I=[1 3 9 9; 2 1 3 7; 3 6 0 6; 6 8 2 0])。计算I的对比度。
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    源码实现

    function [res] = Computers(G)
    res = 0;
    [m,n] = size(G);
    Lc = 4*(n-2)*(m-2)+2*(m-2)*3+2*(n-2)*3+4*2; % 算出底数 
    % 使用全负一矩阵进行包围
    a= ones(n+2,m+2);
    a=-a;
    for i =2:n+1
        for j= 2:m+1
            a(i,j)=G(i-1,j-1);
        end
    end
    % 4近邻的四个方向。
    dir = [1,0;0,1;0,-1;-1,0];
    for i= 2:n+1
        for j= 2:m+1
            for k=1:4
            	% 相邻位置的坐标x,y
                x=i+dir(k,1);
                y = j+dir(k,2);
                cnt = a(x,y);%新坐标值
                if(cnt~=-1)%判断是否越界
                    res  = res +(cnt-a(i,j))*(cnt-a(i,j));
                end
            end
        end
    end
    res = res/Lc;
    

    分析

    这里采用矩阵包围的方法,省去了边角界特殊判断的过程,增强了代码可读性理解性,但是也牺牲一定的性能。有利有弊吧。

    结果

    ans = 13.3333

    展开全文
  • matlab开发-彩色图像对比度增强。这个程序演示了色彩空间中对比度增强的概念。
  • 对图像进行数字图像处理,使图像增强对比度
  • 各位同道大家好,今天我给大家演示一下,如何通过python编程,编写一个科研小程序,把平时无法处理的医学图像进行特殊化处理,从而获取科研分析数据,软件的图形界面点打开文件夹按键,把图片放入指定的文件夹点目录...

    各位同道大家好,今天我给大家演示一下,

    如何通过python编程,编写一个科研小程序,

    把平时无法处理的医学图像进行特殊化处理,从而获取科研分析数据,

    9637f9007f5869660969d225e5fc1fc4.png

    软件的图形界面

    bf7679feb34f560c8d261f6c62a08de4.png

    点打开文件夹按键,把图片放入指定的文件夹

    3ba8771fa09e018adc0d4c7520ffa29e.png

    点目录按键,可以看到所有的文件名

    2e079f74f3029b9fed5c91785501e245.png

    我们把cat.jpg复制到选框内,打开文件

    401d4979b5e6ef61e62e42029d2e04a9.png

    bf7679feb34f560c8d261f6c62a08de4.png

    灰度图

    我们先演示几个简单的功能,比如:灰度图

    3dab8814b505fffd06e52dd1ab178bd6.png

    边缘检测图

    我们把阈值设定为20,点边缘检测

    592cc4e9aa3e03e00922e1fd5bd3bb0e.png

    bf7679feb34f560c8d261f6c62a08de4.png

    黑白二值化图

    我们把阈值设为50,点黑白二值图

    6a440af8bc7991af12e137da4e1577c9.png

    通过调整阈值,可以调整黑白转化的效果

    c4888fb15b6a4007c50300856270b35f.png

    如果点200,图片就会黑多白少

    89c0cdc602be36d1b0203f90a81af995.png

    黑白二值图像对于图像分析非常有用,

    通过将图片简单二值化,我们就可以进一步分析

    我们将黑白图片名称放于选框,点黑白比例按键,

    可以计算黑的部分占图片比例为19.1%

    通过这种办法,我们就可以计算图像中的不规则图形的面积

    5eeac0267d4bb07269c5cc60bd4a2e8e.png

    bf7679feb34f560c8d261f6c62a08de4.png

    亮度,对比度,色度

    我们点批处理文件夹,把平时开年会拍的课件图片,放入文件夹内

    5c07a0c2863fd0df43e52d6562c788e0.png

    0a28e91bd3100050492e953c3d10c917.png

    下拉框可以选程度

    我们点亮度,就可以将全部的图片进行替换,我们可以看到图片整体的亮度降了一档

    ec85a188efba527df057afadc091d12d.png

    下面的是对比度+2

    bce90e61f88b762e7334e45d867624b4.png

    下面的是色度-2

    c1cada5c926916aa6fcb9a5262912e1d.png

    bf7679feb34f560c8d261f6c62a08de4.png

    接下来,我们进入本次主题,我们的任务是:

    如何分析下面的图片

    下面的这张,是一个上眼睑的睑板腺图片,

    相信科室里有图像分析仪的同道,研究眼表MGD,睑板腺功能障碍的同行

    对这张睑板腺分析的图片一定不会陌生

    当然,这个也是用特殊手段拍摄的,通过红外光,我们可以清晰地看到每一根睑板腺的腺管

    而我们的目标,是进行量化分析,

    分析腺管占整个眼睑的面积

    要想量化分析,需要进行黑白二值化处理

    3d79c1a986673912f858c76d3bb3f96f.png

    而这个图像处理起来的难度在于,虽然我们能看到腺管,但如果直接进行黑白二值化处理,结果不如人意

    如果直接进行处理,结果是这个样子的

    576f2452fb53de516b5e07776d6d1479.png

    如果想直接提高对比度,虽然边缘强化了一点,但会导致局部太亮,效果也不好

    0ab2082105ddb442eed7dfedf8ea9652.png

    这时,我们就需要对图像进行一种特殊的操作

    让整个图像亮度均衡化,同时,还让边缘更加明显

    这个,就是我们进行图像强化后的效果,可以看出,边缘被大大强化,

    同时,这个强化处理的特殊之处在于,强化非常均匀,我们可以看出,角膜原来最黑的地方,反而变得不那个黑了

    这就大大有利于进一步的分析了

    d72e79aee6c70c2dcf25bfdc3df7ea65.png

    使用这种特殊滤过后的图像,就可以清晰地显示腺管的结构啦!

    0688c7940cdb20f94a3be1c59a663482.png

    只要目标能被分离出来,其它的就好办了,我们把目标提取出来

    368b89609c773fdb644203a27fed8756.gif

    搞定!

    c4eaccbf307a51c8c7045662edc300e1.png

    腺管的面积占有的像素是  60359

    c3a8453906440d5b5ec0f8873559a4ec.png

    同样,睑板的面积,用像素表示就是:130749

    通过这种方法,我们就可以计算出,腺管占整个睑板的面积比例是:60359/130749=46.16%

    通过这种方法,我们就可以对一些模糊,同时又很不规则的图像进行分析

    0ea21b92d3f41f86b960799e564d40bc.png

    c515d47f6879b5135f4cfe64283145bc.png

    这个技术,之前在matlab中,实现了上述图像处理,但matlab实现起来,实在是太麻烦,而通过python编程的话,可以让不懂编程的人,也可以同样操作处理

    bf7679feb34f560c8d261f6c62a08de4.png

    好了,今天的python演示,就到这里,

    有对图像分析有需求的同道,可以跟我联系,diyue9@126.com,

    我可以根据各位同道的需求

    量身订做相应的分析软件

    376217a5d5dd0877ef0d9099e18f19c5.gif

    下一期,我会给大家展示一个更加强悍的图像分析软件,可以大量挖掘潜在数据的神器,敬请期待哟

    2be57b1564bf015c63366439dd0ddc0a.gif

    光环附体!

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    7e7ebd21cdaea5cabeec7d83fa7a8a20.png

    展开全文
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