应用MATLAB实现数字图像增强

鬻慧

蓬

东南大学砸ｌ，学位论文

Ｏ

ｊ咕？ｖ、

幽２—３幽像的反包变换关系

反色变换的应用：图２一ｑ（ａ）是一幅黑色区域ｌｌｊ绝大多数的幽，如果直接打印很赀墨，司以先进行反色处理再打印，同样能反映原幽的基本Ｊ，Ｉ＝｝容，如图２—４（ｂ）。

（ａ）原目２．２分段线性变换图２—４图像的反也变换

（Ｉ））进行反也变换后的斛

在图像增强中，为了突出感兴趣的目标或灰度区间ｌ”，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间，可以采

心分段线性变换。常用的方法是分二段做线性变换，其数学公式为

第二翥直接狄度变换

噱矗ｇ（工，＿ｙ）＝

三厂（工，ｙ）

ｄ

２［，（Ⅵ）～盯】＋ｃ

０一Ⅱ

篙№炉小ｄ

０６＾４

｛ｑ？协

（ａ）分段线性变换关系

０≤厂（ｚ，ｙ）≤ｄ

日≤／（ｘ，ｙ）≤６

６＜／（ｚ，Ｊ，）≤Ｍ，

矧２５分段线性变换关系

％Ⅱ耐黼∞壹丧自境

（２．３）

Ⅲ日儡ｆ

（ｂ）ＭＡＴＬＡＢ演示的分段变换曲线

（ｂ）进行分段线陆变换的目像

图２—６图像的分段线‘Ｅ｛：变换

分段线性变换的流程图如图２—７所示

ＭＡｌＬＡＢ实现程序如Ｆ：

ｘ１＝ｉｍｒｅａｄ（’ｌｅｎａ．ｂｍｐ’），

嚣读取ｊｅｎａｊｐｇ固像

ｆｉｇｕｒｅ，ｉｍｓｈｏｗ（ｘ１）

艇生新密口中显示蛰像

ｆ０＝０，ｇＯ＝０：氆§

罐

东南人学倾Ｌ学位睑史

（ａ）原图

蚓２

９幽像削波处理

２．２．３阈值化（Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ）

（ｂ）削波处掣后阁像

，（ｘ，川

图２一ｌＯ闽值化的变换关系

闽值化可以看作是削波的一个特例。在图２—５（ａ）对比度扩展曲线中如果ａ＝ｂ、ｃ＝Ｏ、ｄ＝Ｍｇ，则变换后的【到像只剩Ｆ两个灰度级，对比度最大但细：宵全丢失了。阔值就好象一个ｒＪ槛，比它大的就是白，比它小的就是黑，经过闽值化处理后的图像变成了黑白二值幽像，所以说阈值化是灰度醋像转化为债削像的一种常川方法。图２１０是闽值化变换的关系曲线，图像经蚓值化处理后，得到了一幅黑白蚓像如

蚓２

１】。

第二章电接扶度变换

（ａ）原圈

幽２ｌ】图像的闽值化处理

２．２．４灰度窗口变换（ｓｌｉｃｉｎｇ）

（ｂ）闽佰化处螋后的圈

灰度窗口变换是将某一区间的灰度级与其他部分（如背景）分开。

灰度窗口变换有两种，一种是清除背景，另一种保留背景，前者把不在灰度窗Ｌ』范丽内的像素都赋值为最小灰度级，在窗口范围内的像素都赋值为最大灰度级，这实际上也是一种窗川二值化处理，其变换曲线如图２一１２所示：后者是把不在灰度窗口范同内的像素保留原灰度值，而在窗口范闱内的像素都嗽值为最人灰度级．其变换关系如幽２１３所示。

Ｏ。６ＭＯ

｛咕．ｖ、

图２—１２清除背景的次度窗口变换关系

厂Ｏ，ｙ）图２

１３保留背景的灰度窗口变换关系

东南人学砸Ｉ：学位论文

图２

１４图像的狄度窗ｌ＝＿Ｊ变换

（ａ）原图

（ｂ）清除背景的灰度窗［Ｉ变换

（ｃ）保留背景的狄度窗ｕ受换

灰度窗口变换可以检测出在某一灰度窗口范同内的所有像素，是酬像灰度分析中的‘个有力ｊ：具。

如图２一１４所示，经过清除背景的灰度窗口变换处理后的圈将夜景中大厦里的灿光提取了出米，而经过

保留背景的灰度窗口变换处理后的幽在将夜景中大厦里的灯光提取出来的同时还保留了人厦的背景，可以看出它们之问的差别是很明显｜！｝勺。

２．３非线性灰度变换

当用某些非线性交换函数（例如列数函数、幂指数函数等）进行变换时【６性变换。例如对数变换的一般式为

ｇ（ｔｙ）＝ｎ＋生掣

ｇ（ｘ，，）＝ｃ×上ｏｇ（】＋厂（ｘ，＿ｙ））

”，可实现矧像灰度的ＩＩ线（２４）

（２５）

０

／０．，）

图２

１５

幽像的对数变换关系

这里ａ、ｂ、ｃ是便丁调整曲线的位置和形状而引入的参数，它使低灰度范围的ｆ得以扩展而高灰皮的ｆ得到压缩，以使图像的灰度分布与人的视觉特性相匹配。也可以将式（２．４）简化成式（２

ｊ），ＭＡＴＬＡＢ

第二章直接扶度变换

实现程序和Ｉ驾像如下：

ｘ１＝ｊｍｒｅａｄ（’ｃｉｒｃｕｉＬＬｉｆ’）：

ｆｌｇｕｒｅ，ｉｍｓｈ。ｗ（ｘ１）

ｃ－２２５ｎ。ｔ姹５曲１

％诗筇常数ｃ，ｃ是对数面的系数．它豹又小执定７输出的犬ｄ、，根据昕处理强像的不同憾况．司以选取不固昀ｃ值．处理既铬粜也会不氨ａｘ＇ｂ■：２％：

极扶。开始按步蚝ｉ增加变化蜘２５５

ｖ＝ｅ￥】ｏｇ（１＋ｘ）：ｇ接黟熬变党期舻变获

ｆｉｇｕｒｅ，ｐｌｏｔ（ｘ，ｙ）

ａｘｉｓ

ｔｉ曲Ｌ，ｘｌａｂｅｌ（’原图像ｆ’），卵ａｂｅｌ（’对数变换后的图像ｇ’）ｔ｛ｔｌｅ（’增强列比度的变换曲线’）

％绘锄对数变换曲线

［ｍ，ｎ］：ｓｉｚｅ（ｘ１）：ｘ２＝ｄｏＬ由ｌｅ（ｘ１）．

ｆｍ“Ｆ１：ｍ

ｆｏｒ－ｊ＝１

ｎ

ｇＬｌ

ｅｎｄ

ｅｎｄｆｉｇＬ】Ｉ

ｅ，ｉｍｓｈｏｗ（ｍａｔ２９ｒａｙ（ｇ））

（ａ）对数变换曲线

％将零点分量平穆翻频谲中心％转摸为ｄ∞ｂｌｅ殛毡像数据

％循环科矩啤中的每一个元素进行变换处理

％Ｕ．萤像按照列数变换醢线变换

％将数据锤啤转换为一幅荻瘦蛰像剪丧耨瘟口显示

图２—１６对数变换处理

（ｂ）原始图像

（ｃ）对数变换处璀后幽像

指数变换的一般形式为

ｇ（ｘ，ｙ１＝白。【，¨，，）一圳一ｌ

（２６）

其中ａ、ｂ、ｃ３个参数也是用来调整曲线的位置和形状，它的效果与对数相反，它将对图像的高灰度区给予较大的扩展”１

灰度非线性的变换可以应用于图像动态范罔压缩。该方法的目标与增强对比度相反，有时幽像的动

态范围太大，超出某些殴各的允许动态范围，这时如直接使用原幽则会使一部分细肖丢失。解挑的办法是对原图进行灰度压缩。

一种常用的压缩方法是借助对数形式变换。

ＭＡＴＬＡＢ中提供了专门绘制调整对比度函数ｉｍａｄｊｕｓｔ（Ｌ，［］，［］，ｇａｍｍａ）。Ｇａｍｍａ固子称为Ｇａｍｎｌａ牧止参数，Ｇａｍｍａ因子的取值决定．ｒ输入图像剑输出图像的灰度映射方式，即决定了是增强低灰度还是增强高灰度。当Ｇａｍｍａ等于１时，为线性变换。

Ｇａｍｍａ因子大于１或小于１的映射为非线性映射。ＭＡＴＬＡＢ演示函数ｊｍａｄｊｄｅｍｏ分别演示Ｇａｍｍａ冈丁取不ｌ蛊ｌ值时对输出图像的影响。如图２—１

７，２一１８。

东南大学坝十学位论文

魁２１７Ｇａｍｍａ大于Ｌ对嘲像荻度的影响

圈２１８ＧａｍⅢａ小于１对图像灰度的｛ｊ｝；响

从图２—１７和图２一１８可以看出Ｇａｍｍａ丈于】增强了低灰度，高灰度被压缩，图像变恺：ＧａＩｎ｝Ｍ小丁１增强了高灰度，低灰度被压缩幽像变亮。因此选择合适的Ｇａｍｍａ．可以使幽像灰度变得清晰，对比度合适。

笫三章刷直方酗进行【芏ｌ像增强

第三章用直方图进行图像增强

在数字幽像处理中，灰度级的直方图描述了一幅图像的概貌。用修改南方图的方法增强幽像是实川而有效的处理方法之一。可以说，从对图像的观察与分析商剑形成一个有效的处理方法，都离不丌直力图。

３．１直方图

灰度南方图就是反映一幅图像灰度分布情况的统计图表。直方ｌ到是所有灰度值的整体描述。３．１．１直方图概述

设变量屹代表图像中像索灰度级，Ｎ表示总像素，Ｒ表示灰度级为‘的像素个数。川概率密度函数只（“）米表示原始图像的灰度分布。则

盹）２专ｃ。－，如果用直角坐标系的横轴代表灰度级‘，用纵轴代表灰度级的概率密度函数Ｐｆ吒），就可以针对～幅图像，在这个坐标系中画出分布曲线来．这条曲线在概率论中就是分布密度曲线””Ｊ。

图３一】是四幅不同效果的图像以及四幅对应的甑方幽。通过对比可以若出，（ａ）偏暗的图像灰度范嗣很窄，而且主要集中在低灰度级上，一般在摄影过程中曝光过强就会造成这种结果：（ｂ）偏亮的ｆ到像灰度范同主要集中在高灰度级上，一般在摄影中曝光太弱将导致这种结果；（ｃ）灰蒙蒙的幽像同样是冈为灰度范罔窄．动态范围小，主要集中在中间的灰度级上：（ｄ）正常的图像动态弛同很人，在各个灰度级上都有像素，从而使图像看起来对比度较大，细节清晰。后而的直方图均衡化和自．方幽规定化主要就是基于此种分析，对图像的直力图进行操作，米达到图像增强的目的。

圈３．】刁：＿Ｊ类型的图像和直方幽

（ｂ）偏亮（ｃ）动态范…偏小（ｄ）正常