图像增强_实验报告

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1、基于像素的图像增强实验报告一、实验目的图像增强作为基本的图像处理技术，其目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”更“有用”的图像。由于具体应用的目的和要求不同，因而“好”和“有用”的含义也不相同，因此图像增强技术是面向具体问题的。从根本上说，图像增强的通用标准是不存在的。本实验通过应用课堂上介绍过的图像空域增强方法中的点处理，在MATLAB软件上进行编程，实现对不同图像（主要是黑白图像）的处理，从而加深对这些方法在原理层面的认识；同时通过简单的判断，较为“主观”给出不同方法处理

2、不同问题时的优劣程度。二、引言由于受自然环境，获取图像的手段（传感器）、方式，图像传输，图像接收等一系列因素的影响，使得获取的图像信息往往存在许多问题，如：图像偏暗、偏亮、动态范围小、有噪点、对比度小等。严重影响了有用信息的提取，因此，图像后期处理（图像增强技术）就显得十分重要。在这门课程中，我学到了图像增强技术根据其处理的空间不同，可分为两大类：空域方法和频域方法。前者直接在图像所在像素空间进行处理；而后者是通过对图像进行傅里叶变换后在频域上间接进行的。在空域方法中，根据每次处理是针对单个像素

3、还是小的子图像块又可分为两种：一种是基于像素的图像增强，也叫点处理，这种增强过程中对每个像素的处理与其他像素无关；另一种是基于模板的图像增强，也叫空域滤波，这种增强过程中的每次处理操作都是基于图像中的某个小的区域。本实验主要针对点处理。点处理有以下几种方式：1.图像反转。所谓图像反转，简单说来就是使黑变白，使白变黑。2.分段线性变换。增强图像对比度实际是增强原图的各部分的反差，也就是说增强图像中感兴趣的灰度区域，相对抑制那些不感兴趣的灰度区域。3.指数变换。也叫校正，通过设置的值从而根据具体需要

4、增强图像对比度。4.对数变换。对于因动态范围太大而引起的失真，最常用的是借助对数形式对动态范围进行调整。5.直方图均衡化。若一幅图像其像素占有全部可能的灰度级并且分布均匀，则这样的图像有高对比度和多变的灰度色调，而显示出一幅灰度级丰富且动态范围大的图像。三、问题描述及解决方法1.输入图像如下：该图像是一张医用图像，为了更清楚的观察到某些病变组织、结构，需要突出图上某些信息。针对存在问题，可以考虑应用图像反转的方法。2.输入图像如下：该图整体偏暗，从灰度直方图可以清楚发现图片整体灰度在100以下。

5、因而，该图某些细节无法看到。处理方法可以尝试线性灰度变换，将某些灰度较低的图像映射为灰度值较高的图像，从而使某些细节可以看的更清楚。3.输入图像如下：该图像整体偏亮，也导致了某些细节无法看清。在灰度直方图上可以看出，灰度在200左右的像素点数非常多。因此，可以利用校正的方法。当设定时，可以使图像变暗；当时，可以使图像变亮（可以用来处理问题2）。4.输入图像如下：该图像存在的问题是：灰度分布不均匀。可以采用直方图均衡化的方法解决这一问题。一、实验1.图像反转法第一行为输入，第二行为输出。结果对比及

6、分析：本实验实现的是“黑变白，白变黑”，即每一个像素点的灰度值变为255减去原来灰度值，这样可以突出某些原来不明显的特征，经常用于医疗领域图像处理。1.分段线性变换第一行是输入，第二行是输出。进行线性分段变换的函数为：结果对比及分析：通过线性变化，第一，将低灰度部分映射到高灰度部分，使图像整体变亮。第二，扩大了图像的动态范围，使图像细节更加突出。3.校正图1图2图1中，第一行为输入，第二行为输出。图2为变换函数。图3图3中，第一行，第二行，第三行图4图5图4中，第一行为输入，第二行，第三行结果对

7、比及分析：图1应用指数变换，将原来偏亮的图像变暗，则图像细节更加突出。图3、图4证明，随着的增大，图像逐渐变暗；随着的减小，图像逐渐变亮。4.直方图均衡化图1图1，第一行为输入，第二行为输出。图2图2，第一行为经过第一次图像均衡化后的图像，第二行为经过第二次图像均衡化的图像。结果对比及分析：由图1可知，经过灰度均衡化变换后，图片对比度增大，图像细节更加丰满。但是根据灰度直方图可知，由于图像是由离散点构成，均衡后的图像仍然不能做到让所有灰度上分布相同像素点数。由图2证明，灰度均衡化只能使用一次，多

8、次重复，图像无变化。一、结论优点：图像点运算可以解决图像偏暗、偏亮、动态范围小等问题。经过图像点运算，也可以增强图像中某些我们更加关注的细节，让图像更迎合人的视觉感觉。缺点：除了反转变换，其他所有变换方式不可避免的都会产生图像信息丢失的问题。使用灰度均衡变换时，甚至会牺牲图像细节、出现伪轮廓、噪声增强等问题。值得一提的是，使用这些方法时，要根据具体需要选择合适的变换方式、变换参数。并且图像处理是一个非常主观的过程，不存在绝对的对与错、好与坏。二、主要程序1.反转变换clearclccloseal