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1、实验三直方图均衡化及空域滤波一、实验目的1.掌握灰度直方图的概念及直力图均衡化过程；2.掌握空域滤波的基本原理及方法；3.掌握用MATLAB语言进行图像的空域滤波的方法。二、实验原理1、直方图均衡化阁像增强是指按特定的需要突出一幅阁像屮的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的足处理后的阉像对某些特定的应用比原来的阁像更加有效。阁像增强技术主要有直方阁修改处理、阁像平滑化处理、阁像尖锐化处理和彩色处理技术等。本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要A容，其他方法同学们可以在课后自行联系。直方图是多种空间城处理技术的基础。直
2、方图操作能有效地用于图像增强。除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如阁像压缩与分割。直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行工具。直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围IAJ的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了
3、图像的明喑分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。下面给出直方图均衡化增强图像对比度的MATLAB程序：I=imiead(pout.tif);%读入原图像J=histeq(I);%对原图像进行直方图均衡化处理%对直7/图均衡化后图像进行解幕控制：作一幅子图，并排两幅图的第1幅subplot(2,2,l);imshow(I);%显示应阁像titlcf原图像I%给原图像加标题名subplot(2,2,2);imshow(J);t
4、ideGH方图均衡化后的图像subplot(2,2,3);imhist(I,64);%将原阁像直方阁显示为64级灰度titlcf原图像直方图；％给原图像直方图加标题名subplot(2,2,4)；imhist(J,64);%将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度titlef均衡变换后的直方图')；％给均衡化后阁像直方图加标题名处理后的图像直方图分布更均匀了，图像在每个灰度级上都有像素点。从处理前后的图像可以看出，许多在原始图像中看不清楚的细节在直方图均衡化处理后所得到的图像中都变得十分清晰。2、均值滤波均值滤波是在空间域对图像进行平猾处理的•-•种方法
5、，易于实现，效果也挺好。设噪声々(m,n)是加性噪声，其均值为0,方差(噪声功率)为o2,而且噪声与图像/(m,n)不相关。其有噪声的图像/(m,n)力：f’(m,n)=/(m，")+z/(m，《)(4.1)经均位滤波处理后的图像g(m,为::,’(Z,j)=-〉)=丄〉:〉’/(，•，•/)+丄>:〉:亦，./)(4.2)N(i，j、GN(Ay)GA-N(,;7)Af(,•',)G5其屮5是(m，n)点的领域内的点集。除了对噪声有上述假定之外，该算法还基于这样一种假设：图像是由许多灰度值相近的小块组成。这个假设大体上反映了许多图像的结构特征。(4.2
6、)式表达的算法是由某像素领域内各点灰度值的平均值来代替该像素原来的灰度值。可用模块反映领域平均算法的特征。对于1川点领域和八点领域，可分别由下述摸板表征:(4.3)m2=~911、1111(4.4)模版沿水平和垂直两个方向逐点移动，相当于用这样一个模块与图像进行卷积运算，从而平滑了整幅图像。模版内各系数和为1，用这样的模版处理常数图像时，图像没有变化；对一般图像处理后，整幅图像灰度的平均值可不变。3、中值滤波屮值滤波是一种非线性处理技术，能抑制图像屮的噪声。它是基于图像的这样一种特性:噪声往往以孤立的点的形式出现，这些点对应的象素很少，而图像则是由像素
7、数较多、面积较大的小块构成。在一维的情况下，屮值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口。在处理之后，位于窗口正屮的像素的灰度值，用窗口㈧各像素灰度值的巾值代替。例如若窗口长度为5,窗口中像素的灰度值为80、90、200、110、120，则中值为110，因为按小到大(或大到小)排序后，第三位的值是110。于是原理的窗口正中的灰度值200就由110取代。如果20◦是一个噪声的尖峰，则将被滤除。然而，如果它是一个信号，则滤波后就被消除，降低了分辨率。因此屮值滤波在某些情况下抑制噪声，而在另一些情况下却会抑制信号。屮值滤波很容易推广到二维的情况。二维窗口的形式可以是
8、正方形、近似圆形的或十字形的。在阁像增强的具体应用屮，屮值滤波只能是一种抑制噪声的特殊工具，在
