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1、数字图像处理一空域图像增强目录1.懸-3-2.直方图增强、图像平滑与图像锐化-3-2.1直方图增强处理-3-2.2图像平滑-4-2.3图像锐化-5-3.软件仿真-7-3.1图像增强-7-3.2图像平滑-8-3.3图像锐化-9-4.结果与分析-9-4.1图像增强-9-4.2图像平滑-10-4.3图像锐化-10-5.参考文献-11-1.摘要在图像处理中，空间域是指由像素组成的空间，简称空域。空域增强技术就是直接对图像屮的像素进行操作的过程，空域处理可以定义为g(x,y)=E[f(x,y)],式中f(x，y)和g(x,y)分别为增强前后的图像，E代
2、表增强操作。空域图像增强操作分为两类，如果增强操作仅定义再图像的带个像素，则这类操作称为点操作；如果增强操作E还定义在像素的邻域，则这类操作称为模版操作。点操作能让用户改变图像数据占据的灰度范围；模版操作是实现空间滤波的基础，应用更多，如图像平滑处理和图像锐化处理。2.直方增强、像平滑与图像锐化2.1直方増强处理了解空间域图像增强的各种方法(点处理、掩模处理)，通过编写程序掌握采用直方图均衡化进行图像增强的方法；直方图均衡化处理实际上就是寻找一个灰度变换函数T，使变化后的灰度值满足s=T(r)，其中，s归一化为0<=s<=l，建立r和s之间的
3、映射关系，要求处理后图像灰度分布的概率密度Ps(s)=1，期望所有灰度级出现概率相同。其计算步骤为：(1)统计原始图像的直方图：(2)计算直方图累积分布曲线：(3)用累积分布函数作为变换函数进行阁像灰度变换。P人rk)=—nkknk=0，l，2”"L—1图像增强：I=imread(*cell_128.bmp/fing_128.bmp');I=rgb2gray(I);K=16;H=histeq(工，K);figure;subplot(221);imshow(I,[]);subplot(222);imshow(H,[]);holdonsubplo
4、t(223);hist(double(1),16);subplot(224);hist(double(1),16);2.2像平滑使用邻域平均法编写程序实现图像增强，进一步掌握掩模法及其改进（加门限法）消除噪声的原理；是消除或尽量减少噪声的影响，改善图像的质量。在提取人的目标之前去除图像屮一些琐碎的细节、桥接直线或曲线的缝隙。局部平滑法：假设图像是由许多灰度恒定的小块组成，相邻像素间存在很高的空间相关性，而噪声则是统计独立的。因此，可用领域14个像素的灰度平均代替该像素原来的灰度值，实现图像平滑。超像素平滑法：对邻域平均法稍加改进，可导出超限像
5、素平滑法。它是将和邻域平均差的绝对值与选定的阀值进行比较，根据比较结果决定点（x，y）的最后灰度gl（x，y）。其表达式为:'g（x,y）,当
6、f（x,y）-g（x,y）
7、>Tgl（x，y）=**f（x，y）,当
8、f（x，y）-g（x，y）
9、<=T图像平滑：clearall;I=imread(*fing_128.bmp’)；I=rgb2gray(I);J=imnoise(1,1salt&pepper1,0.02);subplot(2,2,1);imshow(I);title(*原閔1);subplot(2,2,2);imshow(J);tit
10、le(’加噪图像丨)；A=l/5*[0,l,0;l,l,l;0,l,0];Q=imfilter(J,A);subplot(2,2,3);imshow(Q)，title(’不力LI门限1)，•T=0;fori=l:128forj=l:128T=T+double(J(izj));endendT=0.5*l/(128*128)*T;fori=2:127forj=2:127ifQ(i,j)<=TQ(i,j)=J(i,j);endendendsubplot(2,2,4)，imshow(Q);title(’力LI门限1)，•2.3图像锐化了解并掌握使用微
11、分算子进行图像边缘检测的基木原理；编写程序使用Laplacian算子（二阶导数算子）实现图像锐化，进一步理解图像锐化的实质；掌握使用不同梯度算子（一阶导数算子）进行图像边缘检测的原理、方法，根据实验结果分析各种算子的工作效果。锐化的目的是突出图像中细节或增强被模糊的细节；锐化可用微分来完成，而微分算子的响应强度与图像在该点(应用了算子)的突变程度有关；图像微分增强了边缘和其它突变(如噪声)并削弱了灰度变化缓慢的区域。图像锐化：clearall;I=imread(1lena_256.bmp1);subplot(2,2,1)imshow(I);%
12、显•原图像title(*原始图像*);h=fspecial(1laplacian*);hl=[0-10;-l5-l;0-10];h2=[0-20;-29-2;0-2
