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1、实践与经验#$%&$’在数字图像处理中的应用徐献灵!林奕水’广东农工商职业技术学院电子与信息工程系!广州"FM"MN(摘要#介绍利用$%&’%(实现图像增强的1种常用方法"灰度直方图均衡化&灰度变换&平滑与锐化滤波等%探讨利用$%&’%(提供的系列算子实现图像边缘检测的方法%以234567置乱变换为例%探讨$%&’%(在图像空间变换处理中的应用%以离散余弦变换为例%探讨$%&’%(在图像频域变换处理中的应用’关键词#数字图像!$%&’%(!图像处理!图像变换!引言执行灰度直方图均衡化的程序代码如下:;<-.=3$>
2、1?6-$7/38%-9?5@A
3、言所无法比拟的优势##$%&$’图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数!几乎涵盖了图像处理的各个内容!主要有$图像合成%空间变换%邻域和块操作%二值图像操作%线性滤波和滤波器设计%变换域处理%图像分析和增强%图像恢复%感兴趣区域处理%图像压缩%形态学运算等()*+,#"利用#$%&$’实现图像增强图像增强的目的是采用一系列技术以提高图像的清晰度!改善图像的视觉效果!或使之转换成一种更适合于人眼观察和机器自动分析的形式#常用的图像增强方法有灰度直方图均衡化&灰度变换以及平滑与锐化滤波等#图F灰度直方图均衡化均匀量化的
4、自然图像的灰度直方图通常在低值现灰度变换就是对图像像素灰度值进行修正!使图灰度区间上频率较大*使得图像中较暗区域中的细节代像灰度值动态范围加大!对比度扩展!成像均匀清晰!计看不清楚#采用灰度直方图均衡化可使原图像灰度集达到改善图像质量的目的##$%&$’提供了灰度调整算中的区域拉开!使灰度分布均匀*从而增强图像整体函数-.$>KC0%15可以将图像的灰度值调整到一个指定机对比度*使图像的细节清晰##$%&$’图像处理工具箱!的范围#以原图.$L8KDI为例!程序代码如下$总中提供了计算和显示图像的直方图的函数-./
5、-0%12和I=imread('man.jpg');J=imadjust(I,[0.250.65],[0,1]);第直方图均衡化的函数/-0%3415#以原图6-$7/38%-9为例!figure,subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(J);二八收稿日期"#)*+,*!,!-修稿日期"#**+,*.,*-三期作者简介"徐献灵#!/0/,$%男%讲师%在读硕士%研究方向为多媒体信息处理与通信"!"!"#$%&’"!()*+%,--!."实践与经验执行后的效果图如
6、图#所示!子和D&66E算子实现检测边缘的功能%笔者在文献FGH中详述了各个边缘检测算子的算法和性能特点"并对各自的检测效果做了比较分析%下面仅使用?3-@/’’算子和D&66E算子对图像.5/6+9,6=进行边缘检测$程序代码如下"效果图如图G所示%I=imread('coins.png');图#图像灰度变换J=edge(I,'prewitt');K=edge(I,'canny');subplot(1,3,1),imshow(I);subplot(1,3,2),imshow(J);subplot在灰度连续变化的图
7、像中$通常认为与相邻像素(1,3,3),imshow(K);灰度相差很大的突变点为噪声点$灰度突变代表了一!!!种高频分量$低通滤波则可以削弱图像的高频成分"平滑图像信号$但也可能使图像目标区域的边界变得模糊!而锐化技术采用的是频域上的高通滤波方法$通过增强高频成分减少图像中的模糊$特别是模糊的边缘部分得到了增强$但同时也放大了图像的噪声!在%&’(&)中"各种滤波方法都是在空间域中通过不图G图像边缘检测同的卷积模板#即滤波算子$实现"可用*+,-./&012函数’利用"#$%#&实现图像空间变换处理创建预定义的滤
8、波算子"然后用*/0’-314或.567#84函数在实现卷积运算的基础上进行滤波%下面以加入了椒%&’(&)提供了/:3-+/I-82&/:35’&’-82&/:.35,82等函盐噪声的图像0-6&9):,作中值滤波为例"程序代码如数可以对图像进行缩放&旋转&裁减等空间变换操作"下"处理结果如图;所示!可以看出"中值滤波对于滤此外"用/:’3&6+*53:8
