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1、.....郑州航空工业管理学院结课设计（论文）2008级电子信息工程专业0813083班级课程数字图像处理姓名苏冰山学号081308322指导教师陈宇职称讲师二О一一年十月十七学习参考.....一、引言数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MA
2、TLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本次结课设计基于MATLAB的数字图像处理环境，利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。论述了利用MATLAB实现灰度图像增强技术研究与设计。二、设计内容此次设计探究了灰度图像增强技术在MATLAB的数字图像处理环境下的实现，主要包括空域变换增强和空域滤波增强的基本原理及编程实现。涉及对比度的增强、图像求反、线性平滑滤波器、非线性平滑滤波器、低通滤波、高通滤波的程序算法实现及运行后的效
3、果图。灰度图像增强图像增强是一类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。这里的好和有用要因具体的应用目的和要求而异，并且所需的具体增强技术也可不同。目前常用的增强技术根据其处理所进行的空间不同，可分为基于图像域的方法和基于变化域的方法。第一类，直接在图像所在的空间进行处理，也就是在像素组成的空间里直接对像素进行操作；第二类，在图像的变化域对图像进行间接处理。空域增强方法可表示为：g(x,y)=EH[f(x,y)]其中f（x，y）和g（x，y）分别为增强前后的图像，EH代表增强操作
4、。1空域变换增强2.1增强对比度增强对比度实际是增强原图像的各部分的反差。实际中往往是通过原图中某两个灰度值之间的动态范围来实现的（如图2-1）学习参考.....图2-1增强对比度在图2．1中可以看出，通过变换可以使原图的较高的和较低的灰度值的动态范围减小了，而原图在二者之间的动态范围增加了，从而其范围的对比度增加了。MATLAB代码所示：X1=imread('cameraman.tif');figure,imshow(X1)f0=0;g0=0;f1=70;g1=30;f2=180;g2=230;f3=255;g3=255;r1=
5、(g1-g0)/(f1-f0);b1=g0-r1*f0;r2=(g2-g1)/(f2-f1);b2=g1-r2*f1;r3=(g3-g2)/(f3-f2);b3=g2-r3*f2;[m,n]=size(X1);X2=double(X1);fori=1:mforj=1:nf=X2(i,j);g(i,j)=0;学习参考.....if(f>=0)&(f<=f1)g(i,j)=r1*f+b1;elseif(f>=f1)&(f<=f2)g(i,j)=r2*f+b2;elseif(f>=f2)&(f<=f3)g(i,j)=r3*f+b3;en
6、dendendfigure,imshow(mat2gray(g))图像处理图示(如图2-2和图2-3)图2-2原图图2-3增强对比度所得图像2.2图像求反对图像求反是将原来的灰度值翻转，简单的说就是使黑变白，使白变黑。普通的黑白底片和照片就是这样的关系。具体的变换就是将图像中每个像素的灰度值根据变换曲线进行映射。MATLAB代码所示：X1=imread('cameraman.tif');f1=200;学习参考.....g1=256;k=g1/f1;[m,n]=size(X1);X2=double(X1);fori=1:mforj=
7、1:nf=X2(i,j);g(i,j)=0;if(f>=0)&(f<=f1)g(i,j)=g1-k*f;elseg(i,j)=0;endendendfigure,imshow(mat2gray(g))图像处理图如图2-4所示：图2-4图像求反后2空域滤波增强一般情况下，像素的邻域比该像素要大，也就是说这个像素的邻域中除了本学习参考.....身以外还包括其他像素。在这种情况下，g(x,y)在(x,y)位置处的值不仅取决于f(x,y)在以(x,y)为中心的邻域内所有的像素的值。如仍以s和t分别表示f(x,y)在(x,y)位置处的灰度值
8、，并以n(s)代表f(x,y)在(x,y)邻域内像素的灰度值，则t=EA[s,n(s)]为在邻域内实现增强操作，常可利用模板与图像进行卷积。每个模板实际上是一个二维数组，其中各个元素的取值定了模板的功能，这种模板操作也称为空域滤波。2.1基本原理空
