圖像增強(qiáng)—灰度變換增強(qiáng)

1、成 績 評 定 表學(xué)生姓名趙詩雅班級學(xué)號1303030403專 業(yè)電子信息工程課程設(shè)計(jì)題目圖像空域增強(qiáng)算法設(shè)計(jì)灰度變換增強(qiáng)評語組長簽字：成績?nèi)掌?2016年7月18日課程設(shè)計(jì)任務(wù)書學(xué) 院信息科學(xué)與工程專 業(yè)電子信息工程學(xué)生姓名趙詩雅班級學(xué)號 1303030403課程設(shè)計(jì)題目圖像空域增強(qiáng)算法設(shè)計(jì)灰度變換增強(qiáng)實(shí)踐教學(xué)要求與任務(wù)：本設(shè)計(jì)要求利用Matlab進(jìn)行編程及仿真，仿真內(nèi)容為圖像空域增強(qiáng)算法設(shè)計(jì)灰度變換增強(qiáng)。擬利用所學(xué)數(shù)字圖象處理技術(shù)知識，在Matlab軟件系統(tǒng)上來實(shí)現(xiàn)灰度變換增強(qiáng)，并且對程序進(jìn)行測試。要求如下：（1）掌握課程設(shè)計(jì)的相關(guān)知識、概念、思路及目的。（2）程序設(shè)計(jì)合理、能夠正確運(yùn)行且

2、操作簡單，可實(shí)施性強(qiáng)。（3）掌握灰度變換增強(qiáng)的方法。（4）能夠利用線性變換，非線性變換對灰度圖像進(jìn)行變換。工作計(jì)劃與進(jìn)度安排：第一階段（1-2天）：熟悉matlab編程環(huán)境，查閱相關(guān)資料；第二階段（2-3天）：算法設(shè)計(jì)；第三階段（2-3天）：編碼與調(diào)試；第四階段（1-2天）：實(shí)驗(yàn)與分析；第五階段（1-2天）：編寫文檔。指導(dǎo)教師： 2016年7月3日專業(yè)負(fù)責(zé)人： 2016年7月4日學(xué)院教學(xué)副院長： 2016年7月4日沈陽理工大學(xué)數(shù)字圖象處理課程設(shè)計(jì)摘 要空域增強(qiáng)在數(shù)字圖像處理中起到對圖像灰度的拉伸、壓縮變換的作用，目前這種方法在處理圖像灰度值方面得到廣泛的運(yùn)用。圖像變換增強(qiáng)是利用一系列的變換方法

3、使圖像的對比度得到提升，以達(dá)到增強(qiáng)圖像的目的，便于觀察，易于區(qū)分不同灰度的圖像?；叶茸儞Q的方法有線性灰度變換、分段線性灰度變換、非線性灰度變換。本文采用灰度變換技術(shù)，分別對灰度圖像進(jìn)行了線性灰度變換增強(qiáng)、非線性灰度增強(qiáng)和分段線性灰度增強(qiáng)。仿真結(jié)果表明灰度變換可使圖像動態(tài)范圍增大，圖像對比度擴(kuò)展，圖像變清晰，特征明顯；對于灰度局限在某一個(gè)很小范圍內(nèi)的數(shù)字圖像，采用線性函數(shù)對圖像的每一個(gè)像素進(jìn)行線性擴(kuò)展，擴(kuò)大像素的對比度，將有效地改善視覺效果，達(dá)到了提高圖像對比度，增強(qiáng)圖像效果的目的，證明了圖像變換增強(qiáng)在數(shù)字圖像處理中的重要作用。關(guān)鍵詞：空域增強(qiáng)；灰度變換；線性灰度變換；非線性灰度變換I沈陽理工大

4、學(xué)數(shù)字圖象處理課程設(shè)計(jì)目 錄1 設(shè)計(jì)目的與要求11.1 設(shè)計(jì)目的11.2 設(shè)計(jì)要求12 設(shè)計(jì)原理12.1 線性灰度變換12.2 分段線性灰度變換22.3 非線性灰度變換33 設(shè)計(jì)方案33.1 設(shè)計(jì)思想33.2 設(shè)計(jì)流程44 軟件實(shí)現(xiàn)54.1 線性灰度變換增強(qiáng)54.2 分段線性灰度變換增強(qiáng)設(shè)64.3 非線性灰度變換增強(qiáng)75 仿真與結(jié)果分析75.1 仿真85.2 結(jié)果分析10結(jié) 論11參考文獻(xiàn)12II沈陽理工大學(xué)數(shù)字圖象處理課程設(shè)計(jì)1 設(shè)計(jì)目的與要求1.1 設(shè)計(jì)目的空域增強(qiáng)在數(shù)字圖像處理中起到對圖像灰度的拉伸、壓縮變換的作用，目前這種方法在處理圖像灰度值方面得到廣泛的運(yùn)用?；叶茸儞Q是空域變換的一種

5、重要方式，可使圖像對比度擴(kuò)展，圖像清晰，特征明顯。本實(shí)驗(yàn)中，我們就用灰度變換來對灰度圖像進(jìn)行處理。1.2 設(shè)計(jì)要求（1）熟練掌握 MATLAB軟件的基本操作（2）學(xué)會掌握 MATLAB軟件的程序編程（3）查閱相關(guān)資料并分析，掌握灰度變換增強(qiáng)的主要思路（4）培養(yǎng)獨(dú)立分析和解決問題的能力，學(xué)會撰寫課程設(shè)計(jì)的總結(jié)報(bào)告（5）善于總結(jié)和改進(jìn)方案，提高可實(shí)施性和高效性。2 設(shè)計(jì)原理2.1 線性灰度變換 線性變換簡單的線性灰度變換法可表示為g(x,y)=(d-c/b-a)f(x,y)-a+c，其中：b和a分別是輸入圖像亮度分量的最大值和最小值，d和c分別是輸出圖像亮度分量的最大值和最小值。經(jīng)過線性灰度變化法

6、，圖像亮度分量的線性范圍從a,b變化到c,d，如圖2.1所示：圖2.1 線性拉伸示意圖若圖像中大部分像素的灰度級分布在區(qū)間a,b內(nèi),M為原圖的最大灰度級,只有很小一部分的灰度級超過了此區(qū)間，則為了改善增強(qiáng)效果，可以令： （2.1）由于人眼對灰度級別的分辨能力有限，只有當(dāng)相鄰像素的灰度值相差到一定程度時(shí)才能被辨別出來。通過上述變換，圖像中相鄰像素灰度的差值增加，例如在曝光不足或過度的情況下，圖像的灰度可能會局限在一個(gè)很小的范圍內(nèi)，這時(shí)得到的圖像可能是一個(gè)模糊不清，似乎沒有灰度層次的圖像。采用線性變換對圖像中每一個(gè)像素灰度作線性拉伸，將有效改善圖像視覺效果。12.2 分段線性灰度變換為了突出圖像中

7、感興趣的目標(biāo)或灰度區(qū)間，相對抑制那些不感興趣的灰度區(qū)間，可采用分段線性變換，它將圖像灰度區(qū)間分成兩段乃至多段分別作線性變換。進(jìn)行變換時(shí)，把0255整個(gè)灰度值區(qū)間分為若干線段，每一個(gè)直線段都對應(yīng)一個(gè)局部的線性變換關(guān)系。常用的三段線性變換如圖2.2所示：圖2.2 分段線性拉伸示意圖圖中，中間段的灰度得到拉伸，兩端灰度被壓縮公式如2.2所示： （2.2）2.3 非線性灰度變換非線性拉伸不是對圖像的整個(gè)灰度范圍進(jìn)行擴(kuò)展，而是有選擇的對某一灰度范圍進(jìn)行擴(kuò)展，其他范圍的灰度值則有可能被壓縮。非線性拉伸利用變換函數(shù)的數(shù)學(xué)性質(zhì)實(shí)現(xiàn)對不同灰度值區(qū)間的擴(kuò)展與壓縮。下面介紹其中一種非線性擴(kuò)展法：對數(shù)變換。對數(shù)變換，

8、是指輸出圖像的像素點(diǎn)的灰度值與對應(yīng)的輸出圖像的像素灰度值之間為對數(shù)關(guān)系,其一般公式為：g(x,y)=a+lnf(x,y)+1/blnc，式中a,b,c 都是可以選擇的參數(shù)，式中f(x,y)+1是為了避免對0求對數(shù)，確保lnf(x,y)+10。當(dāng)f(x,y)=0時(shí)，lnf(x,y0+1)，則y=a,則a為y軸上的截距,確定了變換曲線的初始位置的變換關(guān)系b,c，兩個(gè)參數(shù)確定變換曲線的變換速率。對數(shù)變換擴(kuò)展了低灰度區(qū)，壓縮了高灰度區(qū)，能使低灰度區(qū)的圖像較清晰地顯示出來。23 設(shè)計(jì)方案3.1 設(shè)計(jì)思想灰度變換可使圖像對比度擴(kuò)展，圖像清晰，特征明顯。它是圖像增強(qiáng)的重要手段。在圖像空間所進(jìn)行的灰度變換是一

9、種點(diǎn)處理方法，它將輸入圖像中的每個(gè)像素（x，y）的灰度值f（x，y），通過映射函數(shù)變換成輸出圖像中的灰度g（x，y），即 g（x，y）=T f（x，y） （3.1）根據(jù)函數(shù)的性質(zhì)，灰度變換的方法有以下幾種： （1）線性灰度變換。 （2）分段線性灰度變換。 （3）非線性灰度變換。對于線性灰度變換和非線性灰度變換，是直接用確定的公式依次對每個(gè)像素進(jìn)行處理，也稱為直接線性變換。33.2 設(shè)計(jì)流程如下圖3.1所示為線性變換流程圖。圖3.1 線性變換流程如圖3.1所示，先將輸入的灰度圖像f(x,y)的位置及標(biāo)簽設(shè)置好之后，選擇線性函數(shù)對原灰度圖像進(jìn)行灰度拉伸的處理，增強(qiáng)其對比度，得到變換之后的圖像并輸出

10、。圖3.2為分段線性變換增強(qiáng)流程圖。 圖3.2 分段線性變換流程由圖3.2可知，先將輸入的灰度圖像f(x,y)的位置及標(biāo)簽設(shè)置好之后，再設(shè)置灰度值變化的范圍，分別為0-70，70-180和180-255。這三個(gè)范圍的變化函數(shù)不同，從而達(dá)到使圖像的灰度值拉伸程度不同的目的。經(jīng)過分段線性變換后，得到變換后的圖像g(x,y)。圖3.3為非線性變換增強(qiáng)流程。4 圖 3.3 非線性變換流程 由圖3.3可知，先將輸入圖像f(x,y)的位置和標(biāo)簽設(shè)置好之后，確定圖像灰度拉伸和壓縮的范圍，按照要求設(shè)置參數(shù)，利用對數(shù)函數(shù)對原始灰度圖像進(jìn)行非線性變換得到輸出圖像g(x,y)。4 軟件實(shí)現(xiàn)4.1 線性灰度變換增強(qiáng)通

11、過調(diào)用imread函數(shù)和imshow函數(shù)來實(shí)現(xiàn)線性灰度變換增強(qiáng)，其核心代碼如下：I = imread('fish.jpg'); % 讀入原圖像I = im2double(I); % 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型為double M,N = size(I); % 計(jì)算圖像面積figure(1); subplot(121); % 打開新窗口，設(shè)置圖像位置imshow(I); % 顯示原圖像title('原圖像'); % 定義標(biāo)簽Fa = 6; Fb = -160;O = Fa .* I + Fb/255; % 線性變換公式figure(1);subplot(122);imshow(O

12、);title('灰度變換后的圖像'); 4.2 分段線性灰度變換增強(qiáng)通過調(diào)用imread函數(shù)和imshow函數(shù)來實(shí)現(xiàn)分段線性灰度變換增強(qiáng)，其核心代碼如下：X1=imread('girl.jpg'); % 讀入原圖像subplot(221),imshow(X1)； %輸出圖像title('原圖像'); %在原始圖像中加標(biāo)題f0=0;g0=0; %進(jìn)行灰度級線性分段增強(qiáng)；f1=70;g1=30; f2=180;g2=230;f3=255;g3=255; subplot(223),plot(f0,f1,f2,f3,g0,g1,g2,g3);axis

13、tight,xlabel('f'),ylabel('g'),title('灰度變換曲線'); %繪制灰度變換線%增強(qiáng)對比度r1=(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); %變換矩陣中的每一個(gè)元素 for i=1:m for j=1:n f=X2(i,j); g(i,j)=0; if(f>=0)&(f<=f1) g(i,j)

14、=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; end end end subplot(222),imshow(mat2gray(g)； %輸出變換之后的圖像title('分段線性變換后的圖像');4.3 非線性灰度變換增強(qiáng)通過調(diào)用imread函數(shù)和imshow函數(shù)來實(shí)現(xiàn)非線性灰度變換增強(qiáng)，其核心代碼如下：I=imread('knot.jpg'); %讀取圖像I=mat2gray(I); %將一個(gè)

15、矩陣轉(zhuǎn)化為灰度圖像的數(shù)據(jù)格式I=im2double(I); %轉(zhuǎn)化為雙精度J=log(I+1); subplot(1,2,1);Imshow(I); %顯示圖像title('原圖像');subplot(1,2,2);Imshow(J);title('非線性對數(shù)變換后的圖像')5 仿真與結(jié)果分析在MATLAB7.1中運(yùn)行以上程序，分別對三幅灰度圖像分別進(jìn)行線性變換，分段線性變換和非線性變換后得到灰度被拉伸和壓縮的圖像。得到變換后的灰度圖像并加以比較分析。55.1 仿真利用MATLAB7.1對灰度原圖像圖5.1(a)進(jìn)行線性灰度變換得到變換后灰度圖像5.1(b)。

16、圖5.1（a）輸入的原圖像 圖5.1（b）變換后的灰度圖像 由圖5.1(a)和5.1(b)可知,左面的圖像為處理之前的原圖像，對比度相對較小。采用線性函數(shù)對其每一個(gè)像素做線性拉伸之后得到右面的圖像，圖像的灰度值相比原圖像變大。經(jīng)過變換后的圖像與原圖像相比較擴(kuò)大了對比度，有效的增強(qiáng)了視覺效果。6利用MATLAB7.1對灰度圖像圖5.3(a)按照灰度值的不同進(jìn)行分段線性灰度變換得到變換后灰度圖像圖5.3(b)。圖5.2為灰度變換曲線圖。7 圖5.2灰度變換曲線 圖5.3（a）輸入的原圖像 圖5.3（b）變換后的灰度圖像由圖5.2，圖5.3(a)和圖5.3(b)可知,灰度變化的范圍分別是0-70，7

17、0-180和180-255。這種變換方式對不同范圍的灰度值進(jìn)行不同的拉伸處理，中間灰度值進(jìn)行了拉伸而對兩端的灰度值進(jìn)行了壓縮。變換后的圖像變亮并且突出了人物的部分，達(dá)到了增強(qiáng)圖像效果的目的。8利用MATLAB7.1對灰度圖像圖5.4（a)按照灰度值的不同進(jìn)行非線性灰度變換得到變換后灰度圖像圖5.4(b)。 圖5.4（a）輸入的原圖像 圖5.4（b）變換后的灰度圖像 由圖5.4(a)和圖5.4(b)可知左面的圖像為處理之前的原圖像，右面的圖像為經(jīng)過非線性變換之后的圖像。這種變換有選擇地對某一灰度值范圍進(jìn)行擴(kuò)展，而其他范圍的灰度值有可能進(jìn)行壓縮，達(dá)到圖像增強(qiáng)的效果。95.2 結(jié)果分析線性拉伸可以將

18、原始輸入圖像中的灰度值不加區(qū)別地?cái)U(kuò)展。該方法將原始圖像灰度值的動態(tài)范圍按線性關(guān)系公式拉伸擴(kuò)展至指定范圍或整個(gè)動態(tài)范圍，使得整張圖片效果得到增強(qiáng)。非線性拉伸對某一范圍的灰度值有選擇地進(jìn)行拉伸，其它部分進(jìn)行壓縮，增強(qiáng)了圖片中感興趣的部分的灰度值而壓縮了其余部分的灰度值。非線性拉伸與分段線性拉伸不同的是，非線性拉伸不是通過在不同灰度值區(qū)間選擇不同的拉伸方程來實(shí)現(xiàn)對圖片的擴(kuò)展與壓縮的，非線性變換拉伸在整個(gè)灰度范圍內(nèi)采用統(tǒng)一的變換函數(shù)，利用變換函數(shù)的性質(zhì)實(shí)現(xiàn)對不同灰度值區(qū)間的擴(kuò)展和拉伸。10結(jié) 論空域增強(qiáng)在數(shù)字圖像處理中起到對圖像灰度的拉伸、壓縮變換的作用，目前這種方法在處理圖像灰度值方面得到廣泛的運(yùn)用

19、?；叶茸儞Q是空域變換的一種重要方式，可使圖像對比度擴(kuò)展，圖像清晰，特征明顯。本文所設(shè)計(jì)灰度變換法進(jìn)行空域增強(qiáng)所取得的成果如下：（1）在曝光不足或曝光過度，或景物本身灰度就比較小的情況下，圖像灰度有可能會局限在某一個(gè)很小的范圍，致使圖像中的細(xì)節(jié)模糊不清。正如灰色紐扣掉在與紐扣顏色相近的地毯上就不容易被找到，原因就是他們的顏色太接近。但是，如果白色紐扣掉到黑色的地毯上就會很容易地被找到，原因就是它們的亮度反差大。同樣，對于灰度局限在某一個(gè)很小范圍內(nèi)的數(shù)字圖像，如果用線性函數(shù)對圖像的每一個(gè)像素進(jìn)行線性擴(kuò)展，擴(kuò)大像素的對比度，將有效地改善視覺效果。該方法將原始圖像灰度值的動態(tài)范圍按線性關(guān)系公式拉伸擴(kuò)展至指定范圍或整個(gè)動態(tài)范圍，使得圖片效果得到增強(qiáng)。(2)線性拉伸可以將原始輸入圖像中的灰度值不加區(qū)別地?cái)U(kuò)展。在實(shí)際應(yīng)用中，為了突出圖像中感興趣的研究對象，常常該方法將原始圖像灰度值的動態(tài)范圍按線性關(guān)系公式拉伸擴(kuò)展至指定范圍或整個(gè)動態(tài)范圍，使得圖片效果得到增強(qiáng)。非線性拉伸對某一范圍的灰度值有選擇地進(jìn)行拉伸，其它部分進(jìn)行壓縮。與分段線