基于matlab的圖像增強(qiáng)技術(shù)研究new

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1、2008年3月渭南師范學(xué)院學(xué)報(bào)March2008第23卷第2期JournalofWeinanTeachersUniversityVol.23No.2基于Matlab的圖像增強(qiáng)技術(shù)研究賈小軍(渭南師范學(xué)院資產(chǎn)設(shè)備管理處,陜西渭南714000)摘要:圖像增強(qiáng)是圖像處理的一個(gè)重要分支,是圖像邊緣提取、圖像分割等的基礎(chǔ).文章介紹了常用的圖像增強(qiáng)技術(shù),并且以Matlab為工具完成圖像的直方圖均衡化、巴特沃斯高通濾波器操作的示例,給出了處理前后的對(duì)照?qǐng)D像.重點(diǎn)介紹了利用小波變換進(jìn)行圖像增強(qiáng),獲得了比較好的增強(qiáng)效果.關(guān)鍵詞:Matlab;數(shù)字圖像處理;圖像增強(qiáng);小波變換中圖分類號(hào):TP183文獻(xiàn)標(biāo)

2、志碼:A文章編號(hào):1009—5128(2008)02—0068—03收稿日期:2007—07—05作者簡(jiǎn)介:賈小軍(1972—),男,陜西眉縣人,渭南師范學(xué)院工程師,華中科技大學(xué)碩士研究生.在圖像的形成、傳輸或變換過程中,由于受到多種因素的影響,如光學(xué)系統(tǒng)失真、系統(tǒng)噪聲、曝光不足或過量、相對(duì)運(yùn)動(dòng)等,圖像往往與原始景物之間或圖像與原始圖像之間產(chǎn)生某種差異.降質(zhì)或退化的圖像通常模糊不清,使人觀察起來不滿意,或者使機(jī)器從中提取的信息減少甚至錯(cuò)誤.因此,在對(duì)圖像進(jìn)行分析[1]前,必須先對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行改善.圖像增強(qiáng)處理技術(shù)一直是圖像處理領(lǐng)域一類非常重要的基本圖像處理技術(shù).圖像增強(qiáng)是采用一些技術(shù)

3、手段,有選擇地突出圖像中感興趣的特征或抑制圖像中某些不需要的特征,使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量,加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果.圖像增強(qiáng)不考慮圖像質(zhì)量下降的原因,只將圖像中感興趣的特征有選擇的突出,而衰減不需要的特征,它的目的主要是提高圖像的視覺質(zhì)量或凸現(xiàn)某些特征信息,使得處理后的[2]圖像對(duì)某些特定的應(yīng)用比原來的圖像更加有效.因此此類圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)、遙感、微生物、刑偵以及軍事等諸多科研和應(yīng)用領(lǐng)域?qū)υ紙D像的模式識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等起著重要作用.1圖像增強(qiáng)技術(shù)(1)空域增強(qiáng)技術(shù)空域法是在原圖像上直接進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算,主要是對(duì)圖像中的各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行操作.典型的空域處理圖像方法是灰度直方圖處理技術(shù)以

4、及直方圖均衡化處理技術(shù).它的主要原理是對(duì)一幅圖像的直方圖,經(jīng)過一定的變換,使其成為均勻或者基本均勻.但是由于灰度直方圖實(shí)施近似概率密度函數(shù),因此,當(dāng)用離散的灰度等級(jí)做變換時(shí),很難得到完全平坦均勻的結(jié)果.(2)頻域增強(qiáng)技術(shù)頻域法是從另外一個(gè)角度來分析圖像信號(hào)的特性.即首先將圖像從空間域變換到頻域,然后進(jìn)行各種各樣的處理,再將所得到的結(jié)果進(jìn)行反變換,從而達(dá)到圖像處理的目的.通常采用的變化方法有傅立葉變換、DCT變換、沃爾什-哈達(dá)瑪變換、小波變換等.2圖像增強(qiáng)方法應(yīng)用比較圖1原始圖像圖2原始圖像的灰度直方圖圖3直方圖均衡化后的圖像圖4均衡化后圖像的灰度直方圖2008年第2期賈小軍:基于Ma

5、tlab的圖像增強(qiáng)技術(shù)研究·69·(1)空域增強(qiáng)技術(shù)采用直方圖均衡化技術(shù),通過Matlab工具箱中的imhist函數(shù)以及figure命令可以看出原始圖像的直方圖灰度范圍較窄,并且圖像中灰度值的高低區(qū)分不明顯.為了獲得較好的增強(qiáng)效果,為此調(diào)用histep函數(shù)將圖像的灰度值擴(kuò)展到整個(gè)灰度范圍中,故像素能夠分布在與圖像類型有關(guān)的整個(gè)取值范圍內(nèi),圖像有了一定的改善.但是,這種處理方法沒有考慮圖像的內(nèi)容,處理后圖像看起來亮度過高.(2)頻域增強(qiáng)技術(shù)1)采用巴特沃斯低通濾波器去噪.一般地、圖像的邊緣和噪聲對(duì)應(yīng)與傅立葉變換中的高頻部分,所以能夠讓低頻信息通過同時(shí)濾掉高頻分量,因而此技術(shù)能夠平滑圖像

6、,去除噪聲.圖5采用巴特沃斯低通濾波器處理后圖像對(duì)16圖6采用巴特沃斯高通濾波器處理后圖像對(duì)162)采用巴特沃斯高通濾波器對(duì)圖像銳化處理.由于圖像中灰度發(fā)生驟變的部分與其頻譜的高頻分量相對(duì)應(yīng),可以采用高通濾波器衰減或抑制低頻分量,使高頻分量暢通并能夠?qū)D像進(jìn)行銳化處理.所以低通濾波后讓高頻信息通過,在像面上顯示了圖像的細(xì)節(jié),圖像邊緣部分得到加強(qiáng).3)利用小波變換獲得圖像增強(qiáng).利用小波變換對(duì)圖像進(jìn)行二尺度分解,對(duì)感興趣的部分進(jìn)行增強(qiáng).對(duì)低頻系數(shù)進(jìn)行放大,對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行縮小,可以有效去除圖像的噪聲、增強(qiáng)圖像輪廓.關(guān)鍵代碼:clear[I,map]=imread('cameraman.ti

7、f');X=double(I);subplot(121);nbc=size(X,2);image(X);colormap(gray(nbc));圖7小波變換處理結(jié)果title(原'始圖像');·70·渭南師范學(xué)院學(xué)報(bào)第23卷%畫出原圖像[c,s]=wavedec2(X,2,'sym4');%進(jìn)行二層小波分解len=length(c);%處理分解系數(shù),突出輪廓,弱化細(xì)節(jié)forI=1:lenif(c(I)>350)c(I)=23c(I);elsec(I)=0.