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《直方圖圖像增強(qiáng)(實驗報告)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。
1、數(shù)字圖像處理作業(yè)——直方圖圖像增強(qiáng)【摘要】在自然界中很多圖像可能都不符合人的視覺特點，因此有必要根據(jù)圖像的特點采用一定的方法增強(qiáng)圖像的視覺感知效果。本次作業(yè)通過直方圖來增強(qiáng)圖像，主要是對直方圖進(jìn)行修正來達(dá)到視覺轉(zhuǎn)換。具體方法為直方圖均衡、直方圖匹配以及圖像分割技術(shù)。其中，直方圖均衡是調(diào)整圖像的對比度使其增強(qiáng)；直方圖匹配是將所要處理圖像的直方圖與已知直方圖進(jìn)行類似匹配的方法；而圖像分割是將一副圖像的前景與背景區(qū)別開來的技術(shù)。1.把附件圖像的直方圖畫出:【注】：由于源圖像中的附圖均是以索引圖的形式給出，因此在畫直方圖之前需要將其轉(zhuǎn)換成灰度圖。如果調(diào)
2、色板缺失，需要先將調(diào)色板中缺失的色彩信息補(bǔ)全之后，再用matlab工具箱提供的圖像類型轉(zhuǎn)換函數(shù)（G=ind2gray（A,map）%將索引圖轉(zhuǎn)換成灰度圖）進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換。利用MATLAB工具箱，我們可以直接通過函數(shù)imhist()來畫出圖像的直方圖。處理結(jié)果如下：1.把所有圖像進(jìn)行直方圖均衡；輸出均衡后的圖像和源圖像進(jìn)行比對；分析改善內(nèi)容；【分析】：直方圖均衡化是圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方圖對對比度進(jìn)行調(diào)整的方法。該方法通過灰度變換將一幅圖像轉(zhuǎn)換為另一幅具有均衡直方圖，即在每個灰度級上都具有相同的象素點數(shù)的過程。直方圖均衡化則通過使用累積函數(shù)對灰
3、度值進(jìn)行“調(diào)整”以實現(xiàn)對比度的增強(qiáng)。處理結(jié)果如下：可見，處理后圖像的對比度有一定程度的增強(qiáng)，但同時直方圖均衡也存在著以下缺點： 1）變換后圖像的灰度級減少，某些細(xì)節(jié)消失；2）某些圖像，如直方圖有高峰，經(jīng)處理后對比度不自然的過分增強(qiáng)。3.進(jìn)一步把圖像按照對源圖像直方圖的觀察，各自指定不同源圖像的直方圖，進(jìn)行直方圖匹配，進(jìn)行圖像增強(qiáng)；分析：直方圖匹配：是指使一幅圖像的直方圖變成規(guī)定形狀的直方圖而進(jìn)行的圖像增強(qiáng)方法。將圖像直方圖以標(biāo)準(zhǔn)圖像的直方圖為標(biāo)準(zhǔn)作變換,使兩圖像的直方圖相同和近似,從而使兩幅圖像具有類似的色調(diào)和反差。均衡后的圖像，灰度值減少，
4、圖像對比度明顯增強(qiáng)，但是導(dǎo)致很多地方的細(xì)節(jié)模糊，看不清楚；而且有些地方過分增強(qiáng)，嚴(yán)重干擾清晰度。利用Matlab工具箱實現(xiàn)圖像直方圖匹配，就用imhist()函數(shù)和histeq()函數(shù)。處理結(jié)果：4.利用直方圖對圖像elain和woman進(jìn)行分割；【分析】：利用直方圖對圖像進(jìn)行分割，我們可以采用閾值分割法。閾值分割的實質(zhì)是利用圖像的灰度直方圖信息獲得用于分割的閾值。它是用一個或幾個閾值將圖像的灰度級分為幾個部分，認(rèn)為屬于同一部分的像素是同一個物體。該方法特別適用于目標(biāo)和背景占據(jù)不同灰度級范圍的圖像。其灰度級直方圖呈明顯的雙峰值。然后在峰谷處的灰
5、度值就可以作為閾值來對圖像進(jìn)行分割。直方圖統(tǒng)計的是灰度值出現(xiàn)的頻數(shù)，那些在第一個峰值附近的灰度值和第一個峰值接近，在第二個峰值附近的灰度值和第二個峰值接近，所以以2個峰值的中間的峰谷對應(yīng)的灰度值為閾值。大于閾值的點歸為一類，小于閾值的點歸為一類，這樣就把圖像分割成2類。以上是比較理想的情況，比如本實驗中elain.bmp的直方圖，就可以看成是雙峰型。因此，對于這幅圖像，可以根據(jù)觀察直方圖來確定閾值。但實際中很難找到這樣的圖像。一幅通常有多個物體和背景所組成，假如，其灰度級直方圖能呈現(xiàn)出多個明顯的峰值，則仍可以選峰值間峰谷處的灰度值作為閾值，此時
6、有多個閾值將圖像進(jìn)行分割，這樣就是多峰值閾值選擇。比如有3個峰值，可以去兩個峰谷處的灰度值T1，T2作為閾值。同樣，可以將閾值化后的圖像變成二值圖像。閾值分割的主要方法有：迭代法、最大類間方差法、動態(tài)閾值法、最大熵法等。本次實驗中，采用了閾值迭代法。迭代的方法產(chǎn)生閾值，可以通過程序自動計算出比較合適的分割閾值。其計算方法是這樣的：1.選擇閾值T，通?？梢赃x擇圖像的平均灰度值來作為初始值；2.通過初始閾值T，把圖像的平均灰度值分成兩組R1和R2；3.計算兩組平均灰度值μ1和μ2；4.重新選擇閾值T，新的T的定義為：T=(μ1+μ2)/2；循環(huán)做第
7、二步到第四步，一直到兩組的平均灰度值μ1和μ2不再發(fā)生改變，那么我們就獲得了所需要的閾值。算法描述：1.取得原圖得數(shù)據(jù)區(qū)指針以及圖像的高和寬；2.進(jìn)行直方圖統(tǒng)計；3.設(shè)定初始閾值T=127；4.分別計算圖像中小于T和大于T的兩組平均灰度值；5.迭代計算閾值，直至兩個閾值相等；6.根據(jù)計算出的閾值，對圖像進(jìn)行二值化處理。【處理結(jié)果】：①對于elain.bmp，觀察其直方圖，并經(jīng)過試探，發(fā)現(xiàn)當(dāng)閾值為115時，分割效果較為理想。②對于woman.bmp，采用迭代法進(jìn)行取閾值。處理結(jié)果如下圖：將分割結(jié)果與基于直接觀察直方圖法取閾值的結(jié)果進(jìn)行對比，可知，
8、迭代算法的效果更好一些。【附錄】1、源代碼：第一題%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%畫源圖像的直方圖以citywall.bm
