直方圖均衡及分段灰度變換

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1、圖像的直方圖均衡與分段灰度變換F10030255100309018董威一、基本原理與主要用途；1.直方圖均衡與分段灰度變換的基本原理；直方圖均衡化的目的是將原始圖像的直方圖變?yōu)榫夥植嫉男问?，即將一已知灰度概率密度分布的圖像，經(jīng)過(guò)某種變換變成一幅具有均勻灰度概率密度分布的新圖像，從而改善圖像的灰度層次。它的基本思想是把原始圖像的直方圖變換成均勻分布的形式，這樣就增加了像素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍，從而達(dá)到了增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。MATLAB圖像處理工具箱中提供的histeq函數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)直方圖的均衡化。線性變換是指在圖像灰度

2、范圍內(nèi)分段對(duì)逐個(gè)像元進(jìn)行處理,是將原圖像亮度值動(dòng)態(tài)范圍按線性關(guān)系(線性函數(shù))變換到指定范圍或整個(gè)動(dòng)態(tài)范圍。在實(shí)際運(yùn)算中給定的是2個(gè)亮度區(qū)間,即要把輸入圖像的某個(gè)亮度值區(qū)間[a,b]映射為輸出圖像的亮度值區(qū)間[c,d]。即按線性比例對(duì)圖像每一個(gè)象素灰度作灰度線性變換,改善圖像視覺(jué)效果。在實(shí)際圖像處理中,為了突出感興趣的目標(biāo)或灰度區(qū)域,相對(duì)抑制不感興趣的灰度區(qū)域,常常采用分段線性變換來(lái)進(jìn)行圖像灰度的處理。MATLAB圖像處理工具箱中提供的imadjust函數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)上述的線性變換。2.主要用途；在獲取圖像的過(guò)程中，由于噪聲

3、，光照等外界環(huán)境或設(shè)備本身的原因，原始數(shù)字圖像質(zhì)量會(huì)退化。例如一般成像系統(tǒng)只具有一定的響應(yīng)亮度，常出現(xiàn)對(duì)比度不足的弊病，影響視覺(jué)效果，在這些情況下需要對(duì)圖像做增強(qiáng)處理。圖像增強(qiáng)可以提高清晰度，改善圖像的視覺(jué)效果，突出圖像中的有用信息，削弱或消除不需要的信息。二、實(shí)現(xiàn)方案與源碼；1.直方圖均衡化；MATLAB圖像處理工具箱的histep函數(shù)可以很方便的實(shí)現(xiàn)直方圖均衡化。由于原圖片是彩色，因而在轉(zhuǎn)換前需要用rgb2gray函數(shù)將圖片轉(zhuǎn)化為灰度圖。源程序如下：a=imread('e:b.bmp');%讀取圖像b=rgb2gr

4、ay(a);%轉(zhuǎn)化為灰度圖像subplot(121),imshow(a);subplot(122),imhist(b);實(shí)現(xiàn)結(jié)果如下：原圖轉(zhuǎn)化為的灰度圖像subplot(121),imshow(b);subplot(122),imhist(b);%顯示灰度圖像與其直方圖實(shí)現(xiàn)結(jié)果如下：c=histeq(b);%直方圖均衡化subplot(121),imshow(b);subplot(122),imhist(b);%顯示處理后的圖像與其直方圖實(shí)現(xiàn)結(jié)果如下：不調(diào)用histeq函數(shù)，利用matlab語(yǔ)言也可直接編程實(shí)現(xiàn)圖像的直方

5、圖均衡化處理。圖像的灰度直方圖均衡化公式：公式中，T(rk)來(lái)表示原圖像的第k個(gè)灰度級(jí)的轉(zhuǎn)換函數(shù)?！票硎究偤汀！苙j/N表示0~j個(gè)灰度級(jí)的像素?cái)?shù)量總和與像素總數(shù)的比值，也就是前面講過(guò)的百分位(當(dāng)前色階與前面色階的所有像素?cái)?shù)量÷總像素?cái)?shù)量)。∑Pr(rk)表示第0~k的灰度級(jí)出現(xiàn)概率累積相加。因?yàn)閟是歸一化的數(shù)值(s∈[0,1])，要轉(zhuǎn)換為0~255的顏色值，需要再乘上255，即S=∑Pr(rk)*255。流程如下：讀取圖像——>轉(zhuǎn)換為灰度圖像——>計(jì)算各灰度出現(xiàn)的概率——>計(jì)算新的各灰度出現(xiàn)的概率——>填充各像素點(diǎn)新的

6、灰度值——>顯示圖像相應(yīng)的源程序如下：a=imread('e:b.bmp');%讀取圖像[m,n,o]=size(a);grayPic=rgb2gray(a);figure,imshow(a);figure,imshow(grayPic);gp=zeros(1,256);%計(jì)算各灰度出現(xiàn)的概率fori=1:256gp(i)=length(find(grayPic==(i-1)))/(m*n);endfigure,bar(0:255,gp);title('原圖像直方圖');xlabel('灰度值');ylabel('出現(xiàn)

7、概率');newGp=zeros(1,256);%計(jì)算新的各灰度出現(xiàn)的概率S1=zeros(1,256);S2=zeros(1,256);tmp=0;fori=1:256tmp=tmp+gp(i);S1(i)=tmp;S2(i)=round(S1(i)*256);endfori=1:256newGp(i)=sum(gp(find(S2==i)));endfigure,bar(0:255,newGp);title('均衡化后的直方圖');xlabel('灰度值');ylabel('出現(xiàn)概率');newGrayPic=gra

8、yPic;%填充各像素點(diǎn)新的灰度值fori=1:256newGrayPic(find(grayPic==(i-1)))=S2(i);endfigure,imshow(newGrayPic);實(shí)現(xiàn)結(jié)果與調(diào)用函數(shù)一致。1.分段線性灰度變換；通過(guò)分段線性變換,原圖f(x,y)中灰度值在0到a和b到Mf間的動(dòng)態(tài)范圍映射到g(