图像灰度变换增强
图像灰度变换增强
摘要：灰度变换是基于点操作的增强方法，它将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值，如增强处理中的对比度增强。对比度增强可以采用线性拉伸和非线性拉伸。线性拉伸可以将原始输入图像中的灰度值不加区别地扩展。如果要求对局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理时，采用分段线性拉伸。非线性拉伸常采用对数扩展和指数扩展。对数扩展拉伸低亮度去，压缩高亮度区；指数扩展拉伸了高亮区，压缩了低亮度区。
关键词：图像增强，灰度变换，线性变换，分段线性变换，非线性变换
一． 概述
影响系统图像清晰程度的因素很多，例如室外光照度不够均匀就会造成图像灰度过于集中；由CCD （摄像头）获得的图像经过A/D （数/模转换，该功能在图像系统中由数字采集卡来实现）转换、线路传送都会产生噪声污染等等。因此图像质量不可避免的降低了，轻者表现为图像不干净，难于看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌也看不出来。因此，在对图像进行分析之前，必须要对图像质量进行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减不需要的特征，它的目的主要是提高图像的可懂度。图像复原技术与增强技术不同，它需要了解图像质量下降的原因，首先要建立"降质模型"，再利用该模型，恢复原始图像。
根据图像增强处理过程所在的空间不同，图像增强可分为空余增强法和频域增强法两大类。频域增强是在图像的某种变换域内，对图像的变换系数值进行运算，即作某种修正，然后通过逆变换获得增强了的图像。空域增强则是指直接在图像所在的二维空间进行增强处理，既增强构成图像的像素。空域增强法主要有灰度变换增强，直方图增强，图像平滑和图像锐化等。
图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中一种非常基础，直接的空间域图像处理法，也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。
二． 灰度变换处理
灰度变换的过程可表示为：)],([),(y x f T y x g ，它是指将输入图像中每个像素
),(y x 的灰度值),(y x f ，通过眏射函数)(?T ，变换成输出图像中的灰度值),(y x g 。根据不同的应用要求，可以选择不同的变换函数，如正比函数和指数函数等。根据函数的性质，灰度变换的方法有：线性灰度变换，分段线性灰度变换，非线性灰度变换。线性灰度变换和非线性灰度变换，是直接应用确定的变换公式依次对每个像素进行处理，故也称为直接灰度变换。
㈠． 线性变换 简单的线性灰度变换法可以表示为：c a y x f a
b c d y x g +---=]),([),(，其中：b 和a 分别是输入图像亮度分量的最大值和最小值，d 和c 分别是输出图像亮度分量的最大值和最小值。经过线性灰度变化法，图像亮度分量的线性范围从[],[b a 变化到],[d c ，如图所示。
图1 线性变换
若图像中大部分像素的灰度级分布在区间],[b a 内，M f 为
原图的最大灰度级，只有很小一部分的灰度级超过了此区
间，则为了改善增强效果，可以令：
???????+---=d c a y x f a b c d c y x g ]),([),( M f
y x f b b y x f a a y x f ≤≤≤≤≤≤),(),(),(0由于人眼对灰度级别的分辨能力有限，只有当相邻像素的灰度值相差到一定程度时才能被辨别出来。通过上述变换，图像中相邻像素灰度的差值增加，例如在曝光不足或过度的情况下，图像的灰度可能会局限在一个很小的范围内，这时得到的图像可能是一个模糊不清，似乎没有灰度层次的图像。采用线性变换对图像中每一个像素灰度作线性拉伸，将有效改善图像视觉效果。
线性变换效果图：
㈡． 分段线性变换
为了突出图像中感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间，可采用
分段线性变换，它将图像灰度区间分成两段乃至多段分别作线性变换。进行变换时，把0～255整个灰度值区间分为若干线段，每一个直线段都对应一个局部的线性变换关系。常用的三段线性变换如图所示：
图2 分段线性变换
图中，中间],[b a 段的灰度得到拉伸，两端灰度被压缩公式
如下：
???????????+---+---=d b y x f b d c a y x f a b c d y x f a c y x g M M f g ]),([]),([),(),( M f
y x f b b y x f a a y x f ≤≤≤≤≤≤),(),(),(0通过细心调节节点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间尽行拉伸或压缩。分段线性变换可以根据用户的需要，拉伸特征物体的灰度细节，虽然其他灰度区间对应的细节信息有所损失，这对于识别目标来说没有什么影响。下面对一些特殊的情况进行了分析。令a c k /1=，)/()(2a b c d k --=，)/()(3b M d M k f g --=，即它们分别为对应直线段的斜率。
1. 当031==k k 时，如图3（a ）所示，表示对于],[b a 以外的原图灰度不感兴趣，均令为
0，而处于],[b a 之间的原图灰度，则均匀的变换成新图灰度。
2. 当0321===k k k ，但d c =时，如图3（b ）所示，表示只对],[b a 间的灰度感兴趣，
且均为同样的白色，其余变黑，此图样对应变成二值图。这种操作又称为灰度级（或窗口）切片。
3. 当131==k k ，g M d c ==时，如图3（c ）所示，表示在保留背景的前提下，提升]
,[b a 间像素的灰度级。它也是一种窗口或灰度级切片操作。
图3分段线性变换
㈢． 非线性变换
非线性拉伸不是对图像的整个灰度范围进行扩展，而是有选择的对某一灰度范围进行扩展，其他范围的灰度值则有可能被压缩。非线性拉伸在整个灰度值范围内采用统一的变换函数，利用变换函数的数学性质实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。下面介绍常用的两种非线性扩展法。
1. 对数变换
对数变换，是指输出图像的像素点的灰度值与对应的输出图像的像素灰度值之间为对数 关系,其一般公式为：c
b y x f a y x g ln ]1),(ln[),(?++=，式中
c b a ,,都是可以选择的参数，式中1),(+y x f 是为了避免对0求对数，确保0]1),(ln [≥+y x f 。当0),(=y x f 时，0]1),(ln [=+y x f ，则,a y =则a 为y 轴上的截距，确定了变换曲线的初始位置的变换关系，c b ,两个参数确定变换曲线的变换速率。对数变换扩展了低灰度区，压缩了高灰度区，能使低灰度区的图像较清晰地显示出来。
2. 指数变换
指数变换，是指输出图像的像素点的灰度值与对应的输出图像的像素灰度值之间满足指 数关系，其一般公式为：1),(]),([-=-a y x f c b y x g 。其中：c b a ,,是引入的参数，用来调整曲线的位置和形状，当a y x f =),(时，0),(=y x g ，此时指数曲线交于x 轴，由此可见参数a 决定了指数变换曲线的初始位置；参数c 决定了变换曲线的陡度，即决定曲线的变换速率。这种变换一般用于对图像的高灰度区给予较大扩展，适于过亮的图像。
图4 非线性灰度变换
参考文献：
[1] 阮秋棋. 数字图像处理学.北京： 电子工业出版社，2001.1
[2] 章毓晋．图像工程（上）．清华版，1999，pp101－12
[3] Rafael C. Gonzalez. 数字图像处理（第二版）. 电子工业出版社，2007.7
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[5]夏良正.数字图像处理（M）.南京：东南大学出版社，1999
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[7]姚敏等．数字图像处理．机械工业出版社，2001
[8]龚声荣等．数字图像处理．北京：清华大学出版社，2006.7
图像灰度变换实验报告
图像灰度变换报告 一.实验目的 1.学会使用Matlab ； 2.学会用Matlab 软件对图像进行灰度变换，观察采用各种不同灰度变换发法对最终图像效果的影响； 二.实验内容 1.熟悉Matlab 中的一些常用处理函数 读取图像：img=imread('filename'); //支持TIF,JPEG,GIF,BMP,PNG 等文件格式。 显示图像：imshow(img,G); //G 表示显示该图像的灰度级数，如省略则默认为256。 保存图片：imwrite(img,'filename'); //不支持GIF 格式，其他与imread 相同。 亮度变换：imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in 至high_in 之间的值映射到low_out 至high_out 之 间，low_in 以下及high_in 以上归零。 绘制直方图：imhist(img); 直方图均衡化：histeq(img,newlevel); //newlevel 表示输出图像指定的灰度级数。 2.获取实验用图像：rice.jpg. 使用imread 函数将图像读入Matlab 。 3 .产生灰度变换函数T1，使得： 0.3r r < 0.35 s = 0.105 + 2.6333(r – 0.35) 0.35 ≤ r ≤ 0.65 1 + 0.3(r – 1) r > 0.65 用T1对原图像rice.jpg 进行处理，使用imwrite 函数保存处理后的新图像。 4.产生灰度变换函数T2，使得： s = 5.用T2imwrite 保存处理后的新图像。 6.分别用 s = r 0.6; s = r 0.4; s = r 0.3 对kids.tiff 图像进行处理。为简便起见，使用Matlab 中的imadjust 函数，最后用imwrite 保存处理后的新图像。 7.对circuit.jpg 图像实施反变换（Negative Transformation ）。s =1－r; 使
图形学实验报告
计 算 机 图 形 学 实验指导书 学号：1441901105 姓名：谢卉
实验一：图形的几何变换 实验学时：4学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 二维图形的平移、缩放、旋转和投影变换（投影变换可在实验三中实现）等是最基本的图形变换，被广泛用于计算机图形学的各种应用程序中，本实验通过算法分析以及程序设计实验二维的图形变换，以了解变换实现的方法。如可能也可进行裁剪设计。 二、实验内容 掌握平移、缩放、旋转变换的基本原理，理解线段裁剪的算法原理，并通过程序设计实现上述变换。建议采用VC++实现OpenGL程序设计。 三、实验原理、方法和手段 1．图形的平移 在屏幕上显示一个人或其它物体（如图1所示），用交互操作方式使其在屏幕上沿水平和垂直方向移动Tx和Ty，则有 x’=x+Tx y’=y+Ty 其中：x与y为变换前图形中某一点的坐标，x’和y’为变换后图形中该点的坐标。其交互方式可先定义键值，然后操作功能键使其移动。 2．图形的缩放 在屏幕上显示一个帆船（使它生成在右下方），使其相对于屏幕坐标原点缩小s倍（即x方向和y方向均缩小s倍）。则有： x’=x*s y’=y*s 注意：有时图形缩放并不一定相对于原点，而是事先确定一个参考位置。一般情况下，参考点在图形的左下角或中心。设参考点坐标为xf、yf则有变换公式x’=x*Sx+xf*(1-Sx)=xf+(x-xf)*Sx y’=y*Sy+yf*(1-Sy)=yf+(y-yf)*Sy 式中的x与y为变换前图形中某一点的坐标，x’和y’为变换后图形中该点的坐标。当Sx>1和Sy>1时为放大倍数，Sx<1和Sy<1时为缩小倍数（但Sx和Sy
matlab图像处理图像灰度变换直方图变换
附录1 课程实验报告格式 每个实验项目包括：1)设计思路，2)程序代码，3）实验结果，4）实验中出现的问题及解决方法。 实验一：直方图灰度变换 A：读入灰度图像‘debye1.tif’，采用交互式操作，用improfile绘制一条线段的灰度值。 imread('rice.tif'); imshow('rice.tif'),title('rice.tif'); improfile,title('主对角线上灰度值')
B：读入RGB图像‘flowers.tif’，显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的分布imread('flowers.tif'); imshow('flowers.tif'),title('flowers.tif'); improfile,title('主对角线红绿蓝分量') C：图像灰度变化 f=imread('rice.png'); imhist(f,256); %显示其直方图 g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]); %灰度转换，实现明暗转换(负片图像) figure,imshow(g1)%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1] g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]); figure,imshow(g2) 图像灰度变换处理实例： g=imread('me.jpg'); imshow(g),title('原始图片'); h=log(1+double(g)); %对输入图像对数映射变换 h=mat2gray(h); %将矩阵h转换为灰度图片
h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图 imshow(h),title('转换后的8位图'); 运行后的结果： 实验二：直方图变换 A：直方图显示 I=imread('cameraman.tif'); %读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题运行结果如下：
图像空域增强算法设计——灰度变换增强
成绩评定表
课程设计任务书
摘要 空域增强在数字图像处理中起到对图像灰度的拉伸、压缩变换的作用，目前这种方法在处理图像灰度值方面得到广泛的运用。MATLAB这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以利用MATLAB软件来对图像进行空域增强在数字图像处理的应用中具有很大的优势。 图像变换增强是利用一系列的变换方法使图像的对比度得到提升,也就达到了增强图像的目的--更便于观察,更容易区分不同灰度的图像。根据函数的性质，灰度变换的方法有线性灰度变换、分段线性灰度变换、非线性灰度变换。对于灰度局限在某一个很小范围内的数字图像，如果用线性函数对图像的每一个像素进行线性扩展，扩大像素的对比度，将有效地改善视觉效果。本文利用MATLAB软件对灰度图像分别进行了线性灰度变换增强，非线性灰度增强和分段线性灰度增强，达到了提高图像对比度，增强图像效果的目的，证明了图像变换增强在数字图像处理中的重要作用。 关键词：MATLAB；灰度图像；线性变换；非线性变换
目录 1设计目的 (1) 2设计方案 (1) 2.1 灰度变换增强的概念 (1) 2.2 灰度变换增强流程 (2) 3设计内容 (3) 3. 1 线性灰度变换的概述 (3) 3. 2 分段线性灰度变换的概述 (3) 3. 3非线性灰度变换的概述 (4) 4程序代码设计 (5) 4.1线性灰度变换增强 (5) 4.1.1线性变换增强流程 (5) 4.1.2线性变换增强设计 (5) 4.2分段线性灰度变换程序代码 (6) 4.2.1分段线性变换增强流程 (6) 4.2.2分段线性变换增强设计 (6) 4.3非线性灰度变换程序代码 (8) 4.3.1非线性变换增强流程 (8) 4.3.2非线性变换增强设计 (8) 5仿真结果与分析 (10) 5.1线性灰度变换仿真结果 (10) 5.2分段线性灰度变换仿真结果 (11) 5.3非线性灰度变换仿真结果 (12) 5.4结果分析 (12) 结论 (14) 参考文献 (15)
实验一Matlab图像处理基础及图像灰度变换
实验一Matlab图像处理基础及图像灰度变换 一、实验目的 了解Matlab平台下的图像编程环境，熟悉Matlab中的DIP (Digital Image Processing)工具箱；掌握Matlab中图像的表示方法，图像类型、数据类型的种类及各自的特点，并知道怎样在它们之间进行转换。掌握Matlab环境下的一些最基本的图像处理操作，如读图像、写图像、查看图像信息和格式、尺寸和灰度的伸缩等等；通过实验掌握图像直方图的描绘方法，加深直方图形状与图像特征间关系间的理解；加深对直方图均衡算法的理解。 二、实验内容 1．从硬盘中读取一幅灰度图像； 2．显示图像信息，查看图像格式、大小、位深等内容； 3．用灰度面积法编写求图像方图的Matlab程序，并画图； 4．把第3步的结果与直接用Matlab工具箱中函数histogram的结果进行比较，以衡量第3步中程序的正确性。 5．对读入的图像进行直方图均衡化，画出处理后的直方图，并比较处理前后图像效果的变化。 三、知识要点 1.Matlab6.5支持的图像图形格式 TIFF, JEPG, GIF, BMP, PNG, XWD (X Window Dump)，其中GIF不支持写。 2.与图像处理相关的最基本函数 读：imread; 写：imwrite; 显示：imshow; 信息查看：imfinfo; 3.Matlab6.5支持的数据类 double, unit8, int8, uint16, int16, uint32, int32, single, char (2 bytes per element), logical. 4.Matlab6.5支持的图像类型 Intensity images, binary images, indexed images, RGB image 5.数据类及图像类型间的基本转换函数 数据类转换：B = data_class_name(A);
计算机图形学实验报告 (2)
中南大学信息科学与工程学院 实验报告实验名称 实验地点科技楼四楼 实验日期2014年6月 指导教师 学生班级 学生姓名 学生学号 提交日期2014年6月
实验一Window图形编程基础 一、实验类型：验证型实验 二、实验目的 1、熟练使用实验主要开发平台VC6.0； 2、掌握如何在编译平台下编辑、编译、连接和运行一个简单的Windows图形应用程序； 3、掌握Window图形编程的基本方法； 4、学会使用基本绘图函数和Window GDI对象； 三、实验内容 创建基于MFC的Single Document应用程序（Win32应用程序也可，同学们可根据自己的喜好决定），程序可以实现以下要求： 1、用户可以通过菜单选择绘图颜色； 2、用户点击菜单选择绘图形状时，能在视图中绘制指定形状的图形； 四、实验要求与指导 1、建立名为“颜色”的菜单，该菜单下有四个菜单项：红、绿、蓝、黄。用户通过点击不同的菜单项，可以选择不同的颜色进行绘图。 2、建立名为“绘图”的菜单，该菜单下有三个菜单项：直线、曲线、矩形 其中“曲线”项有级联菜单，包括：圆、椭圆。 3、用户通过点击“绘图”中不同的菜单项，弹出对话框，让用户输入绘图位置，在指定位置进行绘图。
五、实验结果： 六、实验主要代码 1、画直线：CClientDC *m_pDC;再在OnDraw函数里给变量初始化m_pDC=new CClientDC(this); 在OnDraw函数中添加： m_pDC=new CClientDC(this); m_pDC->MoveTo(10,10); m_pDC->LineTo(100,100); m_pDC->SetPixel(100,200,RGB(0,0,0)); m_pDC->TextOut(100,100); 2、画圆： void CMyCG::LineDDA2(int xa, int ya, int xb, int yb, CDC *pDC) { int dx = xb - xa; int dy = yb - ya; int Steps, k; float xIncrement,yIncrement; float x = xa,y= ya; if(abs(dx)>abs(dy))
实验三 图像增强--灰度变换
实验三图像增强—灰度变换 一、实验目的： 1、了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识。 2、学会对图像直方图的分析。 3、掌握直接灰度变换的图像增强方法。 二、实验原理及知识点 术语‘空间域’指的是图像平面本身，在空间域内处理图像的方法是直接对图像的像素进行处理。空间域处理方法分为两种：灰度级变换、空间滤波。空间域技术直接对像素进行操作其表达式为： g(x,y)=T[f(x,y)] 其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，T是对图像f进行处理的操作符，定义在点(x,y)的指定领域内。 定义点(x,y)的空间邻近区域的主要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或长方形区域。此区域的中心从原点(如左上角)开始逐像素点移动，在移动的同时，该区域会包含不同的领域。T应用于每个位置(x,y)，以便在该位置得到输出图像g。在计算(x,y)处的g值时，只使用该领域的像素。 灰度变换T的最简单形式是使用领域大小为1×1，此时,(x,y)处的g值仅由f在该点处的亮度决定，T也变为一个亮度或灰度级变化函数。当处理单设(灰度)图像时，这两个术语可以互换。由于亮度变换函数仅取决于亮度的值，而与(x,y)无关，所以亮度函数通常可写做如下所示的简单形式： s=T(r) 其中，r表示图像f中相应点(x,y)的亮度，s表示图像g中相应点(x,y)的亮度。 核心函数是imhist，其基本语法为： h=imhist(f,b) 其中，f为输入图像，h为其直方图h()，b是用于形成直方图像的灰度级的个数。如果b未包含在此变量中，则默认值为256.如要处理一幅uint8
用matlab实现图像灰度变换课程设计
课程设计报告册 课程名称： MATLAB课程设计 课题名称：灰度变换增强 专业班级： 姓名： Bob Wang 学号： 15164 课程设计主要场所：信息楼220 时间： 指导教师：成绩：
前言 数字图像处理技术是20世界60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言，同时又是一个科学计算平台。它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或变成以完成各自的计算。MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱。由于MATLAB语言的语法特征与C语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式，而且这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以MATLAB在图像处理的应用中具有很大的优势。 MATLAB是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言，能够满足科学、工程计算和绘图的要求，与其它计算机语言相比，其特点是简洁和智能化，适应科技专业人员的思维方式和书写习惯，使得编程和调试效率大大提高。我们学习掌握MATLAB，也可以说是在科学工具上与国际接轨。
目录 一、课程设计目的 (2) 二、设计任务及容 (2) 三、课题设计实验条件 (3) 四、涉及知识 (3) 五、具体设计过程及调试 (4) 5.1、图像的读入和显示 5.1.1、打开图像 (4) 5.1.2、显示原图像 (5) 5.1.3、图像灰度处理 (7) 5.1.4、显示灰阶后图像 (8) 5.2、直方图均衡化 5.2.1、生成直方图 (10) 5.2.2、直方图均衡化 (12) 5.3、灰度变换 5.3.1、线性变换 (9) 5.3.2、分段线性变换 (9) 5.3.3、非线性变换.................................... (9) 六、心得体会 (17) 七、参考文献 (18) 八、程序清单 (19)
图像灰度变换增强
图像灰度变换增强 摘要：灰度变换是基于点操作的增强方法，它将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值，如增强处理中的对比度增强。对比度增强可以采用线性拉伸和非线性拉伸。线性拉伸可以将原始输入图像中的灰度值不加区别地扩展。如果要求对局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理时，采用分段线性拉伸。非线性拉伸常采用对数扩展和指数扩展。对数扩展拉伸低亮度去，压缩高亮度区；指数扩展拉伸了高亮区，压缩了低亮度区。 关键词：图像增强，灰度变换，线性变换，分段线性变换，非线性变换 一． 概述 影响系统图像清晰程度的因素很多，例如室外光照度不够均匀就会造成图像灰度过于集中；由CCD （摄像头）获得的图像经过A/D （数/模转换，该功能在图像系统中由数字采集卡来实现）转换、线路传送都会产生噪声污染等等。因此图像质量不可避免的降低了，轻者表现为图像不干净，难于看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌也看不出来。因此，在对图像进行分析之前，必须要对图像质量进行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减不需要的特征，它的目的主要是提高图像的可懂度。图像复原技术与增强技术不同，它需要了解图像质量下降的原因，首先要建立"降质模型"，再利用该模型，恢复原始图像。 根据图像增强处理过程所在的空间不同，图像增强可分为空余增强法和频域增强法两大类。频域增强是在图像的某种变换域内，对图像的变换系数值进行运算，即作某种修正，然后通过逆变换获得增强了的图像。空域增强则是指直接在图像所在的二维空间进行增强处理，既增强构成图像的像素。空域增强法主要有灰度变换增强，直方图增强，图像平滑和图像锐化等。 图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中一种非常基础，直接的空间域图像处理法，也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。 二． 灰度变换处理 灰度变换的过程可表示为：)],([),(y x f T y x g ，它是指将输入图像中每个像素
matlab图像的灰度变换
实验二 图像的灰度变换 一、实验目的 1、 理解数字图像处理中点运算的基本作用； 2、 掌握对比度调整与灰度直方图均衡化的方法。 二、实验原理 1、对比度调整 如果原图像f (x , y )的灰度范围是[m , M ]，我们希望对图像的灰度范围进行线性调整，调整后的图像g (x , y )的灰度范围是[n , N ]，那么下述变换： []n m y x f m M n N y x g +---=),(),(就可以实现这一要求。 MATLAB 图像处理工具箱中提供的imadjust 函数，可以实现上述的线性变换对比度调整。imadjust 函数的语法格式为： J = imadjust(I,[low_in high_in], [low_out high_out]) J = imadjust(I, [low_in high_in], [low_out high_out])返回原图像I 经过直方图调整后的新图像J ，[low_in high_in]为原图像中要变换的灰度范围，[low_out high_out]指定了变换后的灰度范围，灰度范围可以用 [ ] 空矩阵表示默认范围，默认值为[0, 1]。 不使用imadjust 函数，利用matlab 语言直接编程也很容易实现灰度图像的对比度调整。但运算的过程中应当注意以下问题，由于我们读出的图像数据一般是uint8型，而在MATLAB 的矩阵运算中要求所有的运算变量为double 型（双精度型）。因此读出的图像数据不能直接进行运算，必须将图像数据转换成双精度型数据。 2、直方图均衡化 直方图均衡化的目的是将原始图像的直方图变为均衡分布的形式，即将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像，从而改善图像的灰度层次。 MATLAB 图像处理工具箱中提供的histeq 函数，可以实现直方图的均衡化。 三、实验内容及要求 1、 用MATLAB 在自建的文件夹中建立example2.m 程序文件。在这个文件的程序中，将girl2.bmp 图像文件读出，显示它的图像及灰度直方图（可以发现其灰度值集中在一段区
图像处理实验报告
实验报告 实验课程名称：数字图像处理 班级：学号：姓名： 注：1、每个实验中各项成绩按照10分制评定，每个实验成绩为两项总和20分。 2、平均成绩取三个实验平均成绩。 2016年 4 月18日
实验一 图像的二维离散傅立叶变换 一、实验目的 掌握图像的二维离散傅立叶变换以及性质 二、实验要求 1) 建立输入图像，在64?64的黑色图像矩阵的中心建立16?16的白色矩形图像点阵， 形成图像文件。对输入图像进行二维傅立叶变换，将原始图像及变换图像（三维、中心化）都显示于屏幕上。 2) 调整输入图像中白色矩形的位置，再进行变换，将原始图像及变换图像（三维、中 心化）都显示于屏幕上，比较变换结果。 3) 调整输入图像中白色矩形的尺寸（40?40，4?4），再进行变换，将原始图像及变 换图像（三维、中心化）都显示于屏幕上，比较变换结果。 三、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 四、实验原理 傅里叶变换作为分析数字图像的有利工具，因其可分离性、平移性、周期性和共轭对称性可以定量地方分析数字化系统，并且变换后的图像使得时间域和频域间的联系能够方便直观地解决许多问题。实验通过MATLAB 实验该项技能。 设),(y x f 是在空间域上等间隔采样得到的M ×N 的二维离散信号，x 和y 是离散实变量，u 和v 为离散频率变量，则二维离散傅里叶变换对一般地定义为 ∑∑ -=-=+-= 101 )],( 2ex p[),(1 ),(M x N y N yu M xu j y x f MN v u F π,1,0=u …，M-1；y=0，1，…N-1 ∑∑-=-=+=101 )],( 2ex p[),(),(M x N y N uy M ux j v u F y x f π ,1,0=x …，M-1；y=0，1，…N-1 在图像处理中，有事为了讨论上的方便，取M=N ，这样二维离散傅里叶变换对就定义为 ,]) (2ex p[),(1 ),(101 ∑∑ -=-=+- = N x N y N yu xu j y x f N v u F π 1,0,=v u …，N-1 ,]) (2ex p[ ),(1 ),(101 ∑∑-=-=+= N u N v N vy ux j v u F N y x f π 1,0,=y x ，…，N-1 其中，]/)(2exp[N yv xu j +-π是正变换核，]/)(2exp[N vy ux j +π是反变换核。将二维离散傅里叶变换的频谱的平方定义为),(y x f 的功率谱，记为 ),(),(|),(|),(222v u I v u R v u F v u P +== 功率谱反映了二维离散信号的能量在空间频率域上的分布情况。 五、实验步骤、程序及结果： 1、实验步骤： （1）、编写程序建立输入图像； （2）、对上述图像进行二维傅立叶变换，观察其频谱 （3）、改变输入图像中白框的位置，在进行二维傅里叶变换，观察频谱；
图像处理灰度变换实验
一. 实验名称：空间图像增强（一） 一．实验目的 1．熟悉和掌握利用matlab工具进行数字图像的读、写、显示、像素处理等数字图像处理的基本步骤和流程。 2．熟练掌握各种空间域图像增强的基本原理及方法。 3．熟悉通过灰度变换方式进行图像增强的基本原理、方法和实现。 4．熟悉直方图均衡化的基本原理、方法和实现。 二．实验原理 （一）数字图像的灰度变换 灰度变换是图像增强的一种经典而有效的方法。灰度变换的原理是将图像的每一个像素的灰度值通过一个函数，对应到另一个灰度值上去从而实现灰度的变换。常见的灰度变换有线性灰度变换和非线性灰度变换，其中非线性灰度变换包括对数变换和幂律（伽马）变换等。 1、线性灰度变换 1）当图像成像过程曝光不足或过度，或由于成像设备的非线性和图像记录设备动态范围太窄等因素，都会产生对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清，图像缺少层次。这时，可将灰度范围进行线性的扩展或压缩，这种处理过程被称为图像的线性灰度变换。对灰度图像进行线性灰度变换能将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸扩展至指定范围或整个动态范围。 2）令原图像f(x,y)的灰度范围为[a,b]，线性变换后得到图像g(x,y)，其灰度范围为[c,d]，则线性灰度变换公式可表示为
a y x f b y x f a b y x f c c a y x f a b c d d y x g <≤≤>?????+---=),(),(),(, ,]),([,),( (1) 由(1)式可知，对于介于原图像f (x,y )的最大和最小灰度值之间的灰度值，可通过线性变换公式，一一对应到灰度范围[c,d]之间，其斜率为(d-c)/(b-a)；对于小于原图像的最小灰度值或大于原图像的最大灰度值的灰度值，令其分别恒等于变换后的最小和最大灰度值。变换示意图如图1所示。 图1 线性灰度变换示意图 当斜率大于一时，变换后的灰度值范围得到拉伸，图像对比度得到提高；当斜率小于一时，变换后的灰度值范围被压缩，最小与最大灰度值的差变小，图像对比度降低；当斜率等于一时，相当于对图像不做变换。 3）由上述性质可知，线性灰度变换能选择性地加强或降低特定灰度值范围内的对比度，故线性灰度变换同样也可做分段处理：对于有价值的灰度范围，将斜率调整为大于一，用于图像细节；对于不重要的灰度范围，将图像压缩，降低对比度，减轻无用信息的干扰。最常用的分段线性变换的方法是分三段进行线性变换。 在原图像灰度值的最大值和最小值之间设置两个拐点，在拐点处，原图像的灰度值分别为r 1，r 2，该拐点对应的变换后的图像的灰度值分别为s 1，s 2，另外，取原图像灰度的最小值为r 0,最大值为r m ，对应的变换后的灰度值分别为s 0，s m 。
北航数字图象处理实验报告
数字图像处理实验报告 实验二图像变换实验 1．实验目的 学会对图像进行傅立叶等变换，在频谱上对图像进行分析，增进对图像频域上的感性认识，并用图像变换进行压缩。 2．实验内容 对Lena或cameraman图像进行傅立叶、离散余弦、哈达玛变换。在频域，对比他们的变换后系数矩阵的频谱情况，进一步，通过逆变换观察不同变换下的图像重建质量情况。 3. 实验要求 实验采用获取的图像，为灰度图像，该图像每象素由8比特表示。具体要求如下： （1）输入图像采用实验1所获取的图像（Lena、Cameraman）； （2）对图像进行傅立叶变换、获得变换后的系数矩阵； （3）将傅立叶变换后系数矩阵的频谱用图像输出，观察频谱； （4）通过设定门限，将系数矩阵中95%的（小值）系数置为0，对图像进行反变换，获得逆变换后图像； （5）观察逆变换后图像质量，并比较原始图像与逆变后的峰值信噪比（PSNR）。 （6）对输入图像进行离散余弦、哈达玛变换，重复步骤1-5； （7）比较三种变换的频谱情况、以及逆变换后图像的质量（PSNR）。 4. 实验结果 1. DFT的源程序及结果 J=imread('10021033.bmp'); P=fft2(J); for i=0:size(P,1)-1 for j=1:size(P,2) G(i*size(P,2)+j)=P(i+1,j); end end Q=sort(G); for i=1:size(Q,2) if (i 目录 实验一：数字图像的基本处理操作 (4) ：实验目的 (4) ：实验任务和要求 (4) ：实验步骤和结果 (5) ：结果分析 (8) 实验二：图像的灰度变换和直方图变换 (9) ：实验目的 (9) ：实验任务和要求 (9) ：实验步骤和结果 (9) ：结果分析 (13) 实验三：图像的平滑处理 (14) ：实验目的 (14) ：实验任务和要求 (14) ：实验步骤和结果 (14) ：结果分析 (18) 实验四：图像的锐化处理 (19) ：实验目的 (19) ：实验任务和要求 (19) ：实验步骤和结果 (19) ：结果分析 (21) 实验一：数字图像的基本处理操作 ：实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB、PHOTOSHOP等工具的使用； 2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。 3、熟悉及掌握图像的傅里叶变换原理及性质，实现图像的傅里叶变换。：实验任务和要求 1.读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分 成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。 2.对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分 别显示，注上文字标题。 3.对一幅图像进行平移，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里叶变换， 显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与平移后傅里叶频谱的对应关系。 4.对一幅图像进行旋转，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里 叶变换，显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与旋转后傅里叶频谱的 对应关系。 ：实验步骤和结果 1.对实验任务1的实现代码如下： a=imread('d:\'); i=rgb2gray(a); I=im2bw(a,; subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像'); subplot(1,3,2);imshow(i);title('灰度图像'); subplot(1,3,3);imshow(I);title('二值图像'); subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像'); 结果如图所示： 实验报告 实验名称：图像处理 姓名：刘强 班级：电信1102 学号：1404110128 实验一图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换一、实验条件 PC机数字图像处理实验教学软件大量样图 二、实验目的 1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”，能够进行图像处理方面的 简单操作； 2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理，了解编程实现的具体 步骤； 3、观察图像的灰度直方图，明确直方图的作用和意义； 4、观察图像点运算和几何变换的结果，比较不同参数条件下的变换效果； 5、观察图像正交变换的结果，明确图像的空间频率分布情况。 三、实验原理 1、图像灰度直方图、点运算和几何变换的基本原理及编程实现步骤 图像灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具，它描述了一幅图像的灰度分布情况，为图像的相关处理操作提供了基本信息。 图像点运算是一种简单而重要的处理技术，它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。点运算可以看作是“从象素到象素”的复制操作，而这种复制操作是通过灰度变换函数实现的。如果输入图像为A(x,y)，输出图像为B(x,y)，则点运算可以表示为： B(x,y)＝f[A(x,y)] 其中f(x)被称为灰度变换（Gray Scale Transformation，GST）函数，它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。一旦灰度变换函数确定，该点运算就完全确定下来了。另外，点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和均衡等。 图像几何变换是图像的一种基本变换，通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放和图像旋转等，其理论基础主要是一些矩阵运算，详细原理可以参考有关书籍。 实验系统提供了图像灰度直方图、点运算和几何变换相关内容的文字说明，用户在操作过程中可以参考。下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图，如下： 计算机科学与技术系 实验报告 专业名称计算机科学与技术 课程名称数字图像处理 项目名称Matlab语言、图像的傅里叶变换 班级 14计科2班 学号 1404011023 姓名卢爱胜 同组人员张佳佳、王世兜、张跃文 实验日期 2016.11.30 一、实验目的与要求： （简述本次实验要求达到的目的，涉及到的相关知识点，实验的具体要求。） 实验目的： 1了解图像变换的意义和手段； 2熟悉傅立叶变换的基本性质； 3熟练掌握FFT 变换方法及应用； 4通过实验了解二维频谱的分布特点； 5通过本实验掌握利用MATLAB 编程实现数字图像的傅立叶变换。 6评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。 实验要求： 应用傅立叶变换进行图像处理 傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具，它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。通过实验培养这项技能，将有助于解决大多数图像处理问题。对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说，把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。 二、实验内容 （根据本次实验项目的具体任务和要求，完成相关内容，可包括：实验目的、算法原理、实验仪器、设备选型及连线图、算法描述或流程图、源代码、实验运行步骤、关键技术分析、测试数据与实验结果、其他 ） 1.傅立叶（Fourier ）变换的定义 对于二维信号，二维Fourier 变换定义为： 2()(,)(,)j ux uy F u v f x y e dxdy π∞∞ -+-∞-∞= ?? 逆变换： 2()(,)(,)j ux uy f x y F u v e dudv π∞∞ +-∞-∞= ?? 二维离散傅立叶变换为： 11 2()00 1(,)(,)i k N N j m n N N i k F m n f i k e N π---+===∑∑ 逆变换： 数字图像处理实验报告 （一） 班级：测控1002 姓名：刘宇 学号：06102043 实验一图像的灰度变换 1. 实验任务 熟悉MATLAB软件开发环境，掌握读、写图像的基本方法。 理解图像灰度变换在图像增强的作用，掌握图像的灰度线性变换和非线性变换方法。 掌握绘制灰度直方图的方法，掌握灰度直方图的灰度变换及均衡化的方法。2. 实验环境及开发工具 Windws2000/XP MATLAB 7.x 3. 实验原理 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 图1.1 不同的分段线性变换 其对应的数学表达式为： 直方图均衡化 灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度，它是图像最基本的统计特征。依据定义，在离散形式下，用rk 代表离散灰度级，用pr(rk)代表pr(r)，并且有下式成立： n n r P k k r = )( 1,,2,1,010-=≤≤l k r k 式中：nk 为图像中出现rk 级灰度的像素数，n 是图像像素总数，而nk/n 即为频数。 直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。假定变换函数为 ω ωd p r T s r r )()(0 ?== (a) Lena 图像 (b) Lena 图像的直方图 图1.2 Lena 图像及直方图 当灰度级是离散值时，可用频数近似代替概率值，即 1 ,,1,010)(-=≤≤= l k r n n r p k k k r 数字图像处理图像变换实验 报告 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII 实验报告实验名称：图像处理 姓名：刘强 班级：电信1102 学号：1404110128 实验一图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换一、实验条件 PC机数字图像处理实验教学软件大量样图 二、实验目的 1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”，能够进行图像处理方面的 简单操作； 2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理，了解编程实现的 具体步骤； 3、观察图像的灰度直方图，明确直方图的作用和意义； 4、观察图像点运算和几何变换的结果，比较不同参数条件下的变换效 果； 5、观察图像正交变换的结果，明确图像的空间频率分布情况。 三、实验原理 1、图像灰度直方图、点运算和几何变换的基本原理及编程实现步骤 图像灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具，它描述了一幅图像的灰度分布情况，为图像的相关处理操作提供了基本信息。 图像点运算是一种简单而重要的处理技术，它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。点运算可以看作是“从象素到象素”的复制操作，而这种复制操作是通过灰度变换函数实现的。如果输入图像为A(x,y)，输出图像为B(x,y)，则点运算可以表示为： B(x,y)＝f[A(x,y)] 其中f(x)被称为灰度变换（Gray Scale Transformation，GST）函数，它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。一旦灰度变换函数确定，该点运算就完全确定下来了。另外，点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和均衡等。 图像几何变换是图像的一种基本变换，通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放和图像旋转等，其理论基础主要是一些矩阵运算，详细原理可以参考有关书籍。 实验系统提供了图像灰度直方图、点运算和几何变换相关内容的文字说明，用户在操作过程中可以参考。下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图，如下： 3 利用基本灰度变换对图像进行增强 灰度变换原理：灰度变换是一种空域处理方法,其本质是按一定的规则修改每个像素的灰度,从而改变图像的动态范围实现期望的增强效果。灰度变换按映射函数可分为线性、分段线性和非线性等多种形式。 3.1 线性灰度变换 线性灰度变换是将输入图像灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸扩展至指定范围或整个动态范围。可突出感兴趣目标，抑制不感兴趣的目标。在实际运算中,原图像f(x,y)的灰度范围为[a,b],使变换后图像g(x,y)的灰度扩展为[c,d],则采用下述线性变换来实现: c a y x f a b c d y x g +---=]),([),( 线性灰度变换对图像每个灰度范围作线性拉伸,将有效地改善图像视觉效果。 源代码如下： 1、利用灰度调整函数变换图像 A=imread('e:\7.tif','tif'); %读入图像 B=imadjust(A,[0.1,0.8],[0,1]); %灰度调整 imwrite(B,'E:\ 1.tif'); %图像保存 subplot(2,2,1);imshow(A); %显示调整前后图像及其直方图 subplot(2,2,2);imhist(A); subplot(2,2,3);imshow(B); subplot(2,2,4);imhist(B); 0100200 500 1000 0100200 500 1000 2、利用灰度调整算法变换图像 clear; a=60; %图像变换参数设定 b=180; c=0; d=255; A=imread('pout.tif','tif'); %读入图像 [m,n]=size(A); A=double(A); for i=1:1:m %灰度调整 for j=1:1:n if (A(i,j)>=a)&(A(i,j) 陕西科技大学实验报告 班级：信息071班学号：200712030121姓名仝颖超实验组别: ________ 实验日期：_____________ 报告日期：________________ 成绩：________________ 实验灰度线性变换 一.实验目的 1、掌握matlab编程语言进行编程。 2、用matlab及运用各种数字图像处理方法实现对图像的变换。 二.实验设备 计算机、Matlab软件 三.实验原理 曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内。这时在显示器上看到的是一个模糊不清似乎没有灰度层次的图像。用一个线性单值函数，对每一个像素作扩展变换(线性)，将会有效地改变图像视觉效果。 四.实验步骤 对图像灰度线性变换 五.源程序清单、测试数据、结果 图像灰度变换是图像增强的一种手段。其中灰度非线性变换能使图像灰度的分布均匀，与人的视觉特性相匹配。MATLAB语言编写的例程和图像运行结果如下： %读入并显示原始图像 l=imread('d:\1.JPG'); Imshow(l); I=double(I); [M,N]=size(l); %进行灰度变换 for i=1:M for j=1:N if I(i,j)<=30 I(i,j)=I(i,j); elseif I(i,j)<=150 l(i,j)=(200-30)/(150-30)*(l(i,j)-30)+30; else I(i,j)=(255-200)/(255-150)*(I(i,j)-150)+200; end end end %变换后的结果 figure(2); imshow(ui nt8(l)); 三种不同灰度图像增强算法对比 一、摘要 本文主要是运用直方图均衡化、平滑、锐化三种常见的图像增强算法对图像进行处理,并在此基础上分别用这 3 种算法处理的灰度图像进行比较，比对它们对图像的处理效果, 分析3 种方法在图像增强处理能力的优劣之处。 结果发现,直方图均衡化可以均衡图像的灰度等级, 经过直方图的均衡化，图像的细节更加清楚了，但是由于直方图均衡化没有考虑图像的内容，只是简单的将图像进行直方图均衡，提高图像的对比度,使图像看起来亮度过高，使图像细节受到损失; 图像平滑的目的是减少或消除图像的噪声, 图像平滑可以使图像突兀的地方变得不明显, 但是会使图像模糊，这也是图像平滑后不可避免的后果，只能尽量减轻，尽量的平滑掉图像的噪声又尽量保持图像细节，这也是图像平滑研究的主要问题; 图像锐化使图像的边缘、轮廓变得清晰，并使其细节清晰,常对图像进行微分处理，但是图像的信噪比有所下降。 关键词: 图像增强灰度图直方图平滑锐化 二、三种图像增强算法 图像预处理是相对图像识别、图像理解而言的一种前期处理，主要是指按需要进行适当的变换突出某些有用的信息，去除或削弱无用的信息，在对图像进行分析之前, 通常要对图像质量进行改善,改善的目的就是要使处理后的图像比原始图像更适合特定的应用。影响图像清晰度的因素很多,主要有光照不足、线路传输收到干扰等。 现存的图像增强技术主要分为空间域法和频率域法两类,其中的增强方法主要有直方图的修正、灰度变换、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色处理等。下面主要采用直方图均衡化、图像平滑、图像线性锐化对图像进行增强处理, 对比他们的处理效果,分析 3 种方法的在图像增强处理方面的优劣。 1、直方图均衡化 直方图均衡化也称为直方图均匀化，是一种常见的灰度增强算法，是将原图像的直方图经过变换函数修整为均匀直方图，然后按均衡后的直方图修整原图像。 为方便研究，先将直方图归一化，然后图像增强变换函数需要满足2个条件。 假设灰度级为归一化至范围[0,1]内的连续量,设其中任一灰度级别Z归一化为r，变换后图像的任一灰度级Z'归一化为s，显然r，s应当满足：0<=r<=1,0<=s<=1 因此直方图修正就是对下列公式的计算过程：s=T(r)或r=T'(s) 式中T(r)为变换函数，它必须满足下列条件： a在0<=r<=1区间内是单值单调增加函数; b对于0<=r<=1,有T(r)在[0,1]内。 条件a 保证灰度级从黑到白的次序,而条件b确保映射后的像素灰度在允许的范围内，避免整个图像明显变亮或者变暗。 从S 到r的反变换关系为r=T'(s) ；T'(s)对r同样满足上述条件。 灰度变换是对图像上各个像素点的灰度值x 按某个函数T 变换到y ,将图像的灰度级整个范围或其中某一段( A, B)扩展或压缩到( A, B)。直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用,是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法, 可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像。一幅图像灰度级r k 出现的概率近似为 其中n 是图像中像素的总和, nk 是灰度级为r k 的像素个数, L 为图像中灰度级总数。若数字图像处理实验报告
数字图像处理图像变换实验报告.
图像的傅里叶变换实验报告
数字图像处理实验一 图像的灰度变换
数字图像处理图像变换实验报告
利用基本灰度变换对图像进行增强
灰度变换.
三种不同灰度图像增强算法对比