非线性动态范围调整matlab,基于MATLAB的几种图像增强算法_吴传富

第5期机电技术37基于MATLAB的几种图像增强算法

吴传富朱同波

(闽南理工学院&＃xff0c;福建泉州 362700)

摘要&＃xff1a;简要介绍图像增强的概念和一些图像增强的算法&＃xff0c;从图像的直方图均衡化、对比度线性展宽、动态范围非线性调整和伪彩色增强等几个方面对图像增强算法进行讨论和研究&＃xff0c;并通过MATLAB软件平台&＃xff0c;给出各种算法的处理效果。

关键词&＃xff1a;图像增强算法&＃xff1b;MATLAB&＃xff1b;直方图均衡化&＃xff1b;对比度线性展宽&＃xff1b;动态范围非线性调整

中图分类号&＃xff1a;TP391.41 文献标识码&＃xff1a;A 文章编号&＃xff1a;1672-4801(2012)05-037-03

图像增强是指按特定的需要突出一幅图像的某些信息&＃xff0c;同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其目的是使处理后的图像对于某种特定的应用比原始图像更适用。图像增强不考虑图像质量下降的原因&＃xff0c;只将图像中感兴趣的特征有选择的突出&＃xff0c;而衰减不需要的特征&＃xff0c;它的目的主要是提高图像的可读度。本文以MATLAB软件为平台&＃xff0c;通过直方图均衡化、对比度线性展宽、动态范围非线性调整和伪彩色增强等算法增强数字图像的质量。

1 直方图均衡化

在对图像进行处理之前&＃xff0c;了解图像整体或局部的灰度分布情况非常必要。对图像的灰度分布进行分析的重要手段就是建立图像的灰度直方图&＃xff0c;利用图像灰度直方图&＃xff0c;可以直观地看出图像中的像素亮度分布情况&＃xff1b;通过直方图均衡化处理&＃xff0c;可以对图像的质量进行调整。

直方图均衡方法的基本原理是&＃xff1a;对在图像中像素个数多的灰度值进行展宽&＃xff0c;而对像素个数少的灰度值进行归并&＃xff0c;从而达到清晰图像的目的。如果图像的灰度分别集中在较窄的区间&＃xff0c;从而引起图像细节的模糊&＃xff0c;为了增强图像&＃xff0c;可通过改善各部分亮度的比例关系&＃xff0c;即通过直方图均衡化的方法来实现。根据原图像的直方图统计值就可算出均衡化后各像元的灰度值。直方图上灰度分布较密的部分被拉伸&＃xff1b;灰度分布较稀疏的部分被压缩&＃xff0c;使图像对比度总体上得到增强。

在MATLAB中&＃xff0c;histeq函数可以实现直方图均衡化。其调用格式为&＃xff1a;

J &＃61; histeq(I,n);

该命令对灰度图像I进行变换&＃xff0c;返回灰度图像J。其中,n是均衡化后的灰度级数目&＃xff0c;是一个可选参数&＃xff0c;缺省值是64。图1为图片经直方图均衡化处理后的结果。

原图 原图直方图

(a) 原图及直方图

均衡化后的图

(b) 均衡化后的图及直方图

图1 图片经直方图均衡化处理后的结果

从图1中可以看出&＃xff0c;原始图的灰度范围大约是80&＃xff5e;170之间&＃xff0c;灰度分布的范围比较狭窄&＃xff0c;所以整体上看对比度比较差&＃xff0c;而直方图均衡化后&＃xff0c;灰度几乎是均匀的分布在0&＃xff5e;255的范围内&＃xff0c;图像明暗分明&＃xff0c;对比度很大&＃xff0c;图像比较清晰明亮&＃xff0c;很好的改善了原始图的视觉效果。

2 对比度线性展宽

为了突出感兴趣的目标或者灰度区间&＃xff0c;相对抑制那些不感兴趣的灰度区域&＃xff0c;可采用对比度线性展宽。

设原图像的灰度为(,)

f i j&＃xff0c;处理后图像的灰度为(,)

g i j。对比度线性展宽的原理示意图如图2

所示。原图中重要景物的灰度分布在[,]

a b

f f的范

作者简介&＃xff1a;吴传富(1987&＃xff0d;)&＃xff0c;男&＃xff0c;研究方向&＃xff1a;电子信息。

朱同波(1986&＃xff0d;)&＃xff0c;男&＃xff0c;研究方向&＃xff1a;机械设计制造。