基于直方图的图像增强及其matlab实现new

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1、CN4321258/TP计算机工程与科学2006年第28卷第2期ISSN10072130XCOMPUTERENGINEERING&SCIENCEVol128,No12,2006文章编号:10072130X(2006)02200542033基于直方图的图像增强及其MATLAB实现ImageEnhancementBasedonHistogramsandItsRealizationwithMATLAB1211汪志云,黄梦为,胡钋,饶强1211WANGZhi2yun,HUANGMeng2wei,HUPo,RAOQiang(1.武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072;2.武汉大学城市建设

2、学院,湖北武汉430072)(1.SchoolofElectricalEngineering,WuhanUniversity,Wuhan430072;2.SchoolofUrbanConstruction,WuhanUniversity,Wuhan430072,China)摘要:图像增强是数字图像的预处理,对图像整体或局部特征能有效地改善。我们讨论了基于直方图的均衡化和规定化处理的图像增强技术基本原理,给出了相关推导公式和算法;同时,以一个灰度图像为例,用MATLAB语言实现了直方图均衡化和规定化增强处理,并给出了具体程序、实验结果图像及直方图。结果表明,直方图均衡化和规定化处理能

3、有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围。Abstract:Imageenhancementwhichisalsocalledimagepre2processingplaysanindispensableroleinsignalimagepro2cessing.Thisarticleintroducestwokindsofalgorithm2histogramequalizationandhistogramspecifications,givesanexperi2mentalresultbasedonMATLAB.Fromtherelevantimagesandhistograms

4、ofrealization,itisclearthathistogramen2hancementcanimprovethecontrastdetailsandequalizethedynamicrangeofimagegraylevel.关键词:图像增强;直方图;均衡化;规定化;灰度级;MATLABKeywords:imageenhancement;histogram;equalization;specification;graylevel;MATLAB中图分类号:TP391.41文献标识码:A对比度的灰度变换和直方图变换、消除噪声的平滑法和增1引言强边缘的锐化法。本文要讨论的直方

5、图增强方法便属于空在图像形成、传输或变换的过程中,由于受到其它客观域增强法。因素诸如系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等影响,获取图像往往会与原始图像之间产生某种差异(称为降质或退2直方图增强技术的基本理论化)。退化后的图像通常模糊不清或者经过机器提取的信息量减少甚至错误,因此必须对其采取一些手段进行改善。2.1直方图基础图像增强技术正是在此意义上提出的,目的就是为了数字图像的直方图是作为图像每一个灰度级的统计概改善图像的质量。图像增强根据图像的模糊情况采用各种率分布,它提供了图像灰度分布的概貌,直方图增强技术正特殊的技术突出图像中的某些信息,削弱或消除无关信息,是利用修改给定图像

6、直方图的方法来增强图像的,最后得达到强调图像的整体或局部特征的目的。图像增强尚没有到的图像增强程度取决于我们所采用的直方图。令变量r统一的理论方法,常用的图像增强技术有直方图修改、图像和s分别代表图像增强前后的像素灰度级,相应灰度级分平滑滤波、图像锐化等。图像增强技术主要分为两类:频域布的概率密度分别为Pr(r)、Ps(s)。为讨论方便,假设像增强法和空域增强法。频域增强法主要是利用各种频域滤素灰度值已经归一化在区间[0,1],在灰度级坐标中r=0波器进行图像平滑或锐化处理,然后进行变换域反变换来表示黑,r=1表示白。对区间[0,1]内任一个r值按变换函增强图像;空域增强法是直接针

7、对图像中的像素,对图像的数:灰度进行处理。空域法属于直接增强的方法,它包括扩展s=T(r)(1)3收稿日期:2004204212;修订日期:2004206216作者简介:汪志云(1977),男,湖北鄂州人,硕士生,研究方向为信号处理、图像处理等;黄梦为,本科,研究方向为图像图形处理;胡钋,副教授,研究方向为信号处理、自动化等;饶强,硕士生,研究方向为数字信号处理等。通讯地址:430072湖北省武汉市武汉大学电气工程学院;Tel:13886085839;E2mail:w

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