圖像空域增強(qiáng)算法設(shè)計——灰度變換增強(qiáng)

1、成 績 評 定 表學(xué)生姓名張曉瑩班級學(xué)號1203030403專 業(yè)電子信息工程課程設(shè)計題目圖像空域增強(qiáng)算法設(shè)計灰度變換增強(qiáng)評語組長簽字：成績?nèi)掌?2015年7月20日課程設(shè)計任務(wù)書學(xué) 院信息科學(xué)與工程專 業(yè)電子信息工程學(xué)生姓名張曉瑩班級學(xué)號 1203030403課程設(shè)計題目圖像空域增強(qiáng)算法設(shè)計灰度變換增強(qiáng)實踐教學(xué)要求與任務(wù)：本設(shè)計利用Matlab進(jìn)行編程及仿真，仿真內(nèi)容為圖像空域增強(qiáng)算法設(shè)計灰度變換增強(qiáng)。擬利用所學(xué)數(shù)字圖象處理技術(shù)知識，在Matlab軟件系統(tǒng)上來實現(xiàn)灰度變換增強(qiáng)，并且對程序進(jìn)行測試。（1）掌握課程設(shè)計的相關(guān)知識、概念、思路及目的。（2）程序設(shè)計合理、能夠正確運(yùn)行且操作簡單，可實

2、施性強(qiáng)。（3）掌握灰度變換增強(qiáng)的方法。（4）能夠利用線性變換，非線性變換對灰度圖像進(jìn)行變換。工作計劃與進(jìn)度安排：2015年7月10日11日：熟悉編程環(huán)境，查閱相關(guān)資料。2015年7月11日12日：灰度變換增強(qiáng)設(shè)計。2015年7月12日13日：編碼、調(diào)試、實驗與分析。2015年7月13日14日：撰寫課程設(shè)計報告。2015年7月14日19日：準(zhǔn)備答辯。指導(dǎo)教師： 2015年7月2日專業(yè)負(fù)責(zé)人： 2015年7月2日學(xué)院教學(xué)副院長： 2015年7月2日摘 要空域增強(qiáng)在數(shù)字圖像處理中起到對圖像灰度的拉伸、壓縮變換的作用，目前這種方法在處理圖像灰度值方面得到廣泛的運(yùn)用。MATLAB這種語言可移植性好、可擴(kuò)

3、展性強(qiáng)，再加上其中有豐富的圖像處理函數(shù)，所以利用MATLAB軟件來對圖像進(jìn)行空域增強(qiáng)在數(shù)字圖像處理的應(yīng)用中具有很大的優(yōu)勢。圖像變換增強(qiáng)是利用一系列的變換方法使圖像的對比度得到提升,也就達(dá)到了增強(qiáng)圖像的目的-更便于觀察,更容易區(qū)分不同灰度的圖像。根據(jù)函數(shù)的性質(zhì)，灰度變換的方法有線性灰度變換、分段線性灰度變換、非線性灰度變換。對于灰度局限在某一個很小范圍內(nèi)的數(shù)字圖像，如果用線性函數(shù)對圖像的每一個像素進(jìn)行線性擴(kuò)展，擴(kuò)大像素的對比度，將有效地改善視覺效果。本文利用MATLAB軟件對灰度圖像分別進(jìn)行了線性灰度變換增強(qiáng)，非線性灰度增強(qiáng)和分段線性灰度增強(qiáng)，達(dá)到了提高圖像對比度，增強(qiáng)圖像效果的目的，證明了圖像

4、變換增強(qiáng)在數(shù)字圖像處理中的重要作用。關(guān)鍵詞：MATLAB；灰度圖像；線性變換；非線性變換I目 錄1設(shè)計目的12設(shè)計方案12.1 灰度變換增強(qiáng)的概念12.2 灰度變換增強(qiáng)流程23設(shè)計內(nèi)容33. 1 線性灰度變換的概述33. 2 分段線性灰度變換的概述33. 3非線性灰度變換的概述44程序代碼設(shè)計54.1線性灰度變換增強(qiáng)54.1.1線性變換增強(qiáng)流程54.1.2線性變換增強(qiáng)設(shè)計54.2分段線性灰度變換程序代碼64.2.1分段線性變換增強(qiáng)流程64.2.2分段線性變換增強(qiáng)設(shè)計64.3非線性灰度變換程序代碼84.3.1非線性變換增強(qiáng)流程84.3.2非線性變換增強(qiáng)設(shè)計85仿真結(jié)果與分析95.1線性灰度變換仿

5、真結(jié)果95.2分段線性灰度變換仿真結(jié)果105.3非線性灰度變換仿真結(jié)果115.4結(jié)果分析11結(jié)論12參考文獻(xiàn)13II沈陽理工大學(xué)數(shù)字圖象處理課程設(shè)計1 設(shè)計目的空域增強(qiáng)在數(shù)字圖像處理中起到對圖像灰度的拉伸、壓縮變換的作用，目前這種方法在處理圖像灰度值方面得到廣泛的運(yùn)用?；叶茸儞Q是空域變換的一種重要方式，可使圖像對比度擴(kuò)展，圖像清晰，特征明顯。本實驗中，我們就用灰度變換來對灰度圖像進(jìn)行處理。（1）熟練掌握 MATLAB軟件的基本操作（2）學(xué)會掌握 MATLAB軟件的程序編程（3）查閱相關(guān)資料并分析，掌握灰度變換增強(qiáng)的主要思路（4）培養(yǎng)獨立分析和解決問題的能力，學(xué)會撰寫課程設(shè)計的總結(jié)報告（5）善于

6、總結(jié)和改進(jìn)方案，提高可實施性和高效性。2 設(shè)計方案2.1 灰度變換增強(qiáng)的概念灰度變換可使圖像對比度擴(kuò)展，圖像清晰，特征明顯。它是圖像增強(qiáng)的重要手段。在圖像空間所進(jìn)行的灰度變換是一種點處理方法，它將輸入圖像中的每個像素（x，y）的灰度值f（x，y），通過映射函數(shù)變換成輸出圖像中的灰度g（x，y），即 g（x，y）=T f（x，y） （2.1）根據(jù)函數(shù)的性質(zhì)，灰度變換的方法有以下幾種：（1）線性灰度變換。（2）分段線性灰度變換。（3）非線性灰度變換。對于線性灰度變換和非線性灰度變換，是直接用確定的公式依次對每個像素進(jìn)行處理，也稱為直接線性變換。2.2 灰度變換增強(qiáng)流程圖2.1灰度變換增強(qiáng)流程如圖2

7、.1所示，f（x，y）為一張尺寸合適的原始灰度圖像，首先判斷是否要將整張圖像的灰度值都進(jìn)行拉伸，如果是整張圖片拉伸，就選擇線性變換增強(qiáng)；如果將圖片的部分灰度值進(jìn)行拉伸而另一部分進(jìn)行壓縮，則選擇非線性變換增強(qiáng)或分段線性變換增強(qiáng)。非線性變換增強(qiáng)和分段線性變換增強(qiáng)的區(qū)別在于，分段線性灰度變換是將原始圖像灰度值的動態(tài)范圍按線性關(guān)系公式拉伸擴(kuò)展至指定范圍或整個動態(tài)范圍，而非線性變換拉伸是在整個灰度范圍內(nèi)采用統(tǒng)一的變換函數(shù)，利用變換函數(shù)的性質(zhì)實現(xiàn)對不同灰度值區(qū)間的擴(kuò)展和拉伸3 設(shè)計內(nèi)容3. 1 線性灰度變換的概述線性變換簡單的線性灰度變換法可表示為g(x,y)=(d-c/b-a)f(x,y)-a+c，其中

8、：b和a分別是輸入圖像亮度分量的最大值和最小值，d和c分別是輸出圖像亮度分量的最大值和最小值。經(jīng)過線性灰度變化法，圖像亮度分量的線性范圍從a,b變化到c,d，如圖3.1所示：圖3.1 線性拉伸示意圖若圖像中大部分像素的灰度級分布在區(qū)間a,b內(nèi),M為原圖的最大灰度級,只有很小一部分的灰度級超過了此區(qū)間，則為了改善增強(qiáng)效果，可以令： （3.1）由于人眼對灰度級別的分辨能力有限，只有當(dāng)相鄰像素的灰度值相差到一定程度時才能被辨別出來。通過上述變換，圖像中相鄰像素灰度的差值增加，例如在曝光不足或過度的情況下，圖像的灰度可能會局限在一個很小的范圍內(nèi)，這時得到的圖像可能是一個模糊不清，似乎沒有灰度層次的圖像

9、。采用線性變換對圖像中每一個像素灰度作線性拉伸，將有效改善圖像視覺效果。3.2分段線性灰度變換的概述為了突出圖像中感興趣的目標(biāo)或灰度區(qū)間，相對抑制那些不感興趣的灰度區(qū)間，可采用分段線性變換，它將圖像灰度區(qū)間分成兩段乃至多段分別作線性變換。進(jìn)行變換時，把0255整個灰度值區(qū)間分為若干線段，每一個直線段都對應(yīng)一個局部的線性變換關(guān)系。常用的三段線性變換如圖3.2所示：圖3.2 分段線性拉伸示意圖圖中，中間 段的灰度得到拉伸，兩端灰度被壓縮公式如3.2所示： （3.2）3.3非線性灰度變換的概述非線性拉伸不是對圖像的整個灰度范圍進(jìn)行擴(kuò)展，而是有選擇的對某一灰度范圍進(jìn)行擴(kuò)展，其他范圍的灰度值則有可能被壓

10、縮。非線性拉伸利用變換函數(shù)的數(shù)學(xué)性質(zhì)實現(xiàn)對不同灰度值區(qū)間的擴(kuò)展與壓縮。下面介紹其中一種非線性擴(kuò)展法：對數(shù)變換。對數(shù)變換，是指輸出圖像的像素點的灰度值與對應(yīng)的輸出圖像的像素灰度值之間為對數(shù)關(guān)系,其一般公式為：g(x,y)=a+lnf(x,y)+1/blnc，式中a,b,c 都是可以選擇的參數(shù)，式中f(x,y)+1是為了避免對0求對數(shù)，確保lnf(x,y)+10。當(dāng)f(x,y)=0時，lnf(x,y0+1)，則y=a,則a為y軸上的截距,確定了變換曲線的初始位置的變換關(guān)系b,c，兩個參數(shù)確定變換曲線的變換速率。對數(shù)變換擴(kuò)展了低灰度區(qū)，壓縮了高灰度區(qū)，能使低灰度區(qū)的圖像較清晰地顯示出來。4 程序代碼

11、設(shè)計4.1 線性變換增強(qiáng)4.1.1 線性變換增強(qiáng)流程圖4.1 線性變換流程 如圖4.1所示，先將輸入的灰度圖像f(x,y)的位置及標(biāo)簽設(shè)置好之后，選擇線性函數(shù)對原灰度圖像進(jìn)行灰度拉伸的處理，增強(qiáng)其對比度，得到變換之后的圖像并輸出。4.1.2 線性灰度變換增強(qiáng)設(shè)計I = imread('fish.jpg'); % 讀入原圖像I = im2double(I); % 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型為double M,N = size(I); % 計算圖像面積figure(1); subplot(121); % 打開新窗口，設(shè)置圖像位置imshow(I); % 顯示原圖像title('原圖像&#

12、39;); % 定義標(biāo)簽Fa = 6; Fb = -160;O = Fa .* I + Fb/255; % 線性變換公式figure(1);subplot(122);imshow(O);title('灰度變換后的圖像'); 4.2 分段線性變換增強(qiáng)4.2.1 分段線性變換增強(qiáng)流程圖4.2 分段線性變換如圖4.2所示，先將輸入的灰度圖像f(x,y)的位置及標(biāo)簽設(shè)置好之后，再設(shè)置灰度值變化的范圍，分別為0-70，70-180和180-255。這三個范圍的變化函數(shù)不同，從而達(dá)到使圖像的灰度值拉伸程度不同的目的。經(jīng)過分段線性變換后，得到變換后的圖像g(x,y)。4.2.2 分段線性灰度

13、變換增強(qiáng)設(shè)計X1=imread('girl.jpg'); % 讀入原圖像subplot(221),imshow(X1)； %輸出圖像title('原圖像'); %在原始圖像中加標(biāo)題f0=0;g0=0; %進(jìn)行灰度級線性分段增強(qiáng)；f1=70;g1=30; f2=180;g2=230;f3=255;g3=255; subplot(223),plot(f0,f1,f2,f3,g0,g1,g2,g3);axis tight,xlabel('f'),ylabel('g'),title('灰度變換曲線');%繪制灰度變換曲線%

14、增強(qiáng)對比度r1=(g1-g0)/(f1-f0); b1=g0-r1*f0; r2=(g2-g1)/(f2-f1); b2=g1-r2*f1; r3=(g3-g2)/(f3-f2); b3=g2-r3*f2; m,n=size(X1); X2=double(X1); %變換矩陣中的每一個元素 for i=1:m for j=1:n f=X2(i,j); g(i,j)=0; if(f>=0)&(f<=f1) g(i,j)=r1*f+b1; elseif (f>=f1)&(f<=f2) g(i,j)=r2*f+b2; elseif (f>=f2)&

15、;(f<=f3) g(i,j)=r3*f+b3; end end end subplot(222),imshow(mat2gray(g)； %輸出變換之后的圖像title('分段線性變換后的圖像');4.3 非線性變換增強(qiáng)4.3.1 非線性變換增強(qiáng)流程圖 4.3 非線性變換 如圖4.3所示，先將輸入圖像f(x,y)的位置和標(biāo)簽設(shè)置好之后，確定圖像灰度拉伸和壓縮的范圍，按照要求設(shè)置參數(shù)，利用對數(shù)函數(shù)對原始灰度圖像進(jìn)行非線性變換得到輸出圖像g(x,y)。4.3.2 非線性灰度變換增強(qiáng)設(shè)計I=imread('knot.png'); %讀取圖像I=mat2gray

16、(I); %將一個矩陣轉(zhuǎn)化為灰度圖像的數(shù)據(jù)格式I=im2double(I); %轉(zhuǎn)化為雙精度J=log(I+1); subplot(1,2,1);Imshow(I); %顯示圖像title('原圖像');subplot(1,2,2);Imshow(J);title('非線性對數(shù)變換后的圖像')5 仿真結(jié)果與分析在MATLAB7.1中運(yùn)行以上程序，分別對三幅灰度圖像分別進(jìn)行線性變換，分段線性變換和非線性變換后得到灰度被拉伸和壓縮的圖像。得到變換后的灰度圖像并加以比較分析。5.1線性灰度變換仿真結(jié)果利用MATLAB7.1對灰度圖像進(jìn)行線性灰度變換得到變換后灰度圖像。

17、 圖5.1（a）原圖像 圖5.1（b）變換圖像如圖5.1(a)和5.1(b)所示,左面的圖像為處理之前的原圖像，對比度相對較小。采用線性函數(shù)對其每一個像素做線性拉伸之后得到右面的圖像，圖像的灰度值相比原圖像變大。經(jīng)過變換后的圖像與原圖像相比較擴(kuò)大了對比度，有效的增強(qiáng)了視覺效果。5.2分段線性灰度仿真結(jié)果利用MATLAB7.1對灰度圖像按照灰度值的不同進(jìn)行分段線性灰度變換得到變換后灰度圖像。圖5.2灰度變換曲線 圖5.3（a）原圖像 圖5.3（b）變換圖像如圖5.2，5.3(a)和5.3(b)所示,灰度變化的范圍分別是0-70，70-180和180-255。這種變換方式對不同范圍的灰度值進(jìn)行不同

18、的拉伸處理，中間灰度值進(jìn)行了拉伸而對兩端的灰度值進(jìn)行了壓縮。變換后的圖像變亮并且突出了人物的部分，達(dá)到了增強(qiáng)圖像效果的目的。5.3非線性灰度變換仿真結(jié)果利用MATLAB7.1對灰度圖像按照灰度值的不同進(jìn)行非線性灰度變換得到變換后灰度圖像。 圖5.4（a原圖像） 圖5.4（b）變換圖像如圖5.1(a)和5.1(b)所示左面的圖像為處理之前的原圖像，右面的圖像為經(jīng)過非線性變換之后的圖像。這種變換有選擇地對某一灰度值范圍進(jìn)行擴(kuò)展，而其他范圍的灰度值有可能進(jìn)行壓縮，達(dá)到圖像增強(qiáng)的效果。5.4 結(jié)果分析線性拉伸可以將原始輸入圖像中的灰度值不加區(qū)別地擴(kuò)展。該方法將原始圖像灰度值的動態(tài)范圍按線性關(guān)系公式拉伸

19、擴(kuò)展至指定范圍或整個動態(tài)范圍，使得整張圖片效果得到增強(qiáng)。非線性拉伸對某一范圍的灰度值有選擇地進(jìn)行拉伸，其它部分進(jìn)行壓縮。增強(qiáng)了圖片中感興趣的部分的灰度值而壓縮了其余部分的灰度值。非線性拉伸與分段線性拉伸不同的是，非線性拉伸不是通過在不同灰度值區(qū)間選擇不同的拉伸方程來實現(xiàn)對圖片的擴(kuò)展與壓縮的，非線性變換拉伸在整個灰度范圍內(nèi)采用統(tǒng)一的變換函數(shù)，利用變換函數(shù)的性質(zhì)實現(xiàn)對不同灰度值區(qū)間的擴(kuò)展和拉伸。結(jié) 論在曝光不足或曝光過度，或景物本身灰度就比較小的情況下，圖像灰度有可能會局限在某一個很小的范圍，致使圖像中的細(xì)節(jié)模糊不清。正如灰色紐扣掉在與紐扣顏色相近的地毯上就不容易被找到，原因就是他們的顏色太接近。但是，如果白色紐扣掉到黑色的地毯上就會很容易地被找到，原因就是它們的亮度反差大。同樣，對于灰度局限在某一個很小范圍內(nèi)的數(shù)字圖像，如果用線性函數(shù)對圖像的每一個像素進(jìn)行線性擴(kuò)展，擴(kuò)大像素的對比度，將有效地改善視覺效果。該方法將原始圖像灰度值的動態(tài)范圍按線性關(guān)