数字图像处理

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数字图像处理

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图像增强

1.灰度变换

（1）线性变换

（2）分段线性变换

（3）非线性灰度变换

2.直方图修正法

（1）直方图均衡化

（2）直方图规定化

图像增强

图像增强的目的：（1）利用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像清晰度。（2）将图像转换为一种更适合人或机器进行分析处理的形式，抑制无用信息，提高图像使用价值。

图像增强从作用域划分为：空间域增强、频率域增强、彩色增强。

其中，空间域增强是直接对图像像素灰度进行操作。包括：点运算和局部运算。

频率域是经过傅里叶变换后对图像频谱进行操作，最后进行逆变换得到结果。

点运算包括：灰度变换、直方图修正法和局部统计法。

1.灰度变换

灰度变换使得图像的动态范围增大，增强对比度，让图像变得更清晰，特征更明显。

其中包括：线性变换、分段线性变换、非线性灰度变换。

（1）线性变换

图像的灰度集中在较亮的区域而导致图像偏亮，这个时候可以对图像的每一个像素灰度作线性拉伸。

原图像f(i,j)的灰度范围为[a,b]，线性变换后图像g(i,j)的范围为[a1,b1]

关系式为： $g(i,j) = a1+\frac{b1-a1}{b-a}[f(i,j)-a]$

A = imread('412.jpg'); A1 = rgb2gray(A);%彩色图像转为灰度图像 a1 = 0; b1 = 255;%线性变换后的范围 %imhist(A1)%查看灰度直方图 subplot(121),imshow(A1); a = 50; b = 250;%原图像范围 A2 = a1+(b1-a1)/(b-a)*(A1-a); subplot(122),imshow(A2);

（2）分段线性变换

为了突出感兴趣的目标，抑制不感兴趣的目标，可以采用分段线性变换。

公式：

$g(i,j) = \left\{\begin{matrix} (\frac{c}{a})f(i,j) & 0\leq f(i,j)\leq a\\ (d-c)/(b-a)[f(i,j)-a]+c & a\leq f(i,j) b\\ [(M-d)/(M-b)][f(i,j)-b]+d & b \leq f(i,j) M \end{matrix}\right.$

A = imread('412.jpg'); A1 = im2double(rgb2gray(A));%彩色图像转为灰度图像 [h,w] = size(A1); A2 = zeros(h,w); a = 0.2; b = 0.8; c = 0.1; d = 0.9; for i = 1:h for j = 1:w if A1(i,j)

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