基于MATLAB的圖像增強(qiáng)算法研究及實(shí)現(xiàn)

朱逢園

摘要：由于圖像中所出現(xiàn)的信號多出現(xiàn)在低分量部分，而高頻分量部分易出現(xiàn)圖像模糊的問題能得到解決，從而凸顯圖像中的重要信息，弱化或清除不需要的信息，以使圖像更為清晰。本文選取有效且易實(shí)現(xiàn)的程序語言及算法，進(jìn)一步增強(qiáng)圖像構(gòu)建框架，根據(jù)圖像所成效果來進(jìn)行程序設(shè)計以達(dá)到目的實(shí)現(xiàn)，并完善其功能。對圖像進(jìn)行檢驗(yàn)，逐步完善整個算法程序，最終得到所需效果圖。

Abstract： Because the signals appearing in the image mostly appear in the low-component part， and the problem that the high-frequency component is prone to image blur can be solved， so as to highlight the important information in the image， weaken or remove the unnecessary information to make the image more clear. This paper selects effective and easy-to-implement programming languages and algorithms to further enhance the image construction framework， and design programs according to the effects of the images to achieve the goal and improve its functions. It checks the image， gradually improves the entire algorithm program， and finally gets the desired rendering.

關(guān)鍵詞：圖像增強(qiáng);MATLAB;程序設(shè)計;算法實(shí)現(xiàn)

Key words： image enhancement;MATLAB;program design;algorithm implementation

中圖分類號：TP391.41 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2020）25-0212-02

0 ?引言

數(shù)年來，數(shù)碼圖像處理迅速發(fā)展成為獨(dú)立的強(qiáng)有力的領(lǐng)域。圖像強(qiáng)調(diào)技術(shù)逐漸涉及人類生活和社會生產(chǎn)的各方面和領(lǐng)域。國外初始的圖像強(qiáng)調(diào)技術(shù)通常伴隨著硬件參數(shù)的設(shè)定，例如選擇打印過程和亮度級別的分布。隨著技術(shù)的發(fā)展，技術(shù)逐漸成熟和完善;而國內(nèi)圖像增強(qiáng)技術(shù)則借鑒了國外相對成熟的理論。傳統(tǒng)圖像強(qiáng)調(diào)方法在提高畫質(zhì)方面起著非常重要的作用。文章從各種圖像增強(qiáng)處理技術(shù)的工作原理，以及相關(guān)理論基礎(chǔ)出發(fā)，討論了如何直觀地在圖形界面上對處理結(jié)果進(jìn)行直觀比對并進(jìn)行保存輸出，直觀友好的圖形界面全面把握整個圖像增強(qiáng)處理技術(shù)的學(xué)習(xí)內(nèi)容以及交互式地演示各種圖像增強(qiáng)技術(shù)及其效果，化抽象為具體[1]。深入的研究可以將圖像增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展提升到一個更高的水平，使圖像增強(qiáng)技術(shù)在許多學(xué)科領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。

1 ?圖像增強(qiáng)原理分析

空間區(qū)域圖像突出直接對圖像中的像素灰度值執(zhí)行算術(shù)處理，如灰度變換、直方圖均衡、圖像空間平滑和銳化處理、偽色彩處理等。圖像增強(qiáng)技術(shù)可以提高圖像質(zhì)量?？臻g域去噪作為通常使用的技術(shù)，計算空間域中圖像像素的灰度值，直接處理噪聲。

1.1 灰度變換 ?灰度轉(zhuǎn)換通常可以分為線性轉(zhuǎn)換、區(qū)分線性轉(zhuǎn)換和非線性轉(zhuǎn)換。灰度轉(zhuǎn)換是圖像處理中的點(diǎn)處理方法之一，操作方法簡單易懂。顯然在點(diǎn)處理中，對于輸出圖像的灰度值僅與輸入圖像的灰度值相關(guān)聯(lián)，而與附近其它無關(guān)。該方法有助于在圖像中大部分區(qū)域在處于或者使用黑色時，強(qiáng)調(diào)出圖像較暗的區(qū)域中白色或灰色的細(xì)節(jié)[2]。為了增強(qiáng)圖像顯示的對比度，因此采用圖像反轉(zhuǎn)，這樣便可達(dá)到效果，分線變換是擴(kuò)大圖像灰度動態(tài)范圍的過程，目標(biāo)是根據(jù)需要突出顯示圖像。圖像的灰度范圍被劃分為兩個或多個段進(jìn)行線性變換，然后對每個段的像素逐一進(jìn)行處理。

1.2 直方圖處理 ?直方圖均衡處理的核心思想是將原始圖像的色調(diào)直方圖，從比較集中的特定灰度級間隔改變?yōu)樵谡麄€灰度級范圍內(nèi)的均勻分布。直方圖均衡化是通過非線性地放大圖像并使特定灰度范圍內(nèi)的像素數(shù)基本相同來重新分配圖像的像素值。直方圖均衡化是給定圖像的直方圖分布相對于直方圖分布的“相同”分布的變化。直方圖均衡化通過有效地擴(kuò)展常用亮度來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)[3]。

1.3 銳化 ?平滑銳化通常會模糊圖像的邊緣。對于平均和積分操作，圖像是模糊的。它可以是反向操作的，微分算子用于利用模板和統(tǒng)計差分對圖像進(jìn)行銳化，圖像的邊緣對應(yīng)于高頻分量。高通濾波器可以使高頻元件通暢，而低頻元件完全受限[4]。通過高通濾波器可以去除低頻元件，也可以實(shí)現(xiàn)圖像銳化。

圖像銳化的主要目的有兩個：一是圖像邊緣得到增強(qiáng)，使得模糊圖顏色更加清晰，從而圖像質(zhì)量明顯提高，更適合人眼觀察和識別;二是圖像在銳化過程結(jié)束后，目標(biāo)對象的邊緣更加清晰，從而提取目標(biāo)邊緣，分割圖像定位目標(biāo)區(qū)域并提取形狀，為進(jìn)一步了解圖像奠定基礎(chǔ)分析。

1.4 彩色增強(qiáng) ?將彩色圖像映射到另一個彩色圖像，以實(shí)現(xiàn)不同的顏色分布，進(jìn)而滿足人眼的需求效果，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像的彩色對比以及使圖像更加醒目的目的。假彩色增強(qiáng)技術(shù)也可以用于線性或非線性彩色的坐標(biāo)變換，由原圖像基色轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪唤M新基色。

對原灰度圖像中不同灰度值的區(qū)域賦予不同的彩色，以便更明顯地區(qū)分它們。從圖像處理的角度看，輸入是灰度圖像，輸出是彩色圖像。（圖1）

2 ?基于MATLAB的圖像增強(qiáng)仿真實(shí)現(xiàn)

由于圖像是生成、傳輸、壓縮、存儲、轉(zhuǎn)換等，因此會受到各種因素的影響，例如環(huán)境亮度變化會導(dǎo)致圖像亮度的變化;設(shè)備操作人為因素造成圖像位移、低對比度或拍攝圖像位置不當(dāng)?shù)萚5]。實(shí)際中，這些情況都會降低圖像質(zhì)量，影響圖像的整體視覺效果。因此，為了解決這些問題，有必要加強(qiáng)圖像處理，對于在處理過后采集的圖像進(jìn)行有目的性的增強(qiáng)，例如圖像的局部細(xì)節(jié)特征進(jìn)行增強(qiáng)或圖像的整體效果得到提升，從兩面來處理抑制不必要圖像的同時，由詳細(xì)的信息將模糊的圖像變成清晰的圖像，提高圖像的質(zhì)量使實(shí)驗(yàn)者或計算機(jī)視覺系統(tǒng)能夠在隨后的圖像中更好地分析和理解圖像分析。

仿真主要采用空間域圖像增強(qiáng)算法，其中包括灰度變換（圖像反轉(zhuǎn)、對比度拉伸、對數(shù)變換）、直方圖處理（直方圖均衡化和直方圖規(guī)范化）以及空間域?yàn)V波（中值濾波均值、拉普拉斯濾波器、高斯濾光片、索貝爾濾光片等）;混合圖像增強(qiáng)。

空間域方法中的代表性算法包括局部平均和中值濾波等，可用于去除或衰減噪聲?？沼蚍ㄊ菍D像中的像素點(diǎn)進(jìn)行操作，如下表達(dá)式：

g（x，y）=f（x，y）*h（x，y）

其中是f（x，y）是原圖像;h（x，y）為空間轉(zhuǎn)換函數(shù);g（x，y）表示進(jìn)行處理后的圖像[6]。

直接計算圖像的灰度級是基于空間域的算法，該算法劃分為點(diǎn)操作算法和鄰域去噪算法。而點(diǎn)算法，即灰度校正、梯度變換和直方圖校正，主要目的在于均勻地成像或擴(kuò)展圖像的動態(tài)范圍和擴(kuò)展對比度。點(diǎn)運(yùn)算算法具有漸變變換和直方圖校正等特點(diǎn)，將數(shù)字圖像視為一組離散的、量子化的梯度像素。點(diǎn)運(yùn)算算法的原理是處理二維函數(shù)，改變原始圖像的灰度像素集，使圖像均勻擴(kuò)大圖像的動態(tài)范圍或擴(kuò)大對比度。圖像的算術(shù)運(yùn)算主要包括圖像四則運(yùn)算以及線性組合，這是圖像混合增強(qiáng)方法的基礎(chǔ)。（圖2、圖3）

3 ?總結(jié)

圖像增強(qiáng)是解決圖像畸變問題的有效方法，MATLAB 軟件實(shí)現(xiàn)了圖像增強(qiáng)技術(shù)，改善圖像整體效果。本設(shè)計基于MATLAB，使用效果圖前后對比進(jìn)行顯示，將直方圖均衡過程中對于對比出現(xiàn)的過度拉伸等問題，較好得到解決控制了灰度映射范圍，以達(dá)到增強(qiáng)圖像的效果。MATLAB 為我們提供了很多功能，以方便我們對設(shè)計的算法進(jìn)行驗(yàn)證，方便我們進(jìn)行科學(xué)研究。

參考文獻(xiàn)：

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