第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理  灰度变换增强  空域滤波增强  频域增强  色彩增强 第八章 图像增强

计算机图像处理计算机图像处理 §8.1 灰度变换增强 一. 图像增强技术分类 图像增强技术：采用某种特殊的技术来突 出图像中的某些信息，削弱或消除某些无关信 息从而有目的地强调图像的整体或局部特征。 常用图像增强技术：图像数据统计分析处 理、直方图修改、图像平滑滤波、图像锐化。 图像增强技术分类：频域增强方法、空域 增强方法。

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 图像灰度变换方法的基本原则为：利用某种变换函 数对图像进行点运算，从而修改图像的像素灰度值。 统计特性：直方图（灰度变换技术中最常用的像素 统计特性描述方式）、单个点的像素值、某一线段上的 像素灰度分布、图像的登高线图、图像的饿统计摘要、 区域特性度量等。 1 ）单个像素的选择 pixval 函数：显示像素的数据值和两像素间的欧氏 距离。 impixel 函数：返回被选像素或像素集合的数据值， 可通过输入参数定义像素坐标，也可用鼠标选择。 二. 像素值及其统计特性

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 2 ）线段上像素灰度分布的计算和绘制 improfile 函数：计算并绘制图象中一条或多条线段上的 所有像素的灰度值。 3 ）图像等高线 imcontour 函数：显示灰度图像数据的等高线图形。 4 ）直方图 imhist 函数：通过使用 n 个等间距的柱（每个柱代表一个 数值）来创建这个图表。 5 ）统计摘要 mean2 、 std2 、 corr2 来计算图像的标准统计特性。 6 ）区域属性度量 regionprops 函数：计算图像的区域属性（如面积、质 心、区域边框等） 2 ）线段上像素灰度分布的计算和绘制 improfile 函数：计算并绘制图象中一条或多条线段上的 所有像素的灰度值。 3 ）图像等高线 imcontour 函数：显示灰度图像数据的等高线图形。 4 ）直方图 imhist 函数：通过使用 n 个等间距的柱（每个柱代表一个 数值）来创建这个图表。 5 ）统计摘要 mean2 、 std2 、 corr2 来计算图像的标准统计特性。 6 ）区域属性度量 regionprops 函数：计算图像的区域属性（如面积、质 心、区域边框等）

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 直方图是图像分析过程中用来说明图像灰度分布的图形，直 方图的每一个分支表示对应灰度级出现的频数（即该灰度级 像素总数的比值）。 三. 直方图灰度变换

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 Imadjust 函数：实现图像的直方图调节。可 指定一个可选的参数来指定正因数 γ ， γ 值可 从 0 ～ ∞ 。

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计算机图像处理计算机图像处理 histeq 函数：自动完成图像的直方图均衡化。 可根据 histeq 返回值绘制转移函数的变换曲线。

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 空域滤波是图像空间中借助模板对图像进行邻域操作 的，输出图像每一个像素 的取值都是根据模板对输 入像素相应邻域内的像素 值进行计算得到的。空域 滤波器有很多种，虽类型 有所不同，但是在空域中 都是利用模板卷积实现这 一功能的。

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 计算输出像素（ 2 ， 4 ）的取值，其步骤为：

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 1) 线性平滑滤波器 二. 平滑滤波器

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 三. 锐化滤波器 1) 线性锐化滤波器 线性高通滤波器是最常见的线性锐化滤波器, 该滤波器的中心系数为 正数, 其他系数都为负数。 2 ）非线性锐化滤波器

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计算机图像处理计算机图像处理 四. 空域滤波器的 MATLAB 实现方法 1) 噪声模拟

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 2) MATLAB 预定义滤波器

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 边界填充

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 §8.3 频域增强

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计算机图像处理计算机图像处理 %ch8 %f8.1 imshow canoe.tif vals=impixel %f8.2 imshow('debye1.tif') improfile %f8.3 imshow('flowers.tif') improfile %8.4 i=imread('rice.tif'); imshow(i) figure,imcontour(i)

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 %8.5 i=imread('rice.tif'); imshow(i) figure,imhist(i,64) %6.32(a)_p145 bw=imread('text.tif'); l=bwlabel(bw); stats=regionprops(l,'all'); stats(23) %f8.7 I=imread('rice.tif'); J=imadjust(I,[ ],[0 1]); imshow(J); figure,imhist(J,64);

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 %f8.8 i=imread('cameraman.tif'); j=imadjust(i,[0 0.2],[0.5 1]); imshow(i); figure,imshow(j) %f8.9 [X,map]=imread('forest.tif'); i=ind2gray(X,map); j=imadjust(i,[ ],[ ],0.5); imshow(i) figure,imshow(j) %f8.11 i=imread('pout.tif'); j=histeq(i);

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 subplot(1,2,1),imshow(i) subplot(1,2,2),imshow(j) %f8.12] i=imread('pout.tif'); j=histeq(i); subplot(1,2,1),imhist(i,65) %imshow(i) subplot(1,2,2),imhist(j,65) %imshow(j) %f8.13 i=imread('pout.tif'); [j,t]=histeq(i); figure,plot((0:255)/255,t); %f8.14 A=[

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 ] %f8.16 I=imread('eight.tif'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); K=filter2(fspecial('average',3),J)/255; L=medfilt2(J,[3 3]); subplot(1,2,1),imshow(K) subplot(1,2,2),imshow(L) %f8.18 i=imread('blood1.tif'); h=ones(5,5)/25; i2=imfilter(i,h);

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 subplot(1,2,1),imshow(i) subplot(1,2,2),imshow(i2) %8.en-p-158 A=magic(5); h=[-1 0 1]; imfilter(A,h) %8.en-p A=uint8(magic(5)); imfilter(A,h) %8.en-p %A=uint8(magic(5)); A=double(magic(5)); imfilter(A,h,'conv') %f8.16

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 I=imread('eight.tif'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); K=filter2(fspecial('average',3),J)/255; L=medfilt2(J,[3 3]); subplot(1,2,1),imshow(K) subplot(1,2,2),imshow(L) %f8.20 I=imread('blood1.tif'); I3=imfilter(I,h,'replicate'); figure,imshow(I3),title('Filtered with borde replication') %f8.22 rgb=imread('flowers.tif'); h=ones(5,5)/25; rgb2=imfilter(rgb,h);

第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 L=medfilt2(J,[3 3]); subplot(1,2,1),imshow(rgb) subplot(1,2,2),imshow(rgb2)