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.

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1 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

2 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。

3 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

4 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）

5 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

6 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 ～ ∞ 。

7 第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理

8 计算机图像处理计算机图像处理

9 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。

10 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。

11 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：

12 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

13 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

14 第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理

15 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

16 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

17 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

18 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

19 第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理

20 计算机图像处理计算机图像处理

21 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)

22 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,[0.15 0.9],[0 1]); imshow(J); figure,imhist(J,64);

23 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);

24 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=[17 24 1 18 15 23 5 7 14 16

25 第八章 图像增强 计算机图像处理计算机图像处理 4 6 13 20 22 10 12 19 21 3 11 18 25 2 9] %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);

26 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-158-2 A=uint8(magic(5)); imfilter(A,h) %8.en-p-158-3 %A=uint8(magic(5)); A=double(magic(5)); imfilter(A,h,'conv') %f8.16

27 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);

28 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)