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        基于MATLAB GUI的圖像增強(qiáng)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)

        2017-06-01 12:38:22英英
        數(shù)字傳媒研究 2017年3期
        關(guān)鍵詞:灰度級(jí)均衡化圖像增強(qiáng)

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        內(nèi)蒙古新聞出版廣電局841臺(tái) 內(nèi)蒙古 呼和浩特市 010050

        基于MATLAB GUI的圖像增強(qiáng)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)

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        隨著數(shù)字化時(shí)代的到來(lái),人們對(duì)圖像處理的要求越來(lái)越高。由于MATLAB軟件具有強(qiáng)大計(jì)算功能,已成為圖像處理軟件的首要之選。本文介紹了基于MATLAB GUI的圖像處理中的幾種圖像增強(qiáng)技術(shù),包括灰度圖像增強(qiáng)、空域?yàn)V波圖像增強(qiáng)、拉普拉斯金字塔增強(qiáng)和小波增強(qiáng),分別給出每部分圖像增強(qiáng)后的結(jié)果。

        MATLAB 圖像處理 圖像增強(qiáng)

        圖像增強(qiáng)處理是數(shù)字圖像處理的一個(gè)重要分支。由于場(chǎng)景條件的影響,很多圖像拍攝的視覺(jué)效果不佳,需要圖像增強(qiáng)技術(shù)來(lái)改善人的視覺(jué)效果。圖像增強(qiáng)處理主要是突出圖像中感興趣的部分,減弱或去除不需要的信息,使有用信息得到加強(qiáng),從而得到一種更加實(shí)用的圖像或者轉(zhuǎn)換成一種更適合人或機(jī)器進(jìn)行分析處理的圖像。

        1 灰度圖像增強(qiáng)

        1.1 直方圖灰度變換

        灰度級(jí)直方圖是反映一幅圖像及與出現(xiàn)這種灰度的概率之間關(guān)系的圖形。設(shè)變量r代表圖像中像素灰度級(jí),在圖像中像素的灰度級(jí)可作歸一化處理,這樣r的值將限定在0≤r≤1之內(nèi)。在灰度級(jí)中,r=0代表黑,r=1代表白。對(duì)于一幅給定的圖來(lái)說(shuō),每一個(gè)像素取得[0,1]區(qū)間內(nèi)的灰度級(jí)是隨機(jī)的,即r是一個(gè)隨機(jī)變量。直方圖灰度變換是對(duì)r進(jìn)行變換,s=T(r),變換函數(shù)T(r)滿足下列條件:在0≤r≤1,函數(shù)單調(diào)的;對(duì)于0≤r≤1,有0≤s≤1。函數(shù)T(r)可以是線性變換、分段變換、倒置變換及其他非線性變換。

        MATLAB GUI直方圖灰度變換函數(shù)為Z=imadjust(im,[0.3 0.5],[0 0.8]);此函數(shù)把圖像im轉(zhuǎn)換成圖像Z,值在[0.3 0.5]間的值映射為[0 0.8],其他的值被剪掉。直方圖灰度變換后的結(jié)果,如圖1所示。

        圖1 圖像直方圖處理前后圖像

        1.2 直方圖均衡化

        直方圖均衡化處理是以累積分布函數(shù)變換法為基礎(chǔ)的直方圖修正,即通過(guò)改變函數(shù)將原圖的直方圖調(diào)整為具有“平坦”傾向的直方圖,然后用此均衡直方圖校正圖像。

        對(duì)于一個(gè)離散的圖像,第i個(gè)灰度級(jí)ri出現(xiàn)的頻率數(shù)用ni表示,該灰度級(jí)像素對(duì)應(yīng)的概率值為:,n為像素總和數(shù),ri滿足歸一化條件。圖像進(jìn)行直方圖均衡化的函數(shù)表達(dá)式為:

        式中,k為灰度級(jí)數(shù)。

        此系統(tǒng)進(jìn)行灰度圖像均衡化后結(jié)果如圖2所示,從圖中看出原圖像直方圖像素級(jí)比較集中,均衡化處理后右下角直方圖中我們看到圖像像素均勻分布了。

        MATLAB GUI進(jìn)行灰度圖像均衡化后結(jié)果,如圖2所示。從圖中看出原圖像直方圖像素級(jí)比較集中,均衡化處理后右下角直方圖中圖像像素均勻分布。

        1.3 直方圖規(guī)定化

        直方圖均衡化是較為有效的增強(qiáng)方法之一,但直方圖均衡化的變換函數(shù)是積分函數(shù),因此,對(duì)圖像作直方圖均衡化處理后得到一個(gè)類(lèi)似平均的直方圖,限制了處理效能。為了能得到特定的直方圖圖像,以便增強(qiáng)圖像某些部分,在特定的情況下,需要制定出特定的函數(shù)來(lái)對(duì)直方圖加以修正。直方圖規(guī)定化就是針對(duì)此提出的一種直方圖修正增強(qiáng)方法。

        圖2 均衡化前后直方圖

        規(guī)定化處理步驟如下:

        首先,對(duì)原始圖像做累積積分;

        這樣就實(shí)現(xiàn)了輸入圖像r與規(guī)定圖像z的映射關(guān)系。

        以上是原始圖像另一種直方圖修改的處理方法。這種方法處理后中得到的新圖像的灰度級(jí)具有事先規(guī)定的概率密度函數(shù)決定。圖3為本系統(tǒng)對(duì)圖像做規(guī)定化處理以后的圖。

        2 空域?yàn)V波圖像增強(qiáng)

        空域?yàn)V波是使用空域模板在整個(gè)圖像上遍歷處理的過(guò)程。空域模板本身為空域?yàn)V波器,它是在圖像上以模板作濾波處理??沼?yàn)V波器一般分為平滑和銳化濾波器。平滑濾波器是灰度級(jí)平均,從而達(dá)到模糊圖像中的噪聲或消除圖像干擾的目的。銳化濾波器是突出圖像感興趣的部分,如邊緣,達(dá)到強(qiáng)化圖像表現(xiàn)特征的目的。

        圖3 規(guī)定化后圖像直方圖

        圖4(a)給出了原點(diǎn)對(duì)稱的二維平滑濾波器在空域里的剖面示意圖,可見(jiàn)平滑濾波器是低通濾波器,在空域中全為正。圖4(b)給出原點(diǎn)對(duì)稱的二維銳化濾波器在空域里的剖面示意圖,可見(jiàn)銳化濾波器是高通濾波器,在空域中接近原點(diǎn)處為正,在遠(yuǎn)離原點(diǎn)處為負(fù)。

        圖4(a) 平滑濾波器(低通)

        圖4(b) 銳化濾波器(高通)

        2.1 維納濾波增強(qiáng)

        維納濾波器是一種線性平滑濾波器,是用幾個(gè)像素灰度的平均值來(lái)代替每個(gè)像素的灰度,本系統(tǒng)是9×9的維納濾波,處理結(jié)果如圖5所示。

        圖5 維納濾波處理后的圖像

        2.2 中值濾波

        中值濾波是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值,用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中各點(diǎn)值的中值來(lái)代換。中值濾波器的窗口可以取方形、圓形、十字形等。MATLAB中J=medfilt2(im,[n m]);函數(shù)實(shí)現(xiàn)中值濾波,im為待濾波圖像,[n m]為濾波器選擇鄰域大小,MATLAB GUI中值濾波器用7×7窗口。處理結(jié)果如圖6所示。

        圖6 中值濾波處理后結(jié)果

        從顯示結(jié)果中,可以看出中值濾波對(duì)椒鹽噪聲的抑制作用比維納濾波更強(qiáng),但并不代表中值濾波器比維納濾波器濾波效果好。每個(gè)濾波器對(duì)不同噪聲濾波作用是不同的,所以,在實(shí)際的應(yīng)用中應(yīng)該綜合考慮不同要求,有必要的情況下可以考慮不同去噪方法聯(lián)合使用。

        3 拉普拉斯增強(qiáng)

        拉普拉斯增強(qiáng)是銳化濾波增強(qiáng)的一種,是線性二次微分算子,具有旋轉(zhuǎn)不變性,從而滿足不同走向的圖像邊界的銳化要求。對(duì)于圖像,拉普拉斯算子定義為:

        拉普拉斯增強(qiáng)方法是先檢測(cè)出圖像的邊緣,再與原圖相加,得到的圖像邊緣比原來(lái)的圖片更清晰,在MATLAB中用fspecial函數(shù)來(lái)生成拉普拉斯濾波算子,如圖7所示。左下角是double類(lèi)型圖像的邊緣檢測(cè),以便于double類(lèi)型的原圖像相加,得出邊緣增強(qiáng)后的圖像。

        圖7 拉普拉斯圖像增強(qiáng)

        4 小波增強(qiáng)

        小波分析在時(shí)域和頻域都有較好的局部化特性,在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時(shí)間分辨率,在高頻部分具有較高的時(shí)間分辨率和較低的頻率分辨率。圖像增強(qiáng)中的小波變換是將一幅圖像分解成大小、位置和方向均不相同的分量,可根據(jù)需要對(duì)某些分量改變其系數(shù)的大小,從而使得感興趣的分量放大而不需要的分量減小,再做逆變換。

        MATLAB GUI中的小波圖像增強(qiáng)是對(duì)圖像做小波分解后,再對(duì)高頻部分增強(qiáng),還原后的圖像細(xì)節(jié)部分得到了增強(qiáng),即邊緣部分更清晰,如圖8所示。

        圖8 小波圖像增強(qiáng)

        審稿人:魏朝輝 內(nèi)蒙古新聞出版廣電局監(jiān)管中心正高級(jí)工程師

        責(zé)任編輯:王學(xué)敏

        TP37

        B

        2096-0751(2017)03-0022-04

        英 英 內(nèi)蒙古新聞出版廣電局841臺(tái) 助理工程師

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