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        基于Matlab的計算機圖像增強技術(shù)研究

        2018-03-07 06:15:44張小紅
        無線互聯(lián)科技 2018年21期
        關(guān)鍵詞:類型

        張小紅

        摘 要:文章分析了圖像增強技術(shù)的類型,主要是從圖像空間域增強技術(shù),頻率域增強技術(shù)兩方面進行分析,并探究了基于Matlab的計算機圖像增強技術(shù)的應(yīng)用,對其應(yīng)用方法及效果進行了探索,提出了這種技術(shù)存在的不足,對于圖像增強技術(shù)的進一步發(fā)展是一種促進。

        關(guān)鍵詞:Matlab;計算機圖像增強技術(shù);類型

        隨著計算機技術(shù)的深化發(fā)展,計算機圖像處理技術(shù)也實現(xiàn)了飛躍式發(fā)展。目前,計算機圖像處理技術(shù)的應(yīng)用非常廣泛,幾乎所有與成像有關(guān)的領(lǐng)域都需要應(yīng)用到計算機圖像處理技術(shù)。圖像在形成過程中會受到多種因素的影響,而導致所成圖像與原始景物或者圖像之間存在一定的差異,成像效果不是很理想。要改變這種情況,就需要借助于圖像增強技術(shù)手段,提升成像的品質(zhì)。圖像增強是指根據(jù)特定的要求,突出圖像中的一些重點信息,消除一些不必要的信息。通過信息的增強處理,提升原始圖像處理的清晰度,提升圖形的信息含量,實現(xiàn)對圖像中感興趣目標的有效監(jiān)測和測量,滿足人們的需要。

        1 圖像增強技術(shù)的類型

        按照圖像增強的作用域劃分,圖像增強技術(shù)可以分為空間域增強技術(shù)和頻率域增強技術(shù)兩種類型。

        1.1 圖像空間域增強技術(shù)

        圖像空間域增強技術(shù)能夠直接對圖像個像素進行空間處理,空間域增強方法分為擴展對比度的灰度變換方法、消除噪聲的相關(guān)平滑方法、增強邊緣的相關(guān)銳化方法3種類型。

        灰度直方圖均衡化是一種效果很強的圖像增強技術(shù),這種技術(shù)原理是對一幅圖像的灰度直方圖進行處理,使之發(fā)生一定的變化,變得均勻或者是基本均勻的圖像。這種方法能夠使分布在每一個灰度等級上的像素個數(shù)基本相等,達到一種基本平均,這是一種典型的圖像空間處理技術(shù),但灰度直方圖只是依照一種近似的概率密度函數(shù)進行設(shè)計的,當離散的灰度等級發(fā)生變化的時候,就不能達到最終完全均勻的效果。

        1.2 頻率域增強技術(shù)

        頻率域圖像增強技術(shù)是對圖像從空間變化到頻率過程中的相關(guān)信息進行處理,然后將得到的結(jié)果進行反變化從而實現(xiàn)對圖像進行處理的目標。常用到的頻率域增強技術(shù)方法有傅里葉變化法、沃爾什—哈達瑪變化法、DCT變化法等。頻率域增強技術(shù)主要包括以下核心技術(shù)內(nèi)容。

        1.2.1 頻率域平滑技術(shù)

        圖像平滑不僅可以在空間域中實現(xiàn),同時在頻率域中要能夠?qū)崿F(xiàn)。我們知道噪聲主要是集中在高頻部分上面,要改善圖像質(zhì)量,需要去除噪聲,這就需要應(yīng)用到濾波器,通過采用低通濾波器對高頻成分進行抑制處理,通過低頻成分時,需要通過逆傅里葉變換獲得相應(yīng)的濾波圖像,以達到對平滑圖像的有效獲取。常用的頻率域低濾波器有以下幾種類型:(1)理想低通濾波器。這種濾波器需要設(shè)置好離開原點的截止頻率,通過相應(yīng)的函數(shù)設(shè)置開展工作。高頻成分包含很多邊緣信息,采用理想低通濾波器能夠去除噪聲,但在除去噪聲的同時也會損失一些邊緣信息,這對圖像的清晰度會造成一定的影響,導致圖像邊緣的模糊。(2)Butterworth低通濾波器。這種濾波器也需要設(shè)置傳遞函數(shù),與理想濾波器相比,它的陡峭變化不明顯,連續(xù)性衰減,便顯出明顯的不連續(xù)性特點。采用低通濾波器不僅能夠抑制噪音,同時也能夠有效降低圖像邊緣的模糊性,不會發(fā)生所謂的振鈴效應(yīng),(3)指數(shù)低通濾波器。這種濾波器也是圖像處理技術(shù)中常用到的一種濾波器,這種濾波器開展工作也需要設(shè)置相應(yīng)的傳遞函數(shù),采用這種濾波器不僅能抑制噪音,同時也能夠提升圖像邊緣的模糊程度,也不會發(fā)生明顯的振鈴效應(yīng)。

        1.2.2 頻率域銳化技術(shù)

        圖像的模糊程度與高頻成分強弱有很大的關(guān)系,如果高頻成分較弱,圖像的模糊度就相對較高。而圖像的邊緣、細節(jié)也主要存在于高頻部分中。借助于頻率域銳化技術(shù)就是為了消除圖像邊緣的模糊信息,突出邊緣,能夠通過高通濾波器使高頻成分順利通過,而有效地削弱一些低頻成分,然后借助于傅里葉變化技術(shù)獲得邊緣銳化圖像,以增強圖像的清晰度。目前所采用的高通頻率器主要以下幾種類型:(1)理想高通濾波器。這種濾波器開展工作也需要設(shè)置合適的函數(shù),這樣才能達到應(yīng)用的效果。(2)巴特沃斯高通濾波器。這種濾波器開展工作也需要設(shè)置合適的函數(shù),對函數(shù)進行科學定義,才能保障其工作效果。(3)指數(shù)濾波器。這種濾波器開展工作與前兩種類似也需要在設(shè)置特定函數(shù)的基礎(chǔ)上實現(xiàn)操作。

        通過分析可以得出結(jié)論,對圖像進行平滑處理能夠使圖像的邊緣變得模糊,而對圖像進行銳化處理,能夠使圖像變得清晰,但銳化處理技術(shù)也有一定的局限性,其在增強圖像邊緣效果的時候,也會增強圖像的噪音。如果圖像自身邊緣噪音較低,在進行銳化處理的過程中,有可能導致噪音增加得比信號快,導致圖像處理失敗。因此,做好預處理工作很重要,一般需要先進行圖像的平滑處理,然后進行圖像的銳化處理[1]。

        2 圖像增強技術(shù)的應(yīng)用

        圖像處理技術(shù)一直是圖像處理領(lǐng)域中的一個非常重要的技術(shù)項目,圖像增強技術(shù)主要是通過一系列技術(shù)手段有選擇地對圖像中人們感興趣的特征進行明確和突出,或者是對圖像中的一些不需要的信息進行抑制處理,通過圖像增強技術(shù)的應(yīng)用主要是為了改善圖像質(zhì)量,豐富相關(guān)信息,促進圖像能實現(xiàn)有效的判讀,達到一種有效識別的效果。圖像處理技術(shù)在醫(yī)學領(lǐng)域中,在遙感領(lǐng)域、微生物研究領(lǐng)域、刑偵領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用,這種技術(shù)能夠?qū)υ紙D像的模式進行識別,有助于實現(xiàn)目標物的有效監(jiān)測[2]。

        2.1 灰度級變換增強

        圖像增強技術(shù)在應(yīng)用中,借助于Matlab工具箱中的imhist函數(shù)及相關(guān)命令,能夠?qū)υ紙D像中的直方圖灰度情況進行查看,能夠看到其灰度范圍較窄并且圖像灰度值的高地區(qū)分不是很清楚。借助于圖像增強技術(shù)對像源的灰度值進行擴展,能夠增加圖像的動態(tài)范圍,擴展圖像對比度,使圖像變得更為清晰。調(diào)用相應(yīng)的函數(shù)將圖像的灰度值進行設(shè)置,把灰度值擴展到整個灰度范圍中,能夠使像素分布在圖像類型相應(yīng)的取值范圍中,以這種方式就能改善圖像質(zhì)量。這種技術(shù)在應(yīng)用中,需要考慮圖像的灰度和對比度等情況,能夠使圖像的灰度及對比度發(fā)生合適的變化。

        再利用imhist函數(shù)進行圖像設(shè)置時,對圖像的灰度級進行處理時,需要調(diào)整圖像的灰度范圍,需要進行合適的函數(shù)格式設(shè)置,這樣才能滿足需要。

        2.2 直方圖均衡化增強

        直方圖均衡化處理技術(shù)的工作原理是把原始圖像的灰度直方圖從比較集中的某個灰度區(qū)間轉(zhuǎn)變?yōu)槿炕叶确秶鷥?nèi)的均勻分布。這種技術(shù)能夠?qū)D像進行非線性拉伸處理,能夠?qū)D像像素值進行重新分配設(shè)置,通過技術(shù)處理使一定灰度范圍內(nèi)的像素數(shù)量保持大概一致。直方圖均衡化處理技術(shù)能夠把既定圖像的直方圖分布進行設(shè)置,使這種分布發(fā)生改變,變?yōu)榫鶆蚧植贾狈綀D分布形式。有些圖像存在一定的問題,其在低值灰度區(qū)間上的頻率較大,這樣就導致圖像中的一些較暗區(qū)域內(nèi)的信息分辨不清,導致一些細節(jié)分辨不清。如果借助于技術(shù)手段,將圖像灰度范圍分開,可以讓灰度頻率較小的灰度級變大,從而改善圖像質(zhì)量。

        2.3 中值濾波

        中值濾波技術(shù)是一種非線性平滑處理技術(shù),這種技術(shù)能夠?qū)⒚總€像素點上的灰度值進行合適的設(shè)置,設(shè)置為該點某領(lǐng)域口內(nèi)的所有像素點灰度值的中值,從而改善圖像質(zhì)量。中值濾波工作方法如下,通過技術(shù)手段從圖像中的某個采樣窗口取得合適的數(shù)據(jù),這個數(shù)據(jù)是奇數(shù)個數(shù),并對數(shù)據(jù)進行排序處理。然后用排序后的中間值對要處理的數(shù)據(jù)進行取代處理。采用中值濾波奇數(shù)進行突出處理能夠消除噪音,在處理圖像的過程中,還能夠?qū)吘壭畔⑦M行保護,這是一種非常有效的平滑噪聲處理方式。

        3 圖像增強技術(shù)存在的不足

        雖然圖像增強技術(shù)在計算機技術(shù)不斷發(fā)展的同時獲得了有效的發(fā)展,在很多應(yīng)用中也得到了廣泛的應(yīng)用,并且應(yīng)用價值突出,但這種技術(shù)目前還存在一些發(fā)展問題。圖像增強技術(shù)還有很多方面需要完善。在增強方法方面,雖然可以借助于一定的手段快速找出效果較好的圖像,但需要對增強后的圖像進行比較,需要考量人機交互情況,對相關(guān)參數(shù)的變化情況進行研究,如何自動實現(xiàn)最佳參數(shù)的有效選擇還是需要進一步完善的工作。另外,目前,對增強后圖像的質(zhì)量評判還沒有統(tǒng)一的標準,標準化衡量圖像質(zhì)量的方法、評價圖像和設(shè)計圖像的依據(jù)還沒有建立起來,這也影響到圖像增強技術(shù)的進一步發(fā)展。

        總之,圖像在生成、傳輸、變化過程中會受到很多因素的影響,從而影響圖像質(zhì)量。借助于圖像增強技術(shù),有針對性地對圖像中感興趣的特征進行突出或者是對一些不需要的特征進行抑制處理,能夠有效地豐富圖像的信息量,改善圖像質(zhì)量,促進圖像實現(xiàn)有效判斷和識別?;贛atlab的計算機圖像增強技術(shù)具有函數(shù)豐富、圖像處理速度快的優(yōu)勢,借助于這種圖像處理技術(shù)對圖像進行增強處理能夠起到很好的效果,滿足不同場合的需要,但這種技術(shù)還存在一定的缺陷,需要進一步完善,這樣,其應(yīng)用推廣價值才能得到進一步的提升。

        [參考文獻]

        [1]錢晶.基于Matlab的圖像增強技術(shù)分析[J].電子設(shè)計工程,2017(18):87-89.

        [2]朱昊.基于Matlab圖像增強技術(shù)研究[J].信息與電腦(理論版),2015(9):79-81.

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