灰變換原理 及Matlab程序

1、 圖像灰度變換 內容摘要 通常經輸入系統獲取的圖像信息中含有各種各樣的的噪聲與畸變，例如因室外光照度不夠均勻會造成圖像灰度過于集中，因此要對圖像質量進行改善?；叶茸儞Q是根據某種目標條件按一定變換關系逐點改變原圖像中每個像素灰度值的方法。目標圖片的灰度變換處理是是圖像增強處理技術中一種非?；A、直接的空間域圖像處理方法?；叶茸儞Q有時被稱為圖片對比度增強或對比度拉伸。關鍵詞：二值化和閾值處理 灰度線性變換 分段線性變換 灰度直方圖 Abstract Typically, the image information obtained by the input system, containing a

2、 variety of noise and distortion，For example, due to the outdoor illumination is not enough uniformity will result in image gray too concentrated, so we have to improve on image quality.Gray-scale transformation is a way based on the conditions of a certain goal by a certain transformation relations

3、, which point by point to change the original image for each pixel gray value.The gray-scale transformation of the image processing is a very basic, direct spatial domain image processing method. of the image enhancement processing technology.Gray-scale transformation is sometimes called image contr

4、ast enhancement or contrast stretching.Key words:Binarization threshold Gray-scale linear transform Piecewise linear transformation Gray histogram Gray level distribution equalization 1 引言 通常經輸入系統獲取的圖像信息中含有各種各樣的噪聲與畸變，例如室外光照度不夠均勻會造成圖像灰度過于集中；由攝像頭獲得的圖像經過A/D轉換、線路傳送都會產生噪聲污染等等，這些不可避免地影響系統圖像清晰度，降低了圖像質量，輕者表

5、現為圖像不干凈，難以看清細節(jié)；重者表現為圖像模糊不清，連概貌都看不出來。因此，在對圖像經行分析前，必須對圖像質量經行改善，一般情況下改善的方法有兩類：圖像增強和圖像復原。圖像增強的目的是設法改善圖像的視覺效果，提高圖像的可讀性，將圖像中感興趣的特征有選擇的突出，便于人與計算機的分析和處理。圖像增強不考慮圖像質量下降的原因，只將圖像中感興趣的特征有選擇的突出，而衰減不需要的特征?；叶茸儞Q是圖像增強處理中一種非?；A直接的空間域圖像處理方法?；叶茸儞Q是根據某種條件按一定變換關系逐點改變原圖像中每一個像素灰度值的方法。1. 灰度的線性變換當圖像由于成像時曝光不足或過度, 由于成像設備的非線性或圖像記

6、錄設備動態(tài)范圍太窄等因素, 都會產生對比度不足的弊病, 使圖像中的細節(jié)分辨不清。這時如將圖像灰度線性擴展, 常能顯著改善圖像的主觀質量。假設原圖像f (x, y ) 的灰度范圍是 a, b 希望變換后圖像的灰度范圍擴展到 c, d 則：Mf 表示f ( x, y ) 的最大值。在線性灰度變換中,灰度執(zhí)照完全線性變換函數進行變換。該線性灰度線性變換函數f ( r ) 是一個一維線性函數: 其中, a 為線性變換的斜率, b 為線性變換函數在y 軸的截距, 如圖1所示。在灰度的線性變換中, 當a > 1時, 輸出圖像的對比度將增大; 當a < 1時, 輸出圖像的對比度將減小; 當a =

7、 1且b 0時, 所進行的操作僅使所有像素的灰度值上移或下移, 其效果是使整個圖像更暗或更亮; 如果a < 0, 則暗區(qū)域將變亮, 亮區(qū)域將變暗。2分段線性灰度變換為了突出感興趣的目標或者灰度區(qū)間, 相對抑制那些不感興趣的灰度區(qū)域, 可采用分段線性法。常用的是三段線性變換。分段線性變換稱為圖像直方圖的拉伸, 它與完全線性變換類似, 其不同之處在于其變換函數是分段的, 如圖2所示： 其變換函數表達式如下:灰度拉伸可以更加靈活地控制輸出灰度直方圖的分布, 它可以有選擇地拉伸某段灰度區(qū)間以改善輸出圖像。圖2所示的變換函數的運算結果是將原圖在r1 和r2 之間的灰度拉伸到s1 和s2 之間。如果

8、一幅圖像灰度集中在較暗的區(qū)域而導致圖像偏暗, 可以用灰度拉伸功能來拉伸(斜率> 1) 物體灰度區(qū)間以改善圖像; 同樣如果圖像灰度集中在較亮的區(qū)域而導致圖像偏亮, 也可以用灰度拉伸功能來壓縮(斜率< 1) 物體灰度區(qū)間來改善圖像質量。3非線性灰度變換 一些圖片的像素過于集中于中間灰度部分，而其他部分的像素數很少，可以壓縮像素數小的部分，擴展像素數集中的部分。如果只想了解圖像的某一部分，那么可以壓縮其它部分，對關注的部分進行變換。當用某些非線性函數作為圖像的映射函數時,可實現圖像灰度的非線性變換, 如利用對數函數、指數函數等可實現對數變換和指數變換。4，灰度直方圖圖像的直方圖包含了豐富

9、的圖像信息，描述了圖像的灰度級內容，反映了圖像的灰度分布情況。通過對圖像的灰度值進行統計，可以得到一一維離散的圖像灰度統計直方圖函數。從數學上說，他統計一幅圖像中各個灰度級出現的次數或概率；從圖形上來說，它是個二維圖，橫坐標表示各個像素點的灰度級，縱坐標為各個灰度級上圖像像素點出現的個數或出現概率。一些常用灰度變換Matlab程序以及圖像處理效果圖1，二值化和閾值處理%圖像二值化 （選取一個域值，(5)將圖像變?yōu)楹诎讏D像）I=imread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面DIP-E1增強DIP-E1增強p12.tif');bw=i

10、m2bw(I,0.5);%選取閾值為0.5subplot(1,3,1);imshow(I);title('原圖');subplot(1,3,2);imshow(bw);title('顯示二值圖像');J=find(I<150);I(J)=0;J=find(I>=150);I(J)=255;subplot(1,3,3);imshow(I);title(' 圖像二值化 ( 域值為150 ） ');2非線性變換%對數變換I=imread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面DIP-E1增強

11、DIP-E1增強p12.tif');I=mat2gray(I);%對數變換不支持uint8類型數據，將一個矩陣轉化為灰度圖像的數據格式(double)J=log(I+1);subplot(1,2,1);Imshow(I);%顯示圖像title('原圖');subplot(1,2,2);Imshow(J);title('對數變換后的圖像')3，反色變換I1=imread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面DIP-E1增強DIP-E1增強p12.tif');figure,imshow(I);title('原始圖像');I2=imcomplement(I1);figure,imshow(I2);title('反色后圖像');4.灰度圖像均衡化I=imread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面DIP-E1增強DIP-E1增強p12.tif'); J=histeq(I);subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(J);figure,subplot(1,2,1),imhist(I,64);s