数字图像处理图像增强

图像增强的方法有哪些图像增强是指对图像进行处理，以改善其视觉质量或提取出更多的有用信息。

在数字图像处理领域，图像增强是一个重要的研究方向，它涉及到许多方法和技术。

本文将介绍几种常见的图像增强方法，包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和锐化等。

这些方法可以应用于各种领域，如医学图像处理、遥感图像处理和计算机视觉等。

灰度拉伸是一种简单而有效的图像增强方法。

它通过拉伸图像的灰度范围，使得图像的对比度得到增强。

具体而言，灰度拉伸会将图像的最小灰度值映射到0，最大灰度值映射到255，中间的灰度值按比例进行映射。

这样可以使得图像的整体对比度得到提高，从而更容易观察和分析图像中的细节。

另一种常见的图像增强方法是直方图均衡化。

直方图均衡化通过重新分布图像的灰度级别，以使得图像的直方图更加均匀。

这样可以增强图像的对比度，使得图像中的细节更加清晰。

直方图均衡化在医学图像处理中得到了广泛的应用，可以帮助医生更准确地诊断疾病。

滤波是图像处理中常用的一种技术，它可以用来增强图像的特定特征或去除图像中的噪声。

常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

这些滤波方法可以根据图像的特点和需要进行选择，从而达到增强图像质量的目的。

除了滤波之外，锐化也是一种常见的图像增强方法。

锐化可以使图像中的边缘和细节更加清晰，从而提高图像的视觉质量。

常见的锐化方法包括拉普拉斯算子和Sobel算子等。

这些方法可以通过增强图像中的高频信息来使图像更加清晰。

综上所述，图像增强是图像处理中的一个重要环节，它可以帮助我们改善图像的质量，提取出更多的有用信息。

本文介绍了几种常见的图像增强方法，包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和锐化等。

这些方法可以根据图像的特点和需求进行选择，从而达到增强图像质量的目的。

在实际应用中，我们可以根据具体的情况选择合适的图像增强方法，从而得到更加优质的图像结果。

如何进行高效的图像增强和降噪图像增强和降噪是数字图像处理中的重要任务之一。

它们的目的是改善图像的视觉质量和可视化细节，并消除图像中的不必要的噪声。

在本文中，我将介绍一些常用的图像增强和降噪技术，以及一些实现这些技术的高效算法。

一、图像增强技术1.灰度变换：灰度变换是一种调整图像亮度和对比度的常用技术。

它可以通过改变灰度级来增加图像的对比度和动态范围，提高图像的视觉效果。

2.直方图均衡化：直方图均衡化是通过重新分配图像灰度级来增加图像对比度的一种方法。

它通过改变图像的直方图来增强图像的细节和对比度。

3.双边滤波：双边滤波是一种能够保留图像边缘信息，同时消除噪声的滤波技术。

它能够通过平滑图像来改善图像的质量，同时保持图像的细节。

4.锐化增强：锐化增强是一种通过增加图像的高频分量来提高图像的清晰度和细节感的方法。

它可以通过增加图像的边缘强度来突出图像的边缘。

5.多尺度增强：多尺度增强是一种通过在多个尺度上对图像进行增强来提高图像视觉质量的方法。

它可以通过提取图像的不同频率分量来增强图像的细节和对比度。

二、图像降噪技术1.均值滤波：均值滤波是一种常见的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的均值来减少噪声。

然而，它可能会导致图像的模糊，特别是在对边缘等细节进行处理时。

2.中值滤波：中值滤波是一种基于排序统计理论的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的中值来消除噪声。

相比于均值滤波，中值滤波能够在去除噪声的同时保留图像的边缘细节。

3.小波降噪：小波降噪是一种利用小波变换的降噪方法，它在时频域上对图像进行分析和处理。

它能够通过消除噪声的高频分量来降低图像的噪声水平。

4.非局部均值降噪：非局部均值降噪是一种通过将像素值替换为与其相似的像素均值来减少噪声的方法。

它能够通过比较像素的相似性来区分图像中的噪声和细节，并有选择地进行降噪。

三、高效实现图像增强和降噪的算法1.并行计算：利用并行计算技术，如GPU加速、多线程等，在处理图像增强和降噪算法时，可以提高计算效率和算法的实时性。

实验报告班级：08108班姓名：王胤鑫 09号学号：08210224一、实验内容给出噪声图像Girl_noise.jpg，请选择合适的图像增强算法，给出你认为最优的增强后的图像。

可以使用Matlab - Image Processing Toolbox 中的处理函数。

原始图像如下：二、算法分析对于给出的图像中有灰色的噪声，因此首先处理灰色的线条，根据其方差的大小来判断其所在行。

对于两条白色的噪声，根据与前后两行的对比来判断其所在位置。

程序中设定灰色线条处理的均方差门限为0.1，白线处理的标准为与前后两行的差值超过0.2（转换为double型）。

滤除噪声之后再通过中值滤波、拉普拉斯图像增强等方式对图像进行处理。

三、matlab 源程序clear all;clc;f=imread('girl_noise.jpg');figure,imshow(f),title('原始图像');[m,n]=size(f);f0= im2double(f); % 整型转换为double 类f1=f0;std_i=zeros(1,m-2);%灰线处理for i=2:m-1%灰线处理std_i(i-1)=std(f0(i,:));if(std_i(i-1)<0.1)for j=1:mf0(i,j)=(f0(i-1,j)+f0(i+1,j))/2;endendfigure,imshow(f0),title('滤除灰线后的图像');fz=f0-f1;[r,c]=find(fz~=0);%寻找灰线噪声的位置f2=f0;change=0;count=0;for i=3:m-2%白线处理for j=1:mif(abs(f0(i,j)-f0(i-1,j))>0.2&&abs(f0(i,j)-f0(i+1,j))>0.2)count=count+1;endif(count>n*0.8)count=0;change=1;break;endendif(change==1)for k=1:mf0(i,k)=(f0(i-1,k)+f0(i+1,k))/2;endchange=0;count=0;endendfigure,imshow(f0),title('滤除白线后的图像');fz1=f2-f0;[r1,c1]=find(fz1~=0); %寻找白线噪声的位置fn = medfilt2(f0); %反射对称填充figure, imshow(fn),title('中值滤波后的图像');f0 = im2double(fn); % 整型转换为double 类g =2*f0- imfilter(f0,w4, 'replicate'); % 增强后的图像figure, imshow(g),title('高提升滤波图像(A=2)');四、图像处理结果五、结果分析从上面结果可以看出，带状噪声处理部分，已经基本将带状噪声去除。

数字图像处理中的图像增强技术数字图像处理在现代科技中具有重要的地位。

它广泛应用于医学图像、遥感图像、安防监控图像以及各种图像数据分析等领域。

其中，图像增强技术是数字图像处理的重要分支之一。

什么是图像增强技术？图像增强是指通过数字图像处理方法，对原始图像进行改进以满足特定的应用需求。

这种技术可以提高图像的质量、清晰度、对比度和亮度，同时减少图像的噪声和失真，使图像更具辨识度和实用价值。

图像增强技术的基本原理数字图像处理中的图像增强技术有很多种。

它们有的基于像素点的局部特征，有的基于全局的规律和模型。

下面介绍几种典型的图像增强技术：1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种典型的全局图像增强技术，它可以通过对图像灰度值分布进行调整，提高图像的对比度和亮度。

它假设在正常的摄影条件下，灰度级的分布应该是均匀的。

因此，直方图均衡化采用了一种用高频率伸展像素值的方法，将原图像的灰度级转换为更均匀的分布，从而使图像的对比度更加明显。

2. 中值滤波中值滤波是一种局部图像增强技术，是一种基于像素点的影响的方法。

它对图像中每个像素点的灰度值进行排序处理，后选取其中值为该像素点的新灰度值，这样可以消除噪声，使得模糊度和清晰度都有非常明显的改善。

3. 边缘增强边缘增强是一种同时考虑整幅图像的局部特征和全局规律的图像增强技术。

它对图像的边缘部分加权，使边缘区域更加清晰，从而提高了图像的辨识度和可读性。

边缘增强技术既可以提高图像的对比度和亮度，也可针对不同的图像类型和应用需求进行不同的定制化处理。

图像增强技术的应用数字图像处理中的图像增强技术可以广泛应用于各个领域：1. 在医学领域，图像增强技术可以帮助医生诊断疾病、评估治疗效果和进行手术规划等。

2. 在遥感领域，图像增强技术可以帮助解决地图制作中的噪声和失真问题，清晰地显示建筑物、道路和地形地貌等信息，从而提高研究和预测的准确性。

3. 在安防监控领域，图像增强技术可以通过对图像的增强处理，提高视频监控图像的清晰度和鲁棒性，以便更有效地进行安全监管和犯罪侦查。

数字图像处理算法原理
数字图像处理是指应用数字计算机对图像进行处理与分析的技术。

其中涉及到的算法原理包括：
1. 灰度变换算法：通过改变图像中像素的灰度级分布，实现对图像亮度、对比度、伽马校正等属性的调整。

常用的灰度变换算法有线性变换、逆变换、非线性自适应直方图均衡化等。

2. 图像滤波算法：用于平滑图像、强调图像细节或检测图像中的边缘。

常用的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、导向滤波等。

3. 图像增强算法：通过改善图像的质量和可视化效果，使图像更适合人眼观察和计算机分析。

常用的图像增强算法有直方图均衡化、局部对比度增强、锐化增强等。

4. 彩色图像处理算法：针对彩色图像的特点，进行颜色空间转换、亮度调整、色彩增强、色彩平衡等操作。

常用的彩色图像处理算法有RGB空间转换为HSV空间、色彩补偿、白平衡调整等。

5. 图像分割与边缘检测算法：将图像划分为不同的区域或提取图像中感兴趣的目标，常用的算法包括阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。

6. 图像压缩与编解码算法：将图像数据经过压缩编码处理，以减少存储空间和传输带宽。

常用的压缩算法有无损压缩算法
（如RLE、Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG）。

除了以上算法原理外，还包括图像配准、图像恢复、形态学处理、基于特征的图像分析等其他算法。

这些算法原理的应用能够有效地处理数字图像，对于图像识别、图像搜索、医学图像分析等领域具有广泛的应用价值。

福建农林大学信息工程类实验报告系： 信息与机电工程系 专业： 电子信息工程 年级： 2009级 姓名： 庄建军 学号： 092230069 实验课程： 数字图像处理 实验室号：_ 实验1楼607 实验设备号： F5 实验时间： 2012.6.1 指导教师签字： 成绩：实验二 图像增强一、 实验目的1.掌握灰度直方图的概念及其计算方法；2.熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程；3.掌握平滑处理的算法和用途，学习使用均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进行图像增强处理的程序设计方法；4.了解噪声模型及对图像添加噪声的基本方法；5.利用MATLAB 程序进行图像增强。

二、 实验原理图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。

其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。

图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。

1、直方图均衡化通过点运算将输入图像转换为在每一级上都有相等像素点数的输出图像。

按照图像概率密度函数PDF 的定义：1,...,2,1,0 )(-==L k n n r p k k r通过转换公式获得：1,...,2,1,0 )()(00-====∑∑==L k n n r p r T s k j kj j j r k k2、均值（中值）滤波是指在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的临近像素。

将模板中的全体像素的均值（中值）来代替原来像素值的方法。

3、拉普拉斯算子如下：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--------111181111拉普拉斯算子首先将自身与周围的8个像素相减，表示自身与周围像素的差异，再将这个差异加上自身作为新像素的灰度。

三、 实验步骤1打开计算机，启动MATLAB 程序；程序组中“work ”文件夹中应有待处理的图像文件；2调入待处理的数字图像，并进行计算机均衡化处理；3启动MATLAB 程序，对图像文件分别进行直方图均衡化、均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化操作；添加噪声，重复上述过程观察处理结果。

实验报告课程名称数字图像处‎理导论专业班级_____‎_____‎_____‎姓名_____‎_____‎_____‎学号_____‎_____‎_____‎电气与信息‎学院和谐勤奋求是创新‎2.编写函数w‎ = genla‎p laci‎a n(n)，自动产生任‎一奇数尺寸‎n的拉普拉‎斯算子，如5×5的拉普拉‎斯算子w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 14.采用不同的‎梯度算子对‎b lurr‎y_moo‎n.tif进行‎锐化滤波，并比较其效‎果。

[I,m ap]=im rea‎d('trees‎.tif');I=doubl‎e(I);subpl‎o t(2,3,1)imsho‎w(I,m ap);title‎(' Origi‎nal Im age‎');[Gx,Gy]=gradi‎e nt(I); % gradi‎e n t calcu‎l atio‎nG=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy); % matri‎xJ1=G; % gradi‎e nt1subpl‎o t(2,3,2)imsho‎w(J1,m ap);title‎(' Opera‎tor1 Im age‎');J2=I; % gradi‎e nt2 K=find(G>=7);J2(K)=G(K);subpl‎o t(2,3,3)im sho‎w(J2,m ap);title‎(' Opera‎tor2 Im age‎');J3=I; % gradi‎e n t3 K=find(G>=7);J3(K)=255;subpl‎o t(2,3,4)im sho‎w(J3,m ap);title‎(' Opera‎tor3 Im age‎');J4=I; % gradi‎e n t4 K=find(G<=7);J4(K)=255;subpl‎o t(2,3,5)im sho‎w(J4,m ap);title‎(' Opera‎tor4 Im age‎');J5=I; % gradi‎e nt5 K=find(G<=7);J5(K)=0;Q=find(G>=7);J5(Q)=255;subpl‎o t(2,3,6)im sho‎w(J5,m ap);title‎(' Opera‎tor5 Im age‎');5.自己设计锐‎化空间滤波‎器，并将其对噪‎声图像进行‎处理，显示处理后‎的图像；附录：可能用到的‎函数和参考‎结果**************报告里不能‎用参考结果‎中的图像1)采用3×3的拉普拉‎斯算子w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1]滤波I=im rea‎d('moon.tif');T=doubl‎e(I);subpl‎o t(1,2,1),im sho‎w(T,[]);title‎('Origi‎n al Im age‎');w =[1,1,1;1,-8,1;1,1,1];K=conv2‎(T,w,'sam e');subpl‎o t(1,2,2)im sho‎w(K);title‎('Lapla‎cian Trans‎f orm a‎tion');图2.9 初始图像与‎拉普拉斯算‎子锐化图像‎2)编写函数w‎ = genla‎p laci‎a n(n)，自动产生任‎一奇数尺寸‎n的拉普拉‎斯算子，如5×5的拉普拉‎斯算子：w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 11 1 1 1 1]funct‎i on w = genla‎p laci‎a n(5)%Com pu‎t es the Lapla‎c ian opera‎t orw = ones(n);x = ceil(n/2);w(x, x) = -1 * (n * n - 1);3)分别采用5‎×5，9×9，15×15和25‎×25大小的‎拉普拉斯算‎子对blu‎rry_m‎o on.tif进行‎锐化滤波，并利用式完‎成图像的锐‎化增强，观察其有何‎不同，要求在同一‎窗口中显示‎。

《数字图像处理（实验部分）》教案实验七：图像增强1．实验目的1．掌握MATLAB 的基本操作。

2．了解数字图像处理在MATLAB 中的基本处理过程。

3．学习图像增强的原理，观察算法处理结果2．实验设备2．1．PC 兼容机一台；操作系统为WindowsWindowsXP 。

2．2．数字图像处理开发环境：MATLAB 软件3．实验原理图像增强：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化4．实验步骤.1 打开MA TLAB 开发环境.2点击MATLAB 窗口上File 菜单，选择New-〉M —File ，在弹出的Edit 编辑器内输入如下程序：clear;close all ;[I,map]=imread('cameraman.tif' ;figure(1;subplot(2,3,1,imshow(I,map;title(' 原图' ;I=double(I;[Gx,Gy]=gradient(I; % 计算梯度, 获得的是二维偏导向量G=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy; % 注意是矩阵点乘J1=G;subplot(2,3,2,imshow(J1,map;title(' 梯度图' ; % 第一种图像增强J2=I; % 第二种图像增强K1=find(G>=7; %返回满足条件的索引号, 如果是N 行M 列的数组, 索引号顺序为从左边第一列开始, % 按列向顺序.J2(K1=G(K1;subplot(2,3,3,imshow(J2,map;title(' 超过7的梯度图' ;J3=I; % 第三种图像增强K=find(G>=7;J3(K=255;subplot(2,3,4,imshow(J3,map;title(' 梯度超过7的白亮图' ;J4=I; % 第四种图像增强K=find(G<=7;J4(K=255;subplot(2,3,5,imshow(J4,map;title(' 梯度未过7的白亮图' ;J5=I; % 第五种图像增强K=find(G<=7;J5(K=0;Q=find(G>=7;J5(Q=255;subplot(2,3,6,imshow(J5,map;title(' 梯度7为阈值分割的二值图' ;.3将该程序保存，并点击工具栏中Run 按钮，程序会自动运行，并显示出结果。