图像处理灰度变换实验.doc
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1、 . 一.实验名称:空间图像增强(一)一 实验目的1 熟悉和掌握利用matlab工具进行数字图像的读、写、显示、像素处理等数字图像处理的基本步骤和流程。2 熟练掌握各种空间域图像增强的基本原理及方法。3 熟悉通过灰度变换方式进行图像增强的基本原理、方法和实现。4 熟悉直方图均衡化的基本原理、方法和实现。二 实验原理(一) 数字图像的灰度变换灰度变换是图像增强的一种经典而有效的方法。灰度变换的原理是将图像的每一个像素的灰度值通过一个函数,对应到另一个灰度值上去从而实现灰度的变换。常见的灰度变换有线性灰度变换和非线性灰度变换,其中非线性灰度变换包括对数变换和幂律(伽马)变换等。1、线性灰度变换1)
2、当图像成像过程曝光不足或过度,或由于成像设备的非线性和图像记录设备动态范围太窄等因素,都会产生对比度不足的弊病,使图像中的细节分辨不清,图像缺少层次。这时,可将灰度范围进行线性的扩展或压缩,这种处理过程被称为图像的线性灰度变换。对灰度图像进行线性灰度变换能将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸扩展至指定范围或整个动态范围。2)令原图像f(x,y)的灰度范围为a,b,线性变换后得到图像g(x,y),其灰度范围为c,d,则线性灰度变换公式可表示为 (1)由(1)式可知,对于介于原图像f(x,y)的最大和最小灰度值之间的灰度值,可通过线性变换公式,一一对应到灰度范围c,d之间,其斜率为(d-
3、c)/(b-a);对于小于原图像的最小灰度值或大于原图像的最大灰度值的灰度值,令其分别恒等于变换后的最小和最大灰度值。变换示意图如图1所示。图1 线性灰度变换示意图当斜率大于一时,变换后的灰度值范围得到拉伸,图像对比度得到提高;当斜率小于一时,变换后的灰度值范围被压缩,最小与最大灰度值的差变小,图像对比度降低;当斜率等于一时,相当于对图像不做变换。3) 由上述性质可知,线性灰度变换能选择性地加强或降低特定灰度值范围内的对比度,故线性灰度变换同样也可做分段处理:对于有价值的灰度范围,将斜率调整为大于一,用于图像细节;对于不重要的灰度范围,将图像压缩,降低对比度,减轻无用信息的干扰。最常用的分段线
4、性变换的方法是分三段进行线性变换。在原图像灰度值的最大值和最小值之间设置两个拐点,在拐点处,原图像的灰度值分别为r1,r2,该拐点对应的变换后的图像的灰度值分别为s1,s2,另外,取原图像灰度的最小值为r0,最大值为rm,对应的变换后的灰度值分别为s0,sm。则分段线性灰度变换公式为 (2)调整公式中的各个参数,即可得到不同的变换效果4) 在线性灰度变换中,有一种特殊的变换,叫做图像反色。通过图像反色变换,每一个像素点的变换前后的灰度值之和为白色(255)。图像反色的变换公式为 (3)当L取为256时,实现图像反转变色2、非线性灰度变换除了图像灰度的线性变换外,还有非线性灰度变换。非线性灰度变
5、换不是对图像的所有灰度值进行拉伸,一部分被拉伸,另一部分则会被压缩。非线性灰度变换在整个灰度值范围内采用统一的变换函数。比较常见的有对数变换和幂律(伽马)变换等。1) 对数变换设原图像为f(x,y),变换后的图像为g(x,y),对数变换的变换函数为 (4)(4) 式中,c是一个比例因子,log是求以e为底的数值的对数,原图像灰度值加1的目的是保证对数变化对于任何灰度值都有意义。c取适当的值,可得到对数变换的函数图像如图2所示。图2 对数变换函数曲线由图2可知,通过对数变换,对于较低的灰度值起到较大程度的拉伸作用,而对于较高的灰度值起到压缩作用,从而将整幅图像的灰度值均匀化。2) 幂律(伽马)变
6、换伽马变换可通过调节幂指数参数来改变其变换特性,设f(x,y)和g(x,y)分别为变换前后的图像,为幂指数,c为比例系数,则伽马变换的公式如下 (5)对于c为正值的情况,当1时,伽马变换将低灰度值压缩,高灰度值拉伸;当1 I1=rgb2gray(I1); %满足条件,将看似为黑白图的多通道图转化为灰度图endI1=double(I1); %将图片灰度的数据类型转变为double型%这一部转化很重要,在后续的计算中,尤其是除法,运算结果能保证更高的精度lo,wi=size(I1); %获得矩阵I1的行列尺寸,以备单个像素处理时的循环算法a=min(min(I1); %得到原图(I1)所有像素灰度
7、的最小值b=max(max(I1); %得到原图(I1)所有像素灰度的最小值I2=zeros(lo,wi); %初始化矩阵I2,为处理后的图像分配内存c=10;d=250; %设置灰度线性拉伸后的灰度最小值和最大值%接下来,对矩阵I1中的逐个像素进行线性灰度变换,并存到I2相应位置for i=1:lo for j=1:wi I2(i,j)=(d-c)/(b-a)*(I1(i,j)-a)+c; %线性灰度变换公式 endendI1=mat2gray(I1);I2=mat2gray(I2); %将变换后的矩阵I1、I2转换为8位整型subplot(2,2,2),imshow(I2); %在一张22
8、图的第2个位置显示I2title(线性灰度变换后的图片);imwrite(I2,线性灰度变换后的图片.bmp,bmp) %以另一个文件名形式保存图像subplot(2,2,3),imhist(I1); %在一张22图的第3个位置显示I1的灰度直方图ylim(0,7000),title(原图片灰度直方图);subplot(2,2,4),imhist(I2); %在一张22图的第4个位置显示I2的灰度直方图ylim(0,7000),title(变换后图片灰度直方图);% 画灰度变换曲线x=0:255; %设置0到255共256级灰度级y=zeros(1,256); %设置全0向量,为线性灰度变换后
9、的数值分配内存%按灰度级,从0到255开始循环,即x(1)到x(256)for i=1:256 if x(i)=a&x(i)b y(i)=d; %当原图灰度介于a,b之间,用公式变换 endendfigure,plot(x,y) %创建新的图片窗口,显示变换函数曲线title(线性变换曲线图),xlim(0,255),ylim(0,255)ylim(0,255); %限定横坐标范围为0到2552、 非线性灰度变换% 对图像做非线性变换clear,clcI1=imread(Ein.jpg); %读取图像文件Ein.jpg,赋值给矩阵I1figure,imshow(I1); %创建一个图像显示窗口
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