基于MATLAB的图像增强算法研究及实现
时间：2021-01-28 22:01:58 来源：达达文档网 本文已影响 人 
朱逢园
摘要：由于图像中所出现的信号多出现在低分量部分，而高频分量部分易出现图像模糊的问题能得到解决，从而凸显图像中的重要信息，弱化或清除不需要的信息，以使图像更为清晰。本文选取有效且易实现的程序语言及算法，进一步增强图像构建框架，根据图像所成效果来进行程序设计以达到目的实现，并完善其功能。对图像进行检验，逐步完善整个算法程序，最终得到所需效果图。
Abstract：
Because the signals appearing in the image mostly appear in the low-component part， and the problem that the high-frequency component is prone to image blur can be solved， so as to highlight the important information in the image， weaken or remove the unnecessary information to make the image more clear. This paper selects effective and easy-to-implement programming languages and algorithms to further enhance the image construction framework， and design programs according to the effects of the images to achieve the goal and improve its functions. It checks the image， gradually improves the entire algorithm program， and finally gets the desired rendering.
关键词：图像增强;MATLAB;程序设计;算法实现
Key words：
image enhancement;MATLAB;program design;algorithm implementation
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2020）25-0212-02
0 引言
数年来，数码图像处理迅速发展成为独立的强有力的领域。图像强调技术逐渐涉及人类生活和社会生产的各方面和领域。国外初始的图像强调技术通常伴随着硬件参数的设定，例如选择打印过程和亮度级别的分布。随着技术的发展，技术逐渐成熟和完善;而国内图像增强技术则借鉴了国外相对成熟的理论。传统图像强调方法在提高画质方面起着非常重要的作用。文章从各种图像增强处理技术的工作原理，以及相关理论基础出发，讨论了如何直观地在图形界面上对处理结果进行直观比对并进行保存输出，直观友好的图形界面全面把握整个图像增强处理技术的学习内容以及交互式地演示各种图像增强技术及其效果，化抽象为具体[1]。深入的研究可以将图像增强技术的发展提升到一个更高的水平，使图像增强技术在许多学科领域发挥着重要作用。
1 图像增强原理分析
空间区域图像突出直接对图像中的像素灰度值执行算术处理，如灰度变换、直方图均衡、图像空间平滑和锐化处理、伪色彩处理等。图像增强技术可以提高图像质量。空间域去噪作为通常使用的技术，计算空间域中图像像素的灰度值，直接处理噪声。
1.1 灰度变换 灰度转换通常可以分为线性转换、区分线性转换和非线性转换。灰度转换是图像处理中的点处理方法之一，操作方法简单易懂。显然在点处理中，对于输出图像的灰度值仅与输入图像的灰度值相关联，而与附近其它无关。该方法有助于在图像中大部分区域在处于或者使用黑色时，强调出图像较暗的区域中白色或灰色的细节[2]。为了增强图像显示的对比度，因此采用图像反转，这样便可达到效果，分线变换是扩大图像灰度动态范围的过程，目标是根据需要突出顯示图像。图像的灰度范围被划分为两个或多个段进行线性变换，然后对每个段的像素逐一进行处理。
1.2 直方图处理 直方图均衡处理的核心思想是将原始图像的色调直方图，从比较集中的特定灰度级间隔改变为在整个灰度级范围内的均匀分布。直方图均衡化是通过非线性地放大图像并使特定灰度范围内的像素数基本相同来重新分配图像的像素值。直方图均衡化是给定图像的直方图分布相对于直方图分布的“相同”分布的变化。直方图均衡化通过有效地扩展常用亮度来实现这一目标[3]。
1.3 锐化 平滑锐化通常会模糊图像的边缘。对于平均和积分操作，图像是模糊的。它可以是反向操作的，微分算子用于利用模板和统计差分对图像进行锐化，图像的边缘对应于高频分量。高通滤波器可以使高频元件通畅，而低频元件完全受限[4]。通过高通滤波器可以去除低频元件，也可以实现图像锐化。
图像锐化的主要目的有两个：一是图像边缘得到增强，使得模糊图颜色更加清晰，从而图像质量明显提高，更适合人眼观察和识别;二是图像在锐化过程结束后，目标对象的边缘更加清晰，从而提取目标边缘，分割图像定位目标区域并提取形状，为进一步了解图像奠定基础分析。
1.4 彩色增强 将彩色图像映射到另一个彩色图像，以实现不同的颜色分布，进而满足人眼的需求效果，从而达到增强图像的彩色对比以及使图像更加醒目的目的。假彩色增强技术也可以用于线性或非线性彩色的坐标变换，由原图像基色转变为另一组新基色。
对原灰度图像中不同灰度值的区域赋予不同的彩色，以便更明显地区分它们。从图像处理的角度看，输入是灰度图像，输出是彩色图像。（图1）
2 基于MATLAB的图像增强仿真实现
由于图像是生成、传输、压缩、存储、转换等，因此会受到各种因素的影响，例如环境亮度变化会导致图像亮度的变化;设备操作人为因素造成图像位移、低对比度或拍摄图像位置不当等[5]。实际中，这些情况都会降低图像质量，影响图像的整体视觉效果。因此，为了解决这些问题，有必要加强图像处理，对于在处理过后采集的图像进行有目的性的增强，例如图像的局部细节特征进行增强或图像的整体效果得到提升，从两面来处理抑制不必要图像的同时，由详细的信息将模糊的图像变成清晰的图像，提高图像的质量使实验者或计算机视觉系统能够在随后的图像中更好地分析和理解图像分析。
仿真主要采用空间域图像增强算法，其中包括灰度变换（图像反转、对比度拉伸、对数变换）、直方图处理（直方图均衡化和直方图规范化）以及空间域滤波（中值滤波均值、拉普拉斯滤波器、高斯滤光片、索贝尔滤光片等）;混合图像增强。
空间域方法中的代表性算法包括局部平均和中值滤波等，可用于去除或衰减噪声。空域法是对图像中的像素点进行操作，如下表达式：
g（x，y）=f（x，y）*h（x，y）
其中是f（x，y）是原图像;h（x，y）为空间转换函数;g（x，y）表示进行处理后的图像[6]。
直接计算图像的灰度级是基于空间域的算法，该算法划分为点操作算法和邻域去噪算法。而点算法，即灰度校正、梯度变换和直方图校正，主要目的在于均匀地成像或扩展图像的动态范围和扩展对比度。点运算算法具有渐变变换和直方图校正等特点，将数字图像视为一组离散的、量子化的梯度像素。点运算算法的原理是处理二维函数，改变原始图像的灰度像素集，使图像均匀扩大图像的动态范围或扩大对比度。图像的算术运算主要包括图像四则运算以及线性组合，这是图像混合增强方法的基础。（图2、图3）
3 总结
图像增强是解决图像畸变问题的有效方法，MATLAB 软件实现了图像增强技术，改善图像整体效果。本设计基于MATLAB，使用效果图前后对比进行显示，将直方图均衡过程中对于对比出现的过度拉伸等问题，较好得到解决控制了灰度映射范围，以达到增强图像的效果。MATLAB 为我们提供了很多功能，以方便我们对设计的算法进行验证，方便我们进行科学研究。
参考文献：
[1]邱金蕙，王矞辉，李振全.基于MATLAB GUI的新型界面开发方式[J].河北工业科技，2008（04）.
[2]王國权，仲伟波.灰度图像增强算法的改进与实现研究[J]. 计算机应用研究，2004（12）.
[3]张艺雪.基于直方图的X线医学图像增强及MATLAB实现[J].通化师范报，2014，（4）：1-3.doi：10.3969/j.issn.1008-7974.2014.04.001.
[4]丛波.基于MATLAB的数字图像处理技术及应用[J].中国科技信息，2011（05）.
[5]刘榴娣，刘明奇，党长民.实用数字图像处理[M].北京理工大学出版社，1998.
[6]杨新华，王艳，段永军，等.基于MATLAB的图像增强处理系统的设计与实现[J].火力与指挥控制，2008，33（6）.
