基于MATLAB的图像增强算法研究及实现.docx

基于MATLAB的图像增强算法研究及实现HYPERLINK"https://m.zqwdw.com/xingyeziliao/2021/0128/1221856.html"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：Becausethesignalsappearingintheimagemostlyappearinthelow-componentpart，andtheproblemthatthehigh-frequencycomponentispronetoimageblurcanbesolved，soastohighlighttheimportantinformationintheimage，weakenorremovetheunnecessaryinformationtomaketheimagemoreclear.Thispaperselectseffectiveandeasy-to-implementprogramminglanguagesandalgorithmstofurtherenhancetheimageconstructionframework，anddesignprogramsaccordingtotheeffectsoftheimagestoachievethegoalandimproveitsfunctions.Itcheckstheimage，graduallyimprovestheentirealgorithmprogram，andfinallygetsthedesiredrendering.关键词：图像增强;MATLAB;程序设计;算法实现Keywords：imageenhancement;MATLAB;programdesign;algorithmimplementation中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1006-4311（2020）25-0212-020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