基于空间域的图像增强方法的研究与实现

来源:用户上传      作者: 谢晴

　　摘要：对基于空间域的两种常用图像增强方法直方图均衡化和分段线性变换增强方法进行了详细的分析，给出了使用MatLab工具进行实验仿真的结果，并对两种方法的适用范围做了分析和总结。
　　关键词：图像增强；空间域；直方图均衡化；线性变换
　　中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 01-0215-02
　　图像增强是数字图像处理领域的研究热点之一，其目的是通过增加图像中各部分的对比度从而突出感兴趣的区域以获得更好的视觉效果，为后续图像分割、图像识别等操作打下基础。目前，基于空间域的处理是常用的图像增强方法之一，即将图像看做是由像素组成的，直接对像素的灰度值进行处理，其中，常用的方法包括直方图均衡化和灰度变换、空间域平滑滤波和锐化滤波等，本文着重对直方图均衡化和灰度变换两种方法进行了研究与实现。
　　1 基于直方图均衡化的图像增强方法
　　灰度图像用灰度值表示亮度，如果一个像素用8bit表示，则灰度值的范围为[0，255]，共256个灰度级。直方图[1]是灰度级的函数，它表示图像中具有某个灰度级的像素个数，反映图像中每种灰度出现的概率。通常用rk表示第k个灰度级，nk表示该灰度级的像素个数，则rk在图像中所占的比例可以用概率密度函数p（rk）表示：
　　3 结语
　　直方图均衡化和线性变换是数字图像增强的两种常用方法。直方图均衡化方法在图像的灰度级范围集中在较低或较高的区域时采用能够获得较好的增强效果。如果要突出图像的某些细节，或希望将灰度级扩展到指定的范围，可以采用线性变换方法，扩展感兴趣区域的对比度，以方便后续操作的实现。
　　参考文献：
　　[1]李晓晶.图像质量评价与图像增强技术研究[D].南京：南京理工大学，2008.
　　[2]王斌.应用MATLAB实现数字图像增强[D].东南大学，2005.
　　[3]杨杰.数字图像处理及MATLAB实现[B].北京：电子工业出版社，2010：77-78.
　　[4]张岩，崔晓萌.基于灰度变换的图像增强实现[J].包装工程，2010，31（19）：95-98.
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