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MATLAB 数字图像处理技术

4 MATLAB 图像增强

4.1 原理、方法及体系结构

三个阶段：图像预处理、特征抽取阶段、识别分析阶段。

目的：改善图像的视觉效果，提高图像成分的清晰度；是图像变得有利于计算机处理。

方法：空间域增强方法、频域增强方法。

体系：

图像增强：空间域、频率域、彩色增强

空间域：像素点处理（图像灰度变换、直方图修正（中值滤波、均值滤波））、领域处理（图

像平滑滤波、图像锐化滤波）

频率域：低通滤波、高通滤波、同态滤波

彩色处理：真彩色处理、伪彩色处理（灰度分层法、灰度变换法、频域伪彩色）

4.2 对比度增强

线性变换：

g(x, y) 

N  n

[ f (x, y)  m]  n

。其中功能是把函数的灰度值

f (x, y)

从

M  m

范围[m,M]变为[n,N]。

非线性变换：分为对数变换和 Gamma 变换。前者表达式为

g(x, y)  c log[ f (x, y) 1]

，

其中 c 为常数。后者表达式为

f  cr

，r 为 CCD 图像传感器或胶片等的入射光的强度，为

常数，灰度与光强成正比，则有

g  kr  k( )

，k 为常数通常为 1，1/r 取 0.4~0.8。

我们可以用一个函数 imadjust 函数来实现：

J=imadjust(I)；

J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out]);

J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)。

其中灰度范围用归一化灰度值，范围 [0,1]。整个图像的 [low_in;high_in]可以用函数

stretch 函数来获得。

MATLAB image toolbox5.4还提供一个手动调节的控制面板，调用函数 imconstrast。

4.3 空域变换增强

分为基于像素点和基于模板的两类方法。

像素选择：pixval 和 impixel。用法如下：

Pixval(‘on/off’)；pixval；pixval(fig,option);

[C,R,P]=impixel(X,MAP)。

说明：MAP 仅仅当是索引图的时候采用此参数。C 为像素的颜色，R,P 为像素的坐标。

Pixval 可以得到更多的像素信息，impixel 可以返回指定像素的颜色值。

强度描述图： improfile，用以描述图像一条线段或多条线段的强度值。格式：

- 1 -

C=improfille(I,xi,yi)。参数 xi，yi 是两个向量，用以指定线段的端点。

图像轮廓图：imcontrour，自动设置坐标轴，使输出图像在其方向和纵轴比上能够与显

示的图像吻合。

直方图匹配



P {g

m1

 b

} 



(m)

。从而可以得到直方图均衡化的公式如下：

m1

g  (g

max

 g

min

) p

( f )  g

min

。在 MATLAB 中提供函数 histep 来实现。用法 histep(I,n)。

4.4 图像锐化

边界撮合锐化：边界提取函数 edge，以及 fspecial（建预定义的二维过滤器），再者函

数 imfilter（N-D 过滤的多维影像）。

锐化滤波器：分为拉普拉斯（Laplacian）算子和 Wallis 算子。

拉普拉斯算子具有各向同性和平移不变性，有时称为边界提取算子。其卷积模板为：









四领域





1 4































八领域





1 2



 









 

























规定



的大小后，可设置卷积模板为向量 h，并用函数 imfilter（I,h）即可。

Wallis 算子是一种改进的 Laplacian 算子，有如下公式：

g(i, j)  [am

 (1



) f (i, j)] [ f (i, j)  f (i, j)]



(i, j) 



式中：

f (i, j)

是原始图像，它的局部均值和局部标准偏差分别为

f (i, j)

和



(i, j)

，

和



表示设计的平均值和标准偏差，A 为增益系数，



是控制增强图像中边缘和背景组成的比

例常数，

g(i, j)

为增强后的图像。

空间域图像锐化：空域高通滤波法、梯度法图像锐化、利用Sobel 算子对图像滤波、利

用拉普拉斯算子对模糊图像进行增强。

梯度法的 5 种方法如下：

【1】

g(i, j)  G([ f (i, j)])  f (i, j)

；

【2】

g(i, j) 





| G[ f (i, j)]| | G[ f (i, j)]| T

；

其他



f (i, j)

| G[ f (i, j)]| T



，

为固定灰度代替【2】中小于阈值 T 时仍选

其他



f (i, j)

【3】

g(i, j) 



用原图像的像素点值；

【4】

g(i, j) 





| G[ f (i, j)]| | G[ f (i, j)]| T

；

其他



- 2 -

【5】

g(i, j) 





| G[ f (i, j)]| T

。

其他



频率域图像锐化：傅里叶变换等等。

4.5 图像伪色彩增强

图像伪色彩是指将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布的

图像。可以利用不同色彩变现不同灰度，还可以表示不同的频率成分。

彩色增强分为：假彩色增强(将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像)、伪彩色增强(将一

幅黑白图像不同灰度级映射为一幅彩色)。

伪彩色处理的三种方法：灰度分层法(grayslice)、灰度变换法(对比度调整函数 imadjust)、

频域伪彩色处理(先做 IFFT，再做进一步处理，最后将它们作为三基色分量分别加到彩色显

示器的红绿蓝通道)。

J=imadjust(I,[low,high],[bottom,top],gamma)，返回图像 I 经过直方图调整后的图像 J，

[low,high]为原始中要变换的灰度范围， [bottom,top]指定变换后的灰度范围，两者默认为

[0,1]。Gamma 为矫正值，等于 1 为线性变换；小于 1 对图像的像素值加权，使输出像素灰

度值比原来大；大于 1 灰度值比原来小。

4.6 图像频域增强

4.6.1 低通滤波

理想低通滤波器

H (u,v) 





1 D(u, v)  D

，

D(u,v)  u

 v

，

为截止频率。

其他



1 ( u  v / D

)

2 2 2n

Butterworth 低通滤波器

H (u,v) 

，n 为正数，越大误差速度越大。



(u,v)



指数低通滤波器(高斯低通滤波器)

H (u, v)  exp







，不会带来振铃效应。



 





D  D

梯形低通滤波器

H (u,v) 





 D





4.6.2 高通滤波

4.6.3 同态滤波

D  D

 D  D

D  D

、

预先给定。

这是一种在频率域中同时将图像亮度范围进行压缩和将图像对比度增强的方法，基本思

想是将非线性问题转化为线性问题处理。

其处理流程图为：

f (x, y)  D  H (x, y)  D

1

 g(x, y)

。

常用的设计如：

f (x, y)  ln  FFT  H (x, y)  IFFT  exp  g(x, y)

- 3 -

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