基于MATLAB GUI的圖像增強技術(shù)的實現(xiàn)

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內(nèi)蒙古新聞出版廣電局841臺 內(nèi)蒙古 呼和浩特市 010050

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隨著數(shù)字化時代的到來，人們對圖像處理的要求越來越高。由于MATLAB軟件具有強大計算功能，已成為圖像處理軟件的首要之選。本文介紹了基于MATLAB GUI的圖像處理中的幾種圖像增強技術(shù)，包括灰度圖像增強、空域濾波圖像增強、拉普拉斯金字塔增強和小波增強，分別給出每部分圖像增強后的結(jié)果。

MATLAB 圖像處理 圖像增強

圖像增強處理是數(shù)字圖像處理的一個重要分支。由于場景條件的影響，很多圖像拍攝的視覺效果不佳，需要圖像增強技術(shù)來改善人的視覺效果。圖像增強處理主要是突出圖像中感興趣的部分，減弱或去除不需要的信息，使有用信息得到加強，從而得到一種更加實用的圖像或者轉(zhuǎn)換成一種更適合人或機器進行分析處理的圖像。

1 灰度圖像增強

1.1 直方圖灰度變換

灰度級直方圖是反映一幅圖像及與出現(xiàn)這種灰度的概率之間關(guān)系的圖形。設(shè)變量r代表圖像中像素灰度級，在圖像中像素的灰度級可作歸一化處理，這樣r的值將限定在0≤r≤1之內(nèi)。在灰度級中，r=0代表黑，r=1代表白。對于一幅給定的圖來說，每一個像素取得[0，1]區(qū)間內(nèi)的灰度級是隨機的，即r是一個隨機變量。直方圖灰度變換是對r進行變換，s=T（r），變換函數(shù)T(r)滿足下列條件：在0≤r≤1，函數(shù)單調(diào)的；對于0≤r≤1，有0≤s≤1。函數(shù)T（r）可以是線性變換、分段變換、倒置變換及其他非線性變換。

MATLAB GUI直方圖灰度變換函數(shù)為Z=imadjust（im，[0.3 0.5]，[0 0.8]）；此函數(shù)把圖像im轉(zhuǎn)換成圖像Z，值在[0.3 0.5]間的值映射為[0 0.8]，其他的值被剪掉。直方圖灰度變換后的結(jié)果，如圖1所示。

圖1 圖像直方圖處理前后圖像

1.2 直方圖均衡化

直方圖均衡化處理是以累積分布函數(shù)變換法為基礎(chǔ)的直方圖修正，即通過改變函數(shù)將原圖的直方圖調(diào)整為具有“平坦”傾向的直方圖，然后用此均衡直方圖校正圖像。

對于一個離散的圖像，第i個灰度級ri出現(xiàn)的頻率數(shù)用ni表示，該灰度級像素對應(yīng)的概率值為：，n為像素總和數(shù)，ri滿足歸一化條件。圖像進行直方圖均衡化的函數(shù)表達式為：

式中，k為灰度級數(shù)。

此系統(tǒng)進行灰度圖像均衡化后結(jié)果如圖2所示，從圖中看出原圖像直方圖像素級比較集中，均衡化處理后右下角直方圖中我們看到圖像像素均勻分布了。

MATLAB GUI進行灰度圖像均衡化后結(jié)果，如圖2所示。從圖中看出原圖像直方圖像素級比較集中，均衡化處理后右下角直方圖中圖像像素均勻分布。

1.3 直方圖規(guī)定化

直方圖均衡化是較為有效的增強方法之一，但直方圖均衡化的變換函數(shù)是積分函數(shù)，因此，對圖像作直方圖均衡化處理后得到一個類似平均的直方圖，限制了處理效能。為了能得到特定的直方圖圖像，以便增強圖像某些部分，在特定的情況下，需要制定出特定的函數(shù)來對直方圖加以修正。直方圖規(guī)定化就是針對此提出的一種直方圖修正增強方法。

圖2 均衡化前后直方圖

規(guī)定化處理步驟如下：

首先，對原始圖像做累積積分；

這樣就實現(xiàn)了輸入圖像r與規(guī)定圖像z的映射關(guān)系。

以上是原始圖像另一種直方圖修改的處理方法。這種方法處理后中得到的新圖像的灰度級具有事先規(guī)定的概率密度函數(shù)決定。圖3為本系統(tǒng)對圖像做規(guī)定化處理以后的圖。

2 空域濾波圖像增強

空域濾波是使用空域模板在整個圖像上遍歷處理的過程?？沼蚰０灞旧頌榭沼驗V波器，它是在圖像上以模板作濾波處理?？沼驗V波器一般分為平滑和銳化濾波器。平滑濾波器是灰度級平均，從而達到模糊圖像中的噪聲或消除圖像干擾的目的。銳化濾波器是突出圖像感興趣的部分，如邊緣，達到強化圖像表現(xiàn)特征的目的。

圖3 規(guī)定化后圖像直方圖

圖4（a）給出了原點對稱的二維平滑濾波器在空域里的剖面示意圖，可見平滑濾波器是低通濾波器，在空域中全為正。圖4（b）給出原點對稱的二維銳化濾波器在空域里的剖面示意圖，可見銳化濾波器是高通濾波器，在空域中接近原點處為正，在遠離原點處為負。

圖4（a） 平滑濾波器（低通）

圖4（b） 銳化濾波器（高通）

2.1 維納濾波增強

維納濾波器是一種線性平滑濾波器，是用幾個像素灰度的平均值來代替每個像素的灰度，本系統(tǒng)是9×9的維納濾波，處理結(jié)果如圖5所示。

圖5 維納濾波處理后的圖像

2.2 中值濾波

中值濾波是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點的值，用該點的一個鄰域中各點值的中值來代換。中值濾波器的窗口可以取方形、圓形、十字形等。MATLAB中J=medfilt2（im,[n m]）；函數(shù)實現(xiàn)中值濾波，im為待濾波圖像，[n m]為濾波器選擇鄰域大小，MATLAB GUI中值濾波器用7×7窗口。處理結(jié)果如圖6所示。

圖6 中值濾波處理后結(jié)果

從顯示結(jié)果中，可以看出中值濾波對椒鹽噪聲的抑制作用比維納濾波更強，但并不代表中值濾波器比維納濾波器濾波效果好。每個濾波器對不同噪聲濾波作用是不同的，所以，在實際的應(yīng)用中應(yīng)該綜合考慮不同要求，有必要的情況下可以考慮不同去噪方法聯(lián)合使用。

3 拉普拉斯增強

拉普拉斯增強是銳化濾波增強的一種，是線性二次微分算子，具有旋轉(zhuǎn)不變性，從而滿足不同走向的圖像邊界的銳化要求。對于圖像，拉普拉斯算子定義為：

拉普拉斯增強方法是先檢測出圖像的邊緣，再與原圖相加，得到的圖像邊緣比原來的圖片更清晰，在MATLAB中用fspecial函數(shù)來生成拉普拉斯濾波算子，如圖7所示。左下角是double類型圖像的邊緣檢測，以便于double類型的原圖像相加，得出邊緣增強后的圖像。

圖7 拉普拉斯圖像增強

4 小波增強

小波分析在時域和頻域都有較好的局部化特性，在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率，在高頻部分具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率。圖像增強中的小波變換是將一幅圖像分解成大小、位置和方向均不相同的分量，可根據(jù)需要對某些分量改變其系數(shù)的大小，從而使得感興趣的分量放大而不需要的分量減小，再做逆變換。

MATLAB GUI中的小波圖像增強是對圖像做小波分解后，再對高頻部分增強，還原后的圖像細節(jié)部分得到了增強，即邊緣部分更清晰，如圖8所示。

圖8 小波圖像增強

審稿人：魏朝輝 內(nèi)蒙古新聞出版廣電局監(jiān)管中心正高級工程師

責(zé)任編輯：王學(xué)敏

TP37

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2096-0751（2017）03-0022-04

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