基于matlab的空域變換增強

圖像增強的方法是通過一定手段對原圖像附加一些信息或變換數據，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制(掩蓋)圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺響應特性相匹配。

在圖像增強過程中，不分析圖像降質的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像。圖像增強技術根據增強處理過程所在的空間不同，可分為基于空域的算法和基于頻域的算法兩大類。前者把圖像看成一種二維信號，對其進行基于二維傅里葉變換的信號增強。 直方圖處理

1直方圖均衡化

（1）基本原理

直方圖均衡化是指對像素多的進行擴展，對像素少的進行縮減，其基本思想是把原始圖的直方圖變換為均勻分布的形式，這樣就增加了象素灰度值的動態范圍從而達到增強圖象整體對比度的效果。直方圖均衡化從數學角度上就是找到一個函數能夠實現轉換后的直方圖均衡化。

（2）matlab代碼

I= imread('1.jpg');

H= rgb2gray(I);

A1=histeq(H);%Ö±·½í¼¾ùoa»ˉ

subplot(121);imshow(uint8(H));title('1');%ÏÔê¾Ô-ê¼»ò¶èí¼Ïñ

subplot(122);imshow(uint8(A1));title('2');%ÏÔê¾′|àíoóμÄí¼Ïñ

figure

subplot(121);imhist(H,64);title('3');%ÏÔê¾Ô-ê¼»ò¶èí¼ÏñμÄÖ±·½í¼

subplot(122);imhist(A1,64);title('4')%ÏÔê¾′|àíoóμÄÖ±·½í¼

[g w]=size(A1);

L=imresize(A1,[floor(g/2)floor(w/2)]);

L=imresize(L,[g w]);

M=im2uint8(A1);

N=im2uint8(L);

B=8;

MAX=2^B-1;

MES=sum(sum((M-N).^2))/(g*w);

PSNR=20*log10(MAX/sqrt(MES))

.2直方圖規定化

（1）基本原理

上述的直方圖均衡化增強方法具有自動增強整個圖像對比度等優點，但同時也具有具體效果不易控制，處理的結果總是得到全局均衡化的直方圖的缺點。實際中有時需要變換直方圖，使之成為某個特定的形狀，從而有選擇地增強某個灰度值方位內的對比度。因此需要對直方圖均衡的方法進行改進，這時就可以用比較靈活的直方圖規定化方法，一般來說可以獲得更好的效果。直方圖規定化，就是通過一個灰度映像函數，將原灰度直方圖改造成所希望的直方圖。所以，直方圖修正的關鍵就是灰度映像函數。直方圖規定化是用于產生處理后有特殊直方圖的圖像方法。

（2）matlab代碼

I= imread('1.jpg');

H= rgb2gray(I);

hgram=ones(1, 256);

A2=histeq(H, hgram); subplot(121);imshow(uint8(H));title('1'); subplot(122);imshow(uint8(A2));title('2');

figure

subplot(121);imhist(H);title('3’)%subplot(122);imhist(A2);title('4');

[g w]=size(A2);

L=imresize(A2,[floor(g/2)floor(w/2)]);

L=imresize(L,[g w]);

M=im2uint8(A2);

N=im2uint8(L);

B=8;

MAX=2^B-1;

MES=sum(sum((M-N).^2))/(g*w);

PSNR=20*log10(MAX)/sqrt(MES)