基于直方圖均衡化的圖像增強技術(shù)分析與Matlab實現(xiàn)

變換函數(shù)T(r)滿足兩個條件：(1)T(r)在區(qū)間0≤r≤1中為單值且單調(diào)遞增；(2)當0≤r≤1時，0≤T(r)≤1。條件(1)中單值是為了保證反變換的存在，單調(diào)條件保持圖像從黑到白的順序；條件(2)保證輸出灰度級與輸入灰度級有同樣的范圍。從s到r的反變換函數(shù)可以表示為： r=T-1(s)0≤s≤1(4) 由基本概率理論可知：如果pr(r)和T(r)已知，且T-1(s)滿足條件(1),則有： 因此，直方圖技術(shù)的基礎(chǔ)就是通過變換函數(shù)T(r)控制輸入圖像灰度級的概率密度函數(shù)，改變輸出圖像的灰度層次，從而達到增強圖像的目的。 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。對于連續(xù)圖像，變換函數(shù)為： 由此可見，用r的累積分布函數(shù)作為變換函數(shù)可產(chǎn)生一幅灰度級分布具有均勻概率密度函數(shù)的圖像，該圖像的灰度級較為均勻化[3]，且覆蓋了整個范圍[0,1]?；叶燃壘饣淖罱K處理結(jié)果是擴展了圖像像素取值的動態(tài)范圍，具有較高的對比度。 3、Matlab實現(xiàn) 利用Matlab實現(xiàn)直方圖均衡化技術(shù)對圖像進行處理函數(shù)格式如下： (1)h=imhist(f,b) (2)g=histeq(f,n) 說明：對于格式(1)，顯示圖像f的直方圖，b為用于形成直方圖的灰度級的個數(shù)，默認值為256；格式(2)對圖像f進行均衡化處理，n為輸出圖像指定的灰度級數(shù)，默認值為64。 舉例說明直方圖均衡化處理： f=imread('pout.tif');%讀入圖像 figure,imshow(f);%顯示圖像 title('原始圖像') figure,imhist(f)%原始圖像直方圖 title('原始圖像直方圖') g=histeq(f,256);%均衡化處理 figure,imshow(g); title('均衡化處理結(jié)果') figure,imhist(g);%均衡化后的直方圖 title('均衡化后的直方圖') 程序?qū)崿F(xiàn)的圖像為圖(a)和(b),從中可以看出，原圖像(a)的灰度級動態(tài)范圍窄而集中于灰度級的中部，導致了圖像的對比度低而使整幅圖像模糊不清。經(jīng)過直方圖均衡化處理后，直方圖的成分覆蓋了灰度級很寬的范圍，而且像素的分布沒有太不均勻，處理后的圖像(b)變的清晰了，圖像中的許多細節(jié)被突出了。 4、結(jié)語 直方圖是多種圖像空間域處理技術(shù)的基礎(chǔ)，能有效地用于圖像增強，直方圖均衡化是圖像增強的基本技術(shù)。本文分析了直方圖均衡化處理方法的基本理論，并用Matlab進行了實驗。結(jié)果表明，直方圖均衡化方法并不能生成平坦的直方圖，但它具有能增強圖像灰度級的動態(tài)范圍的特性。 參考文獻 [1](美)岡薩雷斯等著，阮秋琦等譯.數(shù)字圖像處理[M].2版.北京：電子工業(yè)出版社，2007:70—81. [2]阮秋琦.數(shù)字圖像處理學[M].北京：電子工業(yè)出版社,2001:181—195. [3](美)岡薩雷斯等著,阮秋琦等譯.數(shù)字圖像處理(Matlab版)[M].北京:電子工業(yè)出版社，2005:54—61 [4]李耀輝,劉保軍.基于直方圖的圖像增強[J].華北科技學院學報,2003,5(2):65-66.