⾮线性动态范围调整matlab，基于MATLAB的⼏种图像增强算
法
第 5 期 机电技术 37 基于 MATLAB 的⼏种图像增强算法 吴传富 朱同波 (闽南理⼯学院，福建 泉州 362700) 摘 要：简要介绍图像增强的概念和⼀些图像增强的算法，从图像的直⽅图均衡化、对⽐度线性展宽、动态范围⾮线性调整和伪彩⾊增强等⼏个⽅⾯对图像增强算法进⾏讨论和研究，并通过 MATLAB 软件平台，给出各种算法的处理效果。 关键词：图像增强算法；MATLAB；直⽅图均衡化；对⽐度线性展宽；动态范围⾮线性调整 中图分类号：TP391.41 ⽂献标识码：A ⽂章编号：1672-4801(2012)05-037-03 图像增强是指按特定的需要突出⼀幅图像的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息的处理⽅法。其⽬的是使处理后的图像对于某种特定的应⽤⽐原始图像更适⽤。图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，⽽衰减不需要的特征，它的⽬的主要是提⾼图像的可读度。本⽂以 MATLAB 软件为平台，通过直⽅图均衡化、对⽐度线性展宽、动态范围⾮线性调整和伪彩⾊增强等算法增强数字图像的质量。 1 直⽅图均衡化 在对图像进⾏处理之前，了解图像整体或局部的灰度分布情况⾮常必要。对图像的灰度分布进⾏分析的重要⼿段就是建⽴图像的灰度直⽅图，利⽤图像灰度直⽅图，可以直观地看出图像中的像素亮度分布情况；通过直⽅图均衡化处理，可以对图像的质量进⾏调整。 直⽅图均衡⽅法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值进⾏展宽，⽽对像素个数少的灰度值进⾏归并，从⽽达到清晰图像的⽬的。如果图像的灰度分别集中在较窄的区间，从⽽引起图像细
局部直方图均衡化
节的模糊，为了增强图像，可通过改善各部分亮度的⽐例关系，即通过直⽅图均衡化的⽅法来实现。根据原图像的直⽅图统计值就可算出均衡化后各像元的灰度值。直⽅图上灰度分布较密的部分被拉伸；灰度分布较稀疏的部分被压缩，使图像对⽐度总体上得到增强。 在 MATLAB 中，histeq 函数可以实现直⽅图均衡化。其调⽤格式为： J = histeq(I,n); 该命令对灰度图像 I 进⾏变换，返回灰度图 像 J。其中,n 是均衡化后的灰度级数⽬，是⼀个可选参数，缺省值是 64。图 1 为图⽚经直⽅图均衡化处理后的结果。 原图 原图直⽅图 (a) 原图及直⽅图 均衡化后的图 均衡化后的直⽅图 (b) 均衡化后的图及直⽅图 图 1图⽚经直⽅图均衡化处理后的结果 从图 1 中可以看出，原始图的灰度范围⼤约是 80～170 之间，灰度分布的范围⽐较狭窄，所以整体上看对⽐度⽐较差，⽽直⽅图均衡化后，灰度⼏乎是均匀的分布在 0～255 的范围内，图像明暗分明，对⽐度很⼤，图像⽐较清晰明亮，很好的改善了原始图的视觉效果。 2 对⽐度线性展宽 为了突出感兴趣的⽬标或者灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区域，可采⽤对⽐度线性展宽。 设原图像的灰度为 ( , )f ij，处理后图像的灰度为 ( , )g ij。对⽐度线性展宽的原理⽰意图如图 2 所⽰。原图中重要景物的灰度分布在[,] abf f 的范 作者简介：吴传富(1987－)，男，研究⽅向：电⼦信息。 朱同波(1986－)，男，研究⽅向：机械设计制造。 机电技术 2012 年 10 ⽉ 38 围内，则对⽐度线性展宽的⽬的是使处理后重要景物的灰度分布在[,] abg g 的范围内。当 ( ) ( ) b a b af f f g g
gΔ = − < Δ = − ，则可达到对⽐度展宽的⽬的。 图 2 对⽐度线性展宽的原理⽰意图 对⽐度线性展宽的计算公式表⽰如下： ( , ) 0 ( , )

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