本科毕业论文直方图图像增强技术及其应用.docx

本科毕业论文直方图图像增强技术及其应用.docx

《本科毕业论文直方图图像增强技术及其应用.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《本科毕业论文直方图图像增强技术及其应用.docx（33页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

本科毕业论文直方图图像增强技术及其应用

本科毕业设计（论文）

摘要2

前言4

一、绪论4

1.1研究的目的与意义5

1.2图像增强概述5

1.3直方图均衡化7

1.4基于贝塞尔曲线的直方图变换9

1.5MATLAB/GUI概述10

1.6本文的主要工作13

二、直方图增强技术的基本理论14

2.1直方图基础14

2.2直方图均衡化15

2.3直方图变换16

2.4本章小结17

三、变换的直方图均衡算法17

3.1图像颜色特征提取19

3.2分段线性变换提取20

3.3分段非线性变换20

3.4贝塞尔插值算法23

3.5贝塞尔曲线变换24

3.6本章小结25

四、系统实现与仿真17

4.1贝塞尔曲线变换直方图26

4.2基于贝塞尔曲线的图像均衡化的实验例子27

4.3本章小结29

五、总结30

参考文献32

致谢34

摘要

数字图像处理技术在人类的日常生活、社会经济发展和国家的安全保障中扮演了极其重要的角色，它被广泛应用到人们生活与工作的各方各面。

随着科学和技术地不断更新，人类进入了新的信息时代，同时图像处理技术的应用范围延伸到各种领域。

趋向成熟和强大的计算机技术为图像处理学科的创新和发展提供了强有力的技术支持，为人们提供更好的服务。

目的：

改善图像质量，使图像得到增强。

方法：

利用MATLAB/GUI，采用基于贝塞尔曲线的直方图增强技术对图像进行处理，设计实现了图像的读取、直方图的变换和图像的参数调整，编译已经完成的直方图参数调整的程序并且将其转化为图形用户界面的执行文件。

结果：

通过直方图参数调整前后不同图像的对比，可以看出直方图增强后的曝光不足与曝光过度的图像的清晰度都显著提高，其图像质量也明显得到了改善，更加符合人眼的视觉效果。

这说明直方图均衡法对于增强图像有良好的成效。

结论：

使用Matlab/GUI对基于贝塞尔曲线的直方图均衡化进行编程，简化了数字图像处理的设计和编程工作，并且提供了强大的技术支持。

直方图增强技术可以很好地处理图像的局部细节方面，同时，通过变换贝塞尔曲线的方法来调整图像直方图能够自主控制直方图均衡化过程，操作方便、方法灵活、应用广泛，达到了通过人为的调控来实现图像增强的效果。

关键词：

图像增强；直方图均衡化；贝塞尔曲线；MATLAB/GUI

Abstract

Imageprocessingtechnologyplaysaveryimportantroleinourdailylife,economicdevelopmentandsocialsecurityinthecountry.Anditiswidelyappliedineveryaspectofpeople'slifeandwork.Asthescopeofhumanactivitiescontinuestoexpand,scienceandtechnologycontinuetodevelop,thescopeofapplicationofimageprocessingtechnologywillcontinuetoexpand.withtheincreasingofcomputerprocessingcapacity,digitalimageprocessingdevelopesrapidlyandprovidesbetterservicesforpeople.Objective:

toimprovethequalityofimageandtoenhancetheimage.Methods:

usingMATLAB/GUItechnologytoprocesstheimageenhancementbasedonhistogrambyBesselcurve.Todesignandimplementofimagereading,histogramtransformandparameteradjustment,thecompletedprogramcanbecompiledintoexecutablefile.Results:

bycomparingtheimagesbeforeandaftertreatment,wecansee,theprocessedimagecontourdefinitionisimprovedobviously,theimagevisualeffectisalsoobviouslyimproved.Thisshowsthatthehistogramequalizationmethodforimageenhancementhasagoodeffect.Conclusion:

thehistogramequalizationbasedonBesselcurveofprogrammingusingMatlab/GUI,whichgreatlysimplifiestheprogrammingwork,providesaplatformfordigitalimageprocessingtechnology.Histogramenhancementcanwellhandlethelocalimagedetails.ThroughthemethodoftransformBesselcurvemethod,adjustingimagehistogramcanautomaticallycontrolthehistogramequalizationprocess,whichiseasytooperate,flexibleandwidelyused.Itisachievedbytheartificialcontroltoachievetheeffectofimageenhancement.

Keywords:

imageenhancement;histogramequalization;Besselcurve;MATLAB/GUI

前言

图像是人类社会中传递信息的主要媒介，随着科学技术和社会生活的发展，信息社会的出现使得各种各样信息层出不穷、应用广泛，“知识爆炸”的世界对我们提出了全新知识、全新手段、高效获取的新要求。

因此图像的传输和应用在现代社会扮演着必不可少的角色，我们也为了推动信息社会的发展而进入了一个“读图时代”。

然而原始图像在获取的一些环节中会因为一些客观因素的干扰，例如系统噪声、曝光度以及相对运动等，从而使用户得到的图像和原图并不完全相同，这种差异被叫做降质或退化 。

退化后的图像画质模糊不清会干扰人们获取获取图像细节信息甚至得到错误信息， 因此必须采取方法来改善图像的质量[1]，保证图像信息的顺利传递。

在此意义上研究者提出了图像增强技术，它通过一定的方法对数字图像的灰度直方图进行处理和变换，这种方法又被叫做对比度增强或灰度变换。

图像增强是对图像进行预处理，凭借图像的模糊不清的实际情况采取了种种特定的方法减弱或去除多余的信息，有效地突显图像中用户感兴趣的特征[2]，这样可以获得更多的有用信息，以便使图像更加实用或者更加适用于计算机进行分析处理。

现在图像增强内容十分丰富，应用极其普遍，已经覆盖到工业生产、军事侦查、医疗影像、航空航天等多个领域，在人类的生产生活、社会的经济发展和国家的安全防护中占据着至关重要的地位。

在所有的图像增强算法和技术中，直方图均衡化是最普遍、最关键的图像处理方式。

在直方图均衡化技术中，我们发现利用直方图变换可以很好的实现图像的调整，操作简单，方法灵活，所以本文引入贝塞尔曲线使其能够自主控制直方图变换的过程，从而得到增强后的图像。

本文主要以直方图增强技术为研究对象，以MATLAB/GU为设计平台，介绍了图像增强中的直方图均衡化技术，在深入研究直方图均衡化技术和算法的基础上，设计了基于

贝塞尔曲线变换的直方图变换的新方法，实现了图像的有效增强，并进行了仿真实验来验证效果。

本文完成的主要工作及创新点如下：

（1）介绍直方图均衡化的基本概念与研究背景。

（2）阐述直方图增强的基本原理与基本方法。

（3）阐述基于贝塞尔曲线的直方图变换的基本原理与基本方法。

（4）设计新技术的算法，并进行程序编写。

第一章绪论

本章首先介绍了本次实验的研究背景和意义，然后简单地介绍了图像增强技术及其直方图增强的基本原理，然后简要介绍了基于贝塞尔曲线的直方图变换，并概述了本文所做的主要工作和论文的组织结构。

1.1研究的目的与意义

图像是人类社会中传递信息的主要媒介，根据统计在人类通过不同渠道获取不同的信息中，视觉信息所占的比例最大，占所有信息的83%，其次是听觉，占11%，其他分别来自触觉、嗅觉和味觉。

人类对于图形和符号的反应和印象并不相同，但是可以充分地接受图像信息，记忆深刻、持续较长，具有直观、高效、高速、客观存在等特点，所以图像是不可或缺的信息传递媒介和方式[6]，人们也越来越重视这种信息的传播方式。

然而在实际的生活和生产中，人们获得的原始图像不能直接使用。

因为原始图像在获取的一些环节中会因为一些客观因素的干扰，例如系统噪声、曝光度以及相对运动等，从而使用户得到的图像和原图并不完全相同，这种差异被叫做降质或退化 。

退化后的图像画质模糊不清会干扰人们获取获取图像细节信息甚至得到错误信息， 因此必须采取方法来改善图像的质量[1]，保证图像信息的顺利传递。

在此意义上研究者提出了数字图像处理技术，主要利用计算机处理和分析图像信息，有利于人们获取信息，也能帮助人类在视觉上延续，所以对国计民生有十分重要的意义。

在20世纪20年代就出现了数字图像处理技术，随后计算机科学技术的发展和成熟推动了它的蓬勃生长。

正是由于计算机科学技术、高等数学和人工智能等科学的兴起流行，使得图像处理技术日益趋向于成熟，在未来朝着高速度、高效率、多功能、智能化和标准化等方向发展。

在现代社会，数字图像处理已经得到了多个应用和研究领域的普遍重视，在实时通讯、信息处理、智能系统、医疗保健、地理导航系统、卫星航天分析和工业自动化领域具有非常广阔的前景。

目前数字图像处理技术发展的主要方向是开发的算法，构建新系统，开拓新领域，使人们获得更清晰、更准确、更完整的图像信息，这也是本课题研究的意义价值所在。

1.2图像增强概述

针对原始图像的曝光不足、曝光过量、画质模糊不清、有用信息不够突出等问题，图像增强技术应运而生，经过大量的实验证明，它能够有效地改善图像的质量，使图像信息更加清晰准确。

图像增强技术是指通过一定的方法对数字图像的灰度直方图进行处理和变换，这种方法又被叫做对比度增强或灰度变换。

图像增强是对图像进行预处理，凭借图像的模糊不清的实际情况采取了种种特定的方法减弱或去除多余的信息，有效地突显图像中用户感兴趣的特征[2]，这样可以获得更多的有用信息，以便使图像更加实用或者更加适用于计算机进行分析处理。

图像增强的最终目的是使处理后的图像比处理之前更加适用于某个预定的应用。

图像增强目前还没有标准的理论方法，一般图像增强技术可以分为三种：

空间域法、模糊处理法和变换域法。

模糊处理法是指利用模糊化映射将原始图像变成模糊图像，然后非线性转换图像信息，再把转换后的数据映射到空间域中，实现图像的增强。

该算法比较接近人类的视觉标准，但是它的计算很多并且渡越点和饱和点还需要人为的选择[24-25]。

变换域法是指在输入图的变换域中计算原图进行某种变换的系数，经过逆变换后得到增强后的图像。

一般变换域法的计算很多，并且用户自己选取变换参数[22-23]。

按照增强环节所处的不同空间，空间域法可以分成空域增强法和频域增强法两种方法。

而空域增强法作用于图像像素，处理图像灰度值，它是一种直接增强的方法 。

频域增强法是指利用平滑滤波增强图像，这是一种间接增强的算法。

空域法中图像对比度增强的方法可以概括为直接增强和间接增强两类。

在间接对比度增强方法中，直方图拉伸和直方图均衡化是非常普遍的。

直方图拉伸是指拉伸前景和背景灰度

之间的对比度来改变图像直方图，算法有线性或非线性两种，便于实现图像的增强；直方图均衡化（HistogramEqualization）则是计算累积函数来调整图像的直方图，它通常被用来处理图像的局部信息，有用信息的对比度近似的时候，它的增强效果很好。

直方图均衡化能够有效地增加常见的亮度来得到增强局部对比度却不会干扰整体效果的功能，亮度在直方图上趋向均匀分布。

目前各种研究和应用领域都涉及到了图像增强处理，例如指纹鉴别、临床诊断、战事侦察、无损探伤、航天探测等。

例如，在医疗诊断中，提高医学射线图片或者影像的视觉效果，医生可以更准确、更精细、更全面地获取图像细节信息从而诊断病人病情；增强军事军情所用的遥感图片，军队可以侦查敌人的军事调动，从而保障我国国防安全；提高电视的图像质量，解决信息模糊不清或出现偏差等问题，可以大大简化电视系统的维护。

，新应用和新需求的出现促进了图像增强技术的完善和成熟，它的广泛应用为发展提供了动力，想象得到，图像增强技术在未来的地位会越来越重要。

1.3直方图均衡化

灰度分布均匀并且密集的图像通常它的对比度很高并且色调各异。

直方图均衡化算法能够只通过输入图像信息就可以自动变换得到这样的结果图。

它的基本思想是非线性拉伸图像，重新分配灰度级，增加图像中分布频率高的灰度级，并且减少图像中频率低的灰度，扩大了图像像素的动态范围，加大了灰度色调和对比度的变化，突出图像中感兴趣的目标信息。

近年来针对不同领域的应用,出现了很多直方图均衡的新方法。

（1）基于双线性插值动态动态直方图均衡化[26]

为了增强降质的雾天图像，研究者研究了使用双线性插值动态直方图均衡化（BIDHE）算法来调整图像的质量，是指把输入图像分为规模相同的子图像，然后通过局部最小值把图像直方图划分成子直方图，一一对应不同的灰度级范围，求出子直方图得到的灰度的映射范围，用双线性插值来进行直方图均衡化。

通过边缘检测和常用的图像相似度统计参量来客观评估不同算法。

实验的结果证明，这种算法对于增强雾天降质图像的质量，处理图像细节方面有很好的优势。

这种算法要求重复割据并测试子直方图使其没有支配力，不会在处理过程中产生严重的边缘效应，主要有5个步骤，即为划分图像、划分直方图、分派灰度级、直方图均衡化以及双线性插值。

（2）反距离加权插值自适应图像直方图均衡化算法[27]

基于不同色灰度级变换函数计算方法，直方图均衡方法包括全局处理和局部处理两种均衡化方法。

全局直方图均衡主要是通过直方图来得到灰度级变换函数，再同样变换要处理的图像。

由于没有用到图像的局部数据，导致图像失去了部分高频信息。

为了解决上述问题,研究者们不断地改进其算法，例如亮度保持的双直方图均衡算法、多直方图均衡算以及变分直方图均衡算法等。

而局部直方图均衡的中心是凭借感兴趣部分的性质得到灰度变换函数，作用于对应区域，因此比起全局均衡化，局部均衡化能够很好地处理局部信息。

均衡子块的重叠程度不同，局部直方图均衡化的算法也不相同。

子块重叠算法的计算涉及到整幅图像的每个象素点，所以它的算法计算多，实时性不好。

虽然子块部分重叠或不重叠的算法能减少算法计算量，但是还有块效应以及最优矩形子块重叠量的选择的问题。

函数插值可以增加直方图均衡的算法效率，它的步骤是：

首先获得局部像素的灰度变换函数，然后通过邻域的变换函数插值计算得到其余像素的变换值。

双线性插值很常用，但是它的平滑作用可能会使局部信息降质，另外双线性插值也不是连续函数。

反距离加权插值算法主要是把插值函数定义为各个采样点的加权平均，而且其斜率是连续的。

该方法插值的时候，通过参数来控制插值的平滑效应，观测点会在不同程度上影响内插点，影响的程度与它们之间的距离的成反比关系，这种反比关系体现了图像像素邻域之间的关联性

（3）自适应图像均衡化

一般的直方图均衡算法使用一样的变换算法作用于图像的所有像素，如果处理图像的像素值分布均匀，那么均衡化的结果会很好。

但是若是处理的图像含有比其它区域亮很多或者暗很多的部分，那么这些区域对比度的增强效果不会很好。

在算法处理过程中，用直方图均衡化处理离散的灰度级时，结果不可能完全平坦，因此局部法更适合处理图像细节，特定的区域使用对应的增强方法。

自适应直方图均衡化（（Adaptivehistgramequalization/AHE）是一种能够增强图像局部对比度的方法，通过对不同的区域执行对应的直方图均衡化来解决上述问题。

不同于一般的直方图均衡算法，自适应直方图均衡化根据局部直方图的特点来改变亮度分布，所以该算法适用于增强图像的局部对比度并且得到更完整的图像信息。

自适应直方图均衡化算法的出现是为了改善航天器驾驶舱的显示效果。

它最基本的方式是依据附近一个矩形范围内的像素直方图分布均衡化像素。

它与一般的均衡化算法的区别在于它的变换函数与像素附近的累积直方图函数成比例关系。

（4）利用单映射法改善图像直方图均衡化的精度

一般来说，直方图均衡化会因为直方图的离散分布出现误差。

针对这些问题，提出改进算法：

将直方图均衡化变成直方图规定化，修改直方图规定化的单映射规则，凭借单映射规则进行直方图增强，实验结果证实了这种方法可以很好地提高图像增强的精度。

（5）基于概率的数字图像直方图均衡化

基于概率的数字图像直方图均衡化算法能够克服直方图均衡化产生的“过亮”问题，同时也吸收了了经典算法的快速、自动化等长处，促进了人工智能的发展。

直方图均衡化可以在其灰度范围内自主变换图像直方图，提高数字图像的质量，典型而有效，涉及到了医疗影像、航天探测、人工智能等研究领域。

但是因为一些因素的影响，使得某些医学影像或卫星图像的灰度的取值过于密集，这些图像的增强结果往往会有过亮或者过暗的问题，无法提高视觉效果。

基于概率的直方图均衡化能够解决过亮问题，既吸收了直方图均衡化自适应特点，算法的时间复杂性又较小，对实现真正意义上的人工智能有很重要的影响。

1.4基于贝塞尔曲线的直方图变换

直方图均衡化能够提高图像的质量，加强图像的对比度，改善视觉效果，算法容易，增强效果较好，应用广泛。

它以累积分布函数变换为基础来改变原始图像的直方图，使图像像素均匀分布，从而扩大灰度级的取值范围，但是处理像素呈现两端分布并且多数像素点分布在低灰度区域的图像时，常规直方图均衡化后的效果不太好[11]。

为了克服这些问题，本文提出利用变换的直方图均衡化算法来增强图像，它是一种通过自主调整直方图的参数设置，变换像素的分布和结构关系的反差增强方法。

直方图变换是一种对常规直方图均衡化的改进算法，是图像域变换中的常用方法之一。

图像直方图表现了离散像素的分布，通常绝大部分像素值接近图像均值，这是数字图像信息的主要部分，直方图分布密集；但是直方图两端的像素较少，直方图分布稀疏。

在具体的运用中，根据一定的需求将直方图变为要求的形状，能够有目的性地增强特定区域的对比度，这样直方图均衡化方法会变得比较灵活，直方图变换通过变换函数作用于输入图像的概率密度函数，变换直方图成为要求的形式，然后基于变化后的直方图变换

输入图像，从而达到增加图像或图像特定图像值区间的反差的目的。

直方图是一个离散值的分布图像，因此模拟原直方图的主要问题是设计合适的函数或者算法将离散的样点连接成一段连续的曲线。

实际的图像上有很多离散样点，直线直接连接的得到的仍然是折线，而不是想要的光滑曲线。

另一方面，也不方便采取曲线拟合，因为想要拟合出曲线的波动势就一定要增加曲线的方次，若是拟合方次过高会使得曲线波动与实际不符，不方便计算。

一种比较好的做法是用插值代拟合，常用的插值法有很多，其中曲线拟合插值因其结构简单、易于求解，得到了广泛应用。

在图像处理中为了得到设计想要的形状，必须通过多种方法不断修改曲线。

目前利用计算机进行曲线设计时，三次参数曲线和双三次参数曲面是最常用的，设计者能够通过改变参数的设置来改变不同曲线的形状和阶次，直到结果完全符合要求，埃尔米特曲线和贝塞尔曲线就是这种曲线。

实际的应用和设计要求的曲线或曲面十分复杂，简单函数并不能满足需求，但是可以使用分段函数定义参数曲线，然后连接起来。

埃尔米特曲线法是指根据曲线上的始点和终点的坐标及其切向量求出参数型三次多项式中的系数，一般连接两段埃尔米特曲线的条件是它们的连接点有相同的函数值，同时切向量为同一方向、大小成正比关系。

由于不好确定切向量的大小和方向，所以埃尔米特曲线不适合用于进行交互方式设计，所以并未得到大力推广。

贝塞尔曲线（Béziercurve），又称作贝兹曲线或贝济埃曲线，是应用在二维图形设计领域中的一种数学曲线。

贝塞尔曲线的定义有四个点：

起点、终点以及两个中间控制点，根据四个不同的点坐标勾勒出的一条光滑曲线，移动相互分离的两个中间点，贝塞尔曲线的弧度相应发生变化。

贝塞尔曲线法是一种建立曲线特征多边形的方法，曲线的形状随着多边形顶点的位置而改变，使曲线很快地收敛于期望的形状，简单方便，直观性强，使得它具有许多优良的性质。

本文利用贝塞尔曲线的特性，得到离散数据点后将其拟合为非单调变化区间的插值曲线，通过贝塞尔曲线的变化对图像直方图进行变换，扩展感兴趣的灰度区，相对缩减无用信息的灰度区，从而使图像增强。

1.5MATLAB/GUI概述

MATLAB软件是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，囊括数值运算、符号运算和图形可视化三个最基本、最常用、最强大的功能，代表了目前科学计算软件的最先进水平，广泛用于数据分析、算法开发、数据可视化以及图形图像处理。

在数学软件中MATLAB在数值计算方面

名列前茅，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。

MATLAB将矩阵运算、数据处理、数据可视化、动态建模和仿真等众多功能嵌入到它的视窗环境中，克服了传统语言（如C、Fortran）不能进行交互式设计的缺陷，给科研计算提供了一个强有力的工具支持，涉及到自动化控制、工程设计、图形图像处理、信号检测、建模分析等诸多范畴。

矩阵是MATLAB的基本数据单位，所以用MATLAB来处理同一问题要比用C、FORTRAN等语言更加简单方便，并且新版本的MATLAB吸收了其他软件的优势，也加入了对其他语言的支持，方便用户直接调用。

MATLAB是一个非常强大的数学软件，它的优势如下：

（1）友好的工作平台和编程环境

MATLAB是由一系列工具组成的，很多工具是用图形用户界面的方式呈现。

用户通过工具使用MATLAB的函数和文件。

MATLAB趋向商业化的同时其用户界面也越来越精致，形似Windows的标准界面，操作简便，交互性强。

同时MATLAB的新版本提供了成熟的联机查询和帮助系统，完备的调试系统使得程序可以直接运行，并且及时报告编译错误以及分析出错原因，大大简化了用户的使用。

（2）程序语言简单易用

MATLAB是一个高级的矩阵语言。

新版本的MATLAB语言备了的C++语言的优点，所以两者的语法特征十分接近，但是MATLAB算法更简洁，更加相符数学表达式的规范格式，更便于非计算机专业的人员使用。

可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB渗透到科学研究和工程设计等多个领域的重要原因。

（3）处理科学计算机数据的功能强大

MATLAB集成了现有多数的数学运算函数和算法，都是国际科学计算中最前沿最科学