数字图像处理matlab版第三章

本文介绍了图像处理中的关键方法,包括亮度变换、空间滤波、对数变换等,并详细探讨了直方图均衡化等图像增强技术。文章还涉及了图像处理函数的应用,如imadjust和histeq等。

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在空间域内处理图像的方法是对图像的像素进行处理-亮度变换与空间滤波。

函数imadjust是对灰度图像进行亮度变换的基本IPT工具,g=imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)

如g=imadjust(f,[0 1],[1 0])


保存图像使用imwrite(f,'E:\M\1.tif')。

对数与对比度拉伸变换是进行动态范围处理的基本工具,对数变换通过表达式:g=c*log(1+double(f))实现。

对数变换的一项主要应用是压缩动态范围,如gs=im2uint8(mat2gray(g));

对比度拉伸变换函数,将输入值低于m的灰度级压缩为输出图像中较暗灰度级的较窄范围内,如q=1./(1+(m./(double(f)+eps)).^E)。

函数nargin检测输入到M函数的参量数目,natgout检测M函数的输出个数。如:n=nargin。

一个函数的输入变量和输出变量的个数是可变的。varargout和varargin。

负片变换、对数变换、gamma变换和对比度拉伸变换函数:function g = intrans(f,varargin)。冈萨雷斯中intrans的输入检查函数过时,应换成narginchk(nargoutchk)函数,narginchk(2,4)。

当我们希望把图像标度在全尺寸,即最大范围[0,255]或[0,65 535]。可以使用gscale函数,g=gscale(f,method,low,high)。method的有效值值为'full8'和'full16'。前者将输出标度为全范围[0,255],后者将输出标度为全范围[0,65 535]。

处理图像直方图的工具箱中,核心函数是imhist,其基本语法为:h=imhist(f,b)。函数numel(f)给出数组f中的元素个数。

  • 直方图均衡化(图像增强)。直方图均衡化由工具箱的函数histep实现,该函数的语法为:g=histeq(f,nlev),nlev是为输出图像指定的灰度级数。直方图均衡化通过扩展输入图像的灰度级到较宽亮度尺度的范围来实现图像增强。
  • 生成具有指定直方图的图像的方法称为直方图匹配或直方图规定化。

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