【图像处理】基于直方图实现图像增强含Matlab源码

 1 简介

在图像形成、传输或变换的过程中 ,由于受到其它客观 因素诸如系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等影响 ,获取 图像往往会与原始图像之间产生某种差异 (称为降质或退 化) 。退化后的图像通常模糊不清或者经过机器提取的信息 量减少甚至错误 ,因此必须对其采取一些手段进行改善。图像增强技术正是在此意义上提出的 ,目的就是为了 改善图像的质量。图像增强根据图像的模糊情况采用各种 特殊的技术突出图像中的某些信息 ,削弱或消除无关信息 , 达到强调图像的整体或局部特征的目的。图像增强尚没有 统一的理论方法 ,常用的图像增强技术有直方图修改、图像 平滑滤波、图像锐化等。图像增强技术主要分为两类 :频域 增强法和空域增强法。频域增强法主要是利用各种频域滤 波器进行图像平滑或锐化处理 ,然后进行变换域反变换来 增强图像 ;空域增强法是直接针对图像中的像素 ,对图像的 灰度进行处理。空域法属于直接增强的方法 ,它包括扩展 对比度的灰度变换和直方图变换、消除噪声的平滑法和增 强边缘的锐化法。本文要讨论的直方图增强方法便属于空 域增强法。

2 部分代码

function hsi = rgb2hsi(rgb)%function [H,S,I] = rgb2hsi(r,g,b)%RGB2HSI Converts RGB image to HSI%Extract the indidividual component imagesrgb = im2double(rgb);r = rgb(:,:,1);g = rgb(:,:,2);b = rgb(:,:,3);% conversionnum = 0.5 *((r - g) + (r - b));den = sqrt((r - g).^2 + (r - b).*(g - b));theta = acos(num./(den + eps));H = theta;H(b>g) = 2*pi - H(b>g);H = H/(2*pi);num = min(min(r, g), b);den = r + g + b;I = den/3;den(den == 0) = eps;S = 1 - 3.*num./den;H(S ==0) = 0;% combine all three results into an hsi imagehsi = cat(3, H, S, I);

3 仿真结果

4 参考文献

[1]汪志云, 黄梦为, 胡钋,等. 基于直方图的图像增强及其MATLAB实现[J]. 计算机工程与科学, 2006(2):54-56.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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5 代码下载