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灰度图像亮度提升:利用简单滤镜实现灰度图像的亮度增强-MATLAB开发

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简介:
本文介绍了使用MATLAB开发的一种方法,通过应用简单的滤镜来提高灰度图像的整体亮度,以达到优化视觉效果的目的。 这些函数的工作原理是从原始图像中减去所谓的背景图像的滤波版本来获得校正后的结果。背景图像是经过处理包含了照明梯度的图片,因此可以用来修正原图中的光照不均问题。但需要注意的是,该功能仅适用于灰度图像,并且如果前景比背景更亮或更暗,则需要用户手动调整参数。 在过滤器的选择上,这里使用了两种最简单的类型:最小值和最大值滤波器。这两种类型的滤波器为每个像素赋予一个新值,这个新值是该像素周围邻域中的最大或最小的数值。因此通过选择合适的邻域或者结构元素可以得到很好的校正效果。 以下是代码示例的一部分内容: ```matlab I = imread(printedtext.png); SE = strel(rectangle,[150,15]); I_leveled = imgrayenhance(I,dark,0.8,SE,true); BW = imbinarize(I_leveled,0.); ``` 要查看代码的实际运行效果,只需下载相关文件并在包含该函数的路径中执行上述几行命令。

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  • -MATLAB
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    本文介绍了使用MATLAB开发的一种方法,通过应用简单的滤镜来提高灰度图像的整体亮度,以达到优化视觉效果的目的。 这些函数的工作原理是从原始图像中减去所谓的背景图像的滤波版本来获得校正后的结果。背景图像是经过处理包含了照明梯度的图片,因此可以用来修正原图中的光照不均问题。但需要注意的是,该功能仅适用于灰度图像,并且如果前景比背景更亮或更暗,则需要用户手动调整参数。 在过滤器的选择上,这里使用了两种最简单的类型:最小值和最大值滤波器。这两种类型的滤波器为每个像素赋予一个新值,这个新值是该像素周围邻域中的最大或最小的数值。因此通过选择合适的邻域或者结构元素可以得到很好的校正效果。 以下是代码示例的一部分内容: ```matlab I = imread(printedtext.png); SE = strel(rectangle,[150,15]); I_leveled = imgrayenhance(I,dark,0.8,SE,true); BW = imbinarize(I_leveled,0.); ``` 要查看代码的实际运行效果,只需下载相关文件并在包含该函数的路径中执行上述几行命令。
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    《灰度变换在图像增强中的应用》一文探讨了通过调整图像的灰度分布来提升视觉效果和信息提取效率的技术方法。 ### 图像增强——灰度变换知识点详解 #### 一、图像增强概述 图像增强是一种用于改善图像质量的技术,目的是使图像更加清晰或者更适合人类视觉系统。图像增强可以通过多种方式进行,其中包括灰度变换。 #### 二、灰度变换原理 灰度变换是图像增强的一种基本方法,它通过改变图像中像素的灰度值来达到增强图像的效果。具体来说,灰度变换涉及到两个关键概念:**输入图像**(f(x,y)) 和 **输出图像**(g(x,y))。这里的(f(x,y)) 是原始图像,而(g(x,y)) 是经过处理后的图像。灰度变换的核心操作符(T) 将输入图像(f(x,y)) 转换为输出图像(g(x,y))。 #### 三、空间邻近区域定义 在灰度变换过程中,对于图像中的每个点((x,y)),会定义一个空间邻近区域,通常是中心位于该点的一个正方形或长方形区域。这个区域会随着((x,y))的移动而移动,同时覆盖图像的不同部分。在计算(g(x,y))时,只考虑该邻近区域内的像素值。 #### 四、灰度变换函数 灰度变换函数(T) 最简单的形式就是使用一个(1 times 1) 的邻近区域,这意味着(g(x,y)) 值仅由(f(x,y)) 在该点处的亮度决定。因此,(T) 变为一个亮度或灰度级变化函数。对于单色(灰度)图像而言,这种变换函数通常表示为: \[ s = T(r) \] 其中,\( r \) 表示图像 \( f \) 中点((x,y)) 的亮度值,而 \( s \) 表示图像 \( g \) 中对应点的亮度值。 #### 五、常见灰度变换方法 1. **灰度倒置**:这是一种非常直观的灰度变换方式,它将图像的灰度值进行反转,产生类似底片的效果。例如: ```matlab b = imadjust(a, [0 1], [1 0]); ``` 这里的`[0 1]` 和 `[1 0]` 分别表示输入和输出的灰度范围。 2. **灰度级扩展**:通过调整灰度级的范围来增强图像的对比度。例如,可以将某一灰度范围内的值扩展到整个灰度范围内,以提高图像的对比度。 ```matlab c = imadjust(a, [0.5 0.75], [0 1]); ``` 这里将灰度值在[0.5, 0.75]之间的像素扩展到[0, 1]之间。 3. **对数变换**:适用于增强图像中的细节,尤其是当图像中有较暗的部分时。对数变换的数学形式通常为: \[ s = c \log(1 + r) \] 其中 \( c \) 是常数,用来调整输出图像的对比度。 4. **幂律(伽马)变换**:用于增强图像的某些灰度级。其数学形式为: \[ s = c r^\gamma \] \( c \) 和 \( \gamma \) 都是常数,当 \( \gamma > 1 \) 时使图像更亮,而 \( \gamma < 1 \) 则会使图像更暗。 #### 六、实验步骤示例 下面是一些实验步骤的示例代码: 1. **读取并显示图像直方图** ```matlab a = imread(medicine_pic.jpg); figure(1); subplot(121); imshow(a); subplot(122); imhist(a, 256); ``` 2. **灰度倒置** ```matlab b = imadjust(a, [0 1], [1 0]); figure(2); subplot(121); imshow(b); subplot(122); imhist(b, 256); ``` 3. **灰度级扩展** ```matlab c = imadjust(a, [0.5 0.75], [0 1]); figure(3); subplot(121); imshow(c); subplot(122); imhist(c, 256); ``` 4. **读取彩色图像并显示各通道直方图** ```matlab d = imread(yellowlily.jpg); figure(1); imshow(d); r = d(:, :, 1); g = d(:, :, 2); b = d(:, :, 3); figure(2); subplot(121); imshow(r); subplot(122); imhist(r, 256); figure(3); subplot(121); imshow(g); subplot(
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