數(shù)字圖像處理課程設(shè)計報告-- 彩色圖像增強(qiáng)軟件_第1頁
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文檔簡介

1、<p><b>  數(shù)字圖像處理</b></p><p><b>  課程設(shè)計報告</b></p><p> 課設(shè)題目:彩色圖像增強(qiáng)軟件</p><p> 學(xué) 院:信息科學(xué)與工程學(xué)院</p><p> 專 業(yè):電子與信息工程</p><p> 班

2、級:</p><p> 姓 名:</p><p> 學(xué) 號:</p><p> 指導(dǎo)教師:</p><p> 2013 年12月27日</p><p>  不要刪除行尾的分節(jié)符,此行不會被打印</p><p><b>  目 錄</b></p>

3、<p><b>  目 錄I</b></p><p>  一. 課程設(shè)計任務(wù)1</p><p>  二. 課程設(shè)計原理及設(shè)計方案2</p><p>  2.1 彩色圖像基礎(chǔ)2</p><p>  2.2 彩色模型2</p><p>  三. 課程設(shè)計的步驟和結(jié)果6</

4、p><p>  3.1 采集圖像6</p><p>  3.2 圖像增強(qiáng)7</p><p>  3.3 界面設(shè)計9</p><p>  四. 課程設(shè)計總結(jié)13</p><p>  五. 設(shè)計體會14</p><p>  六. 參考文獻(xiàn)15</p><p><

5、b>  課程設(shè)計任務(wù)</b></p><p>  1.1設(shè)計內(nèi)容及要求: </p><p> ?。?) 、獨(dú)立設(shè)計方案,根據(jù)所學(xué)知識,對由于曝光過度、光圈過小或圖</p><p>  像亮度不均勻等情況下的彩色圖像進(jìn)行增強(qiáng),提高圖像的清晰度(通俗地講,就是圖像看起來干凈、對比度高、顏色鮮艷) 。 </p><p>  (2)

6、 、參考 photoshop 軟件,設(shè)計軟件界面,對處理前后的圖像以及直方圖等進(jìn)行對比顯示; </p><p>  (3) 、將實驗結(jié)果與處理前的圖像進(jìn)行比較、分析。總結(jié)設(shè)計過程所遇</p><p><b>  到的問題。</b></p><p><b>  1.2參考方案 </b></p><p>

7、;  1、實現(xiàn)圖像處理的基本操作 </p><p>  學(xué)習(xí)使用 matlab 圖像處理工具箱,利用 imread()語句讀入圖像,例如image=imread(flower.jpg) ,利用彩色圖像模型轉(zhuǎn)換公式,將 RGB 類型圖像轉(zhuǎn)換為 HSI 類型圖像,顯示各分量圖像(如 imshow(image)),以及計算和顯示各分量圖像直方圖。 </p><p>  2、彩色圖像增強(qiáng)實現(xiàn) &l

8、t;/p><p>  對HSI彩色模型圖像的I分量進(jìn)行對比度拉伸或直方圖均衡化等處理,提高亮度圖像的對比度。對S分量圖像進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整,使圖像色彩鮮艷或柔和。H 分量保持不變。將處理后的圖像轉(zhuǎn)換成 RGB 類型圖像,并進(jìn)行顯示。分析處理圖像過程和結(jié)果存在的問題。 </p><p>  3、參照“photoshop”軟件,設(shè)計圖像處理軟件界面 </p><p>  可設(shè)計菜

9、單式界面,在功能較少的情況下,也可以設(shè)計按鍵式界面,視</p><p>  功能多少而定;參考 matlab 軟件中 GUI 設(shè)計,學(xué)習(xí)軟件界面的設(shè)計</p><p>  課程設(shè)計原理及設(shè)計方案</p><p>  2.1 彩色圖像基礎(chǔ)</p><p>  在圖像處理中,顏色的運(yùn)用主要受兩個因素推動。第一,顏色是一個強(qiáng)有力的描繪子,它常??珊?/p>

10、化目標(biāo)物的區(qū)分及從場景中抽取目標(biāo);第二,人可以辨別幾千種顏色色調(diào)和亮度,但相比之下只能辨別幾十種灰度層次。第二個因素對于人工圖像分析特別重要。 </p><p>  雖然人的大腦感知和理解顏色所遵循的過程是一種生理心理現(xiàn)象,這一現(xiàn)象還未被完全了解,但顏色的物理性質(zhì)可以由實驗和理論結(jié)果支持的基本形式來表示。</p><p><b>  2.2 彩色模型</b>&l

11、t;/p><p>  色彩模型:RGB模型、CMY模型、CMYK模型、HIS模型、HSV模型、YUV模型、YIQ模型。</p><p>  2.2.1 RGB模型 </p><p>  國際照明委員會(CIE)規(guī)定以藍(lán)(435.8nm)、綠(546.1nm)和紅(700nm)作為主原色。</p><p>  Matlab中一幅RGB圖可表示為一

12、個M*N*3的3維矩陣。其中每一個彩色像素都在特定空間位置的彩色圖像中對應(yīng)紅、綠、藍(lán)3個分</p><p>  2.2.2 HSI模型</p><p>  HSI模型是從人的視覺系統(tǒng)出發(fā),直接使用顏色三要素色調(diào)(Hue)、飽和度(Saturation)和亮度(Intensity)來描述顏色。</p><p>  -亮度指人眼感覺光的明暗程度。光的能量越大,亮度越大。

13、</p><p>  -色調(diào)由物體反射光線中占優(yōu)勢的波長決定。反映顏色的本質(zhì)。</p><p>  -飽和度指顏色的深淺和濃淡程度,飽和度越高,顏色越深。</p><p>  HIS色彩空間比RGB彩色空間更符合人的視覺特性。亮度和色度具有可分離特性,使得圖像處理和機(jī)器視覺中大量灰度處理算法都可在HIS彩色空間中方便使用。</p><p> 

14、 色調(diào): </p><p>  其中: </p><p>  飽和度: </p><p>  強(qiáng)度: </p><p>  從HSI到RGB的轉(zhuǎn)換:</p><p>  在[0,1]內(nèi)給出HSI值,

15、現(xiàn)在要在相同的值域找到RGB值,可利用H值公式。在原始分割中有3個相隔120°的扇形。從H乘以360°開始,這時色調(diào)值返回原來的[0°,360°]的范圍。</p><p>  RGB扇區(qū)(0°≦H<120°):在H位于這一扇區(qū)時,RGB分量由下時給出:</p><p>  GB扇區(qū)(120°≦H<240

16、76;):如果給定的H值在這一扇區(qū),則首先從H中減去120°,即</p><p><b>  然后RGB分量為</b></p><p>  BR扇區(qū)(240°≦H<360°):最后,如果H在這一扇區(qū),則從H中減去240°,即</p><p>  課程設(shè)計的步驟和結(jié)果</p><p

17、><b>  3.1 采集圖像</b></p><p>  利用 imread()語句讀入圖像,利用彩色圖像模型轉(zhuǎn)換公式,將 RGB 類型圖像轉(zhuǎn)換為 HSI 類型圖像,顯示各分量圖像(如 imshow(image)),以及計算和顯示各分量圖像直方圖。</p><p>  image=imread('tuxiangzq.jpg');</p&g

18、t;<p>  image=im2double(image);</p><p>  [H,S,I]=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉(zhuǎn)換 </p><p>  figure(1); </p><p>  subplot(231);</p><p>  imshow(H);</p><p&g

19、t;  title('HSI H分量圖');</p><p>  subplot(232);</p><p>  imshow(S);</p><p>  title('HSI S分量圖');</p><p>  subplot(233);</p><p>  imshow(I);<

20、;/p><p>  title('HSI I分量圖');</p><p><b>  %畫各分量的直方圖</b></p><p>  subplot(234);</p><p>  imhist(H); </p><p>  title('H分量的直方圖');

21、</p><p>  subplot(235);</p><p>  imhist(S);</p><p>  title('S分量的直方圖');</p><p>  subplot(236);</p><p>  imhist(I);</p><p>  title('

22、I分量的直方圖');</p><p>  figure(2);</p><p>  subplot(121);</p><p>  imshow(image);</p><p>  title('原圖');</p><p>  J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);</

23、p><p>  subplot(122);</p><p>  imshow(J) %對比度增強(qiáng)</p><p>  title('增強(qiáng)對比度后');</p><p><b>  3.2 圖像增強(qiáng)</b></p><p>  3.2.1 對I分量進(jìn)行對比度拉伸</p>

24、;<p>  對HSI彩色模型圖像的I分量進(jìn)行對比度拉伸,對S分量圖像進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整,使圖像色彩鮮艷或柔和,H 分量保持不變。將處理后的圖像轉(zhuǎn)換成 RGB 類型圖像,并進(jìn)行顯示:</p><p>  image=imread('tuxiangzq.jpg'); %采集圖像</p><p>  image=im2double(image);</p>

25、;<p>  [H,S,I]=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉(zhuǎn)換 </p><p>  i2 = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); %對I分量進(jìn)行對比度拉伸</p><p>  S=imadjust(S,[0.1 0.5],[]); %對S分量進(jìn)行對比度拉伸</p><p>  x_hsi=cat(3,H

26、,S,i2);</p><p>  x_h_r=hsi2rgb(x_hsi); % HSI空間轉(zhuǎn)換為RGB空間</p><p><b>  figure</b></p><p>  imshow(x_h_r);</p><p>  title('I分量均衡化');</p><p>

27、  3.2.2 對I分量進(jìn)行均衡化</p><p>  I分量直方圖均衡化,對S分量圖像進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整,使圖像色彩鮮艷或柔和,H 分量保持不變。將處理后的圖像轉(zhuǎn)換成 RGB 類型圖像,并進(jìn)行顯示:</p><p>  image=imread('tuxiangzq.jpg'); %采集圖像</p><p>  image=im2double(im

28、age);</p><p>  [H,S,I]=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉(zhuǎn)換 </p><p>  i2=histeq(I); %對I分量進(jìn)行直方圖均衡化,加強(qiáng)對比度</p><p>  S=imadjust(S,[0.1 0.5],[]); %對S分量進(jìn)行對比度拉伸</p><p>  x_hsi=ca

29、t(3,H,S,i2);</p><p>  x_h_r=hsi2rgb(x_hsi); % HSI空間轉(zhuǎn)換為RGB空間</p><p><b>  figure</b></p><p>  imshow(x_h_r);</p><p>  title('I分量均衡化');</p><

30、p><b>  3.3 界面設(shè)計</b></p><p><b>  主要控件程序如下:</b></p><p><b> ?、賵D像采集</b></p><p>  function pushbuttonCJ_Callback(hObject, eventdata, handles)</p

31、><p>  image=imread('tuxiangzq.jpg');</p><p>  image=im2double(image);</p><p>  axes(handles.axes1);</p><p>  imshow(image);</p><p>  title('原圖

32、9;);</p><p><b> ?、陲@示各分量圖像</b></p><p>  function pushbuttonFLT_Callback(hObject, eventdata, handles)</p><p>  image=imread('tuxiangzq.jpg');</p><p> 

33、 image=im2double(image);</p><p>  [H,S,I]=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉(zhuǎn)換 </p><p>  axes(handles.axes2);</p><p>  imshow(H);</p><p>  title('HSI H分量圖');</p>

34、<p>  %figure(2); </p><p>  axes(handles.axes3);</p><p>  imshow(S);</p><p>  title('HSI S分量圖');</p><p>  %figure(3); </p><p>  axes(handles.

35、axes4);</p><p>  imshow(I);</p><p>  title('HSI I分量圖');</p><p><b> ?、埏@示各分量直方圖</b></p><p>  function pushbuttonFLZFT_Callback(hObject, eventdata, han

36、dles)</p><p>  image=imread('tuxiangzq.jpg');</p><p>  image=im2double(image);</p><p>  [H,S,I]=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉(zhuǎn)換 </p><p>  axes(handles.axes5); <

37、/p><p>  imhist(H); </p><p>  title('H分量的直方圖');</p><p>  axes(handles.axes6);</p><p>  imhist(S);</p><p>  title('S分量的直方圖');</p>&

38、lt;p>  axes(handles.axes7);</p><p>  imhist(I);</p><p>  title('I分量的直方圖');</p><p><b> ?、軋D像增強(qiáng)</b></p><p>  function pushbuttonZQ_Callback(hObject,

39、 eventdata, handles)</p><p>  val = get(handles.popupmenuzq,'value');</p><p>  while (val~=0)</p><p>  switch val</p><p>  case 1; image=imread('tuxiangzq.j

40、pg');</p><p>  image=im2double(image);</p><p>  [H,S,I]=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉(zhuǎn)換 </p><p>  i2 = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); %對比度拉伸</p><p>  S=histeq(S);</p

41、><p>  x_hsi=cat(3,H,S,i2);</p><p>  x_h_r=hsi2rgb(x_hsi); % HSI空間轉(zhuǎn)換為RGB空間</p><p>  axes(handles.axes10);</p><p>  imshow(x_h_r);</p><p>  title('對比度拉伸

42、9;);</p><p><b>  break;</b></p><p>  case 2; image=imread('tuxiangzq.jpg');</p><p>  image=im2double(image);</p><p>  [H,S,I]=rgb2hsi(image); %RGB到

43、HSI的轉(zhuǎn)換 </p><p>  i2=histeq(I); %對I分量進(jìn)行直方圖均衡化,加強(qiáng)對比度</p><p>  S=histeq(S);</p><p>  x_hsi=cat(3,H,S,i2);</p><p>  x_h_r=hsi2rgb(x_hsi); % HSI空間轉(zhuǎn)換為RGB空間</p><p&

44、gt;  axes(handles.axes11);</p><p>  imshow(x_h_r);</p><p>  title('I分量均衡化');</p><p>  break; </p><p><b>  end</b></p><p><b&

45、gt;  end</b></p><p><b>  效果圖如下:</b></p><p><b>  課程設(shè)計總結(jié)</b></p><p>  本文主要介紹了運(yùn)用MATLAB來實現(xiàn)彩色圖像增強(qiáng)的方法研究?;诓噬珗D像包含豐富的信息,介紹了如何利用圖像處理工具M(jìn)ATLAB來進(jìn)行彩色圖像增強(qiáng)是有用信息加強(qiáng),獲得更

46、有價值的圖片和更好的視覺效果。圖像增強(qiáng)的方法有很多種,既可對圖像時域進(jìn)行處理,也可在頻域中處理。</p><p>  我在上面的課設(shè)中主要對圖像的HSI圖像中的I分量和S分量進(jìn)行了處理,得到的圖像對比度更強(qiáng)了,色彩更加鮮艷了。從結(jié)果分析得出對I分量進(jìn)行均衡化更能突出圖像主要內(nèi)容;對I分量進(jìn)行對比度拉伸所得圖像更加清晰一些,對S分量的調(diào)整可以改變圖像的色調(diào)。</p><p><b>

47、;  設(shè)計體會</b></p><p>  通過此次課程設(shè)計,了解到MATLAB的諸多強(qiáng)大的數(shù)值處理功能,但是我更想說的是改變了我對設(shè)計的認(rèn)識。以前的我看到別人優(yōu)秀的設(shè)計成果,總是會心生欣羨之情,但是那時的我也僅限于此。古語云:紙上得來終覺淺,絕知此事要躬行。以前總是聽別人說:我們通常只是看到了別人的光鮮卻沒有看到別人的汗水。此時此刻,我才真正有點(diǎn)明白這句話的意思了。是的,設(shè)計是一個不斷探索的過程,是

48、一個不斷改進(jìn)的過程。因為面對的是一個未知的世界,所以沒有人告訴你應(yīng)該怎么辦,或者說你的堅持到底會不會開花結(jié)果。但是也正是因了這個未知性,才給這個單調(diào)枯燥的設(shè)計過程增添了一份神秘,一份獨(dú)特的魅力。希望以后的我能逐步學(xué)會體驗這份未知的美。最后,對此次課程設(shè)計中給予我無私幫助的老師,同學(xué),我謹(jǐn)表示真摯的謝意!</p><p><b>  參考文獻(xiàn)</b></p><p> 

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