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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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