數(shù)字圖像處理課程設計報告-- 彩色圖像增強軟件

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

2、級：</p><p>　姓 名：</p><p>　學 號：</p><p>　指導教師：</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. 課程設計任務1</p><p>　　二. 課程設計原理及設計方案2</p><p>　　2.1 彩色圖像基礎2</p><p>　　2.2 彩色模型2</p><p>　　三. 課程設計的步驟和結果6</

4、p><p>　　3.1 采集圖像6</p><p>　　3.2 圖像增強7</p><p>　　3.3 界面設計9</p><p>　　四. 課程設計總結13</p><p>　　五. 設計體會14</p><p>　　六. 參考文獻15</p><p><

5、b>　　課程設計任務</b></p><p>　　1.1設計內容及要求： </p><p>　?。?） 、獨立設計方案，根據(jù)所學知識，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行增強，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，設計軟件界面，對處理前后的圖像以及直方圖等進行對比顯示； </p><p>　?。?） 、將實驗結果與處理前的圖像進行比較、分析。總結設計過程所遇</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>　　學習使用 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換公式，將 RGB 類型圖像轉換為 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、彩色圖像增強實現(xiàn) &l

8、t;/p><p>　　對HSI彩色模型圖像的I分量進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分量圖像進行適當調整，使圖像色彩鮮艷或柔和。H 分量保持不變。將處理后的圖像轉換成 RGB 類型圖像，并進行顯示。分析處理圖像過程和結果存在的問題。 </p><p>　　3、參照“photoshop”軟件，設計圖像處理軟件界面 </p><p>　　可設計菜

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

10、化目標物的區(qū)分及從場景中抽取目標；第二，人可以辨別幾千種顏色色調和亮度，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，但顏色的物理性質可以由實驗和理論結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（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紅、綠、藍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（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>　　-色調由物體反射光線中占優(yōu)勢的波長決定。反映顏色的本質。</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： </p><p>　　其中： </p><p>　　飽和度： </p><p>　　強度： </p><p>　　從HSI到RGB的轉換：</p><p>　　在[0,1]內給出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>　　課程設計的步驟和結果</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換公式，將 RGB 類型圖像轉換為 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</p><p>　　title('增強對比度后');</p><p><b>　　3.2 圖像增強</b></p><p>　　3.2.1 對I分量進行對比度拉伸</p>

24、;<p>　　對HSI彩色模型圖像的I分量進行對比度拉伸，對S分量圖像進行適當調整，使圖像色彩鮮艷或柔和，H 分量保持不變。將處理后的圖像轉換成 RGB 類型圖像，并進行顯示：</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的轉換 </p><p>　　i2 = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); %對I分量進行對比度拉伸</p><p>　　S=imadjust(S,[0.1 0.5],[]); %對S分量進行對比度拉伸</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分量進行均衡化</p><p>　　I分量直方圖均衡化，對S分量圖像進行適當調整，使圖像色彩鮮艷或柔和，H 分量保持不變。將處理后的圖像轉換成 RGB 類型圖像，并進行顯示：</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的轉換 </p><p>　　i2=histeq(I); %對I分量進行直方圖均衡化，加強對比度</p><p>　　S=imadjust(S,[0.1 0.5],[]); %對S分量進行對比度拉伸</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>　　④圖像增強</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的轉換 </p><p>　　i2=histeq(I); %對I分量進行直方圖均衡化，加強對比度</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>　　課程設計總結</b></p><p>　　本文主要介紹了運用MATLAB來實現(xiàn)彩色圖像增強的方法研究?；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MATLAB來進行彩色圖像增強是有用信息加強，獲得更

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

47、;　　設計體會</b></p><p>　　通過此次課程設計，了解到MATLAB的諸多強大的數(shù)值處理功能，但是我更想說的是改變了我對設計的認識。以前的我看到別人優(yōu)秀的設計成果，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，我才真正有點明白這句話的意思了。是的，設計是一個不斷探索的過程，是

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