MATLAB图像增强处理：灰度变换直方图均衡匹配

MATLAB教学视频：空间域图像增强之灰度变换和直方图均衡匹配，视频时长约105分钟，通过大量的图片增强案例，从图像的显示效果和灰度直方图分析入手，通过自编程，详细地讲解了图像的四种灰度变换；使用MATLAB自带的imadjust函数；以及直方图均衡化和规定化（匹配）处理的图像增强方法。

工具/原料

MATLAB

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MATLAB教学视频：空间域图像增强之灰度变换和直方图均衡匹配

1、教学内容1. 图像增强的目的和评价2. 灰度图像的直方图3. 空间域图像增强：基本的灰度变换3.1 负片变换3.2 对数变换3.3 伽马变换3.4 灰度拉伸4. 使用imadjust函数增强图像5. 图像的直方图均衡化处理6. 图像的直方图规定化(匹配) 处理

2、图像增强的目的和评价为什么要进行图像增强操作1. 显现图像被模糊了的细节2. 突出一幅图像中感兴趣的特征图像增强效果的评价1. 有时候是非常主观的，不同的人，各有偏爱2. 图像增强之后，以机器能识别为基本标准主要参考文献1. 冈萨雷斯数字图像处理，阮秋琦等译2. 冈萨雷斯数字图像处理(MATLAB版)，阮秋琦等译

5、基本的灰度变换：负片变换1. 针对uint8 类型图像2. 针对double 类型图像3. 计算并绘制负片变换的变换函数4. 负片变换的视觉效果：黑白颠倒

7、基本的灰度变换：伽马变换1. 伽马变换函数：double 类型图像2. 令 c = 1，设定不同的γ 值时，计算并绘制伽马变换函数2.1 当 γ = 1 时，输出灰度与输入灰度相同2.2 当 γ < 1 时，与对数变换的效果类似：太过灰暗的像素得到增强2.3 当 γ > 1 时，与 γ < 1 时刚好相反：太过明亮的像素得到抑制

10、图像的直方图均衡化处理1. 图像的直方图描述了一幅图像的概貌，在前述灰度变换的实例中(尤其是灰度拉伸)，经过灰度变换之后，图像的灰度值在整个[0, 1] 灰度级上分布更加均匀，图像的显示效果明显改善2. 读取四幅不同显示效果的图像，绘制直方图，并做比较

11、图像的直方图均衡化处理1. 直观上说，如果一副图像的像素占有全部可能的灰度级，并且分布均匀，这皱诣愚继样的图像有着高的对比度和丰富多变的色调2. 通过对图像进行直方图均衡化处理，可以使脲摩喜清得图像的像素在整个灰度级上近似均匀分布3. MATLAB自带histeq函数，T为图像从I到J 的灰度变换函数3.1 [J, T] = histeq(I)3.2 J = histeq(I)4. 分别对四副花粉图像做直方图均衡化处理，并绘制直方图和灰度变换函数

12、图像的直方图规定化处理1. 直方图的均衡化处理是图像增强的一种好方法，但有时均匀的直方图并不是图像增强的最好方法1.1 由于图像主要是大片的暗区域，大量的像素值接近于0，直方图均衡化处理，并没有得到期望的效果2. 有些时候，希望处理的图像具有指定的直方图形状：直方图规定化(匹配)2.1 保留原直方图的大体形状，在暗灰度值部分的像素分布，做平滑过渡处理