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1、图像信息处理 (2013年春季学期)序号：26 实 验 报 告系别：计算机科学与技术班级：计10-4班姓名：王晋东学号：10101020426总成绩：评语： 日期：2013年6月7日图像信息处理实验报告实验名称图像增强实验序号1实验日期2013.5.3实验人王晋东一、实验目的、要求与环境1目的：通过实验，了解数字图象增强的一般方法，掌握图象增强的编程方法，了解常见图象增强效果的评价规则。2.要求：将给定的图像进行增强处理，要求至少使用线性变换增强、对数变换增强、指数变换增强以及伪彩色增强处理，分析增强后的视觉效果，提交实验报告。3.环境：windows 7操作系统Microsoft Visua
2、l Studio 2010 (SP1)自带图像文件：test1.bmp：（1024 * 768）test2.bmp：（1024 * 768）二、实验步骤1. 准备相关图像文件。2在windows 7操作系统上，打开Microsoft Visual Studio 2010 (SP1)，编写相关程序，完成程序主体框架结构。3编写线性变换增强、对数变换增强、指数变换增强以及伪彩色增强处理相关的程序代码。4对程序进行相关调试，修改程序，去除其中的BUG。5. 利用自己准备的图像的文件，和编写的程序，进行线性变换增强、对数变换增强、指数变换增强以及伪彩色增强处理等图像增强处理。6 截屏，保留实验结果，进
3、行实验结果分析，并撰写实验报告。三、相关背景知识增强图象中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性
4、的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。基于空域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。点运算算
5、法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。平滑一般用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。常用算法有均值滤波、中值滤波。锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓，便于目标识别。常用算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。四、编译与执行过程截图六、实验结果与分析6.1 线性变换增强源图： 经过线性变换增强后， 实验结果分析：在本实验的线性变换增强过程中，所采用的公式为：sR=k * rRsG= k * rGsB= k * rB其中sR、sG、sB分别为变换后的图像R、G、B灰度值，rR、rG、rB
6、分别为变换前的图像的R、G、B值，在本次实验中取K=2.34567，即对每个像素的RGB灰度值分别乘以2.34567倍，所以图像较处理前变亮了。6.2 对数变换增强源图： 经过对数变换增强后: 实验结果分析：在本实验的对数变换增强过程中，所采用的公式为：sR=c * log(1+rR)+ asG= c * log(1+rG)+ asB= c * log(1+rB)+ a其中sR、sG、sB分别为变换后的图像R、G、B灰度值，rR、rG、rB分别为变换前的图像的R、G、B值，在我的实验中取c=40,a=5。由于对数变换能使图像变亮，所以原图像中较暗的部分变亮了。6.3 指数变换增强源图： 经过指
7、数变换增强后: 实验结果分析：在本次实验的指数变换增强过程中，所采用的公式为：sR = bc(rR-a) - 1sG = bc(rG-a) - 1sB = bc(rB-a) - 1其中sR、sG、sB分别为变换后的图像R、G、B灰度值，rR、rG、rB分别为变换前的图像的R、G、B值，在本次实验中取a = 12;b = 1.5;c = 0.06;，由于指数变换能使图像变暗， 所以图像较亮的部分变暗了。6.4 伪彩色增强处理源图： 经过伪彩色变换增强后 实验结果分析：在本次实验的伪彩色变换增强过程中，所采用的公式与参数为：其中R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)、分别为变换后的图像R、G、B
8、值，f(x,y)为变换前的R、G、B值。由于不同的灰度的像素值显示的颜色不同，所以变换后的图像看上去是彩色的。七、调试时遇到的问题及解决方法（提供BUG截屏）在进行线性变换增强过程中，由于没有考虑变换后灰度值会超出255而导致图像变花。BUG截屏如下：解决方法：修改程序为加入：if(data 255) data = 255;八、主要相关程序源代码（给出你认为较为重要的相关源程序代码）8.1 线性变换增强int k = 2.34567;for(int i = 0;i 255) data = 255;*(pImageData + i) = data;8.2 对数变换增强int a = 5,c =
9、40;for(int i = 0;i 255) tmp = 255;*(pImageData + i) = tmp;8.3 指数变换增强int a = 12;float b = 1.5,c = 0.06;for(int i = 0;i 255) tmp = 255;*(pImageData + i) = tmp;8.4 伪彩色增强处理for(int i = 0;i 1024 * 768 * 3;i += 3)int dataB = *(pImageData + i + 0);if(dataB = 64 & dataB = 127) dataB = -4 * dataB + 510;else d
10、ataB = 0;*(pImageData + 0 + i) = dataB;int dataG = *(pImageData + i + 1);if(dataG = 64 & dataG = 128 & dataG = 191) dataG = 255;else dataG = -4 * dataG + 1022;*(pImageData + i + 1) = dataG;int dataR = *(pImageData + i + 2);if(dataR = 128 & dataR = 191) dataR = 4 * dataR - 510;else dataR = 255;*(pImageData + i + 2) = dataR;九、实验的总结与收获1.本次图像处理实验，我采用 C+的 MFC 编程来实现，涉及到了 BMP 图像的读取、 生成和对图像的一些基本处理等算法，由于对算法进行了封装，可以对任意 BMP 位图 进行图像处理并观看处理效果，操作很方便。2.本次实验达到了实验目的，通过实验加强了我对图像增强方法、效果及灰度直方图认识与理解，并了解到很多对图像进行各种处理的具体方法，且处理的效果也不同，我们在对图像进行处理时就 可以选择处理效果最好的方法。3.最后，非常感谢老师在整个实验过程中的指导。
