MATLAB 空间域图像增强

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& p1 |8 i! `5 K2 P) b方法包括：直方图修正，灰度变换，图像平滑化，图像锐化等。
! o+ ~" {0 C( y6 m1 ^4 _) N
    卷积时模板是相对中心点做镜像后再对F位于模板下的子图像作加权和的。只有模板本身是关于中心点对称，相关和卷积结果才会相同。
( F2 L) u. C9 O# U" M/ C& g

• % 均值滤波  f = imread('../lena_AdaptiveMedianFilter.bmp'); %读入图像 imshow(f); %得到图5.2（a）的图像 w = [1 1 1; 1 1 1; 1 1 1] / 9 %滤波模板  g = imfilter(f, w, 'conv', 'replicate'); %滤波   滤波过程corr--相关  conv--卷积   figure, imshow(g); %得到5.2（b）的图像   replicate 重复的边界填充方式
  

0 {; r: q5 }# X  f

     图像平滑可以减少和抑制图像噪声。
' U' @) B; {* l' d
# @% x8 {7 W7 E     平均平滑

$ j  d) ^4 w( f+ T

• I = imread('../baby_noise.bmp');  figure, imshow(I)  h = fspecial('average', 3); % 3*3平均模板 I3 = imfilter(I, h, 'corr', 'replicate'); % 相关滤波，重复填充边界 figure, imshow(I3)  h = fspecial('average', 5) % 5*5平均模板  I5 = imfilter(I, h, 'corr', 'replicate'); figure, imshow(I5)  h = fspecial('average', 7); % 7*7平均模板 I7 = imfilter(I, h, 'corr', 'replicate'); figure, imshow(I7)
  

" A6 l: L: [/ w. Z6 T
     高斯平滑
# W) Y. g1 q/ {$ o& }' @

• I = imread('../baby_noise.bmp');  figure, imshow(I);    h3_5 = fspecial('gaussian', 3, 0.5); % sigma=0.5的3*3高斯模板  I3_5 = imfilter(I, h3_5); % 高斯平滑  figure, imshow(I3_5);     h3_8 = fspecial('gaussian', 3, 0.8); % sigma=0.8的3*3高斯模板  I3_8 = imfilter(I, h3_8);  figure, imshow(I3_8);    h3_18 = fspecial('gaussian', 3, 1.8) % sigma=1.8的3*3高斯模板，接近于平均模板   I3_18 = imfilter(I, h3_18);  figure, imshow(I3_18);
  ; E8 x5 }( P4 B& M3 U

# [9 }# Y; e4 h
! O$ @# H, R( A, n6 |    中值滤波
% h) f2 I! u4 o' G2 _   
) h6 B" v2 S7 P2 E

• I = imread('../lena_salt.bmp'); imshow(I);  J=imnoise(I,'salt & pepper');%为图像叠加椒盐噪声 figure, imshow(J);  w = [1 2 1;2 4 2;1 2 1] / 16; J1=imfilter(J, w, 'corr', 'replicate'); %高斯平滑 figure, imshow(J1);  w = [1 1 1;1 1 1;1 1 1] / 9; J2=imfilter(J, w, 'corr', 'replicate');%平均平滑 figure, imshow(J2);  J3=medfilt2(J,[3,3]);%中值滤波 figure, imshow(J3);
  

) g/ h; V! }  {4 B& T1 ~

  X1 E. d; H+ N% y4 W2 V
3 B3 ]' p/ d; c6 z9 G- J4 R目测 中值滤波效果最好，其为统计排序滤波器，线性平滑滤波器在降噪时不可避免的出现模糊。低于椒盐噪声，中值滤波最好。
: R/ e( V  I3 a1 Z
! i  K# Y/ q& |

    图像锐化

5 ~+ j( C5 L; ]    增强图像灰度跳变部分。锐化的对象是边缘，处理不涉及噪声。

基于一阶导数的增强。
& S1 l" o0 H4 u( a

• % 基于Robert交叉梯度的图像锐化  I = imread('../bacteria.bmp'); imshow(I);  I = double(I); % 转换为double型，这样可以保存负值，否则uint8型会把负值截掉 w1 = [-1 0; 0 1] w2 = [0 -1; 1 0] G1 =  imfilter(I, w1, 'corr', 'replicate'); % 以重复方式填充边界 G2 =  imfilter(I, w2, 'corr', 'replicate'); G = abs(G1) + abs(G2); % 计算Robert梯度  figure, imshow(G, []);  figure, imshow(abs(G1), []); figure, imshow(abs(G2), []);
  # g( g: S5 _: U; K

基于二阶微分的增强。
. B/ t! Y7 L' B+ E4 e5 h
* D$ ^) @* [: S; V/ d8 r) S$ S3 p

• % 基于3种拉普拉斯模板的滤波   I = imread('../bacteria.bmp'); figure, imshow(I); I = double(I); w1 = [0 -1 0; -1 4 -1; 0 -1 0] L1 = imfilter(I, w1, 'corr', 'replicate'); w2 = [-1 -1 -1; -1 8 -1; -1 -1 -1] L2 = imfilter(I, w2, 'corr', 'replicate'); figure, imshow(abs(L1), []); figure, imshow(abs(L2), []); w3 = [1 4 1; 4 -20 4; 1 4 1] L3 = imfilter(I, w3, 'corr', 'replicate'); figure, imshow(abs(L3), []);
  : P) |0 L6 ?8 e3 e: C- X$ ]

1 A/ ?+ L+ Q) i
$ s3 E; I) g; n8 A: A
( G% w# w$ r8 c0 n# v# J! L4 z1 K; a高斯-拉普拉斯变换增强。

• LoG算子的锐化 clear all I = imread('../babyNew.bmp'); figure, imshow(I, []); %得到图5.14（a） Id = double(I); % 滤波前转化为双精度型  h_log = fspecial('log', 5, 0.5); % 大小为5，sigma=0.5的LoG算子 I_log = imfilter(Id, h_log, 'corr', 'replicate');  figure, imshow(uint8(abs(I_log)), []);  h_log = fspecial('log', 5, 2); % 大小为5，sigma=2的LoG算子 I_log = imfilter(Id, h_log, 'corr', 'replicate');  figure, imshow(uint8(abs(I_log)), []);
  

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只有模板本身是关于中心点对称，相关和卷积结果才会相同。
: ~) C& Q1 A9 Z' B

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卷积时模板是相对中心点做镜像后再对F位于模板下的子图像作加权和的

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图像平滑可以减少和抑制图像噪声