基于MATLAB的图像增强处理

J=log(I+1);

subplot(1,2,1);

Imshow(I);%显示图像 title('原图'); subplot(1,2,2);

Imshow(J);

title('对数变换后的图像')

图 4.6

对数变换确实能够扩展低值灰度，而压缩高值灰度，使低值灰度的图像细节更容易看清。

6.滤波

6.1平滑滤波

平滑技术用于平滑图像中的噪声。平滑噪声可以在空间域中进行，基本方法是求像素灰度的平均或中值。为了既平滑噪声又保护图像信号。 6.2线性滤波

输出图像的值等于输入图像滤波后值的局部平均，各个项具有相同的权。下面是平滑窗口分别为矩形和圆形的情况。 1 1 1 1hrect[j,k]

25 1 1

1111 01110

111111111

1

11111 1111 hcirc[j,k]

21

1111 11111

01110 1111

对一些图像进行线性滤波可以去除图像中某些类型的噪声，如采用邻域平均法的均值滤波器就非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声。

6.2线性平滑滤波程序： %线性平滑滤波

I=imread('beauty.tif');

J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(221),imshow(I) title('原图像

')