デジタル画像処理実験1:画像階調レベル補正

Matlabベースの画像階調補正

DIP実験1:画像階調補正

実験目的

実験内容

参照コード

1、呼び出しMatlab付帯関数作成

2、自己作成の線形引張関数、べき乗則変換関数、描画ヒストグラム関数、等化関数

を用いる.

実験結果

DIP実験1:画像階調補正
実験の目的
よく使われる画像階調補正方法(階調変換法とヒストグラム等化)を把握し,ヒストグラムの理解を深める.画像の増強効果を観察し,階調補正前後の画像を比較した.
実験内容
1)プログラムは画像の階調変換を実現し、画像の入出力マッピングパラメータ範囲(線形延伸と反比例)を変更する.2)パラメータの修正γ\gamma γ値(より大きい、より小さい、1に等しい)は、処理結果を観察する.3)画像ヒストグラムを等化処理し、等化前後の画像とそのヒストグラムを表示する.
添付:参考になるMatlab関数は、imread、imadjust、imhist、stretchlim、histeq、imshow、axis
出力画像の配置形式は以下の通りです.
オリジナル画像
せんけいひっぱりず
反比例画像
γ\gamma γ>1
γ\gamma γ=1
γ\gamma γ<1
げんぞうヒストグラム
等化された画像
等化画像のヒストグラム
リファレンスコード
1、Matlabの自己関数作成を呼び出す

%       
org_img = imread('lena.bmp');   %original picture

figure('NumberTitle', 'off', 'Name', '  1：       '); 

subplot(3,3,1);
imshow(org_img);
title('   ');

subplot(3,3,2);
linear_img = imadjust(org_img,[0.2 0.5],[0 1]);  
imshow(linear_img);
title('      ');

subplot(3,3,3);
inv_img = imadjust(org_img,[0 1],[1 0]);  
imshow(inv_img);
title('    ');

subplot(3,3,4);
gmbig = imadjust(org_img,[ ],[ ],2);  
imshow(gmbig);
title('\gamma > 1');

subplot(3,3,5);
gmeq = imadjust(org_img,[ ],[ ],1);  
imshow(gmeq);
title('\gamma = 1');

subplot(3,3,6);
gmsmall = imadjust(org_img,[ ],[ ],0.5);  
imshow(gmsmall);
title('\gamma < 1');

subplot(3,3,7);
imhist(org_img);
title('      ');

subplot(3,3,8);
adh_img = histeq(org_img);  
imshow(adh_img); 
title('      ');  
% histeq adapthisteq ?

subplot(3,3,9);  
imhist(adh_img);
title('        ');  

2、自分で作成した線形引張関数、べき乗則変換関数、ヒストグラム描画関数、等化関数

figure('NumberTitle', 'off', 'Name', '  1：       '); 
OrgImg = imread('lena.bmp');   %       

subplot(3,3,1);
imshow(OrgImg);
title('   ');

subplot(3,3,2);
LinearImg = LinearEnhance (OrgImg, [0.5 0.8], [0 1]);   
imshow(LinearImg);
title('      ');

subplot(3,3,3);
InverseImg = LinearEnhance (OrgImg, [0 1], [1 0]);
imshow(InverseImg);
title('    ');

subplot(3,3,4);
PowerLaw1 = PowerLawTrans (OrgImg, 1, 2);
imshow(PowerLaw1);
title('\gamma > 1');

subplot(3,3,5);
PowerLaw2 = PowerLawTrans (OrgImg, 1, 1);
imshow(PowerLaw2);
title('\gamma = 1');

subplot(3,3,6);
PowerLaw3 = PowerLawTrans (OrgImg, 1, 0.5);
imshow(PowerLaw3);
title('\gamma < 1');

subplot(3,3,7);
OrgHist = Histo(OrgImg);
bar(0:255, OrgHist, 'b'); 
title('      ');

subplot(3,3,8);
EquImg = Equalization(OrgImg, OrgHist);
imshow(EquImg); 
title('      ');  

subplot(3,3,9);  
OrgHist2 = Histo(EquImg);
bar(0:255, OrgHist2, 'b'); 
title('        ');  


%        LinearEnhance
function TransImg = LinearEnhance (OrgImg, RangeIn, RangeOut)
    % OrgImg     
    % RangeIn          ，a、b  0 1  
    % RangeOut          ，c、d，  0 1  
    a = RangeIn(1);
    b = RangeIn(2);
    c = RangeOut(1);
    d = RangeOut(2); 
    if (a < 0 || b > 1 || c < 0 || d > 1)   %      
        error('        ');
    end
    img = im2double(OrgImg);    
    k = (d - c) / (b - a);   %       
%     a = min(img(:));
%     b = max(img(:));
    TransImg = ones(256);
    for i = 1 : 256
        for j = 1 : 256
            if (img(i,j) < a)
                TransImg(i,j) = c;
            elseif (img(i,j) >= a && img(i,j) < b)
                TransImg(i,j) = k * img(i,j) + c;
            else 
                TransImg(i,j) = d;
            end
        end
    end
    TransImg = mat2gray(TransImg);
end


%        PowerLawTrans
function TransImg = PowerLawTrans (OrgImg, c, gamma)
    % OrgImg     
    img = im2double(OrgImg);
    TransImg = c * (img .^ gamma) ;
    TransImg = mat2gray(TransImg);
end

%         Histo
function TransImg = Histo(Img)
    TransImg = zeros(1,256);  
    for i = 0: 255
        TransImg(i + 1) = length(find(Img == i)) / (256 * 256);  
    end
end

%      Equalization
function TransImg = Equalization(Img, p)
    % p          
    s = zeros(1,256);
    for i = 1 : 256  
        for j = 1: i  
             s(i) = p(j) + s(i);                
        end  
    end  
    a = round(s * 255);     % round     
    TransImg = Img;
    for i = 0 : 255  
        TransImg(find(Img == i)) = a(i+1);                
    end  
end

じっけんけっか