分有效的。按照图像的概率密度函数，归化带单位面积的直方图的定义式其中为直方图，为图像的面积，设转换前图像的概率密度函数为，转换后图像的概率密度函数为，转换函数为，由概率论知识，我们可以得到式这样，如果想使转换后图像的概率密度函数为即直方图是平的则必须满足式等式两边积分，得∫∫式该转换式被称为图像的累积分布函数上面的式是被归化后推导的对于没有归化的情况，只要求以最大的灰度值，对于灰度图就是即可，灰度均衡的转换式为式对于离散图像转换式为式式中为第级灰度的像素个数。编程实现在灰度均衡操作同样不需要改变的调色板和文件夹，只要把指向像素起始位置的指针和高度宽度信息传递给子函数就可以完成灰度均衡变换工作，其核毕业论文人脸识别系统的研究与实现心代码如下显示灰度均衡效果图图灰度均衡效果图图像对比度增强算法思想在对图像均衡直方图处理以后，便可对图像进行对比度增强，进步拉开对比度。它通过对图像的灰度值进行统计，对于比最小设定值小的则认为是有关的信息，则将它作为黑色处理，比最大设定值大的则认为是些无关的信息，将它们去掉，而处于两者之间的，则进行对比度增强，将他们在总的灰度值里面的比例作为新的像素信息保存起来。这个工作的主要目的是将图像的特征步步显现出来。编码实现编辑菜单，在菜单预处理中添加子菜单项，命名为实现图像对比度增强，并将其设为。类中添加实现图像对比度增强菜单项的事件处理程序，其代码如下毕业论文人脸识别系统的研究与实现获取图像灰度增强函数显示灰度增强后的图像其中函数是实现图像对比度增强的关键函数，该根据参数来调节对比度，越大，对比越强烈，其核心是如果数据很小，设置为获得中间数据，并进行对比增强处理如果数据很大，设置为效果图图对比度增强效果图图像处理功能的实现实例本文了翻苦战，最终找到均衡直方图的办法，经过多次尝试，效果直处于比较理想的状态。毕业论文人脸识别系统的研究与实现过运用图像处理工具箱的有关函数对人脸的彩色图像进行处理。毕业论文人脸识别系统的研究与实现图像类型的转换因后面的图像增强,边缘检测都是针对灰度图像进行的,而我们的原图是图像,所以首先我们要对原图类型进行转换。实现过程代码如下,效果图图图像增强灰度图像直方图均衡化通过比较原图和直方图均衡化后的图像可见,图像变得更清晰,而且均衡化后的直方图比原直方图的形状更理想。该部分的程序代码如下,执行后的效果图如图和图毕业论文人脸识别系统的研究与实现图均衡化后的灰度图像图均衡化前后的直方图对比图灰度图像平滑与锐化处理平滑滤波器的目的在于模糊图像或消除噪声,图像处理工具箱提供了函数用于实现中值滤波,实现对图像噪声的自适应滤波。在本文实例中,为了使滤波效果更明显,我们事先为图像认为增加滤波,然后用自适应滤波方法对图像进行滤波。锐化处理的目的在于强调图像被模糊的细节,在本实例中采用了预定义高斯滤波器的方法对图像进行锐化滤波。功能实现的代码如下,,,得到的效果图如图和图加入噪声的图像滤波后的图像毕业论文人脸识别系统的研究与实现图平滑滤波效果原灰度图像锐化后的图像图锐化滤波效果图边缘检测图像处理工具箱提供了函数实现边缘检测,还有各种方法算子供选择,在本实例中采用了算子来进行边缘检测,毕业论文人脸识别系统的研究与实现第三节编程时的问题解决光线补偿由于要改变每个像素的亮度，开始，我通过对数幅图像使用个固定的值进行测试，得到的效果都满理想，但是当对更多的图像处理时，该固定值就出现了明显的不足，最后不得不采用全局统计的方法，才能得到比较理想的效果。高斯平滑高斯平滑用于消除图片噪音，为了实现此功能，我们使用了模板操作，因此模板参数的选择是最重要的。高斯平滑效果的好坏取决与模板参数。在编程的时候，试探性的进行参数的选择，然后进行比较，看那组参数可以达到最好的效果。模板参数是原先采用了形式，但是，得到的效果却是令人失望。后来又用了形式，但是，结果仍然是未能达到预期的效果。直到最后采用的形式，才得到了比较合理的效果。均衡直方图开始时，图像的会度直都处于很散的状态，而且图像的特征不明显，原本想经过高斯平滑后进行灰度变换，但是并未能成功。经过点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值，点运算与局部运算的差别在于后者每个输出像素的灰度值由对应输入像素的个领域内几个像素的灰度值决定。所以，点运算不可以改变图像内的空间关系。点运算可以按照预定的方式改变幅图的灰度直方图。除了灰度级的改变是根据种特定的灰度变换函数进行之外，点运算可以看作是从像素到像素的复制操作。如果输入图像为输出图像为则点运算可表示为式其中函数被称为灰度变换，函数，它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系，旦灰度变换函数确定，该点运算就完全函数功能释放内存拷贝内存块加载位图信息读取位图文件信息进行光线补偿修正像素值绘制对象获取颜色总数获取高度获取宽度获取图像数据缓冲区中的字节数获取颜色位数获取字节数毕业论文人脸识别系统的研究与实现被确定下来了。点运算有时又称为对比度增强对比度拉伸或灰度变换，它是图像数字化软件和图像显示软件的重要组成部分。下面将对本设计解决各图像点处理模块运用进行到的理论和编程实现进行详细讲述。光线补偿算法思想光线补偿的想法的提出主要是考虑到肤色等色彩信息经常受到光源颜色图像采集设备的色彩偏差等因素的影响，而在整体上偏离本质色彩而向方向移动，即我们通常所说的色彩偏冷偏暖照片偏黄便蓝等等。这种现象在艺术照片中更为常见。所以等提出，为了抵消这种整个图像中存在着的色彩偏差，我们将整个图像中所有像素亮度是经过了非线形校正后的亮度从高到低进行排列，取前的像素，如果这些像素的数目足够多例如，大于，我们就将它们的亮度作为参考白，也即将它们的色彩的分量值都调整为。整幅图像的其他像素点的色彩值也都按这调整尺度进行交换。具体实现光线补偿功能明白了光线补偿这功能的算法及思想，就可以编码实现其功能了，实现过程如下编辑菜单，先在其中添加菜单项，将其命名为预处理，并在其属性栏中将其设为弹出菜单，点击预处理该菜单项将会弹出个新的子菜单，此时把该子菜单命名为光线补偿，并把其设为，对应文件中的函数实现，并在中添加如下代码光线补偿功能实质上是用上段代码中的函数来进行实现。函数是类的个成员函数。其核心代码如下所述下面的循环对图像进行光线补偿黑点表示该元素中心元素，即该个元素是要进行处理的元素。如果模板是则该操作应该描述为将原图中个像素的灰度值和它右下邻近的个像素的灰度值相加，然后将求得的平均值除以作为新图中该像素的灰度值。如果模板为，则表示将自身灰度值的倍加下边的元素灰度值作为新值，而则表示将自身灰度值加上边元素灰度值的倍作为新灰度值。通常模板不允许移出边界，所以处理后的图像会比原图小，例如当模板是原图灰度值矩阵是时，经过模板操作后的图像为毕业论文人脸识别系统的研究与实现表示边界上无法进行模板操作的点，般的做法是复制原图的灰度值，不再进行任何其他的处理。模板操作实现了种领域运算，即个像