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基于Matlab的图像增强与复原技术在SEM图像中的应

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  根据国内外的相关文献,研究和发展图像处理工具,改善图像质量是当今研究的热点。图像增强与复原是一种基本的图像处理技术。其按照特定的需要突出一幅图像中的某些信息或强化某些感兴趣的特征,将原来不清晰的图片变得清晰,使之改善图像质量和丰富信息量,提高图像的视觉效果和图像成分的清晰度,加强图像判读和识别效果的图像处理的方法。图像增强和复原的目的是对图像进行加工,以得到视觉上更好、更加容易区分的图像。

  1图像处理方法

  1.1 直方图均衡化

  直方图均衡化(Histogran Equalization,HE)是利用直方图的统计数据进行直方图的修改,能有效地处理原始图像的直方图分布情况,使各灰度级具有均匀的概率分布,通过调整图像的灰度值的动态范围,自动地增加整个图像的对比度,以使图像具有较大的反差,大部分细节清晰。传统的直方图理论如下:

  输入的直方图用H(p)表示;输入的灰度级范围为[p0,pk],其目的是找到一个单调的像素亮度变换q=T(p),使得输出的直方图G(q)在整个输出亮度范围[p0,pk]内是均匀的。直方图可以看作是离散的概率密度函数,变换T的单调性意味着有如下公式成立:

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  式(1)中的求和可以理解成离散概率密度函数的累积。假设图像有M行和N列个像素,则均衡化的直方图G(q)就对应均衡化的离散概率密度函数f,其函数的值是一个常数:

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   式(2)的值替换式(1)的左边,对于理想化的连续概率密度来说,就可以得到精确的均衡化直方图,这时式(1)变化为:

闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹閹间礁纾归柟闂寸绾惧綊鏌熼梻瀵割槮缁炬儳缍婇弻鐔兼⒒鐎靛壊妲紒鐐劤缂嶅﹪寮婚悢鍏尖拻閻庨潧澹婂Σ顔剧磼閻愵剙鍔ょ紓宥咃躬瀵鎮㈤崗灏栨嫽闁诲酣娼ф竟濠偽i鍓х<闁诡垎鍐f寖闂佺娅曢幑鍥灳閺冨牆绀冩い蹇庣娴滈箖鏌ㄥ┑鍡欏嚬缂併劌銈搁弻鐔兼儌閸濄儳袦闂佸搫鐭夌紞渚€銆佸鈧幃娆撳箹椤撶噥妫ч梻鍌欑窔濞佳兾涘▎鎴炴殰闁圭儤顨愮紞鏍ㄧ節闂堟侗鍎愰柡鍛叀閺屾稑鈽夐崡鐐差潻濡炪們鍎查懝楣冨煘閹寸偛绠犻梺绋匡攻椤ㄥ棝骞堥妸鈺傚€婚柦妯侯槺閿涙稑鈹戦悙鏉戠亶闁瑰磭鍋ゅ畷鍫曨敆娴i晲缂撶紓鍌欑椤戝懘鎮樺┑瀣€垫い鎾跺枍缁诲棝鏌曢崼婵堢闁告帊鍗抽弻娑㈡偆娴i晲绨界紓渚囧枦椤曆囧煡婢跺á鐔荤疀閹惧墎楔闂佽桨鐒﹂崝娆忕暦閵娾晩鏁婇悹渚厛閺€銊х磽閸屾艾鈧绮堟笟鈧、鏍礋椤栨稑娈戦梺鍛婃尫閻掞箓锝為弴銏$厵闁硅鍔﹂崵娆戠棯閹冩倯闁逛究鍔岄~婊堝幢濡も偓楠炲姊虹粙娆惧剱闁圭懓娲獮鍐ㄢ堪閸喎娈熼梺闈涱槶閸庮噣宕戦幘璇查敜婵°倓鑳堕崣鍡涙⒑閸濆嫭澶勬慨妯稿姂瀹曟繂顓兼径瀣幍闂佸憡鍔樼亸娆撴倿閸涘﹥鍙忓┑鐘插鐢盯鏌熷畡鐗堝殗鐎规洏鍔嶇换婵嬪磼濞戞瑧鏆梻鍌氬€峰ù鍥х暦閻㈢ǹ绐楅柛鈩冪☉绾惧潡鏌熼幆鐗堫棄缂佺姵鐓¢弻鏇$疀閺囩儐鈧本绻涚粭鍝勫闁哄苯绉烽¨渚€鏌涢幘瀵告噰妞ゃ垺宀搁弫鎰板幢濞嗘垹妲囨繝娈垮枟閿曗晠宕㈤崗鑲╊洸婵犲﹤鎳愮壕濂告煟閹伴潧澧い搴㈢矊椤啰鈧稒蓱閸婃劗鈧鍠楅悡锟犮€佸Δ鍛妞ゆ垼濮ょ€氬ジ姊绘担鍛婅础閺嬵亝绻涢幘顕呮缂侇喖顭烽獮妯尖偓闈涙憸椤旀洟鏌i悩鍙夊巶闁告侗鍘奸悡鍌炴⒑鏉炴壆顦﹂柣妤€锕ョ粚杈ㄧ節閸ヮ灛褔鏌涘☉鍗炴灈婵炲懌鍊濆铏圭矙濞嗘儳鍓梺鍛婃尰缁诲嫰骞戦姀鐘斀闁搞儮鏅濋惁鍫ユ⒑缁嬫寧婀扮紒瀣灥閳诲秹鏁愰崪浣瑰瘜闂侀潧鐗嗙换鎺楀礆娴煎瓨鐓忛柛顐ゅ枑閸婃劖顨ラ悙鎻掓殲缂佸倹甯為埀顒婄到閻忔岸寮查鈧埞鎴︽倷閺夋垹浠搁柦鍐憾閹綊宕堕埡浣锋濠殿喖锕ㄥ▍锝夊箯閻樿鐏抽柧蹇e亞娴滃爼姊绘担钘夊惞闁革綇闄勬穱濠囧炊椤掆偓缁犳煡鏌曡箛鏇炐涢柡鈧禒瀣€甸柨婵嗙凹缁ㄤ粙鏌涙繝鍕槐婵﹥妞藉Λ鍐归妶鍡欐创鐎规洘锕㈡俊鎼佸Ψ椤旇棄鏋犳繝鐢靛Х閺佸憡鎱ㄩ悜钘夋瀬闁告稑锕ラ崣蹇涙煟閹达絾顥夐柡瀣╃窔閺岀喖姊荤€靛壊妲紒鐐礃椤濡甸崟顖氬唨妞ゆ劦婢€缁爼姊虹紒妯虹瑨闁诲繑宀告俊鐢稿礋椤栨氨顔婇梺鐟扮摠缁诲秵绂掗懖鈺冪<闁绘劦鍓欓崝銈嗐亜椤撶姴鍘寸€殿喖顭烽幃銏ゆ偂鎼达綆妲堕柣鐔哥矊缁绘帡寮灏栨闁靛骏绱曢崢浠嬫⒑鐟欏嫬鍔ゆい鏇ㄥ幖鐓ら柟缁㈠枟閻撴瑦銇勯弮鍌滄憘婵炲牊绮撻弻鈩冩媴閻熸澘顫嶉梺璇″灡濡啴宕规ィ鍐╁殤妞ゆ帊鐒﹀▍锕€鈹戦悩鍨毄濠殿噮鍙冮獮蹇涘礃椤旇偐顦ㄥ銈呯箰閸熺増銇欓幎鑺モ拻濞撴埃鍋撻柍褜鍓氱粙鎾诲煘閹烘鐓曢柡鍌濇硶鑲栭梺鐟扮畭閸ㄥ綊鍩為幋鐘亾閿濆簼绨荤紒鎰☉椤啴濡堕崱妯碱槬闂佺懓鍟跨粔鐟扮暦椤愨懡鏃堝川椤旇瀚藉┑鐐舵彧缁蹭粙骞夐敍鍕闁跨喓濮甸悡娆撴煣韫囷絽浜濋悘蹇曟暬閺屽秷顧侀柛鎾磋壘椤繈濡搁敂鑺ョ彿濠德板€撻懗鍫曞煘瀹ュ應鏀介柣妯哄级閹兼劗绱掗悩鍨殌闂囧鏌ㄥ┑鍡欏闁逞屽厸缁瑦淇婇幖浣哥厸闁稿本绮屽鎶芥⒒娴e憡鎯堥柛鐔哄█瀹曟垿骞樼紒妯煎幈闁硅壈鎻槐鏇㈡晬瀹ュ洨纾奸弶鍫氭櫅娴犺鲸顨ラ悙鏉戠瑨閾绘牕霉閿濆懎绾ч悗姘矙濮婄粯鎷呴崨闈涚秺瀵敻顢楅崟顒€浠梺闈浥堥弲娑氱矆閸屾壕鍋撻崗澶婁壕闂佸憡娲﹂崜娑㈠储閻㈠憡鈷戦柟顖嗗嫮顩伴梺绋款儏閹冲酣鎮惧畡鎵殕闁逞屽墴閸┾偓妞ゆ帒鍠氬ḿ鎰箾閸欏鐭掔€殿噮鍋嗛幏鐘差啅椤斿吋顓垮┑鐐差嚟婵挳顢栭幇鏉挎瀬闁搞儺鍓氶悡鐔兼煙闁箑寮鹃柛鐔风箻閺屾盯鎮欓崹顐f瘓濠殿喖锕︾划顖炲箯閸涘瓨鍤嶉柕澹讲鍋撴繝鍥ㄢ拺闂傚牃鏅濈粔鍓佺磼閻樿櫕宕岄柣娑卞枦缁犳稑鈽夊▎鎰仧闂備浇娉曢崳锕傚箯閿燂拷...

  式(4)中的积分被称为累积的直方图,在数字图像中用求和来近似,因此结果直方图并不是理想地等同的。在离散情况下,对式(4)的连续像素亮度变换的近似为:

闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹閹间礁纾归柟闂寸绾惧綊鏌熼梻瀵割槮缁炬儳缍婇弻鐔兼⒒鐎靛壊妲紒鐐劤缂嶅﹪寮婚悢鍏尖拻閻庨潧澹婂Σ顔剧磼閻愵剙鍔ょ紓宥咃躬瀵鎮㈤崗灏栨嫽闁诲酣娼ф竟濠偽i鍓х<闁诡垎鍐f寖闂佺娅曢幑鍥灳閺冨牆绀冩い蹇庣娴滈箖鏌ㄥ┑鍡欏嚬缂併劌銈搁弻鐔兼儌閸濄儳袦闂佸搫鐭夌紞渚€銆佸鈧幃娆撳箹椤撶噥妫ч梻鍌欑窔濞佳兾涘▎鎴炴殰闁圭儤顨愮紞鏍ㄧ節闂堟侗鍎愰柡鍛叀閺屾稑鈽夐崡鐐差潻濡炪們鍎查懝楣冨煘閹寸偛绠犻梺绋匡攻椤ㄥ棝骞堥妸鈺傚€婚柦妯侯槺閿涙稑鈹戦悙鏉戠亶闁瑰磭鍋ゅ畷鍫曨敆娴i晲缂撶紓鍌欑椤戝懘鎮樺┑瀣€垫い鎾跺枍缁诲棝鏌曢崼婵堢闁告帊鍗抽弻娑㈡偆娴i晲绨界紓渚囧枦椤曆囧煡婢跺á鐔荤疀閹惧墎楔闂佽桨鐒﹂崝娆忕暦閵娾晩鏁婇悹渚厛閺€銊х磽閸屾艾鈧绮堟笟鈧、鏍礋椤栨稑娈戦梺鍛婃尫閻掞箓锝為弴銏$厵闁硅鍔﹂崵娆戠棯閹冩倯闁逛究鍔岄~婊堝幢濡も偓楠炲姊虹粙娆惧剱闁圭懓娲獮鍐ㄢ堪閸喎娈熼梺闈涱槶閸庮噣宕戦幘璇查敜婵°倓鑳堕崣鍡涙⒑閸濆嫭澶勬慨妯稿姂瀹曟繂顓兼径瀣幍闂佸憡鍔樼亸娆撴倿閸涘﹥鍙忓┑鐘插鐢盯鏌熷畡鐗堝殗鐎规洏鍔嶇换婵嬪磼濞戞瑧鏆梻鍌氬€峰ù鍥х暦閻㈢ǹ绐楅柛鈩冪☉绾惧潡鏌熼幆鐗堫棄缂佺姵鐓¢弻鏇$疀閺囩儐鈧本绻涚粭鍝勫闁哄苯绉烽¨渚€鏌涢幘瀵告噰妞ゃ垺宀搁弫鎰板幢濞嗘垹妲囨繝娈垮枟閿曗晠宕㈤崗鑲╊洸婵犲﹤鎳愮壕濂告煟閹伴潧澧い搴㈢矊椤啰鈧稒蓱閸婃劗鈧鍠楅悡锟犮€佸Δ鍛妞ゆ垼濮ょ€氬ジ姊绘担鍛婅础閺嬵亝绻涢幘顕呮缂侇喖顭烽獮妯尖偓闈涙憸椤旀洟鏌i悩鍙夊巶闁告侗鍘奸悡鍌炴⒑鏉炴壆顦﹂柣妤€锕ョ粚杈ㄧ節閸ヮ灛褔鏌涘☉鍗炴灈婵炲懌鍊濆铏圭矙濞嗘儳鍓梺鍛婃尰缁诲嫰骞戦姀鐘斀闁搞儮鏅濋惁鍫ユ⒑缁嬫寧婀扮紒瀣灥閳诲秹鏁愰崪浣瑰瘜闂侀潧鐗嗙换鎺楀礆娴煎瓨鐓忛柛顐ゅ枑閸婃劖顨ラ悙鎻掓殲缂佸倹甯為埀顒婄到閻忔岸寮查鈧埞鎴︽倷閺夋垹浠搁柦鍐憾閹綊宕堕埡浣锋濠殿喖锕ㄥ▍锝夊箯閻樿鐏抽柧蹇e亞娴滃爼姊绘担钘夊惞闁革綇闄勬穱濠囧炊椤掆偓缁犳煡鏌曡箛鏇炐涢柡鈧禒瀣€甸柨婵嗙凹缁ㄤ粙鏌涙繝鍕槐婵﹥妞藉Λ鍐归妶鍡欐创鐎规洘锕㈡俊鎼佸Ψ椤旇棄鏋犳繝鐢靛Х閺佸憡鎱ㄩ悜钘夋瀬闁告稑锕ラ崣蹇涙煟閹达絾顥夐柡瀣╃窔閺岀喖姊荤€靛壊妲紒鐐礃椤濡甸崟顖氬唨妞ゆ劦婢€缁爼姊虹紒妯虹瑨闁诲繑宀告俊鐢稿礋椤栨氨顔婇梺鐟扮摠缁诲秵绂掗懖鈺冪<闁绘劦鍓欓崝銈嗐亜椤撶姴鍘寸€殿喖顭烽幃銏ゆ偂鎼达綆妲堕柣鐔哥矊缁绘帡寮灏栨闁靛骏绱曢崢浠嬫⒑鐟欏嫬鍔ゆい鏇ㄥ幖鐓ら柟缁㈠枟閻撴瑦銇勯弮鍌滄憘婵炲牊绮撻弻鈩冩媴閻熸澘顫嶉梺璇″灡濡啴宕规ィ鍐╁殤妞ゆ帊鐒﹀▍锕€鈹戦悩鍨毄濠殿噮鍙冮獮蹇涘礃椤旇偐顦ㄥ銈呯箰閸熺増銇欓幎鑺モ拻濞撴埃鍋撻柍褜鍓氱粙鎾诲煘閹烘鐓曢柡鍌濇硶鑲栭梺鐟扮畭閸ㄥ綊鍩為幋鐘亾閿濆簼绨荤紒鎰☉椤啴濡堕崱妯碱槬闂佺懓鍟跨粔鐟扮暦椤愨懡鏃堝川椤旇瀚藉┑鐐舵彧缁蹭粙骞夐敍鍕闁跨喓濮甸悡娆撴煣韫囷絽浜濋悘蹇曟暬閺屽秷顧侀柛鎾磋壘椤繈濡搁敂鑺ョ彿濠德板€撻懗鍫曞煘瀹ュ應鏀介柣妯哄级閹兼劗绱掗悩鍨殌闂囧鏌ㄥ┑鍡欏闁逞屽厸缁瑦淇婇幖浣哥厸闁稿本绮屽鎶芥⒒娴e憡鎯堥柛鐔哄█瀹曟垿骞樼紒妯煎幈闁硅壈鎻槐鏇㈡晬瀹ュ洨纾奸弶鍫氭櫅娴犺鲸顨ラ悙鏉戠瑨閾绘牕霉閿濆懎绾ч悗姘矙濮婄粯鎷呴崨闈涚秺瀵敻顢楅崟顒€浠梺闈浥堥弲娑氱矆閸屾壕鍋撻崗澶婁壕闂佸憡娲﹂崜娑㈠储閻㈠憡鈷戦柟顖嗗嫮顩伴梺绋款儏閹冲酣鎮惧畡鎵殕闁逞屽墴閸┾偓妞ゆ帒鍠氬ḿ鎰箾閸欏鐭掔€殿噮鍋嗛幏鐘差啅椤斿吋顓垮┑鐐差嚟婵挳顢栭幇鏉挎瀬闁搞儺鍓氶悡鐔兼煙闁箑寮鹃柛鐔风箻閺屾盯鎮欓崹顐f瘓濠殿喖锕︾划顖炲箯閸涘瓨鍤嶉柕澹讲鍋撴繝鍥ㄢ拺闂傚牃鏅濈粔鍓佺磼閻樿櫕宕岄柣娑卞枦缁犳稑鈽夊▎鎰仧闂備浇娉曢崳锕傚箯閿燂拷...

  1.2频域低通滤波

  对于图像这样的二维信号,经过傅里叶变换可以将其空间域转换到频率域,在频域中可以进行图像的增强操作。在分析图像信号的频率特性时,对于一幅图像,直流分量表示了图像的平均灰度;大面积的背景区域和缓慢变化部分代表了图像的低频分量,而它的边缘,细节,跳跃部分以及颗粒噪声都代表图像的高频分量。因此,在频域中对图像采用滤波器函数衰减高频信息而使低频信息畅通无阻的过程称为低通滤波。通过滤波可以去除高频分量,消除噪声,起到平滑图像去噪声的增强作用。

  在频域中实现对图像的滤波过程如下:

  (1)对原始输入图像进行傅里叶变换,得到频谱函数F(u,v);

  (2)利用传递函数H(u,v)对图像的频谱函数F(u,v)进行处理,得到输出G(u,v);

  (3)G(u,v)再经过傅里叶反变换,得到所希望的图像。

  1.3 自适应维纳滤波

  自适应维纳滤波图像复原试图利用退化现象的某种先验知识(即退化模型),对已退化了的图像加以重建和复原,使复原的图像尽量接近源图像。图像复原的目的就是尽可能复原被退化图像的本来面目。实现图像复原需要弄清退化原因,建立相应的数学模型,并沿着图像质量降低的逆过程对图像进行复原。图像复位技术对图像退化的复原技术分为非约束复原方法、约束复原方法、非线性复原方法以及其他方法。在此,采用有约束图像复原技术中的自适应维纳滤波。该算法是用 Wiener2函数进行二维自适应去噪滤波;该函数可对一幅被加性噪声污染的灰度图进行低通滤波处理。它的运算法则是Winner2函数估计图像A中每个像素周围的局部均值和方差:

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  式中:N和M表示每个像素周围的N×M局部邻域。Winener2函数使用这些估计值,构建像素式维纳滤波为:

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  式中:v2为噪声方差,如果不指定噪声方差,Winner2函数将使用所有局部估计方差的平均值作为其参数。

2基于Matlab中的图像增强与图像复原技术在SEM图像中的应用

  采用该算法对医学生物图像进行增强和复原的实现。如图1所示,原始图像的图像模糊不清,动态范围小,整个图像呈现低对比度。利用直方图均衡化处理的图像2,使整个图像的对比度明显增强,上皮细胞与周围环境的区别明显,但是图像不平滑,有噪声。经过低通滤波处理后的图3,通过滤波去除了高频分量,消除了噪声,起到了平滑图像去除噪声的增强作用,但因它去除了某些边界对应的频率分量,使得上皮细胞的边界变得有一点模糊缘效应。经过自适应维纳滤波得到的图4,很好地改善了上皮细胞的图像质量,突出了上皮细胞的整体与局部特征,达到了很好的视觉效果和区别特征。

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  3 结 语

所用的原始图片,是作者从事扫描电镜工作过程中所拍到并且保存的照片,细胞与背景区分不明显,无论怎么操作电镜都无法达到客户所希望的、清楚的细胞轮廓,与周围环境区别明显。图像增强可以理解为按需要进行适当的变换,对图像的某些特征,如边缘、轮廓的对比度等进行强调或

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