2021年图像增强方法的研究.doc

图像增强方法研究摘要数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理过程。在图像处理中,图像增强技术对于提升图像质量起着关键作用。本文先对图像增强原理和多种增强方法进行概述,然后着重对灰度变换、直方图均衡化、平滑和锐化等多个常见增强方法进行了深入研究,在学习数字图像基础表示和处理方法基础上,针对图像增强普遍性问题,研究和实现常见图像增强方法及其算法,经过Matlab试验得出实际处理效果来对比多种算法优缺点,讨论不一样增强算法适用场所,并对其图像增强方法进行性能评价。怎样选择适宜方法对图像进行增强处理,是本文关键工作,为了突出每种增强方法差异,本文在MatlabGUI图形操作界面中集合了四种常见算法程序,以达成对多种算法对比更直观和鲜明效果。关键词:图像增强直方图均衡化灰度变换平滑锐化目录1图像增强基础理论 72图像增强方法和原理 173图像增强算法和实现 264结论 29致谢 30参考文件 31附录源程序代码 ,计算机图像处理多年来得到飞跃发展,已经成功应用于几乎全部和成像相关领域,并正发挥着相当关键作用。它利用计算机对数字图像进行系列操作,从而取得某种预期结果。对图像进行处理时,常常利用图像增强技术以改善图像质量。在通常情况下,经过图像传送和转换,如成像、复制、扫描、传输和显示等,常常会造成图像质量下降。在摄影时因为光照条件不足或过分,会使图像过暗或过亮;光学系统失真、相对运动、大气流动等全部会使图像模糊,传输过程中会引入多种类型噪声。总而言之输入图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在很多问题,这类问题不妨统称为质量问题。尽管因为目标、见解、爱好等不一样,图像质量极难有统一定义和标准,不过依据应用要求改善图像质量却是一个共同目标。图像增强是指依据特定需要突出图像中关键信息,同时减弱或去除不需要信息。从不一样路径获取图像,经过进行合适增强处理,能够将原本模糊不清甚至根本无法分辨原始图像处理成清楚富含大量有用信息可使用图像,有效地去除图像中噪声、增强图像中边缘或其它感爱好区域,从而愈加轻易对图像中感爱好目标进行检测和测量[1]。处理后图像是否保持原状已经是无关紧要了,不会因为考虑到图像部分理想形式而去有意识努力重现图像真实度。图像增强目标是增强图像视觉效果,将原图像转换成一个更适合于人眼观察和计算机分析处理形式。它通常要借助人眼视觉特征,以取得看起来很好地视觉效果,极少包含客观和统一评价标准。增强效果通常全部和具体图像相关系,靠人主观感觉加以评价。现在图像增强处理应用已经渗透到医学诊疗、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片处理等领域。如对x射线图片、CT影像、内窥镜图像进行增强,使医生更轻易从中确定病变区域,从图像细节区域中发觉问题;对不一样时间拍摄同一地域遥感图片进行增强处理,侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现;在煤矿工业电视系统中采取增强处理来提升工业电视图像清楚度,克服因光线不足、灰尘等原因带来图像模糊、偏差等现象,降低电视系统维护工作量。图像增强技术快速发展同它广泛应用是分不开,发展动力来自稳定涌现新应用,我们能够预料,在未来社会中图像增强技术将会发挥更为关键作用[2]。在图像处理过程中,图像增强是十分关键一个步骤。本文关键内容就是围绕图像增强部分部分基础理论和算法而展开。:图像增强期望既去除噪声又增强边缘。不过,增强边缘同时会同时增强噪声,而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊,所以,在图像增强时候,往往是将这两部分进行折中,找到一个好代价函数达成需要增强目标。传统图像增强算法在确定转换函数时常是图像变换、灰度变换、直方图变换、图像平滑和锐化、色彩增强等。常见部分图像增强方法是学习图像增强基础,至今它们对于改善图像质量仍发挥着关键作用。本文着重研究了这些增强方法对图像进行