灰度图像增强算法的改进与实现研究

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211232484_基于改进FA_算法与不完全Beta_函数的图像增强技术

第40卷第2期Vol.40㊀No.2重庆工商大学学报(自然科学版)J Chongqing Technol &Business Univ(Nat Sci Ed)2023年4月Apr.2023基于改进FA 算法与不完全Beta 函数的图像增强技术沈汝涵,周孟然,凌㊀胜安徽理工大学力学与光电物理学院,安徽淮南232001摘㊀要:针对传统计算机在复杂图像信息分析以及后期处理不达预期的问题,提出了利用改进原始的萤火虫算法(FA )在不完全Beta 函数上动态寻优调整灰度曲线的光电图像增强新策略㊂新策略主要从算法角度出发改进传统FA 算法,针对原有的吸引度容易造成局部最优等问题引入新吸引度公式㊁针对算法陷入局部震荡添加自扰动和克服陷入局部最优的迭代检测环节,改进完成的新算法(Firefly Algorithm Growth ,FAG )结合非完全Beta 函数动态寻找最优值下的图像灰度曲线㊂将改进的FAG 与FA 新老算法在四种常见基准函数上进行对比实验测试他们的性能,结果显示改良FAG 算法在性能上更优;在改良FAG 结合非完全Beta 与FA 结合非完全Beta 增强同一图像的实验中加入直方图算法增强图像作为对照组,综合结果显示改进后的新策略更胜一筹㊂综合结果显示群智能算法在结合图像处理手段来达到图像增强的目的上具有很好的应用价值,新策略在低对比度条件下的光电图像实现了有效的增强㊂关键词:萤火虫算法;不完全Beta 函数;图像增强;融合算法中图分类号:TP301.6㊀㊀文献标识码:A ㊀㊀doi:10.16055/j.issn.1672-058X.2023.0002.009㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀收稿日期:2022-01-10㊀修回日期:2022-02-25㊀文章编号:1672-058X(2023)02-0057-07作者简介:沈汝涵(1997 ),男,安徽淮南人,硕士研究生,从事智能控制与图像处理研究.引用格式:沈汝涵,周孟然,凌胜.基于改进FA 算法与不完全Beta 函数的图像增强技术[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2023,40(2):57 63.SHEN Ruhan,ZHOU Mengran,LING Sheng.Image enhancement technology based on improved FA algorithm and incompleteBeta function[J].Journal of Chongqing Technology and Business University (Natural Science Edition),2023,40(2):57 63.Image Enhancement Technology Based on Improved FA Algorithm and Incomplete Beta Function SHEN Ruhan,ZHOU Mengran,LING ShengSchool of Mechanics and Optoelectronic Physics,Anhui University of Science and Technology,Anhui Huainan 232001,ChinaAbstract :Aiming at the problem that the traditional computer cannot meet the expectation in the information analysis and post -processing of complex images,a new photoelectric image enhancement strategy was proposed,which used the improved original firefly algorithm (FA)to dynamically optimize and adjust the gray curve on the incomplete Beta function.The new strategy mainly improved the traditional FA algorithm from the perspective of the algorithm,introduced a new attraction formula for the original attraction degree that was prone to local optimality,added self -perturbation to solve the problem that the algorithm fell into local oscillation,and avoided the iterative detection link that fell into local optimality.The improved new Firefly Algorithm Growth (FAG)was combined with an incomplete Beta function to dynamically search for image gray curve under optimal value.The improved FAG was compared with the old and new FA algorithms on four common benchmark functions to test their performance,and the results showed that the improved FAG algorithm was superior in terms of performance.In experiments where the same image was enhanced by the improved FAG combined with incomplete Beta and FA combined with incomplete Beta,the histogram algorithm was added to enhance the image as the control group,and the comprehensive results showed that the improved new strategy was superior.The results show that the swarm intelligence algorithm has a good application value in the combination of image processing means to achieve the purpose of image enhancement.The new strategy can effectively enhance photoelectric images under the condition of low contrast.Keywords :firefly algorithm;incomplete Beta function;image enhancement;fusion algorithm重庆工商大学学报(自然科学版)第40卷1㊀引㊀言人们的日常生活中缺少不了光电图像增强,不仅实用且应用广泛㊂针对不同的场合,增强后的图像不仅能够提升感兴趣部分,压抑不感兴趣的部分来提升整体对比度以获取更多的信息㊂常见的处理方法包括两种,一是直接对图像灰度级进行处理的算法,通常认为这是在空域操作,另外一种则是基于频域改变图像的变换系数值㊂不同非线性函数应用在不同灰度特性图像上,快速寻找出适合的非线性函数是待解决的主要问题㊂古良玲[1]对非完全beta函数进行改进,很好地解决了因确定Beta函数参数具有主观性㊁盲目性从而导致的图像增强效果不显著的问题,利用模拟退火算法提升了寻找参数的速度㊂王小芳[2]提出一种模糊蚁群算法,将图像经过灰度线性变换后将边缘点进行聚类,再利用蚁群搜索之后的多张边界图进行叠加得到增强的图片㊂两者的研究都是利用了群算法在快速搜索区域内最优解的基础上改良图像处理方法,前者关注点为图像的灰度曲线的自适应获取,后者则是图片的混合增强来增强图像边缘,为改进策略开拓了两种不同的思路㊂但古良玲采用的模拟退火算法在性能上仍然欠优,采用新的群算法会有更好的提升空间;王小芳混合图片只是对于前者的变化后的图片进行多次叠加来获取最优,容易引入人为误差㊂FATEENSEK[3]提出了IFA(Intelligent Firefly Algori thm)㊂IFA能高效解决全局优化的问题㊂这种改进从算法的底层逻辑加以完善,将原有的萤火虫位置公式从有规律可循变成随机形式,增加了算法的随机性㊂张慧宁[4]针对早熟收敛现象在萤火虫算法后期影响寻优而改进局部扰动,防止陷入局部最优,提高了局部寻优的效率,很好地提升了田舍的边界的区分度㊂俞文静[5]针对萤火虫算法改进位置更新策略克服了陷入极值的问题,采用自适应变步长策略同时改进了荧光素α的挥发与增益效率β,算法收敛性与图片清晰度都有一定的提升㊂张慧宁㊁俞文静的贡献是针对萤火虫陷入局部震荡的缺陷进行改良,效果显著㊂郭红山[6]对红外热区进行快速确定标示,用萤火虫优化算法进行半径动态数据更新在其决策域内,结果表明FA算法在增强红外图像领域效果显著㊂另外还有很多学者在群算法以及创新改进图像处理手段方面做出自己的贡献㊂本文研究内容主要从改进算法角度出发,改进原始FA函数,下文简称新函数FAG,改进的算法包括了从算法的初始化阶段的更新,以及核心的吸引力公式的改良㊂此外参考古良玲所采用的非完全Beta函数,利用改进的新群智能算法拟合非完全beta函数寻找图像的灰度曲线的最优值来增强图像㊂2㊀算㊀法2.1㊀萤火虫算法萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA):一种新型群智能优化算法㊂标准萤火虫提出基于三个理论:其一是萤火虫不分性别,这样所有的萤火虫都可不分性别吸引周围的萤火虫,这种观念区分于其他群居算法例如狮群算法的性别分工以及蚁群算法的蚁后;第二点是萤火虫之间的吸引力随着荧光的亮度增加而增加与随距离的增加而减少;第三点萤火虫亮度应由待优化的目标函数决定[7]㊂总结来说就是萤火虫自身因目标函数而存在光亮,带较暗荧光的萤火虫会被亮度较亮的萤火虫所吸引,也就是带有更好的目标函数的萤火虫,并且向之移动且更新自身的定位,而相同亮度的萤火虫不会互相吸引,而是随机运动㊂萤火虫的荧光相对亮度计算为l=l0ˑe-γr ij(1)笛卡尔距离r ij计算公式如下:r ij= x i-x j =ðd k=1x i,k-x j,k()2(2) l0为初始亮度㊂吸引力的定义为如下:β=β0ˑe-γr2ij(3)式(3)中的β0为最大吸引强度,萤火虫移动的距离与吸引度的值成正比,从多篇文献的实验结果来看β0通常可以取值为1[8]㊂γ的值代表了空气吸收光率,取值范围通常在(0.1,10)之间,不同的问题在取值的时候差异会较大㊂位置更新函数:x^i=x i+βˑx j-x i()+αεj(4) x i与x j是萤火虫的各自位置,x^i为更新后空间位置,步长α范围在(0,1)之间,εj是随机数向量㊂2.2㊀图像的非线性增强图像的线性增强主要通过线性函数,主要的思想是通过将图像的灰度范围压缩或者拓展变成一个新的灰度范围即增强原图里的两个灰度值间的动态范围来拉伸感兴趣的区间从而达到增强图像的目的㊂而非线性图像增强则是通过非线性映射算法,通常我们常用的方法是通过几种运算,指数㊁对数运算以及幂运算㊂非线性变换往往通过灰度压缩,来增强其他范围的图像信息来改善整张图片的信息㊂更常见的就是直方图85第2期沈汝涵,等:基于改进FA 算法与不完全Beta 函数的图像增强技术增强,直方图通过积分概率密度函数转化为概率密度为1的图像,从而达到增强图像的作用,直方图均衡化的实质也是一种特定区域的展宽,但是会导致图像曝光严重,造成一定失真㊂当原始图像给定时,对应的直方图增强的效果也是固定的,所以应用的场景较为简单,不能处理复杂的图像㊂丁生荣[9]提出一种基于非完全Beta 函数的图像增强算法,此文解决了遗传算法等自适应确定Beta 函数参数㊂其实也就是选择优化非线性函数的取值,最优参数的获得意味着最优的灰度变化曲线,即可以自适应并且增强图像㊂首先将不完全Beta 函数归一化:F (α,β,x )=B -1(α,β)x ʏx 0t α-1(1-t )β-1dt(0<α,β<10)(5)其中B(α,β)=Γ(α)Γ(β)/Γ(α+β),通过调整α,β参数可以得到四种非线性曲线㊂当α>β时对亮区进行拉升,α<β则是增大暗区的灰度差别,α=β=1时为直线㊂处理步骤如下:先判断图像的色彩如果是彩色则处理如下:f ᶄ(x ,y )=f (x ,y )-G minG max -G min(6)f ᶄ(x ,y )表示归一化后的灰度值,G max 和G min 是灰度的最大与最小值,f (x ,y )ɪ[G max ,G min ],所以f ᶄ(x ,y )ɪ[0,1]㊂F (u )为归一化后的非完全Beta 函数(0<0<1),公式如下:gᶄ(x ,y )=F f ᶄ(x ,y )()0ɤgᶄ(x ,y )ɤ1()(7)其中,G max =255,G min =0㊂将图像的优化函数作为图像的方差,对于M ˑN 大小的图像计算方法如下㊂f (I )=1MN ðM i =1ðN j =1I 2(x ,y )-∣1MN ðM i =1ðNj =1I (x ,y )2(8)2.3㊀经典萤火虫算法及改进算法介绍针对原始萤火虫的步长通常设置为固定值,不能在算法的前期后期很好地适应萤火虫的搜索需求的问题以及萤火虫步长周围并没有更优的荧光吸引导致保持原位置不更新等问题,众多学者采取了一些可行且有效的策略加以改进㊂FARAHANI 等[10]提出一种混合算法将GA 与FA融合将两个子群交换后再进行下一轮迭代,提高了萤火虫算法的前期搜索的效果的同时采用Gauss 函数随机设置步长㊂另外在前期的超级个体会大量地吸引其他大型个体导致了种群数数的大量下降,导致的收敛能力的下降甚至停滞㊂符强[11]在他的改进算法中提出将萤火虫分成若干个子群,利用不同的寻优方式进行迭代,其中他设置了三次迭代对比最优值的检测环节来判断算法是否陷入最优发生早熟,此外决策层萤火虫的设置为子群向有着更优值的子群学习提供了很好的例子,能够很好地跳出震荡㊂李肇基[12]在萤火虫算法中加入了进化模型改进了萤火虫的随机分布的混沌优化策略,他关注到萤火虫的初始化分布通常会导致有规律可循等问题,导致种群分布不均,混沌优化很好地解决了这种初始就聚集的情况㊂另外也提到了改进萤火虫步长,他提出的是一种权重设置,步长的权重随着萤火虫取得的最优解来自适应确定,体现出了萤火虫的差异性,增加了算法的适应性㊂左仲亮[13]在文章中提出改进轮盘赌问题中的个别萤火虫在初始化中距离最优萤火虫较远而不移动,此外还吸引了周围更劣萤火虫聚集的问题,所以他提出让这些萤火虫在初始阶段先进行20次的无序随机移动,并且比较结果,选取中间最优的位置作为更新位置㊂这种思路可以很好地解决初始位置问题㊂王航星[14]则针对这种范围内没有目标而不更新的萤火虫提出了一种自适应吸引距离,根据萤火虫自身的荧光限制周围萤火虫的被吸引数量,减少了算法跟踪更新位置而造成的过量计算,能够很好地提升算法的速度,降低运行时间㊂左仲亮做出的改进是提出优化策略使算法的初始化更加随机增加算法的算力,避免振荡陷优;李肇基建立的是萤火虫的个体差异,每一个萤火虫都是独一无二的,增加算法随机性;王航星的自适应吸引范围能够限制萤火虫的劣性聚集;符强设置决策层为萤火虫更新提供模板,众学者的改进想法为进一步改进提供了思路㊂2.4㊀改进萤火虫算法(FAG )在本文中加入随机因素来进行扰动㊂根据已有公式构建了一个新的吸引度公式如下β=β0e-γr 2iyR i(9)其中,R i 取指数分布,并且在迭代的过程中会进行位置的判定,如果在某个最优点停留的次数超过某个阈值时,会让全体点中最好的百分之二十替换最差的百分之二十,其余的点进行高斯变异㊂此外参考了GAUSS 函数随机步长设计了一种新的递减步长,有利于迭代的前几轮能够大范围有效搜索,步长衰减有利于迭代后期的精细搜索[15]㊂95重庆工商大学学报(自然科学版)第40卷α=α0δt S(10)其中,衰减系数δ取值(0,1),t 为迭代时间,目标域S 为目标函数的待优化区域㊂于是新的位置更新移动公式为x ^i =x i +β0e-γr xy 2R i (x j -x i )+α0δt S(11)2.5㊀算法FAG -N -B 增强图像算法流程(1)读入图片并判断是否为灰度图片,彩色图则进行灰度化处理和归一化处理㊂(2)初始化算法环境并定义目标函数以及设置算法参数和迭代的回数㊂(3)利用改进算法,将原步长替换为改进的衰减步长,进行位置更新并迭代,标记停留最优解超过迭代次数阈值的嫌疑个体,选取全体百分之二十的优秀个体替代最差的百分之二十个体㊂找出最优解,并赋值给拟合函数[16]㊂(4)输出反归一化的图像增强后的图片㊂3㊀实验仿真部分设计基准函数的对比实验测试并检验新算法的性能,比较新型萤火虫算法在光电图像上的增强效果㊂基准函数对比实验的主要目的是体现出新老算法在性能上的优劣,有助于下一步改进方案,图像增强对比实验是从感官和数据两方面直观体现出算法的性能的优劣㊂此次实验环境为Window 10系统,处理器为Intercore -I5-5200u -2.20HZ,运行内存8GB 的计算机,开发软件使用的是MatlabR2020b㊂3.1㊀基准函数对比试验本文采用4组实验对照新老算法在基准函数上的收敛以及寻优情况(表1)㊂种群规模设置为30,迭代500次㊂变量的上边界以及下边界设置为10和0.5,初始步长设置为0.2,递减系数δ取0.95[17]㊂表1㊀基准函数Table 1㊀Reference function基准函数表达式F 1=1+14000ðDi =1x 2i-ᵑD i =1cosx ii()F 2=max x i x i ,1ɤi ɤn {}F 3=ðn i =1x2i -10cos 2πx i ()+10[]F 4=-20exp -151nðn i =1x2i()-exp1nðn i =1cos (2πx )i()(+20+e在基准函数F 2下可以看到改进FAG 收敛速度与趋势明显较传统FA 加快,且传统FA 算法在迭代50次附近,以及到100次附近跳出局部最优的效果并不好,在120次迭代附近彻底收敛㊂从F 1基准函数迭代曲线看出FAG 收敛速度前期20次迭代次数内不如原始FA,但是在解决陷入最优解的问题方面以及过早收敛的方面表现更优,F 3,F 4并且基本在迭代30次左右就能彻底超过FA,并且在基准函数F 3测试中FAG 在50次㊁100次左右以及250次以后的克服陷入局部最优的自动调节得到较好地体现(图1)㊂I t e r a t i o n 100200300400500O p t i m u m f i t n e s s1010-10B e s t s c o r e o b t a i n e d s o f a rF AF A G(a )F 1迭代寻优曲线I t e r a t i o n 100200300400500O p t i m u m f i t n e s s10010-10B e s t s c o r e o b t a i n e d s o f a rF AF A G(b )F 2迭代寻优曲线I t e r a t i o nO p t i m u m f i t n e s s10010-20B e s t s c o r e o b t a i n e d s o f a rF AF A G(c )F 3迭代寻优曲线6第2期沈汝涵,等:基于改进FA 算法与不完全Beta 函数的图像增强技术I t e r a t i o n100200300400500O p t i m u m f i t n e s s1010-10B e s t s c o r e o b t a i n e d s o f a rF AF A G(d )F 4迭代寻优曲线图1㊀4种基准函数对照图Fig.1㊀Comparison diagram of four benchmark functions3.2㊀图像增强实验为了验证FAG 与不完全Beta 函数自适应图像增强算法的可行性,选取一幅低对比度图像进行增强实验并展示效果:种群规模MP =30,迭代500次Max Cycle =500,个体的范围大小为(0~255)㊂除了应该首先通过视觉上的主观感受来判断改良的算法在光电图像增强上的效果,还应该通过客观精确的评价标准来进行衡量,所以引入均方差(MSE )以及信息熵和交叉熵作为对比优劣的依据[18]㊂MSE 公式如下:MSE =ðM i =1ðNj =1(f (i ,j )-g (i ,j ))2MN(12)信息熵公式:E 2=ðL -1i =0P e (i )lb P e (i )[](13)以及交叉熵的计算公式:CE (T ,V ,F )=CE (T ,F )+CE (V ,F )2(14)CE (T ,F )=ð255i =0h T (i )log 2h T (i )h F (i )(15)CE (V ,F )=ð255i =0h V (i )log 2h V (i )h F(i )MSE 表示大小M ∗N 的原图f 和增强后图像g 的均方误差,对比度信息转变为数字的大小㊂方差较小则表示图像在此区域内较为平缓,变化的幅度有限,信息表现较少,方差大则刚好相反㊂信息熵则是最直接反映图像细节内容量的评价标准,信息熵数值与呈现的信息量成正比㊂图片通过增强之后,理论上在明暗变化上会更加强烈,信息熵相比会增加,信息熵越高也可以认为是图片的质量越高,交叉熵计算得到的值越小代表和原来两幅图像一致,保留的细节也就越多㊂扭曲程度反映了图像的光谱失真程度㊂通过对每幅图像独立运行20次求出原始图像与另外增强方法得到的图像的亮度㊁对比度和信息熵,将其看作客观定量评价指标,得到以下结果,请见下表2㊂表2㊀增强图像数据对比Table 2㊀Data comparison of enhanced images算㊀法FAG -N -betaFA -N -beta 直方图增强MSE 6.1938e +035.9654e +093.3421e +10信息熵(bit )7.887.237.50交叉熵7.42 5.067.65扭曲程度78.9555.00132.85标准差74.4342.5969.85图2(a)为原始图片,图2(b)表示的是FAG 算法结合非完全BETA 函数,图2(c)表示原始FA 算法,最后一张为直方图增强的结果㊂多次独立运行得出数据排除错误数据进行平均处理可以克服因智能算法的随机性带来的影响㊂图2(b)㊁图2(c)可以看出FAG 结合非完全Beta 在亮度,对比度方面相较于原图以及其他两种算法的提升颇为明显,说明了本文的增强算法性能取得较大改善,在图像清晰度的方面能够保证与原图的基本持平㊂而对比原始FA -N -B 增强算法以及FAG -N -B 增强算法,可以发现在细节处的明暗表现更加保真而不至于过曝光,最显而易见的就是4张图左上方的住宅楼的外窗轮廓,原图几乎不可见,增强后的图片都将这一部分信息体现了出来,而直方图增强算法的增强效果虽然突出了感兴趣的部分,但是地面阴影区域信息丢失严重,图像的深色区域出现过曝光的问题,增加了噪声,影响了图片的整体清晰度,且直方图增强后的图片的光谱色彩失真较为严重,在非线性的增强策略中FAG -N -B 取得了较好的效果㊂(a )原图像16重庆工商大学学报(自然科学版)第40卷(b )FAG -N -B增强图像(c )FA -N -B增强图像(d )直方图增强图像图2㊀4种算法图像增强效果图Fig.2㊀Image enhancement effect of four algorithmsMSE 对比中FAG -N -beta 的数据最大,数字大小体现出来FAG -N -beta 增强的图片明暗对比最大,区域变化较大,增强效果更好;信息熵的对比中同样也是FAG -N -beta 策略增强效果更好㊂在交叉熵中FAG -N -beta 与直方图数据近似但是都要优于FA -N -beta 的增强效果;扭曲程度的对比直方图的失真程度较大,FA -N -beta 增强效果虽然较FAG -N -beta 更好,这是我们需要继续改进的地方但是结合前几项对比,综合考量还是FAG -N -beta 的整体图片增强效果更优㊂4㊀结㊀论从图1的对照实验可以发现在四个基准函数下改进FAG 收敛速度与趋势明显较传统FA 加快,且传统FA 算法在迭代50次附近,以及到100次附近跳出局部最优的效果并不好,而改进FAG 在100次不到的迭代的次数内已经彻底超过FA㊂通过观察改进算法FAG 与原FA 算法的寻优迭代实验结果,可以得出FAG 算法在收敛速度以及精度上都有很好的提升,算法跳出局部最优的能力和鲁棒性相较于原有FA 算法效果更好㊂从表2的对比原始图像的数据上看,FAG -N -B 与FA -N -B 对比MSE 以及信息熵均是改进算法FAG 结合非完全beta 取得更好的效果,图片的信息表现得更充分㊂所以从两方面的数据显示,以及最后图片呈现的效果来说改进FAG 算法比原FA 算法表现更好,FAG -N -B 算法在增强图片的性能方面较原始的算法来说有不小的提升㊂FA 作为一种新型群智能算法,相比粒子群和蚁群等具有良好的全局收敛性能和稳定性,但仍然存在一系列问题㊂利用萤火虫算法的快速搜索的特性,应用在图像处理领域,针对其发现率低㊁求解精度不高㊁求解速度慢等因素改进原算法,为了提高算法的性能,引入了随机因素来产生扰动破坏局部最优解,以及加入了疑似陷入最优解后的自检步骤,另外补充了改进版本的递减步长,在4种不同类型的基准函数上也取得了不错的结果,稳定收敛㊂非完全Beta 拟合灰度图像变换函数后,FAG 算法寻优动态α,β利用最佳的灰度曲线增强图像㊂多种改进机制的融合,算法的初期全局的探测的水平得以提升,并且在后期的局部搜索的能力也并没有降低,达到了两者很好地结合,体现了新策略的有效性㊂参考文献 References1 ㊀古良玲王玉菡.基于模拟退火遗传算法的图像增强 J .激光杂志 2015 36 2 19 22.GU Liang-ling WANG Yu-han.Image enhancement based onsimulated annealing genetic algorithm J .Laser Magazine2015 36 2 19 22.2 ㊀王小芳邹倩颖彭林子等.融合模糊聚类的蚁群图像增强算法 J .数据采集与处理 2020 35 3 506 515.WANG Xiao-fang ZOU Qian-ying PENG Lin-zi et al .Ant colony imageenhancementalgorithmbasedonfuzzyclustering J .Journal of Data Acquisition &Processing2020 35 3 506 515.3 ㊀FATEEN S E K BONILLA-PETRICIOLET A.Intelligent fireflyalgorithm for global optimization M .Cuckoo Search and FireflyAlgorithm.Springer vol 516 2014 .4 ㊀张慧宁郭红山.基于改进萤火虫算法的模糊农业遥感图26第2期沈汝涵,等:基于改进FA算法与不完全Beta函数的图像增强技术像增强效应J .江苏农业科学2017 45 1 205 208. 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4-1、图像增强之灰度变换和彩色增强

g=9*log(f+1)
作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。（示例）
4、直方图均衡化
直方图均衡方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。用以改变图像整体偏暗或整体偏亮，灰度层次不丰富的情况，将直方图的分布变成均匀分布
2、对比度展宽（灰度线性变换）
一、对比度展宽的目的：
是一点对一点的灰度级的影射。设新、旧图的灰度级分别为g和f，g和f 均在[0，255]间变化。实质是旧图到新图的灰度级的逐点映射。 g=G(f) 目的：将人所关心的部分强调出来。特点：变换前后像素个数不变，但不同像素之间的灰度差变大，对比度加大，视觉效果增强gγຫໍສະໝຸດ 255gbβ
ga
β
α
a b 255
f
a
b 255
f
2、对比度展宽三、灰级窗切片：
只保留感兴趣的部分，其余部分置为 0。如： 0
g
255
a
b
255
f
2、对比度展宽
四、二值化图像：可将多灰度的图像转换成黑白二值图像；方法是对图像取一阈值，大于该阈值的像素赋予灰度1，小于该阈值的像素赋予灰度0
I ( x, y) e( x, y) g ( x, y)
g ( x, y) e ( x, y) I ( x, y)
1
1、灰度级的修正
灰度级修正的方法：（1）先用该系统对一已知亮度均匀的图像进行记录，得到一个实际的“非均匀曝光”的图像，求得是图像发生畸变的比例因子（2）当用同一系统对其他图像进行记录时，便可通过该比例因子求出理想图像
51

基于深度学习技术的图像增强算法研究

基于深度学习技术的图像增强算法研究随着数字摄影技术的发展，人们拍摄出的照片越来越多，但是很多人会发现，照片的质量并不能够满足想要印出来做成相册或是安放在家中展示的需求。

这时候图像增强算法就能够发挥作用了，通过计算机技术对照片进行处理，使得画面更加鲜明、清晰。

而近年来，深度学习技术的出现，为图像处理领域带来了更加强大的工具，各种基于深度学习的图像增强算法应运而生。

那么，何为图像增强？简单来说，图像增强就是对图片进行质量提升的过程。

常见的图像增强方法有灰度变换、直方图均衡化、空间域滤波等。

这些方法通过改变像素的灰度值或是结构，以达到改善图像品质的目的。

但使用这些方法也存在一些问题，例如可能出现过度增强、失真等情况。

相比之下，基于深度学习的图像增强算法在一定程度上可以缓解这些问题，其背后的原理是通过大量数据训练神经网络来优化图像增强处理。

在基于深度学习的图像增强算法中，常用的神经网络有CNN、GAN等。

CNN 是卷积神经网络的缩写，主要针对数据类型为图像的情况。

它通过学习图片上的特征后，能够用于图像分类、目标检测、特征提取等应用。

而GAN是生成式对抗网络的缩写，它由生成器与判别器两个部分组成，经过多次迭代后，能够生成最佳的结果。

在图像增强方面，GAN能够模拟出更多的数据，使得处理后的图片更加自然。

近年来，基于深度学习的图像增强算法在各个领域中得到了广泛的应用。

例如在医学影像处理中，基于深度学习的算法能够帮助医生更好地诊断病情；在自动驾驶中，通过算法对图像进行处理，车辆能够更好地感知路况；在安防领域中，图像增强算法能够帮助人们更好地辨认画面中的人脸等。

这些应用的背后都离不开深度学习技术的支持。

总之，基于深度学习的图像增强算法是近年来发展起来的一种新技术，在各行各业中都有广泛的应用。

它通过神经网络的学习，能够对图像进行更加准确、自然的处理，使得人们能够看到更好的画面效果。

当然，也有需要改进的方面，例如对于大规模数据的处理速度等问题，需要我们继续努力去完善。

基于图像增强的灰度插值算法

Ｖｏ．５Ｎ．１１ｏ４Ｄｅ．２ｏｅｏ６
基于图像增强的灰度插值算法
曹计昌，杨帆
（中科技大学计算机科学与技术学院，北武汉４０７）华湖３０４
摘
要：对传统彩色滤波阵列（ｏｒｉｅＡｒｙＦ插值算法在图像识别前一般需要对彩色针Ｃｌｌｒｒ，ＣＡ）ｏＦｔａ
关键词：图像识别；色滤波阵列；值；图像增强彩插中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标志码：Ａ
Ｇｒｙｉｔｒｏａｉｎａｇｒｔｍａｅｎｉａｅｅａｅｅｔａｎｅｐｌｔｏｌｏｉｈｂｓｄｏｍｇｎｈｎｃｍｎ
行插值．
早期的彩色插值算法有最近邻法（ｅｒｔＮａｓｅ
一
但是其性能跟凭经验确定的阈值有很大关系．０３２０年Ｌｎｉ等人提出一种新的算法．该算法ｕＷｅｍａｏ首先计算要插值的像素点估计值，再计算４个插值方向上的估计值和权值的乘积之和．该算法不需要预先确定阈值，同时能够很好地处理图像边缘，因此
Ｋｙｗｒｓｉａｅｒｃｇｉｏ；ｃｌｌｒａｒｙＣＡ）ｎｅｐｌｔｎｉｇｎａｃｍｅｔｅｏｄ：ｍｇｅｏｎｔｎｏｏｆｔｒ（Ｆ；ｉｔｏｉ；ｍａｅｅｈｎｅｎｉｒｅａｉｒａｏ
０引言
由于物理结构和经济成本的限制，数字摄像机
ｂｆｒｈｅｏｎｔｎｐｏｅｓｗｉｈｉｃｕｅｈｏｌｗｉｇｐｏｅｓｏｖｒｎｈｏｏｍａｅｏｇａｅｏｅｔｅｒｃｇｉｏｒｃｓｈｃｎｌｄｓｔｅｆｌｎｒｃｓ：ｃｎｅｔｇｔｅｃｌｒｉｇｓｔｒｙｉｏｉｉｇｓｈｒｅｉｇｔｅｅｇｓａｄｓｏｈｎｎｅｉｔｒｒａｅｓｈｒｆｒ，ａｎｗｇａｎｅｐｌｔｎａ — ｍａｅ，ｓａｐｎｎｈｄｅｎｍｏｔｅｉｇｔｎｅｉｒａ．Ｔｅｅｏｅｅｒｙｉｔｒｏａｉｌｈｏｏｇｒｈｓｐｅｅｔｄｂｓｄｏｍａｅｅｈｎｅｎ．Ｉｅａｇｒｈ，ｔｅｐｏｅｓｉｃｕｓｂｔｈｒｅｉｇｏｉｍｉｒｓｎｅａｅｎｉｇｎａｃｍｅｔｎｔｌｏｔｍｔｈｉｈｒｃｓｎｌｄｏｈｓａｐｎｎｔｅｅｇｓａｄｓｏｈｎｎｈｎｅｏｒａｎｔｅｐｏｅｓｏｎｅｐｌｔｎＡｆｒｔｅｉｔｒｏａｉｎ，ａｈｄｅｎｍｏｔｅｉｇｔｅｉｔｒｒａｅｓｉｈｒｃｓｆｉｔｒｏａｉ．ｔｈｎｅｌｔｉｏｅｐｏｇａｍａｅｉｏ．Ｔｅｅｐｒｎｅｕｔｐｏｅｔｅｖｌｉｆｔｅａｇｒｈｒｙｉｇｓｇｔｈｘｅｍｅｔｒｓｌｒｖｈａｉｔｏｌｏｔｍ．ｉｓｄｙｈｉ

图像处理中的图像增强算法评估与改进

图像处理中的图像增强算法评估与改进图像增强是数字图像处理中的重要内容之一，其目的是改善或增强图像的视觉效果，提高图像的质量和可读性。

图像增强算法根据不同的应用领域和需求，有多种不同的方法和技术。

本文将针对图像增强算法进行评估与改进。

一、图像增强算法评估图像增强算法的评估是为了确定算法的性能和效果，对比不同算法的优劣，并为改进算法提供指导。

图像增强算法的评估可从以下几个方面进行：1. 主观评价：主观评价是通过人眼观察和判断来评估图像增强效果的好坏。

人眼判断的主观性较强，需要评价者具备一定的专业知识和经验。

主观评价通常通过主观评分法、可接受性评估和实验用户调查等方法进行。

2.客观评价：客观评价是通过一些定量的指标或算法对图像增强算法进行评估。

常用的客观评价指标包括图像对比度、图像亮度、锐度等。

另外，也可以使用峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等公认的客观评价指标来评估图像增强算法的性能。

3.算法速度：算法速度是评估图像增强算法的另一个重要因素。

在实际应用中，图像增强算法需要在较短的时间内完成，因此快速的算法更受欢迎。

算法速度的评估可通过计算算法的执行时间来获得。

综合以上评价指标，可以比较不同图像增强算法的优劣，为改进算法提供依据。

二、图像增强算法的改进1. 基于传统图像增强算法的改进：传统的图像增强算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波器等。

对于这些传统算法，可以通过调整参数和改进算法步骤来提升算法的性能。

例如，可以根据图像的特点，改进直方图均衡化算法，使其适用于不同的图像类型。

另外，可以采用基于机器学习的方法来自动调整算法参数，提高算法的鲁棒性和适应性。

2. 基于深度学习的图像增强算法改进：深度学习在图像处理领域取得了巨大的成就。

通过利用神经网络的强大表达能力，可以实现对图像的高级特征学习和表示。

可以利用深度学习模型，对图像增强进行端到端的学习和优化，提高图像增强效果。

例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对图像进行超分辨率重建，增强图像的细节和清晰度。

基于灰度变换的图像增强方法研究

基于灰度变换的图像增强方法研究
摘要:鉴于灰度变换在图像处理过程中的广泛应用,本文主要从灰度级校正、灰度线性变换、灰度均衡化三个方面探讨一下图像增强的方法。

并借助matlab7.0作为实验平台,通过实验结果直观展示灰度变换在图像增强中的强大功能。

关键词:灰度变换图像增强
在获得信息的各种渠道中,图像信息无疑是最直观的。

然而,光照度不均匀会造成图像灰度过于集中;由摄像头获得的图像经过A/D转换、线路传送都会产生噪声污染,种种因素影响图像的的清晰程度,降低了图像质量。

因此,在对图像进行分析处理之前,有必要对图像质量进行改善。

2 实验结果
2.1 灰度线性变换的实现
本次实验以matlab7.0为实验平台,利用其自带函数imhist、
imadjust和imshow对灰度线性变换进行了演示,其程序运行结果如下(图形从左至右依次为原图、原图直方图、线性输出图、线性输出图的直方图)（如图1、2、3、4）。

2.2 灰度直方图变换的实现
本次实验以matlab7.0为实验平台,利用其自带函数histeq、subplot、imlist和imshow对灰度直方图变换进行了演示,其程序运行结果如下图形从左至右依次为原图、原图直方图、均衡结果图、均衡结果图的直方图)（如图5、6、7、8）。

3 结语
由以上实验可以看出,图像经过变换后,像素的动态范围增加,图像对比度扩展,使用图像变得清晰、细腻,容易识别,提高了图像的相对质量,便于图像信息的提取。

图像处理中的图像增强方法对比与分析

图像处理中的图像增强方法对比与分析导语：在图像处理领域中，图像增强是一个重要的技术，用于改善图像的质量和清晰度。

随着计算机视觉和机器学习的发展，各种图像增强方法被提出和应用于不同领域，如医学影像、卫星图像等。

本文将对几种常见的图像增强方法进行对比与分析，包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波和深度学习。

一、直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像的像素灰度分布来增强图像对比度和亮度的方法。

该方法基于直方图的统计特性，可以将原始图像的像素值重新映射到更广泛的范围内，以获得更丰富的灰度级。

直方图均衡化对均匀分布和低对比度的图像效果较好，但对于具有极大动态范围和特定区域灰度差异的图像效果可能不理想。

并且，它也容易产生过度增强的效果，导致图像细节丢失。

二、灰度拉伸灰度拉伸是一种通过重新分配图像的像素灰度级以增加图像对比度的方法。

它基于简单的线性变换，将图像的最低灰度级映射到最小灰度值，将最高灰度级映射到最大灰度值，而中间的灰度级按比例进行映射。

灰度拉伸适用于具有低对比度的图像，可以有效增强图像的细节和边缘。

然而，灰度拉伸方法需要手动选择合适的灰度级范围，并且无法处理非线性关系和部分区域的对比度差异。

三、滤波滤波是一种基于图像频谱的增强方法，通过去除图像中的噪声和模糊以提高图像质量。

滤波方法包括低通滤波和高通滤波。

低通滤波可以平滑图像并去除高频噪声，常用的滤波器包括均值滤波和高斯滤波。

高通滤波可以增强图像的边缘和细节，常用的滤波器包括拉普拉斯滤波和Sobel滤波器。

滤波方法可以较好地增强图像的细节和对比度，但也可能导致图像的细节损失和边缘模糊。

四、深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的图像增强方法，它通过训练模型学习图像的特征和映射关系，以生成更高质量的图像。

深度学习方法可以根据不同任务和需求进行适应性调整和优化，具有较强的非线性建模和适应能力。

随着深度学习算法的不断发展和硬件计算能力的提升，该方法在图像增强方面取得了许多重要的突破。

图增强算法的研究与改进

其目的是突出图像中需要的信息，削弱或消除不需
正法，目的是将原始图像的直方图修正为均衡分其布的形式，即将原始图像的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按照均衡化的直方图去调
（ｉｎＵｉｒｔｏｏｔＴｌｏｍｕｉｔｎ，ｉｎ７０２，ＣｉａＸ ’ ｎｖｓｙｆＰｓａｅｉｓ＆ｅｃｍｎｃｉｓＸ ’ １１ｈｎ）ｅａｏａ１
Ａｂｔａｔｍａｅｅｈｎｅｎｓａｉｉａｍａｅｐｅｒｃｓｉｇ，ｆａｕｅｔｅｉｇｓａｓｒｃ：Ｉｇｎａｃｍｅｔｉｄｇｔｌｉｇｒｐｏｅｓｎｅｔｒｈｍａｅａｗｈｌｒｉａｔｏｅｏｎｐｒ，ｃｕｄｂｆｅｔｖｌｍｐｏｅｏｌｅｅｆｃｉｅｙｉｒｖｄ．Ｔｒｄｔｏｌｈｓｏｒｍｑａｉａｉｎａｇｒｔｍｏｈｙａｃｒｎｅｏｘｓｉｇａｉｉｎａｉｔｇａｅｕｌｚｔｏｌｏｉｈｆｒｔｅｄｎｍｉａｇｆｅｉｔｎｓｌ，ｄｔｉｌｓｎｈｏｔａｔｕｎｔｒｌａｄｏｈｒｉｓｅ，ｐｏｏｅｓｏｒｍｐｃｆｃｔｎｏｈｍ— ｍａｌｅａｌｏｔａｄｔｅｃｎｒｓｎａｕａｎｔｅｓｕｓｒｐｓｄａｈｉｔｇａｓｅｉｉａｉｆｔｅｉｏ
中图分类号：Ｔ２４＋．Ｐ７１文献标志码：Ａ文章编号：１０ —８８２１）２００ —４０１６４（００１ —１５０

图像变换实验报告心得

图像变换实验报告心得引言图像变换是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它通过对图像的像素进行一系列的操作，实现对原始图像的改变和增强。

图像变换可以被广泛应用于图像处理、计算机图形学、机器学习等领域中。

为了进一步探索图像变换的应用和效果，我们进行了一系列的图像变换实验，并记录了实验过程和结果。

本篇报告旨在总结实验心得和体会，提出对图像变换实验的改进建议。

实验目的本次实验的目的是通过实现和比较不同的图像变换算法，探索图像变换对图像质量和可视化效果的影响。

具体目标如下：1. 实现常见的图像变换算法，包括平移、旋转、缩放和灰度变换等；2. 分析不同图像变换算法的优缺点，并比较其效果；3. 讨论图像变换对图像质量的影响，并给出评价标准；4. 提出改进图像变换算法的建议。

实验方法实验中，我们使用了Python编程语言，并借助开源的图像处理库OpenCV进行图像变换的实现。

针对不同的图像变换操作，我们选择了不同的算法和参数设置，以保证实验的全面性和可比性。

具体方法如下：1. 平移变换：我们使用OpenCV提供的`warpAffine`函数实现了平移变换，并通过调整平移向量的参数实现了不同程度的平移效果；2. 旋转变换：我们使用OpenCV提供的`getRotationMatrix2D`和`warpAffine`函数实现了旋转变换，并调整参数实现了不同角度和方向的旋转效果；3. 缩放变换：我们使用OpenCV提供的`resize`函数和不同的插值方法（如最近邻插值、双线性插值）实现了缩放变换，并对比了不同插值方法的效果；4. 灰度变换：我们实现了简单的灰度变换算法，包括将彩色图像转换为灰度图像，以及调整灰度图像的亮度和对比度。

实验结果通过对实验图像的处理和结果分析，我们得出了以下结论：1. 平移变换可以实现图像的横向和纵向移动，但当平移距离较大时，可能导致图像丢失部分内容；2. 旋转变换可以实现图像的旋转和翻转，但当旋转角度过大时，可能会导致图像失真和像素重叠；3. 缩放变换可以实现图像的放大和缩小，但不同的插值方法会影响图像的细节和平滑度；4. 灰度变换可以实现彩色图像到灰度图像的转换，并调整亮度和对比度，但需要注意亮度调整的边界问题。

图像处理中的图像增强算法综述与比较

图像处理中的图像增强算法综述与比较概述：图像增强是数字图像处理领域的一个重要研究方向，目的是通过改善图像的视觉效果或提取出对应的有效信息。

在现实应用中，图像增强算法被广泛应用于医学图像处理、安防监控、遥感图像分析、电视视频处理等多个领域。

本文将综述与比较目前常用的图像增强算法，包括直方图均衡化、滤波器、Retinex 与算法、小波变换以及深度学习方法。

直方图均衡化：直方图均衡化是一种基本且被广泛使用的图像增强方法。

它通过对图像像素的灰度值分布进行调整，使得图像的像素灰度值能够均匀分布在整个灰度级范围内，从而改善图像的对比度和亮度。

传统的直方图均衡化算法可以有效地增强图像的整体对比度，但往往过度增强细节，导致图像出现失真。

滤波器：滤波器分为线性滤波器和非线性滤波器两种类型。

线性滤波器通常通过卷积运算来修改图像的空间频率特征，常用的线性滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。

非线性滤波器如边缘增强滤波器可以通过检测图像的边缘信息来增强图像的细节。

滤波器方法简单直观，但在处理图像噪声、复杂纹理、低对比度等问题时，效果有一定限制。

Retinex 算法：Retinex 算法是一种模拟人眼感知机制的图像增强方法，它主要专注于提高图像的亮度、对比度和颜色鲜艳度。

该算法基于假设，认为图像的亮度和颜色信息可以被分离开来，并通过增强亮度的同时保持颜色信息的稳定性。

Retinex 算法具有较好的图像局部细节增强效果，但对于整体对比度改善不够显著，且在对比度较低的图像上效果不佳。

小波变换：小波变换是一种基于时间-频率分析的图像增强方法，它将图像分解为多个不同频率的子带图像，然后对每个子带图像进行增强处理，并通过逆变换得到最终增强后的图像。

小波变换方法可以有效地增强图像的对比度和细节，能够提取出不同尺度的细节信息，并具有很好的图像重构能力。

但小波变换方法需要选择合适的小波基和阈值参数，且对图像处理时间较长。

深度学习方法：深度学习方法在图像增强领域取得了显著的成果。

图像处理中的图像增强算法分析与优化

图像处理中的图像增强算法分析与优化图像增强是图像处理领域中的一个重要任务，旨在改善图像的质量以及增强图像中的细节。

图像增强算法通过对图像进行亮度、对比度、色彩、锐化等方面的调整，使得图像更加清晰、细腻。

本文将对常见的图像增强算法进行分析，并探讨如何优化这些算法以提高图像质量。

一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，其主要思想是通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像的像素值分布更加均匀。

直方图均衡化可以有效增强图像的对比度，但对于某些特殊图像，可能会导致不太自然的效果。

为了解决这个问题，可以通过对直方图进行局部均衡化来实现更好的效果。

二、空间滤波空间滤波是图像增强的常用方法之一，其主要通过对图像的像素邻域进行运算，来改变图像的像素值。

常见的空间滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

这些算法通过对邻域像素进行平均、取中值或加权平均等操作，达到去噪、模糊或锐化图像的效果。

在实际应用中，根据图像的特点选择合适的滤波算法是非常重要的。

三、小波变换小波变换是一种基于信号分析的图像处理方法，它能够将图像分解为不同尺度的频域信息。

在图像增强中，小波变换可以通过提取图像的频域信息来增强图像的边缘和细节。

常见的小波变换方法有离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)。

小波变换具有良好的多分辨率特性，可以根据不同的需求选择合适的小波和尺度，以实现对图像的增强。

四、Retinex算法Retinex算法是一种基于视觉感知的图像增强算法，其主要思想是通过模拟人眼的感知机制来增强图像的视觉效果。

Retinex算法将图像分解为反射和亮度两个分量，然后根据不同的需求对这两个分量进行调整，以达到增强图像的效果。

Retinex算法在改善图像的动态范围、增强细节等方面具有出色的表现，但该算法较为复杂，对计算资源要求较高。

五、深度学习方法近年来，深度学习方法在图像增强领域取得了巨大的突破。

深度学习方法通过训练神经网络模型，可以自动学习图像的映射关系，并根据学到的规律对图像进行增强。

图像增强算法在医学图像处理中的应用研究

图像增强算法在医学图像处理中的应用研究随着科技的发展，图像处理技术在医学领域中的应用越来越广泛。

医学图像是医生进行诊断和治疗的重要依据，但由于各种原因，医学图像质量常常存在问题，例如图像分辨率低、噪声干扰、对比度不足以及光照不均匀等。

为了解决这些问题，图像增强算法成为了研究的热点之一。

本文将重点探讨图像增强算法在医学图像处理中的应用及其研究进展。

一、图像增强算法概述图像增强是指通过一系列的计算方法和技术，改善图像的视觉效果，使图像更适合人类视觉感知系统。

在医学图像处理中，图像增强算法可以提高图像的清晰度、对比度和细节，从而有助于医生更准确地进行诊断和治疗。

目前，常见的图像增强算法包括直方图均衡化、滤波器、锐化和去噪等。

直方图均衡化是一种常用的灰度图像增强方法，通过调整图像的灰度值分布，使得图像的对比度增加。

滤波器可以通过过滤特定的频率成分，降低噪声干扰，提高图像质量。

锐化算法可以增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰。

去噪算法可以减少图像中的噪声点，恢复图像的细节信息。

二、图像增强算法在医学图像处理中的应用1. X射线图像增强：X射线图像是常用于骨科、胸部等疾病诊断的一种医学图像。

然而，由于X射线图像本身的低对比度和高噪声特性，导致医生对图像的解读常常存在困难。

图像增强算法可以帮助提高X射线图像的对比度，使得影像更加清晰可辨，有助于医生做出准确的诊断。

2. MRI图像增强：磁共振成像（MRI）是一种无创检查方法，主要用于检测器官和组织的内部结构。

然而，MRI图像受到众多因素的影响，如信号强度、扫描时间、脉冲序列等，导致图像质量不稳定，更容易受到伪影和噪声的干扰。

图像增强算法可以通过降噪、对比度增强和边缘增强等方法，提高MRI图像的清晰度和细节，为医生提供更全面的诊断信息。

3. CT图像增强：计算机断层扫描（CT）是一种通过多次旋转扫描获得的三维图像，广泛应用于肿瘤检测和器官评估等方面。

然而，CT图像常常存在伪影、噪声和低对比度等问题，影响医生对图像的解读。

图像增强实验报告

图像增强实验报告篇一：图像处理实验报告——图像增强实验报告学生姓名：刘德涛学号:2010051060021指导老师：彭真明日期：2013年3月31日一、实验室名称：光电楼329、老计算机楼309机房二、实验项目名称：图像增强三、实验原理：图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外，还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息，以便更好地利用图像。

图像增强分频域处理和空间域处理，这里主要用空间域的方法进行增强。

空间域的增强主要有：灰度变换和图像的空间滤波。

1.灰度变换灰度变换主要有线性拉伸、非线性拉伸等。

灰度图像的线性拉伸是将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸到指定范围或整个动态范围。

令原图像f(x,y)的灰度变化范围为[a,b]，线性变换后图像g(x,y)的范围为[a',b']，线性拉伸的公式为：b'?a'g(x,y)?a?[f(x,y)?a] b?a灰度图像的非线性拉伸采用的数学函数是非线性的。

非线性拉伸不是对图像的灰度值进行扩展，而是有选择地对某一灰度范围进行扩展，其他范围的灰度值则可能被压缩。

常用的非线性变换：对数变换和指数变换。

对数变换的一般形式：g(x,y)?a?ln[f(x,y)?1] blnc指数变换的一般形式：g(x,y)?bc[f(x,y)?a]?1（a,b,c用于调整曲线的位置和形状的参数。

）2.图像的空间滤波图像的空间滤波主要有图像的空域平滑和锐化。

图像的平滑是一种消除噪声的重要手段。

图像平滑的低频分量进行增强，同时抑制高频噪声，空域中主要的方法有领域平均、中值滤波、多帧相加平均等方法。

图像锐化能使图像的边缘、轮廓处的灰度具有突变特性。

图像的锐化主要有微分运算的锐化，包括梯度法和拉普拉斯法算子。

四、实验目的：1．熟悉和掌握利用Matlab工具进行数字图像的读、写、显示等数字图像处理基本步骤。

基于模式识别的图像对比度增强算法的研究与应用

基于模式识别的图像对比度增强算法的研究与应用随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理成为了一个热门领域。

在图像处理过程中，对比度增强是一项非常重要的任务。

对比度指的是图像中不同灰度级别之间的差异程度。

当图像对比度低时，图像中的物体边缘和细节可能会很难识别，从而影响图像识别和分析的准确性。

因此，对比度增强是提高图像质量和准确性的重要手段。

本文基于模式识别技术，研究并应用了一种高效的图像对比度增强算法。

该算法主要采用了两种模式识别技术：灰度共生矩阵（GLCM）和分类器。

我们先来了解一下这些技术。

灰度共生矩阵是一种用于图像分析的工具，通过对图像中灰度级别的相关性进行度量，可以提取出图像的纹理特征。

灰度共生矩阵描述了在给定距离和方向上出现的不同灰度值情况的统计概率。

从而可以利用图像的局部信息，对图像进行特定的变换和处理。

分类器是一种模式识别技术，它通过一系列对图像或数据的特征进行解析和分类的方法，实现对不同类别的图像进行自动区分。

常见的分类器有支持向量机、k 近邻算法、神经网络等。

本文的图像对比度增强算法将这两种技术有效结合，以实现高效的图像质量提升。

首先，我们利用灰度共生矩阵技术对图像中的纹理特征进行提取。

具体来说，我们将图像分成若干个小区域，计算每个区域内不同灰度级别出现的概率，然后得到每个区域的灰度共生矩阵。

得到多个灰度共生矩阵后，我们就可以进一步利用分类器来进行图像增强处理。

在分类器的选取上，我们采用了支持向量机（SVM）算法。

SVM是一种基于最大间隔分类的分类器，具有较好的分类性能和鲁棒性。

我们将灰度共生矩阵作为特征向量，利用SVM分类器对图像进行增强。

具体来说，我们将训练样本进行特定的训练和学习，建立分类模型，然后对未知图像进行分类并进行增强。

在实际应用中，我们将该算法应用于乳腺癌影像的对比度增强任务中。

由于乳腺癌影像中存在大量的纹理和细节信息，因此对比度增强尤为关键。

我们利用公开数据集进行实验，对比了本算法与传统的直方图均衡化算法以及基于小波变换的图像增强算法。

基于计算机视觉技术的图像增强算法研究

基于计算机视觉技术的图像增强算法研究计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它通过利用计算机算法来对数字图像或视频进行处理和理解。

在现代社会中，计算机视觉技术已经得到了广泛的应用。

图像增强是计算机视觉技术的一个重要领域，在许多领域都有广泛的应用。

本文将对基于计算机视觉技术的图像增强算法进行研究。

一、图像增强的概述图像增强是一种改进图像质量的技术，通过对图像进行一系列处理步骤，以改进图像质量，提高图像的可视性、识别度和质量。

图像增强的目的是去除图像中的噪声、提高图像的对比度和饱和度、增加图像细节、修复图像损坏和失真等。

二、计算机视觉技术的图像增强算法基于计算机视觉技术的图像增强算法主要有以下几种：1、直方图均衡化直方图均衡化是一种常见的图像增强算法，其思路是将图像的灰度级别均匀分布到0~255的范围内，提高图像的对比度。

这种算法对于图像中的灰度分布不太均匀的情况有很好的效果，但是对于过度曝光或者欠曝光的照片则不太适用。

2、灰度拉伸灰度拉伸是一种将图像的像素灰度级别进行重新映射的方式，一般采用线性函数来实现。

灰度拉伸可以提高图像的对比度，但是对于图像中的噪声和异常像素则效果不明显。

3、锐化锐化算法通过应用高斯滤波来平滑图像，并从平滑后的图像中减去原始图像，以突出图像的边缘和细节。

锐化算法可以提高图像的清晰度和细节，但是对于过度曝光或者欠曝光的照片则不太适用。

4、双边滤波双边滤波是一种常用的图像增强算法，其主要思想是通过对图像进行平滑处理，同时保留图像的边缘信息。

这种算法对于提高图像的清晰度和细节有很好的效果，但是对于过度曝光或者欠曝光的照片则不太适用。

三、总结与展望基于计算机视觉技术的图像增强算法在现实生活中有着广泛的应用，如在医学影像领域、安防监控领域和娱乐领域等。

图像增强算法的研究也在不断的发展和完善中，进一步提高算法的性能和稳定性，使其能够更好地服务于人们的生活和工作。

基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现

基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现一、引言图像对比度增强是数字图像处理领域中的一项重要技术，能够使图像的细节更加清晰，提高图像的视觉质量，对于医学影像、遥感图像、摄影等领域都有重要的应用价值。

在这方面，基于matlab的图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数和工具，可以方便快捷地实现对图像的对比度增强处理。

本文将重点研究和实现基于matlab的图像对比度增强处理的算法，包括对比度拉伸、直方图均衡化、自适应直方图均衡化等方法的原理和实现。

二、对比度增强的基本原理图像的对比度是指图像中不同灰度级之间的区别程度，对比度增强即是通过一定的处理方法，使图像中的灰度级在整体上更加分散，使得图像的细节更加明显。

常用的对比度增强方法包括对比度拉伸、直方图均衡化、自适应直方图均衡化等。

1. 对比度拉伸对比度拉伸是通过线性变换的方式来增强图像的对比度，其基本原理是对图像的所有像素进行灰度值的线性变换，从而改变图像的动态范围。

假设原始图像的像素灰度级范围为[amin, amax]，目标图像的像素灰度级范围为[bmin, bmax]，对比度拉伸的变换函数可以表示为：\[f(x) = \frac{x-amin}{amax-amin} \times (bmax-bmin) + bmin\]x为原始图像的像素值，f(x)为经过对比度拉伸后的像素值。

通过这种方式，可以使得原始图像中较暗的像素被拉伸到较亮的区域，从而增强图像的对比度。

2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像像素的累积分布函数（CDF）来增强图像对比度的方法。

其基本原理是将原始图像的灰度直方图进行均衡化，使得各个灰度级之间的分布更加平衡。

具体而言，对于一幅大小为M×N的图像，其直方图均衡化的变换函数为：\[f(x) = (L-1) \times \sum_{k=0}^{x} p_r(r_k)\]f(x)为像素灰度级为x经过直方图均衡化后的值，L为像素的灰度级数，p_r(r_k)为原始图像中灰度级为r_k的像素的概率密度函数（PDF），通过对累积分布函数的调整，可以使得图像的对比度得到增强。

图像增强技术的分析与研究

Ａｂｔｃ：ｈｍｇｎａｃｍｎｓｔｅｔｃｎｃｌｆｕｄｔｏｆｉａｅｅｇｘｍｎｔｏｓｒｔＴｅｉａｅｅｈｎｅｅｔｉｈｅｈｉａｏｎａｉｎｏｍｇｄｅｅａｉａｉｎ，ｔｅｄｖｓｏｓｗｌａｈｉｉｉｎａｅｌ
０引言
１１１线性灰度变换．．
图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，它是一种将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法 …。图像增强是图像边缘检测、分割以及特征提取等技术的基础。从纯技术上讲，图像增强技术基本上可分成两大类：频域处理法和空域处理法。频域处理法的基础是卷积定理，它采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理。空域处理法是直接对图像中的像素进行处理，本上是以灰度基
Ｚｎｇｏｕ４ｏｕｕｗＣｏｒｏｒｐａｔｉｎｏ
，
Ｚｏｋｕ４６０）ｈｕｏ６００
摘
要：图像增强是图像边缘检测、分割以及特征提取等技术的基础，数字图像增强的方法有频域处理法与空域处理
采用（）１式所示的线性变换（灰度范围线块变换）来实现：
ｃ
Ｏ（，＜ ≤ｆｘｙａ）
‘
映射变换为基础的，所用的映射变换取决于增强的目的，例
如增加图像的对比度，改善图像的灰度层次等处理均属于空域处理法的范畴。在获取图像的过程中，由于多种因素的影响，图像质量可能退化。图像增强就是借助一系列技术改］善图像的视觉效果，高图像的清晰度。提本文首先分析了图像增强的原理，并通过实验对比验证图像增强的效果。

数码相机图像处理算法的研究和实现

数码相机图像处理算法的研究和实现数码相机的普及，让人们可以轻易地记录美好的人生瞬间。

然而，相片拍摄并不是结束，更为重要的是如何通过图像处理技术，优化照片的内容和质量，让它们更加美观。

现在的数码相机一般都内置了一些图像处理算法，如红眼校正、自动曝光和自动对焦等，但是这些算法仅仅满足了基本的需求，对于制作特定的照片风格或修复特定的图像缺陷，需要更加优秀的图像处理算法。

本文将探讨数码相机上常见的图像处理算法，以及它们的实现原理。

一、图像处理常见算法1.图像增强图像增强可以使图像在色彩、清晰度、对比度等方面获得较好的效果。

其中的算法包括直方图均衡化、拉普拉斯增强、小波变换等。

其中，直方图均衡化是最常见的增强手段，它可以增加图像的对比度，使得暗部和亮部的区别更加明显。

原理是对每个灰度级像素进行计数，然后计算灰度级像素所占比例，再将原始图像分到新的灰度等级中，使得每个等级的像素数大致相等，进而达到均衡化的效果。

2.去噪与模糊图像在传输和存储的过程中，比如数字信号的化将会产生噪声，而噪声会影响图像的清晰度和质量，进而影响图像的后续处理。

去噪是图像处理中一个重要的方面，可以分为线性和非线性算法两种。

线性算法包括平滑（模糊）滤波器和锐化（增强）滤波器，其中平滑（模糊）滤波可以同时去除噪声和模糊图像，而锐化（增强）滤波则可以使图像更加锐利，但是它也会将噪声放大，所以必须在去噪的情况下进行使用。

非线性滤波算法包括中值滤波和高斯滤波。

其中，中值滤波器，是一种基于排序的滤波算法，通过计算像素的中值，得出这个像素的值。

它可以非常有效地去除噪声，但是可能会对图像的视觉质量产生不良影响。

3.图像分割图像分割是将图像分成若干个不同的区域，其中区域的内容、颜色、灰度等特征具有一定的相似性。

图像分割应用于图像目标跟踪和分割、医学影像分析等领域。

图像分割算法的基础是图像阈值分割，即将图像中灰度级别处于某个阈值之下（或之上）的像素归为一个区域。

视频图像增强算法研究与实现

视频图像增强算法研究与实现摘要：视频图像增强算法是计算机视觉领域的一个重要研究课题。

市面上的视频数据质量参差不齐，对于一些模糊、噪声较多的视频图像，采用增强算法可以提高其可视性和质量。

本文通过研究和实现多种视频图像增强算法，探讨了它们的特点、优缺点以及适用场景。

1. 引言视频是日常生活中最常见的多媒体数据之一，它包含了大量的图像信息。

然而，由于各种因素影响，导致视频图像的质量参差不齐，例如光线条件、拍摄设备等。

因此，视频图像增强算法就显得尤为重要。

它可以提高图像的亮度、对比度、锐度等，使图像更加清晰、易于观看。

2. 常见的视频图像增强算法2.1 直方图均衡化算法直方图均衡化算法是一种常用的图像增强算法。

该算法通过对图像的像素进行统计，调整像素的灰度级别，增加整体对比度和亮度。

然而，直方图均衡化算法在处理过程中容易引起图像的过亮或过暗问题，对于一些具有复杂光照条件的视频，效果并不理想。

2.2 增强型自适应直方图均衡化算法为了解决直方图均衡化算法的问题，一种改进的增强型自适应直方图均衡化算法被提出。

该算法利用图像的局部信息，对图像进行分块处理，使得每个分块的像素灰度级别均匀分布。

这种算法可以提高图像的细节，并且对于光照变化较大的视频具有较好的适应性。

2.3 双边滤波算法双边滤波算法是一种基于像素相似性的图像增强算法。

该算法通过考虑空间距离和像素灰度之间的关系，对图像进行平滑处理，并保留边缘信息。

双边滤波算法可以有效地减少图像噪声，提高图像的视觉质量。

然而，该算法的计算复杂度较高，对实时性要求较高的视频处理场景不太适用。

2.4 图像超分辨率算法图像超分辨率算法是一种通过使用低分辨率图像和其他信息恢复出高分辨率图像的方法。

这种算法可以大幅度提升图像的清晰度和细节。

对于一些需要放大显示的视频图像，图像超分辨率算法能够得到较好的效果。

然而，算法本身的复杂性较高，计算开销较大。

3. 算法实现与实验分析本文采用Python语言实现了上述几种视频图像增强算法，并进行了一系列实验验证。

基于灰度变换的图像增强及MATLAB实现.

（请自己运行查看）
n=256时：
（请自己运行查看）
下面利用直方图均衡化增强图像的对比度：
I=imread('cameraman.tif';
J=histeq(I;
%将灰度图像转换成具有64（默认）个离散灰度级的灰度图像
imshow(I
title('原始图像'
figure,imshow(J
title('直方图均衡化后的图像'
三直方图增强及matlab实现
3.1直方图均衡化
直方图均衡化是一种最常用的直方图修正。它是把给定图象的直方图分布改造成均匀直方图分布。由信息学的理论来解释，具有最大熵(信息量的图象为均衡化图象。直观地讲，直方图均衡化导致图象的对比度增加。直方图均衡化基本做法是将每个灰度区间等概率分布代替了原来的随机分布，即增强后的图象中每一灰度级的像元数目大致相同。直方图均衡化可使得面积最大的地物细节得以增强，而面积小的地物与其灰度接近的地物进行合并，形成综合地物。减少灰度等级换取对比度的增大要注意的是，均衡化处理后的图象只能是近似均匀分布。均衡化图象的动态范围扩大了，但其本质是扩大了量化间隔，而量化级别反而减少了，因此，原来灰度不同的象素经处理后可能变的相同，形成了一片的相同灰度的区域，各区域之间有明显的边界，从而出现了伪轮廓。
matlab直方图均衡化的函数是histeq，
I = imread('pout.tif';
[J,T] = histeq(I;
figure,plot((0:255/255,T;
图像的灰度直方图均衡化公式：
公式中，T(rk来表示原图像的第k个灰度级的转换函数。∑表示总和。∑nj/N表示0~j个灰度级的像素数量总和与像素总数的比值，也就是前面讲过的百分位(当前色阶与前面色阶的所有像素数量÷总像素数量。∑Pr(rk表示第0~k的灰度级出现概率累积相加。因为s是归一化的数值(s∈[0,1]，要转换为0~255的颜色值，需要再乘上255，即S=∑Pr(rk*255。