直方图分割耦合裁剪控制均衡化的图像增强算法
利用直方图均衡化和规定化进行图像增强的算法设计 数字图像处理毕业论文
目录第1章绪论 (1)1.1 数字图像处理的研究背景 (1)1.2 数字图像处理的研究内容 (1)1.3 DSP系统简介 (2)1.4 图像增强简介 (4)第2章DSP系统 (5)2.1 DSP芯片 (5)2.1.1 DSP芯片的特点 (6)2.1.2 图像处理系统中DSP芯片的选择 (7)2.2 基于DSP的图像处理系统 (8)第3章图像增强 (9)3.1 图像增强的基本概念 (9)3.2 图像增强的方法 (9)3.2.1 图像锐化 (10)3.2.1.1 图像锐化原理 (10)3.2.1.2 拉普拉斯算子 (11)3.2.1.3 基于DSP的算法实现 (12)3.2.1.4 图片锐化效果比较 (14)3.2.2 Sobel边缘检测算法 (16)3.2.2.1 Sobel边缘检测算法原理 (16)3.2.2.2 Sobel边缘检测算法的变异及实现 (16)3.2.3 直方图均衡化算法 (20)3.2.3.1 直方图均衡化 (20)3.2.3.2 直方图规定化 (21)3.2.3.3实验结果及分析 (23)第4章直方图均衡化和规定化算法的DSP实现 (25)4.1 算法的DSP实现与优化 (25)4.1.1 算法开发硬件平台选择 (25)4.1.2 算法的实现与优化 (26)4.2 实验及结果分析 (27)结论 (31)致谢 (32)参考文献 (33)第1章绪论1.1 数字图像处理的研究背景数字图像处理又称为计算机图像处理，它最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
图像处理的基本目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
利用直方图均衡化和直方图规定化对图像进行增强
利用直方图均衡化和直方图规定化对图像进行增强利用直方图均衡化和直方图规定化对图像进行增强4.1 利用直方图均衡化对图像进行增强通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图的图像，即在一定灰度范围内具有相同的象素点数的图像的过程。
其“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。
主要缺点：1、变换后图像的灰度级减少，某些细节消失；2、某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。
算法如下：为讨论方便，以r 和s 分别表示归一化了的原图像灰度和经直方图修正后的图像灰度。
即1,0≤≤s r在[0,1]内设有变换S=T(r)且该函数单调递增，1)(0≤≤r T ,于是有反变换)(1s T r -=有概率论知，如果已知随即变量r 的概率密度)(r p r ,而随机变量s 是r 的函数。
则s 的概率密度)(s p s 可以有)(r p r 求出。
[])()()()()(1s T ds d r p ds dr r p dr r p ds d s p r r r r s -∞-===?从上式可以看出通过变换函数)(r T 可以控制图像灰度级的概率密度函数，从而改变图像灰度层次，这就是直方图修正技术的基础。
因为归一化规定 1)(=s p s有1式有 dr r p ds r )(=两边积分得 dr r p r T s rr )()(0?==上式就是所求得的变换函数。
它表明当变换函数)(r T 是原图像直方图累积分布函数时，能达到直方图均衡化的目的。
离散形式可表示为：∑∑=====ki i k i i r k k n n r p r T s 00)()(可见均衡后的各像素的灰度值k s 可直接由原图像的直方图算出。
图像增强算法（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换）
图像增强算法（直⽅图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换）⼀、图像增强算法原理图像增强算法常见于对图像的亮度、对⽐度、饱和度、⾊调等进⾏调节，增加其清晰度，减少噪点等。
图像增强往往经过多个算法的组合，完成上述功能，⽐如图像去燥等同于低通滤波器，增加清晰度则为⾼通滤波器，当然增强⼀副图像是为最后获取图像有⽤信息服务为主。
⼀般的算法流程可为：图像去燥、增加清晰度（对⽐度）、灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进⾏卷积、⼆值化等，上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进⾏实现，后续将针对此⽅⾯内容进⾏专题实验，列举其应⽤场景和处理特点。
本⽂章是⼀篇综合性⽂章，算是⼀篇抛砖引⽟的⽂章，有均衡化、提⾼对⽐度、降低对⽐度的算法。
1.1 基于直⽅图均衡化的图像增强图像对⽐度增强的⽅法可以分为两种：直接对⽐度增强⽅法，间接对⽐度增强⽅法。
直⽅图拉伸和直⽅图均衡化是常见的间接对⽐度增强⽅法。
直⽅图拉伸是利⽤对⽐度拉伸对直⽅图进⾏调整，扩⼤前景和背景灰度的差别，这种⽅法可以通过线性和⾮线性的⽅法来实现，其中ps中就是利⽤此⽅法提⾼对⽐度；直⽅图均衡化则是利⽤累积函数对灰度值进⾏调整，实现对⽐度的增强。
直⽅图均衡化处理原理：将原始图像的灰度图从⽐较集中的某个灰度区间均匀分布在整个灰度空间中，实现对图像的⾮线性拉伸，重新分配图像像素值。
算法应⽤场景：1、算法的本质是重新分布图像的像素值，增加了许多局部的对⽐度，整体的对⽐度没有进⾏太⼤改变，所以应⽤图像为图像有⽤数据的对⽐度相近是，例如：X光图像，可以将曝光过度或曝光不⾜照⽚进⾏更好的显⽰，或者是背景及前景太亮或太暗的图像⾮常有⽤。
2、算法当然也有缺点，具体表现为：变换后的图像灰度级减少，某些细节减少；某些图像有⾼峰值，则处理后对⽐度不⾃然的过分增强。
算法实现特点：1、均衡化过程：直⽅图均衡化保证在图像像素映射过程中原来的⼤⼩关系保持不变，即较亮的区域依旧较亮，较暗的依旧较暗，只是对⽐度增加，不能明暗颠倒；保证像素映射函数的值域在0和255之间。
图像处理中的图像增强算法比较研究
图像处理中的图像增强算法比较研究引言：图像增强是图像处理领域的重要任务之一。
图像增强旨在提升图像的视觉质量和可读性。
随着科技的进步，图像增强算法得到了广泛的应用。
本文将比较几种常见的图像增强算法，分析其优缺点，并探讨其在不同应用场景中的适用性。
一、直方图均衡化算法直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对图像的像素强度进行转换，使得像素的直方图分布更均匀。
该算法可以扩展图像的动态范围，增强图像的对比度。
优点：1. 简单易实现：直方图均衡化算法的原理简单，易于实现。
2. 高效性：直方图均衡化可以快速地对图像进行处理，适用于实时应用。
3. 对细节增强效果好：直方图均衡化算法能够增强图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
缺点：1. 无法保持局部对比度：直方图均衡化算法是全局算法，无法保持图像的局部对比度。
2. 易产生过增强现象：在某些情况下，直方图均衡化算法容易使得图像的背景过亮或过暗。
3. 非线性处理：直方图均衡化是一种非线性处理方法，可能对图像的灰度分布造成较大的变化。
适用场景：1. 增强图像对比度：直方图均衡化算法可以有效增强图像的对比度，使得图像更加清晰。
2. 实时图像处理：由于直方图均衡化算法的高效性，适用于实时图像处理应用。
3. 对细节要求不高的图像：直方图均衡化算法具有一定的局限性，适用于对细节要求不高的图像。
二、拉普拉斯金字塔增强算法拉普拉斯金字塔增强算法是一种基于金字塔理论的图像增强方法。
该算法通过构建图像的拉普拉斯金字塔，对不同层次的图像进行增强处理，最后再重建原始图像。
优点：1. 保留了图像的细节：拉普拉斯金字塔增强算法通过在不同层次上增强图像，可以有效地保留图像的细节。
2. 自适应性：该算法可以根据不同图像的特点自适应地进行增强处理。
3. 对边缘提取效果好：拉普拉斯金字塔增强算法对于边缘的提取有良好的效果。
缺点：1. 计算复杂度高：拉普拉斯金字塔增强算法需要构建金字塔结构，并进行多次图像卷积操作，计算复杂度较高。
数字图像处理 实验 直方图均衡化实现图像增强
XXXXXXXX大学（数字图形处理）实验报告实验名称直方图均衡化实现图像增强实验时间年月日专业姓名学号预习操作座位号教师签名总评一、实验目的：掌握直方图均衡化的原理。
掌握直方图均衡化实现图像增强的实现方法。
二、实验原理：直方图是统计像数统计图，如设一张灰度图或一个通道，值0~255。
直方图如果按。
255个区分的话。
统计出来的就是，值为。
0的有几个像数，值为1的有机个像数，这样的一张表。
那么均衡化的意思就是。
这样表要均衡。
不直不于。
0有上万个像数，1只有1 个。
正常，直方图本身可以用小于255个区。
比如10个，那么这样相对图中的点就有一个映射，这时值0-9统计落在第一个区,值为10-19落第二个区。
这样的结果就会出来，10个区，10个统计数区。
这时。
你均衡就是让10区的统计数据都不会差很多。
表现出来的就是一张图上的颜色分布相对均衡。
总的来说直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。
三、实验内容：利用直方图均衡化实现图像增强。
在资源编辑器中，在主菜单下添加一名为“直方图均衡化”的菜单步骤如前面实验。
实验代码如下：if(m_DibHead->biBitCount!=8){MessageBox("当前版本仅支持256色位图的操作！","系统提示！",MB_ICONINFORMA TION|MB_OK);return;}zftjh(m_Image,m_DibHead->biWidth,m_DibHead->biHeight);Invalidate()；其中函数zftjh的实现代码如下：zftjh(unsigned char *lpDib,long lWidth,long lHeight){unsigned char *lpsrc;long lresult(0);long i,j;unsigned char bMap[256];long lCount[256];for(i=0;i<256;i++)lCount[i]=0;for(i=0;i<lHeight;i++)for(j=0;j<lWidth;j++){lpsrc=lpDib+i*lWidth+j;lCount[*lpsrc]++;}for(i=0;i<256;i++){lresult=0;for(j=0;j<=i;j++)lresult+=lCount[j];bMap[i]=(lresult*255)/lHeight/lWidth;}for(i=0;i<lHeight;i++)for(j=0;j<lWidth;j++){lpsrc=lpDib+i*lWidth+j;*lpsrc=bMap[*lpsrc];}}原图为下图的左边部分，均值化以后的图为右边的部分：。
图像增强方法
图像增强方法图像增强是数字图像处理领域中的重要技术之一，它能够改善图像的质量、增强图像的细节、减少图像的噪声等，使得图像更加清晰、真实。
在实际应用中，图像增强方法被广泛应用于医学影像、卫星图像、安防监控等领域。
本文将介绍几种常见的图像增强方法，包括直方图均衡化、滤波增强、小波变换等。
直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，它通过重新分配图像像素的灰度级来增强图像的对比度。
具体而言，直方图均衡化通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀，从而增强图像的细节和对比度。
直方图均衡化适用于灰度图像，对彩色图像可以分别对各个通道进行均衡化处理。
滤波增强是另一种常见的图像增强方法，它通过滤波器对图像进行滤波操作，以增强图像的某些特征。
例如，平滑滤波可以减少图像的噪声，锐化滤波可以增强图像的边缘和细节。
在实际应用中，滤波增强方法可以根据图像的特点选择合适的滤波器和参数，以达到最佳的增强效果。
小波变换是一种基于频域分析的图像增强方法，它能够将图像分解成不同尺度和方向的小波系数，从而实现对图像的多尺度分析和增强。
小波变换可以提取图像的纹理特征、边缘信息等，对于一些细节丰富的图像具有较好的增强效果。
此外，小波变换还可以应用于图像的去噪、压缩等方面，具有较广泛的应用前景。
除了上述介绍的几种方法外，图像增强领域还涌现出许多新的方法和技术，如深度学习增强、局部对比度增强、多尺度变换等。
这些方法在不同的应用场景下具有各自的优势和局限性，需要根据具体问题选择合适的增强方法进行应用。
总的来说，图像增强是数字图像处理领域中的重要技术，它能够改善图像的质量、增强图像的细节、减少图像的噪声等，对于提升图像的视觉效果和信息表达能力具有重要意义。
随着科技的不断发展，图像增强方法也在不断创新和完善，相信在未来会有更多更好的图像增强方法应用到实际生产和生活中。
图像处理中的图像增强算法使用技巧
图像处理中的图像增强算法使用技巧在图像处理领域，图像增强是一项重要的任务。
图像增强的目标是提高图像的视觉质量，使得图像更加清晰、鲜明，以便更好地进行后续处理或者人眼观察。
为了实现这一目标，图像增强算法被广泛使用，并且不断发展。
下面将介绍一些常见的图像增强算法以及它们的使用技巧。
1. 线性滤波线性滤波是一种基础的图像增强算法，常用于对图像进行平滑和锐化。
常见的线性滤波算法包括均值滤波、高斯滤波和拉普拉斯滤波。
在使用线性滤波算法时，需要根据图像的特点选择合适的滤波器大小和参数设置，以达到最佳的增强效果。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，用于提高图像的对比度。
它通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的直方图均匀分布在整个灰度范围内。
在应用直方图均衡化时，需要注意处理图像的局部对比度，以避免过度增强和失真。
3. 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像增强算法，通过对图像的像素进行运算来改变图像的外观。
常见的空域滤波算法包括锐化滤波、边缘增强和细节增强。
使用空域滤波算法时，需要选择合适的滤波器类型和参数，以获得理想的增强效果。
4. 频域滤波频域滤波是一种基于图像的频率分析的图像增强算法。
它通过对图像的傅里叶变换来分析图像的频谱特征，并根据需要对频谱进行修正，从而改变图像的视觉质量。
常用的频域滤波算法包括高通滤波和低通滤波。
在应用频域滤波算法时，需要注意选择合适的频率域区域和阈值，以避免引入噪声和失真。
5. 增强图像细节图像细节是图像中重要的信息之一，因此在图像增强过程中，保留和增强图像的细节是很重要的。
为了增强图像的细节，可以使用局部对比度增强算法、非局部均值算法、细节增强滤波器等。
这些算法可以根据图像的特点和需求来调整参数，以突出图像的细节。
6. 抑制噪声图像中常常存在各种类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
噪声会影响图像的视觉质量和后续处理的效果，因此在图像增强中需要考虑对噪声的抑制。
基于直方图均衡化图像增强算法分析
基于直方图均衡化图像增强算法分析目录1. 前言 (1)2. 理论分析 (2)2.1 直方图修正技术的基础 (2)2.2 直方图的均衡化 (3)2.3 直方图均衡化的算法步骤 (4)3. 仿真实验与结果 (5)4. 结论 (9)参考文献 (9)1. 前言在实际应用中，无论采用何种输入装置采集的图像，由于光照、噪声等原因，图像的质量往往不能令人满意。
例如，检测对象物的边缘过于模糊；在比较满意的一幅图像上发现多了一些不知来源的黑点或白点；图像的失真、变形等等。
所以图像往往需要采取一些手段进行改善以求达到较好的效果。
图像增强技术正是在此基础上提出的。
图像增强是图像分析与处理的一个重要的预处理过程，其主要有两个目的：一是运用一系列技术手段改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度；二是将图像转化成一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式。
即改善图像质量是图像增强的根本目的。
图像增强的意义一般可以理解为：按需要进行适当的变换，对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度进行强调或锐化，突出某些有用的信息，去除或消弱无用的信息以便于显示、观察或进一步分析和处理。
图像增强技术是一类基本的图像处理技术，是指有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不需要的特征，其目的是使处理后的图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统，包括图像的轮廓线或者纹理加强、图像去噪、对比度增强等。
因此图像增强处理是图像分析和图像理解的前提和基础。
在图像的获取过程中，特别是对于多媒体监控系统采集的图像，由于监控场景光线照射复杂、拍摄背景也比较复杂等环境因素的影响。
加之摄像设备、传感器等因素引入的噪声，使监控图像在一定程度上存在对比度差、灰度分布范围窄、图像分辨率下降。
因此，为得到一幅清晰的图像必须进行增强处理。
传统的图像增强算法通常是基于整幅图像的统计量，这样在计算整幅图像的变换时，图像中的低频信息、高频信息以及含有的噪声，同时进行了变换，因而在增强图像的同时增强了噪声，导致信息熵下降，给监控图像的分析和后期处理带来了困难。
基于直方图均衡化图像加强算法的研究
基于直方图均衡化的图像增强改进算法研究摘要：通过直方图均衡化算法，使输出图像直方图近似服从均匀分布，在此算法基础上利用小波变换，对图像进行二维小波分解，突出图像中的有用信息，削减图像中的无用信息，使图像中特定信息得到增强，并提高图像的对比度，提高图像质量。
关键字：图像增强；直方图均衡化；小波变换；中文分类号：文本标识码：文章编号：Research on algorithm of image enhancement based onhistogram equalizationYU Wei-bo, CHEN Xiaodong(School of Electrical &Electronic Engineering,Changchun University of Technology,Changchun 130012,China) Abstract：Through the histogram equalization algorithm, make the output image histogram approximation obey uniform distribution. Based on the algorithm, using the image of the two-dimensional wavelet decomposition, highlight the useful information and cut the useless information in the image. The image of a specific information will be enhanced, and the contrast of images will be improved,then the image quality will be improved.Key words:image enhancement;histogram equalization; wavelet transform0引言图像增强是图像处理的基本内容之一。
数字图像处理算法中的细节增强
数字图像处理算法中的细节增强数字图像处理是指通过计算机算法对数字图像进行处理和改进的过程。
其中，细节增强是一种常见且重要的处理方式，旨在突出图像中的细节信息，提高图像的质量和清晰度。
本文将介绍数字图像处理算法中的细节增强方法以及它们的原理和应用。
一、直方图均衡化（Histogram Equalization）直方图均衡化是一种广泛应用于图像增强的方法。
其基本原理是通过重新分布图像中像素的灰度级，使得图像中的灰度值按照均匀分布的方式出现，从而增加图像的对比度并凸显细节。
具体来说，直方图均衡化分为以下几个步骤：1. 计算图像的直方图，即每个灰度级出现的次数；2. 计算图像的累积直方图，即每个灰度级出现的累积次数；3. 根据累积直方图以及图像的最大最小灰度级，重新分布像素的灰度级；4. 更新图像的像素值，使得图像的灰度级按照均衡化的直方图进行分布。
直方图均衡化的优点是简单易实现，并且适用于大部分的图像。
然而，由于其对整个图像的统计信息进行处理，可能会导致图像的噪声增加和背景细节丢失的问题。
为解决这些问题，后续的算法提出了更加复杂的细节增强方法。
二、自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization，AHE）自适应直方图均衡化是一种改进的直方图均衡化方法，它能针对不同区域的图像进行不同的处理，以保持细节并减少噪声。
其基本原理是将图像分割成许多小的局部区域，并对每个区域进行直方图均衡化。
具体来说，自适应直方图均衡化分为以下几个步骤：1. 将图像分割成大小相等的小区域；2. 对每个小区域进行直方图均衡化，使得每个区域中的灰度级分布均匀；3. 将各个小区域重新合并为原始尺寸的图像。
与传统的直方图均衡化相比，自适应直方图均衡化通过适应不同区域的直方图均衡化保留了更多的细节信息，同时避免了噪声的引入。
然而，自适应直方图均衡化存在一些问题，如对于过亮或过暗的区域处理效果较差。
三、双边滤波（Bilateral Filtering）双边滤波是一种基于图像的空间和灰度相似性的滤波方法，常在图像细节增强中应用。
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。
基于直方图均衡化的图像增强算法
基于直方图均衡化的图像增强算法图像增强是数字图像处理领域中的一个重要任务，其目标是提高图像的视觉质量、增强图像的细节信息，使得图像更具观赏性和可辨识度。
直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，通过重新分配图像的像素值，增强图像的对比度和动态范围。
本文将详细介绍基于直方图均衡化的图像增强算法的原理、步骤和应用。
一、直方图均衡化的原理直方图均衡化是一种通过拉伸图像的像素值分布来增强图像对比度的方法。
其基本原理是将原始图像中的像素经过变换后，使其灰度级分布更加均匀，从而增强图像的细节和对比度。
直方图均衡化的核心思想是将图像的像素累积函数进行非线性变换，使得原始图像中灰度级分布不均匀的区域得到均匀化，从而实现图像的增强效果。
二、直方图均衡化的步骤直方图均衡化算法主要包括以下几个步骤：1. 计算原始图像的灰度直方图：通过统计每个灰度级对应的像素个数，得到原始图像的灰度直方图。
2. 计算原始图像的累积分布函数(CDF)：对灰度直方图做累积求和，得到原始图像的累积分布函数。
3. 计算像素值映射函数：将CDF进行归一化处理，得到像素值的映射函数，该映射函数描述了原始图像像素值与增强后图像像素值的对应关系。
通过该映射函数，可以将原始图像的每个像素值映射到增强后的像素值。
4. 对原始图像进行像素值映射：根据像素值映射函数，将原始图像的每个像素值进行映射，得到增强后的图像。
5. 输出增强后的图像：将经过像素值映射后的图像进行输出显示或保存，得到最终的增强图像。
三、基于直方图均衡化的图像增强应用直方图均衡化算法在图像增强领域有着广泛的应用。
下面介绍几个典型的应用场景。
1. 医学图像增强：医学图像通常需要提高图像的对比度和细节信息，以便医生更好地进行诊断。
直方图均衡化可以增强医学图像中的血管、肿瘤等细节信息，提升图像的识别能力。
2. 目标检测与识别：图像中的目标通常需要具备清晰的边缘和丰富的纹理信息，以便目标检测和识别算法能够准确地进行处理。
图像处理中的图像增强算法使用方法
图像处理中的图像增强算法使用方法图像增强算法是一种图像处理技术，旨在改善或恢复图像质量，使得图像更加鲜明、清晰、易于理解。
图像增强算法在许多应用领域都有广泛的应用，例如医学图像处理、监控摄像头图像增强、卫星遥感图像处理等。
在本文中，我们将介绍几种常见的图像增强算法以及它们的使用方法。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常见的图像增强算法，通过重新分布图像的灰度级，使得图像的对比度得到增强。
其基本思想是将原始图像的像素值映射到一个新的灰度级上，使得图像的累积直方图均匀分布。
下面是一种使用直方图均衡化算法的方法：1. 读取原始图像并将其转换为灰度图像；2. 计算灰度图像的直方图；3. 计算直方图的累积分布函数（CDF）；4. 根据CDF将原始图像像素值映射到新的灰度级上；5. 计算新的图像的直方图；6. 显示增强后的图像。
二、滤波器增强在图像增强中，滤波器是一种常用的工具，用于去除图像中的噪声、增强图像的边缘和细节。
滤波器能够对图像进行平滑、锐化或者增强某种频率下的特征。
下面是一种使用滤波器增强算法的方法：1. 读取原始图像并将其转换为灰度图像；2. 设计一个适当的滤波器，例如高通、低通或者中值滤波器；3. 将滤波器应用于原始图像；4. 显示增强后的图像。
三、边缘增强边缘是图像中的重要特征，能够提供物体的轮廓和结构信息。
因此，边缘增强算法被广泛应用于目标检测、图像分割等领域。
下面是一种使用边缘增强算法的方法：1. 读取原始图像并将其转换为灰度图像；2. 使用梯度算子（如Sobel、Prewitt等）计算图像的梯度；3. 对梯度图像进行非极大值抑制，以提取出边缘细节；4. 应用双阈值处理，将边缘分为强边缘和弱边缘；5. 使用边缘连接算法将弱边缘连接到强边缘上；6. 显示增强后的图像。
四、对比度增强对比度是图像中亮度变化的范围，对图像质量和视觉感知有重要影响。
对比度增强算法可以通过调整图像的亮度和对比度来改善图像质量。
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。
基于分段直方图均衡化技术的图像增强
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像 的 细 节进 行处 理 ， 以使 用 直 方 图 均 衡 化 的方 法 对 图像 进 行 预 处 理 ， 过 增 强 图像 的动 态 范 围来 增 强 图像 的细 节 表 现 能力 ［】 可 通 １。 基 于 直方 图均 衡 化 的 基 本 原理 ， 对 不 同的 处 理 图 片 和 效果 要 求 提 出 了各 种 改 进 的算 法 。 献 【— 】 针 文 ２ ３采用 了双 直 方 图 均 衡方 法 用 于夜 景 图像 的增 强 ， 出 图像 亮 度 大 约等 于直 方 图 均衡 后 的 图像 亮 度 与 原 始 图像 亮 度 的平 均 值 ， 一定 程 度 上 保 持 了原 始 图像 的 输 在 亮 度 。针 对 直方 图均 衡 化 过 程 中灰 度 值 的合 并 ，ｉ ｒ 出 了一 种 自适 应 直 方 图均 衡 算 法 （Ｈ ） 】算 法 对 每 一 个像 素都 采 用 相 同大 Ｐｚ 提 ｅ Ａ Ｅ［ ， ４ 小 的窗 口进 行局 部 的直 方 图均 衡化 ， 以实 现 对 窗 口 中 心像 素 的 处 理 。 文 献【】 对 图 像 进 行 Ａ Ｅ处 理 前 ， 将 原 始 图像 进行 局 部 对 ５在 Ｈ 先
直方图分割耦合裁剪控制均衡化的图像增强算法
直方图分割耦合裁剪控制均衡化的图像增强算法越琳;高丽燕【摘要】Average brightness exists in image enhancement algorithms based on the histogram equalization and over enhancement may emerge in the image frequency interval.To solve the problems,the image enhancement algorithm based on histogram seg-mentation coupling clipping control equalization was proposed.By defining a threshold value,the image histogram was divided in-to two sub-histograms.Enhanced rate control and histogram clipping limit model was constructed,so the two sub-histograms were clippedrespectively.Introducing the histogram equalization technique,after clipping the sub-histograms,sub-histogram equalization was used to achieve image enhancement.The experimental results show that compared with the current enhance-ment algorithm based on histogram equalization of image,this algorithm has better quality enhancement for better eliminating the control effect of the high frequency components of the image,protects image details and increases the robustness of the algorithm.%针对基于直方图均衡化的图像增强方法中的平均亮度偏移现象,以及在高频区可能产生对比度过度增强等不足,提出一种图像直方图分割耦合裁剪控制均衡化的图像增强技术.通过定义阈值,将图像直方图分割为两个子直方图;构造增强率控制与直方图裁剪限制模型,分别对两个子直方图进行裁剪;引入直方图均衡技术,对裁剪后的子直方图进行均衡化,实现图像增强.测试结果表明,与当前基于直方图均衡化的图像增强算法相比,所提算法具有更好的增强质量,更好地消除了图像高频分量的控制效应,能够很好地保护图像细节,增加算法鲁棒性.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2017(038)002【总页数】5页(P465-469)【关键词】图像增强;亮度偏移;直方图分割;裁剪限制;直方图均衡【作者】越琳;高丽燕【作者单位】郑州财经学院电子商务学院,河南郑州 450000;郑州财经学院电子商务学院,河南郑州 450000【正文语种】中文【中图分类】TP391直方图均衡化(HE)是根据图像的直方图信息进行调整，使调整后的直方图趋于均匀，增大图像动态显示范围，达到增强图像的整体对比度和清晰度的目的[1-4],但是直方图均衡化在处理过程中对图像的信息不加选择，可能会增加背景的对比度；其次，HE对某些灰度级拉伸，某些灰度级进行合并，改变了图像的平均亮度，因此降低了边缘和细节，并且在图像高频区域可能出现过度增强现象。
直方图分类耦合模糊逻辑的图像增强算法
直方图分类耦合模糊逻辑的图像增强算法胡艳华;唐新来;崔亚楠【摘要】Aiming at the problem of color distortion and loss of detail information in color image enhancement,a color image con-trast enhancement algorithm based on fuzzy logic coupling histogram was proposed.The RGB color image was converted to HSV color space,and the luminance component V was extracted from HSV color space.The average luminance value K and contrast enhancement M were calculated,under the control of the parameters M and K,and the enhancement of the intensity of the V was obtained.The HSV color space was enhanced by the enhancement of luminance and chroma information of the original image,and the HSV was converted to RGB color image.Experimental results show that compared with the current color image enhancement algorithm,the proposed algorithm has good enhancement effects.It effectively avoids color distortion and detail in-formation loss,and improves the performance of the CII value and Tenengrad value,and it has higher efficiency as well.%针对彩色图像增强算法中容易出现色彩失真和细节信息丢失等情况,提出模糊逻辑耦合直方图分类的彩图对比度增强算法.将RGB图像转换为HSV色彩空间,从HSV色彩空间中提取亮度分量V,计算其亮度直方图;计算图像的平均亮度值M和拉伸强度K,将图像直方图分成两部分,分别计算其模糊逻辑值,通过模糊逻辑值控制亮度分量V拉伸,获取亮度分量V的增强值;结合增强的亮度和原图像色度信息,得到增强的HSV色度空间,将其转换为RGB彩图.实验结果表明,相比目前的彩色图像增强算法,该算法对低对比度彩色图像具有更好的增强效果,有效避免了色彩失真和细节信息丢失,在对比度改进指标(CII)与Tenengrad值上表现更好,算法效率高.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)012【总页数】5页(P3344-3348)【关键词】图像增强;模糊逻辑;亮度分量;HSV色彩空间【作者】胡艳华;唐新来;崔亚楠【作者单位】广西科技大学鹿山学院,广西柳州 545616;广西科技大学鹿山学院,广西柳州 545616;广西科技大学教务处,广西柳州 545616;广西科技大学鹿山学院,广西柳州 545616【正文语种】中文【中图分类】TP391图像增强主要是为了改善视觉效果和设备对图像的理解和分析，相对于灰度图像，彩色图像包含更丰富的信息，对后续图像识别和处理更有优势。
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2017 年 2 月 38 卷 第 2 期
N
计算机工程与设计
Feb. 2017 Vol. 38 No. 2
直方图分割耦合裁剪控制均衡化的图像增强算法
越 琳 ， 尚丽燕 ( 郑 州 财 经 学 院 电 子 商 务 学 院 ，河 南 郑 州 450000)
大的范围进行映射，保 证 变 换 后 图 像 有 较 大 范 围 ，最后进 行适当修正[5, 6]，但 是 A H E 对 图 像 细 节 增 强 的 同 时 ，对噪 声的增强也比较明显。亮 度 保 持 双 直 方 图 均 衡 化 （ BBHE) 是根据将输人图像的平均亮度将图像直方图划分两个子直 方图[7],分 别 对 子 直 方 图 进 行 均 衡 化 ，在减少饱和度影响 同时，能 够 一 定 程 度 上 保 持 平 均 亮 度 ，减少过度增强现象 的产生；但 是 B B H E 不能很好保持灰度稳定性。 对 此 ，为 了 更 好 保 持 图 像 增 强 后 的 亮 度 和 增 强 率 ，本 文提出了一种直方图分割耦合裁剪控制均衡化的图像增强 算 法 ，直 方 图 分 割 能 够 很 好 地 保 持 图 像 平 均 亮 度 ，通过直
Keywords ：im age enhancem ent；b rig h tn e ss
〇 引 言
s h if t ； h is to g ra m s e g m e n ta tio n ； c lip p in g l im it ； h is to g ra m e q u alization
equalization was used to achieve image enhancement. T h e e xp e rim e n tal re su lts show th a t com pared w ith th e c u rre n t enhance m en t algorithm based on histogram equalization o f image, this algorithm has better q u ality enhancement fo r better elim inating the control effect o f the high frequency components o f the image, protects image details and increases the robustness o f the algorithm .
doi：10. 1 6 2 0 8 /j. is s n l000-7024. 2017. 02. 035
Image enhancement algorithm based on histogram segmentation coupled with clipping control equalization
YUE Lin, GAO Li-yan
(C o lle g e o f E le c tro n ic C om m erce, Zhengzhou U n iv e r s ity o f F inance and E conom ics, Zhengzhou 4 5 0 0 0 0 ， C h in a )
Abstract：A verage b rig h tn e ss exists in im age enhancem ent a lg o rith m s based on the h isto g ra m equalization and over enhancem ent
m ay emerge in the im age frequency in te rva l. T o solve th e p ro b le m s, the im age enhancem ent a lg o rith m based on h isto g ra m seg m e n ta tio n co u p lin g clip p in g c o n tro l equalization was proposed. B y d e fin in g a th re s h o ld va lu e , th e image h isto g ra m was divided in to tw o sub-histogram s. Enhanced rate co n tro l and h isto g ra m clip p in g lim it m odel was co n stru cte d , so the tw o sub-histogram s w ere clipped respectively. In tro d u c in g the h isto g ra m equalization tech niqu e , a fte r clip p in g th e su b -h isto g ra m s, su b -h isto g ram
摘 要 ：针对基于直方图均衡化的图像增强方法中的平均亮度偏移现象，以 及 在 高 频区可能产生对比度过度增强等不足， 提出一种图像直方图分割耦合裁剪控制均衡化的图像增强技术。通过定义阈值，将图像直方图分割为两个子直方图；构造 增强率控制与直方图裁剪限制模型，分别对两个子直方图进行裁剪；引入直方图均衡技术，对裁剪后的子直方图进行均衡 化 ，实现图像增强。测试结果表明，与当前基于直方图均衡化的图像增强算法相比，所提算法具有更好的增强质量，更好 地消除了图像高频分量的控制效应，能够很好地保护图像细节，增加算法鲁棒性。 关 键 词 ：图像增强；亮度偏移；直方图分割；裁剪限制；直方图均衡 中图法分类号 ： TP391 文献标识号： A 文 章编号 ： 1000-7024 (2 0 1 7 ) 02-0465-05