数字图像增强技术的研究
图像增强的方法有哪些
图像增强的方法有哪些图像增强是指对图像进行处理，以改善其视觉质量或提取出更多的有用信息。
在数字图像处理领域，图像增强是一个重要的研究方向，它涉及到许多方法和技术。
本文将介绍几种常见的图像增强方法，包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和锐化等。
这些方法可以应用于各种领域，如医学图像处理、遥感图像处理和计算机视觉等。
灰度拉伸是一种简单而有效的图像增强方法。
它通过拉伸图像的灰度范围，使得图像的对比度得到增强。
具体而言，灰度拉伸会将图像的最小灰度值映射到0，最大灰度值映射到255，中间的灰度值按比例进行映射。
这样可以使得图像的整体对比度得到提高，从而更容易观察和分析图像中的细节。
另一种常见的图像增强方法是直方图均衡化。
直方图均衡化通过重新分布图像的灰度级别，以使得图像的直方图更加均匀。
这样可以增强图像的对比度，使得图像中的细节更加清晰。
直方图均衡化在医学图像处理中得到了广泛的应用，可以帮助医生更准确地诊断疾病。
滤波是图像处理中常用的一种技术，它可以用来增强图像的特定特征或去除图像中的噪声。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些滤波方法可以根据图像的特点和需要进行选择，从而达到增强图像质量的目的。
除了滤波之外，锐化也是一种常见的图像增强方法。
锐化可以使图像中的边缘和细节更加清晰，从而提高图像的视觉质量。
常见的锐化方法包括拉普拉斯算子和Sobel算子等。
这些方法可以通过增强图像中的高频信息来使图像更加清晰。
综上所述，图像增强是图像处理中的一个重要环节，它可以帮助我们改善图像的质量，提取出更多的有用信息。
本文介绍了几种常见的图像增强方法，包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和锐化等。
这些方法可以根据图像的特点和需求进行选择，从而达到增强图像质量的目的。
在实际应用中，我们可以根据具体的情况选择合适的图像增强方法，从而得到更加优质的图像结果。
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。
信号处理技术在图像增强中的应用研究
信号处理技术在图像增强中的应用研究随着科技的不断发展，图像处理技术在数字化时代得到了越来越广泛的应用。
而信号处理技术作为图像处理技术的重要分支，也在图像增强方面发挥着巨大的作用。
本文将介绍信号处理技术在图像增强中的应用研究。
一、信号处理技术简介信号处理技术是从信号的角度出发对信息进行处理的技术，它被广泛地应用于实时传输、优化信号质量、数据压缩、信号分析等领域。
信号处理技术主要包括数字信号处理、模拟信号处理和混合信号处理等。
二、图像增强的研究现状图像增强是指通过一系列的图像处理算法，改善图像的质量。
近年来，随着数字化技术的发展和普及，图像处理技术在图像增强方面得到了越来越广泛的应用。
现在，图像增强已经成为了数字图像处理领域的一个研究热点。
图像增强的研究现状可以分为以下几个方面：1. 基于图像直方图均衡化的增强方法直方图均衡化是最常用的增强方法之一，其基本思想是通过对图像像素值的统计分析，从而使图像中的细节更为清晰。
但是，直方图均衡化方法会使图像的对比度过高或过低，因此需要对其进行优化。
2. 基于小波变换的增强方法小波变换是一种广泛使用的信号处理技术，其被广泛应用于图像处理。
通过小波变换，图像信号可以被划分为不同的频率和方向，从而能够有效地提高图像的质量。
3. 基于模糊逻辑的增强方法模糊逻辑是一种新颖的处理技术，其可以通过模糊推理的方式对图像进行优化。
它的基本思想是通过对图像进行模糊化处理，从而得到更为清晰的图像。
4. 基于智能计算的增强方法智能计算是最新的图像增强研究方向之一，其基于神经网络、模糊推理、遗传算法等技术，对图像进行分析，从而得到更为清晰的图像。
三、基于信号处理技术的图像增强方法研究基于信号处理技术的图像增强方法主要包括以下几个方面：1. 基于小波变换的图像增强方法小波变换是一种广泛应用于信号和图像处理领域的技术。
它的基本思想是将图像分解为多个子频带，从而得到图像的不同频率信息，最后将不同频带的信息进行重构，得到更为清晰的图像。
数字图像处理中的图像增强技术
数字图像处理中的图像增强技术数字图像处理在现代科技中具有重要的地位。
它广泛应用于医学图像、遥感图像、安防监控图像以及各种图像数据分析等领域。
其中，图像增强技术是数字图像处理的重要分支之一。
什么是图像增强技术？图像增强是指通过数字图像处理方法，对原始图像进行改进以满足特定的应用需求。
这种技术可以提高图像的质量、清晰度、对比度和亮度，同时减少图像的噪声和失真，使图像更具辨识度和实用价值。
图像增强技术的基本原理数字图像处理中的图像增强技术有很多种。
它们有的基于像素点的局部特征，有的基于全局的规律和模型。
下面介绍几种典型的图像增强技术：1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种典型的全局图像增强技术，它可以通过对图像灰度值分布进行调整，提高图像的对比度和亮度。
它假设在正常的摄影条件下，灰度级的分布应该是均匀的。
因此，直方图均衡化采用了一种用高频率伸展像素值的方法，将原图像的灰度级转换为更均匀的分布，从而使图像的对比度更加明显。
2. 中值滤波中值滤波是一种局部图像增强技术，是一种基于像素点的影响的方法。
它对图像中每个像素点的灰度值进行排序处理，后选取其中值为该像素点的新灰度值，这样可以消除噪声，使得模糊度和清晰度都有非常明显的改善。
3. 边缘增强边缘增强是一种同时考虑整幅图像的局部特征和全局规律的图像增强技术。
它对图像的边缘部分加权，使边缘区域更加清晰，从而提高了图像的辨识度和可读性。
边缘增强技术既可以提高图像的对比度和亮度，也可针对不同的图像类型和应用需求进行不同的定制化处理。
图像增强技术的应用数字图像处理中的图像增强技术可以广泛应用于各个领域：1. 在医学领域，图像增强技术可以帮助医生诊断疾病、评估治疗效果和进行手术规划等。
2. 在遥感领域，图像增强技术可以帮助解决地图制作中的噪声和失真问题，清晰地显示建筑物、道路和地形地貌等信息，从而提高研究和预测的准确性。
3. 在安防监控领域，图像增强技术可以通过对图像的增强处理，提高视频监控图像的清晰度和鲁棒性，以便更有效地进行安全监管和犯罪侦查。
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。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理论文篇一：数字图像增强技术摘要：数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行各种操作和处理的过程。
图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。
本文针对数字图像增强技术进行了综述，包括直方图均衡化、滤波和锐化等常用方法。
此外，还介绍了一些新近提出的图像增强算法，如基于深度学习的方法。
最后，对数字图像增强技术的发展趋势进行了展望。
关键词：数字图像处理；图像增强；直方图均衡化；滤波；锐化；深度学习1.引言数字图像处理是计算机科学和图像处理领域的重要研究方向。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，对图像质量和视觉效果的要求也越来越高。
图像增强是数字图像处理的一项基础技术，通过改善图像的对比度、亮度和细节等特征，提高图像的可视化效果。
图像增强技术已被广泛应用于医学影像、无人驾驶、图像识别等领域。
2.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素值分布，提高图像的对比度和显示效果。
其基本思想是将原始图像的像素值映射到一个新的像素值域，使得新图像具有均匀分布的像素值。
直方图均衡化可以有效地增强图像的细节和纹理特征，但在一些情况下会导致图像过度增强或噪声增加。
3.滤波技术滤波是图像处理中常用的一种方法，通过对图像进行平滑或者锐化处理，改善图像的质量和视觉效果。
常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波通过计算像素点周围邻域像素的平均值来更新像素的值，可用于图像的平滑处理。
中值滤波通过计算像素点周围邻域像素的中值来更新像素的值，可有效地去除图像中的椒盐噪声。
高斯滤波通过对图像进行加权平均处理，对图像进行平滑和去噪。
4.锐化技术锐化是图像处理中常用的一种技术，通过增加图像中的高频成分，提高图像的边缘和细节等特征。
常用的锐化方法有拉普拉斯算子、Sobel算子和Canny算子等。
拉普拉斯算子通过计算图像的二阶导数来增强图像的边缘和细节。
Sobel算子通过计算图像的一阶导数来提取图像的边缘特征。
基于深度学习的图像增强技术研究
基于深度学习的图像增强技术研究摘要：图像增强技术是数字图像处理领域的一个重要研究方向。
随着深度学习的发展，基于深度学习的图像增强技术成为当前研究的热点。
本文将探讨基于深度学习的图像增强技术的研究现状、方法和应用，并对其未来发展进行展望。
1. 引言图像增强技术的任务是改善图像的质量和视觉效果。
传统的图像增强方法通常基于经验规则和数学模型，但这些方法往往难以处理复杂的场景和具有多种图像质量问题的图像。
而基于深度学习的图像增强技术通过从大量图像数据中学习图像的高级语义特征，能够更好地处理复杂图像并获得更好的增强效果。
2. 基于深度学习的图像增强技术方法2.1 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是深度学习中常用的模型，可以用于图像增强任务。
通过建立多层卷积层、池化层和全连接层，CNN能够自动从图像数据中学习特征表示，并生成增强后的图像。
CNN在解决图像质量问题方面取得了令人瞩目的进展。
2.2 对抗生成网络(GAN)对抗生成网络是一种包含生成器和判别器的网络结构，可以用于生成逼真的图像样本。
在图像增强任务中，生成器学习将原始图像映射到更高质量的域中，而判别器则学习区分生成的图像和真实图像。
通过对抗生成网络的训练，可以产生更真实、细节更丰富的增强图像。
2.3 自编码器(Autoencoder)自编码器是一种将输入图像压缩到低维表示并进行重构的网络结构。
通过自编码器的训练，可以学习到输入图像的潜在表示，从而实现图像增强的效果。
自编码器在图像降噪、超分辨率重建等任务中表现出色，可以用于图像增强任务。
3. 基于深度学习的图像增强技术应用3.1 图像降噪图像降噪是图像增强中的一个重要任务，深度学习方法在图像降噪方面取得了显著的性能提升。
通过训练深度神经网络，可以对有噪声的图像进行复原，重建出更加清晰的图像。
3.2 图像超分辨率重建图像超分辨率重建是将低分辨率图像转换为高分辨率图像的任务。
基于深度学习的图像超分辨率重建方法通过学习大量图像对之间的映射关系，能够生成逼真且细节丰富的高分辨率图像。
图像增强方法发展现状及未来趋势分析
图像增强方法发展现状及未来趋势分析简介：图像增强是数字图像处理领域的重要研究方向之一，旨在提高图像的质量和视觉效果。
本文将对图像增强方法的发展现状进行分析，并探讨未来的研究趋势。
一、引言随着数字图像获取和存储技术的快速发展，人们对图像质量有了更高的要求。
图像增强技术应运而生，旨在改善图像的外观、对比度和清晰度，使图像更适合于人眼观察和计算机分析。
图像增强方法不仅在医学影像、卫星图像、安防监控等领域得到广泛应用，同时也在计算机视觉、图像识别等领域发挥重要作用。
二、图像增强方法的发展现状1. 统计方法统计方法是最早提出的图像增强方法之一，其基本原理是利用图像的统计特性来调整像素的亮度和对比度。
常用的统计方法包括直方图均衡化、直方图规定化等。
这些方法能够有效地增强图像的对比度，但有时会导致细节信息的丢失，造成图像过增强的现象。
2. 基于变换的方法变换方法通过对图像进行变换，从而提高图像的视觉效果。
其中，小波变换是一种常用的变换方法，它可以将图像分解成多个频谱子带，并对每个子带进行增强。
该方法在保留图像细节的同时，能够克服统计方法的一些局限性。
另外，快速傅里叶变换（FFT）和离散余弦变换（DCT）等方法也被广泛应用于图像增强中。
3. 基于增强模型的方法增强模型方法是近年来发展迅速的图像增强方法之一。
它通过构建图像增强模型，利用机器学习等技术对图像进行处理。
例如，自编码器（autoencoder）、生成对抗网络（GAN）等模型被广泛用于图像去噪、超分辨率和图像复原等任务中。
这些方法不仅能够增强图像的外观，还能提高图像的细节保留能力。
三、未来趋势分析1. 深度学习的应用随着深度学习在计算机视觉中的成功应用，越来越多的研究者开始将其应用于图像增强任务中。
深度神经网络的强大表征能力使得图像增强方法更加高效和准确。
未来，深度学习有望在图像增强领域发挥更大的作用，并且能够克服一些传统方法的局限性。
2. 结合多模态信息图像增强通常依赖于单一的图像信息，然而，结合多模态信息可以提供更多的上下文和语义信息，从而更好地进行图像增强。
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。
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。
数字图像处理技术的研究与应用
数字图像处理技术的研究与应用数字图像是一种数字信号，是由像素矩阵组成的数据集合，每个像素点包含了图像的各种统计信息，如亮度、颜色、对比度、纹理等。
数字图像处理技术是一种将数字信号与数学算法相结合的技术，主要应用于图像增强、图像分割、图像识别等领域。
本文将从数字图像处理技术的原理、技术分类和应用中进行探讨。
一、数字图像处理技术的原理数字图像处理技术的基本原理和过程包括图像获取、图像处理和图像输出三个环节。
1、图像获取数字图像处理的第一步是获取图像。
图像获取的主要方式有两种：光学传感器和数字摄像机。
光学传感器包括CCD和CMOS传感器，它们采用光电转换的原理来将光信号转换为电信号，再经过A/D转换器将电信号转换为数字信号。
数字摄像机是一种数字化的视频录制设备，它可以直接将视频信号转换为数字信号，用于数字图像处理。
2、图像处理数字图像处理的主要内容是图像处理算法。
常用的数字图像处理算法包括图像增强、图像滤波、图像压缩、图像分割、目标检测和识别等。
其中，图像增强主要是对图像的亮度、对比度和色彩等进行调整，更好地展示图像细节。
图像滤波主要是对图像中噪声等干扰因素进行处理，提高图像质量。
图像压缩主要是对图像数据进行压缩，减小图像数据量，实现数据的存储和传输。
图像分割主要是将图像分割为不同的区域，便于进行后续的分析和处理。
目标检测和识别是将图像中的目标物体进行自动识别和跟踪。
3、图像输出数字图像处理的最后一步是图像输出。
图像输出主要包括显示和打印。
将数字图像处理后的结果输出到显示器上进行图像展示，或将其输出为打印机识别的格式进行打印。
二、数字图像处理技术的分类数字图像处理技术可以分为两种类型：基于点的图像处理和基于区域的图像处理。
1、基于点的图像处理基于点的图像处理主要是对每个像素点进行处理。
它包括图像增强、图像滤波、图像压缩和色彩转换等技术。
其中，图像增强主要是通过调整图像亮度、对比度和色彩等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
图像增强的实验报告
图像增强的实验报告图像增强的实验报告引言：图像增强是数字图像处理领域中的一项重要任务。
通过改善图像的质量和清晰度，图像增强可以使我们更好地观察和分析图像中的细节。
本实验旨在探索图像增强的不同方法，并评估它们在不同场景下的效果。
实验设计：为了比较不同的图像增强方法，我们选择了一组具有不同特征的图像作为实验对象。
这些图像包括自然风景、人像和低对比度图像。
我们将使用以下三种方法进行图像增强：直方图均衡化、自适应直方图均衡化和增强对比度自适应拉伸。
实验步骤：1. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过重新分布图像的像素值来增强对比度。
我们首先将图像转换为灰度图像，然后计算灰度直方图。
接下来，我们使用累积分布函数对直方图进行均衡化，使得图像中的像素值分布更加均匀。
最后，我们将均衡化后的图像转换回原始图像的颜色空间。
2. 自适应直方图均衡化：直方图均衡化在某些情况下可能会导致图像的局部细节丢失。
为了解决这个问题，我们使用自适应直方图均衡化方法。
在这种方法中，我们将图像分成许多小区域，并对每个区域的直方图进行均衡化。
通过这种方式，我们可以保留图像的局部特征，并增强整体对比度。
3. 增强对比度自适应拉伸：增强对比度自适应拉伸是一种简单而有效的图像增强方法。
它通过将图像的像素值映射到一个更大的范围来增强对比度。
我们首先计算图像的平均亮度和标准差，然后使用以下公式对图像进行拉伸：enhanced_pixel = (pixel - mean) * (max_stretch / std) + mean其中，pixel是原始图像中的像素值，mean是图像的平均亮度，std是图像的标准差，max_stretch是拉伸的最大范围。
实验结果：我们将三种图像增强方法应用于不同类型的图像，并进行了对比分析。
结果显示，直方图均衡化方法在某些情况下可以显著增强图像的对比度，特别是对于低对比度图像。
然而，它可能会导致图像的噪声增加和细节丢失。
数字图像处理中的纹理分析与增强算法研究
数字图像处理中的纹理分析与增强算法研究摘要：纹理在图像中广泛存在，对图像的分析和增强有着重要的作用。
本文主要研究数字图像处理中的纹理分析与增强算法，包括纹理特征提取、纹理分类和纹理增强等方面的内容，并结合实例进行详细讨论。
1. 引言数字图像处理中的纹理分析与增强是一项重要的研究内容，具有广泛的应用价值。
在许多领域中，如医学图像分析、工业检测、图像搜索等都需要对图像中的纹理进行准确的分析和增强。
因此，研究数字图像处理中的纹理分析与增强算法具有很高的实用性和研究意义。
2. 纹理特征提取算法纹理特征提取是纹理分析的关键步骤之一。
通过提取纹理特征，可以有效表示纹理的结构和特点。
常用的纹理特征提取算法包括自相关矩阵、灰度共生矩阵和小波变换等方法。
2.1 自相关矩阵自相关矩阵是一种常用的纹理特征提取方法，用于描述图像中像素之间的相关性。
通过计算图像的自相关矩阵，可以得到图像的纹理特征。
在自相关矩阵中，各个元素表示图像中两个像素灰度值的相关性。
根据自相关矩阵的统计特性，可以提取出多个纹理特征，如对比度、协方差和能量等。
2.2 灰度共生矩阵灰度共生矩阵是另一种常用的纹理特征提取方法，它描述了图像中不同位置像素间的灰度值共生关系。
通过计算灰度共生矩阵，可以得到图像的纹理特征。
根据灰度共生矩阵的统计特性，可以提取出多个纹理特征，如对比度、相关性和能量等。
2.3 小波变换小波变换是一种基于时间频率分析的信号处理方法，也可以用于纹理特征提取。
通过对图像进行小波变换，可以得到不同尺度和方向上的纹理特征。
小波变换可以提取出图像的局部纹理特征，对于纹理分析具有一定的优势。
3. 纹理分类算法在图像处理中，纹理分类是指将图像分为不同的纹理类别。
纹理分类是纹理分析的一项重要任务，对于精确描述和识别图像中的纹理非常有帮助。
常用的纹理分类算法包括统计方法、神经网络和支持向量机等。
3.1 统计方法统计方法是一种常用的纹理分类方法，它通过计算纹理特征的统计量来实现纹理分类。
数字图像增强技术
图像增强论文朱振国[日期]数字图像增强技术X振国论文导读：图像增强的目的是要增强视觉效果，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，以到达改善图像质量、丰富信息量的目的，并加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声〔如椒盐噪声〕。
它是一种常用的非线性平滑滤波器，其根本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换其主要功能是让周围象素灰度值的差比拟大的像素改取与周围的像素值接近的值，从而可以消除孤立的噪声点，所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。
在比照了多种去噪方法之后，本文发现经典的图像去噪方法如：维纳滤波和中值滤波，一直存在着去噪之后导致图像模糊的问题。
关键词：图像增强，均值滤波，中值滤波，维纳滤波引言获取和传输图像的过程往往会发生图像失真，所得到图像和原始图像有某种程度的差异。
这种差异如果太大，就会影响人和机器对于图像的理解，在许多情况下，人们不清楚引起图像降质的具体物理过程及其数学模型，但却能根据经历估计出使图像降质的一些可能原因，针对这些原因采取简便有效的方法，改善图像质量。
一、图像增强的定义为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或者加强特征的措施称为图像增强。
二、图像增强的目的图像增强的目的是要增强视觉效果，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，以到达改善图像质量、丰富信息量的目的，并加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
其方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制〔掩盖〕图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。
在图像增强过程中，不分析图像质量降低的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。
三、图像增强的分类图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。
数字图像处理实验报告 空域图像增强技术
课程名称：实验项目：实验地点：专业班级：学号：学生姓名：指导教师：2012年月日实验一 空域图像增强技术一、 实验目的1结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法；2理解和掌握图像的线性变换和直方图均衡化的原理和应用；3了解平滑处理的算法和用途，学习使用均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进行图像增强处理的程序设计方法；4 了解噪声模型及对图像添加噪声的基本方法。
二、 实验原理1 灰度线性变换就是将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
)],([),(y x f T y x g =⎪⎩⎪⎨⎧<≤+-<≤+-≤≤=255),(]),([),( ]),([),(0 ),(),(y x f b g b y x f b y x f a g a y x f a y x f y x f y x g b a γβαn y m x ,2,1 ,,,2,1==2 直方图均衡化通过点运算将输入图像转换为在每一级上都有相等像素点数的输出图像。
按照图像概率密度函数PDF 的定义：1,...,2,1,0 )(-==L k nn r p k k r 通过转换公式获得：1,...,2,1,0 )()(00-====∑∑==L k n n r p r T s k j k j j j r k k3 均值（中值）滤波是指在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的临近像素。
将模板中的全体像素的均值（中值）来代替原来像素值的方法。
4 拉普拉斯算子如下：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--------111181111 拉普拉斯算子首先将自身与周围的8个像素相减，表示自身与周围像素的差异，再将这个差异加上自身作为新像素的灰度。
三、 实验步骤1 启动MA TLAB 程序，对图像文件分别进行灰度线性变换（参考教材57页，例4.1）、直方图均衡化、均值滤波、中值滤波和梯度锐化操作。
添加噪声，重复上述过程观察处理结果。
图像增强技术实验报告
图像增强技术实验报告
近年来，随着数字图像处理技术的快速发展，图像增强技术在各个
领域得到了广泛的应用。
本实验旨在探究图像增强技术的原理和方法，通过实际操作加深对该技术的理解和掌握。
首先，在本实验中我们使用了常见的图像增强技术包括灰度拉伸、
直方图均衡化、滤波等方法。
针对不同的图像特点和需求，我们选择
了不同的增强方法进行处理，并分析比较它们的效果和适用场景。
在实验过程中，我们首先对原始图像进行了灰度拉伸处理，通过拉
伸灰度范围来增强图像的对比度，使得图像中的细节更加清晰。
接着，我们运用直方图均衡化技术，将图像的像素分布均匀化，从而提高了
图像的整体亮度和细节展现。
同时，我们还尝试了一些滤波方法，如
均值滤波、中值滤波等，来去除图像中的噪声和平滑图像。
通过实验数据分析，我们发现不同的图像增强方法在处理不同类型
的图像时会产生不同的效果。
比如对于对比度较低的图像，灰度拉伸
和直方图均衡化能够取得比较好的增强效果；而对于受到噪声干扰的
图像，则需要采用滤波方法进行去噪处理。
综合以上实验结果，我们深入探讨了图像增强技术的优缺点以及适
用范围。
图像增强技术在医疗影像、航空航天、安防监控等领域具有
广泛的应用前景，在实际应用中需要根据图像特点和需求选择合适的
增强方法，以达到最佳的效果。
通过本次实验，我们对图像增强技术有了更深入的了解，并在实践中提升了我们的技术水平和解决问题的能力。
希望今后能够进一步拓展应用领域，将图像增强技术发挥到更大的作用，为社会发展和人类福祉做出更大的贡献。
图像增强技术在目标检测中的应用研究
图像增强技术在目标检测中的应用研究图像增强技术是数字图像处理中的重要分支，其目的是处理低质量或低对比度的图像，提高图像质量，减少图像噪声和模糊，以便更好地展示图像信息。
在计算机视觉领域中，图像增强技术在目标检测中发挥至关重要的作用。
一、图像增强技术的概述图像增强技术是数字图像处理的重要分支，其基本思想是在不改变图像本身信息和结构的前提下，提高图像质量，使用户能够更好地识别和理解图像。
图像增强技术既可以应用于预处理图像，也可以应用于后期处理，以提高图像的质量。
二、目标检测的基本原理目标检测是计算机视觉领域中的核心技术，其基本原理是在图像中找到并标记特定的目标，实现对目标的自动识别和跟踪。
目标检测有许多不同的技术，在这里不做详细讨论。
为了实现目标检测，需要进行预处理并对图像进行增强。
三、图像增强技术在目标检测中的应用1.去噪增强图像中的噪声会干扰对目标的检测和识别。
因此，必须从图像中去除噪声。
去噪增强可以减小图像中的噪声，以便更好地检测目标。
对于被强噪声干扰的图像，可以使用中值滤波或小波去噪等方法进行增强。
2.对比度增强对比度增强可以帮助人们更容易地分辨图像中的目标。
在计算机视觉中，通过对比度增强方法来提高图像的对比度，可以加快目标检测的速度。
3.边缘增强边缘增强可以通过突出图像中的边缘来提高图像的对比度。
边缘增强可以增强图像中的边缘和纹理，以便更好地检测和识别目标。
4.分割增强分割增强可以将图像分成不同的区域，以便更好地识别和跟踪目标。
分割增强可以增强图像区域，以便更好地检测目标。
四、总结图像增强技术在目标检测中发挥着至关重要的作用。
通过对图像进行增强，可以减小图像中的噪声和模糊，提高图像的对比度和分割性能，从而更好地检测和识别目标。
随着计算机视觉的不断发展，图像增强技术还有很多需要深入研究的方面，我们有理由期待，在未来的研究中能够发掘出更多的应用前景。
基于机器学习的像去噪与增强技术研究
基于机器学习的像去噪与增强技术研究基于机器学习的图像去噪与增强技术研究随着数字图像技术的快速发展，人们对图像质量和清晰度的要求越来越高。
然而，由于种种因素的影响，图像往往会受到噪声的干扰，失去一部分细节和精度。
因此，研究基于机器学习的图像去噪与增强技术具有重要的理论意义和实际应用价值。
一、图像去噪技术的研究与应用1. 传统图像去噪方法传统的图像去噪方法包括基于统计模型、频域滤波以及局部平滑等技术。
这些方法通常是基于先验假设和数学模型的，对于特定类型的噪声有较好的效果，但是对于复杂的噪声和实际场景中的图像噪声去除效果较差。
2. 基于机器学习的图像去噪方法基于机器学习的图像去噪方法通过从大量样本中学习图像的噪声和对应的清晰图像之间的映射关系，来实现对图像的去噪。
这种方法不依赖于先验假设和模型，具有较强的灵活性和鲁棒性，在复杂场景中具有更好的去噪效果。
二、基于机器学习的图像增强技术的研究与应用1. 传统图像增强方法传统的图像增强方法包括对比度增强、直方图均衡化以及滤波等技术。
这些方法主要通过改变图像的灰度分布和卷积运算来实现图像的增强，但是在一些复杂场景中效果有限。
2. 基于机器学习的图像增强方法基于机器学习的图像增强方法通过学习输入图像与对应的增强图像之间的映射关系，来实现对图像的增强。
这种方法可以根据不同场景和需求进行自适应的图像增强，并且在保持图像信息完整性的同时提高图像的质量和清晰度。
三、基于机器学习的图像去噪与增强技术的研究进展与挑战1. 研究进展近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于机器学习的图像去噪与增强技术取得了显著的进展。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）在图像去噪与增强任务上显示出强大的性能。
2. 研究挑战尽管基于机器学习的图像去噪与增强技术取得了很大进展，但仍面临一些挑战。
例如，如何处理不同类型的噪声、如何保持图像细节的同时增强图像质量等问题仍待解决。
图像增强技术在数字摄影中的应用
图像增强技术在数字摄影中的应用一、引言近年来，随着摄影技术的不断发展，数字摄影已经成为人们记录生活、留下回忆的重要工具。
然而，由于环境光照、相机设置以及其他因素的限制，所拍摄的照片可能会存在亮度不足、色彩失真等问题。
为了提高照片的质量，图像增强技术应运而生。
本文将介绍图像增强技术在数字摄影中的应用，并探讨其对于照片质量的改善。
二、图像增强技术概述图像增强是指通过一系列算法和技术，对图像进行处理和改善，以实现对图像质量的提升。
在数字摄影中，常见的图像增强技术包括亮度调整、对比度增强、颜色校正、降噪、锐化等。
这些技术通过调整图像参数、应用滤波算法等手段，使得照片更加清晰、真实。
三、亮度调整亮度是照片中像素的明亮程度，其值可以通过直方图来衡量。
在数字摄影中，照片可能受到光照不足或过度曝光等因素的影响，导致照片的亮度不均匀。
亮度调整技术可以通过对图像的亮度分布进行调整，使得整体亮度更加均匀。
常见的亮度调整算法有线性拉伸、直方图均衡化等。
四、对比度增强对比度是指图像中不同像素之间的明暗差异程度。
在摄影中，对比度的不足可能导致照片显得灰暗、平淡。
对比度增强技术通过增大图像中不同灰度级之间的差异，使得图像更加鲜明、立体。
常用的对比度增强算法有直方图均衡化、对比度拉伸等。
五、颜色校正颜色是照片中表达色彩信息的重要因素。
然而，受到环境光照条件以及相机设定等因素的限制，照片中的色彩可能会出现失真。
颜色校正技术可以通过调整像素的颜色分量，消除照片中的色彩偏差，使得图像的色彩更加真实。
常用的颜色校正算法包括白平衡调整、色彩映射以及颜色校正曲线等。
六、降噪摄影过程中，由于图像传感器的限制或是高ISO感光度的使用，照片中可能会出现噪点。
噪点的存在会影响图像的细节和清晰度。
降噪技术可以通过滤波算法或是统计学方法，对图像进行去噪处理，使得图像更加干净、清晰。
常用的降噪算法有中值滤波、双边滤波、小波降噪等。
七、锐化在一些情况下，照片可能会因为相机的成像处理或是镜头的模糊等原因而失去细节或是看起来模糊不清。
基于卷积神经网络的图像增强研究
基于卷积神经网络的图像增强研究随着数字图像技术的发展，图像处理领域的研究也在不断深入。
在现实生活中，由于光线、设备等多种原因，经常会出现图像质量不佳的问题，为了提高图像质量，学者们提出了很多方法，其中基于卷积神经网络的图像增强方法备受关注。
一、卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习领域的重要技术之一，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
与其他人工神经网络不同的是，卷积神经网络能够利用局部感知机制进行特征提取，从而大大提高图像处理的效率和准确度。
二、图像增强的意义图像增强是指对原始图像进行处理，使得图像在某些特定的方面更好地呈现出来，例如让图像的对比度更加明显，去除雨滴等遮挡物，通过增强的图像让人们更好地理解所表达的信息。
因此图像增强在很多领域都有广泛应用，比如安防领域中对图像进行人脸识别和行为分析等。
三、基于卷积神经网络的图像增强方法基于卷积神经网络的图像增强方法，主要是利用该网络进行特征选择和映射。
具体而言，该方法可以通过卷积层、池化层、全连接层等部分对图像进行处理，提取出图像中的有效特征并对其进行映射，从而输出一个更加高质量的图像。
卷积神经网络可以对不同种类的图像进行处理，无论是自然风景、建筑物，还是人物肖像等，都可以取得较好的效果。
四、卷积神经网络图像增强优点相较于传统的数字图像处理方法，基于卷积神经网络的图像增强方法有很多优势。
首先，利用卷积神经网络可以选择不同的处理方式，能够有效提取出图像中的有效特征，从而生成更加精确的图像。
此外，该方法还可以减少图像处理过程中的操作次数，加快处理速度，提高图像增强的效率。
五、不同卷积神经网络的图像增强方法不同的卷积神经网络结构可以应用于不同的图像增强任务。
例如，基于U-net网络结构的图像增强方法可以实现图像的去雨滴或去噪等任务。
而使用SPMC（Structured Prediction for More Classes）网络结构则可以应用于图像无损压缩或超分辨率处理等任务。
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计算机与网络
菜单这时在预览栏显示图像，单击确定退出；（７）用工具箱Ｅ的选择工 具，双击新建参数ｑ和Ｐ，弹出新建对话框修改两个参数值，魄击确定按 钮可以观察到函数图像随参数改变Ｉ哳发变。整个过程要比利用ｐｏｗｅｒ＿ ｐｏｉｎｔ制作简单的多，制作完成以后，我们可以直接在ｐｏｗｅｒｐｏｉｎ！巾利用 打包的方式或超级链接的方式调用。再比如．现要绘制上面嘶数的图
ｆ（ｘ，ｙ）的均方误差ｅＺ＝Ｅ［ｆ（ｘ，ｙ）一“ｘ，ｙ）１最小。该方法的滤波效果比均值滤波 器效果要好。对保留图像的边缘和其他高频部分很有用，不过计算量较
大。维纳滤波器对具有白噪声的图像滤波效果最佳。
３．仿真结果
图１小间增强方法的仿真结果 ４．结论 在对比了多种去噪方法之后，本文发现经典的图像去噪方法如：维 纳滤波和中值滤波，一直存在着去噪之后导致图像模糊的问题。对于椒 盐噪声和高斯噪声。均值滤波的效果相对其他滤波效果较好，其次为中 值滤波，但是中值滤波对一些如点、线、尖顶细节等处理效果较差。一次 维纳滤波及二次维纳滤波对高斯噪声的处理比对椒盐噪声的处理好。
最后，本文把所设计的显示控制器IP做成OPB总线设备，嵌入到基于Microblaze软核的可编程片上系统。实验结果正确。 实验结果表明，本文设计的显示控制器能够对图像起到缩放引擎的功能并且使数字图像信息在CRT/TFT显示器上正常地显示，可以应用于红外图像信 息处理机中，具有实际应用价值。
(4)针对红外图像的特点、红外图像的噪声特性和红外图像的灰度特征，在分析和借鉴了红外图像预处理和红外图像处理常用技术和方法的基础上 ，提出了基于顺序形态变换和图像熵差的红外图像增强预处理算法，可以有效地滤除红外图像噪声，增强和锐化图像边缘。进而提出了基于百分位形态 变换的红外图像边缘检测方法。
(5)分析了红外图像小目标和背景的特点以及小目标检测问题的难点。针对目前常用的红外图像小目标单帧检测方法的局限性，提出了一种基于顺序 形态变换和图像熵差的复杂海空背景下红外图像小目标检测方法，该方法应用行均值相减法和顺序形态滤波方法，抑制起伏相关背景并提取潜在目标点 ；采用顺序形态边缘检测算子和图像熵差进一步去除杂散背景和伪目标点并检测目标边缘。提高了单帧图像目标检测概率。
参考文献 ［１］陈扬等．ＭＡＴＬ／Ｍ］６．ｘ图形鳊程与图像处理［Ｍ］．西安：西安电子 科技大学出版社．２００２．１０ ［２］王家文，李仰军．ＭＡＴＬＡＢ７．０图彤图像处理．北京：国防工业出 版社．２００６ ［３］朱喜军．ＭＡＴＬＡＢ在信号与图像处理中的应用．北京：电子工业 出版社。２００９
万方数据
．－一２３５．—～
从而获得较满意的复原效果，而且，在实际运算过程中不需要图像的统 计特性．这也带来不少方便，但对一些细节多。特别是点、线、尖顶细节
较多的图像不宜采用中值滤波的方法。
２．３自适应维纳滤波
‘
它能根据图像的局部方差来调整滤波器的输出，局部方差越大。
滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像ｆ－（ｘ，ｙ）－ｑ原始图像
(3)推导了反对称双正交小波所具有的卷积运算性质，分析了反对称双正交小波所具有的微分算子功能。在此基础上，根据给出的针对图像边缘检测 的小波分解算法，提出了基于反对称双正交小波的多尺度边缘提取方法。根据给出的针对图像边缘检测的小波重构算法，将小波域图像滤噪方法和基于 局部模大极值检测的边缘提取思想相结合，提出了新的图像滤噪增强方法，这种图像增强方法在小波塔式分解数据上进行，比二进小波变换图像增强方 法减少了计算量。与在小波域系数上进行的图像滤噪增强方法相比，对边缘的增强有明显的针对性，为染噪图像的小波去噪增强提供了一种新的思路。
１．引言
获取和传输图像的过程往往会发生图像失真，所得到图像和原始
图像有某种程度的差别。这种差异如果太大，就会影响人和机器对于图 像的理解．在许多情况下，人们不清楚引起图像降质的具体物理过程及
其数学模型，但却能根据经验估计出使图像降质的一些ｉｆ能原因，针对
这些原因采取简便有效的方法，改善图像质量。图像增强的目的是要增
择错了可能会引起灾难性的后果。
２．２中值滤波
它是一种常用的非线性平滑滤波器，其基本原理是把数字图像或
数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换，其芒要 功能是让周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周嗣的像素值接近
的值，从而口ｒ以消除孤立的噪声点，所以中值滤波对于滤除图像的椒盐
噪声非常有效，中值滤波器可以做到既去除噪声又能保护图像的边缘，
2.期刊论文 史玉林.李飞飞.孙益顶.Shi Yulin.Li Feifei.Sun Yiding 基于均值滤波和小波分析的图像去噪 -电
子测量技术2008,31(8)
由于均值滤波在抑制噪声的过程中会损失图像的边缘等细节信息,从而导致整幅图像的模糊不清,而小波分析在图像处理中具有较强的图像增强能力 ,故而采用两种滤波方法的结合来处理含噪图像.通过实验证明,该法在处理含噪图像时,不仅很好地降低了噪声,而且还较好地保留了原图像的边缘等细节 信息,使得图像的对比度增强,增进了图像的视觉效果.两者的有机结合使得图像的去噪效果比单独使用其中一种更优.
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1.学位论文 迟健男 图像形态学和小波分析在图像增强与边缘检测中的应用 2005
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3.学位论文 陈伟 红外图像显示及缩放控制电路的设计研究 2008
显示控制器是红外图像显示控制电路的关键部件之一。红外图像分辨率与显示设备支持的分辨率往往不同，因而显示控制器需要具有缩放引擎的功 能；为了达到红外图像较好的显示效果，要求显示控制器具有图像增强的功能；同时，由于目前的红外数字摄像机的接口是基于Camera Link协议，为了 能够接收并显示红外摄像机的图像，需要设计一个红外摄像机图像控制接口电路。这三部分功能电路构成一个完整的红外图像显示控制器。
(1)根据并行复合顺序形态变换的相关概念，构造非线性滤波器抑制图像中的脉冲噪声和高斯噪声以及均匀分布噪声，进而提出了一种新的图像增强 算法。该算法通过对图像做局部加权均值滤波，得到图像增强的基值分量；采用多方位结构元素与图像边缘匹配，计算图像关于各个方位结构元素的加 权均值并选取其中的最大值来确定边缘；将此最大值与基值分量之差作为增强分量来扩大图像灰度梯度的动态范围；针对图像中的高灰度区和灰度剧变 区，应用图像局部均值和方差自适应调节增强系数。因此，算法在抑制图像中的高频噪声的同时，能有效提升图像中的边缘和目标。增强前后图像均值 、标准差、图像熵比较表明，图像对比度也得到了增强。
(6)根据包含目标的红外图像场景模型，将背景图像理解为由大的结构化背景、起伏背景和杂散背景组成，小目标检测看作剔除结构化背景、抑制起 伏背景、去出杂散背景和噪声的过程。在分析了目标、噪声和结构化背景所具有的不同的奇异性特征的基础上，提出了一种基于形态学和反对称双正交 小波的海空背景红外图像小目标检测方法，通过反对称双正交小波的多尺度分解和重构，提取图像多尺度边缘，剔除由云层、海浪、水天连水线等复杂 背景形成的模极大值链，使图像背景更加平滑，最后应用形态学边缘检测方法抑制起伏背景和杂散噪声并提取目标。
数字图像增强技术的研究
作者： 作者单位： 刊名：
英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数：
李红 吉林建筑工程学院电气与电子信息工程学院
科技信息 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 2010，""(12) 0次
参考文献(3条) 1.陈扬 MATLAB 6.x图形编程与图像处理 2002 2.王家文.李仰军 MATLAB7.0图彤图像处理 2006 3.朱喜军 MATLAB在信号与图像处理中的应用 20增强典型方法
图像增强技术根据增强处理过程所在的空问不同，可分为基于空
域的算法和基ｆ频域的算法两大类。基于窄域的算法处理时直接对图
像灰度级做运算。基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的
变换系数值进行某种修正，是一种问接增强的算法。平滑技术用于平滑
像，如果对几何域板的应用不熟悉。改用Ｃｒａｐｈｔｏｏｌ绘图，方法就更简单！ 另外，对于一些简单的动画如：正方体的旋转。球体的相对运动等，应使 用Ｆｌａｓｈ５或者３Ｄｓｌｕｄｉｏ ｍａｘ来制作，并通过一定的方式调用。这样，可 以简化制作的复杂程度，节省人力、物力。
４．小结
总之，随着现代教学的推广以及多媒体技术的广泛应用，教育工作 者在制作多媒体课件时，既要发挥多媒体以形象思维辅助抽象思维，分 解知识难度，发挥数形结合的作用，同时又要有效降低制作者的劳动强 度，而这两种的基础就就在于充分ｒ解各种制作软件的侧重点并在制 作中有效结合。
数学形态学以集合理论为基础，是几何形状描述与分析和非线性滤波的有力工具。小波分析技术是泛函分析、数值分析等理论和方法长期发展的结 果，是信号处理、图像处理、模式识别、机器视觉等领域在工具和方法上的重大突破。
因此本文的研究内容涉及图像处理、图像分析及其工程应用，是数学形态学和小波分析理论在图像工程中的应用研究，研究的重点包括染噪图像的 增强和边缘检测等内容。
参考文献 ［１］几种教学多媒体制作软件比较．安徽电子信息职业技术学院学 报．２００３．２．
［２］屈清明。季久峰几何画板教学课件制作范例教程．
数字国像增强技术钧研究
吉林建筑工程学院电气与电子信息工程学院 李红
［擒要】图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。本文以几种典型的图像增强方法对加有不同噪声的图像进行了分 析研究．通过仿真进行比较。 ［关键词］图像增强 均值滤波 中值滤波维纳＿虑波
(2)在深入理解百分位形态变换基本概念及相关性质的基础上；阐述了应用百分位形态变换进行边缘检测的原理；讨论了结构元素和百分位值对边缘 检测的影响；从采用平面型结构元素和立体型结构元素两方面，根据图像形态学多刻度形态滤波的思想，以抑制噪声为目的对基本边缘检测算子进行推 广和扩展，构造了三种边缘检测算子，从理论上分析了算子的特性；在此基础上采用多结构元与图像边缘进行匹配，提出了三种广义形态边缘检测算子 并给出了一般表达形式；着重探讨了多结构元素及百分位值选取原则。