数字图像增强技术的研究

相似文献(10条)
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
图像工程根据抽象程度和研究方法的不同可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解，图像工程是三者有机结合及它们工程应用的总称。图 像增强和边缘检测是图像处理中的重要内容，图像目标检测属于图像分析及其工程应用范畴。
量降低的原冈，处理后的图像不一定逼近原始图像。
２．图像增强典型方法
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
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
(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。
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。
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。
本文首先研究并比较了目前图像缩放引擎的设计方法，提出了适合课题设计的缩放引擎架构，仿真了缩放引擎中所使用的红外图像缩放算法和红外 图像增强算法，在权衡考虑算法实际效果与硬件实现复杂度的基础上，提出了一种基于边缘的插值算法作为缩放算法，同时选择了均值滤波和高通滤波 的方法作为红外图像增强的算法。
其次，本文深入研究了算法的实现方法，设计了显示控制器的图像缩放模块和图像增强模块的硬件电路，详细介绍了各个模块的设计过程。另外 ，本文分析了红外摄像机接口标准Camera Link协议，设计了红外摄像机图像控制接口电路。
强视觉效果。将原来不清晰的网像变得清晰或强凋某些感兴趣的特征，
抑制不感兴趣的特征．以达到改善图像质量、丰富信息量的日的，并加 强｝冬ｌ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时原图像附加一砦信息或变换数据，有选
择地突出图像中感兴趣的特缸Ｅ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
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。
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
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
图像中的噪声。平滑噪声可以在牵间域中进行。基本方法是求像素灰度 的平均值或中值。为了既平滑噪声义保护图像信号。也有一些改进的技
术，比如在频域中运用低通滤波技术。
２．１均值滤波
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）。领域平均法有力地抑制了噪声。同时也 由于平均而引起ｒ模糊现象，模糊程度与领域半径成正比。几何均值滤
(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。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ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。
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.
科技信息
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
(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。
波器所达到的平滑度町以与算术均值滤波器相比，但在滤波过程中会
丢失更少的图像细节。谐波均值滤波器对椒盐噪声效果更好．但是不适
用于胡椒噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。逆谐波均值滤
波器更适合于处理脉冲噪声，但它有个缺点，就是必须要知道噪声是暗 噪声还是亮噪声，以便于选择合适的滤波器阶数符号，如果阶数符号选
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．—～
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。
(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。
(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。
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，
数字图像增强技术的研究
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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 2009