图像增强算法研究-去噪与锐化模块【毕业作品】
遥感影像处理中的图像去噪和增强技术研究
遥感影像处理中的图像去噪和增强技术研究图像去噪和增强是遥感影像处理中的重要技术之一。
遥感影像获取的过程中受到多种因素的影响，例如传感器噪声、大气散射、云雾干扰等，这些因素都会导致遥感影像质量较差。
为了提高遥感影像的质量，实现更好的视觉效果和有效的信息提取，图像去噪和增强技术被广泛应用于遥感影像处理中。
图像去噪是指通过消除或减小图像中的噪声，提高图像质量和清晰度。
在遥感影像处理中，由于传感器以及传输过程中的干扰，使得遥感影像中存在各种类型的噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等。
针对不同类型的噪声，有不同的去噪方法。
常用的图像去噪方法包括中值滤波、均值滤波、小波去噪等。
中值滤波是一种简单且有效的方法，它通过对图像中每个像素点所在邻域内的像素值进行排序，选取中间值作为该像素点的值，从而去除噪声。
均值滤波是利用图像中像素点周围一定范围的像素的平均值来代替该像素的方法，对于高斯噪声去噪效果较好。
小波去噪则是利用小波变换将图像从时域转换到频域，通过去除低频分量中的噪声信息来实现去噪效果。
除了图像去噪之外，图像增强也是遥感影像处理中的重要步骤。
通过增强图像的对比度、亮度、细节等特征，可以提高遥感影像的可视化效果以及对应用的适应性。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸以及谐波增强等。
直方图均衡化通过对图像中像素的灰度进行重新映射，使得图像中的灰度级分布更加均匀，增强了图像的对比度和细节。
对比度拉伸方法是通过调整图像中灰度值的范围，将原始图像像素灰度值的最小值和最大值映射到期望的范围内，从而增强图像的对比度。
谐波增强则是通过对图像进行频域处理，在频域上增强低频和高频信息，从而提高图像的细节和清晰度。
综上所述，图像去噪和增强技术在遥感影像处理中具有重要的意义。
通过去除噪声、增强图像的特征，可以提高遥感影像的质量，使其更加适应各种应用需求。
图像去噪和增强技术的研究和应用将进一步推动遥感影像在农业、城市规划、环境监测等领域的应用，并为遥感影像处理领域的发展提供更多可能性。
图像处理中的图像增强算法研究
图像处理中的图像增强算法研究图像增强是图像处理中的基本任务之一，其目的是改善图像的视觉质量，使图像更加清晰、鲜艳、易于观察和分析。
在图像增强算法中，图像的对比度增强、去噪和锐化是最常见的处理方法。
本文将介绍几种常用的图像增强算法，并分析它们的优缺点。
1. 直方图均衡化算法直方图均衡化是图像增强的经典方法之一。
它通过调整图像的灰度级分布，使得图像在整个灰度范围内具有更广的动态范围。
该算法能够增强图像的对比度，使得亮度级在图像中更加均匀分布。
然而，直方图均衡化算法容易引起局部对比度的过度增强，导致图像细节的丢失。
2. 自适应直方图均衡化算法自适应直方图均衡化算法是对传统直方图均衡化算法的改进。
它将图像划分为小区域，并对每个小区域进行直方图均衡化。
这样可以避免全局对比度过度增强的问题，同时保留了图像的细节信息。
然而，自适应直方图均衡化算法对于不同图像的效果并不一致，可能会导致一些小区域过度增强的问题。
3. 双边滤波算法双边滤波是一种非线性滤波算法，常用于图像去噪。
它利用图像的空间信息和灰度信息进行滤波，能够保留图像的边缘信息并去除噪声。
双边滤波算法相较于传统线性滤波算法更加复杂，但它能够有效地去除噪声，并且在保持图像边缘的同时增强了图像的细节。
4. 图像锐化算法图像锐化是图像增强的一种重要手段，用于增加图像的清晰度和细节。
常用的图像锐化算法包括拉普拉斯算子和梯度算子等。
这些算法通过对图像进行高通滤波，增强图像中的高频细节，使得图像更加清晰。
然而，在图像锐化过程中，可能会出现伪影和噪声的问题，因此在实际应用中需要谨慎使用。
综上所述，图像增强是图像处理中的重要任务之一。
直方图均衡化算法能够增强图像的对比度，但容易引起细节的丢失。
自适应直方图均衡化算法通过对小区域进行均衡化，可以更好地保留图像细节。
双边滤波算法能够有效去噪，保持图像边缘和细节。
图像锐化算法能够增强图像细节，但需要注意伪影和噪声的问题。
在实际应用中，可以根据图像的特点选择合适的增强算法或组合多种算法进行处理，以达到最佳的图像质量。
医学影像处理中的图像增强与去噪研究
医学影像处理中的图像增强与去噪研究医学影像处理是一门重要的学科，它与医学诊断、研究和治疗密切相关。
医学影像通常包括X光、MRI、CT等多种不同的成像技术。
这些成像技术产生的图像质量各不相同，有些图像可能比较模糊或者受到噪声的干扰，这就需要借助图像增强和去噪的技术来提高图像质量。
图像增强是一种技术，通过对图像的某些特征进行调整，使图像更加清晰。
图像增强可以帮助医生更好地观察身体内部的结构，对疾病进行诊断和治疗。
在医学影像处理中，图像增强的应用非常广泛。
例如，在X光图像上，骨骼的对比度比周围的组织要高，但是某些疾病可能会使对比度降低，这时就需要进行图像增强。
另外，CT和MRI等成像技术可以提供不同类型的图像，例如CT成像可以提供不同层面的切片图像，而MRI成像则可以提供不同类型的磁共振成像。
这些图像都需要进行增强，以便更好地观察。
图像增强技术主要可以分为两类：局部增强和全局增强。
局部增强指的是对图像的某些区域进行增强，而全局增强是对整张图像进行增强。
局部增强的方法包括直方图均衡化、对比度限制自适应直方图均衡化等。
直方图均衡化是一种常用的增强方法，它通过对图像的亮度值进行调整，将图像分布均匀地映射到整个亮度值范围内。
对比度限制自适应直方图均衡化是一种改进的方法，它在对图像进行均衡化时，考虑了局部的对比度信息，可以更好地增强图像细节。
全局增强的方法包括锐化和滤波等。
锐化是一种增强边缘和细节的方法，它可以使图像看起来更加清晰。
滤波则是一种去除图像中噪声的方法，它可以消除图像中的随机噪声和周期噪声。
常用的滤波方法包括中值滤波和高斯滤波等。
除了图像增强外，去噪也是医学影像处理中常用的技术。
医学影像中的噪声通常来自于成像技术本身或者成像过程中的干扰。
图像中的噪声会影响分类和分割等处理任务的结果，甚至可能误导医生的判断。
因此，如何有效地去除图像中的噪声是医学影像处理研究的重要方向之一。
医学影像中的噪声可以分为两类：随机噪声和周期噪声。
生物医学图像处理中的噪声去除与图像增强算法
生物医学图像处理中的噪声去除与图像增强算法生物医学图像处理在医学诊断、疾病监测和研究领域起着至关重要的作用。
然而，由于成像设备和条件的限制，导致生物医学图像中常常存在噪声，并且图像质量可能不尽如人意。
因此，噪声去除和图像增强算法成为了生物医学图像处理的核心内容。
本文将介绍一些常用的噪声去除与图像增强算法，并探讨它们在生物医学图像处理中的应用。
在生物医学图像中常见的噪声主要有高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声。
高斯噪声是由于成像器件的电子噪声引起的，会给图像带来均值为0的随机分布的像素值扰动。
椒盐噪声则表现为图像中孤立的黑点或白点，这是由于成像过程中信号的缺失或随机跳变引起的。
而泊松噪声则主要出现在低剂量的正电子断层扫描（PET）图像中。
针对高斯噪声，最常用的噪声去除算法之一是基于加权平均的滤波器，如均值滤波器和中值滤波器。
均值滤波器通过计算像素周围邻域的平均值来去除噪声。
然而，均值滤波器对于去除高斯噪声的效果并不理想，因为它容易导致图像细节的损失。
相比之下，中值滤波器通过计算邻域像素的中位数来去除噪声，能够有效地保留图像的边缘信息。
对于椒盐噪声，可以使用自适应中值滤波器来进行噪声去除。
自适应中值滤波器在计算中位数时，根据像素邻域中非噪声像素的比例动态调整滤波器的大小。
这样可以更好地适应不同强度的噪声，并在保留图像细节的同时去除噪声。
针对泊松噪声，可以采用最小化总变差（total variation，TV）的方法来进行噪声去除。
TV正则化方法通过最小化图像的总变差来抑制噪声，并恢复出清晰的图像细节。
这种方法特别适用于低剂量PET图像，因为其在噪声抑制的同时也能够充分保留图像的显著性特征。
除了噪声去除算法外，图像增强算法也是生物医学图像处理中重要的一部分。
图像增强旨在改善图像的视觉质量和信息内容，以便更好地进行医学诊断。
常用的图像增强算法包括直方图均衡化、伪彩色处理和多尺度分解。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过将图像的像素值重新映射到一个更均匀的分布，从而增强图像的对比度和细节。
图像处理中的图像去噪与图像增强技术
图像处理中的图像去噪与图像增强技术图像处理是一门研究如何对图像进行分析、处理和改善的学科。
图像去噪和图像增强是图像处理领域中两个重要的技术，可以提高图像的质量和清晰度。
图像去噪是指在图像中去除噪声（如椒盐噪声、高斯噪声等）的过程。
图像噪声是由于图像采集设备、传输过程中的干扰或存储介质导致的，会降低图像的质量和细节。
图像去噪的目的是提高图像的可视化效果和减少噪声对后续处理的影响。
图像去噪的方法可以分为两类，一类是基于空间域的图像去噪方法，另一类是基于频域的图像去噪方法。
基于空间域的方法是直接在像素空间对图像进行处理，如中值滤波、均值滤波等。
这些方法可以通过对像素进行局部平均操作来减少噪声的影响，但会导致图像边缘和细节的模糊。
基于频域的方法是将图像转换到频域进行处理，然后再转换回空间域。
这些方法利用图像在频域中的特性对噪声进行处理，如傅里叶变换、小波变换等。
图像增强是指通过一些技术手段提高图像的质量和视觉效果。
图像增强可以增强图像的对比度、细节、清晰度和亮度等方面。
图像增强的目的是使图像更加逼真、清晰，并更好地适应人眼的观察习惯。
图像增强的方法有很多种，常见的包括直方图均衡化、直方图规定化、图像锐化等。
直方图均衡化是通过重新分布图像的像素灰度值来增强对比度，使整个灰度级的范围得到充分利用，提高图像的可辨识度。
直方图规定化是通过将图像的灰度值映射到特定的灰度级，使图像的像素灰度值分布符合预期的规律，达到增强的效果。
图像锐化是通过增强图像边缘和细节来提高图像的清晰度，常用的方法有拉普拉斯算子、Sobel算子等。
图像增强的效果通常与图像的内容和特性有关，不同的增强方法适用于不同类型的图像。
例如，直方图均衡化适用于整体对比度较低的图像，而直方图规定化适用于需要满足特定灰度级分布的图像。
总而言之，图像去噪和图像增强是图像处理中两项重要的技术。
通过去除图像中的噪声和增强图像的质量和可视化效果，可以提高图像的清晰度和细节，使图像更加逼真和清晰。
基于人工智能的图像去噪与图像增强算法研究
基于人工智能的图像去噪与图像增强算法研究图像去噪与图像增强是计算机视觉领域中重要的研究方向之一。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能的图像去噪与图像增强算法已经取得了一系列令人瞩目的成果。
本文将对基于人工智能的图像去噪与图像增强算法进行研究，探讨其原理、方法和应用。
一、图像去噪算法研究在实际应用中，图像中常常受到各种噪声的影响，如高斯噪声、椒盐噪声等。
图像去噪的目标是通过算法将图像中的噪声去除，使得图像更加清晰和可识别。
1. 基于深度学习的图像去噪算法深度学习是人工智能领域的热门技术之一，其强大的特征提取和学习能力使得其在图像去噪领域取得了突破性的进展。
深度学习图像去噪算法可以学习到图像中的潜在噪声分布，并通过神经网络实现去噪的过程。
2. 基于小波变换的图像去噪算法小波变换是一种时间-频率分析方法，在图像处理领域具有很大的应用潜力。
基于小波变换的图像去噪算法通过将图像转换到小波域中，并对小波系数进行滤波处理，实现去除图像中的噪声。
3. 基于稀疏表示的图像去噪算法稀疏表示是一种数学工具，广泛应用于图像信号处理领域。
基于稀疏表示的图像去噪算法通过对图像进行稀疏表示，利用一个稀疏的表示矩阵来恢复原始图像。
二、图像增强算法研究图像增强是指通过一系列的算法和技术手段，对图像进行处理，改善图像的质量和视觉效果，使其更加清晰、具有更多细节和更好的对比度。
1. 基于深度学习的图像增强算法深度学习在图像增强领域也发挥着重要的作用。
基于深度学习的图像增强算法往往采用卷积神经网络结构，通过学习图像的特征，并通过非线性映射函数实现图像的增强。
2. 基于直方图均衡的图像增强算法直方图均衡是一种经典的图像增强算法，通过调整图像的灰度分布，使得图像的对比度更加均衡。
该算法简单高效，适用于多种图像增强场景。
3. 基于边缘增强的图像增强算法边缘是图像中的重要特征之一，基于边缘的图像增强算法旨在提高图像的边缘信息，使得图像在各种分析任务中能够更好地展现和突出边缘特征。
图像处理毕业设计
图像处理毕业设计图像处理毕业设计随着科技的不断发展，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。
作为一种将数字图像进行分析、处理、增强和重建的技术，图像处理在医学影像、人脸识别、安防监控等领域发挥着重要作用。
因此，图像处理成为了许多计算机科学与技术专业学生的毕业设计方向之一。
图像处理毕业设计的目标是通过算法和技术，对数字图像进行优化和改进，以满足特定的需求。
下面将介绍几个常见的图像处理毕业设计方向，供学生们参考。
一、图像增强与去噪图像增强是指通过算法和技术手段，提高图像的质量和视觉效果。
在这个方向上，学生可以研究和比较不同的图像增强算法，如直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。
可以考虑使用深度学习技术，通过训练神经网络来实现图像增强。
同时，去噪也是图像处理的重要任务之一，学生可以研究和实现一些经典的去噪算法，如小波去噪、非局部均值去噪等。
二、图像分割与目标检测图像分割是将图像划分为若干个具有独立语义的区域的过程。
目标检测是在图像中定位和识别特定的目标。
在这个方向上，学生可以研究和实现一些经典的图像分割和目标检测算法，如基于阈值的分割、基于区域的分割、卷积神经网络等。
可以考虑使用深度学习技术，通过训练神经网络来实现图像分割和目标检测。
三、图像压缩与编码图像压缩是将图像数据进行编码和压缩，以减少存储空间和传输带宽的过程。
在这个方向上，学生可以研究和实现一些经典的图像压缩和编码算法，如JPEG、JPEG2000等。
可以考虑使用深度学习技术，通过训练神经网络来实现图像压缩和编码。
四、图像识别与分类图像识别是将图像中的对象或场景进行识别和分类的过程。
在这个方向上，学生可以研究和实现一些经典的图像识别和分类算法，如支持向量机、卷积神经网络等。
可以考虑使用深度学习技术，通过训练神经网络来实现图像识别和分类。
总之，图像处理毕业设计是一个充满挑战和创新的方向。
学生们可以选择自己感兴趣的方向，深入研究和实践，挖掘出新的算法和技术，为图像处理领域的发展做出贡献。
基于机器学习的图像去噪与增强算法研究
基于机器学习的图像去噪与增强算法研究随着互联网和数字摄影的普及，我们每天都面临着大量的图像数据。
然而，这些图像数据中往往存在着噪声干扰，使得图像的质量下降，影响我们对图像的理解和分析。
因此，研究如何去噪和增强图像的算法变得非常重要。
近年来，基于机器学习的图像去噪与增强算法受到了广泛关注，并取得了许多重要的研究成果。
图像去噪是指通过消除图像中的噪声来提高图像的质量。
噪声会导致图像中出现不必要的细节或者模糊不清的区域，降低了图像的清晰度和准确性。
传统的去噪算法通常基于数学模型和统计学理论，如高斯滤波器和中值滤波器等。
这些方法在某些情况下效果较好，但对于复杂的噪声情况和图像细节保留方面存在一定的局限性。
机器学习的兴起为图像去噪提供了新的思路和方法。
基于机器学习的图像去噪算法通过训练模型来学习图像中的噪声和干净图像之间的关系，从而实现去噪的目的。
这些算法通常基于深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）等。
通过大量的训练样本和优化算法，这些模型可以学习到噪声和清晰图像之间的映射关系，并在实际应用中获得较好的去噪效果。
在基于机器学习的图像去噪算法中，常用的方法包括自编码器、生成对抗网络（GAN）和变分自编码器等。
自编码器是一种通过将输入数据压缩成低维编码，然后再通过解码器重构原始数据的模型。
通过让自编码器学习到数据的特征表示，可以实现对图像噪声的抑制和图像细节的恢复。
生成对抗网络是由生成器和判别器组成的两个对抗训练的模型，其中生成器负责生成类似于干净图像的输出，判别器则负责判断生成的图像是否真实。
通过不断地对抗训练，生成器可以学习到生成逼真图像的能力，从而实现对图像的去噪和增强。
变分自编码器是一种通过学习数据的潜在分布来进行图像去噪的方法。
通过将输入图像映射到潜在空间，并在潜在空间中对图像进行噪声消除操作，变分自编码器可以实现对图像的有效去噪。
除了图像去噪，基于机器学习的图像增强算法也是当前研究的热点之一。
图像增强是指通过对图像进行增强操作，改善图像的视觉效果和质量。
图像去噪与增强技术研究
图像去噪与增强技术研究随着数字图像处理技术的不断发展，图像去噪和增强技术也得到了极大的发展和应用。
图像去噪的目的是减少或消除图像中的噪声，以提高图像的质量和清晰程度。
图像增强的目的是使图像更清晰、更鲜明、更易于观察和分析。
本文将探讨图像去噪与增强技术的研究现状和发展趋势。
一、图像去噪技术图像噪声是指在图像采集、传输和处理过程中产生的一些随机因素所引起的图像失真。
图像去噪技术是指用某种算法或方法对图像中存在的噪声进行识别和消除。
常见的图像去噪技术包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、小波去噪等。
1. 均值滤波均值滤波是最简单、最常用的滤波算法之一。
它的原理是用像素的周围区域的平均灰度值代替该像素的灰度值。
均值滤波可以消除高斯噪声和椒盐噪声，但是对于噪声较严重的图像，去噪效果不佳。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，它的原理是用像素的周围区域的中值代替该像素的灰度值。
中值滤波可以有效地消除椒盐噪声和斑点噪声，但是对于高斯噪声的去除效果不理想。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种线性滤波算法，它的原理是用像素的周围区域的加权平均灰度值代替该像素的灰度值。
高斯滤波可以消除高斯噪声，但是对于椒盐噪声和斑点噪声的去除效果不佳。
4. 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换和阈值处理的去噪方法。
它能够对不同的频率成分进行处理，使得不同尺度的细节信息可以被有效保留。
小波去噪可以有效地消除各种类型的噪声，但是对于处理实时大尺寸图像时，计算量较大，处理速度较慢。
二、图像增强技术图像增强是指对图像的亮度、对比度、色彩、清晰度等进行调整，使图像更加清晰明了，更易于观察和分析。
常见的图像增强技术包括灰度变换、直方图均衡化、小波变换等。
1. 灰度变换灰度变换是一种常用的图像增强技术，其原理是对图像中的灰度值进行线性或非线性变换，从而改变图像的亮度和对比度。
灰度变换可以使图像更加鲜明、清晰，但是对于灰度分布不均衡的图像，效果不佳。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种调整图像亮度和对比度的方法，其原理是通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像中各灰度级的像素数分布均衡。
图像去噪毕业设计论文
目 录第一章 绪论1.1 选题背景及意义 (1)1.2 图像去噪的发展现状 (2)1.3 本课题研究主要内容 (3)第二章 图像预处理及C++Builder编程环境2.1 常见图像类型及读存实现 (7)2.1.1 图像的色彩模型 (7)2.1.2 图像类型表示 (8)2.1.3 常见图像文件的读入与保存实现 (9)2.2 图像的预处理 (10)2.3 C++ Builder编程环境 (15)2.3.1 C++ Builder功能特点 (15)2.3.2 本课题涉及到的C++ Builder控件 (17)第三章 图像的时域去噪方法研究及实现3.1 图像常见噪声的添加方法 (19)3.1.1 噪声的定义和分类 (19)3.1.2 随机噪声的添加方法与实现 (20)3.1.3 椒盐噪声的添加方法与实现 (20)3.2 时域去噪的常用算法与实现 (21)3.2.1 传统均值滤波 (21)3.2.2 模糊加权均值滤波 (22)3.2.3 传统中值滤波 (23)3.2.4 加权多级中值滤波 (24)3.2.5 多级非线性加权平均中值滤波 (25)3.2.6 均值加速中值滤波 (26)3.2.7 递归极大中值滤波 (28)3.2.8多级中值滤波滤波 (29)3.2.9 改进的多向多级中值滤波 (32)3.3 图像去噪效果的评价标准 (32)3.4 对比实验及结果分析 (34)3.5 结论 (38)第四章 总结及展望4.1 工作总结 (39)4.2 技术展望 (39)参考文献 (41)致谢 (42)附 录 (42)第一章 绪 论1.1 选题背景及意义人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界，并进而认识世界和改造世界。
据统计，人类约有70%的信息是通过视觉系统获取的。
粗略地说，图像是二维或三维景物呈现在人心目中的影像。
如果接受并加工识别这种视觉信息的是电子计算机，则称之为计算机图像处理和识别。
近年来，由于计算机技术的迅猛发展，计算机的速度越来越快，图像处理系统的价格日益下降，从而使图像处理得以广泛应用于众多的科学与工程领域，如遥感、工业检测、医学、气象、侦察、通信、智能机器人等。
基于卷积神经网络的图像去噪与增强算法研究
基于卷积神经网络的图像去噪与增强算法研究图像去噪与增强一直是计算机视觉领域中的重要研究方向。
随着卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的快速发展，越来越多的基于CNN的图像去噪与增强算法被提出和应用。
本文将重点研究基于卷积神经网络的图像去噪与增强算法，探讨其原理和方法，并介绍一些相关的研究成果和应用领域。
首先，我们需要了解什么是图像去噪与增强。
图像去噪是指通过算法去除图像中的噪声，以提高图像的质量和清晰度。
而图像增强则是通过算法改善图像的视觉效果，使图像更加鲜明、细腻和易于分析和理解。
卷积神经网络是一种深度学习模型，具有良好的特征提取能力和非线性映射能力。
在图像处理领域，卷积神经网络被广泛应用于图像分类、目标检测等任务，并且也被用来实现图像去噪与增强。
在图像去噪方面，基于CNN的算法通常采用自编码器（Autoencoder）结构。
自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，能够通过输入图像的压缩编码和解码过程，学习到图像的低维特征表示。
通过训练自编码器网络来学习图像的特征表示，并去除图像中的噪声。
目前，一些基于CNN的图像去噪算法已经取得了较好的效果，能够有效地去除高斯噪声、椒盐噪声等。
在图像增强方面，基于CNN的算法主要采用生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）结构。
GAN是一种由生成器和判别器组成的博弈模型。
生成器通过学习真实图像的分布，生成逼真的图像；判别器则尝试从真实图像和生成图像中区分出哪些是真实图像。
生成器和判别器相互对抗，通过不断的训练，生成器的能力逐渐提高，生成的图像也越来越逼真。
基于CNN的图像增强算法通过训练生成器和判别器网络来提升输入图像的质量和视觉效果。
除了自编码器和GAN，还有一些其他的基于CNN的图像去噪与增强算法，如基于注意力机制的算法、基于分解策略的算法等。
这些算法从不同的角度和思路出发，通过设计网络结构、优化损失函数等手段来实现图像去噪与增强的效果。
图像处理中的图像增强与去噪技术研究与方法优化
图像处理中的图像增强与去噪技术研究与方法优化摘要：图像增强和去噪是图像处理中常见的技术。
本文对图像增强和去噪的概念进行了阐述，并深入探讨了图像增强和去噪的技术方法。
针对图像增强和去噪中存在的问题，提出了一些优化方法。
最后，对图像增强和去噪的未来发展进行了展望。
一、引言图像处理是模拟和数字计算机，通过对图像进行处理和操作，从而得到对图像质量和信息进行增强的一个软件工程领域。
在图像处理中，图像增强和去噪是常用的技术，因为图像在采集和传输过程中会受到噪声的影响，降低图像的质量。
因此，图像增强和去噪技术的研究与方法优化具有重要意义。
二、图像增强技术研究与方法优化图像增强是指通过对图像的像素值进行操作，提高图像的视觉质量和信息的可视度。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、灰度变换等。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种广泛使用的图像增强方法，它通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的直方图更均衡。
直方图均衡化可以改善图像的亮度对比度，增强图像的细节。
2. 灰度变换灰度变换是一种简单且有效的图像增强方法，它通过改变图像的灰度级，改善图像的视觉效果。
常见的灰度变换方法有线性变换和非线性变换等。
3. 自适应增强方法自适应增强方法是一种针对不同图像区域采用不同增强策略的方法。
它可以根据图像的局部特征，在不同区域进行不同的增强操作，提高图像的视觉效果。
在图像增强技术的优化方法中，可以考虑以下几个方面：1. 算法优化通过改进算法的设计和实现，提高图像增强的效果和速度。
例如，可以采用并行计算和优化的数据结构等方法，加速图像增强过程。
2. 参数调整对于一些图像增强方法，存在一些参数需要设置。
通过对参数进行调整，可以获得更好的图像增强效果。
需要注意的是，参数调整应该在保持图像自然性的前提下进行。
3. 结合先进技术将图像增强与其他先进技术，如深度学习、计算机视觉等结合起来，可以进一步提高图像增强的效果。
例如，可以使用卷积神经网络来学习图像增强的模式，以提高图像的质量。
基于深度学习的图像去噪与图像增强研究
基于深度学习的图像去噪与图像增强研究图像去噪与图像增强是计算机视觉领域中的重要课题之一，通过深度学习技术在图像处理中取得了很大的突破。
本文将探讨基于深度学习的图像去噪与图像增强的研究。
首先，我们先介绍一下图像去噪与图像增强的概念。
图像去噪是指通过消除图像中的噪声，使图像更加清晰和可视化。
这对于图像处理、图像分析和机器视觉等领域非常重要。
而图像增强则是指通过改善图像的质量，使其更加有利于人眼观察，并提高图像的特征表达能力和辨识度。
深度学习是一种机器学习方法，它通过建立复杂的神经网络模型来识别、分析和处理数据。
在图像去噪和图像增强方面，深度学习已经取得了很大的成功。
它可以通过训练大量的图像样本来学习图像的纹理、结构和内容，然后生成一个去除噪声或增强图像的模型。
对于图像去噪任务，研究人员提出了不少基于深度学习的方法。
其中最常用的是基于卷积神经网络（CNN）的方法。
CNN具有深度网络结构和局部连接性的特点，能够有效提取图像的空间特征和纹理信息。
通过将图像输入到CNN模型中，去噪模型可以学习到图像中噪声的特征，并生成相应的输出图像。
除了CNN，还有一些其他的深度学习模型也被用于图像去噪任务。
例如，基于生成对抗网络（GAN）的方法不仅可以通过学习到的噪声分布来生成去噪图像，还可以通过对抗训练的方式使去噪效果更加真实和自然。
此外，还有一些基于变分自编码器（VAE）和残差学习（ResNet）的方法也取得了较好的去噪效果。
在图像增强任务方面，同样有许多基于深度学习的方法被提出。
这些方法主要包括图像超分辨率、图像增强和图像恢复。
图像超分辨率任务是将低分辨率的图像通过深度学习模型转换为高分辨率图像。
图像增强任务则是通过学习图像的特征分布和纹理信息来改善图像的质量和细节。
而图像恢复任务则是通过恢复缺失的图像信息，使图像更加完整和清晰。
与图像去噪任务类似，基于深度学习的图像增强方法也主要使用CNN模型。
通过输入图像到CNN模型中，模型可以学习到图像的特征分布和纹理信息，然后生成一个经过增强处理的图像。
基于像处理的像去噪与增强算法研究
基于像处理的像去噪与增强算法研究基于图像处理的图像去噪与增强算法研究图像处理技术在现代社会中有着广泛的应用。
在图像处理的过程中，图像的质量是一个重要因素。
然而，由于图像的采集过程中受到各种噪声的影响，图像往往会出现噪点，降低图像的质量。
为了改善图像质量，图像去噪与增强算法应运而生。
本文将对基于图像处理的图像去噪与增强算法进行研究，并探讨其原理和应用。
一、图像去噪算法1. 统计学方法统计学方法是图像去噪中经典的算法之一。
其中，均值滤波是一种常用的方法。
该方法通过计算像素点周围邻域内像素的均值来估计噪声像素的值，从而实现去噪的效果。
此外，中值滤波和高斯滤波等方法也常被使用。
2. 基于小波变换的方法小波变换在图像处理中有着广泛的应用。
通过对图像进行小波变换，可以将图像分解成不同尺度的频带，从而实现对噪声的分析和去除。
小波去噪方法利用小波变换的多分辨率分析特性，将噪声从图像中消除，并重构出去噪后的图像。
二、图像增强算法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。
该方法通过拉伸图像的像素值分布，使得图像在亮度和对比度方面得到了改善。
直方图均衡化的核心思想是将原始图像的累积直方图变换为均匀分布的直方图。
2. 自适应直方图均衡化自适应直方图均衡化是对传统直方图均衡化的改进。
该方法首先将图像分成若干个局部区域，然后对每个局部区域进行均衡化，最后将局部均衡化的图像拼接在一起，得到最终的增强图像。
自适应直方图均衡化能够更好地保留图像细节和纹理信息。
三、算法的比较与评价在图像去噪与增强算法中，各种方法都有其优缺点。
统计学方法简单易懂，但对于复杂噪声的去除效果不佳。
小波变换方法在去噪方面具有良好的效果，但对于图像细节的保留存在一定的问题。
直方图均衡化方法能够增强图像的对比度，但可能导致图像细节的丢失。
自适应直方图均衡化方法则能够在保留图像细节的同时增强图像的对比度。
针对不同的图像处理需求，选择合适的算法进行处理是必要的。
基于机器学习的图像去噪与增强算法研究
基于机器学习的图像去噪与增强算法研究图像去噪与增强是计算机视觉领域的重要问题，其在图像处理、计算机图形学、医学影像等领域具有广泛的应用价值。
随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的图像去噪与增强算法成为研究热点。
本文将探讨基于机器学习的图像去噪与增强算法的研究现状、方法原理以及应用前景。
首先，我们来了解一下图像去噪与增强的概念。
图像去噪是指对受到噪声干扰的图像进行恢复，去除噪声，提高图像的质量和清晰度；而图像增强是指通过增加图像的对比度、亮度或者细节等方式来改善图像的可视效果。
图像去噪与增强算法的研究旨在提高图像质量，提供更好的图像分析和识别性能。
基于机器学习的图像去噪与增强算法的研究主要集中在两个方向：基于传统机器学习方法和基于深度学习方法。
在基于传统机器学习方法方面，常用的算法包括支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）等。
这些方法通过构建合适的特征提取和分类器模型，实现对噪声的准确去除和图像质量的有效增强。
然而，传统机器学习方法往往需要手动设计合适的特征提取器，缺乏对复杂图像的自适应性和泛化能力。
相比之下，基于深度学习方法在图像去噪与增强任务上展现出强大的表现。
深度学习从数据中学习特征和模式，无需手动设计特征提取器，能够自动学习到更复杂和抽象的特征表示。
目前最流行的基于深度学习的图像去噪与增强算法主要是基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的模型。
通过建立深度的卷积神经网络模型，利用其强大的特征提取和表达能力，有效地去除图像中的噪声和增强图像的质量。
近年来，基于深度学习的图像去噪与增强算法取得了许多研究突破。
例如，CycleGAN 是一种基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）的图像去噪算法，通过对抗训练的方式实现对低质量图像的生成，进而达到去噪和增强的效果。
基于神经网络的图像去噪和图像增强技术研究
基于神经网络的图像去噪和图像增强技术研究图像去噪和图像增强是数字图像处理领域中的两个非常重要的技术，它们能够大大提升图像的质量和清晰度。
在实际应用中，我们常常会遇到需要去除某些噪声或者提升某些细节的情况，这时候就需要借助图像去噪和图像增强技术来完成。
近年来，随着计算机视觉和机器学习的快速发展，基于神经网络的图像去噪和图像增强技术也逐渐成为了研究的热点领域。
本文将探讨基于神经网络的图像去噪和图像增强技术的实现原理、优缺点及未来发展方向。
一、基于神经网络的图像去噪技术图像去噪是指对于受到非理想条件影响的图像，去除其上的噪声，使得图像更加干净和清晰的技术。
传统的基于数学模型的去噪算法虽然能够得到较好的效果，但是对于某些复杂的噪声类型却显得力不从心，此时采用基于神经网络的图像去噪算法则是更优秀的选择。
基于神经网络的图像去噪算法采用的是深度学习技术，通过构建深度卷积神经网络模型来学习图片中的噪声模型和去噪模型，从而实现图像去噪的目的。
通常来说，这种算法的训练过程需要大量的有噪声的图片和对应的无噪声图片作为训练样本，同时采用反向传播算法进行模型优化。
与传统的基于数学模型的去噪算法相比，基于神经网络的图像去噪算法能够更加准确地还原图像，同时能够适应更多的噪声类型。
当然，这种算法的训练和优化难度也相对较大，需要大量的训练数据和计算资源。
二、基于神经网络的图像增强技术图像增强是指通过对图像进行一系列处理，使其更加清晰、具有更多的细节信息，从而提升图像的质量和视觉效果的技术。
传统的图像增强算法主要是利用各种滤波器进行图像的处理，但是这种算法的效果受限于滤波器的类型和参数设置，对于某些问题无法有效解决。
基于神经网络的图像增强算法通常为超分辨率技术，也就是利用深度卷积神经网络模型学习图像的细节信息，在保证图像分辨率的同时，增强图像细节的显示。
这种算法的训练过程也需要大量的训练数据和计算资源，并且需要先进行图像的超分辨率重构，再进行细节增强处理。
数字图像处理中的去噪与增强技术探究
数字图像处理中的去噪与增强技术探究数字图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，其涉及诸多技术，其中包括去噪与增强技术。
在数字图像处理中，去噪与增强是两个相互关联但又有不同目标的任务。
去噪的目的是消除图像中的噪声，使图像更加清晰和可观察，而图像增强的目的是提高图像的视觉效果，以更好地展示图像的细节和特征。
本文将探究数字图像处理中的去噪与增强技术。
对于数字图像处理中的去噪技术，常见的方法包括平均、中值滤波和小波变换。
平均滤波是一种简单且广泛应用的方法，它通过计算邻域像素的平均值来减少噪声。
这种方法适用于基本的噪声类型，例如加性高斯噪声。
中值滤波则通过将像素值替换为其邻域像素值的中值来去除图像中的异常噪声。
相比于平均滤波，中值滤波能够更好地保留图像的细节。
小波变换是另一种常用的去噪方法，它基于频域分析，能够对不同频率的噪声进行分离和消除。
小波变换的优势在于其可调控的阈值方法，可以根据具体图像的特性进行去噪处理。
在数字图像处理中，增强技术的目标是提高图像的视觉效果和观察性，以更好地展示图像中的特征和细节。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸和滤波处理。
直方图均衡化方法通过调整图像的像素值分布，增强图像的对比度和亮度。
这种方法对于图像的整体增强效果较好，但可能会导致图像的细节丢失。
灰度拉伸则是通过重新映射图像的灰度级别，将像素值在新的灰度范围内进行重新分布，从而增强图像的对比度。
滤波处理方法则采用各种滤波器对图像进行处理，例如边缘增强、锐化和模糊等，以突出或平滑图像中的特定特征。
除了传统的去噪和增强技术，近年来深度学习的兴起也为数字图像处理带来了新的思路和方法。
通过卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等深度学习模型，研究者们在图像去噪和增强任务上取得了显著的成果。
深度学习可以通过大量的数据训练来学习图像中的噪声和特征模式，并在测试阶段对图像进行矫正和增强。
这种基于数据驱动的方法能够在一定程度上提高图像处理的准确性和效果。
医学图像处理中的噪声去除与图像增强技术研究
医学图像处理中的噪声去除与图像增强技术研究医学图像处理技术是当今医疗行业中必不可少的一种技术，它可以对医学图像进行数字化处理，提高医学图像的清晰度、精度和准确度，为医生们提供更好的医学图像，以便于更准确地诊断疾病和进行治疗。
医学图像处理中的噪声去除与图像增强技术研究是医学图像处理的关键内容。
1、医学图像中的噪声去除技术研究噪声是医学图像处理中常见的一个问题，它会影响医生对图像的判断和诊断。
医学图像中的噪声有多种形式，如几何畸变、点噪声、块噪声等。
因此，医学图像处理中的噪声去除技术也有很多种。
第一种是基于数学模型的噪声去除技术。
这种方法通过对医学图像的噪声特性进行研究，建立相应的数学模型，然后对医学图像进行数字化处理，以消除图像中的噪声。
这种方法效果比较好，但是存在处理时间长、需要较高的计算机配置等缺点。
第二种是基于滤波器的噪声去除技术。
这种方法可以快速地处理噪声，并且减少细节损失。
滤波器有很多种，如中值滤波器、高斯滤波器等。
不同的滤波器能够处理不同类型的噪声。
但是，在滤波器处理的过程中，可能会造成一些细节损失。
第三种是通过图像重构去除噪声。
这种方法是将图像分解成一系列小波，然后进行重构，以消除图像中的噪声。
这种方法可以同时处理各种类型的噪声，但是需要较高的计算机配置。
2、医学图像的增强技术研究医学图像增强技术是将医学图像进行数字化处理，以提高图像的质量和准确度。
医学图像增强技术有很多种，如灰度变换、直方图均衡、小波变换等。
第一种是灰度变换技术。
这种技术可以改变医学图像的亮度和对比度，以提高图像的清晰度和准确度。
通过对不同区域的图像进行灰度变换，可以使图像更加清晰和易于观察。
第二种是直方图均衡技术。
这种技术可以增强图像的对比度，并且可以使图像在视觉上更加平衡。
通过对图像直方图进行分析和处理，可以使图像的亮度和对比度更加均衡，从而提高图像的质量。
第三种是小波变换技术。
这种技术可以将医学图像分解成各个频率的小波信号，然后对各个频率进行增强处理，最后将增强后的信号合成为一张医学图像。
数字图像边缘增强图像锐化毕业论文
中文摘要随着技术的发展和人们生活水平的不断提高，数字图像作为记录和传达信息的一种媒介，在人们生活和生产中扮演者越来越重要的角色。
随着数字图像的不断进步发展和成熟，数字图像不仅在日常生活的摄影，平面设计，传媒发挥自己的作用，也会更多地在航天航空，刑事侦查，精密医疗仪器等更加重要的研究领域起到更大的作用。
于是，不断学习和探索各种数字图像处理技术，对准确运用各种数字图像更好地服务于生产生活，愈发显得重要。
而数字图像边缘增强是数字图像处理技术里面重要的一种，是一种提高图像清晰度的重要方法之一。
经实例检测，该图像边缘增强算法可以有效提高图像的清晰度，同时有效避免图像噪点的增强。
关键词：数字图像，边缘增强，清晰度ABSTRACTWith the development of technology and people's living standard, as a way of recording and conveying information, digital images play an important rolein people's daily life and production. with the development and maturity of digital image, digital imagesare not only applied in photography, graphic design, media, but alsoplay a greater role in aerospace, criminal investigation, precision medical instruments or other important fileds.In this case, learning and exploration of the processing techniques of digital image, and how to use various digital images properly to serve forour daily life and production, arebecoming more and more important.As we all know,the digital image edge enhancement is one of the most important digital image processingtechnology,which is an inportant approach to improve the image definition.After testing, the algorithm of image edge enhancement can effectively improve the clarity of image, and effectively avoid the enhancement of image noise.Key Words：digital image，enhancement of image edge，clarity目录第一章导论 (4)1.1 课题背景 (4)1.2 课题意义 (4)1.3 研究内容方法步骤 (5)1.4 论文的创新 (5)第二章图像边缘检测 (6)2.1 图像边缘检测方法概述 (6)2.2 Roberts边缘检测 (7)2.3 Prewitt边缘检测 (8)2.4 Sobel边缘检测 (9)2.5 Laplacian边缘检测 (9)2.6 Canny边缘检测算子 (11)第三章实例检测与算法优化 (13)3.1 实例检测与对比 (13)3.1.2 对比总结 (15)3.2 基于Sobel算子的算法优化 (17)3.2.1 八方向Sobel算子 (17)3.2.2 去除图像中的椒盐噪声 (18)3.2.3 抑制图像中的高斯噪声 (19)第四章Photoshop中锐化工具使用探索 (22)4.1 Photoshop中常用的锐化工具 (22)4.2 USM锐化滤镜探索 (22)4.2.1 数量 (22)4.2.2 半径 (27)4.2.3 阀值 (30)4.2.4 有关数量、半径、阀值的总结 (31)附录 (33)参考文献 (38)致谢 (39)第一章导论1.1 课题背景图像是人类记录生活，传达信息非常重要的媒介和手段。
图像增强毕业设计
图像增强毕业设计图像增强毕业设计近年来，随着数字图像处理技术的迅猛发展，图像增强作为其中的重要研究方向，逐渐引起了人们的关注。
图像增强是指通过对图像进行一系列的处理操作，改善图像的质量和视觉效果。
在各个领域中，图像增强技术都有着广泛的应用，如医学影像、安防监控、航天图像等。
一、图像增强的意义和目标图像增强的意义在于提升图像的质量和细节，使得图像更加清晰、鲜明，并且更符合人眼的观察习惯。
通过图像增强，可以使得图像中的目标物体更加容易被观察和分析，从而为后续的图像处理和分析提供更好的基础。
图像增强的目标主要包括以下几个方面：增强图像的对比度、增强图像的亮度、减少图像的噪声、增强图像的细节等。
通过对图像进行适当的增强处理，可以使得图像的视觉效果更加出色，更符合人眼的感知。
二、图像增强的方法和技术图像增强的方法和技术有很多种，常见的方法包括直方图均衡化、滤波、锐化、噪声去除等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对图像的像素值进行统计和调整，使得图像的对比度得到增强，从而改善图像的视觉效果。
滤波是图像增强中常用的方法之一，通过对图像进行低通滤波或高通滤波，可以分别实现图像的模糊和锐化。
低通滤波可以平滑图像，减少图像的噪声和细节，而高通滤波则可以突出图像的边缘和细节。
锐化是指通过对图像进行边缘增强，使得图像的细节更加清晰和鲜明。
常见的锐化方法包括拉普拉斯算子、Sobel算子等。
噪声去除是图像增强中的一个重要环节，噪声会降低图像的质量和视觉效果。
常见的噪声去除方法有中值滤波、均值滤波等。
三、图像增强的应用领域图像增强在各个领域中都有着广泛的应用。
在医学影像领域，图像增强可以帮助医生更好地观察和分析病灶，提高诊断的准确性和可靠性。
在安防监控领域，图像增强可以提高监控摄像头的拍摄效果，使得监控图像更加清晰、鲜明，从而提高安防系统的效果。
在航天图像领域，图像增强可以改善卫星拍摄的图像质量，使得卫星图像更适合用于地理信息的提取和分析。
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BI YE SHE JI（20 届）图像增强算法研究-去噪与锐化模块摘要视觉信息为人类获取外界信息的最有效信息的手段，图像作为这一视觉信息的载体是人类与外界进行信息交换一种主要手段。
因此，图像处理的相关应用必然关系到人的各方面的需求，从基本的生活需要，到更广泛的医学，社会管理等多方面的需求。
本文主要介绍了关于图像去噪中的中值滤波方法和改进的中值滤波方法的研究、实现以及图像锐化中梯度锐化和拉普拉斯锐化方法的研究、实现。
首先介绍了图像增强中去噪和锐化的意义以及发展状况。
其次介绍了用于实现程序的开发工具——VC++及其应用的语言C或C++。
然后分块说明了去噪和锐化的目的及方法。
最后详细介绍了去噪和锐化中的中值滤波、改进的中值滤波、梯度锐化、拉普拉斯锐化的算法与实现，并用图片展示了中值滤波、改进的中值滤波、梯度锐化、拉普拉斯锐化的效果。
关键词：去噪，锐化，VC++AbstractImage as a kind of effective information carrier, is the main source of human acquire and exchange information. More than 80% of human perception of the outside information by visual. As a result, the application field of image processing will involve all aspects of human life and workLess about were introduced in this paper median filter in image denoising method and the improved median filtering method research, implement, and image sharpening gradient sharpening and Laplacian sharpening method in the research and implementation. Of image enhancement denoising is introduced and the sharpening of the meaning and development status. Secondly, this paper introduces the development tools used to implement the program, vc + + language C or C + + and its application. Then partitioned illustrates the object and the method of denoising and sharpening. Finally denoising was introduced in detail and the sharpening of the median filter, the improved median filtering and gradient sharpening and Laplacian sharpening algorithm and implementation, and show us the median filter, the improved median filtering and gradient sharpening and Laplacian sharpening effect.Key words: denoising, sharpening, vc + +目录第一章绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 图像增强中的去噪和锐化的研究及发展现状 (2)第二章 VC++开发工具的介绍 (3)2.1 基本信息 (3)2.2 开发环境 (3)第三章图像去噪和锐化 (4)3.1 图像去噪 (4)3.1.1 介绍 (4)3.1.2 噪声的产生及分类 (4)3.1.3 去除图像噪声的方法简介 (4)3.2 图像锐化 (5)3.2.1 图像锐化的概念 (5)3.2.2 图像锐化的原理 (5)第四章图像去噪和锐化的算法与实现 (7)4.1 中值滤波 (7)4.1.1 基本原理 (7)4.1.2 实现方法 (7)4.1.3 程序源代码 (8)4.1.4 结果输出及分析 (9)4.2 改进的中值滤波 (10)4.2.1 基本原理 (10)4.2.2 实现方法 (10)4.2.3 程序源代码 (11)4.2.4 结果输出及分析 (12)4.3 梯度锐化 (13)4.3.1 基本原理 (13)4.3.2 实现方法 (15)4.3.3 程序源代码 (15)4.3.4 结果输出及分析 (17)4.4 拉普拉斯锐化 (17)4.4.1 基本原理 (17)4.4.2 实现方法 (19)4.4.3 程序源代码 (19)4.4.4 结果输出及分析 (21)结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)第一章绪论据统计，人来有百分之七十以上的对外界的信息社区来源于图像，由此可见人类的大部分认知信息都是通过图像获取的。
因此，利用计算机对图像进行各种有效的处理，从底层的图像表示到高层的语义级别的处理成为发展非常活跃的方向。
在这些图像相关的理论和技术中。
图像增强本技术是其中的一个飞涨重要的泛指。
1.1 课题背景数字图像处理基础自从上世纪60年代随着计算机的发展而快速发展，经历一个从无到有，从实践到理论相对完善的过程，作为一个新兴领域，在各个方向都有着很多成功的应用。
对各个领域的发展也影响深远。
在人类各种对外界的感知中，视觉扮演着作重要的角色。
在早期的图像的指令处理中，人们重点再有改进图像的质量，是处理后的图像有着更佳的视觉效果，或者在保证视觉效果的同时减少图像的质量，这涉及到一系列的图形编码解码技术。
关于图像处理技术的一个成功应用为美国航天就对来自月球探测器的大量照片进行处理，通过一系列的图像处理算法，获得了较好的月球表面的图像信息，包括月球全景图，地形区，彩色照片等。
从而为人类登月的成功做出了重要贡献。
来自各方面的需求促使了数字图像处理技术的诞生。
除了在航天的应用，图像处理另一个组要应用就是医学图像处理方面，通过X射线，CT等装置获得人体图片或断层图片往往由于硬件条件的限制，无法满足医生的诊断要求，通过数字图像处理技术，能够很好的对图像质量增强，对图像进行重建。
1975年EMI公司又成功研制出的CT装置适用于全身诊断，从而获得了人体各个部位的清晰图像，这一杰出工作也因此获得了诺贝尔奖，以表彰它对人类医学的发展与几部做出的杰杰出贡献。
在对底层对图像进行研究之后，对图像更高层次的研究也快速发展，如何发掘图像的语义信息成为这个研究的主要方向，跟多国家都投入了大量人力物力，使得这一方的理论研究结果与实际应用层出不穷。
20世纪80年代后，地理信息系统开始大规模应用图像处理基础，如海量图像处理，自动匹配等技术使得数字图像处理技术的应用领域进一步扩展。
数字图像处理技术快速发展是从上世纪90年以后开始的。
其中小波理论的提出，和小波变换的快速发展。
它克服了傅里叶分析在局部分析的不足，被认为是调和分析进半个世纪以来的工作精华。
Ma11at于1988年有效地将将小波分析用于图像处理，大大的推动了该领域的发展。
到目前为止，图像处理在图像传输，自动化办公，医疗，国防，通信，地理信息系统，太空探险等领域起到重要的推动作用。
进入21世纪，计算机计算能力的大幅度提升，数字图像处理技术又获得了新的发展契机，在大数据的引领和推动下，图像处理与社交网络相结合，在更多的领域与复杂网络，关系挖掘，视频监控，协同推荐等领域继续发展。
该技术已经成为了有着远大前景与发展前途的学科，并且会继续进行领域拓展。
1.2 图像增强中的去噪和锐化的研究及发展现状自20世纪70年代起，人们在增强图像指令方面重要研究对噪声的处理，并且发现噪声的分布有一定的规律，可以通过概率的方法建模。
从而诞生了一些列的图像去噪算法。
传统的图像去噪方法基本上可以分为两类：基于空域滤波方法和基于频域滤波的方法。
最又提出了许多新的方法。
为了提高图像质量，噪声是不得不面临的问题。
噪声的出现阻碍了人们对图像的认识，也为后续的图像处理提供的障碍。
噪声的产生因素有多种，由于采样机器会受到各种因素的影响如光照，天气，温度，内部器件干扰等，从而使得图像的质量受到影响。
一旦图像质量下降，那么一系列以图像质量为基础的处理的可信度，效率，准确度都将受到连带影响。
这些工作包括图像分割，边缘提取，特征提起，图像压缩等。
因此如何抑制图像噪音成为了一项重要的工作，其对图像处理有着深远影响。
与之相对的是，一些去噪技术会使得图像变得模糊不清，因此一些类的锐化技术的提出可以换件图像模糊带来的影响，使得图像的轮廓信息变得更加清晰。
图像锐化技术在这一需求下也取得了快速的发展。
第二章 VC++开发工具的介绍2.1 基本信息本实验采用Microsoft VisualC++进行开发，最为一个重要的集成开发工具其提供了各种辅助功能，包括语法调整，显著显示，调试支持，多人协作，网络软件开发等。
尤其是提供了一些列的类库从而封装了相当多的底层功能使得开发人员可以快速进行原型开发。
目前最新的版本是Microsoft Visual C++ 2012。
2.2 开发环境本次开发的版本为Visual Studio 2008，其在以前版本上增加了需要新的功能，如新的可视化开发工具，所见即所得的开发风格大大提高了开发效率，特别是这一版本中对网络开发提供的多种增强支持，如动态网页开发，数据库开发等。
开发人员能够高效利用其所提供的服务器端和客户端的开发框架，轻松部署应用，便于多人调试，工作流定制。
成为目前Microsoft 平台开发的首选软件包。
第三章图像去噪和锐化3.1 图像去噪3.1.1 介绍图像去噪赌赢的英文单词为Image Denoising.在实际应用中，图像在采集和传输中都会受到影响和干扰，这些不正常的因素称之为噪音，对应的图像称为噪声图像。
通过技术手段有效减少字图像中噪声的方法及过程称为图像去噪。
3.1.2 噪声的产生及分类噪声按照原始信号与噪声的关系可以分为三类：加性噪声, 乘性噪声和量化噪声。
这些噪声产生于传输或者量化阶段。
下面是这三类噪声的详细解释。
(f(x,y)表示给定原始图象,g(x,y)表示图象信号,n(x,y)表示噪声。