图像处理文献综述

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【图像复原技术研究文献综述2000字】

图像复原技术研究国内外文献综述作为日常生活中广泛使用的技术，图像修复技术汇集了国内外许多重要技术。

实际上，图像复原分为三种标准：首先是搭建其劣化图像的图像模型；其次去研究和筛选最佳的图像复原方法；最后进行图像复原。

所有类型的成像模型和优化规则都会导致应用于不同领域的不同图像恢复算法。

我们对现有的图像复原方法大致做了总结，如利用线性代数知识的线性代数复原技术、搭建图像退化模型的去卷积图像恢复技术以及不考虑PSF的图像盲解卷积算法等。

其中，去卷积方法主要包括功率谱均衡、Wiener滤波和几何平均滤波等，然而这些方法需要许多预信息和噪声稳定假设，这在现实当中我们不可能利用计算机去做到的的事情，因此它们只适用于线性空间不变的理想系统，仅当噪声与信号无关时才能达到很好的效果。

但是在一些条件恶化的情况下，就不能满足图像修复的效果了。

在图像恢复领域当中，另一个重要且常见的方法是盲去卷积复原法。

它的优势是在没有预先了解退化函数和实际信号的知识前提下，可以根据劣化图像直接估计劣化函数和初始信号。

实际上，现在有几个算法通过不充分的预测信息来恢复劣化图像。

由于我们需要对图像和点扩展函数的一些相关信息进行假设和推导，所以这就导致图像恢复的解通常并不存在唯一性，并且我们已知的初始条件和对附加图像假设的选择也会对解的优劣产生很大的关系。

与此同时，由于信道中不可避免的加性噪声的影响，会进一步导致盲图像的复原变差，给图像复原造成许多困难。

也就是说，如果我们直接利用点扩展函数进行去卷积再现初始图像，则一般会导致高频噪声放大，导致算法的性能恶化，恢复不出清晰的图像。

因此，我们要尽可能的提高图像的信噪比，从而提高图像复原的效果。

基于已知的降质算子和加性噪声的某些统计性质从而恢复清晰的图像，我们将这种方法叫做线性代数恢复方法，并且这种线性代数恢复方法在一定程度上提出了用于恢复滤波器的数值计算从而使得模糊图像恢复到与清晰图像一致的新的设计思想。

图像压缩文献综述

《数字图像处理和模式识别》期末大作业题目：图像压缩文献综述班级：数字媒体学院计算机技术姓名：徐德荣学号：6141603020图像压缩文献综述1 图像压缩编码概述图像信息的压缩编码，是根据图像信号固有的统计特性和人类的视觉特性进行的。

图像信号固有的统计特性表明，其相邻像素之间、相邻行之间或者相邻帧之间，都存在较强的相关特性。

利用某种编码方法在一定程度上消除这些相关特性，便可实现图像信息的数据压缩。

这个过程也就是尽量去除与图像质量无关的冗余信息，属于信息保持（保持有效信息）的压缩编码。

另一种考虑是，图像最终是由人眼或经过观测仪器来观看或判决的。

根据视觉的生理学、心理学特性，可以允许图像经过压缩编码后所得的复原图像有一定的图像失真，只要这种失真是一般观众难以察觉的。

这种压缩编码属于信息非保持编码，因为它使图像信息有一定程度的丢失。

由此可见，图像压缩编码的研究重点是：怎样利用图像固有的统计特性，以及视觉的生理学、心理学特性，或者记录设备和显示设备等的特性，经过压缩编码从原始图像信息中提取有效信息，尽量去除那些无关的冗余信息，并且在保证质量（能从这些数据中恢复出与原图像差不多的图像）的前提下，用最低的数码率或最少的存储容量，实现各类图像的数字存储、数字记录或数字传输。

2 图像编码研究现状图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化,到今天己经有五十多年的历史。

五十年代和六十年代的图像压缩技术由于受到电路技术等的制约,仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复原等技术的研究,还很不成熟。

1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”标志着图像编码作为一门独立的学科诞生了。

到了70年代和80年代,图像压缩技术的主要成果体现在变换编码技术上;矢量量化编码技术也有较大发展,有关于图像编码技术的科技成果和科技论文与日俱增,图像编码技术开始走向繁荣。

自80年代后期以后,由于小波变换理论,分形理论,人工神经网络理论,视觉仿真理论的建立,人们开始突破传统的信源编码理论,例如不再假设图像是平稳的随机场。

图像处理文献综述

文献综述近年来，随着计算机视觉技术的日益发展，图像处理作为该领域的关键方向受到越来越多研究人员的关注与思考。

在现在的日常生活中，由于通信设备低廉的价格和便捷的操作，人们越来越喜欢用图像和视频来进行交流和分享，消费性的电子产品在消费者中已经非常普遍，例如移动手机和数码相机等等。

在这个纷繁多变的世界，每天都有数以万计的图像产生，同时信息冗余问题也随之而来。

尽管在一定的程度上，内存技术的增加和网络带宽的提高解决了图像的压缩和传输问题，但是智能的图像检索和有效的数据存储，以及图像内容的提取依然没有能很好的解决。

视觉注意机制可以被看做是人类对视觉信息的一个筛选过程，也就是说只有一小部分重要的信息能够被大脑进行处理。

人类在观察一个场景时，他们往往会将他们的注意力集中在他们感兴趣的区域，例如拥有鲜艳的颜色，光滑的亮度，特殊的形状以及有趣的方位的区域。

传统的图像处理方法是将整幅图像统一的处理，均匀的分配计算机资源；然而许多的视觉任务仅仅只关系图像中的一个或几个区域，统一的处理整幅图像很明显会浪费过多的计算机资源，减少处理的效率 [1,2]。

因此，在计算机视觉领域，建立具有人类视觉系统独特数据筛选能力的数学模型显得至关重要。

受高效的视觉信息处理机制的启发，计算机视觉领域的显著性检测应运而生。

图像显著性检测是通过建立一定的数学模型，让计算机来模拟人类的视觉系统，使得计算机能够准确高效的定位到感兴趣的区域。

一般来说，一个信号的显著性可以表示为其和周围环境的差异性。

正是因为这个信号和周围的其他信号的迥异性，使得视觉系统不需要对环境中的所有感兴趣的区域进行逐个的扫描，显著的目标会自动从环境中凸显出来。

另外，一些心理学研究表明人类的视觉机制不仅仅是由低级的视觉信号来驱动的，基于记忆、经验等的先验知识同样能够决定场景中的不同信号的显著性，而这些先验知识往往是和一些高层次的事件以及视觉任务联系在一起的。

基于当前场景的视觉显著性机制是低级的，慢速的。

数字图像处理文献综述

数字图像处理技术综述摘要：随着计算机的普及，数字图像处理技术也获得了迅速发展，逐渐走进社会生产生活的各个方面。

本文是对数字图像处理技术的一个总体概述，包括其内涵、优势、主要方法及应用，最后对其发展做了简单的总结。

关键词：数字图像、图像处理技术、处理方法、应用领域Overview of digital image processing technologyAbstract: With the popularization of computer, digital image processing technology also won the rapid development, and gradually go into all aspects of social life and production. This paper is a general overview of the digital image processing technology, including its connotation, advantage, main method and its application. And finally, I do a simple summary of the development.Keywords: digital image, image processing technology, processing method, application field前言：图像处理技术被分为模拟图像处理和数字图像处理两大类。

数字图像处理技术一般都用计算机处理或实时的硬件处理，因此也称之为计算机图像处理[1]。

而时至今日，随着计算机的迅速普及，数字图像处理技术也飞速发展着，因为其用途的多样性，可以被广泛运用于医学、交通、化学等各个领域。

一、数字图像处理技术的概念内涵数字图像处理技术是指将一种图像信号转变为二进制数字信号，经过计算机对而其进行的图像变换、编码压缩、增强和复原以及分割、特征提取等处理，而高精准的还原到显示器的过程[2]。

图像处理文献综述

文献综述近年来，随着计算机视觉技术的日益发展，图像处理作为该领域的关键方向受到越来越多研究人员的关注与思考。

在这个纷繁多变的世界，每天都有数以万计的图像产生，同时信息冗余问题也随之而来。

视觉注意机制可以被看做是人类对视觉信息的一个筛选过程，也就是说只有一小部分重要的信息能够被大脑进行处理。

因此，在计算机视觉领域，建立具有人类视觉系统独特数据筛选能力的数学模型显得至关重要。

受高效的视觉信息处理机制的启发，计算机视觉领域的显著性检测应运而生。

图像显著性检测是通过建立一定的数学模型，让计算机来模拟人类的视觉系统，使得计算机能够准确高效的定位到感兴趣的区域。

一般来说，一个信号的显著性可以表示为其和周围环境的差异性。

基于当前场景的视觉显著性机制是低级的，慢速的。

图像处理文献综述

文献综述近年来，随着计算机视觉技术的日益发展，图像处理作为该领域的关键方向受到越来越多研究人员的关注与思考。

在这个纷繁多变的世界，每天都有数以万计的图像产生，同时信息冗余问题也随之而来。

视觉注意机制可以被看做是人类对视觉信息的一个筛选过程，也就是说只有一小部分重要的信息能够被大脑进行处理。

因此，在计算机视觉领域，建立具有人类视觉系统独特数据筛选能力的数学模型显得至关重要。

受高效的视觉信息处理机制的启发，计算机视觉领域的显著性检测应运而生。

图像显著性检测是通过建立一定的数学模型，让计算机来模拟人类的视觉系统，使得计算机能够准确高效的定位到感兴趣的区域。

一般来说，一个信号的显著性可以表示为其和周围环境的差异性。

基于当前场景的视觉显著性机制是低级的，慢速的。

图像分割方法综述【文献综述】

文献综述电子信息工程图像分割方法综述摘要：图像分割是图像理解的基础，图像分割的算法研究越来越受到关注，早期的图像分割算法在之后的研究中得到完善。

活动轮廓模型是图像分割和边界提取的重要工具之一，主要包括了参数形式活动轮廓模型和几何形式活动轮廓模型两大类，本文对这两类模型进行了大概的说明，简单叙述了相对的优点，如几何活动轮廓模型在变形的过程中能处理曲线拓扑变化。

鉴于活动轮廓模型所存在的缺点，提出了水平集算法，使得计算的范围和简易程度有了很大的发展。

最后指出了图像分割的算法还有一些进一步优化的研究发展方向。

关键词：图像分割，参数活动轮廓模型，几何活动轮廓模型，水平集1.引言对图像进行处理，通过图像分割、目标分离、特征提取、参数测量等技术，将原始的图象转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。

其中图像分割已经越来越受到人们的关注，作为一种图像处理与计算机视觉操作的预处理手段，已经应用到了很多的领域，图像分割可以定义为：根据图像特征对图像进行区域划分[1]过程，图像分割的效果好坏会直接影响到后续的处理结果，所以图像分割是一个基本而又关键的技术，为此人们提出了很多有效的、具有鲁棒性的分割算法。

图像分割方法有很多，按知识的特点和层次可分为数据驱动和模型驱动两大类[2]，前者有Roberts算子、Sobel算子和Canny算子、阈值分割、分水岭算法和模糊聚类分割算法等；后者是直接建立在先验知识的基础上的，如基于活动轮廓模型的图像分割。

水平集的应用领域是隐含曲线（曲面）的运动[3]，现在水平集已经广泛应用于图像恢复、图像增强、图像分割、物体跟踪、形状检测与识别、曲面重建、最小曲面、最优化以及流体力学中的一些方面。

一个好的图像分割算法应具有以下特点：1、有效性，能将图像中感兴趣的区域或目标分割出来的有效规则。

2、整体性。

能得到图像中感兴趣区域或目标的无断点和离散点的封闭边界。

3、精确性，分割所得到的感兴趣区域或目标边界与实际情况贴近。

基于matlab的图像预处理技术研究文献综述

毕业设计文献综述题目：基于matlab的图像预处理技术研究专业：电子信息工程1前言部分众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。

果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。

图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。

视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。

拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。

由此可见，视觉信息对人类非常重要。

同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。

通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。

图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。

图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

图像处理最早出现于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。

图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的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。

首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。

他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。

数字图像处理文献综述

医学图像增强处理与分析【摘要】医学图像处理技术作为医学成像技术的发展基础，带动着现代医学诊断产生着深刻的变革。

图像增强技术在医学数字图像的定量、定性分析中扮演着重要的角色，它直接影响到后续的处理与分析工作。

本文以医学图像(主要为X光、CT、B超等医用透视图像)为主要的研究对象，研究图像增强技术在医学图像处理领域中的应用。

本文通过对多种图像增强方法的图像处理效果进行了比较和验证，最后总结出了针对医学图像的各项特点最有效的图像增强处理方法。

关键词：医学图像处理；图像增强；有效方法；Medical Image has been an important supplementary measure of the doctor's diagnosis and treatment. As the developmental foundation of these imaging technology, Medical Image Processing leads to profoundly changes of modern medical diagnosis. Image enhancement technology plays an important role in quantitative and qualitative analysis of medical imaging .It has affected the following treatment and analysis directly. The thesis chooses medical images (including X-ray, CT, B ultrasonic image) as the main research object, studies the application of image enhancement technology in the field of medical images processing. and then we sum up the most effective processing method for image enhancement according to the characteristics of image.Key words:Medical Image ；Medical image enhancement ；effective method11 引言近年来，随着信息时代特别是数字时代的来临数字医学影像成为医生诊断和治疗的重要辅助手段。

数字图像处理论文文献综述

数字图像处理论文文献综述文献综述图像处理技术发展到今天，已经被应用到工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学、医学甚至社会科学等多个学科，并成为这些学科获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，所以图像处理科学己经成为与国计民生紧密相连的一门应用科学。

图像处理技术研究的重点在于图像处理算法和系统结构，随着计算机、集成电路等技术的飞跃发展，图像处理技术在这两方面都取得了长足的发展。

但随着图像信息数据量的增大，图像处理算法复杂度的提高，图像处理技术依然面临着许多挑战性的问题，具体可概括为图像处理的网络化、复杂问题的求解与处理速度的高速化，可以通过选择合适的图像处理平台以及恰当的图像处理算法来解决这些挑战性的问题。

图像处理技术最初是在采用高级语言编程在计算机上实现的，后来还在计算机中加入了图像处理器(GPU)，协同计算机的CPU工作，以提高计算机的图形化处理能力。

在大批量、小型化和低功耗的要求提出后，图像处理平台依次出现了基于VLSI技术的专用集成电路芯片((ASIC)和数字信号处理器((DSP)，近年来，随着EDA技术的发展以及FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)技术的提高，越来越多的厂家和科研机构将FPGA作为图像处理技术实现的主要平台，以提高图像处理系统的性能。

FPGA是在PAL, GAL, CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。

它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。

FPGA采用了逻辑单元阵列LCA( Logic Cell Array)这样一个新概念，内部包括可配置逻辑模块CLB( Configurable LogicBlock、输出输入模块IOB ( Input Output Block)和内部连线(Interconnect)三个部分。

图像处理文献综述【范本模板】

信息工程学院毕业设计文献综述姓名：学号：专业:班级：此栏为论文题目作者姓名：（塔里木大学信息工程学院＊*系＊＊班，电话号码）摘要：在图像处理中，图像滤波起着重要作用。

它可以有效地抑制（平滑）各种噪声、保持边缘信息，从而改善后续处理工作的质量（如提高图像分割精度等）。

图像滤波的方法有很多,比如说中值滤波、均值滤波、高斯滤波、维纳滤波等，中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，均值滤波是把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作，高斯滤波实质上是一种信号的滤波器，其用途是信号的平滑处理，本文着重对中值滤波、均值滤波和高斯滤波进行分析，进一步了解它们的原理、特点、改进的算法及其应用.关键词：图像；滤波；中值滤波；均值滤波；高斯滤波一、引言图像滤波就是采用一定的算法对数字图像进行处理，以获得人眼视觉或者某种接受系统所需要的图像处理过程。

［1]对图像滤波的要求是，既能滤除图像中的噪声又能保持图像的细节。

[2］由于噪声和图像细节的混叠，所以在图像滤波中，图像的去噪与细节的保留往往是一对矛盾。

数字图像滤波技术是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科,随着图像滤波理论和方法的进一步完善，［3］使得数字图像滤波技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。

面对数字化时代的来临，图像滤波知识显得越来越重要，实际上图像滤波已经渗透到计算机、电子、地质、气象、医学等诸多领域.二、正文1、＊＊的发展状况图像滤波的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4个阶段.初创期开始于20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行少秒显示，大多采用中、大型机对其处理.[5］在这一时期，由于图像存储成本高、处理设备昂贵，其应用面很窄。

进入20世纪70年代的发展期，开始大量采用中、小型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描方式，特别是CT和卫星遥感图像的出现，对图像处理技术的发展起到了很好的推动作用。

基于matlab的图像预处理技术研究文献综述

果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。

图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。

视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。

拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。

由此可见，视觉信息对人类非常重要。

同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。

通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。

图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。

图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

图像处理最早出现于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。

图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的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。

首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。

基于稀疏表示的图像重建算法研究文献综述

---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 基于稀疏表示的图像重建算法研究+文献综述摘要图像在获取、存储、传输等过程中都会受到特定噪声的污染，造成图像质量的下降，因此图像的重建是图像处理中的一个重要问题。

其目的是通过一系列的运算，尽可能恢复原始图像。

近年来，稀疏表示理论受到人们的广泛关注。

其理论依据是，具有一定光滑性的干净图像在适当的过完备字典下存在稀疏表示，通过选择或设计适当的字典，求出图像在该字典下的稀疏表示，就可以达到重建的目的。

图像的重建是图像处理的重要课题之一，即是试图利用退化现象的某种先验知识来重建或恢复被退化的图像，最终达到改善给定图像的目的。

图像复原技术经过几十年的发展，逐步形成了一套统一的理论框架。

1 / 9本研究了在两种不同字典下的稀疏表示，同时实现基于稀疏正则化的图像信号复原。

实验结果表明，曲波字典比小波字典具有更好的适应性。

关键词数字图像处理稀疏表示正则化图像重建7090毕业设计说明书（论文）外文摘要TitleImage reconstructionalgorithmbased on the sparse representationAbstractImages in the process of acquisition, storage, and transmission are subject to specific noise pollution, which can cause the decline in image quality. So, the image denoising reconstruction is an important issue in image processing. Its goal is to restore the original image as far as possible by a series of operations .In recent years, the sparse representation theory has been widespread concerned. Its theoretical basis is that a clean image with a certain smoothness exists sparse in an appropriate---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------complete sub Highness or designing appropriate dictionary.We can get the purpose of denoising by finding the image in the dictionary under the sparseselecting .Reconstruction of the image is one of the important topics of image processing, that is trying to use some a priori knowledge to rebuild or restore the degraded image , and ultimately reach the purpose to improve the given image. After decades of development, image restoration techniques are gradually formed a unified theoretical framework .This paper based on the sparse representation of two different dictionaries, and at the same time to achieve recovery based on the sparse regularization of the image signal. Experimental dismissal the curvelet dictionary has better adaptability than the waveletdictionary.结论26致谢273 / 9参考文献281引言1.1课题的背景图像是客观世界的某种状态或能量以一定的方式在二维平面上的投影所转化成的一种可视形式，是人类社会活动中常用的信息载体之一。

数字图像处理论文文献综述

图像处理技术研究的重点在于图像处理算法和系统结构，随着计算机、集成电路等技术的飞跃发展，图像处理技术在这两方面都取得了长足的发展。

FPGA是在PAL, GAL, CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。

它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。

图像处理文献综述

文献综述理论背景数字图像中(de)边缘检测是图像分割、目标区域(de)识别、区域形状提取等图像分析领域(de)重要基础,图像处理和分析(de)第一步往往就是边缘检测.物体(de)边缘是以图像(de)局部特征不连续(de)形式出现(de),也就是指图像局部亮度变化最显着(de)部分,例如灰度值(de)突变、颜色(de)突变、纹理结构(de)突变等,同时物体(de)边缘也是不同区域(de)分界处.图像边缘有方向和幅度两个特性,通常沿边缘(de)走向灰度变化平缓,垂直于边缘走向(de)像素灰度变化剧烈.根据灰度变化(de)特点,图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型.、图像边缘检测技术研究(de)目(de)和意义数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来(de)一门新兴学科,随着计算机硬件、软件(de)高度发展,数字图像边缘检测也在生活中(de)各个领域得到了广泛(de)应用.边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本(de)技术,如何快速、精确(de)提取图像边缘信息一直是国内外研究(de)热点,然而边缘检测也是图像处理中(de)一个难题.首先要研究图像边缘检测,就要先研究图像去噪和图像锐化.前者是为了得到飞更真实(de)图像,排除外界(de)干扰,后者则是为我们(de)边缘检测提供图像特征更加明显(de)图片,即加大图像特征.两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位,但本次研究主要是针对图像边缘检测(de)研究,我们最终所要达到(de)目(de)是为了处理速度更快,图像特征识别更准确. 早期(de)经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等.早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术,Roberts则于1965年开始了最早期(de)系统研究,从此有关边缘检测(de)理论方法不断涌现并推陈出新.边缘检测最开始都是使用一些经验性(de)方法,如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算,然而由于这些方法普遍存在一些明显(de)缺陷,导致其检测结果并不尽如人意.20世纪80年代,Marr和Canny相继提出了一些更为系统(de)理论和方法,逐渐使人们认识到边缘检测(de)重要研究意义.随着研究(de)深入,人们开始注意到边缘具有多分辨性,即在不同(de)分辨率下需要提取(de)信息也是不同(de).通常情况下,小尺度检测能得到更多(de)边缘细节,但对噪声更为敏感,而大尺度检测则与之相反.1983年Witkin首次提出尺度空间(de)思想,为边缘检测开辟了更为宽广(de)空间,繁衍出了很多可贵(de)成果.随着小波理论(de)发展,它在边缘检测技术中也开始得到重要(de)应用.MALLAT造性地将多尺度思想与小波理论相结合,并与LoG, Canny算子相统一,有效地应用在图像分解与重构等许多领域中.这些算子现在依然应用于计算几何各个现实领域中,如遥感技术、生物医学工程、机器人与生产自动化中(de)视觉检验、零部件选取及过程控制等流程、军事及通信等.在图像边缘检测(de)过程中老算法也出现了许多(de)问题.经过多年(de)发展,现在已经出现了一批新(de)图像边缘检测算法.如小波变换和小波包(de)边缘检测、基于形态学、模糊理论和神经网络(de)边缘检测等,这些算法扩展了图像边缘检测技术在原有领域中(de)运用空间,同时也使它能够适应更多(de)运用需要.国内外研究现状分析数字图像边缘检测技术在二十世纪六十年代因客观需要而兴起,到二十一世纪初期,它已经处于发展(de)全盛时期.图像边缘检测技术进一步发展(de)另一个原因是计算机硬件(de)开发与软件系统(de)进一步完善,导致数字图像技术(de)精度更高、成本更低、速度更快及灵活性更好.由于数字图像边缘检测包括很多方面,所以该文主要针对图像边缘检测进行研究和分析. 图像(de)边缘检测是图像最基本(de)特征,精度(de)提取出图像边缘可以对图像进行更多方面(de)研究.早期(de)经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等.经典(de)边缘检测算法是对原始图像中像素(de)某小领域来构造边缘检测算子,常用(de)边缘检测算子有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子Kirsch算子、Laplacian 算子、LOG算子、Canny算子等.虽然这些算法已经提出并应用了很多年,不过任然有其发展空间.近年来随着数学理论以及人工智能(de)发展,又涌现出了许多新(de)边缘检测(de)方法,如小波变换和小波包(de)边缘检测、基于数学形态学、模糊理论和神经网络(de)边缘检测法.小波变换和小波包(de)边缘检测方法：在数字图像边缘检测中,需要分析(de)图像往往结构复杂、形态各异,提取(de)图像边缘不仅要反应目标(de)整体轮廓,目标(de)局部细节也不能忽视,这就需要更多尺度(de)边缘检测,而小波变换具有天然(de)多尺度特征,通过伸缩平移运算对信号进行细化分析,达到高频处时间细分,低频出频率细分.所以,小波变换非常适合复杂图像(de)边缘检测.在Coifman、Meyer、Wickhauser引入小波理论后,小波包分解则更是为精细(de)一种图像分解方法,可以满足不同分辨率下对局部细节进行边缘检测提取(de)需要,尤其是含噪图像,提取图像边缘对抑制图像噪声更好.基于数学形态学(de)边缘检测方法：数学形态学是图像边缘检测和模式识别领域中一门新兴(de)学科,具有严格(de)数学理论基础,现已在图像工程中得到广泛(de)运用.基本思想是用具有一定形态学(de)结构元素去度量和提取图像中(de)对应形状已达到对图像分析和识别(de)目(de).获得(de)图像结构信息与结构元素(de)尺寸和形状都有关系,构造不同(de)结构元素,便可完成不同(de)图像分析.数学形态学包括二值形态学、灰度形态学和彩色形态学,基本变换包括膨胀、腐蚀、开启、闭合四种运算,并由这四种运算演化出开、闭、薄化、厚化等,从而完成复杂(de)形态变换.目前随着二值形态学(de)运用越来越成熟,灰度和彩色形态学在边缘检测中(de)运用也越来越引起人们(de)关注并逐渐走向成熟.由于边缘本身检测本身所具有(de)难度,使研究没有多大(de)突破性(de)进展.仍然存在(de)问题主要有两个:其一是没有一种普遍使用(de)检测算法；其二没有一个好(de)通用(de)检测评价标准.从边缘检测研究(de)历史来看,可以看到对边缘检测(de)研究有几个明显对策趋势：一是对原有算法(de)不断改进；二是新方法、新概念(de)引入和多种方法(de)有效综合利用.人们逐渐认识到现有(de)任何一种单独(de)边缘检测算法都难以从一般图像中检测到令人满意(de)边缘图像,因而很多人在把新方法和新概念不断(de)引入边缘检测领域(de)同时也更加重视把各种方法总和起来运用.在新出现(de)边缘检测算法中,基于小波变换(de)边缘检测算法是一种很好(de)方法.三是交互式检测研究(de)深入.由于很多场合需要对目标图像进行边缘检测分析,例如对医学图像(de)分析,因此需要进行交互式检测研究.事实证明交互式检测技术有着广泛(de)应用.四是对特殊图像边缘检测(de)研究越来越得到重视.目前有很多针对立体图像、彩色图像、多光谱图像以及多视场图像分割(de)研究,也有对运动图像及视频图像中目标分割(de)研究,还有对深度图像、纹理（Texture）图像、计算机断层扫描（CT）、磁共振图、共聚焦激光扫描显微镜图像、合成孔径雷达图像等特殊图像(de)边缘检测技术(de)研究.五是对图像边缘检测评价(de)研究和对评价系数(de)研究越来越得到关注.相信随着研究(de)不断深入,存在(de)问题会很快得到圆满(de)解决.。

图像处理方面的参考文献

图像处理方面的参考文献：由整理[1]Pratt W K. Digital image processing：3rd edition [M]. New York：Wiley Inter-science，1991.[2]HUANG Kai-qi，WANG Qiao，WU Zhen-yang，et al. Multi-Scale Color Image Enhancement AlgorithmBased on Human Visual System [J]. Journal of Image and Graphics，2003，8A(11)：1242-1247.[3]赵春燕,郑永果,王向葵.基于直方图的图像模糊增强算法[J].计算机工程,2005,31(12):185-187.[4]刘惠燕,何文章,马云飞. 基于数学形态学的雾天图像增强算法[J]. 天津工程师范学院学报, 2009.[5]Pal S K, King R A. Image enhancement using fuzzy sets[J]. Electron Lett, 1980, 16(9): 376—378.[6]Zhou S M, Gan J Q, Xu L D, et al. Interactive image enhancement by fuzzy relaxation [J]. InternationalJournal of Automation and Computing, 2007, 04(3): 229—235.[7]Mir A.H. Fuzzy entropy based interactive enhancement of radiographic images [J]. Journal of MedicalEngineering and Technology, 2007, 31(3): 220—231.[8]TAN K, OAKLEY J P. Enhancement of color images in poor visibility conditions[C] / / Proceedings ofIEEE International Conference on Image Processing. 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图像增强文献综述(可编辑修改word版)

文献综述题目图像增强与处理技术学生姓名李洋专业班级网络工程 08-2 班学号 200813080223院（系）计算机与通信工程学院指导教师(职称)吴雪丽完成时间2012 年 5 月 20 日综述题目图像增强与处理技术专业班级：网络工程08-2 班姓名：李洋学号：200813080223图像增强与处理技术综述内容摘要数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。

图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。

本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过 Matlab 实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。

关键词：图像增强对比度增强平滑锐化梯度变换拉普拉斯变换AbstractDigital image processing is the procedures of converting image signal into digital format, then using the computer to process it. Image enhancement is digital image processing process often use a method to improve image quality, it plays an important role. This article first introduces the principle of image enhancement and classification，and then focus on several methods to study such as and histogram enhancement, contrast enhancement, smoothing and sharpening, and other commonly used in learning the basic digital image With the approach, through Matlab experiment that the actual effect of various algorithms to compare the advantages and disadvantages to discuss the different enhancement algorithm.The application of occasions, and its image enhancement method of performance evaluation.Keywords: Image Enhancement histogram enhancement contrast enhancement smoothing sharpening1 图像增强概述1.1图像增强背景及意义在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。

图像处理方面的参考文献

图像处理方面的参考文献：由整理[1]Pratt W K. Digital image processing：3rd edition [M]. New York：Wiley Inter-science，1991.[2]HUANG Kai-qi，WANG Qiao，WU Zhen-yang，et al. Multi-Scale Color Image Enhancement AlgorithmBased on Human Visual System [J]. Journal of Image and Graphics，2003，8A(11)：1242-1247.[3]赵春燕,郑永果,王向葵.基于直方图的图像模糊增强算法[J].计算机工程,2005,31(12):185-187.[4]刘惠燕,何文章,马云飞. 基于数学形态学的雾天图像增强算法[J]. 天津工程师范学院学报, 2009.[5]Pal S K, King R A. Image enhancement using fuzzy sets[J]. Electron Lett, 1980, 16(9): 376—378.[6]Zhou S M, Gan J Q, Xu L D, et al. Interactive image enhancement by fuzzy relaxation [J]. InternationalJournal of Automation and Computing, 2007, 04(3): 229—235.[7]Mir A.H. Fuzzy entropy based interactive enhancement of radiographic images [J]. Journal of MedicalEngineering and Technology, 2007, 31(3): 220—231.[8]TAN K, OAKLEY J P. Enhancement of color images in poor visibility conditions[C] / / Proceedings ofIEEE International Conference on Image Processing. 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文献综述总结

文献综述总结文献综述总结本文主要综述了关于某一特定领域的相关研究文献，并对这些研究的主要观点和研究方法进行总结和分析。

在进行文献综述时，首先需要选择合适的研究主题，并收集相关文献。

本文选择的研究主题是“机器学习在医学影像处理中的应用”。

通过检索相关数据库，共收集到了10篇与该主题相关的文献。

在对这些文献进行总结和分析时，可以发现其中有几个主要的观点和研究方法。

首先，许多研究表明机器学习可以有效提高医学影像的处理和分析效果。

例如，一个研究使用卷积神经网络（CNN）对乳腺X线图像进行分类，结果显示机器学习模型的准确率超过了传统的人工分析方法。

其次，也有研究探讨了如何进一步改进机器学习模型的性能。

例如，一个研究提出了一种基于增强学习的方法来调整机器学习算法的参数，以提高其性能。

该方法通过与环境进行交互来学习最优的参数设置。

此外，还有一些研究关注了机器学习在医学影像处理中的应用的局限性和挑战。

例如，一个研究指出，由于医学影像数据的数量和质量有限，机器学习模型的泛化能力可能受到限制。

另外，由于医学影像数据的隐私性，保护数据安全和隐私也是一个重要的问题。

综合来看，机器学习在医学影像处理中具有广阔的应用前景，并已经取得了一些令人瞩目的成果。

然而，仍然存在一些挑战需要克服，包括数据的限制、模型的泛化能力以及数据安全和隐私等问题。

最后，本文总结了不同研究的观点和方法，并提出了一些建议作为未来研究的方向。

例如，可以进一步探索如何利用更多的数据和改进的算法来提高机器学习模型的性能。

另外，还可以研究如何有效保护医学影像数据的安全和隐私。

总之，本文对机器学习在医学影像处理中的应用进行了综述，总结了已有研究的观点和方法，并提出了未来研究的方向。

这些研究对于提高医学影像处理的效果和推动医学影像领域的发展具有重要意义。

数字图像处理文献综述

数字图像处理文献综述摘要数字图像处理是指将数字图像与计算机进行交互，将图像进行数字化处理以获得更好的视觉效果或用于其他应用领域。

本文对数字图像处理近期的研究文献进行综述，探讨数字图像处理的基本理论和在实际应用中的应用情况。

数字图像处理基本理论数字图像通常以灰度或彩色的方式呈现。

在数字图像处理中，基本的操作包括滤波，变换和复原等。

其中，滤波是最常用的操作之一，它用于去除图像中的噪声和其它干扰项。

变换用于将图像从一种形式转换为另一种形式，包括傅里叶变换、小波变换和Hough变换等。

复原则用于恢复由噪声和失真所造成的信息丢失。

数字图像处理的另外一个重要问题是图像分割。

图像分割是将图像分成不同的区域，这些区域可以是同质的，也可以是具有不同特征的。

在数字图像中，图像分割可以用于物体识别、边缘检测和目标跟踪等应用。

数字图像处理的应用场景数字图像处理可以应用于多个领域，如医学、机器人、安全监控、虚拟现实和自动驾驶。

在医学领域，数字图像处理可以用于医学图像的增强、识别和分析。

例如，数字图像处理可以用于诊断肿瘤、分析眼底图像和检查CT扫描图像等。

在机器人领域，数字图像处理可以用于机器人感知和导航。

例如，在自主驾驶汽车中，数字图像处理可以用于识别道路标记和行人，帮助汽车进行自主导航。

在安全监控领域，数字图像处理可以用于识别和跟踪可疑人员或物品。

例如，在机场或车站，数字图像处理可以用于识别和跟踪行李和车站内的人员。

在虚拟现实领域，数字图像处理可以用于增强虚拟世界的真实感和交互性。

例如，数字图像处理可以用于识别用户手势，帮助用户进行更加自然的交互。

数字图像处理的未来发展数字图像处理的未来发展将越来越多地涉及到深度学习和人工智能的技术，这些技术将用于图像识别和分析。

随着机器学习技术的增强，数字图像处理将可以更加准确地识别和分析图像，为实际应用带来更多的价值。

除此之外，数字图像处理的实际应用将与物联网、大数据和云计算等新技术结合在一起，从而开创出更多的可能和机会。