数字图像处理论文

Key words:Image enhancement; the airspace strengthened; the frequency domain enhancement
第一章
人们对外界信息的百分之七十五都来自图像，也就是说人类的大部分信息都是从图像中获取的。利用计算机对图像进行各种形式的处理，促进了图像处理技术的快速发展。图像增强本身就是图像处理中最具吸引力的领域之一。
通过采取适当的增强处理可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图片处理成清楚、明晰的富含大量有用信息的可使用图像，因此图像增强技术在许多领域得到广基于图像增强的数字图像处理研究泛应用。迄今为止，图像增强技术己经广泛用于军事、地质、海洋、森林、医学、遥感、微生物以及刑侦等方面。
第三章
3.1 基本原理
图像增强技术可分为两大类：一类是频域处理法、一类是空域处理法。空域图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时,削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效，从而达到改善图像质量的目的。空域处理法是直接对图像中的像素进行处理，基本上是以灰度映射变换为基础的。所用的映射变换取决于增强的目的，例如增加图像的对比度，改善图像的灰度层次等处理均属于空域处理法。直方图是图像处理中比较重要的一个概念，它用于显示图像的灰度值分布情况。
在图像处理过程中图像增强是十分重要的一个环节。本文的主要内容就是围绕图像增强部分的一些基本理论和算法而展开。
1.2 图像增强技术国内发展状况
在借鉴国外相对成熟理论体系和技术应用体系的条件下，国内的增强技术和应用也有了很大的发展。总体来说，图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和应用期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扫描显示，大多采用中、大型机对其进行处理。在这一时期由于图像存储成本高，处理设备造价高，因而其应用面很窄。20世纪70年代进入了发展期，开始大量采用中、大型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式，特别是出现了CT和卫星遥感图像，对图像增强处理提出了一个更高的要求。到了20世纪80年代，图像增强技术进入普及期，此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。20世纪90年代进入了应用期，人们运用数字图像增强技术处理和分析遥感图像，以有效地进行资源和矿藏的勘探、调查、农业和城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。在生物医学工程方面，运用图像增强技术对X射线图像、超声图像和生物切片显微图像等进行处理，提高图像的清晰度和分辨率。在工业和工程方面，主要应用于无损探伤、质量检测和过程自动控制等方面；在公共安全方面，人像、指纹及其他痕迹的处理和识别，以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。图像增强是图像处理的重要组成部分，传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。随着对图像技术研究的不断深入和发展，新的图像增强方法不断出现。例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中，提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题，并且随着交互式图像增强技术的应用，可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展：例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。这些算法通过分基于图像增强的数字图像处理研究。
1.1
随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理近年来得到飞跃的发展，已经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。 对图像进行处理时，经常运用图像增强
技术以改善图像的质量。
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。在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊， 传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。尽管由于目的、观点、爱好等的不同，图像质量很难有统一的定义和标准，但是根据应用要求改善图像质量却是一个共同的目标。从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。图像增强的目的是增强图像的视觉效果，将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。它一般要借助人眼的视觉特性，以取得看起来较好地视觉效果，很少涉及客观和统一的评价标准。增强的效果通常都与具体的图像有关系，靠人的主观感觉加以评价。
2.3.2 图像增强的现状与应用
计算机图像处理的发展历史不长，但已经引起了人们的重视。图像处理技术始20世纪60年代，由于当时图像存储成本高，处理设备造价高，因而其应用面很窄。1964年美国加州理工学院的喷气推进实验室，首次对徘徊者7号太空飞船发回的月球照片进行了处理得到了前所未有的清晰图像，这标志着图像处理技术开始得到实际应用。70年代进入发展期出现cr和卫星遥感图像，对图像处理的发展起到了很好的促进作用。80年代进入普及期此时微机己经能够承担起图形图像处理的任务。90年代是图像处理技术实用化时期，图像处理的信息量巨大，对处理的速度要求极高。21世纪的图像处理技术要向高质量化方面发展，实现图像的实时处理，采用数字全息技术使图像包含最为完整和丰富的信息，实现图像的智能生成、处理、理解和识别。
目前图像增强处理的应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域如对 x 射线图片、CT影像、内窥镜图像进行增强，使医生更容易从中确定病变区域，从图像细节区域中发现问题；对不同时间拍摄的同一基于图像增强的数字图像处理研究地区的遥感图片进行增强处理，侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现；在煤矿工业电视系统中采用增强处理来提高工业电视图像的清晰度，克服因光线不足、灰尘等原因带来的图像模糊、偏差等现象，减少电视系统维护的工作量。图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。
2.3 图像增强概述
2.3.1 图像增强的定义
图像增强[6]是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需 要的信息的处理方法，也是提高图像质量的过程。 图像增强的目的是使图像的某些特性方面更加鲜明、突出，使处理后的图像更适合人眼视觉特性或机器分析，以便于实现对 图像的更高级的处理和分析。图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程：图像增强希望 既去除噪声又增强边缘。但是，增强边缘的同时会同时增强噪声，而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊，因此，在图像增强的时候，往往是将这两部分进行折中，找到一个好的代价函数达需要的增强目的。传统的图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像的统计量，如：ST转换，直方图均衡，中值滤波，微分锐化，高通滤波等等。基于图像增强的数字图像处理研究这样对应于某些局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉，从而局部区域的增强效果常常不够理想，噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得到解决。
2.2 数字图像处理概述
所谓数字图像处理[4]，就是利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期效果的技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展，数字图像处理离不开计算机，因此又称计算机图像处理；二是数字的发展；三是广泛的农牧业，林业，环境，军事和医学等方面的应用需求的增长。
目前，许多新的增强算法[7]都充分利用了周围邻域这一重要的信息，形成了很多局部处理的灰度调整算法，该方法主要利用了邻域的统计特性。近年来，模糊集合理论在图像处理中得到了广泛的应用。Russoti提出的自适应模糊滤波算子可以较好的保护图像细节和滤除高斯噪声，其算法中窗口的大小由邻域一致性程度决定，该一致性程度由一个模糊逻辑规则导出。对图像进行多尺度小波变换后，不同频率的信号出现在不同尺度的子带图像上，有了这些特性就能很好的对感兴趣的部分进行增强。图像变换的方法是多种多样的。
本文研究了图像增强的一些常用方法，包括空域图像增强、 频率域图像增强， 并用MATLAB 编程设计了相应的实验，对图像增强效果进行了验证。
关键字：图像增强；图像；算法；空域增强；频率增强
Abstract
In our daily life and production, people often can't used the raw image directly, because of the generation and transformation of the original image, itmay be affected by many factors, such as a variety of kinds of noise and channel bandwidth. The sharpness and contrast is decreasing and have low qualities. in order to make the image more suitable for some particular application after processing than the original, we often need to improve image quality.Images enhance is in a particular need to highlight a picture in the information, andweaken or remove certain need of information in the process, its purpose is to make the image of a specific application is better than the original image.