图像增强参考文献

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常用图像增强方法概述

４ｘｄ结结合焊接缺陷的自动检测背景，论文对常用的图像增强方法进行了概本
述，并提出了一种自应图像增强方法。适它是根据人眼的视觉特性，图像进对
行自适应增强的。从理论上讲，这种方法对焊接缺陷图像能够进行有效的增
强。 ▲
３适应图像增强方法自
３３．方法
概率密度为ｐ（，）变换函数为，ｒ，（则有以下等式：）
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在焊接缺陷的自动检测中，图像增强是至关重要的一部分，它关系到缺陷（．）１１识别和分类的效果。本文在分割出焊接区域的基础上，基于人眼的亮度视觉特
征，图像进行自适应增强。对
ｒ，ｏ ≤ （，ｓ１）ｒ
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变换函数为（必须满足以下条件：（是单值单调递增函数；ｒ） ① ，） ②
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（）１用投影法对焊接区域图像进行提取。（）２根据人眼的视觉特性，得到的Ｊ曲线，ＮＤ根据在不同灰度值的情况下，进行自适应的图像增强。
【参考文献】
【Ｋｅｏ，ａｋｒ１ｈｅＡＰｒｅ］ＧＡ．ｍａｅＰｏｅｓｇｆｒｎｕｔａＩｇｒｃｓｉｄｓｒｌｎｏＩｉ
ＲｄｏｒｐｉＩｓｅｔｎＩｇｎａｃｍｅｔＢｉｓｏｒａａｉｇａｈｃｎｐｃｏ：ｍａｅｈｎｅｎ．ｒｉＪｕｎｌｉＥｔｈ
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图像增强算法研究的开题报告

图像增强算法研究的开题报告一、选题背景随着数字图像技术的发展，图像处理已经成为了一个热门领域，具有非常广泛的应用。

图像增强算法是其中最为基础的技术之一，其目的是通过对图像中的噪声、模糊、低对比度等影响进行消除或者减弱，从而让图像更加清晰、细节更加明显。

目前图像增强算法的研究主要分为两个方面，一个方面是单幅图像的增强，另一个方面是多幅图像的复合增强。

随着图像处理技术的不断发展，各种算法不断涌现，但是各种算法都具有一定的优点和缺点，如何寻找到一种更为优良的增强算法一直是研究者们所关注的问题。

二、研究意义随着图像数据的不断增多，对图像质量的要求也越来越高。

在很多应用中，如医学图像分析、地理信息系统等领域，图像的质量对分析结果甚至决策结果有着重要的影响。

因此，图像增强算法的研究具有非常重要的实际意义。

同时，在图像增强算法的研究中，还可以涉及到多种数学方法和技术，如图像处理、数字信号处理、机器学习等，这些知识不仅可以为图像增强算法的优化提供支持，同时还可以在其他领域产生广泛的应用。

三、研究内容本研究将主要基于单幅图像的增强算法，通过对不同算法的综合比较，寻找到一种更为优良的增强算法。

具体研究内容包括：1. 收集现有的图像增强算法，包括基于滤波、直方图均衡化、小波变换等，对各种算法的原理和特点进行分析。

2. 建立不同算法的模型，并使用MATLAB等相关软件进行算法实现和模拟。

3. 通过对经典图像库的图像样本进行比较分析，定量比较不同算法之间的优缺点。

4. 结合图像处理的相关技术，如变换域滤波、非线性滤波、边缘提取等，进行增强算法的优化。

四、研究方法本研究主要采用以下方法：1. 综合收集各种图像增强算法的相关文献，并对相关算法的原理、特点、优缺点进行分析。

2. 建立不同算法的数学模型，并使用MATLAB等相关软件进行算法的实现和模拟。

3. 通过对经典图像库的图像样本进行比较分析，定量比较不同算法之间的优缺点。

图像增强算法综述

图像增强算法综述①靳阳阳, 韩现伟, 周书宁, 张世超(河南大学物理与电子学院, 开封 475001)通讯作者: 韩现伟摘　要: 图像增强算法主要是对成像设备采集的图像进行一系列的加工处理, 增强图像的整体效果或是局部细节,从而提高整体与部分的对比度, 抑制不必要的细节信息, 改善图像的质量, 使其符合人眼的视觉特性. 首先, 本文从图像增强算法的基本原理出发, 归纳了直方图均衡图像增强、小波变换图像增强、偏微分方程图像增强、分数阶微分的图像增强、基于Retinex 理论的图像增强和基于深度学习的图像增强算法, 并讨论了它们的改进算法. 然后,从视觉效果、对比度、信息熵等方面对几种算法进行了定性和定量的对比, 分析了它们的优势和劣势. 最后, 对图像增强算法的未来发展趋势作了简单的展望.关键词: 图像增强; 直方图均衡; 小波变换; 微分方程; Retinex 理论; 深度学习引用格式: 靳阳阳,韩现伟,周书宁,张世超.图像增强算法综述.计算机系统应用,2021,30(6):18–27. /1003-3254/7956.htmlReview on Image Enhancement AlgorithmsJIN Yang-Yang, HAN Xian-Wei, ZHOU Shu-Ning, ZHANG Shi-Chao(School of Physics and Electronics, Henan University, Kaifeng 475001, China)Abstract : Image enhancement algorithm mainly process the captured images to enhance the overall effect or local details,increasing the overall and partial contrast while suppressing unwanted details. As a result, the quality of the images is improved, conforming to the visual perception of the human eye. Firstly, according to the basic principles of image enhancement algorithms, this study analyzes those based on histogram equalization, wavelet transform, partial differential equations, fractional-order differential equations, the Retinex theory and deep learning, and their improved algorithms.Then, the qualitative and quantitative comparisons between image enhancement algorithms are carried out with regard to visual effect, contrast, and information entropy to indentify the advantages and disadvantages of them. Finally, the future development trend of image enhancement algorithms is briefly predicted.Key words : image enhancement; histogram equalization; wavelet transform; differential equation; Retinex theory; deep learning在全球信息化大幅发展的时代, 对于这个世界的认识越来越依靠于信息的爆炸性传递. 大部分人认识世界的主要途径还是眼睛的可视性, 人眼所看到的一切都可以化作图像的形式. 图像的获取、生成、压缩、存储、变换过程自然会受到各种状况的影响, 例如获取图像时会因为天气原因, 不同光照条件, 图像亮度也有着细微的变化, 同样由于仪器设备的质量, 参数的设置, 人员的操作都会使图像质量在一定程度上的损伤, 影响图像的质量. 图像增强算法的出现, 无疑是对受损的图像做一个“修补”的工作, 以此来满足各样的需求. 图像增强的目的是为了适应人眼的视觉特性,且易于让机器来进行识别. 近些年来, 图像增强的发展计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(6):18−27 [doi: 10.15888/ki.csa.007956] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 收稿时间: 2020-10-12; 修改时间: 2020-11-05; 采用时间: 2020-11-17; csa 在线出版时间: 2021-06-01涉及了很多领域, 其中包括了遥感卫星成像领域、医学影像领域、影视摄影等各领域[1].要想真正地实现图像增强的效果, 首先对于整个图像来讲, 要提高图像部分和整体的对比度, 细节也不能忽略; 其次应提高图像的信噪比, 抑制噪声的产生,对“降质”的图像处理; 然后是对于增强过的图像来讲,避免出现局部增强不适, 影响人眼的观看模式.下面我们将列出几类典型的且应用范围比较广的图像增强算法以及改进的算法. 直方图均衡(HE)技术原理是对原图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间转换为全部灰度区域内的均匀分布[2]; 由此算法进行转化的局部直方图均衡化[3], 符合图像局部特性; Kim 等提出的保持亮度的双直方图均衡算法(BBHE)[4],最大亮度双直方图均衡(MMBEBHE)算法有效地保持图像亮度[5]; 迭代阈值的双直方图均衡算法(IBBHE)[6]用迭代的方法达到增强对比度和亮度保持的效果; 彩色图像直方图均衡算法[7], 运算复杂度很低, 合并图像的视觉效果很好. 基于偏微分方程(PDE)的增强方法是把图像作为水平集或高维空间中的曲面, 再根据曲线和曲面演化逐步来增强图像的对比度[8]; 基于全变分模型插值的图像增强方法[9], 保留原图像的细节, 提高了对比度; 基于HE的偏微分方程增强方法, 在梯度域增强对比度基础上[10]提出新梯度变换函数. 小波变换中增强本质是图像信号分解为不同频段图像分量[11]; 小波变换图像多聚集模糊增强方法[12], 增强后的图像较为清晰; 基于离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)的图像增强方法, 提高图像的质量, 同时减少计算复杂度和内存使用量[13]; 基于小波分析和伪彩色处理的图像增强方法[14], 在降噪增强的同时进一步提高图像分辨率. 基于量子力学偏微分方程的缺陷图像增强的研究[15]. 基于PDE的红外图像增强, 很好改进了传统对比度增强方法的不足[16]; 基于PDE平滑技术是一种新兴的图像增强滤波技术, 实质性、开创性的研究在图像增强滤波中引入的尺度空间理论[17]. 基于LBPV (Local Binary Pattern Variance)的分数阶微分图像增强算法[18],在图像纹理和细节方面处理效果比现有分数阶算法效果更好; 自适应分数阶微分理论指纹图像增强算法改进了传统分数阶微分形式, 提高了计算精度[19]. 基于多尺度Retinex的HSV彩色快速图像增强算法, 在HSV 颜色模型中有与Multi-Scale Retinex (MSR)等同的结果, 处理时间短[20]; 基于多尺度Retinex的数字射线照相增强算法, 改善对比度, 抑制噪声[21]; MSR与颜色恢复(MSRCR)算法增强的图像在复杂的情况下进行识别物体[22]; 基于变分Retinex方法的图像增强, 良好结合了MSRCR和变分方法的优点, 保证图像自然度[23].近年来, 基于深度学习的图像处理算法迎来了一个新的时代[24]. Hu等利用超分辨卷积神经网络(SRCNN)方法提高了风云卫星亮温图像的峰值信噪比, 结果较传统方法更精细[25]; Li等利用深度学习来增强低光图像, 提出利用深度的卷积神经网络进行学习, 提高图像质量[26].1 图像增强算法的介绍1.1 直方图均衡算法直方图均衡化算法, 简言之就是对图像直方图的每个灰度级来进行统计[3]. 实现归一化的处理, 再对每一灰度值求累积分布的结果, 可求得它的灰度映射表,由灰度映射表, 可对原始图像中的对应像素来进行修正, 生成一个修正后的图像.1.1.1 传统标准直方图均衡算法f HE传统直方图均衡算法是通过图像灰度级的映射,在变换函数作用下, 呈现出相对均匀分布的输出图像灰度级, 增强了图像的对比度. 该算法是相对于图1中n=1, 均衡函数为的简化模型[27], 即:f HEX k= {X0,X1,···,X L−1}其中, 函数代表直方图均衡过程, 其大致过程为: 已知输入和输出图像为X和Y, 总灰度级为L, 则存在, 均衡后输出和输入图之间有如下变换关系:c(X k)其中, 展现的累积概率分布表示函数输入图像灰度级.图1 全局均衡算法的模型L=∞如果输入图像看作一个连续随机变量, 即,则输出图像自然是一个随机变量, 输出图像灰度级均衡后的概率分布将趋于均匀, 则输出图像的亮度均值为:2021 年第 30 卷第 6 期计算机系统应用得到均衡后图像的均值分布与原图像无关, 由此可知其不能有效保持原始图像的亮度, 由于原图像各灰度级概率密度的差异, 简并现象的产生明显变多.1.1.2 保持亮度的双直方图均衡算法BBHE 实质是利用两个独立的子图像的直方图等价性[4]. 两个子图像的直方图等价性是根据输入图像的均值对其进行分解得到, 其约束条件是得到均衡化后的子图像在输入均值附近彼此有界作为基于图像均值进行的分割, 均衡后图像均值偏离原始图像均值的现象不会出现, 达到了亮度保持的目的, 其算法流程如下:G mean 1)计算输入图像均值, 根据均值将原始直方图分为左右两个子直方图.P L (i )P R (i )2)分别计算左右两个子直方图的灰度分布概率直方图和, 即:N L N R 其中, 和分别表示左右两个子直方图的总像素数,L 表示图像总灰度级数.cd f L (i )cd f R (i )3)计算左右两子直方图的累积分布直方图和, 即:tab L (i )tab R (i )4)计算左右两个映射表和, 合并之后得到最终的映射表tab , 其中round 表示四舍五入取整, 即:对于一些低照度和高亮的图像, 均值会处于较低和较高的地方, 若此时基于均值进行分割并分别均衡的话, 很大程度上会导致一个有大量数据的子直方图在小范围内进行均衡的情况出现, 另一个只有少量数据的子直方图却在较宽的范围内均衡.1.2 小波变换图像增强算法19世纪80年代Morlet 提出小波变换的概念, 数学家Merey 在十几年后提出小波基构造思想, 随着Mallat 的加入, 两个人共同建立了小波变换算法. 通过小波逆变换将同态滤波处理的低频分量和经自应阈值噪、改进模糊增强的高频分量得到增强处理后的红外图像[28].1.2.1 标准小波变换图像增强小波理论具有低熵和多分辨率的性质, 处理小波系数对降噪有一定作用, 噪声主要在高通系数中呈现,对高低通子带均需要增强对比度和去噪处理. 标准小波变换图像增强(WT)将图像分解为1个低通子图像和3个具有方向性的高通子图像, 高通子图像包括水平细节图像、垂直细节图像和对角细节图像[29]. 小波变换最大的特点是能较好地用频率表示某些特征的局部特征, 而且小波变换的尺度可以不同[30].1.2.2 改进后的小波变换图像增强算法针对传统方法对图像多聚焦模糊特征进行增强会出现图像不清晰、细节丢失现象, 小波变换图像多聚焦模糊特征增强方法, 利用背景差分法将目标图像的前景区域提取出来, 背景区域亮度会随时间发生变化,进而完成背景区域特征更新; 根据全局像素点熵值和预设阈值校正加强模糊特征, 突出小波变换图像边界局部纹理细节信息, 完成增强变换. 基于小波变换域的医学图像增强方法[31], 是基于Shearlet 变换改进的Gamma 校正, 采用改进的伽玛校正对低频进行处理, 利用模糊对比函数增强图像细节, 增强图像的对比度.二进小波变换简单的对信号尺度参数实现了离散化, 不过仍具备和连续小波变换同样的平移不变特性.利用二进小波变换将指纹图像分解[32], 步骤如下:1)首先将获取的指纹图像进行尺度的分解, 这样得到的频率分量为一低三高;2)对低频分量进行直方图均衡;3)对3个高频分量先进行高斯拉普拉斯掩膜锐化, 得到锐化后的图像;4)直方图均衡后的低频分量和处理后的3个高频分量进行二进小波逆变换重构, 得到增强后的图像.1.3 偏微分方程图像增强算法u (x 1,x 2,···,x n )关于未知函数的偏微分方程是形如式(11)的等式:计算机系统应用2021 年第 30 卷第 6 期x =(x 1,x 2,···,x n )Du =u x 1,u x 2,···,u x n 其中, , , F 是关于x 和未知函数u 加上u 的有限多个偏导数的基础函数. 偏微分方程(Partial Differential Equation, PDE)是微分方程的一种, 如果一个微分方程出现多元函数的偏导数, 这种方程就是偏微分方程[33].1.3.1 标准偏微分方程图像增强V l o (p )V l (p )l o V l o (p )V l (p )l o l o l o 假设和分别为两幅图像和l 的对比度场, 若与在每一点上具有相同的梯度方向,但前者大小均大于后者, 则图像应该比l 具有更高的对比度, 可以将看作l 的增强图像. 实际上, 从图像l 到图像的过程就是标准PDE 图像增强实现的过程,可以由以下式子来描述它们的关系:V l o (p )式中, 为增强后图像的对比度场; k 为增强因子,一般情况下k ＞1, 过大的话会增大噪声. 对于式(12),图像l 是已知的, 其解为:φl o (p )式中, 是一个与坐标无关的常数. 可看到两幅图像之间的动态范围存在k 倍的差距. 对于可在计算机屏幕上显示的数字图像, 其动态范围为0 ~ 255. 我们要做到先要对的对比度场进行约束, 之后开始按照步骤运算, 最后才能得到比较准确的数据.1.3.2 改进的偏微分方程增强方法∇u max ∥∇u ∥min为避免增强图像梯度场同时造成噪声的危害加剧,寻找一种比较适合的增强方法. 定义原图像的数值梯度函数为, 梯度模的最大值为, 最小值为, 增强之后的图像梯度为S [10]:∥∇u ∥[min ∥∇u ∥,max ∥∇u ∥][0,max ∥∇u ∥]式中, 表示梯度场的方向信息. 经过改进的梯度函数梯度场从的区域内映射到内. 原本纹理突显出来的同时保留梯度值较大的边缘.基于量子力学偏微分方程的缺陷图像增强研究方法[15]. 航空材料缺陷的图像增强对缺陷的定性和定量性能起着至关重要的作用, 由于复合材料分布不均匀,将导致缺陷成像对比度不高, 会让识别和量化的难度加大. 算法主要分为两个步骤: 首先是根据量子力学理论, 计算图像边缘的量子概率; 在此基础上, 建立融合各向异性量子概率的偏微分方程来增强航空材料缺陷图像. 此算法可以在有效抑制噪声和减少成像不均匀性的同时, 更好保留缺陷的特征, 增强图像的对比度.1.4 分数阶微分方程增强算法近些年, 分数阶微积分在多领域都有了突破性进展[34]. 分数阶微分不仅可以提升图像中的高频分量, 还可以以一种非线性形式保留图像中低频分量所带有的性能. 常用的分数阶微分定义有G-L 、R-L 、Caputo 三种定义, 其中最常用的是采用非整型分数阶微积分的G-L 定义[35].1.4.1 图像增强的分数阶微分算子构造m ×n 让图像像素邻域中任一像素与对应系数进行乘法运算, 得到的结果再进行和运算, 得到像素点所在位置的回复, 当邻域的大小为, 要求的系数会很多. 这些系数被排列成一个矩阵, 称为滤波器、模板或者掩模[36].f (x ,y )在整数阶微分方程的增强算子中, 有一类是拉普拉斯算子, 对任一二元连续函数来讲, 其拉氏变换可表示为:f (x ,y )f (x ,y )f (x ,y )x ∈[x 1,x 2]y∈[y 1,y 2]n x =[x 2−x 1]n y =[y 2−y 1]由于在图像中, 两个相邻像素点之间灰度产生差异的距离最小, 因此图像在它的x 和y 方向上灰度值的变化只能以像素之间的最小距离为单位来进行数值度量和分析, 所以的最小等分间隔只能设为: h =1, 如果图像中x 和y 方向的持续区间分别为和, 则最大等分份数分别为和.将上式拉普拉斯变换写成离散的表示形式, 对x 方向和y 方向重新定义, 得到它的二阶微分表示:根据以上定义, 可以得到:拉氏算子还要对处理前后的图像完成进一步的叠加, 其方式如下:2021 年第 30 卷第 6 期计算机系统应用在雾天图像中应用算子增强图像, 边缘轮廓还有纹理部分的效果会很容易看到, 不过若是图像像素中某一范围灰度变化不明显, 细节可能受到损失. 因此,构建图像增强的分数阶微分算子, 将整数阶微分扩展到分数阶微分上并且应用于图像增强中[37].1.4.2 改进的分数阶微分算子增强图像相比传统的分数阶微分算法的不足, 提出新的改进算法, 在极端条件处理拍摄的交通图像时, 具有良好效果. 上文提到的指纹图像增强算法, 对传统形式加以改造, 在计算精度上有所提升, 进而构造了更加高精度的分数阶微分掩模. 通过对像素周围的纹理对比从而逐点选择微分阶, 明确的选择了具有二阶精度的分数阶微分形式来构造IRH 算子, 并对算子结构进行相应的改进, 之后利用图像的梯度信息和局部统计信息, 结合中心像素对相邻像素的影响, 建立自适应分数阶微分的自适应函数, 此法保留了指纹纹线和图像纹理细节, 对于降噪起到很好的作用.1.5 Retinex 图像增强算法S (x ,y )L (x ,y )R (x ,y )S (x ,y )L (x ,y )Retinex 是retina(视网膜)和cortexv(大脑皮层)组成的, Retinex 算法由美国物理学家提出[38]. Retinex 理论的基础是人类视觉系统的色彩恒常性, 人类视觉感知系统的色知觉存在“先入为主”的特性, 即光源条件发生改变, 视网膜接收到的彩色信息也会被人们的大脑驳回. Retinex 理论的依据就是是原始图像可以分解为照射图像和反射图像, 最重要的就是让摆脱的影响, 以便得到图像的反射属性.1.5.1 经典的Retinex 图像增强对数域进行操作可以把乘法运算变成简单的加法运算, 进而出现了多种Retinex 算法. 经典的有: 单尺度Retinex 算法(SSR)、多尺度Retinex 算法(MSR)和带色彩恢复的多尺度Retinex 算法(MSMCR)等[39].针对运算速度缓慢的问题, 在1986年, Jobson 等[40]将高斯低通滤波与Retinex 结合, 改进了Land 提出的中心环绕Retinex 算法(Center/Surround Retinex), 提出了单尺度Retinex(SSR)算法. 在SSR 算法中, Jobson 等创新的使用高斯函数与图像进行卷积的方式来近似实现了入射分量的表达. 它的数学表达式如式(20)表示:I i (x ,y )i ∈(R ,G ,B )G (x ,y ,c )∗L i (x ,y )其中, 表示原始图像的第i 个通道分量的像素值,颜色通道中的一个, 表示中心环绕函数, 是一种卷积操作表示, 入射分量的表达可以借用Jobson 等的成果, 则可以看做入射图像的第i 个通道分量. SSR 的实现过程如式(21)至式(23)所示:由于SSR 算法处理要对图像细节对比度和色彩的保留做到很好的发展, 而尺度c 又相对难做到极好的运用, MSR 算法的出现, 在很大程度上解决了这一问题, 起到了平衡图像色彩和细节的良好效果.1.5.2 改进的Retinex 图像增强Retinex 算法对于图像增强的效果需要经过精确且复杂的计算, 最后的结果精确度越高, 增强效果将会更好. 文献[20]中基于多尺度Retinex 的HSV 彩色快速图像增强算法. 在HSV 模型中用多尺度Retinex 进行图像增强, 由于颜色转换的非线性, 计算起来非常复杂. 使用亮度校正的MSR 算法基于HSV 颜色模型和修正的V 频道输出图像的RGB 分量的线性形式减少30–75%的平均处理时间, MSR 算法在Haar 小波变换低频区域应用亮度校正的处理速度有很明显优势, 平均加速度接近3倍. 文献[22,23]中介绍了MSRCR 算法. 由于传统均值移位算法有不少的不足, 改进后, 对要增强的图像可以在情况复杂下进行识别物体, 增强对比度的同时, 光晕现象的产生被消灭, 噪声得到抑制,保证图像自然度. 基于Retinex 提出一种自适应的图像增强方法, 其中包括如下4个步骤: (1)用引导滤波器估计其照度分量; (2)提取图像的反射分量; (3)对反射分量进行颜色恢复校正; (4)后处理. 由于雾霾和照度较低, 自然生成的图像质量比较差, 而此法不管是在定量还是定性上都突出了更好的优势. 此算法最终的结果图像具有清晰的对比度和生动自然的颜色[41].1.6 基于深度学习的图像增强算法在当今社会经济科技奋进之时, 深度学习的发展可谓是如日中天, 特别是在图像增强方面.1.6.1 卷积神经网络图像增强算法神经网络(neural networks)最基本的组成结构是计算机系统应用2021 年第 30 卷第 6 期神经元(neuron), 神经元概念源于生物神经网络[42]. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在传统神经网络基础上, 引入了卷积(convolution)和池化(pooling), CNN 的建筑灵感来自于视觉感知[43]. CNN 是深度学习领域最重要的网络之一, CNN 在计算机视觉和自然语言处理等诸领域都有很大成就. 卷积神经网络的特性比较突出, 除了可以实现权值共享外, 可调的参数相对来说不多, 对二维图像这类的, 它的平移、倾斜、缩放包括其他形变都拥有着极高的不变性.CNN 相比于一般的神经网络, 具有很大优势[44]: (1)局部连接. 每个神经元只与少数神经元相连, 有效地减少了参数, 加快了收敛速度; (2)重量共享. 一组连接可做到同时分享相同的权值, 进一步降低了所需的参数;(3)降采样降维. 池化层利用图像部分相关的依据对图像进行降采样, 降低运算数据量, 留存有效的信息值.卷积神经网络大致包含4部分, 卷积层、池化层、全连接层以及反卷积层, 各自具有不同作用, 承担独自的工作. 深度越深, 网络性能越好; 随着深度增加, 网络性能逐渐饱和.1.6.2 基于深度学习图像增强的改进算法f o=F (g )F (g )Hu 等基于深度学习方法增强MMSI 亮温图像, 设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI 的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像[25]. 在根据SRCNN进行实现映射函数, 式中, g 为监测的天线温度的图像, 可用于复原, 使其尽可能接近地面真实高分辨率亮温图像f . 映射函数F 的完成可以依据学习思想, 构建一种卷积神经网络, 为了让观测图像数据重新构建为理想的高分辨数据, 需要对卷积神经网络进行一系列特征变换, 此过程即达成卷积核的卷积操作.相比古老的插值方法而言, SRCNN 方法除了提高图像的峰值信噪比之外, 在提高图像细节较古老的方法也有很大的提高.2 图像增强算法的评价和对比2.1 各种算法增强效果的分析通过对论文文献研究比对, 以及对于其中的经典算法以及改进的算法, 对应用广泛的上述6大类图像增强算法进行较概括的研究分析.图2是几种不同算法得到的增强图像. 从增强图像的效果来看, HE 增强效果是对图像的动态范围进行拉大实现的, 增强效果随动态范围增加而变差. BBHE算法均衡后的图像在增强对比度的同时很好保持原图像的平均亮度. IBBHE 根据各子图像的直方图分别进行独立的均衡化处理, IBBHE 增强效果更好. WT 算法增强图像细节信息, 但是增加了噪声. 小波变换图像多聚集模糊增强方法, 对图像增强后, 图像较为清晰, 细节没有丢失, 效果较好. PDE 和TVPDE 算法放大了图像对比度场, 增强后图像都有较高对比度[45]. 自适应分数阶微分可以很好降噪. SSR 和MSR 算法去除了图像中照度分量影响, 还原景物本身的亮度信息, MSRCR 处理后的图像比原图像细节增加了, 亮度有所提高, 颜色有一定矫正, 对颜色的恢复存在失真现象. 基于深度学习的图像增强算法通过复杂的神经网络, 进行大量的训练, 得到的模型同时减少了训练时间, 取得了更好的精度.2.2 算法增强效果的对比对一幅图像的增强效果来讲, 需要对图像对比度和信息熵来进行评价和比较, 可以对图像有很好认识.图像对比度的计算公式:I i ,j 其中, 为中心像素点的灰度值, N 为图像局部块内像素点的个数. 为了计算一幅完整图像的对比度, 需要对图像中所有部分块对比度总体的平均值来表示.图像的信息熵公式如下:p (k )式中, 为灰度级k 的概率密度, M 为最大的灰度级.表1中为第一幅图通过不同算法得到的图像质量的客观结果评价, 评价指标为对比度和信息熵. 通过对文献中算法的研究以及本文中对增强算法的分析对比, 我们得到表2中对不同算法优缺点的总结.3 增强算法发展趋势及有意义的研究方向根据上文所介绍的不同图像增强算法及实验分析对比结果, 可预见未来的图像增强算法发展将有以下特点: 超分辨率、多维化、智能化和超高速.1)超分辨率, 对获得的低分辨率图像进行增强从而得到超高分辨率的图像, 重点是对采集分辨率以及显示分辨率做进一步的提升, 突破技术壁垒限制, 向时空感知超分辨率迈进.2021 年第 30 卷第 6 期计算机系统应用。

利用直方图均衡化进行图像的增强[正文、开题、任务、翻译]

BI YE SHE JI 利用直方图均衡化进行图像的增强院（系）：计算机科学与工程专业：计算机科学与技术班级：学生：学号：指导教师：任务书1.毕业设计（论文）题目：利用直方图均衡化进行图像的增强2.题目背景和意义：图像增强是数字图像处理技术中最基本的内容之一，是图像预处理方法之一，图像预处理是相对于图像识别、图像理解而言的一种前期处理，直方图均衡化就是把一已知灰度概率分布的图像经过一种变换，使之演变成一副具有均匀灰度概率分布的新图像。

清晰柔和的图像的直方图分布比较均匀。

为了使图像变得清晰，通常可以通过变换使图像的灰度动态范围增大，并且让灰度频率较小的灰度级经变换后，其频率变得大一些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。

直方图均衡化处理是一种修改图像直方图的方法，它通过对直方图进行均衡化修正，可使图像的灰度间距增大或灰度均匀分布、增大反差，使图像的细节变得清晰。

本课题就是利用直方图均衡化进行图像的增强。

3.设计(论文)的主要内容（理工科含技术指标）：主要内容有：（1）了解、熟悉并掌握图像直方图、图像增强的概念。

（2）给一副图像，能够得到图像的直方图，并能够对图像进行直方图的均衡化，进而对图像进行增强，掌握其原理并实现其过程。

（3）完成不同色彩空间下均衡化效果的优劣对比，给出一个较好的均衡化算法。

（4）完成1.5万字毕业论文，完成与课题相关的外文资料的翻译。

4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点）：本次课题从2012年12月开始，在校内完成，具体的进度安排如下：第1～3周：查阅书籍资料，学习相关软件，准备开题报告。

第4周：分析设计任务，设计总体方案，研究算法。

第5～12周：模块设计、完成3000个单词以上的相关外文资料翻译；中期总结。

第13～15周：模块设计、系统调试。

第16～17周：系统测试、撰写毕业论文第18周：对论文排版和打印，制光盘；论文答辩。

5.毕业设计（论文）的工作量要求① 实验（时数）*或实习（天数）：② 图纸（幅面和张数）*：③ 其他要求：指导教师签名：年月日学生签名：年月日系（教研室）主任审批：年月日说明：1本表一式二份，一份由学生装订入附件册，一份教师自留。

一种优化参数的图像增强算法

ＩｇｎａｃｍｅｔＡｌｏｉｍｙＯｐｉｚｄＰｒｍｅｅｓｍａｅＥｈｎｅｎｇｒｔｈｂｔｍｉｅａａｔｒ
ＲＥＮｎｕ，Ｌｉｗｅ，ＢＩＷｅｈｎＹａｈｉＩＪｎｉｉｏｇ
（ｏｅＩｏａｏＳｅｅｎＥｇｅｉ，ａｈｎｎｅｉ，ｅｉｉｕｇａＯＯ４Ｃｉ）ＣｌｅｆｎｒｔｉｃａｎｎｒｇＹｎａＵｉｒｙＨｂｎａｄ６Ｏ，ｈａｌｏｆｍｉｃｎｄｉｅｎｇｎｓｖｓｔｅＱｈｎｏ６ｎ
ｏｙｉｒｖｄｈｍｏｒｈｉｌｅｎ，ｄｆｅｅｔａｖｌｔｏｌｏｉｈｉｓｄｔｐｉｚｈａａｔｒ，ａｄｉｉｒｖｄｔａｉｅｅｔａｖｌｔｏａｄｂｍｐｏｅｏｍｏｐｃｆｔｒｇｉｉｉｒｎｉｌｏｕｉｎａｇｒｔｍｓｕｅｏｏｔｅｔｅｐｒｍｅｅｓｎｔｓｐｏｅｈｔｄｆｒｎｉｌｅｏｕｉｎＣｆｅｍｉｎｉｄａｐｉｆｎｎｏｔｌａｎａｄｓｒｔｒｎｌｍｅｔｆｒｅｃｕ－ｒｐｄｔｅｎａｃｈｉｕａｆｃｓｏｅｉｇ．Ｂｙｃｍｐｒｄｗｉｏｍｏｐｉｈ — ｍａｇｉｔｕｃｕｇｅｅｎｏａｈｓｂｇａｈａｈｎｅｎｅｔｅｖｓｌｅｅｔｆｔｍａｅｎｉｎｈｈｏａｅｔｈｍｏｒｈｅｆｅｈｉｒｎｍａｅｅｈｎｅｎｔｏａｅｎＦｏｒｅｒｓｏｍｄＷａｅｅｒｎｆｒ，ｉｓｐｏｅｈｔｔｅｍｅｈｄｉｈｓｐｐｒｃｌｇｔａｆｒｈｒｉｒｖｄｉｇｉｇｎａｃｍｅｔｍｅｈｄｂｓｄｏｕｒｔａｆｒａｖｌｔｔａｓｏｉｎｎｍｔｉｒｖｄｔａｔｏｎｔｉａｅａ１ｅｕｔｅｍｐｅｈ．ｏ

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。

基于小波变换的图像增强算法

收稿日期:2004209210基金项目:国家高技术研究发展计划项目(2001AA422270);国家预科研项目・作者简介:曾鹏鑫(1978-),男,江西萍乡人,东北大学博士研究生;徐心和(1940-),男,辽宁沈阳人,东北大学教授,博士生导师・第26卷第6期2005年6月东北大学学报(自然科学版)Journal of Northeastern University (Natural Science )Vol 126,No.6J un.2005文章编号:100523026(2005)0620527204基于小波变换的图像增强算法曾鹏鑫1,么健石2,陈　鹏1,徐心和1(1.东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳　110004; 2.沈阳炮兵学院自行火炮系,辽宁沈阳　110162)摘要:结合小波变换中相关系数理论,提出了一种基于小波变换的图像增强算法,该算法先区分小波域中由细节及噪声产生的高频系数,对由细节产生的信息进行增强,对噪声进行抑制・解决了通常算法中增强细节信号的同时也放大了噪声这个问题・实验表明,该算法在得到很好的图像增强的同时,能很好地抑制噪声,对于多噪声环境下的弱细节信号能达到很好的增强效果・关　键　词:小波变换;图像增强;降噪;相关性;噪声中图分类号:TP 391141 文献标识码:A小波算法的发展极大影响了信号与图像处理领域的研究・在图像处理领域,很多算法被应用到图像压缩与图像降噪方面・相对来讲在图像增强这个领域研究工作做得稍微少了些,但还是出现了一些很重要的方法[1～5]・图像增强中主要的问题是噪声,许多通用、知名方法都存在下列问题:即在增强细节信号的同时,也放大了噪声・在诸如CCD 这种低对比度、多噪声图像中,尤其需要改进算法,在增强微弱细节信号的同时抑制背景中的高频噪声・在图像增强及图像降噪工作中采用冗余小波分解是个很好的选择,本文采用Shensa [6]文中所采用的小波对图像进行分解・分解后各尺度上的小波系数集里具有和原图像一样多的小波系数,分解后的小波系数由低频系数和各尺度上的高频系数构成,其中小波高频系数(DN (i ,j ))对那些诸如轮廓、小结构、噪声等富含高频信息的局部细节很敏感,而低频系数(A N (i ,j ))反映的是低频信息・针对高频小波系数和低频小波系数的不同特性做不同处理来达到图像增强的目的・在本文中,结合已有的技术来增强图像同时为了避免噪声的放大做了以下工作:在图像增强中,用非线性函数修改绝对值小于阈值T 的高频小波系数,而对大于T 的高频小波系数用线性函数来修改,为了减少低频系数的贡献,适当的减低低频系数的值,这样就能达到增强细节信号的同时避免了噪声的放大・1　自适应增强算法1.1　基本原理要想在增强小波系数的同时抑制噪声,就必需有一种方法能先确定哪些系数是由噪声产生・该方法不能仅仅是依靠小波系数值大小,例如,它不能盲目地抑制所有小于设定阈值的小波系数[7]・幸运的是,小波系数存在另一个特性可以用来确定噪声,这就是相邻尺度上同一位置上小波系数间的相关系数・事实上,在小波域中由噪声产生的小波高频系数通常与相邻小波层上的小波高频系数相关系数很小,而由细节产生的小波高频系数通常与相邻小波层上的小波高频系数之间的相关系数大・因此小波层之间的相关性可以用来确定哪些系数是由图像中的噪声产生,哪些是由图像中的细节特征产生・Healy 利用此方法提出了一种滤噪的方法[8]・本文根据各尺度之间高频小波系数之间相关性来判断小波系数是由噪声或细节产生,针对噪声、细节产生的小波高频系数进行不同处理,详细过程见图1,其中N 是小波分解的层数,L 是图像的列数,M 是图像的行数・1.2　由小波系数相关度计算图像噪声迹象计算出小波系数与相邻尺度小波系数的相关度,由此构造出该尺度上的小波相关算子・具体方法就是把尺度n 上的小波系数与尺度(n +1)上的对应点的小波系数相乘就得到了尺度n 上的小波相关算子,如式(1)C n =W n ×W n +1・(1)事实上随着尺度的增加,小波系数值会减小・为了保持图像能量级不变,小波相关算子必须进行正规化,得到正规化小波相关算子:C ′n =C n ・(P W /P C )・(2)式中,P C =∑(C n・C n ),(3)P W =∑(W n・W n)・(4)这个正规化过程保证了正规化小波相关算子C ′n 和小波系数集W n 在一个能量级上・图1　新算法流程图Fig.1　Flowchart of the new algorithm如果图像上任一点的正规化小波算子的绝对值大于该点小波系数的绝对值,就可以认为该点小波系数是由信号产生・反之,如果该点的正规化小波算子的绝对值小于或等于该点的小波系数的绝对值,认为该点小波系数由噪声产生・1.3　图像降噪如果小波系数是由噪声产生的,则一个“收缩”算子被用到了此小波系数上・“收缩”算子如式(5)所示:W out =sign (W in )×(W in -T 1)if W in ≥T 1,W out =0if W in ≥T 1・(5)式中,T 1是一个很重要的参数,Donoho [9]提出一个公式T n =2log (N )σN 用来确定这个阈值・其中,N 为输入信号的长度,σ是小波系数的标准差,具体过程如图2所示・图2　“收缩”算子Fig.2　“Shrinking ”operator1.4　图像增强对于由细节信号产生的小波系数,按图3中的增强函数增强・图3　图像增强算子Fig.3　Image enhancement operator增强算子如式(6)所示・W out =D N if D N ≥T 2,W out =W (T 1)+G × (D N -T 1)if T 1≤D N <T 2,W out =sign (D N )×D NγifD N<T 1,W out =-W (T 1)+G × (D N +T 1)if -T 2<D N ≤-T 1,W out =D Nif D N ≤-T 2・(6)其中,W (T 1)=(T 1)γ,T 2=C ×max (D N ),0<C<1・为了减少低频系数对整个图像的贡献,对其按式(7)进行调整,W out =α×A N ,0<α<1・(7)2　实验结果实验中采用图像“Circuit ”进行初始评估,并用三种策略对其进行增强・第一种策略采用“单阈值”技术;第二种策略采用“双阈值”技术;第三种策略采用本文提出的新算法・“单阈值”技术是由Laine [10]提出,用图4中的映射函数来处理小波系数・825东北大学学报(自然科学版) 第26卷图4　简单线性映射函数Fig.4　Simple piece 2wise linear mapping function该映射函数定义如式(8)・　W out =W in +sign (W in )× T (G -1)if W in ≥T ,W out =G ×W inifW in <T ・(8)“双阈值”技术也是由Laine 提出,其映射函数如图5中所示・图5　带噪声抑制的图像增强Fig.5　Wavelet enhancement with noise su ppre ssion该映射函数定义如式(9)・W out =W in +(T 2×(G -1))- (T 1×G )if W in ≥T 2,W out =G ×(W in -T 1)if T 1≤W in <T 2,W out =0ifW in <T 1,W out =G ×(W in +T 1)if -T 2<W in ≤-T 1,W out =W in -(T 2×(G -1))+ (T 1×G )if W in ≤-T 2・(9)原图及用3种策略增强后的结果如图6所示・4项性能指标被用来检测三种策略的效果・(1)图像中灰度值的标准差(mean grey level );(2)信息熵(entropy )为-∑iP ilog (P i )・(10)其中,P i 是灰阶‘i ’的概率;(3)噪声含量(noise )[11];(4)对比度增强值(contrast improvement )C p /C o ・(11)其中,C p 为增强后图像对比度;C o为原始图像对比度;C 是在3×3窗口中用式(12)所测得的所有局部增强值的平均值,即(max -min )/(max +min )・(12)比较三种策略增强后的图像,可以看出策略3比策略1获得的增强效果好,虽然策略2能获得更好的对比度增强,但它丧失了图像细节・图6　Circuit 图Fig.6　Circuit image(a )—原图;(b )—用策略1增强;(c )—用策略2增强;(d )—用策略3增强・925第6期曾鹏鑫等:基于小波变换的图像增强算法表1是三种策略的性能指标・表1　Circuit 图像性能结果T able 1　Some parameters evaluated for the image circuit 评价参数原图像策略1策略2策略3图像均值76.258　94.206145.48978.204标准差46.720450.824094.702060.3857图像熵 4.8131 5.1112 4.4077 5.1052对比度增强 1.0 1.0068 1.8459 3.2217噪声含量 4.088810.63668.5060 5.4440从表1可以知道三种策略在标准差、对比度增强这两项性能指标上都有很大的提高,尤其是策略3可能获得更好的对比度增强・从表1及实际图像中,3种策略在图像增强中都放大了噪声,但策略3放大的噪声最小・从实验结果上看,新算法能够在图像增强及噪声抑制之间达到一个很好的平衡・3　结论本文提出一种基于小波变换图像自适应增强算法,该算法能在对图像进行极大增强的同时,避免了噪声放大・实验结果表明采用此算法的图像对比度增强效果介于Laine 提出的单阈值技术和双阈值技术之间,但该算法对弱小细节信号采用指数函数进行增强,其增强效果明显优于单阈值技术和双阈值技术・该算法对于医学图像也能起到很好的增强效果,具有很好的通用性・参考文献:[1]G opinath R A ,Lang M ,Guo H ,et al .Enhancement ofdecompressed images at low bit rates [A ].S PI E M athI magi ng :W avelet A pplications i n Signal and I mage Processi ng [C].San Diego ,1994.366-377.[2]Laine A ,Fan J ,Y ang W.Wavelets for contrast enhancement of digital mammography [J ].I EEE Engi neeri ng i n Medici ne and Biology M agazi ne ,1995,14(5):536-550.[3]Jawerth B D ,Hiton M L ,Huntsberger T L.Local enhancement of compressed images [J ].M athematical I magi ng and V ision ,1993,3(1):39-49.[4]Laine A ,Schuler S ,Fan J ,et al .Mammographic feature enhancement by multiscale analysis [J ].I EEE Trans on Medical I magi ng ,1994,13(4):725-740.[5]Lu J ,Healy D M ,J r ,et al .Contrast enhancement of medical images using multiscale edge representation [J ].Optical Engi neeri ng ,1994,33(7):2151-2161.[6]Shensa M J ,Discrete wavelet transforms :wedding the a 、trous and mallat algorithms [J ].I EEE Transactions on Signal Processi ng ,1992,40(10):2464-2482.[7]G ao H ,Bruce A G.WaveShrink with firm shrinkage [J ].Statist ,1997,7(4):855-874.[8]Xu Y ,Weaver J B ,Healy D M ,et al .Wavelet transform domain filters :A spatially selective noise filtration technique [J ].I EEE Transactions on I mage Processi ng ,1994,3(6):747-758.[9]Donoho D L.Nonlinear wavelet methods for recovery of signals ,densities ,and spectra from indirect and noisy data [A ].Proc S y m posia A pplied M ath [C ].Rhode Island :American Mathematical Society ,1993.173-205.[10]Z ong X ,Laine A F ,G eiser E A ,et al .De 2noising and contrast enhancement via wavelet shrinkage and non 2linear adaptive gain [A ].W avelet A pplications 3:Proceedi ng of S PI E [C].Orlando 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enhancement of subtle image detail and the avoidance of noise am plification ,and enhance often weak signal features against a background of relatively high noise.K ey w ords :wavelet transform ;image enhancement ;denoising ;correlation ;noise(Received September 10,2004)35东北大学学报(自然科学版) 第26卷。

基于卷积神经网络的图像增强技术研究

基于卷积神经网络的图像增强技术研究近年来，图像发展非常迅速，随着科技的不断进步，摄影技术的飞速发展，人们对于图像的质量和效果也越来越严格。

然而实际使用中，我们经常会面临一些棘手的问题，例如拍摄环境受限、光线影响、拍摄器材品质等等，导致原始图像质量并不理想。

因此，图像增强技术应运而生。

卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)是一个强大的深度学习算法，由于其在图像识别上的突出表现，目前已经成为了图像处理领域的重要技术之一。

图像增强是指对图像进行处理，使其更加清晰、有明显轮廓、细节更清晰。

在图像增强研究领域，“去噪”、“增强对比度”、“图像锐化”、“去雾”等都是非常重要的问题。

一、图像增强技术概述1.1 图像增强定义在M.Nikolova[1]的论文中，图像增强被定义为图片处理中使图像变得更加易于观察或更加合适于人类或机器进一步处理的过程。

这种过程通常分为有监督和无监督的方法。

有监督的方法需要大量的已经处理过的图像来训练模型，更加适合处理某些具有良好属性的图像，例如从磁共振成像器(MRI)中提取出脑区域；而无监督的方法不需要标注，更加适合进行瑕疵检测或者质量提升。

1.2 图像增强的目标图像增强的目标是使输出图像在某些特定的指标下更好，同时要符合应用领域的需求。

例如，瑕疵检测领域，图像增强的目标是使得输出图像更加清晰、轮廓更加明显，可以更容易地检测到瑕疵。

1.3 图像增强的方法图像增强的方法可分为两种：线性方法和非线性方法。

线性方法通常通过图像的亮度和对比度之间的函数变化来调整图像的亮度和对比度。

典型的线性方法包括直方图均衡化、拉普拉斯增强、Prewitt增强等。

非线性方法通常更加复杂，可以分为去噪、锐化和增强对比度等多个方面。

例如去噪可以通过香农熵滤波器、小波变换等方法实现；锐化可以通过Unshapen Mask等方法实现；增强对比度可以通过Sxobel算子、Robert算子、Canny算子等方法实现。

一种新的变分Retinex图像增强方法(精)

詹洁等：一种新的变分Retinex 图像增强方法_____________________________第一作者简介:詹洁(1982-)，男，四川大学计算机学院图像图形研究所硕士研究生，主要研究方向为图像处理。

一种新的变分Retinex 图像增强方法詹洁严非（四川大学计算机学院，四川成都 610065）摘要:针对Kimmel 变分Retinex 方法出现的伪影，以及不能抑制噪声的问题，提出在一种新的变分Retinex 方法，应用小波变换下自适应软阈值和各向异性方程在抑制噪声的同时保持图像的边界。

本文使用人工图像和实际图像做实验，从理论和的计算机仿真实验上说明对原变分方法的改进。

关键词: 变分法，Retinex ，各向异性方程，小波变换中图法分类号:TP391 文献标识码: AA new method for variation retinex image enhancement ZHAN Jie Y AN Fei(College of computer science, Sichuan University, Chengdu Sichuan 610065, China )Abstract : Because of Kimmel ’s variation Retinex suffers from artificial halos and image noise, a variation Retinex based on wavelet transform was proved, which used wavelet domain image deniosing and anisotropic diffusion equation to enhance image edge. Application was used on synthetic image and natural image. We proved this method having effect on artificial halos, edge enhancement and image denoising . Key words : variation,Reinex, anisotropic equation, wavelet transform.1 引言Retinex 图像增强方法是Land 等于上世纪60-70年代提出的基于人类视觉感知的图像处理模型[1]。

图像去雾增强算法的研究-文献综述

福州大学专业英语文献综述题目：图像去雾增强算法的研究姓名：学号：专业：一、引言由于近年来空气污染加重，我国雾霾天气越来越频繁地出现，例如：2012底到2013年初，几次连续七日以上的雾霾天气笼罩了大半个中国，给海陆空交通，人民生活及生命安全造成了巨大的影响。

因此,除降低空气污染之外，提高雾霾图像、视频的清晰度是亟待解决的重要问题。

图像去雾实质上就是图像增强的一种现实的应用。

一般情况下,在各类图像系统的传送和转换(如显示、复制、成像、扫描以及传输等）总会在某种程度上造成图像质量的下降。

例如摄像时,由于雾天的原因使图像模糊；再如传输过程中,噪声污染图像，使人观察起来不满意;或者是计算机从中提取的信息减少造成错误，因此，必须对降质图像进行改善处理，主要目的是使图像更适合于人的视觉特性或计算机识别系统。

从图像质量评价观点来看，图像增强技术主要目的是提高图像可辨识度。

通过设法有选择地突出便于人或机器分析的某些感兴趣的信息,抑制一些无用信息，以提高图像的使用价值，即图像增强处理只是增强了对某些信息的辨别能力［1］.二、背景及意义近几年空气质量退化严重,雾霾等恶劣天气出现频繁，PM2。

5[2］值越来越引起人们的广泛关注。

在有雾天气下拍摄的图像，由于大气中混浊的媒介对光的吸收和散射影响严重,使“透过光"强度衰减，从而使得光学传感器接收到的光强发生了改变，直接导致图像对比度降低，动态范围缩小，模糊不清,清晰度不够，图像细节信息不明显，许多特征被覆盖或模糊，信息的可辨识度大大降低。

同时，色彩保真度下降，出现严重的颜色偏移和失真，达不到满意的视觉效果［3—6]。

上述视觉效果不佳的图像部分信息缺失，给判定目标带来了一定的困难,直接限制和影响了室外目标识别和跟踪、智能导航、公路视觉监视、卫星遥感监测、军事航空侦察等系统效用的发挥，给生产与生活等各方面都造成了极大的影响[7—9].以公路监控为例,由于大雾弥漫，道路的能见度大大降低，司机通过视觉获得的路况信息往往不准确，进一步影响对环境的判读，很容易发生交通事故，此时高速封闭或者公路限行,给人们的出行带来了极大的不便［10］。

图像增强毕业论文.doc

图像增强毕业论文.内容第一章引言11.1 图像和数字图像11.2 主题选择的背景和目的11.3 图像增强技术的当前发展21.4 本论文的主要内容安排如下3 第2 章灰度直方图42.1 图像像素分类42.2灰度直方图的基本原理42.3 彩色图像灰度直方图原理52.3.1彩色图像52.3.2彩色图像52.3.2 RGB 颜色模式及其直方图6233 HSI颜色模式72.4本章总结了7第3章图像直方图匹配增强83.1 直方图均衡化83.2直方图匹配93.3直方图匹配公共映射规则103.3.1 单映射法（SML） 103.3.2 组映射法，GML） 113.3.3两种映射关系的比较通过示例113.4本章概述12第4章模拟彩色图像直方图匹配134.1RGB图像分色134.2RGB图像直方图均衡144.3RGB图像直方图匹配144.3.1指定8个灰度级144.3.2指定256 个灰度级164.3.3单个映射（SML）和组映射（GML）效果比较17结论21 谢慈22 参考23 字教育材料第1 章简介信息在人们的日常生活、生产和科学研究中发挥着越来越重要的作用。

相关统计显示，人类可用的信息有75%来自视觉图像。

因此，图像是人类最重要的信息来源。

图像是客观事物在人眼中形成的图像。

它是对客观事物的图形化描述。

它包含与描述对象相关的信息。

根据不同的标准，图像可以分为不同的类别。

然而，从根本上讲，图像通常可以分为两类:模拟图像和数字图像。

模拟图像的特点决定了它不能在计算机上直接处理，这给图像处理带来了很大的限制。

这个问题的解决方案是将模拟图像转换成可以在计算机上直接处理的图像形式，即数字图像。

数字图像是经过连续模拟图像处理后，计算机能够识别的图像。

与模拟图像相比，数字图像具有以下优势:1.加工精度高。

根据实际需要，数字图像中像素的数量可以有很大的不同，从几百到几百万不等。

灰度级量化也可以达到16 甚至更高。

换句话说，图像数字化的精度可以应用到更多的领域，并且在图像的像素数和灰度级的亮度方面满足更多的应用要求。

水下图像增强算法的研究的开题报告

水下图像增强算法的研究的开题报告一、选题背景及研究意义随着水下机器人、遥感技术等科技的发展，水下图像获取越来越重要。

然而，由于水下环境中水质、光线等因素的影响，所获取到的水下图像往往存在很多问题，如低对比度、模糊、噪点等。

这些问题将极大地限制水下图像应用和后期处理的效果。

因此，研发水下图像增强算法已成为解决这一问题的关键。

水下图像增强算法可加强图像的清晰度、对比度和亮度等，从而提高水下图像的质量。

同时，水下图像增强算法对作为水下工程、水下环境调查和科学研究中关键的图像分析，包括目标检测、跟踪、定位和计算机视觉等都具有重要意义。

二、研究内容及方法2.1 研究内容本论文将从以下两个方面进行研究：（1）水下图像质量评估首先，需要对水下图像进行质量评估，确定需要增强的图像的类型以及具体需要增强的内容。

通过图像分析和处理技术，可以判断图像中的哪些特征最需要增强。

然后选择最合适的增强方法进行增强处理，从而改善图像质量。

（2）水下图像增强算法研究将针对水下图像特殊的成像环境，结合图像增强领域的研究成果，研究适用于水下图像的增强算法，以改善图像清晰度、对比度和亮度等问题。

针对不同的水下拍摄环境、水质和成像设备，设计并实现相应的算法。

2.2 研究方法（1）图像质量评估通过图像处理、计算机视觉等技术，对水下图像进行分析处理。

采用评价指标比较具有代表性的水下图像增强算法和其他图像处理算法的效果，选择最优的增强算法。

（2）水下图像增强算法本文将采用基于迭代分解的增强算法、直方图均衡化算法和非局部均值（NLM）算法等方法，进行水下图像的增强处理。

同时，对比以上三种方法的优劣，并针对各种算法的适用场景进行分析，为后续的水下图像处理工作提供合适的算法选择。

三、预期目标和成果（1）完成对水下图像的质量评估，并确定最适合的图像增强算法。

（2）针对不同的水下拍摄环境设计相应的图像增强算法。

（3）实现水下图像增强算法，并与其他算法进行比较效果，验证所提出算法的优越性。

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, 2021.[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]. International Journalof 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 of IEEEInternational Conference on Image Processing. 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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。

图像增强技术分析[论文]

图像增强技术分析摘要图像增强既可以用以提高图像的外观视觉，同时也是特征提取以及图像边缘检测的基础。

本文通过对几种图像增强技术进行比较，对图像增强技术做了较广泛细致的阐述。

利用matlab对图像进行处理，图像得到显著的改善。

关键词图像增强灰度变换小波分析中图分类号：tp391 文献标识码：a1 图像增强技术1.1 空域增强常用的空域法有直接灰度变换、直方图修正、空域平滑、锐化滤波、伪彩色处理等。

空域增强方法是指直接作用于像素的增强方法，空域处理可表示为g（x，y）=t[f（x，y）]，式中g（x，y）是f （x，y）经过增强处理后得到的图像，而t是对f的一种操作，定义在（x，y）的邻域，如果t是定义在每个（x，y）点上，则t称为点操作。

1.1.1直接灰度变换直接灰度变换属于图像增强技术中最简单的一类，下面介绍几种常用的方法：（1）图像求反图像求反即通过将原图像中黑白相互转换来达到将源图像灰度值翻转的目的，若对灰度级[0，l-i]变换到[l-1，0]，b变换公式如下t=l-1-s根据变换曲线，将源图像每个像素的灰度值进行映射，这种方法可与用于增强图像较暗区域的灰色或白色细节。

（2）线性灰度变换增强图像对比的目的是为了增强图像中感兴趣的灰度区域，并且相对抑制那些不感兴趣的灰度区域，即增强原图各部分的反差。

分段线性法通过将需要的图像细节灰度级拉伸，将不需要的图像细节灰度级压缩来达到增强对比度的目的。

（3）对数变换在有些情况下，如果要显示的图像的傅里叶频谱的动态范围远远超出显示装置的显示能力时，图像的最亮的部分可以显示出来，而图像的低频部分则无法显示，这样，所显示的图像和源图像比较下，将会出现失真。

这种失真是由动态范围太大而引起的，对原图像的动态范围进行压缩是一种行之有效的方法。

1.1.2基于灰度直方图的图像增强基于灰度直方图的图像增强方法是灰度变换方法中的第二种方法，直方图是表示图像像素每一灰度值出现的概率分布进行统计，可以通过对直方图进行修改来改变原图像的灰度分布，从而达到改善图像的目的，直方图仅仅反应不同的灰度值出现的次数，但是不能表示灰度值的分布；只表示灰度出现的概率忽略了它的位置信息。

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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图像处理方面的参考文献

添加标题
图像处理技术的分类：按照处理方法的不同，图像处理技术可以分为图像增强、图像恢复、图像分析、图像理解等。其中，图像增强主要关注改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度和对比度；图像恢复主要关注修复退化或损坏的图像，恢复其原始状态；图像分析主要关注从图像中提取有用的信息，如目标检测、特征提取等；图像理解则关注对图像内容的认知和解释，实现更高层次的理解和交互。
实时处理需求：随着图像采集设备的普及，实时处理成为一大挑战。
高分辨率处理：高分辨率图像的处理需要更高的计算资源和算法优化。
深度学习算法的可解释性：深度学习在图像处理中广泛应用，但其黑箱性质使得结果难以解释。
数据隐私与安全：图像处理涉及大量个人数据，如何在处理过程中保护隐私和数据安全是一大挑战。
未来图像处理技术的发展趋势和方向
深度学习在图像增强中的应用实例
图像超分辨率：使用深度学习技术将低分辨率图像转换为高分辨率图像，提高图像的清晰度和细节表现。
图像去噪：利用深度学习技术对图像中的噪声进行去除，提高图像的质量和可用性。
图像风格转换：通过深度学习技术实现将一种风格的图像转换为另一种风格，如将手绘风格的图像转换为写实风格的图像。
实例3：深度学习在图像分割中取得了许多成功的应用，如医学图像分割、遥感图像分割、人脸识别等，为相关领域的发展提供了有力支持。
实例4：深度学习在图像分割中面临的挑战包括计算量大、模型泛化能力不足等，未来需要进一步研究和改进。
深度学习在图像识别中的应用实例
图像分类：利用深度学习技术对图像进行分类，例如在人脸识别、物体识别等领域的应用。
图像增强技术分类：按照处理方法的不同，可以分为空域增强和频域增强两
02 类。其中，空域增强是在图像的像素域上直接进行操作，而频域增强则是在

基于MATLAB的图像增强处理

基于MATLAB的图象增强处理图象增强是图象处理领域中的一个重要任务，它旨在改善图象的质量、增加图象的细节并提高图象的视觉效果。

MATLAB是一种功能强大的数学计算软件，也被广泛应用于图象处理领域。

本文将介绍基于MATLAB的图象增强处理的标准格式。

一、引言图象增强是一种通过对图象进行算法处理来改善图象质量的技术。

图象增强处理可以应用于各种领域，如医学图象处理、遥感图象处理、安全监控等。

在本文中，我们将介绍基于MATLAB的图象增强处理的标准格式。

二、背景图象增强处理是一种通过改变图象的像素值和对照度来改善图象质量的方法。

MATLAB是一种功能强大的数学计算软件，它提供了丰富的图象处理工具箱，可以方便地进行图象增强处理。

三、方法1. 图象预处理在进行图象增强处理之前，需要对图象进行预处理。

常见的图象预处理方法包括图象去噪、图象平滑和图象尺度变换等。

在MATLAB中，可以使用滤波器和变换函数来实现这些预处理步骤。

2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图象增强方法，它通过重新分配图象像素的灰度级来增强图象的对照度。

在MATLAB中，可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。

3. 均值滤波均值滤波是一种常用的图象平滑方法，它通过对图象进行平均处理来减少噪声。

在MATLAB中，可以使用fspecial函数来创建均值滤波器，并使用imfilter函数来应用滤波器。

4. 锐化滤波锐化滤波是一种常用的图象增强方法，它通过增强图象的边缘和细节来提高图象的清晰度。

在MATLAB中，可以使用拉普拉斯滤波器或者高斯滤波器来实现锐化滤波。

5. 对照度增强对照度增强是一种常用的图象增强方法，它通过增加图象的亮度范围来改善图象的视觉效果。

在MATLAB中，可以使用imadjust函数来实现对照度增强。

四、实验结果为了验证基于MATLAB的图象增强处理方法的有效性，我们选择了一组测试图象进行实验。

实验结果显示，经过图象增强处理后，图象的质量得到了明显的改善，图象的细节和对照度得到了增强。

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本书的特色在于它重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。

本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等。

[2] 杨帆等. 数字图像处理与分析[M]. 北京：北京航空航天大学出版社，2007 摘要：系统介绍数字图像处理与分析技术中所涉及的有代表性的思想、算法与应用，跟踪图像处理技术的发展前沿，以图像频域变换、图像增强、图像复原、图像几何变换、图像压缩编码、数学形态学及应用、图像分割技术、图像特征分析、图像配准与识别、实用数字图像处理与应用系统为主线，系统讲述图像处理与分析技术的理论基础、典型算法和应用实例。

编写上力求系统性、实用性与先进性相结合，理论与实践相交融，既注重传统知识的讲授，又兼顾新技术、新成果的应用。

[3] 马平. 数字图像处理和压缩[M]. 北京：电子工业出版社，2007摘要：书中不仅讲述了数字图像处理和压缩的基本内容及基础理论，而且根据数字图像处理和压缩学科领域的最新发展，力求系统地揭示小波变换技术、多重小波变换技术等有关最新应用技术原理的数学理论。

其中，最优小波函数理论和基于多重小波变换的图像压缩等内容是其他数字图像处理和压缩书籍尚未涉及的内容，也是作者留日多年来跟踪国际数字图像处理和压缩最新研发方向的成果。

[4] 闫敬文. 数字图像处理[M]. 北京：国防工业出版社，2007摘要：本书以概要形式讲述基本理论，并紧密结合实践应用研究。

第1章是本课程的学习方法。

第2章介绍小波分析和应用的基本理论。

第3章是图像压缩编码。

第4章是空间域内图像增强。

第5章是频域内图像增强。

第6章是小波域内去噪声滤波器，重点对小波域内图像增强技术进行了重点研究。

第7章是数字视频处理技术。

第8章为图像融合技术。

此部分内容具有理论意义和实际应用价值。

提出的算法可完全应用到遥感图像和医学图像融合。

第9章是图像图形学基本知识，以两个实例说明计算机图形学的实际开发应用技术。

希望起到举一反三的作用。

[5] 王慧琴. 数字图像处理. 北京:北京邮电出版社, 2006.摘要：本书重点介绍了数字图像处理的基本概念、基本理论、实用技术,以及用Matlab进行图像处理、编程的方法。

全书共7章,主要内容包括图像及其数字处理、Matlab图像处理工具箱、图像的变换、图像的增强、图像的复原、图像编码与压缩技术和数字图像的应用实例等。

本书结构合理,叙述清晰、简练,理论与实践并重。

使用Matlab作为实验平台,加入了大量的实验实例,并且有大量的实验结果图片,对读者理解利用Matlab软件进行数字图像处理有很大的帮助。

[6] 阮秋琦. 数字图像处理学. 北京:电子工业出版社, 2001摘要：本书是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”的研究成果。

本书全面地、系统地介绍了数字图像自理学的基本理论和基本技术，并根据作者多年从事数字图像处理的教学科研的心得体会和科研成果列举了大量的实例，以供读者参考。

全书共分10章，其中包括：绪论，图像、图像系统与视觉系统，图像自理中的下次变换，图像增强，图像编码，图像复原，图像重建，图像分析，数学开矿学原理，模式识别的理论和方法。

在每一章的结尾都附有必要的思考题，供教学或自学练习，以便函加深对本书所述内容的理解。

同时，随本书还附有光盘一张。

本书作者编制了一个数字图像处理软件。

该软件既可作为教学演示和实验工具，也可以在实际图像处理中应用。

[7] 何东健. 数字图像处理. 西安:西安电子科技大学出版社, 2003.摘要：本书系统地介绍了数字图像处理的基本理论、基本算法以及用Visual C++6.0(简称VC++6.0)进行图像处理、编程的方法。

全书共11章,首先介绍了数字图像处理的特点与发展、数字图像处理和色度学等基础知识;其次,简要介绍了在VC++6.0环境下进行图像编程的方法与步骤;在此基础上,详细论述了图像增强与平滑、图像分割与边缘检测、图像的几何变换、频域处理、数学形态学及其应用、图像特征与理解、图像编码以及图像复原等内容。

[8] 王家文, 曹宇. MATLAB6.5图形图像处理. 北京:国防工业出版社, 2004. 摘要：MATLAB是一种直观、简洁的计算软件,广泛应用于科学计算和工程计算。

本书是基于MATLAB6.5的图像处理工具箱(1mageProcessingToolbox)编写的,较详细地介绍丁图像变换、图像增强、图像复原、图像编码与压缩等技术,以及绘图技术和图形用户界面应用等。

全书侧重于理论和实际的结合,以具体的分析和详细的实例,帮助读者全面了解MATLAB图形图像处理技术,提高分析问题、解决问题的能力。

[9] 余成波. 数字图像处理及MATLAB实现. 重庆:重庆大学出版社, 2003.摘要：《数字图像处理及MATLAB实现》详细介绍了数字图像处理技术及MATIAB图像处理技巧，并强调了图像处理的理论和应用相结合的方法。

全书给出了大量数字图像处理技术的MATIAB实现程序。

全书共分为8章，其内容主要包括：图像与计算机图像处理、MATLAB软件包使用精要、MATIAB图像处理工具箱、数字图像的变换技术及其MATLAB实现、图像预处理及MATLAB 实现、图像压缩与编码及MATLAB实现、图像分割与特征提取及MATLAB实现、彩色图像处理及MATLAB实现等。

[10] 张志涌, 徐彦琴. MATLAB教程-基于6.x版本.北京航空航天大学出版社, 2001.摘要：本书以MATLAB 6.0为编写基础,系统讲述MATLAB 五大数据类型:数值,字符串,元胞,构架和函数句柄;以双精度数据为例剖析适用于这五大数据类型的高维数组的创建,标识和援引,分章阐述数值计算,符号计算的要领和注意事项;精练地叙述计算结果和函数可视化的基本步骤及指令配合;简明介绍函数,子函数,私用函数的生成和使用。

本书包含200多个计算范例和150多个习题。

所有算例的程序是可靠的,完整的,读者可以完全准确地重现本书所提供的算例结果。

习题用于帮助读者更好地掌握MATLAB 的基本要领。

[11] 夏德深, 傅德胜. 计算机图像处理及应用. 南京:东南大学出版社, 2004.摘要：《计算机图像处理及应用》对图像处理技术所涉及的基本原理和方法。

必需的工具和应用及图像处理的部分新技术均作了详细的讨论与介绍。

《计算机图像处理及应用》的跨度大，内容既全又新。

在体系结构上，《计算机图像处理及应用》基本上为四大部分。

第一部分为基础部分，包括图像采集与量化、图像变化、图像增强、图像分割、图像编码与压缩，图像恢复与重建，图像特征与分析。

第二部分为工具部分包括图像像文件格式及图像数据质量评价。

第三部分为图像处理应用的主要几个领域的典型介绍。

第四部分为图像处理的新技术方法。

包括马尔可夫随机场，小波分折和可形变模型等。