图像的增强与复原算法毕业设计论文
利用直方图均衡化和规定化进行图像增强的算法设计 数字图像处理毕业论文
目录第1章绪论 (1)1.1 数字图像处理的研究背景 (1)1.2 数字图像处理的研究内容 (1)1.3 DSP系统简介 (2)1.4 图像增强简介 (4)第2章DSP系统 (5)2.1 DSP芯片 (5)2.1.1 DSP芯片的特点 (6)2.1.2 图像处理系统中DSP芯片的选择 (7)2.2 基于DSP的图像处理系统 (8)第3章图像增强 (9)3.1 图像增强的基本概念 (9)3.2 图像增强的方法 (9)3.2.1 图像锐化 (10)3.2.1.1 图像锐化原理 (10)3.2.1.2 拉普拉斯算子 (11)3.2.1.3 基于DSP的算法实现 (12)3.2.1.4 图片锐化效果比较 (14)3.2.2 Sobel边缘检测算法 (16)3.2.2.1 Sobel边缘检测算法原理 (16)3.2.2.2 Sobel边缘检测算法的变异及实现 (16)3.2.3 直方图均衡化算法 (20)3.2.3.1 直方图均衡化 (20)3.2.3.2 直方图规定化 (21)3.2.3.3实验结果及分析 (23)第4章直方图均衡化和规定化算法的DSP实现 (25)4.1 算法的DSP实现与优化 (25)4.1.1 算法开发硬件平台选择 (25)4.1.2 算法的实现与优化 (26)4.2 实验及结果分析 (27)结论 (31)致谢 (32)参考文献 (33)第1章绪论1.1 数字图像处理的研究背景数字图像处理又称为计算机图像处理，它最早出现于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。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
图像处理的基本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。
图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
基于深度学习的图像增强与修复算法研究
基于深度学习的图像增强与修复算法研究摘要：图像增强与修复是计算机视觉领域中的一个重要问题，具有广泛的应用价值。
目前，深度学习技术的发展为图像增强与修复算法提供了新的研究思路。
本文对基于深度学习的图像增强与修复算法进行了研究和讨论，对其原理、方法和应用进行了详细介绍。
1. 引言图像增强与修复是一项关键的技术，可以提高图像的视觉质量、增加图像的细节信息和恢复图像的损坏部分。
在计算机视觉、医学影像、图像分析等领域有着广泛的应用。
传统的图像增强与修复算法通常基于手工设计的特征提取和统计模型，但其依赖于先验知识和人工标注的训练样本，且对于复杂的图像内容和变化模式难以适应。
2. 基于深度学习的图像增强算法深度学习技术的提出和发展为图像增强与修复算法的发展注入了新的活力。
基于深度学习的图像增强算法将图像增强任务视为一个从观察图像到目标图像的映射函数的学习问题。
主要包括以下几个方面的方法和模型。
2.1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中常用的一种模型，通过反向传播算法进行训练，可以对图像进行端到端的学习和处理。
在图像增强与修复中，CNN能够学习出一套映射函数，能够将模糊、噪声、遮挡等瑕疵的图像转化为清晰、无噪声、完整的图像。
通过设计合适的网络结构和损失函数，CNN可以有效地提升图像的视觉质量。
2.2. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种基于博弈理论的深度学习模型，由生成网络和判别网络组成。
生成网络试图学习出一个映射函数，将模糊、噪声、遮挡等瑕疵的图像转化为清晰、无噪声、完整的图像，而判别网络则试图判断生成网络生成的图像与真实图像的差异。
通过博弈的过程，生成对抗网络可以不断优化生成网络的性能，从而提高图像的视觉质量。
2.3. 自编码器（AE）自编码器是一种将输入数据压缩到低维表示并重构原始输入数据的神经网络模型。
自编码器可以通过学习数据的分布特性，将模糊、噪声、遮挡等瑕疵的图像转化为清晰、无噪声、完整的图像。
图像增强毕业论文
目录第一章绪论 (1)1.1图像与数字图像 (1)1.2选题背景及目的 (1)1.3图像增强技术的发展现状 (2)1.4本文的主要内容安排 (3)第二章灰度直方图 (4)2.1图像的像素分类 (4)2.2灰度直方图的基本原理 (4)2.3彩色图像的灰度直方图原理 (5)2.3.1彩色图像 (5)2.3.2 RGB色彩模式及其直方图 (6)2.3.3 HSI色彩模式 (7)2.4本章小结 (7)第三章图像的直方图匹配增强 (8)3.1直方图均衡化 (8)3.2直方图匹配 (9)3.3直方图匹配常见映射规则 (10)3.3.1单映射规则（single mapping law，SML） (10)3.3.2组映射规则（group mapping law，GML） (11)3.3.3两种映射关系举例比较 (11)3.4本章小结 (12)第四章彩色图像直方图匹配仿真 (13)4.1RGB图像色彩分离 (13)4.2RGB图像直方图均衡化 (14)4.3RGB图像直方图匹配 (14)4.3.1规定8个灰度级 (14)4.3.2规定256个灰度级 (16)4.3.3单映射（SML）与组映射（GML）效果比较 (17)结论 (21)谢辞 (22)参考文献 (23)第一章绪论1.1图像与数字图像21世纪是一个信息的时代，信息在人们的日常生活、生产和科学研究中起着日趋重要的作用，相关的统计数据已经表明，在人类所能获得的信息中，75%来自于视觉图像，因此，图像是人类最主要的信息来源。
图像是客观事物在人类眼中所形成的影像，是对于客观事物的一种图形化的描述，它所包含是与描述对象所相关的信息，按照不同的标准，可以对图像进行多种的分类。
但是，从根本上说，通常可将图像分类为模拟图像和数字图像两大类。
模拟图像的自身特点决定了它不可以在计算机上直接进行处理，这给图像处理带来了极大的限制，这一问题的解决方式是把模拟图像转换为可以在计算机上直接进行处理的图像形式，即数字图像。
图像增强的设计毕业论文[管理资料]
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毕业论文基于MATLAB对图像增强的认识毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：基于MATLAB对图像增强的认识摘要这学期我们学习了数字图像处理这一门实用而又生动的课程，初次接触到它就被它丰富的内容所吸引。
如今随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，数字图像处理是一门新兴的技术，各种算法的实现，使得图像处理的速度也越来越快，从而可以更好地为人们服务。
数字图像处理技术已经在各行各业的领域中均有涉及。
MATLAB的强大图形展示和运算功能，使得图像处理变得更加的简单和直观。
学完课本第三章使我认识到，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些关注的特征，抑制非关注的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法就叫做图像增强。
本文介绍了MATLAB 中语言的特点和基于MATLAB的图像处理环境，介绍了如何使用MATLAB和图像处理工具箱进行数字图像处理，重点介绍了利用MATLAB来实现图像增强的图像处理。
关键词：数字图像处理，图像增强，MATLABBased on the understanding of the image enhancement ofMATLABAbstractThis term we have learnt the digital image processing which is a practical and vivid course, First contact to it, I was attractive by its rich ,with the development of computer hardware, real-time processing of digital image has become possible, digital image processing is a new technology, various algorithm implemented, make image processing speed also more and more quickly, and can better service for people. Digital image processing technology has in all walks of life field involved. MATLAB powerful graphics display and operation function, making image processing become more simple and intuitive. After the third chapter to learn textbooks I realize that is not clear image of will become clear or emphasized that some attention features, inhibition of the characteristics of attention to improve image quality and abundant information, strengthen the image interpretation and recognition effect of image processing method is called image enhancement. This paper introduces the characteristics of the language of MATLAB and based on the MATLAB image processing environment, this article introduces how to use MATLAB toolbox and image processing of digital image processing, focusing on the use of MATLAB to realize the image enhancement of image processing.Keywords: digital image processing, image enhancement, MATLAB目录1 引言....................................... 错误!未定义书签。
医学影像分析中的图像增强与恢复方法研究
医学影像分析中的图像增强与恢复方法研究引言：随着医学影像技术的不断发展与进步，医学影像分析在临床诊断、研究和治疗中发挥着重要的作用。
在医学影像中，图像质量的好坏直接影响着医生对疾病的诊断准确性和治疗效果。
然而，由于医学影像被患者各种因素所影响，如放射线散射、图像噪声等，导致图像存在低对比度、模糊等问题。
因此，图像增强和恢复方法在医学影像分析中的研究变得至关重要。
一、图像增强方法的研究图像增强是改善图像质量和可视化效果的一种技术，它可以使医生在诊断时更容易观察和分析患者图像。
以下是几种常用的图像增强方法：1. 空间域增强方法：这种方法是通过对像素值进行一系列的操作和变换来增强图像。
常见的空间域增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸、平均滤波、中值滤波等。
其中，直方图均衡化是最常用的方法之一，它通过对图像的直方图进行变换，使得图像的对比度得到增强。
2. 频域增强方法：这种方法是通过将图像从空间域转换到频域来进行增强。
常见的频域增强方法包括傅里叶变换、小波变换等。
其中，小波变换是一种多尺度的分析方法，可以有效地提取图像中的细节信息，从而增强图像的质量。
3. 模糊降噪方法：这种方法主要用于去除图像中的噪声和模糊。
常见的模糊降噪方法包括邻域平均滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些方法通过对图像的像素值进行平滑操作，从而去除噪声和模糊，使得图像更加清晰。
二、图像恢复方法的研究图像恢复是通过对受损图像进行修复和重建，从而使其恢复原有的质量和信息。
在医学影像分析中，图像恢复方法对于从受损的图像中还原出有用的结构和细节至关重要。
以下是几种常用的图像恢复方法：1. 基于优化的恢复方法：这种方法通过建立图像恢复的优化模型来进行图像恢复。
常见的优化方法包括最小二乘优化、最小化总变差等。
这些方法通过对图像的像素值进行调整，从而使得恢复图像更接近原始图像。
2. 基于统计模型的恢复方法：这种方法利用统计分析和建模来进行图像恢复。
常见的统计模型方法包括最大似然估计、贝叶斯估计等。
图像增强技术(MATLAB)—毕业论文——【Matlab算法】
1 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。
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。
图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。
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。
处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了，不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。
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。
1.2 图像增强的应用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1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。
基于深度学习的图像复原与增强技术研究
基于深度学习的图像复原与增强技术研究近年来，深度学习技术不断发展，越来越多的应用发挥作用。
其中，图像复原与增强技术得到了广泛应用，成为了一种热门的研究方向。
该技术通过图像处理和神经网络等技术手段，对图像的失真和损坏进行修复，使得图像更加清晰、自然、真实。
本文将从图像复原和增强的相关知识出发，对基于深度学习的图像复原与增强技术进行研究和探讨。
一、图像复原技术图像复原是指对受到噪声污染、失真和模糊等影响的图像进行修复和恢复的技术。
它主要分为基于传统方法和基于深度学习的方法两种。
传统方法是利用图像的特征和统计学方法进行处理。
常用的传统方法有滤波、插值、去噪等技术。
基于深度学习的图像复原技术则是运用深度学习算法进行图像处理，通过学习来重建受损的图像。
深度学习技术常用的模型有自编码器、卷积神经网络等。
早期的基于深度学习的图像复原技术主要是基于对部分图像或者数据集进行训练，然后再将已训练好的模型应用到实际场景。
而现在，基于深度学习的图像复原技术已经发展到了可以直接在实时场景下进行图像处理的水平。
二、图像增强技术图像增强技术是指通过对某些图像中的属性进行调整来改善图像的视觉效果和质量。
图像增强技术分为全局增强和局部增强两种。
全局增强主要是通过增加图像的对比度、亮度来使整张图像更加明亮、清晰。
而局部增强则是通过对图像的某个局部进行处理，如去除红眼、美颜等操作。
基于深度学习的图像增强技术可以通过训练CNN网络来实现图像的自适应增强，可以对图像的局部或者全局进行调整。
该技术的目标是使图像能够更加符合人眼的视觉习惯，使得图像的清晰度和自然度更好。
而深度学习技术能够自适应地学习图像，按照人类的看法为图像进行优化，从而达到更好的增强效果。
三、基于深度学习的图像复原与增强技术案例基于深度学习的图像复原与增强技术已经在多个领域得到了广泛应用。
以下是几个典型的案例：1. 基于卷积神经网络的低光照图像增强技术：该技术利用卷积神经网络进一步解决了低光照情况下图像噪声和模糊问题，达到了自适应增强的效果。
图像处理中的图像复原与增强算法研究
图像处理中的图像复原与增强算法研究图像处理是计算机科学中一个重要且广泛应用的领域，它涉及对图像进行编辑、修复和增强等操作。
图像复原与增强算法是图像处理领域的核心内容之一，本文将就此进行探讨。
一、图像复原算法图像复原是指通过一系列算法和技术，将受到噪声、失真等影响的图像恢复至原始清晰、真实的状态。
这在许多实际应用中非常重要，比如在医学图像处理中，对于病人的CT扫描图像进行复原，可以帮助医生更准确地进行诊断。
最常见的图像复原算法之一是基于滤波的方法。
滤波算法通过移除图像中的高频噪声，改善图像的质量。
其中，最经典的算法是均值滤波和中值滤波。
均值滤波通过计算像素周围的平均值，并用该平均值来替代当前像素值，从而实现去噪的效果。
而中值滤波则是通过取周围像素值的中值来替代当前像素值。
另一种图像复原算法是基于模型的方法。
这种方法先对噪声进行建模，然后通过估计噪声模型参数来恢复图像。
最典型的模型是高斯噪声模型，通过估计其均值和方差来进行复原。
此外，还有其他一些针对不同噪声特性的模型，如椒盐噪声、泊松噪声等。
二、图像增强算法图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的视觉效果，使其更加鲜明、清晰、易于分析和识别。
图像增强算法在许多应用领域都有着重要的作用，比如安防监控中的人脸识别、无人驾驶中的图像识别等。
最常用的图像增强算法之一是直方图均衡化。
直方图均衡化通过重新分布图像像素的灰度级，使得图像的直方图变得更加均衡，从而提高图像的对比度和细节。
然而，直方图均衡化也有一定的局限性，对于某些图像可能会产生过度增强或细节丢失的问题。
因此，在实际应用中，在进行直方图均衡化之前，通常会先对图像进行预处理，如对比度拉伸、去噪等。
另一种常见的图像增强算法是基于滤波的方法。
这种方法通过应用不同的滤波器来改善图像的质量。
比如，锐化滤波器可以增强图像的边缘和细节，而模糊滤波器则可以降低图像的噪声和细节。
三、图像复原与增强的混合方法除了单独应用图像复原或增强算法外，还可以将两者结合起来，实现更好的效果。
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。
图像处理中的图像增强与恢复算法研究
图像处理中的图像增强与恢复算法研究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的应用。
图像增强与恢复算法作为图像处理的重要领域之一，是指对图像进行处理，使得图像在视觉上更加清晰、真实和美观。
本文将探讨图像处理中的图像增强与恢复算法的研究现状和发展趋势。
在图像处理领域中，图像增强与恢复算法主要包括图像去噪、图像增强、图像重建等方面。
图像去噪是指去除图像中的噪声，使得图像更加清晰和真实。
常见的去噪算法包括均值滤波、中值滤波、小波去噪等。
这些算法通过对图像进行滤波操作，在保留图像细节的同时去除噪声，从而提高图像质量。
图像增强是指对图像进行调整，使得图像在视觉上更加清晰、亮度更高、对比度更强。
常见的增强算法包括直方图均衡化、对比度拉伸、颜色平衡等。
这些算法通过对图像的像素值进行调整，改善图像的视觉效果，使得图像更加美观。
图像重建是指利用数学模型和算法对损坏或缺失的图像进行恢复。
常见的重建算法包括插值法、压缩感知重建、深度学习重建等。
这些算法通过对缺失或损坏图像进行分析和推测，恢复出原始图像的内容和细节，实现图像重建的目的。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像处理领域也涌现出了许多基于深度学习的图像增强与恢复算法。
深度学习技术可以利用深度神经网络对图像进行端到端的学习，实现对图像的高效处理和重建。
基于深度学习的图像增强与恢复算法在图像处理领域取得了许多成功的应用，大大提高了图像处理的效率和准确性。
除了深度学习技术，图像处理领域还在不断探索和尝试新的算法和技术。
例如，基于人工智能的图像增强算法、基于虚拟现实技术的图像恢复算法等。
这些新的算法和技术将为图像处理领域带来更大的突破和创新，推动图像处理技术不断向前发展。
总的来说，图像增强与恢复算法在图像处理领域起着至关重要的作用。
通过不断的研究和探索，我们可以提高图像的质量和清晰度，实现图像的更好效果和更广泛应用。
相信随着技术的不断进步，图像处理领域的图像增强与恢复算法将会有更大的突破和创新，为人们的生活和工作带来更多便利。
图像增强论文范例
摘要图像作为一种有效的信息载体，是人类获取和交换信息的主要来源。
由于图像增强与感兴的趣物体特性、观察者的习惯和处理目的密切相关，带有很强的针对性，因此，图像增强算法的应用也是有针对性的。
尽管增强处理方法多种多样，但并不存在一种通用的、适应各种场合的增强算法。
主要应用Matlab软件对图像进行处理，除了Matlab简单接近数学描述的语法，matlab还有丰富的内建(in-build)函数，方便的矩阵操作，内建的复数运算，完整的详细的在线帮助文档。
它具有丰富的扩展工具箱(toolbox），方便强大的数据图形显示功能给matlab的方便易用和推广普及起到了不可磨灭的贡献。
本文围绕图像增强算法而展开，在阐明图像增强处理基本方法的基础上，就几种有代表性的图像增强算法：基于直方图均衡化图像增强算法，中值滤波，进行了研究、比较，通过实验结果分析了各自的优缺点并指明了其最佳适用场景，以期从中总结出一套行之有效的图像增强算法的应用指导规则。
关键词：图像增强直方图均衡化中值滤波The Research and Simulation of Color ImageEnhancement AlgorithmAbstractKey words: Image Enhancement Histogram Equalization Median Filtering目录任务书 (I)摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章绪论 (1)1.1 数字图像的国内外现状 (1)1.2 图像增强的研究现状 (2)第2章数字图像处理基础 (4)2.1 数字图像的表示 (4)2.2 彩色图像表示 (5)第3章图像增强方法 (6)3.1 直方图均衡化 (6)3.2 中值滤波 (7)第4章实验结果与分析 (10)4.1 直方图均衡化实验结果 (10)4.2 中值滤波实验结果 (11)第5章结论 (15)参考文献 (17)致谢 (18)第1章绪论1.1 数字图像的国内外现状图像是物体透射或反射的光信息，通过人的视觉系统接受后，在大脑中形成的印象或认识，是自然景物的客观反映。
图像增强的毕业设计
1 引言课题的研究背景及意义数字图像处理(Digital Image Processing)是利用电脑对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等相关理论、方法和技术的总称。
因为通常图像处理是用电脑和实时硬件实现的，因此也称之为电脑图像处理(Computer Image Processing)。
一般而言，数字图像处理的主要内容包括图像获取、图像复原、图像增强、图像分割、图像分析、图像重建、图像压缩编码等等]2,1[。
20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。
直到20世纪50年代数字电脑发展到一定水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。
目前数字图像处理技术已经成为电脑科学、信息科学、生物学、军事、通信、工业、医学等学科研究的热点。
在日常生活中，图像处理也得到广泛应用。
例如电脑人像艺术、电视中的特殊效果、自动售货机钞票的识别、邮政编码的自动识别、交通车辆车牌识别、医学成像设备图像处理和利用指纹、虹膜、面部等特征而进行的身份识别等等]13[。
图像增强是图像处理的一项重要内容，其目的是将图像中感兴趣的部分尽可能地突现出来。
在一个图像系统中，图像的获取、发送、传输、接收、输出、复制等等，每一个环节都会产生干扰，都会使图像质量降低。
因此，如何对这些“降质”图像进行处理使其到达我们的要求已受到研究人员的高度重视。
传统的图像增强算法在改善图像的比照度和增强图像的细节的同时也放大了噪声,这是传统算法的缺点和不足之处]2[。
图像增强对于物体的特征提取及其识别是非常重要的，主要有以下几个原因：第一，图像增强的好坏直接关系到后续的图像处理〔比方图像的分割，边缘检测，特征提取等方面〕的好坏；第二，图像增强是图像预处理中非常关键的一环，人们从传感器获得的图像不可能是完美无缺的，不是拍摄的光线不好造成背景黑细节不明显，就是夹杂着各种各样的噪声，这都降低了图像的质量，影响了人们的感官效果；第三，传统的单尺度图像增强存在诸如增强图像的细节方面不突出，不能对图像进行分层处理等等，在处理效果上就没有多尺度处理的效果好，正因为如此基于多尺度分析的图像增强正受到研究人员的重视。
图像处理中的图像增强与复原算法研究
图像处理中的图像增强与复原算法研究随着数字图像技术的飞速发展，图像处理算法也得到了广泛应用。
图像增强与复原算法作为图像处理的重要环节，对于提高图像质量和还原图像细节起着至关重要的作用。
本文将探讨图像增强与复原算法的研究现状和发展趋势。
一、图像增强算法图像增强算法旨在改善图像的视觉效果，使图像在视觉上更加清晰、鲜艳。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、锐化等。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，它通过重新分配图像的灰度级，使得图像的直方图均匀分布。
该算法能够增强图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
2. 灰度拉伸灰度拉伸是一种通过调整图像的灰度级范围来增强图像对比度的算法。
它通过将图像的最低灰度级映射为0，最高灰度级映射为255，将其他灰度级进行线性压缩，从而使得图像的亮度范围更广，细节更加丰富。
3. 锐化锐化算法通过增强图像的边缘和细节来提高图像的清晰度。
常见的锐化算法包括拉普拉斯算子、Sobel算子等。
这些算子通过计算像素点与其周围像素点之间的差异，来增强图像的边缘。
二、图像复原算法图像复原算法旨在通过消除图像中的噪声和伪影，恢复原始图像的细节和清晰度。
常见的图像复原算法包括去噪、去模糊等。
1. 去噪图像中的噪声是由于图像采集过程中的干扰引起的，它会降低图像的质量和清晰度。
去噪算法通过对图像进行滤波处理，去除噪声，提高图像的信噪比。
常见的去噪算法包括中值滤波、高斯滤波等。
2. 去模糊图像模糊是由于图像采集过程中的运动模糊或者光学系统的缺陷引起的，它会导致图像细节丢失和清晰度下降。
去模糊算法通过恢复图像的高频信息，提高图像的清晰度。
常见的去模糊算法包括维纳滤波、盲反卷积等。
三、图像增强与复原算法的研究现状目前，图像增强与复原算法的研究已经取得了很大的进展。
研究者们提出了许多新的算法和方法，不断提高图像处理的效果和质量。
1. 基于深度学习的图像增强算法深度学习技术在图像处理领域的应用日益广泛。
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。
图像增强论文
1.图像增强在图像形成、传输或变换的过程中，由于受到一些客观因素的影响，会使图像产生失真，如图像对比度降低和图像模糊等等。
因此需要利用图像增强技术改善这种情况，图像增强的目的在于：（1）采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；（2）将图像转换成一种适于人或机器进行分析处理的形式。
他不是以图形保证度为原则，而是通过处理设法有选择地便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。
图像增强目前还缺乏统一的理论，这与没有衡量图像增强质量通用的、客观的标准有关。
增强的方法往往具有针对性，增强的结果只是靠人的主观感觉加以评价。
因此，图像增强的方法只能有选择的使用。
图像增强的方法从增强的作用域出发，可以分为空间域增强和频率域增强两种。
空间域增强是直接对像素灰度进行操作，属于直接增强的方法，它包括对比度的灰度变换和直方图变换、消除噪声的平滑法和增强边缘的锐化法。
频率域增强是对图像经傅里叶变换后的频谱成分进行操作，然后经过傅里叶逆变换获得所需结果。
2.灰度变换在图像采集过程中，由于扫描系统或者光电转换系统多方面的原因，常出现图像不均匀，对比度不足等弊端，是人眼在观看图像时视觉效果很差。
灰度变换就是在图像采集系统中对图像像素经行修正，是整幅图像成像均匀。
灰度变换可使图像动态范围增大，图像对比度扩展，图像变清晰，特征明显，是图像增强的重要手段之一。
灰度变换增强是对图像在空域中进行增强的一种简单方法。
根据需要，灰度增强一般有三种方法：(1)一种是对图像的不均匀性进行修正，如曝光不均匀，使图像半边暗半边亮。
对图像逐点进行不同程度的灰度级校正，目的是使整幅图像灰度均匀。
(2)另一种是针对图像某一部分或整幅图像曝光不足而使用的灰度级变换，其目的是增加图像灰度的对比度。
(3)第三种是直方图修正，能够使图像具有所需要的灰度分布。
灰度变换可以分为三种：线性变换、分段变换和非线性变换。
2.1 非线性变换若D´=T(D)是一个线性单值函数，则由它确定的灰度变换称为灰度线性变换2．1．1非线性变换的原理令图像f(i，j)的灰度范围为[a,b]，线性变换后图像g(i，j)的范围为[a´,b´]，如图，g(i，j)与f(i，j)之间的关系式为：（2.1.1）图2.1.1线性变换示意图2．1．2 非线性变换的应用在曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内。
图像复原论文
数字图像复原课程名：数字图像处理班级：姓名：学号：图像复原技术论文1、摘要图像是人类视觉的基础，给人具体而直观的作用。
图像的数字化包括取样和量化两个步骤。
数字图像处理就是将图像信号转换成数字格式，并利用计算机进行加工和处理的过程。
图像复原是图像处理中的一个重要问题，对于改善图像质量具有重要的意义。
解决该问题的关键是对图像的退化过程建立相应的数学模型，然后通过求解该逆问题获得图像的复原模型并对原始图像进行合理估计。
本文主要介绍了目前常用的几种图像复原方法，详细的介绍了维纳滤波、正则滤波、LR算法和盲区卷积。
关键词：图像复原、维纳滤波、正则滤波、LR算法、盲区卷积、2、图像复原的概念图像复原也称图象恢复，是图象处理中的一大类技术。
所谓图像复原，是指去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降（退化）这些退化包括由光学系统、运动等等造成图像的模糊，以及源自电路和光度学因素的噪声。
图像复原的目标是对退化的图像进行处理，使它趋向于复原成没有退化的理想图像。
成像过程的每一个环节（透镜，感光片，数字化等等）都会引起退化。
在进行图像复原时，既可以用连续数学，也可以用离散数学进行处理。
其次，处理既可在空间域，也可在频域进行。
由于引起图像退化的因素众多，且性质各不相同，目前没有统一的复原方法，众多研究人员根据不同的应用物理环境，采用了不同的退化模型、处理技巧和估计准则，从而得到了不同的复原方法。
3、几种较经典的复原方法介绍图像复原算法有线性和非线性两类。
线性算法通过对图像进行逆滤波来实现反卷积，这类方法方便快捷，无需循环或迭代，直接可以得到反卷积结果，然而，它有一些局限性，比如无法保证图像的非负性。
而非线性方法通过连续的迭代过程不断提高复原质量，直到满足预先设定的终止条件，结果往往令人满意。
但是迭代程序导致计算量很大，图像复原时耗较长，有时甚至需要几个小时。
所以实际应用中还需要对两种处理方法综合考虑，进行选择。
基于机器学习的图像增强与复原算法研究
基于机器学习的图像增强与复原算法研究图像增强与复原算法是计算机视觉领域的重要研究方向。
随着机器学习技术的不断发展，基于机器学习的图像增强与复原算法成为了当前的热点研究方向。
本文将着重探讨基于机器学习的图像增强与复原算法的研究进展与应用前景。
首先，我们需要了解图像增强与复原算法的背景与目标。
图像增强算法旨在改善图像的质量，提升图像的视觉效果，让图像更加清晰、自然。
而图像复原算法则针对受损图像进行修复，恢复受损的图像内容。
基于传统的图像处理技术，如滤波、插值等，这些算法通常需要提前定义复原模型或假设图像的特定统计性质。
然而，这些方法的性能受限于人工定义的模型和假设，难以适应不同类型和程度的图像损伤。
因此，基于机器学习的图像增强与复原算法应运而生。
基于机器学习的图像增强与复原算法主要通过训练模型来学习图像的统计特性和复原规律，从而自动挖掘图像中的有用信息并进行图像增强与复原。
这种算法通常分为两个阶段：训练阶段和应用阶段。
在训练阶段，我们需要构建一个大规模的图像数据集，并且为每个图像提供对应的真实增强或复原结果作为标签。
常用的图像数据集包括ImageNet、COCO等。
接着，选择适当的机器学习模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等，并利用这些模型进行图像增强与复原模型的训练。
在训练过程中，我们需要设计合理的损失函数，以衡量模型的性能，并利用优化算法(如随机梯度下降算法)对模型的参数进行更新，最终得到一个优秀的图像增强与复原模型。
在应用阶段，训练好的模型可以用于处理新的图像。
对于图像增强任务，我们可以通过输入一张低质量的图像，然后利用训练好的模型生成一张质量更高的图像。
对于图像复原任务，我们可以输入一张受损的图像，然后利用训练好的模型恢复出一张内容完整的图像。
由于深度学习模型具有很强的表达能力和适应性，基于机器学习的图像增强与复原算法在一些挑战性任务上已经取得了显著的成果。
例如，针对低光照条件下的图像增强任务，模型可以自动增加图像的亮度并恢复细节。
图像恢复与复原算法研究
图像恢复与复原算法研究图像恢复与复原算法研究摘要：随着数字图像处理技术的发展，图像恢复与复原算法逐渐成为研究的热点。
尤其是在图像去噪、图像重建以及图像修复等领域，图像恢复与复原算法起到了重要的作用。
本论文主要详细介绍了图像恢复与复原算法的研究进展和应用现状，以及相关技术的原理和方法。
同时，还对一些经典的图像恢复与复原算法进行了实验分析和比较，并针对其不足之处提出了改进和优化的方案。
关键词：图像恢复，复原算法，去噪，重建，修复一、引言图像是人们记录和表达信息的一种重要形式，广泛应用于各个领域。
然而，在图像获取和传输过程中，由于多种原因会引发图像数据的损坏，导致图像质量下降。
因此，图像恢复与复原算法的研究对于提高图像质量、还原原始信息具有重要意义。
二、图像恢复与复原算法的研究进展和应用现状2.1 图像去噪算法的研究进展图像去噪是图像恢复与复原算法中的关键问题之一。
多年来，许多学者提出了各种各样的图像去噪算法。
最常用的是基于小波变换的去噪方法，其原理是将图像分解成不同尺度的子带，并根据子带的系数进行去噪处理。
此外，还有基于聚类分析、基于变分方法以及基于稀疏表示等方法。
这些算法都在一定程度上提高了图像的清晰度和信噪比。
2.2 图像重建算法的研究进展图像重建是指根据有限的观测数据恢复原始图像的过程。
常见的图像重建方法包括最小二乘法、极大似然法、正则化方法等。
这些方法通常需要对图像进行模型假设，通过求解最优化问题来获得图像的最佳估计值。
此外，还有基于字典学习、基于压缩感知理论以及基于深度学习等方法。
这些方法在图像重建领域取得了较好的效果。
2.3 图像修复算法的研究进展图像修复是指对被破坏的图像进行恢复或者修复处理的过程。
常见的图像修复方法包括基于偏微分方程、基于全变分、基于统计模型以及基于纹理合成等方法。
这些方法可以根据图像的特点选择合适的修复策略，并实现图像的局部或者全局修复。
同时，还有基于图像插值、基于边缘保持以及基于深度学习等方法。
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毕业设计（论文）题目：图像的增强与复原算法毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：摘要图像处理是一门迅速发展的学科，在大量领域有着极其广泛的应用。
在景物成像的过程中可能出现的模糊、失真或噪声还有变形，会导致图像质量下降，从而降低了图形的科学性，也造成了经济损失。
数字图像处理是一个跨学科的前沿科技领域，在各个学科中得到广泛的应用，并显示了广阔的前景，成为计算机科学、信息科学、生物学、医学等学科的研究热点。
而图像增强与复原作为数字图像的基本内容，有着更高的研究价值。
图像增强是指按一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，使之改善图像质量，加强图像判读和识别效果的处理技术。
基于空间域的图像增强是图像处理的一个重要分支，它能有效改善图像整体或局部特征。
直方图是图像处理中最重要的基本概念之一，它用于显示图像的灰度值分布状况，并且能有效地用于图像增强。
本文论述了图像灰度调整实现、直方图均衡化、直方图规定化图像增强技术，并给出了相关的基本原理。
并在介绍图像频域增强原理的基础上，讨论了频域内通过对低通滤波器、高通滤波器的图像增强以及基于小波变换的图像增强，介绍了相关的理论，并给利用MATLAB工具进行实现。
实验证明，在质量较差的图像中，选择不同的算法对图像的增强在准确性上均有不同。
数字图像复原(简称图像复原)是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理(如图像分析，图像理解)的前提。
图像复原主要目的在于消减或减轻在图像获取及传输过程中造成的图像品质下降即退化现象，恢复图像的本来面目。
本文论述了采用近似的方法应用线性系统的理论解决图像复原的问题，并用MATLAB语言实现了维纳滤波、规则化滤波、Lucy-Richardson复原程序、盲去卷积复原，实验证明相同的图像采用不同的复原方法产生的效果不同，可以根据自己的实际需要来选择所要使用的复原方法。
关键词：图像处理、图像增强、图像复原、滤波、MATLABAbatractImage processing is a rapid development of the discipline, in large area has extremely extensive application. In the process of imaging objects may appear blurred, distortion or noise and deformation, will cause image quality, reducing the scientificity of graphics, also caused economic losses.The digital image processing is an interdisciplinary field of cutting-edge technology, in each subject widely applied, and shows the prospect of computer science, information science, biology, medical discipline research hotspot. And image enhancement and recovery as the basic contents of digital image, a higher value.Image enhancement by certain means to highlight a picture of certain information, also weakened or remove some of the information, does not need to improve image quality, strengthen image interpretation and identify the effect of treatment technology. Based on spatial domain of image enhancement is an important branch of image processing, it can effectively improve the whole or partial feature. Image Histogram image processing is the most important basic concept, it is used to display images of the gray value distribution, and can be effectively used in image enhancement. This paper discusses the image histogram equalization adjusted, gray histogram image enhancement, technical regulations, and gives the basic principle of related. In frequency domain, and introduces image enhancement, the basic principle of frequency domain were discussed through the low-pass filter high-pass filter, the image based on wavelet transform and the image enhancement, introduced the related theory, and to use MATLAB tools. Experiments have proved that in the poor quality of the image, the choice of different algorithm for image enhancement in accuracy are different.Digital image restoration (hereinafter referred to as the image restoration) is the digital image processing is a basic and important subject, it is late, image processing, image analysis (such as images of understanding). Image restoration aims to reduce or ease in image acquisition and transmission process of image quality down namely degeneration, restore the original image. This paper discusses the application of approximate linear system theory method to solve the problem, the image restoration with MATLAB language realized wiener filtering, rules of filtering, Lucy, Richardson - recovery procedure deconvolution, experiments prove the same image restoration using different methods, the effects of different according to their actual needs tochoose to use recovery method.Keywords：Image Processing，Image Enhancement，Image Restoration，Filtering ，MATLAB目录摘要............................................................... I I Abatract........................................................... I V 目录.............................................................. V I 第1章绪论. (8)1.1 课题的提出和意义 (8)1.2 本文的组织结构 (8)第2章开发背景介绍 (10)2.1 MATLAB介绍 (10)第3章图像增强与复原技术 (11)3.1 图像增强技术 (11)3.1.1传统的图像增强技术 (11)3.1.2基于空间域的图像增强 (11)3.1.3基于频率域的图像增强 (13)3.1.4 基于小波变换的图像增强 (13)3.1.5几种图像增强技术的比较分析 (14)3.2 图像复原技术 (15)3.2.1 算法产生的概述 (16)3.2.2 维纳滤波 (16)3.2.3 约束最小二乘（正则）滤波 (17)3.2.4 Lucy-Richardson迭代非线性复原算法 (18)3.2.4 盲解卷积算法 (18)3.2.5总结 (19)第4章图像增强的实现 (20)4.1 空域增强的实现 (20)4.1.1灰度调整的实现 (20)4.1.2直方图的均衡化 (21)4.1.3直方图规定化 (22)4.2 频域增强的实现 (23)4.2.1理想低通滤波 (24)4.2.2理想高通滤波 (25)4.3基于小波变换的图像增强 (26)第5章图像复原的实现 (28)5.1维纳滤波复原 (28)5.2规则化滤波复原程序 (30)5.3 Lucy-Richardson复原程序举例 (31)5.4盲去卷积复原 (33)第6章总结 (34)参考文献 (35)致谢 (1)第1章绪论1.1 课题的提出和意义在实际生活中，人们很频繁的接触图像，人类所获取的外界信息大约有70%以上是通过视觉系统获得的。