图像处理结课论文
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利用拉普拉斯算法对模糊图像进行锐化处理学院：电气信息工程学院专业：通信工程姓名：田鸿龙学号：20110107 摘要：本文描述了拉普拉斯高斯边缘检测算法结合算法在DelphiG编程环境下对BMP格式的灰度图像进行了边缘检测处理，从而体现其优越性。
彩色图像增强过程中，对图像进行锐化处理是一个重要环节。
介绍了图像锐化处理的槪念和拉普拉斯算子的算法原理。
关键词：边缘检测，图像处理，拉普拉斯高斯算法，Sobel算子。
图像锐化(image sharpening)就是补偿图像的，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得淸晰，亦分空域处理和频域处理两类。
数字图像的边缘检测是图像分割、区域识别和特征提取等图像分析领域的重要基础。
图像的边缘是图像的最基本的特征，是指图像局部亮度变化最显著的地方，通常与图像亮度或图像亮度的一阶导数的不连续性有关。
对于数字图像灰度值的显著变化可以用梯度来表示，边缘检测很大程度上来说就是求梯度。
边缘检测的好坏直接影响到图像理解和识别的质虽，选择什么样的边缘检测算法就很关键。
本文引入拉普拉斯高斯算法，讨论其工作原理，利用Delphi结合拉普拉斯髙斯算法对BMP格式的灰度图像进行了边缘检测处理并对比其它算法给出了拉普拉斯高斯算子的优越性。
一、图像锐化图像模糊的主要原因是图像中的高频成分低于低频成分，它对图像量的影响体现在两个不同灰度区域的边界部分。
图像锐化处理的目的是加强图像中景物的边缘和轮廓，使模糊的图像变得更淸晰。
它是一种使图像原有信息变换为有利于人眼观察的质蚩:、消除模糊、好的视觉效果、图像边缘轮解分明。
图像的模糊实质就是图像受到平均或积分运算造成的，因此可以对图像进行逆运算如微分运算来使图像清晰化。
从频谱角度来分析，图像模糊的实质是其高频分量被衰减，因而可以通过高通滤波操作来淸晰图像。
但要注意，能够进行锐化处理的图像必须有较高的性噪比，否则锐化后图像性噪比反而更低，从而使得噪声增加的比信号还要多，因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。
数字图像处理技术的应用综述--课程论文
《数字图像处理》课程论文题目：数字图像处理技术的应用综述1 绪论1.1数字图像处理简介数字图像处理又称为计算机图像处理，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。
数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。
到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。
1.2数字图像处理技术的基本特点1）处理信息量很大。
数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
2）占用频带较宽。
数字图像处理占用的频带较宽。
与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要。
3）各像素相关性大。
数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。
在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
4）无法复现三维景物的全部几何信息。
由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。
因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。
在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
数字图像处理结课论文
郑州航空工业管理学院结课设计（论文）2008 级专业班级课程数字图像处理姓名学号指导教师职称讲师二О一一年十月三十号彩色图像特效处理技术研究与设计摘要数字图像处理是指用计算机对图像进行处理，它广泛用于几乎所有与成像有关的领域。
本文介绍用Visual Basic语言编程的数字图像处理环境，设计并实现了一个彩色图像的特效处理系统，展示如何通过编程实现对图形图像的各种处理。
论述了利用编写的程序实现图像文件（bmp、jpg、gif等）逆反处理、平滑处理、霓虹处理、边缘锐化、浮雕处理、镶嵌处理、曝光处理、扩散处理等功能操作。
关键字：数字图像处理、Visual Basic语言编程、特效处理、逆反处理、平滑处理、霓虹处理、边缘锐化、浮雕处理、镶嵌处理、曝光处理、扩散处理1、简介彩色图像的特效处理是对一幅彩色图像的各像素值的R、G、B分量按一定的算法进行变换，并将变换后的新图像值重新显示出来，则可实现不同效果图像的显示。
逆反处理的目的是使整幅图像的颜色产生逆反效果；平滑处理的目的是将图像的边界变得平缓，使整幅图像变得更柔和，更模糊，具有朦胧感；霓虹处理的目的是为了突出图像的边界，淡化图像内部的颜色，使图像产生夜晚霓虹灯的效果；边缘锐化是为了图像边界，并保留图像内部的颜色，使图像变得更清晰；浮雕处理的目的也是为了突出边界，使图像具有凹凸效果；镶嵌处理的目的是使图像的分辨率降低，具有马赛克效果；曝光处理是使图像整体变亮，产生类似胶片曝光的效果；扩散处理是使图像具有油画效果。
2、系统总体分析本系统实现了对图像（bmp、jpg、gif等）进行选择、读取、退出操作、图像的逆反处理、平滑处理、霓虹处理、边缘锐化、浮雕处理、镶嵌处理、曝光处理、扩散处理（油画处理）的功能操作，以及特效处理后确定、恢复、保存操作，整个界面如图1所示：图1，系统界面2.1、文件读取本部分用Visual Basic语言编程读取图像信息并显示在Picture控件中，图片框用于显示图像，命令按钮“选择文件”用于选择指定图形文件，命令按钮“读图像”用于读入图像数据并存入数组，并且将图像显示在图片框中。
数字图像处理结课论文
摘要数字图像处理技术是指通过计算机对图像进行去除噪声，增强或者复原以及分割和提取的技术。
该技术伴随计算机技术的发展，在农业，军事，环境等行业得到了广泛的应用。
论文首先论述数字图像处理技术现状和发展，然后简要讨论了该技术在医学图像进行伪彩色图像处理问题上的应用。
最后介绍了在车牌识别方面的应用的相关原理。
综述一、数字图像处理技术的发展现状数字图像处理技术是自60年代以来，随着半导体集成电路技术和计算机技术的发展而产生和发展的一门新型学科，并且在近三十年来取得了巨大的发展，在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量,以人为对象,以改善人的视觉效果为目的,首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室( JPL)[1],并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 ,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,随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行了更为复杂的图像处理 ,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,为人类登月创举奠定了坚实的基础 ,也推动了数字图像处理这门学科的诞生.数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果,1972 年英国 EMI公司工程师 Ho usfield发明了用于头颅诊断的 X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)。
1975年 EMI公司又成功研制出全身用的 CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979 年这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖 ,说明它对人类做出了划时代的贡献。
随着图像处理技术的深入发展 ,从70年代中期开始 ,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展 ,数字图像处理向更高、更深层次发展.人们已开始研究如何用计算机系统解释图像 ,实现类似人类视觉系统理解外部世界.很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究 ,取得了不少重要的研究成果.其中代表性的成果是70年代末MIT的 Marr提出的视觉计算理论[ 3],这个理论成为计算机视觉领域其后多年的主导思想。
图像处理在航天航空中的应用-结业论文
图像处理在航天航空中的应用-结业论文论文题目：图像处理在航天和航空技术方面的运用学院：机械电气工程学院班级： 2012级机制3班姓名：张娜学号： 20125009077摘要：图像处理技术的研究和应用越来越受到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。
本文主要简单概括了数字图像处理技术的特点、优势，列举了数字图像处理技术的应用领域并详细介绍了其在航天航空领域中的发展。
关键字：图像处理简介技术的优点发展技术应用一、引言数字图像处理是通过计算机采用一定的算法对图像图形进行处理的技术，它已经在各个领域上都有了较广泛的应用。
图像处理的信息量很大，对处理速度要求也很高。
本文就简单的介绍图像处理技术及其在各个领域的应用，详细说明图像处理在航天航空技术方面的应用。
二、数字图像处理简介（一）图像的概念图像包含了它所表达的物体的描述信息。
我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。
视像等。
（二）数字图像处理技术数字图像处理又称为计算机图像处理，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。
图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。
图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。
到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。
1（三）数字图像处理技术的基本特点1.处理信息量很大数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它涉及到对图像的获取、处理、分析和识别等多个方面。
随着科技的不断发展，图像处理在各个领域都扮演着重要的角色，如医学影像、安防监控、虚拟现实等。
本文将从图像处理的基础原理、应用领域以及未来发展方向等方面进行探讨。
首先，图像处理的基础原理是数字图像处理。
数字图像处理是将图像从连续的模拟信号转换为离散的数字信号，通过对数字信号的处理来实现对图像的改变和分析。
其中，最基础的操作包括图像的采集、预处理、增强、压缩和恢复等。
图像采集是指通过摄像头或扫描仪等设备将现实世界中的图像转化为数字信号。
预处理是对采集到的图像进行去噪、去除伪影等操作，以提高后续处理的效果。
增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加清晰、鲜艳。
压缩是为了减小图像文件的大小，方便存储和传输。
恢复是指对经过压缩或传输过程中丢失的信息进行恢复，以还原原始图像。
图像处理的应用领域非常广泛。
在医学影像方面，图像处理可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT扫描图像的处理，可以清晰地显示出患者体内的器官结构，帮助医生准确判断病变部位。
在安防监控方面，图像处理可以用于人脸识别、行为分析等功能，提高监控系统的智能化水平。
在虚拟现实方面，图像处理可以实现对虚拟场景的渲染和交互，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
此外，图像处理还应用于图像搜索、图像检索、图像合成等领域，为用户提供更加便捷和高效的图像处理服务。
未来，图像处理领域的发展方向主要包括以下几个方面。
首先，随着人工智能技术的快速发展，图像处理将与机器学习、深度学习等技术相结合，实现更加智能化的图像分析和识别。
其次，虚拟现实技术的兴起将推动图像处理向更加真实和沉浸式的方向发展，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
再次，图像处理技术将与物联网、云计算等技术相结合，实现对大规模图像数据的处理和分析，为用户提供更加个性化和精准的图像服务。
初中美术教学的图像处理(含示范课课程设计、学科学习情况总结)
初中美术教学的图像处理第一篇范文：初中美术教学的图像处理摘要：本文以我国初中美术教学为背景，探讨图像处理在美术教学中的应用。
通过对图像处理技术的分析，结合实际教学案例，提出一系列具有针对性的教学策略，以提高学生的美术素养和创作能力。
关键词：初中美术教学；图像处理；教学策略；美术素养在当今信息化社会，图像处理技术已经广泛应用于各个领域。
美术教学作为培养学生审美情趣和艺术创造力的重要途径，也需要紧跟时代步伐，将图像处理技术融入教学过程中。
本文旨在探讨如何在初中美术教学中有效运用图像处理技术，提高学生的美术素养和创作水平。
二、图像处理在初中美术教学中的应用1.图像处理技术的定义及作用图像处理技术是指利用计算机软件对图像进行编辑、调整、组合等操作，以实现图像质量的提高和艺术效果的增强。
在初中美术教学中，图像处理技术可以帮助学生更好地观察、分析和创作图像，提高他们的审美能力和艺术创造力。
2.图像处理在美术教学中的具体应用（1）图像观察与分析通过图像处理技术，学生可以更加清晰地观察图像的细节，分析图像的构图、色彩、形状等要素，从而提高他们的审美鉴赏能力。
（2）图像创作与实践学生可以利用图像处理技术进行创意性的图像创作，如拼贴、合成、色彩调整等，丰富他们的艺术表现手法。
（3）图像评价与交流通过图像处理技术，学生可以更加方便地展示自己的作品，进行相互评价和交流，提高他们的审美评价能力和沟通技巧。
三、基于图像处理的初中美术教学策略1.结合课本内容，设计图像处理教学活动教师应根据课本内容，设计相应的图像处理教学活动，如在学习绘画技巧时，让学生利用图像处理软件进行实践操作，提高他们的绘画能力。
2.注重个体差异，因材施教教师应关注学生的个体差异，根据他们的兴趣和特长，提供有针对性的图像处理教学指导，激发学生的学习兴趣和潜能。
3.创设互动平台，促进师生交流教师可以利用图像处理技术，创建线上互动平台，方便学生展示作品、交流心得，同时也可以方便教师进行点评和指导。
图形图像处理毕业论文
图形图像处理毕业论文图形图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要研究方向。
随着数字技术的快速发展，图形图像处理的应用范围也越来越广泛。
在这篇毕业论文中，我将探讨图形图像处理的一些关键技术和应用领域，并提出一种新的方法来改进图像处理的效果。
首先，让我们来了解一下图形图像处理的基本原理。
图形图像处理是指对图形图像进行数字化处理，以改变图像的外观、增强图像的质量或提取有用的信息。
它包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别等一系列步骤。
这些步骤可以通过一系列算法和技术来实现，如滤波、变换、插值等。
在图形图像处理的应用领域中，医学影像处理是一个重要的研究方向。
医学影像处理可以帮助医生更好地观察和分析患者的影像数据，从而提高诊断的准确性和效率。
例如，通过图像分割技术可以将医学影像中的不同组织或器官分离出来，帮助医生更好地定位和诊断疾病。
另外，图像增强技术可以提高医学影像的质量，使医生能够更清晰地观察到患者的病变情况。
除了医学影像处理，图形图像处理还在计算机视觉、图像识别、虚拟现实等领域得到广泛应用。
例如，在自动驾驶技术中，图像处理可以帮助车辆感知周围环境，识别和跟踪道路、车辆和行人等目标。
在电影和游戏制作中，图像处理可以用于特效的制作和场景的渲染，提供更逼真的视觉效果。
在虚拟现实技术中，图像处理可以实现对虚拟世界的实时渲染和交互。
然而，传统的图像处理方法在某些情况下存在一些局限性。
例如，在图像增强领域，传统的滤波方法可能会导致图像细节的损失或者产生一些不自然的伪影。
为了克服这些问题，我提出了一种基于深度学习的图像增强方法。
该方法利用卷积神经网络来学习图像的特征表示，并通过反卷积操作将图像恢复到原始的高质量状态。
实验证明，该方法在提高图像质量的同时保留了更多的细节信息，具有较好的效果。
在本论文中，我还对该方法进行了进一步的改进和优化。
通过引入注意力机制，我提出了一种自适应图像增强方法。
数字图像处理结课论文
数字图像处理结课作业--数字图像频域增强方法及在matlab中的实现学生姓名：学号：学院：理学院班级：电科班指导教师：摘要:图像增强的目的是使处理后的图像更适合于具体的应用，即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。
从总体上可以分为两大类:空域增强和频域增强。
频域处理时将原定义空间中的图像以某种形式转换到其他空间中，利用该空间的特有性质方便的进行图像处理。
而空域增强是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。
空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。
本文主要从空域展开图像增强技术，重点阐明数字图像增强处理的基本方法，介绍几种空域图像增强方法。
关键词：图像增强 MATLAB 空域增强锐化空间滤波平滑空间滤波目录：1、何为数字图像处理及MATLAB的历史2、空间域图像增强技术研究的目的和意义3、空间域的增强3.1 背景知识3.2 空间域滤波和频域滤波之间的对应关系3.3 锐化滤波3.4 平滑滤波4、结论1、何为数字图像处理及MATLAB的历史数字图像处理（digital image processing）,就是利用数字计算机或者其他数字硬件,对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算,以提高图像的实用性。
例如从卫星图片中提取目标物的特征参数,三维立体断层图像的重建等。
总的来说,数字图像处理包括运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。
目前数字图像处理的应用越来越广泛,已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域,在国民经济中发挥越来越大的作用。
MATLAB是由美国Math Works公司推出的软件产品。
MATLAB是“Matric Laboratory”的缩写,意及“矩阵实验室”。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是一门目前非常热门的技术，它在多个领域都有广泛的应用，如医学影像处理、机器视觉、数字媒体等，越来越多的企业和机构也开始重视这一领域的研究和应用。
因此，本文就图像处理领域进行深入探讨，主要内容包括图像处理的研究现状、核心技术以及应用前景等。
一、图像处理的研究现状图像处理是指对数字图像进行分析、处理、修复、增强、压缩等一系列技术手段的总称。
自从数字媒体技术发展起来以来，图像处理技术就不断被广泛研究和应用，除了数字媒体领域外，图像处理技术也广泛应用于人工智能、机器学习等领域。
目前，图像处理的核心技术主要包括以下几方面：（1）图像采集与处理技术，包括图像获取、格式转换、增强等；（2）图像变换与滤波技术，包括傅里叶变换、小波变换、空域滤波、频域滤波等；（3）图像分割与识别技术，主要包括基于颜色、形状、纹理等特征的图像分割、背景消除和目标跟踪等；（4）三维图像重建技术，包括基于光学、激光和雷达等手段的三维建模和重构。
以上几个方面都是图像处理中不可或缺的核心技术，其中图像分割与识别技术被广泛应用于医疗影像处理、安防监控等领域，三维图像重建技术则主要应用于航空航天、机器人等领域。
二、图像处理的核心技术1、图像采集与处理技术在图像处理中，图像采集是整个流程的第一步，图像采集质量直接影响到后续处理结果的好坏。
目前，常用的图像采集设备有光学、摄像头、雷达等，其中光学又分为激光、微波、红外等多种形式。
对于不同的图像采集设备，需要有对应的图像处理技术，例如对于光学采集设备，需要对镜头进行透镜校正、图像畸变校正等处理技术，而对于传感器采集的图像，则需要进行背景降噪和信号增强等处理技术。
2、图像变换与滤波技术图像变换与滤波技术是进行图像处理的重要手段，可以通过变换获得图像的一些特征或者对图像进行平滑和去噪等操作。
目前主要的图像变换和滤波技术有傅里叶变换、小波变换、空域滤波、频域滤波等。
傅里叶变换可以将图像转换到频域，可以对图像进行一些频域分析和处理；小波变换可以分析图像的局部特征，可以对噪声等进行去除；空域滤波主要对图像的像素进行处理，例如中值滤波、均值滤波等；频域滤波则是对频域的特征进行处理，例如高通滤波、低通滤波等。
图像处理毕业论文
图像处理毕业论文图像处理毕业论文图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要研究方向，随着数字图像的广泛应用，图像处理技术的发展也愈发迅猛。
作为一名即将毕业的学生，我选择了图像处理作为我的毕业论文课题，旨在探索图像处理技术在实际应用中的潜力和挑战。
首先，我将介绍图像处理的基本概念和原理。
图像处理是指对数字图像进行各种算法和方法的处理，以获得更好的图像质量或实现特定的目标。
其中，图像增强、图像分割、图像压缩等是图像处理的基本任务。
图像增强通过改善图像的亮度、对比度和清晰度等方面，使图像更加清晰可见。
图像分割则是将图像划分为不同的区域或物体，以便进一步分析和处理。
而图像压缩则是通过减少图像的数据量，以实现存储和传输的效率提升。
接下来，我将探讨图像处理技术在实际应用中的一些典型案例。
首先是医学影像的图像处理应用。
医学影像是一种重要的诊断工具，通过对医学影像进行图像处理，可以提取出更多的有用信息，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
例如，通过图像分割技术可以将医学影像中的肿瘤区域分割出来，帮助医生进行肿瘤的定位和评估。
此外，图像处理技术还可以应用于安防领域，通过对监控摄像头拍摄的图像进行实时分析和处理，实现人脸识别、行为检测等功能，提高安防系统的效率和准确性。
在研究中，我将重点关注图像增强和图像分割这两个方面。
在图像增强方面，我将探索不同的算法和方法，如直方图均衡化、自适应增强等，以提高图像的可视性和质量。
在图像分割方面，我将研究基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法，比较它们的优缺点，并根据实际应用需求选择合适的方法。
此外，我还将尝试将深度学习技术应用于图像处理中。
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，可以实现对大规模数据的高效处理和分析。
在图像处理中，深度学习可以应用于图像分类、目标检测等任务，通过训练模型，使其具备自动学习和识别图像特征的能力。
我将尝试使用深度学习技术对图像进行分类和识别，以提高图像处理的准确性和效率。
图像处理课程期末论文
二进制图像的数据隐藏质量控制方法摘要：在二进制图像中秘密数据隐藏比其他格式更困难，因为二进制图像要求只有一个位表示黑色和白色。
本文研究提出一种新的二进制图像数据隐藏方法，采用优化位的位置，以取代一个秘密位。
此方法能操作细分的块。
指定块的奇偶校验位来决定改变或者不变，以嵌入一个秘密位。
通过寻找最佳位置为每个分割块插入一个秘密位，所得到的伪装图像的图像质量可以被提高，提高图像质量的同时保持低的计算复杂度。
实验结果表明，该方法在某些方面相对于以前的方法有所改进。
关键字：数据隐藏，质量控制，二进制图像1 介绍数据隐藏涉及主动隐瞒信息信号，如文本，图像，音频或视频。
二进制图像是两色的图像，每个像素的值为0或1，其中，每个像素只需要一个比特表示，以表示黑色和白色。
事实上困难在于在二进制图像改变的像素值能导致违规行为，这在视觉上非常引人注目。
在二值图像隐藏数据，比在其他格式隐藏数据更具挑战性。
在这些图像中隐藏数据主要有这2个方法：子块的修改和单像素处理。
在最先修改的子块，它被分成一组像素。
松井和田中通过操纵抖动模式，在“抖动”的图像嵌入秘密数据，他们通过操纵运行长度，还嵌入了传真的图像。
Low等人在大宗电子出版物中改变行间距和字符间距在文本图像嵌入秘密数据。
这些方法是用于一些特殊类型的二进制图像。
第二个办法是从黑到白修改单个像素，反之亦然：在图像中的一些特殊的单像素被改变以嵌入秘密数据。
Koch和赵提出一个数据隐藏方法，通过在一个块中强制比较黑色和白色像素的比例比1大或小。
不论如何，这个是有难度的。
只有比特的数量有限，才可以嵌入，自实施方法有一个处理块的麻烦，有着显著低或高的黑色像素的百分比。
吴等人在图像块嵌入位，通过计算一个特征值选定和找到一个模式。
Lie等人将隔开的二进制图象成2×2的块像素并嵌入在块中的位0或1。
通过平均修改0.5像素，此法可每块隐藏一个位。
为了嵌入显著数据量而不会造成明显的视觉效果，吴和刘操作不稳定的像素去执行一个特定的基于块的关系。
photoshop图像处理的论文
photoshop图像处理的论文Photoshop课程简单总结在这学期，我们学习了由郑老师指导的photoshop图像处理技术这门课程，对于没有一点美术基础，空有兴趣的我来说，是一次深刻了解它的机会。
我一直觉得PS门槛很高，但通过一学期的学习，我对PS也有了一定的理解认识。
学习的态度和目的：在一开始时，不能着急地做出多么好的图像，首先要开始基本的训练，在生活中也是，做什么事都要从基础开始，急于求成，只会事背功半。
在我看来基础的训练以下三个方面比较重要。
1.造型能力，通过选区的各种模式可以做出很多优美的造型。
强化钢笔工具训练(吃透原理,每天坚持用钢笔抠10个图) 。
点线面的组合。
用这些基本元素排列组合。
然后把这些点线面换成具体的图形元素。
一定要对尺寸敏感.习惯用参考线辅助线。
力求精确。
以后做样本的时候就知道这种习惯的重要性了。
造型能力的训练与培养很重要。
你不要去做什么什么效果，你就是先要开始基本的造型的理解和深入。
因为只有这样到后来你才能得心应手。
2.色彩运用：PS很重要的特性就是色彩了。
你可以展开这方面的训练。
填充. 也是非常重要基本素质、渐变、圆形等等.反正你换着办法给它填。
然后填充选区，各种各样的选区往里面填，不厌其烦。
我们看到很多效果其实就是填充的合理运用得来的。
所以掌握填充的重要性很重要。
记住一句话：红、黄、蓝、绿。
只要有这四种颜色。
绝对是鲜艳无比的.。
3.整体工程把握(比较晦涩，但不知道用什么词语恰当) ：在你打开软件的时候你要知道我需要的功能在什么地方可以找到。
右侧的面板现在处于什么状态下。
一个效果仔细想想还有其它的实现方法吗？我觉得学习固然重要但在实战中实践才能提高自身的技术水平。
这一点很多人比较赞同。
活学活用，多看多做多想，三多政策。
在开始的时候一定要摆正心态，看那些高手做的图像，其实对自己技术的提高一点用处都没有。
我们需要的是在PS这部强大的数字机器下掌握最基本的使用说明。
而不是利用这部机器生产属于我们的专利产品。
数字图像处理结课论文
数字图像处理结课论文2012-2013年第一学期《数字图像处理》科目考查卷专业：通信工程班级：×××任课教师：×××姓名：×××学号：×××成绩：车牌识别系统设计一、基本原理牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。
其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。
一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。
当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。
牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
二、设计步骤图1 牌照识别系统示意图2.1 总体设计方案:（1）牌照号码、颜色识别为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：a.牌照定位，定位图片中的牌照位置；b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。
(2）牌照定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。
首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
流程图:（3）牌照字符分割 :完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。
字符分割一般采用垂直投影法。
图像处理课程论文总结邵春雨.2120090209
图像处理课程论文总结邵春雨.2120090209第一篇：图像处理课程论文总结邵春雨.2120090209图像处理的课程总结我们研究的图像处理主要包括图像去噪，图像分割，图像增强，图像恢复，图像修补等。
其中主要的研究方法有概率和随机过程的方法，偏微分方程的方法，数学数学形态学方法，各种类型的波分别对图像进行空间域和频域的研究。
概率和随机过程经常涉及到图像的统计特征：如振幅，自相关函数，概率谱密度，熵，常见的模型包括：高斯马尔可夫过程，镶嵌模型，尺度不变模型等。
图像处理研究概率和随机过程，一般选择两种类型的框架，一种是贝叶斯框架，一种是典型的以最大似然估计为代表的非贝叶斯框架。
这里牵涉到一个条件概率的概念，简单的加性噪声通常认为噪声分布和图像的点是不相关的，而另一类典型的speckle noise 模型是认为噪声与点事相关的，所以概率中一般用条件概率做推导。
在建立一定框架后，一般有两个途径建立模型，一类典型的从pixel角度，另外一类从patch角度。
偏微分方程的方法通常牵涉到两类：一种直接建立相应的偏微分方程的模型，典型的一类为把去噪看成扩散现象的人传导方程，又如langevin 方程在不同给定条件有相变现象，正好又对应着强噪声情况和弱噪声情况。
可以对方程增加一定的项或者改变某些项产生需要的功能。
另外一种直接建立相应的变分，再转化成相应的欧拉拉格朗日方程，用最速下降法离散求解。
还有直接通过泛函角度，用split Bregman 方法进行离散求解，split Bregman的好处在于能将原来相关的多元泛函极值问题转化成一类方程组的求解问题，对于难于离散的变分问题应优先使用split Bregman 方法，效果通常比最速下降法要好。
偏微分方程中还涉及到多尺度分析，多尺度分析一般受偏微分方程支配，可以经过严格的理论推导证明把尺度分析分类问题转化函数的分类，并且借助多图像结构加以约束，则函数类的可能形式会大大减小。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的重要研究方向。
随着科技的不断发展和应用的广泛推广，图像处理技术在许多领域发挥着重要作用，比如图像识别、模式识别、图像增强、图像分割等。
本文主要介绍了图像处理的原理以及在图像增强方面的应用。
一、图像处理的原理图像处理是指对数字图像进行各种操作的过程，通过各种算法和技术对图像进行分析、处理和改进。
图像处理的主要原理包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像分割、目标识别等。
图像采集是将物理世界中的光学、电磁或其他能量转换为数字信号的过程，常见的设备有摄像机、扫描仪等。
图像预处理是对采集到的原始图像进行去噪、平滑、锐化等处理，以提高图像质量。
图像增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩饱和度等参数，提高图像的视觉效果。
图像分割是根据图像的某些特征将图像划分为若干个子区域，通常用于目标检测、轮廓提取等。
目标识别是根据图像中的目标特征进行识别和分类。
二、图像增强的应用图像增强是图像处理中的一项重要应用，旨在改善图像的视觉效果，使得图像更易于理解和分析。
图像增强可以通过调整亮度、对比度、饱和度等参数来实现。
常见的图像增强方法有直方图均衡化、拉普拉斯滤波、中值滤波等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素亮度分布，使得图像的对比度增加。
具体实现过程是将图像的像素值通过累计分布函数进行映射，从而实现像素值分布的均匀化。
直方图均衡化可以有效地改善图像的对比度，使得图像的细节更加清晰。
拉普拉斯滤波是一种常见的图像增强滤波方法，通过滤波器对图像进行卷积操作，增强图像的边缘细节。
具体实现过程是通过计算图像像素的二阶导数，从而提取图像的边缘信息。
拉普拉斯滤波可以使图像的边缘更加锐化，增强图像的细节。
中值滤波是一种常用的图像去噪方法，通过滤波器对图像进行卷积操作，去除图像中的噪声。
具体实现过程是将滤波器覆盖在图像的每一个像素上，将像素的值替换为滤波器中像素值的中值。
实用图像处理方法及软件结课论文
实用图像处理方法及软件结课论文一通过本课程所学知识在学实用图像处理方法及软件这门课之前，只知道用photoshop 来美化图片，从未使用过matlab。
通过老师一学期的授课，我学到了关于图像基本概念及其处理方法的很多知识，也初步学会了matlab 的使用，见识matlab强大的功能。
之前听过北京理工大学的一位博导给我们光电和电科两个专业的学生讲过图像处理的讲座，大概都是从一些军用图片中提取重要信息，当时并未接触过这门课程，觉得那位博导的讲座很高深，并且觉得处理前与处理后的图片几乎看不出有什么区别。
这学期老师给我们讲了图像的锐化处理，让我明白了那个讲座里图片是怎么实现的。
不仅有图像锐化，还更深入地介绍了图像的各种处理技术的基础，比如：彩色图和灰度图的问题，这两种图像都是256色，学习了第二章的图像的基本概念知道了，彩色图像比灰度图像多了三个通道，或者说灰度图像的三个颜色通道的像素值总是保持一致的，而彩色图像三个颜色通道各有取值，所以造就了它缤纷的色彩。
还有图像分割，有一次上机练习是运用阈值分割的方法，将大米从灰色背景的图像中提取出来，不同的阈值确定方法提取的效果不同，一开始直接取中间的数字，提取的图像噪声很大，后来进过调试取得一幅效果较好的图片。
这次结课作业基于特征参数提取水果时，提取的桔子左下角都缺了一块，因为在原图中桔子左下角由于拍摄角度，有阴影。
一开始参数设置有问题，将桔子边缘取得过小，直接将带有阴影的部分去掉了，最后提取的桔子都缺角。
反复调试参数，去得一个较为理想的效果。
这次基于特征参数提取水果，主要运用第八章的内容，将原始图转换为灰度图，在转换为二值图，对二值图进行腐蚀、填充、提取内边缘；运用8连接将水果贴上5个标签，最后识别。
将老师上课讲的内容学以致用。
这门课虽然不是着重于运用PS，但是老师每次讲完matlab相关原理，都会讲一下PS对应部分的操作，增加了课外知识，而且PS在日常生活中更加常用。
数字图像处理结课论文
郑州航空工业管理学院结课设计（论文）2008 级通信工程专业081307212 班级课程数字图像处理姓名李国华学号081307212指导教师陈宇职称讲师二О一一年十月十七基于VB的数字图像处理——动画制作一、Visual Basic简介Visual Basic,简称VB，是Microsoft公司推出的一种Windows应用程序开发工具。
是当今世界上使用最广泛的编程语言之一，它也被公认为是编程效率最高的一种编程方法。
无论是开发功能强大、性能可靠的商务软件，还是编写能处理实际问题的实用小程序，VB都是最快速、最简便的方法。
何谓Visual Basic？“Visual”指的是采用可视化的开发图形用户界面（GUI）的方法，一般不需要编写大量代码去描述界面元素的外观和位置，而只要把需要的控件拖放到屏幕上的相应位置即可；“Basic”指的是BASIC语言，因为VB是在原有的BASIC语言的基础上发展起来的，至今包含了数百条语句、函数及关键词，其中很多和Windows GUI 有直接关系。
也许应该问不能用它干什么更恰当一些。
答案是：没有什么不能干的！Visual Basic 所做的很多事情一点也不简单。
它是一种强大的语言，即您所能想到的编程任务，它基本都能完成。
从设计新型的用户界面到利用其它应用程序的对象；从处理文字图象到使用数据库；从开发个人或小组使用的小工具，到大型企业应用系统，甚至通过Internet 的遍及全球分布式应用程序，都可在Visual Basic 提供的工具中各取所需。
VB是微软公司的一种通用程序设计语言，包含在Microsoft Excel、Microsoft Access等众多Windows应用软件种的VBA都使用VB语言，以供用户二次开发；目前制作网页使用较多的VBScript脚本语言也是VB的子集。
二、数字图像处理简介数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用。
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计算机图像处理——直方图变换一、图像处理基本理论准备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。
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。
在图像处理中，图像增强技术对于提高图像的质量起着重要的作用，在改善图像的质量时经常用到图像增强技术。
所谓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，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到需要的增强目的。
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。
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。
常用的图像增强方法介绍：（1）直方图均衡化有些图像在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节看不清楚。
这时可以通过直方图均衡化将图像的灰度范围分开，并且让灰度频率较小的灰度级变大，通过调整图像灰度值的动态范围，自动地增加整个图像的对比度，使图像具有较大的反差，细节清晰。
（2） 对比度增强法有些图像的对比度比较低，从而使整个图像模糊不清。
这时可以按一定的规则修改原来图像的每一个象素的灰度，从而改变图像灰度的动态范围。
（3） 平滑噪声有些图像是通过扫描仪扫描输入、或传输通道传输过来的。
图像中往往包含有各种各样的噪声。
这些噪声一般是随机产生的，因此具有分布和大小不规则性的特点。
这些噪声的存在直接影响着后续的处理过程，使图像失真。
图像平滑就是针对图像噪声的操作，其主要作用是为了消除噪声，图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波，均值滤波是一种线性空间滤波，它用一个有奇数点的掩模在图像上滑动，将掩模中心对应像素点的灰度值用掩模内所有像素点灰度的平均值代替，如果规定了在取均值过程中掩模内各像素点所占的权重，即各像素点所乘系数，这时就称为加权均值滤波；中值滤波是一种非线性空间滤波，其与均值滤波的区别是掩模中心对应像素点的灰度值用掩模内所有像素点灰度值的中间值代替。
（4） 锐化平滑噪声时经常会使图像的边缘变的模糊，针对平均和积分运算使图像模糊，可对其进行反运算采取微分算子使用模板和统计差值的方法，使图像增强锐化。
图像边缘与高频分量相对应，高通滤波器可以让高频分量畅通无阻，而对低频分量则充分限制，通过高通滤波器去除低频分量，也可以达到图像锐化的目的。
这里我主要选取图像增强中的直方图变换来进行图像处理的学习。
二、 直方图变换概念2.1直方图修正基础图像的灰度直方图是反映一幅图像的灰度级与出现这种灰度级的概率之间的关系的图形。
灰度级为[0,L-1]范围的数字图像的直方图是离散函数h(k r )=k n ，这里k r 是第k 级灰度，k n 是图像中灰度级为k r 的像素个数。
通常以图像中像素数目的总和n 去除他的每一个值，以得到归一化的直方图，公示如下：n n r P k k /)(= k=0,1,2,…,L-1 (2.1)且∑-==111)(L K k r P因此)(k r P 给出了灰度级为k r 发生的概率估计值。
归纳起来，直方图主要有一下几点性质：（1）直方图中不包含位置信息直方图只是反应了图像灰度分布的特性，和灰度所在的位置没有关系，不同的图像可能具有相近或者完全相同的直方图分布。
（2）直方图反应了图像的整体灰度直方图反应了图像的整体灰度分布情况，对于暗色图像，直方图的组成集中在灰度级低（暗）的一侧，相反，明亮图像的直方图则倾向于灰度级高的一侧。
直观上讲，可以得出这样的结论，若一幅图像其像素占有全部可能的灰度级并且分布均匀，这样的图像有高对比度和多变的灰度色调。
（3）直方图的可叠加性一幅图像的直方图等于它各个部分直方图的和。
（4）直方图具有统计特性从直方图的定义可知，连续图像的直方图是一位连续函数，它具有统计特征，例如矩、绝对矩、中心矩、绝对中心矩、熵。
（5）直方图的动态范围直方图的动态范围是由计算机图像处理系统的模数转换器的灰度级决定。
由于图像的视觉效果不好或者特殊需要，常常要对图像的灰度进行修正，以达到理想的效果，即对原始图像的直方图进行转换（修正）：一幅给定的图像的灰度级分布在0≤r ≤1范围内。
可以对[0,1]区间内的任何一个r 进行如下的变换：s=T(r) (2.2)变换函数T 应满足以下条件：a.在0≤r ≤1区间内，)(r T 单值单调增加；b.对于0≤r ≤1，有0≤)(r T ≤1。
这里的第一个条件保证了图像的灰度级从白到黑的次序不变。
第二个条件则保证了映射变换后的像素灰度值在允许的范围内。
满足这两个条件，就保证了转换函数的可逆。
2.2直方图均衡化直方图均衡化方法是图像增强中最常用、最重要的方法之一。
直方图均衡化是把原图像的直方图通过灰度变换函数修正为灰度均匀分布的直方图，然后按均衡直方图修正原图像。
它以概率论为基础，运用灰度点运算来实现，从而达到增强的目的。
它的变换函数取决于图像灰度直方图的累积分布函数。
概括的说，就是把一已知灰度概率分布的图像，经过一种变换，使之演变成一幅具有均匀概率分布的新图像。
有些图像在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节看不清楚。
这时可以将图像的灰度范围分开，并且让灰度频率较小的灰度级变大。
当图像的直方图为一均匀分布时，图像的信息熵最大，此时图像包含的信息量最大，图像看起来就显得清晰。
直方图均衡化变换函数如图2.1所示，设r，s分别表示原图像和增强后图像的灰度。
为了简单，假定所有像素的灰度已被归一化。
当r=s=0时，表示黑色；当r=s=1时，表示白色；当r，s在[0,1]之间时，表示像素灰度在黑白之间变化。
灰度变换函数为：s=T(r)。
图2.1 直方图均衡化变换函数实际上，由于直方图是近似的概率密度函数，用离散灰度级作变换时很少能够得到完全平坦的结果，而且，变换后往往会出现灰度级减少的现象，这种现象被称为“简并”现象。
这是像素灰度有限的必然结果。
由于上述原因，数字图像的直方图均衡只能是近似的。
直方图均衡化处理可大大改善图像灰度的动态范围。
减少简并现象通常可采用两种方法：一种简单的方法是增加像素的比特数。
比如，通常用8比特来代表一个像素，而现在用12比特来表示一个像素，这样就可以减少简并现象发生的机会，从而减少灰度层次的损失。
另外，采用灰度间隔放大理论的直方图修正方法也可以减少简并现象。
这种灰度间隔放大可以按照眼睛的对比度灵敏特性和成像系统的动态范围进行放大。
一般实现方法采用如下几步：（1）统计原始图像的直方图；（2）根据给定的成像系统的最大动态范围和原始图像的灰度级来确定处理后的灰度级间隔；（3）根据求得的步长来求变换后的新灰度；（4）用处理后的新灰度代替处理前的灰度。
2.3直方图规定化直方图均衡化是以累计分布函数变换法为基础的直方图修正技术，使得变换后的灰度概率密度函数是均匀分布的，因此，它不能控制变换后的直方图而交互性差。
这样，在很多特殊的情况下，需要变换后图像的直方图具有某种特定的曲线，例如对数和指数等，直方图规定化可以解决这一问题。
直方图规定化方法如下：假设)(k r P 是原始图像分布的概率密度函数，)(z p z 是希望得到的图像的概率密度函数。
先对原始图像进行直方图均衡化处理，即：⎰==rr dv v p r T s 0)()( (2.3) 假定已经得到了所希望的图像，并且它的概率密度函数是)(z p z 。
对该图像也做均衡化处理，即：⎰==zz dv v p z G u 0)()( (2.4) 由于对于这两幅图像，同样作了均衡化处理，所以他们具有同样的均匀密度。
如果用从原始图像中得到的均匀灰度级S 来代替逆过程中的u ，其结果灰度级将是所要求的概率密度函数)(z p z 的灰度级：)()(11s G u G z --== (2.5)根据以上思路，可以总结出直方图规定化增强处理的步骤如下：（1）将原始图像进行均衡化处理；（2）规定希望的灰度概率密度函数，用式∑∑-=-=++=1111),(91),(y x n y x m f n m f 计算它的累计分布函数G(z)； （3）将逆变换函数)(1s G z -=用到步骤（1）中所得的灰度级。
上述三步得到了原始图像的一种处理方法，只要求G(s)是可逆的即可进行。
但是，对于离散图像，由于G(s)是一个离散的阶梯函数，不可能有逆函数存在，对此，只能进行截断处理，必将不可避免的导致变换后图像的直方图一般不能与目标直方图严格的匹配。
三、 直方图均衡化方法直方图均衡化过程如下：（1）计算原图像的灰度直方图)(K r r P ；（2）计算原图像的灰度累积分布函数k s ，进一步求出灰度变换表；（3）根据灰度变换表，将原图像各灰度级映射为新的灰度级。
在MATLAB 中，histeq 函数可以实现直方图均衡化。
函数调用方法为：),(N I histeq J = (4.3)该命令对灰度图像I 进行变换，返回有N 级灰度的图像J ，J 中的每个灰度级具有大致相同的像素点，所以图像J 的直方图较为平坦，当N 小于I 中灰度级数时，J 的直方图更为平坦，缺省的N 值为64。
以下展示了直方图均衡化的效果：（a）（b）（c）（d）图3.1 a为原图像；b为a的直方图；c为直方图均衡化结果；d为c的直方图从直方图统计可以看出，原始图的灰度范围大约是0到100之间，灰度分布的范围比较狭窄，所以整体上看对比度比较差，而直方图均衡化后，灰度几乎是均匀的分布在0到255的范围内，图像明暗分明，对比度很大，图像比较清晰明亮，很好的改善了原始图的视觉效果。
优势：能够使得处理后图像的概率密度函数近似服从均匀分布，其结果扩张了像素值的动态范围，是一种常用的图像增强算法。
不足：不能抑制噪声。
四、结论数字图像增强技术是数字图像处理的基本技术，图像增强的目的是突出图像中人或者机器感兴趣的特征部分，为后续的图像识别、理解、输出显示等服务。
图像增强的方法有很多种，针对不对图像的情况运用不同的增强技术，使图像更容易让人识别、更清晰。