2008_数字图像处理论文-同态滤波在图像增强中的应用

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基于小波变换和同态滤波的内窥图像增强算法

基于小波变换和同态滤波的内窥图像增强算法
dsrb to n o so o ta tTh l m ia in rfe tn emo e n o o r h cfl rn r ic se o itiu in a d ls fc n rs. ei u n to - elca c d l dh m mo p i i e ig a eds u sdf r l a t
whc d p sfs D v lt rn f r se do o re rn fr Th v ltd c mp sto o fiin sa e ih a o t a t2 wa ee a so t m i ta fF u irta so m. ewa ee e o o i nc efce t r n i
End s o o c pe-m a e Enha c m e I g n e nt
S UN i n, Hu— Ma LUO i u, Fe— ZHANG - u l Yu h a
( l g fM eh to isEn iern n tma in, to a iest fDee s c n lg , a g h 1 0 3 Chn ) Col eo c ar nc gn eiga dAu o t e o Nain l Unv ri o fn eTeh oo y Ch n s a4 0 7 , ia y Ab ta t B c u eo h a it fl h eo r eitn iy e d so e i a e s fe sfo u d srd lmia c s r c : e a s ft ev rey o i tr s u c n e st , n o c p g u fr rm n eie u n n e g m
i g , n t e f r n e i e t rt a h r d t n l o mo p i f t r g ma e a d is p r o ma c b te h n t e ta i o a mo r h c i e i . s i h l n

一种综合管廊中检测区域的测温方法

一种综合管廊中检测区域的测温方法

一种综合管廊中检测区域的测温方法摘要:本文提出了一种管廊机器人携带红外摄像机对管廊设备进行配准的方法,为后续设备的精确测温提供了技术支撑,通过与设置阈值比较预警工作人员,为管廊设备的正常运行提供了保障。

首先,对采集的设备红外图像使用数字图像处理技术进行图像预处理,如滤波去噪、区域标定。

其次,使用经典的SIFT方法提取标定设备的特征。

最后,将模板图像的特征点与待检测图像的特征点进行匹配,就可以精确的定位出待检测的设备。

实验结果显示,该方法对红外图像的设备定位鲁棒性强、速度快、精确度高,可以满足实时监控的需求。

关键词:综合管廊;巡检机器人;设备定位; SIFT1引言综合管廊是现代城市在地下建设一条隧道,可以将电力、通信、燃气、供热、给排水等管线集中铺设在隧道内,不仅可以美观城市路面设施,还可以统一规划和管理[1]。

鉴于此,综合管廊是城市居民生活中的重要基础设施,是居民正常生活的“生命线”。

综合管廊设备复杂多样、空间狭小和封闭,尤其是对电力、燃气这些高危管线巡视时,人工巡视危险性较大,给人工作业带来了挑战[2]。

由于综合管廊空间具有封闭性,内部设备的温度是巡视人员的重要关注点。

鉴于此,设计开发管廊巡检机器人平台,使其搭载精确的测温设备,在巡检过程中时刻检测设备温度,一旦出现温度异常及时预警工作人员,对管廊系统的稳定运行具有重大意义。

本文提出了一种设备定位及测温方法,设计开发管廊机器人平台,使其携带精确度高的红外热像仪,在巡视过程中拍摄检测区域(关注区域)的红外图像,通过分析检测区域红外图像的温度值进行报警警示,即如果最高温度超出安全阈值,则报警警示工作人员及时处理。

2.红外图像预处理地下管廊中光线变化较大,造成采集的设备图像反差严重。

为了使设备图像更加清晰,需要对图像进行去噪处理来消除不均匀光照的影响,暴露更多的细节信息。

这样采集的图像中设备温度才能更加接近实际情况,准确率更高。

通过研究分析,同态滤波去噪满足要求。

基于同态滤波的彩色图像增强

基于同态滤波的彩色图像增强

基于同态滤波的彩色图像增强
田小平;程新;吴成茂;刘一博
【期刊名称】《西安邮电学院学报》
【年(卷),期】2015(020)006
【摘要】给出一种基于同态滤波的彩色图像增强算法.引入新的传递函数,改进同态滤波算法,用以增强低照度彩色图像的RGB各分量;将RGB图像转换到HSV彩色空间,保持色度和饱和度不变,利用对比度受限自适应直方图均衡法对亮度分量进行变换和分段线性拉伸;将HSV图像还原为RGB图像,得到增强图像.仿真结果显示,所给算法在提升图像亮度的同时,能够增强图像细节.
【总页数】5页(P51-55)
【作者】田小平;程新;吴成茂;刘一博
【作者单位】西安邮电大学电子工程学院,陕西西安710061;西安邮电大学电子工程学院,陕西西安710061;西安邮电大学电子工程学院,陕西西安710061;国防信息学院作战训练教研室,湖北武汉430010
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1
【相关文献】
1.基于分块DCT同态滤波的彩色图像增强算法 [J], 张亚飞;谢明鸿
2.基于 HSI和局部同态滤波的彩色图像增强算法 [J], 张亚飞;谢明鸿
3.基于同态滤波的彩色图像增强算法的改进与实现 [J], 韩美林;杨琳
4.基于同态滤波的彩色图像增强 [J], 田小平;程新;吴成茂;刘一博;
5.基于模糊同态滤波的彩色图像增强算法 [J], 蔡秀梅;马今璐;吴成茂;许浩
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改进后的同态滤波图像处理技术中的应用

改进后的同态滤波图像处理技术中的应用

(a1-a2)*(exp(-c*(D^2) / (2*(D0^2))))+a2,D0 主 要 与 照 射 分 量 和 反
射分量对应的频谱幅度对比度有关, 在 MATLAB 下获取遥 感 图 像 的
频谱分析图,得出它的频谱主要在 130~220 之间。 滤波后的图像与原
始图像相比影像清晰度有了明显的改善,道路的边界比原始图像更加
该同态滤波函数作为滤波器进行滤波后, 能够在保留低频分量 aI(u,v)
的 同 时 ,对 高 频 项 bH(u,v)R(u,v)进 行 增 强 ,从 而 使 图 像 边 缘 的 轮 廓
更加清晰,有助于表现出图像中暗处的细节。 最后,再对经过同态滤波
后的图像进行傅里叶反变换,得到:
-1
g(x,y)=F (Gg (u,v))=i′(x,y)+r′(x,y)
传统教育中教与学是脱离的,如果在项目研究过程中将一小部分 专业基础较好,分析能力较强或兴趣大的学生带入进来,将项目进行 分隔分配,一方面学生参与了项目的整个研究过程同时这些学生在学 习过程中也能够起到带头作用和协助教师完成教学工作。
当前是技术发展的高速阶段, 随着网络和微计算机技术的成熟, 新的控制技术不断涌现,做为高职院校教育工作者,尽我们所能的将 各种先进的技术教授给学生是我们的责任,希望通过不断的努力,逐步 的在高职教学中开展现场总线技术的讲授工作并取得一定效果。 科
=[a+bH(u,v)][I(u,v)+R(u,v)]
=aI(u,v)+aR(u,v)+bH(u,v)I(u,v)+bH(u,v)R(u,v) (1-3)
由 式 (1-3)可 知 :a 是 调 整 低 频 分 量 的 系 数 ,即 调 整 入 射 分 量 (调

基于分块DCT同态滤波的彩色图像增强算法

基于分块DCT同态滤波的彩色图像增强算法

块效应的去除 ,色调和饱和度 分量保持 不变 。实验结果表 明,该方 法不但 有效改善 了光照 不均对 图像 的影响 ,而且使 图像 色彩保持 良好 ,图像 中的细节更为清晰 ,性能上优 于传统 的同态滤波。 关键词 :彩 色图像 增强;光照不均 ;离散 余弦变换 ;同态滤波 ;块效应
中 图法 分 类 号 :TP 3 9 1 . 4 1 文 献 标 识 号 :A 文 章 编 号 : 1 0 0 0 — 7 0 2 4( 2 0 1 3 )0 5 — 1 7 5 2 — 0 5
d i s c r e t e c o s i n e t r a n s f o r ma t i o n( DCT)i s p r o p o s e d ,wh i c h c a n p r o v i d e a b e t t e r e n h a n c e me n t e f f e c t O n t h e l o c a l c o n t r a s t .I n o r d e r
2 . 南京 电子技 术研 究所 ,江 苏 南京 2 1 0 0 3 9 )
摘 要 :对 于光照 不均 的彩 色图像 ,由于传统的 同态滤波 器没有充分考虑 图像的 空间局部特 性 ,同态滤波后的 图像 在局部
对 比 度 增 强 效 果 上 ,不 能 令 人 满 意 。 为此 , 结合 D C T 变换 的优 点 ,提 出 了基 于 分 块 D C T 变换 的 同 态 滤 波 算 法 , 可 以获 得 很 好 的 局 部 对 比度 增 强效 果 。 为 了 消 除 分 块 滤 波 引起 的 块 效 应 ,提 出 了基 于 重 叠 块 的 块 效 应 消 除 方 法 。 同 时 , 为 了保 留原 始 图像 的 色彩 信 息 ,提 出将 图像 从 R G B颜 色 空 间转 换 到 HS V 颜 色空 间 ,仅 对 亮度 分 量 进 行 基 于 D C T 变换 的 同 态 滤 波 及

数字图像处理 -习题2增强-噪声-几何变换-频域变换

数字图像处理  -习题2增强-噪声-几何变换-频域变换

第三章图像增强一.填空题1. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化范围,即一幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围称为____动态范围__。

2.所谓动态范围调整,就是利用动态范围对人类视觉的影响的特性,将动态范围进行__压缩____,将所关心部分的灰度级的变化范围扩大,由此达到改善画面效果的目的。

3. 动态范围调整分为线性动态范围调整和__非线性调整___两种。

4. 直方图均衡化把原始图的直方图变换为分布均匀的形式,这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。

基本思想是:对图像中像素个数多的灰度值进行__展宽_____,而对像素个数少的灰度值进行归并,从而达到清晰图像的目的。

5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。

其中,__图像增强_的目的是将一幅图像中有用的信息进行增强,同时将无用的信息进行抑制,提高图像的可观察性。

6. 灰级窗,是只将灰度值落在一定范围内的目标进行__对比度增强___,就好像开窗观察只落在视野内的目标内容一样。

二.选择题1. 下面说法正确的是:(B )A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换;B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种;C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换,所以总比基于图像域的方法计算复杂较高;D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。

2. 指出下面正确的说法:(D )A、基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。

B、基于像素的图像增强方法是基于频域的图像增强方法的一种。

C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换,所以总比基于图像域的方法计算复杂较高。

D、基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果。

3.指出下面正确的说法:(D )①基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。

②基于像素的图像增强方法是基于空域的图像增强方法的一种。

基于Retinex理论的图像增强算法研究

基于Retinex理论的图像增强算法研究
尽管retinex理论能够很好地解释某些视觉现象并已经被大量地科学实验所证实但由于种种原因他的理论一直没有得到广泛的传播和接受直到20世纪80年代初期美国宇航局下属的一个研究机构nasaslangleyresearchcenter将retinex理论用于处理航空器拍摄的外太空图片且获得了非常好的处理效果后人们硕士论文基于retinex理论的图像增强算法研究才重新认识到它的科学性和合理性并开始应用于数字图像处理领域冈
color constancy,dynamic range compression and color rendition.
This thesis first discussed several basic image enhanc咖钮t methods.and analyzed the
shortcomings of them.Then the global and local Retinex algorithms wefe investigated in
…………一23 …………。24
图3.6.5 彩色girl全局Rethlcx增强.
图4.1.1 Retinex框架图…………………………………………
图4.4.1.1 高斯分布……
图4.4.1.2 口不同的高斯分布………………
图4.6.1.1 girl图像经典Retinex增强结果图…………………。
……。38
图4.6.1.6 yenowsand图像(全局+局部)Retinex增强结果图……………………40
图4.6.1.7 增强图像的亮度趋势图…………………………………….
..41
图4.6.1.8 增强图像的对比度趋势图…………
…………………………….42

基于同态滤波的图像去雾方法本科毕业论文

基于同态滤波的图像去雾方法本科毕业论文

本科毕业设计(论文)题目:基于同态滤波的图像去雾方法基于同态滤波的图像去雾方法摘要在雾霭等天气条件下获得的图像,模糊不清、颜色失真,影响视觉效果。

因此有必要对图像进行去雾研究。

图像去雾是通过一定的手段去除图像中雾的干扰,达到快速有效的去雾和清晰度恢复的作用,从而得到高质量的图像。

图像去雾的方法众多,同态滤波是一种在频域中进行的图像对比度增强和压缩图像亮度围的特殊滤波方法。

这种方法能减少低频并增加高频,即尽量保留低频中的灰度级(保存图像原貌),又锐化细节,从而达到去雾的效果。

本文把基于同态滤波的去雾算法,与全局均衡化的图像去雾算法等方法进行对比,借鉴其他算法的优点,优化同态滤波算法,使图像去雾效果更加理想。

实验结果表明,同态滤波能较好的锐化细节,同时保持原图概况。

若要使图片达到更好的清晰度,需结合多种算法,叠加运行。

关键词:图像去雾;图像增强;同态滤波;直方图均衡化Image defog method based on the method of image filterinAbstractThe image obtained in bad weather conditions such as fog, blur, color distortion, visual effects.Therefore, it is necessary to study images defogging.Images defogging is through a certain means of removing fog interference and achieve rapid recovery of fog and clarity of role, resulting in high quality images. Homomorphic filtering is an image in the frequency domain of contrast enhancement and special filtering method of image brightness range, homomorphic filtering can reduce the frequency and increase the frequency, that is, try to keep the low frequencyof gray levels (save the original image) and sharpen details, so as to achieve the effect of fog.This fog based on homomorphic filtering method, and global equalization algorithm for images defogging method compares the advantages of other algorithms, optimizing the homomorphic filter algorithm, making the image to fog effect is more ideal. Experimental results show that the homomorphic filtering can be used to sharpen detail, while keeping the original profile. To make the image better definition, should be combined with a variety of algorithms, stacking operation.Key words: image, image enhancement, image enhancement, image enhancement, image enhancement, histogram equalization.目录1引言11.1课题研究的背景和意义.................... 错误!未定义书签。

基于小波的同态滤波算法在ICT图像增强中的应用

基于小波的同态滤波算法在ICT图像增强中的应用

基于小波的同态滤波算法在ICT图像增强中的应用
郑东梅;石俊生;宋晓辉;戴正国;韦宏强;于明飞
【期刊名称】《长春理工大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2007(030)003
【摘要】针对ICT图像对比度低、边缘模糊、细节不清晰等问题,提出采用基于小波的同态滤波算法来对图像进行增强.同态滤波可以有效地减少亮度不均匀,并对感兴趣的景物进行有效增强.首光使用基于照明反射模型的同态滤波方法,介绍模型的原理、实现过程和特点,给出了适用的滤波模型和表达式.引入基于小波变换的同态滤波方法,采用高通滤波对小波变换系数进行处理,在保持图像总体原貌的基础上对图像局部对比度增强,效果显著.
【总页数】3页(P44-46)
【作者】郑东梅;石俊生;宋晓辉;戴正国;韦宏强;于明飞
【作者单位】云南师范大学,昆明,650000;云南师范大学,昆明,650000;63867部队,白城,137001;63867部队,白城,137001;63867部队,白城,137001;93313部队,长春,130111
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.基于离散小波子带增强算法在MR头部小肿瘤病灶图像增强处理中的应用 [J], 吴一晓;罗文娟
2.基于小波变换和同态滤波的内窥图像增强算法 [J], 孙慧贤;罗飞路;张玉华
3.基于小波的图像增强算法在乳腺癌检测中的研究与应用 [J], 熊思
4.基于改进的同态滤波方法在光测灰度图像增强中的应用 [J], 葛耀林;刘立坤
5.基于小波的同态滤波算法处理太阳耀斑图像 [J],
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数字图像处理论文

数字图像处理论文

数字图像处理论文数字图像处理论文篇一:数字图像增强技术摘要:数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行各种操作和处理的过程。

图像增强是数字图像处理中的一项重要技术,旨在改善图像的质量和视觉效果。

本文针对数字图像增强技术进行了综述,包括直方图均衡化、滤波和锐化等常用方法。

此外,还介绍了一些新近提出的图像增强算法,如基于深度学习的方法。

最后,对数字图像增强技术的发展趋势进行了展望。

关键词:数字图像处理;图像增强;直方图均衡化;滤波;锐化;深度学习1.引言数字图像处理是计算机科学和图像处理领域的重要研究方向。

随着数字图像在各个领域的广泛应用,对图像质量和视觉效果的要求也越来越高。

图像增强是数字图像处理的一项基础技术,通过改善图像的对比度、亮度和细节等特征,提高图像的可视化效果。

图像增强技术已被广泛应用于医学影像、无人驾驶、图像识别等领域。

2.直方图均衡化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值分布,提高图像的对比度和显示效果。

其基本思想是将原始图像的像素值映射到一个新的像素值域,使得新图像具有均匀分布的像素值。

直方图均衡化可以有效地增强图像的细节和纹理特征,但在一些情况下会导致图像过度增强或噪声增加。

3.滤波技术滤波是图像处理中常用的一种方法,通过对图像进行平滑或者锐化处理,改善图像的质量和视觉效果。

常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

均值滤波通过计算像素点周围邻域像素的平均值来更新像素的值,可用于图像的平滑处理。

中值滤波通过计算像素点周围邻域像素的中值来更新像素的值,可有效地去除图像中的椒盐噪声。

高斯滤波通过对图像进行加权平均处理,对图像进行平滑和去噪。

4.锐化技术锐化是图像处理中常用的一种技术,通过增加图像中的高频成分,提高图像的边缘和细节等特征。

常用的锐化方法有拉普拉斯算子、Sobel算子和Canny算子等。

拉普拉斯算子通过计算图像的二阶导数来增强图像的边缘和细节。

Sobel算子通过计算图像的一阶导数来提取图像的边缘特征。

数字图像处理试卷

数字图像处理试卷

内容提要1.07数字图像处理试卷B2.2008数字图像处理试题A及答案3.2009级_数字图像处理_试卷答案4.2010年华中科技大学图像所考博控制科学与工程专业《数字图像处理》试题5.华中科技大学非全日制研究生考试试题(2010-2011 学年第二学期)6.电子科技大学数字图像处理2008年考研试题7.电子科技大学数字图像处理2008年考研试题答案8.电子科技大学数字图像处理-2006答案年考研试题9.电子科技大学数字图像处理-2006年考研试题10.电子科技大学数字图像处理-2007年考研试题11.电子科技大学数字图像处理-2007年考研试题答案12.数字图像处理_(试题)13.数字图像处理各章要求必做题及参考答案14.数字图像处理模拟试题4套(含答案)15.数字图像处理模拟题及参考答案16.数字图像处理试卷及答案(A卷)17.数字图像处理试卷及答案18.2007级“数字图像处理”试题及答案19.数字图像处理试题汇总20.华中科技大学研究生课程考试试卷——2009年图像处理试题21.华中科技大学研究生课程考试试卷——数字图像处理2006届试题22.华中科技大学研究生课程考试试卷——数字图像处理2007届试题23.数字图像处理题目《 数字图像处理 》课程期末 考试试题 B 考卷专业、班级: 姓名: 学号: 题 号一 二 三 四 五 六 七八九十十一十二总成绩 得 分一、填空体(共26分,每空2分)1.图像按存在形式可分为 物理图像 和__________________。

2.RGB 模型是基于笛卡儿坐标系,3个坐标轴分别为R 、G 、B ,它们一般被归一化,用r 、g 、b 表示,这样组成了一个单位立方体。

原点对应__________________色,(1,1,1)对应__________________色。

它们之间的连线上分布不同的灰度值,而立方体内其余各点对应于不同的颜色,可以用从原点到该点的矢量表示。

光照不均匀图像的同态滤波改善方法

光照不均匀图像的同态滤波改善方法

分类号:TN911.73 U D C:D10621-408-(2012)1728-0 密级:公开编号:2008031050成都信息工程学院学位论文光强不均匀图像的同态滤波改善方法研究论文作者姓名:田晓振申请学位专业:电子科学与技术申请学位类别:工学学士指导教师姓名(职称):苏礼坤(副教授)论文提交日期:2012年06月01日光强不均匀图像的同态滤波改善方法研究摘要在图像采集过程中,由于实际环境中成像条件的限制,造成图像的背景光照不均匀,当照度不均匀时,图像上对应照度暗的部分,其细节就较难分辨。

为了消除数字图像中的照度不均匀性,本文对现有数字图像的照度不均匀校正技术进行了归类和讨论,分析了这些方法在计算误差上的内在原因,并在此基础上研究了基于同态滤波的数字图像照度不均匀校正技术。

该技术兼顾了数字图像的频域和空域,使得采用本方法校正后的图像既消除了不足照度的影响而又不损失图像的细节。

结果表明:经处理后的图像,局部对比度增强效果明显,较好地保持了图像的原始面貌,取得了预期的理想滤波效果。

该方法能有效恢复不均匀光照背景,为实际图像处理应用提供了有效的前期处理。

关键词:光照不均匀;图像增强;同态滤波The research of homomorphic filteringto improve light intensity and uneven imageAbstractThe limitation of imaging condition in actual environment causes sometimes the non-uniform back ground light on the images. Aimed at the elimination of uneven illumination in digital images, existing techniques for the correction of unevenness of illumination are classified and discussed, and the basis of its algorithmic error analyzed. A new for the correction of unevenness elimination technique based on homomorphic filtering is proposed. By giving attention both to the frequency domain and space domain of the image, this technique results in better quality, less error in the resulting image,and the time spent is also relatively small. It is shown that the method performs well in enhancing the local contrast of an image while maintaining its global appearance, and the expected filter effect is achieved. Experimental results show that the proposed method can recover the non-uniform lighting background robustly, and is a useful preprocessing step in practical image processing applications.Key words:Non-uniform lighting; Image enhancement; homomorphic filtering目录论文总页数:20页1 引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2研究现状及发展趋势 (2)1.3研究方法 (2)2光照不均匀图像目前改善方法 (3)2.1以直方图均衡化法为代表的灰度变换法 (3)2.2基于感知理论(Retinex理论)的增强方法 (4)2.3梯度域图像增强方法 (6)2.4背景拟合法恢复光照不均匀图像 (7)2.5基于小波变换的照度不均匀改善技术 (7)3同态滤波的原理 (8)3.1基本概念 (8)3.2同态信号处理 (8)3.2.1相乘信号的同态滤波处理 (9)3.2.2卷积信号的同态滤波处理 (10)4 用同态滤波技术改善光照不均匀图像 (11)4.1简单的图像形成模型和特性 (11)4.2同态滤波改善图像的数学模型 (12)4.3同态滤波函数的确定 (13)4.4计算机仿真 (14)结论 (18)参考文献 (18)致谢 (20)声明 (21)1引言1.1 课题背景图像是人类获取和交换信息的主要来源,是视觉的基础,而视觉又是人类重要的感知手段,所以,图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究示图感知的有效工具。

结合小波变换和同态滤波的医学图像增强算法

结合小波变换和同态滤波的医学图像增强算法

电子设计工程Electronic Design Engineering第28卷Vol.28第24期No.242020年12月Dec.2020收稿日期:2020-02-22稿件编号:202002117基金项目:国家自然科学基金资助项目(11261061;61362039;10661010);新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(200721104);新疆师范大学数学教学资源开发重点实验室招标课题(XJNUSY082017B03)作者简介:玛利亚木古丽·麦麦提(1989—),女,维吾尔族,新疆喀什人,硕士研究生。

研究方向:小波分析及其应用。

由于医学图像具有噪声大、对比度低、视觉效果差等特点,医学图像增强是医学图像处理的重要内容之一,医学图像增强不仅给医务人员的诊断带来结合小波变换和同态滤波的医学图像增强算法玛利亚木古丽·麦麦提1,2,吐尔洪江·阿布都克力木1,2,阿卜杜如苏力·奥斯曼1,2,阿则古丽·图如普1,2(1.新疆师范大学数学科学学院,新疆乌鲁木齐830017;2.新疆师范大学数学教学资源开发重点实验室,新疆乌鲁木齐830017)摘要:为了协助医务人员更正确、更容易地诊断疾病,医学图像增强变成了一种重要的研究领域。

文中提出了一种结合小波变换和同态滤波方法进行图像增强的方法,利用Mallat 算法对医学图像进行处理,分解后的高频分量采用改进的非线性变换和直方图均衡化进行处理,把处理后的高频分量和低频分量进行重构;对重构后的医学图像进行同态滤波增强。

通过多次实验表明,与其他传统的图像增强方法结果相比,所提方法较好地保留了图像的边缘和轮廓,增强了图像细节和各种轮廓,视觉效果比较好。

关键词:小波变换;Mallat 算法;非线性增强函数;同态滤波器中图分类号:TG156文献标识码:A文章编号:1674-6236(2020)24-0001-05DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2020.24.001Medical image enhancement algorithm combining wavelet transform andhomomorphic filteringMaliyamuguli MAMAITI 1,2,Turghunjan ABDUKIRIM 1,2,Abudurusuli AOSIMAN 1,2,Azeguli TURUPU 1,2(1.Collage of Mathematical Sciences ,Xinjiang Normal University ,Urumqi 830017,China ;2.Key Laboratory of Mathematics Teaching Resources Development of Xinjiang Normal University ,Urumqi 830017,China )Abstract:In order to assist medical personnel to diagnose diseases more accurately and more easily ,medical image enhancement has become an important area of research.This paper proposes a method for image enhancement combining wavelet transform and homomorphic filtering.The medical image isprocessed using the Mallat algorithm.The decomposed high ⁃frequency components are processed usingimproved non ⁃linear transformation and histogram equalization ,and the processed high ⁃frequency and low ⁃frequency components are reconstructed.The reconstructed medical images are processed.Homo ⁃morphic filtering enhancement.Through multiple experiments ,it is shown that compared with the results of other traditional image enhancement methods ,this method better retains the edges and contours of the image ,enhances the image details and various contours ,and has better visual effects.Keywords:wavelet transform ;Mallat algorithm ;nonlinear enhancement function ;homomorphic filter《电子设计工程》2020年第24期方便,也大大提高了诊断结果的正确性。

OBE理念引导下“数字图像处理”课程教学改革探索

OBE理念引导下“数字图像处理”课程教学改革探索

OBE理念引导下“数字图像处理”课程教学改革探索作者:上官宏张雄乔建华武晓嘉宁爱平来源:《科技风》2022年第24期摘要:新工科建设和工程教育认证对课程建设提出了更高的要求,倡导以成果产出为导向(OBE)作为课程目标,强调对学生的综合能力进行培养。

传统的“数字图像处理”课程采用教材导向的课程目标,教学内容强调方法讲解忽略学生兴趣培养,强调孤立算法实现忽略完整项目的开发,强调知识讲解忽略实践技能培养。

本文针对“数字图像处理”课程教学过程中存在的问题,将OBE理念引入该课程教学的各个方面,围绕课程教学目标设计、课程教学内容更新、课程教学方式改革、课程考核方式改革四個方面构建“数字图像处理”课程的教学体系。

教学实践的成果表明,OBE理念引导下的“数字图像处理”课程教学方案可以有效避免传统教学方案存在的弊端,提升学生的综合能力和综合素质。

关键词:数字图像处理;教学改革;OBE理念1 “数字图像处理”课程教学现状及存在的问题数字图像是一种在计算机中以数字格式存储的图像数据。

目前,国内各大高校所开设的针对本科生的“数字图像处理”课程主要介绍利用计算机实现对图像的采集、增强、变换、编码、恢复、分割、分析和识别等的理论、方法和技术,该课程涉及传感器、计算机、信号处理和模式识别等技术领域,是一门多学科交叉的课程。

随着我国创新驱动发展战略的实施,培养更多具有创新创业能力的技术型人才成为当前高等教育的使命。

可广泛应用于医学诊疗、工业无损检测、自动驾驶、目标跟踪、地形勘探等领域的“数字图像处理”课程已成为信息类学科的重要专业基础课程,通过研究数字图像的采集、显示和处理的基本概念、算法和系统,学生们可获取毕业后从事模式识别、计算机视觉、信息技术及其工程应用等工作所需的机器视觉基础知识[1]。

“数字图像处理”课程涉及较为高深的基本理论(如傅里叶变换、聚类分析、霍夫变换、形态学分析、数字信号滤波),具备较强的应用实践背景(例如人脸、指纹、静脉等生物特征识别,图像去雨、去雾、去摩尔纹,以及智能视频监控等),要求学生具备较强编程动手能力。

多尺度Retinex算法在红外图像增强中的应用

多尺度Retinex算法在红外图像增强中的应用

第28卷 第4期2008年08月弹 箭 与 制 导 学 报Journal of Projectiles ,Rockets ,Missiles and Guidance Vol.28 No.4Aug 2008多尺度R etinex 算法在红外图像增强中的应用3刘瑞剑1,陈树越1,2,张甲杰1(1中北大学信息与通信工程学院,太原 030051;2中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原 030051)摘 要:应用改进的多尺度Retinex 增强算法,对低能见度的红外图像进行图像增强,提高了原图像的对比度和像质,得到了目标区域的最佳视觉效果。

理论分析和实验结果表明,该算法与维纳滤波、同态滤波等算法相比,有效地抑制了背景和噪声。

该算法对红外图像增强后,图像对比度比前两种算法的对比度强。

关键词:红外图像;图像增强;多尺度Retinex 中图分类号:TP391141 文献标志码:AThe Application of E nhanced T echnology of Infrared Im age B ased on R etintexL IU Ruijian 1,CH EN Shuyue 1,2,ZHAN G Jiajie 1(1School of Information and Communication Engineering ,North University of China ,Taiyuan 030051,China ;2Key Laboratory of Instrumentation Science &Dynamic Measurement (North University of China ),Ministry of Education ,Taiyuan 030051,China )Abstract :The improved multi 2scale Retinex enhanced algorithm was applied to the inf rared images of poor visibility ,the contrast and quality of the original images can be improved ,and the best visual effect of target area was achieved.The theoretical analysis and the result of the experiment indicate that this algorithm ,compared with other algorithm such as Winner filter and homomorphism filter ,can effectively suppress the background and noise.After enhancing the inf rared images by using this algorithm ,the images have better contrast than the first two algorithms.K eyw ords :inf rared image ;image enhancement ;multi 2scale Retinex1 引言在红外成像系统中,普遍存在着目标与背景对比度差,边缘模糊,噪声大的缺点。

图像增强文献综述(可编辑修改word版)

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。

基于同态滤波与直方图均衡化的射线图像增强

基于同态滤波与直方图均衡化的射线图像增强
l i D
【 本 文献信息 】韩得水 , 王 明泉 , 王玉 . 基于 同态滤波 与直 方 图均衡化 的射 线图像 增强 [ J ] . 电视技术 , 2 0 1 3 , 3 7 ( 7 )
基于同态滤波与直方图均衡化的射线图像增强
韩得 水 , 王明泉 , 王 玉 ,
( 中北大学 a . 仪器科 学与动态测试重点实验 室. b . 信息与通信工程 学院, 山西 太原 0 3 0 0 5 1 )
【 摘 要】针对同态滤波与直方图均衡化单独进行 x射线图像增强时存在的不足 , 提出了 在频域内将同态滤波与直方 图均衡化 结合使 用 的思想 。首先 , 对 x 射线 图像进行 同态滤波的分频处理 ; 再将得 到的低频分量进 行全 局的直 方 图均衡 化处 理 ; 最后 , 将 高频分量跟低 频分量进行 线性融合。实验结 果表 明, 经过该方法 处理 的 x射 线 图像 , 边 缘信 息更加 突 出, 且整 体视 觉 效果 更 明
亮清晰。通过分 析均方根误 差和信噪 比数据 , 也证 实 了该方法能有效地 增强 x射线 图像 。
【 关射 线 【 中图分 类号 】T N 9 1 1 . 7 3 【 文献标志码 】A
Ra y I ma g e En ha n c e me n t Ba s e d o n Ho mo mo r ph i e Fi l t e r a n d Hi s t o g r a m Eq ua l i z a t i o n
【 A b s t r a c t 】H o m o m o  ̄ h i c f i l t e r a n d h i s t o g r a m e q u a l i z a t i o n c a n e n h a n c e t h e i m a g e i n d i v i d u a l l y , b u t t h e y s t i l l h a v e m ny a d i s a d v nt a a g e s . I n v i e w o f h t e

数字图像处理试卷及答案13759

数字图像处理试卷及答案13759

《数字图像处理》模拟试卷(A 卷)一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案,并将其代号填在题前的括号内。

答案选错或未作选择者,该题不得分。

每小题1分,共10分)(d)1。

一幅灰度级均匀分布的图象,其灰度范围在[0,255],则该图象的信息量为: a。

0 b。

255 c。

6 d。

8(b)2。

图象与灰度直方图间的对应关系是:a.一一对应b。

多对一c。

一对多d。

都不对( d )3。

下列算法中属于局部处理的是:a.灰度线性变换b。

二值化c。

傅立叶变换d。

中值滤波( b)4.下列算法中属于点处理的是:a。

梯度锐化b。

二值化c。

傅立叶变换d。

中值滤波(d)5。

一曲线的方向链码为12345,则曲线的长度为a。

5 b。

4 c.5.83 d。

6。

24( c)6。

下列算法中属于图象平滑处理的是:a。

梯度锐化b。

直方图均衡c。

中值滤波d。

Laplacian增强(b)7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是:a。

梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子d。

Laplacian算子( c)8.采用模板[—1 1]主要检测____方向的边缘。

a.水平b。

45° c.垂直d。

135°(d)9.二值图象中分支点的连接数为:a。

0 b.1 c。

2 d。

3(a)10。

对一幅100´100像元的图象,若每像元用8bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit,则图象的压缩比为:a.2:1b。

3:1 c。

4:1d。

1:2二、填空题(每空1分,共15分)1。

图像锐化除了在空间域进行外,也可在频率域进行。

2.图像处理中常用的两种邻域是4-邻域和8—邻域.3。

直方图修正法包括直方图均衡和直方图规定化两种方法。

4。

常用的灰度内插法有最近邻元法双线性内插法(双)三次内插法5。

多年来建立了许多纹理分析法,这些方法大体可分为统计分析法和结构分析法两大类。

6.低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过,从而实现图像平滑。

改进后的同态滤波图像处理技术中的应用

改进后的同态滤波图像处理技术中的应用

改进后的同态滤波图像处理技术中的应用
史经俭;王盼攀
【期刊名称】《科技信息》
【年(卷),期】2010(000)007
【摘要】基于Madab的教字图像的处理方法,应用到土地利用调查项目中,重点阐述了改进后的同态滤波增强算法的运用,并通过实验验证滤波器的效果,且用Matlab编程实现图像增强处理,然后再对比频率城高斯型低通滤波器的滤波效果,从而找出比较满意的算法,以得到对土地利用调查来说视觉效果更好的遥感图像.【总页数】2页(P41,32)
【作者】史经俭;王盼攀
【作者单位】西安科技大学测绘科学与技术学院,陕西,西安,710054;西安科技大学测绘科学与技术学院,陕西,西安,710054
【正文语种】中文
【相关文献】
1.遗传算法和同态滤波在原木端面图像处理中的应用1) [J], 赵亚凤;任洪娥
2.改进的同态滤波在指针式仪表图像预处理中的应用 [J], 郭贵法;汪仁煌;王欢
3.应用同态滤波提取子波的改进方法 [J], 徐伯勋;姜成栋
4.基于改进的同态滤波方法在光测灰度图像增强中的应用 [J], 葛耀林;刘立坤
5.同态滤波预处理在微粒场全息图图像处理中的应用 [J], 陈智;王国志;丰善;高宏文
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计算机科学系2008级通信工程专业 数字图像处理 课程论文
1
同态滤波在图像增强中的应用
一、摘要:
摘自:在频域中利用同态滤波增强图像对比度 --- 【期刊】微计算机信息 2007

摘要内容:在介绍基于照明反射模型的同态滤波模型原理、实现过程和特点的基
础上,在频域内通过对高斯高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、指数高通滤波器
的改进后得出三种同态滤波器,并对三种同态滤波器通过实验结果给出适用的滤
波模型和表达式参数。

由对同一幅照明不良会使图像亮度不足和细节模糊,而且
图像信噪比很低,图像对比度明显变差的图像处理结果表明,巴特沃斯同态滤波
函数优于其它两种同态滤波函数,对光照不足的图像进行灰度动态范围压缩和对
比度增强效果显著。

关键词:同态滤波; 图像对比度增强; 动态范围;
二、引言
我们人眼能分别得出图像的灰度不仅仅是由于光照函数(照射分量)决定,而且
还与反射函数(反射分量)有关,反射函数反映出图像的具体内容。

光照强度一般具有一致性,在空间上通常会有缓慢变化的性质,在傅立叶变换下变现为低频分量,然而不一样的材料的反射率差异较大,经常会引起反射光的急剧变化,从而使图像的灰度值发生变化,这种变化与高低频分量有关。

为了消除不均匀照度的影响,增强图像的高频部分的细节,可以采用建立在频域的同态滤波器对光照不足或者有光照变化的图像进行处理,可以尽量减少因光照不足引起的图像质量下降,并对感兴趣的景物进行有效增强,这样就在很大程度上做到了原图像的图像增强。

三、同态滤波的原理
同态滤波是一种在频域中进行的图像对比度增强和压缩图像亮度范围的特殊方法。

同态滤波器能够减少低频并且增加高频,从而能减少光照变化并锐化边缘细节。

图像的同态滤波技术的依据是图像获取过程中的照明反射成像原理。

它属于频域处理,作用是对图像灰度范围进行调整,通过消除图像上照明不均的问题。

非线性滤波器能够在很好地保护细节的同时, 去除信号中的噪声,同态滤波器就是一种非线性滤波器,其处理是一种基于特征的对比度增强方法,主要用于减少由于光照不均匀引起的图像降质,并对感兴趣的景物进行有效地增强。

同台系统适用于服从广义叠加原理,输入和输出之间可以用线性变化表示的系统。

图像的同态滤波是基于以入射光和反射光为基础的图像模型上的,如果把图像函数(,)f x y 表示为光照函数,即照射分量(,)i x y 与反射分量(,)r x y 两个分量的乘积,那么图
像的模型可以表示为(,)(,)(,)f x y i x y r x y =∙,其中0(,)r x y <<∞,0(,)i x y <<∞。

(,)r x y 的性质取决于成像物体的表面特性。

通过对光照分量和反射分量的研究可知,光照分量一般反映灰度的恒定分量,相当于频域中的低频信息,减弱入射光就可以起到缩小图像灰度范围的作用;而反射光与物体的边界特性是密切相关的,相当于频域中的高频信息,
增强反射光就可以起到提高图像对比度的作用。

因此,同态滤波器的传递函数一般在低频部分小于1,高频部分大于1。

进行同态滤波,首先要对原图像(,)f x y 取对数,目的是使得图像模型中的乘法运算
转化为简单的加法运算:
(,)ln (,)ln (,)ln (,)z x y f x y i x y r x y ==+
再对对数函数做傅立叶变换,目的是将图像转换到频域:
((,))[ln (,)][ln (,)]F z x y F i x y F r x y =+即Z I R =+,
同态滤波器的传递函数H(U,V)
选择适当的传递函数,压缩照射分量(,)i x y 的变化范围,削弱,增强反射分量(,)r x y 的对比度,提升,增强高频分量,即确定一个合适的(,)H u v 。

由上分析可知(,)H u v 的大致形状如上图所示。

假设用一个同态滤波器函数(,)H u v 来处理原图像(,)f x y 的对数的傅立叶变换(,)Z u v ,得 (,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)S u v H u v Z u v H u v I u v H u v R u v ==+
逆变换到空域得1(,)((,))s x y F S u v -=
再对取指数即得到最终处理结果'(,)e x p ((,f x y s x y =:
,相当于高通滤波。

同态滤波的原理框图 四、同态滤波器参数的选取方法
由于截至频率D 与照度场和反射系数有关,所以通过大量实践来选择。

也可以通过对照度场的频谱分析得到光照特性,从而选取滤波器参数。

在频率空间,图像的信息表现为不同频率的分量的组合。

一个图像尺寸为M N ⨯的函数(,)f x y 的离散傅立叶变化由以下等式给出:
112()001
(,)(,)ux vy M N j M N x y F u v f x y e M N π---+===∑∑,其中u 012M 1v u 012N 1=⋯-==⋯-,
,,;,,, 频谱1
22
2|(,)|[Re (,)Im (,)]F u v u v u v =+,其中Re(,)u v 和Im (,)u v 分别为(,)F u v 的实部和虚部。

假设光照是绝对均匀的,光照场的频谱只有直流分量,随着光照不均匀程度的增加,谐波分量所占比例增加。

在不均匀光照条件下,通过计算第n 次谐波分量占谐波总量的比例,容易得到所占比例较大的谐波频率范围对应的频率即为带阻滤波器上、下限频率。

具体步骤如下:
1)用(1)x y +-乘以输入图像进行中心变换,将(,)F u v 原点变换到频率坐标下的(/2,/2)M N ;
2)计算离散傅立叶变换,即得到(,)F u v ;
3)计算点(,)u v 到频率矩形原点的距离,如下表示:
(,)D u v =
4)由于图像由实部和虚部组成计算出不同(,)D u v 对应的频率谱|(,)|F u v ,它们位于以原点为中心、(,)D u v 为半径的圆周上;
5)计算不同半径(,)D u v 的圆周包围的图像功率(,)P u v 占总图像功率P t 的比例α,其步骤为 2
(,)|(,)|P u v F u v =
1100
(,)M N u v Pt P u v --===∑∑
(,)[]100%u v P u v Pt
α=⨯∑∑
6)把α从大到小进行排序,计算前n 项和S ,当S >0.7时停止计算,对应的(,)D u v 的范围分别为上下限频率01D 、02D
五、图像处理案例
原图像
通过同态滤波器处理后的图像
六、部分matlab代码
clear;
close all;
[image_0,map]=imread('aaa1','bmp'); % 读取图像
image_1=log(double(image_0)+1);
image_2=fft2(image_1);
n=3;
D0=0.05*pi; %通过变换参数可以对滤波效果进行调整
rh=0.9;
rl=0.3;
[row,col]=size(image_2);
for k=1:1:row
for l=1:1:col
D1(k,l)=sqrt((k^2+l^2));
H(k,l)=rl+(rh/(1+(D0/D1(k,l)^(2*n))));
end
end
image_3=(image_2.*H);
figure(1),imshow(image_3,map)
image_4=ifft2(image_3);
image_5=(exp(image_4)-1);
figure(2),imshow(image_0,map)
figure(3),imshow(real(image_5),map)
七、设计总结
从实验结果可知:在频域内的同态滤波方法只要选取适当的滤波器参数,就可以在增强图像高频信息的同时保留部分低频信息,达到压缩图像灰度的动态范围,增强图像的对比度的效果。

本文通过光照场的频谱分析,能快速准确地选取滤波器参数。

改进的同同态滤波器的参数获取办法,有利于快速获得增强效果好的参数,对光照不均匀的图像的补偿效果更明显。

八、参考文献
1、陈春宁、王延杰《在频域中利用同态滤波器增强图像对比度》【期刊论文】-微计算机信息2007(06)
2、《同态滤波在光照补偿中的应用》-【期刊论文】湖南工业大学学报2008, 22(5)
3、王成儒胡正平《计算机工程与应用》2003 第28期
八、老师留下的问题
问题1:为什么人眼能识别到图像?
答:因为一幅图像的图像函数可以分成照射分量和反射分量,存在对比度能让人识别得到。

问题2:图像中的照射分量属于高频部分还是低频部分?
答:照射分量属于低频部分。

问题3:同态滤波器对图像增强主要的特点是什么?
答:同态滤波器增强图像对比度和压缩图像亮度范围,突出我们所感兴趣的高频部分,所以它是用来处理灰暗的图像的好工具。

削弱低频部分,并增加高频部分,达到光照补偿的效果。

3。

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