图像增强综述(终稿)
图像增强算法综述
图像增强算法研究综述刘璐璐宁波工程学院电子与信息工程学院计算机科学与技术071班，邮编:(315100)E-mail:****************摘要：本文简要介绍图像增强的概念和图像增强算法的分类，从图像的直方图均衡化处理方法，直方图规定化处理方法和图像平滑处理方法三方面对图像增强算法进行讨论和研究，并说明了图像增强技术的应用和前景展望。
关键词：图像增强直方图均衡化直方图规定化平滑处理近年来，随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理得到了飞跃的发展，己经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。
它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。
对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量增强对某种信息的辨识能力，以更好的应用于现代各种科技领域，图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。
在图像处理过程中，图像增强是十分重要的一个环节。
1.图像增强概念及现实应用1.1 图像增强技术图像增强是数字图像处理的基本内容之一。
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。
这类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更适合于人的视觉特性或机器识别系统，图像增强处理并不能增加原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，使处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
11.2图像增强技术的现实应用目前，图像增强处理技术的应用己经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。
其中最典型的应用主要体现以下方面。
1.2.1通讯领域包括图像传输、电视电话、电视会议等，主要是进行图像压缩甚至理解基础上的压缩是把文字、图表、照片等图像通过光电扫描的方式变成电信号加以传送。
基于深度学习的图像数据增强研究综述
基于深度学习的图像数据增强研究综述摘要：近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了重大突破。
图像数据增强作为一种提高神经网络性能的有效方法，在图像分类、目标检测等任务中被广泛应用。
本文综述了基于深度学习的图像数据增强技术的研究现状和发展趋势，包括数据扩增方法、生成对抗网络、自监督学习等。
通过对这些方法的分析和比较，整理出图像数据增强在深度学习中的应用场景和优势。
最后，对未来进行了展望，并提出了一些可能的研究方向。
1. 引言深度学习技术的发展为图像数据增强提供了新的空间。
在深度神经网络训练过程中，数据增强不仅能提高模型的鲁棒性，还可以有效缓解因样本不平衡和过拟合而引发的问题。
因此，基于深度学习的图像数据增强引起了广泛的研究兴趣。
2. 数据扩增方法数据扩增是图像数据增强的基础。
在深度学习中，数据扩增方法主要包括平移、旋转、缩放、镜像等。
这些方法能够生成一系列变换后的图像，从而增加训练集的多样性。
此外，还有一些特定领域的数据扩增方法，如遮挡、光照变化等，能够模拟真实世界中的更多情况。
3. 生成对抗网络生成对抗网络（GANs）是近年来深度学习中的一个热门研究方向。
它由一个生成器和一个判别器组成，通过博弈过程使生成器生成更逼真的样本。
在图像数据增强中，GANs可以用来生成与原始图像相似但不同的图像，从而扩展训练集。
此外，GANs还可以用于图像修复、图像超分辨率等任务。
4. 自监督学习自监督学习是一种无监督学习的方式，它通过设计自身监督任务来学习图像的特征表示。
在图像数据增强中，自监督学习可以用来生成图像的旋转、遮挡等数据扩增。
通过自身监督任务的引导，神经网络能够学习到更鲁棒的特征表示，提高模型的泛化能力。
5. 应用场景与优势基于深度学习的图像数据增强在多个领域中被广泛应用。
在图像分类任务中，数据增强能够提高模型的分类准确率。
在目标检测任务中，数据增强能够增加目标的尺度和视角变化，提高模型的检测性能。
此外，数据增强还可以应用于图像生成、图像分割等任务。
低光照图像增强算法综述
低光照图像增强算法综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，图像增强技术成为了研究的重要领域之一。
其中，低光照图像增强算法是处理低质量、低亮度图像的关键技术，对于提高图像质量、增强图像细节、提升图像识别精度等方面具有重要的应用价值。
本文旨在对低光照图像增强算法进行全面的综述，介绍其研究背景、发展历程、主要算法及其优缺点，并探讨未来的发展趋势。
本文将对低光照图像增强的研究背景进行介绍，阐述低光照图像增强技术在视频监控、医学影像分析、军事侦察、航空航天等领域的应用需求。
本文将回顾低光照图像增强技术的发展历程，分析不同算法在不同历史阶段的发展特点和主要贡献。
接着，本文将重点介绍当前主流的低光照图像增强算法，包括基于直方图均衡化的算法、基于Retinex理论的算法、基于深度学习的算法等，并详细阐述其原理、实现方法、优缺点等。
本文将展望低光照图像增强技术的未来发展趋势，探讨新技术、新算法在提升图像质量、提高识别精度等方面的潜在应用。
通过本文的综述，读者可以全面了解低光照图像增强算法的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
二、低光照图像增强的基本原理低光照图像增强算法的核心目标是在保持图像细节和色彩信息的提高图像的亮度和对比度，从而改善图像的视觉效果。
这通常涉及到对图像像素值的调整，以及对图像局部或全局特性的分析和优化。
基本的低光照图像增强算法可以分为两类：直方图均衡化和伽马校正。
直方图均衡化是一种通过拉伸像素强度分布来增强图像对比度的方法。
这种方法假设图像的可用数据跨度大，即图像包含从暗到亮的所有像素值。
然而，对于低光照图像，由于大部分像素值集中在较低的亮度范围内，直方图均衡化可能会过度增强噪声，导致图像质量下降。
伽马校正则是一种更为柔和的增强方法，它通过调整图像的伽马曲线来改变图像的亮度。
伽马曲线描述了输入像素值与输出像素值之间的关系，通过调整这个关系，可以改变图像的亮度分布。
图像增强
天津工程师范学院图像增强的方法综述专业班级：研电09级03班学生姓名：李翠2010年6月图像增强的方法综述摘要：图像形成、传输或变换的过程中,由于受到其它客观因素诸如系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等影响,获取图像往往会与原始图像之间产生某种差异(称为降质或退化)。
退化后的图像通常模糊不清或者经过机器提取的信息量减少甚至错误,因此必须对其采取一些手段进行改善。
图像增强作为基本的图像处理技术，其目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”更“有用”的图像，由于具体应用的目的和要求不同，因而“好”和“有用”的含义也不同，因此图像增强技术是面对具体问题的，从根本上来说，图像增强的通用标准是不存在的，例如，一种很适用增强X射线图像的方法，不一定是增强卫星云图的最好方法。
图像增强技术主要有：空域变换增强、空域滤波增强、频域增强。
点运算可以在空域内进行图像灰度修正、图像灰度变换以及图像直方图修正。
空域滤波增强主要应用平滑滤波器、中值滤波器以及锐化滤波器。
频域增强主要应用高通滤波和同态滤波。
图像增强还包括图像的伪彩色处理。
彩色图像中包含有丰富的细节信息,为了获得清晰的彩色图像,保护原有的彩色信息,消除亮度不够对彩色图像像质的影响, 应用图像增强技术对彩色图像进行处理,既可以得到清晰的彩色图像,又可以保护原有的彩色信息。
总之图像增强技术就是对图像中感兴趣的特征有选择地突出,而衰减其不需要的特征。
关键字：图像增强、点运算、MATLAB灰度变换、滤波器、伪彩色处理1.图像增强概述图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法，为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取简单改善方法或加强特征的措施称为图像增强。
图像增强技术根据处理的空间不同，可分为两大类；空域方法和频域方法，前者直接在图像所在像素空间进行处理；后者是通过对图像进行傅里叶变换后在频域上间接进行的。
图像增强算法研究应用综述
图像增强算法研究综述摘要：本文简要简介图像增强概念和图像增强算法分类，从图像直方图均衡化解决办法，直方图规定化解决办法和图像平滑解决办法三方面对图像增强算法进行讨论和研究，并阐明了图像增强技术应用和前景展望。
核心词：图像增强直方图均衡化平滑解决近年来，随着电子计算机技术进步，计算机图像解决得到了奔腾发展，己经成功应用于几乎所有与成像关于领域，并正发挥着相称重要作用。
它运用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期成果。
对图像进行解决时，经常运用图像增强技术以改进图像质量增强对某种信息辨识能力，以更好应用于当代各种科技领域，图像增强技术迅速发展同它广泛应用是分不开，发展动力来自稳定涌现新应用，咱们可以预料，在将来社会中图像增强技术将会发挥更为重要作用。
在图像解决过程中，图像增强是十分重要一种环节。
1.图像增强概念及现实应用1.1 图像增强技术图像增强[1,2]是数字图像解决[3,4]基本内容之一。
图像增强是指按特定需要突出一幅图像中某些信息，同步，削弱或去除某些不需要信息。
此类解决是为了某种应用目去改进图像质量，解决成果更适合于人视觉特性或机器辨认系统，图像增强解决并不能增长原始图像信息，而只能增强对某种信息辨识能力，使解决后图像对某些特定应用比本来图像更加有效。
1.2图像增强技术现实应用当前，图像增强解决技术应用己经渗入到医学诊断、航空航天、军事侦察、纹辨认、无损探伤、卫星图片解决等有关领域，在国民经济发展中起到了很大作用。
其中最典型应用重要体现如下方面。
1.2.1通讯领域涉及图像传播、电视电话、电视会议等，重要是进行图像压缩甚至理解基本上压缩是把文字、图表、照片等图像通过光电扫描方式变成电信号加以传送。
1.2.2遥感航空遥感和卫星遥感图像需要用数字技术加工解决，并提取有用信息。
重要用于地形地质，矿藏探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，自然灾害预测预报，环境污染监测，气象卫星云图解决以及地面军事目的记别。
图像增强技术综述
Keywords:digitalimage,image enhancement, histogram enhancement, contrast enhancement, smoothing,sharpening.
1.图像增强的概述1
2.图像增强的基本理论2
3.数字图像的概念5
4.图像增强方法分类概述8
二.直方图均衡化方法的基本环节:
（1）求原图的灰度直方图；
（2）求原图的灰度分布概率；
（3）求图像各个灰度值的累计分布概率；
（4）计算直方图均衡化,得解决后图像的像素值。
三.直方图规定化的基本原理:
在直方图均衡化的原理上形成了直方图规定化,它重要是建立起原始图像和盼望图像两者的关系,然后选择性的对灰度直方图进行控制,目的是让原始图像的直方图能形成规定中的形状,它的优点在于将直方图均衡化中不能交互的特点进行补消。
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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。
图像处理中的图像增强算法综述与比较
图像处理中的图像增强算法综述与比较概述：图像增强是数字图像处理领域的一个重要研究方向，目的是通过改善图像的视觉效果或提取出对应的有效信息。
在现实应用中，图像增强算法被广泛应用于医学图像处理、安防监控、遥感图像分析、电视视频处理等多个领域。
本文将综述与比较目前常用的图像增强算法，包括直方图均衡化、滤波器、Retinex 与算法、小波变换以及深度学习方法。
直方图均衡化：直方图均衡化是一种基本且被广泛使用的图像增强方法。
它通过对图像像素的灰度值分布进行调整，使得图像的像素灰度值能够均匀分布在整个灰度级范围内，从而改善图像的对比度和亮度。
传统的直方图均衡化算法可以有效地增强图像的整体对比度，但往往过度增强细节，导致图像出现失真。
滤波器：滤波器分为线性滤波器和非线性滤波器两种类型。
线性滤波器通常通过卷积运算来修改图像的空间频率特征，常用的线性滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。
非线性滤波器如边缘增强滤波器可以通过检测图像的边缘信息来增强图像的细节。
滤波器方法简单直观，但在处理图像噪声、复杂纹理、低对比度等问题时，效果有一定限制。
Retinex 算法：Retinex 算法是一种模拟人眼感知机制的图像增强方法，它主要专注于提高图像的亮度、对比度和颜色鲜艳度。
该算法基于假设，认为图像的亮度和颜色信息可以被分离开来，并通过增强亮度的同时保持颜色信息的稳定性。
Retinex 算法具有较好的图像局部细节增强效果，但对于整体对比度改善不够显著，且在对比度较低的图像上效果不佳。
小波变换：小波变换是一种基于时间-频率分析的图像增强方法，它将图像分解为多个不同频率的子带图像，然后对每个子带图像进行增强处理，并通过逆变换得到最终增强后的图像。
小波变换方法可以有效地增强图像的对比度和细节，能够提取出不同尺度的细节信息，并具有很好的图像重构能力。
但小波变换方法需要选择合适的小波基和阈值参数，且对图像处理时间较长。
深度学习方法：深度学习方法在图像增强领域取得了显著的成果。
数字图像增强总结汇报
数字图像增强总结汇报数字图像增强是数字图像处理中的一个重要技术，主要目的是改善图像的视觉质量，使之更加清晰、饱满和易于分析。
在实际应用中，数字图像增强可以用于图像重建、图像复原、图像去噪、边缘提取等各种图像处理任务中。
本文将对数字图像增强的基本原理、常见技术方法以及应用领域进行总结汇报。
数字图像增强的基本原理是通过对图像的像素值进行变换或者滤波操作，改变图像的频谱特性，以增强图像的对比度、清晰度和细节信息。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、线性拉伸、空域滤波和频域滤波等。
直方图均衡化是一种常用的全局增强方法，通过对图像的亮度分布进行均衡化，使图像的对比度得到提高。
线性拉伸是一种简单的局部增强方法，通过对图像的像素值进行重新映射，使得图像的亮度范围更加均匀。
空域滤波和频域滤波是基于滤波器的增强方法，通过对图像的像素值进行加权或者频谱变换，来增强图像的细节信息。
在应用领域上，数字图像增强被广泛应用于医学影像、遥感图像、安检图像等各种图像处理任务中。
在医学影像方面，数字图像增强可以用于肺部结节检测、肿瘤定位、血管分割等疾病诊断任务中，可以提高图像的对比度和清晰度，使医生更容易进行疾病诊断。
在遥感图像方面，数字图像增强可以用于地物分类、目标检测、地形分析等任务中，可以增强图像的细节信息，提高图像的准确性和可靠性。
在安检图像方面，数字图像增强可以用于物体检测、危险品识别、人脸识别等任务中，可以提高图像的清晰度和辨识度，提高安检的效率和准确性。
总的来说，数字图像增强是数字图像处理中的一个核心技术，可以通过对图像的像素值变换或者滤波操作，来改善图像的视觉质量。
在实际应用中，数字图像增强可以应用于各种图像处理任务中，如图像重建、图像复原、图像去噪、边缘提取等，在医学影像、遥感图像、安检图像等领域都有广泛的应用。
通过数字图像增强，可以提高图像的对比度、清晰度和细节信息，达到更好的图像分析和识别效果。
图像增强技术研究
图像增强技术研究一、本文概述图像增强技术是现代计算机视觉和图像处理领域中的一项关键技术，其目标是改善图像的质量，突出图像中的有用信息，增强图像的视觉效果，以便于后续的图像处理和分析。
随着科技的不断进步，图像增强技术在医学影像分析、安全监控、自动驾驶、遥感影像解析、消费电子产品等诸多领域均发挥着不可或缺的作用。
本文旨在全面研究和分析图像增强技术的最新进展，包括各种方法的原理、优缺点以及实际应用情况。
我们将首先介绍图像增强技术的基本概念和发展历程，然后详细讨论各类图像增强方法，如对比度增强、锐化、去噪、超分辨率等，并阐述这些方法的原理和实现方式。
我们还将探讨一些前沿的图像增强技术，如基于深度学习的图像增强方法，以及它们在各个领域的应用实例。
通过本文的阐述，我们期望能为读者提供一个全面、深入的图像增强技术知识体系，我们也希望本文能对图像增强技术的进一步发展提供一定的参考和启示。
二、图像增强技术分类图像增强技术是数字图像处理领域中的一个重要分支，旨在改善图像的视觉效果，提升图像信息的可辨识度，或者为后续的图像处理任务（如目标检测、识别等）提供更有利的数据基础。
根据不同的增强目的和应用场景，图像增强技术可以分为多个类别。
对比度增强：对比度增强主要用于提高图像的对比度，使得图像的细节部分更加清晰。
这类方法包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对比度受限的自适应直方图均衡化等。
亮度增强：亮度增强主要用于调整图像的亮度水平，使得图像的整体亮度更加均匀或符合人眼视觉习惯。
常见的亮度增强方法包括线性变换、对数变换、幂律变换等。
锐化增强：锐化增强旨在突出图像的边缘和轮廓信息，使得图像的边缘更加清晰。
常用的锐化增强方法有拉普拉斯锐化、梯度锐化、Sobel算子、Prewitt算子等。
平滑滤波：平滑滤波主要用于减少图像中的噪声干扰，提高图像的平滑度。
常见的平滑滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
频域增强：频域增强是在图像的频率域上进行操作，通过对图像的频谱进行滤波处理，达到增强图像的目的。
图像增强技术综述
2018·4（下） 军民两用技术与产品1671 概述1.1 图像增强技术介绍从一个图像系统来看，所有系统的每一个过程都会使图像的质量失真，包括图像的获取、传输、发送、接收等。
因此，如何使这些失真的图像更加清晰，以达到要求，这正是图像增强技术所要做的工作。
图像增强是数字图像处理的基本内容之一，其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，改善图像视觉效果。
1.2 图像增强技术应用图像增强的应用领域十分广泛，例如在军事应用领域来寻找目标；在医学应用领域对CT 图像进行视觉效果的增强；在航空航天应用领域中对月球照片进行增强处理以改善图像的质量；在数码产品中改变显示的图像质量，满足更高的视觉效果；在公共安全中增强技术已经广泛应用于数字加密、金融安全等领域，因此，图像增强技术的研究具有非常多的理论价值和现实意义，并且在未来的生活中将会造成越来越多的影响。
2 图像增强的关键技术及其发展路线图像增强方法可以分为空域增强法和频域增强法。
下面对增强的关键技术机器发展路线进行介绍。
2.1 灰度变换一般的灰度变换包括线性函数、对数函数、幂次函数变换、分阶段线性变换和分阶段非线性变换。
线性变换中最常见的方式为对比度拉伸，线性变换首先确定一个线性拉伸的最小值和最大值，对整个图像灰度进行线性变换，实现图像对比度的增强。
对数变换的表达式一般为 ，这样能压缩图像像素值的动态范围。
幂次变换 与对数变换相似，通常幂次变换中的指数 叫做伽马值，伽马校正就是指用于修正幂次相迎现象的过程。
对于分阶段灰度变换，由低灰度区的对数变换和非低灰度区域的分段线性函数组成，从而大幅提高图像低灰度区的对比度同时有改善了高灰度区的对比度。
2.2 直方图均衡化直方图增强方法简单，数学上处理方便，其可造成图像动态范围扩大、图像密度分布均匀、增强图像的对比度。
在图像增强方法中常常将直方图均衡化和灰度变换、滤波等进行结合以提高图像增强的质量。
数字图像处理中的图像增强技术研究
数字图像处理中的图像增强技术研究数字图像处理已经成为了现代社会中不可缺少的技术之一。
随着数字图像技术的不断发展，图像增强技术也得到了越来越多的关注。
在数字图像处理中，图像增强技术是一项很重要的技术，对于提高图像质量，增强图像细节等方面都很有帮助。
本文将对数字图像处理中的图像增强技术进行详细的介绍和分析。
第一章：图像增强技术综述1.1 图像增强的定义图像增强是一种数字图像处理技术，它通过调节图像的亮度、对比度、色彩等参数，对图像进行优化，使得图像的质量更高，更符合人眼视觉的需求，更便于人们的观察和分析。
图像增强技术通常被广泛应用于医学影像、卫星影像、工业检测、安防监控等领域。
1.2 图像增强技术的分类根据图像增强的基本原理和处理方法，可以将图像增强技术分为以下几类：1.2.1 灰度变换法灰度变换法是一种基于图像直方图的图像增强方法。
通过对图像的亮度、对比度等参数进行调整，使得图像的直方图分布更加均匀，从而增强图像的质量。
1.2.2 空域滤波法空域滤波法是一种基于局部图像特征的图像增强方法。
通过对图像的局部像素进行滤波处理，去除噪声、增强图像细节等，从而提高图像的质量。
1.2.3 频域滤波法频域滤波法是一种基于傅里叶变换的图像增强方法。
通过对图像进行频域变换，然后进行谱分析、频率域滤波等处理，从而提高图像的质量。
1.2.4 基于视觉特性的图像增强法基于视觉特性的图像增强法是一种与人眼视觉感知相结合的图像增强方法。
通过对图像的色彩、亮度、对比度等参数进行调整，使得图像更符合人类视觉特性，从而提高图像的质量。
第二章：图像增强技术的应用2.1 医学影像的增强在医学影像领域，图像增强技术是一项非常重要的技术。
通过对医学影像进行增强处理，可以使得医生更加准确地诊断病情，提高治疗效果。
常用的医学影像增强技术包括灰度变换法、空域滤波法、频域滤波法等。
2.2 卫星影像的增强卫星影像是一种由卫星拍摄的大范围地面图像，用于测量、监测、城市规划等领域。
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。
图像增强算法综述
且易于机器识别 ， 在军事和 民用领域具有广泛 的应用 。本文从 图像增强算法的原理 出发 ， 归纳总结 了近年来应 用 比较广 泛的 ４类图像增强算法及其改进算法 ， 包括直方图均衡 图像增 强算法 、 小波 变换 图像增 强算法 、 偏微 分方程 图像增 强算 法和基于 Ｒ ｅ ｔ ｉ ｎ ｅ ｘ理论的图像增强算法 。结合人眼视觉特性 、 噪声抑 制 、 亮度 保持和 信息熵 最大化 等图像 增强 的改进算 法， 在保证增 强图像 具有较高对 比度 的前提下 ， 可进一步提升 图像 的质量 。实现 了 ９种 较为典 型 的图像 增强算 法 ， 采用 主观和客观的评价方法对增强效果进行 了对 比， 分析 了不 同增强算法 的优 缺点 ， 并 给出了这些算 法的计算时 间。对这些
算法的深人研究能够推动 图像增 强技术 向更高水平发展 ， 从 而使 图像 增强技术在多个学科领域发挥重要作用 。
关 键 词： 图像 增 强 ； 直 方 图 均衡 ； 小波 变换 ； 偏微分方程 ； Ｒ ｅ ｔ ｉ ｎ ｅ ｘ理 论 文献 标 识 码 ： Ａ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ７ ８ ８ ／ Ｃ Ｏ ． ２ ０ １ ７ １ ０ ０ ４ ． ０ ４ ３ ８ 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ ４ ． １
２ ０ １ ６ ２ ０１ ）
第４ 期
王
浩， 等： 图像增 强算 法 综述
４ ３ ９
ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ａ ｒ ｅ ｓ ｕｍｍａ ｒ ｉ ｚ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈｉ ｓ ｐａ ｐ ｅ ｒ ．Ｔｈ ｅ ｓ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍｓ ｉ ｎｃ ｌ ｕ ｄ ｅ ｈ ｉ ｓ ｔ ｏ — ｇ ｒ ａ ｍ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ，ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｎｓ ｆ ｏ ｒ ｍ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ，ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｌ ａ ｄｉ ｆ － ｆ ｅ ｒ ｅ ｎｔ ｉ ａ ｌ ｅ ｑ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ａ ｎ ｄ Ｒｅ ｔ ｉ ｎｅ ｘ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｌｇ ａ ｏ ｔ ｉ ｔ ｈ ｍ． Ｔｈ ｅ ｓ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｌ — ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｅ ｔ ｈ ｅ ｈ ｕ ｍａ ｎ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ，ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｓ ｕ ｐ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ，ｂ ｒ ｉ ｇ ｈ ｔ ｎ ｅ ｓ ｓ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｎ ｇ ａ ｎｄ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ － ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｐｙ ｍａ ｘ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ，ｃ ａ ｎ ｆ ｕｒ ｔｈ ｅ ｒ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ｉ ｎ ａ ｄｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｓ ｔ ． Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐｅ ｒ，ｎ ｉ ｎｅ ｔ ｙ ｐ ｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｎ ｈ ａ ｎｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ａ ｒ ｅ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｅ ｄ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｅ ｎ ｈ ａ ｎｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ
图像增强综述(终稿)
图像增强综述XXX（长沙理工大学电路与系统学号：0000000000）摘要：本文介绍了数字图像增强的国内外应用状况，对图像增强的目的与意义进行了阐述，对图像增强的两种主要算法做了简单介绍，介绍了图像增强在航空航天、生物医学、工业生产、公共安全等领域的应用情况。
关键字：图像增强；空间域；频率域；算法An Overview of Image EnhancementAbstract:This paper introduces the application state of digital image enhancement at home and abroad,the purpose of image enhancement and significance of image enhancement are described,the two main algorithm of image enhancement are introduced in brief,introduces the application of image enhancement in aerospace, biological medicine, industrial production, public security and other areas.Keywords:image enhancement;spatial domain;frequency domain;algorithm1 图像增强技术的国内外发展现状20世纪20年代图片第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。
当时人们通过字符模拟得到中间色调的方法来还原图像。
早期的图像增强技术往往涉及硬件参数的设置，如打印过程的选择和亮度等级的分布等问题[1-3]。
到20世纪60年代早期第一台可以执行数字图像处理任务的大型计算机制造出来了，这标志着利用计算机技术处理数字图像时代的到来。
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图像增强综述XXX（长沙理工大学电路与系统学号：0000000000）摘要：本文介绍了数字图像增强的国内外应用状况，对图像增强的目的与意义进行了阐述，对图像增强的两种主要算法做了简单介绍，介绍了图像增强在航空航天、生物医学、工业生产、公共安全等领域的应用情况。
关键字：图像增强；空间域；频率域；算法An Overview of Image EnhancementAbstract:This paper introduces the application state of digital image enhancement at home and abroad,the purpose of image enhancement and significance of image enhancement are described,the two main algorithm of image enhancement are introduced in brief,introduces the application of image enhancement in aerospace, biological medicine, industrial production, public security and other areas.Keywords:image enhancement;spatial domain;frequency domain;algorithm1 图像增强技术的国内外发展现状20世纪20年代图片第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。
当时人们通过字符模拟得到中间色调的方法来还原图像。
早期的图像增强技术往往涉及硬件参数的设置，如打印过程的选择和亮度等级的分布等问题[1-3]。
到20世纪60年代早期第一台可以执行数字图像处理任务的大型计算机制造出来了，这标志着利用计算机技术处理数字图像时代的到来。
20世纪60年代末和20世纪70年代初有学者开始将图像增强技术用于医学图像、地球遥感监测和天文学等领域。
20世纪70年代Godfrey N. Hounsfield 先生和Allan M. Cormack教授共同发明计算机轴向断层技术。
到了20世纪80年代以后，各种硬件的发展使得人们不仅能够处理二维图像，而且开始处理三维图像。
许多能获得三维图像的设备和分析处理三维图像的系统已经研制成功了，图像处理技术得到了广泛的应用。
进入20世纪90年代，图像增强技术已经逐步涉及人类生活和社会发展的各个方面。
在借鉴国外相对成熟理论体系和技术应用体系的条件下，国内的增强技术和应用也有了很大的发展。
总体来说，图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和应用期4个阶段。
初创期开始于20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示，大多采用中、大型机对其进行处理。
20世纪70年代进入了发展期，开始大量采用中、大型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式，特别是出现了CT和卫星遥感图像，对图像增强处理提出了一个更高的要求。
到了20世纪80年代，图像增强技术进入普及期，此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。
20世纪90年代进入了应用期，数字图像增强技术在生物医学工程、工业、农业、工程、公共安全等领域，得到了广泛的应用。
2 图像增强的目的与意义人类传递信息的主要媒介是语言和图像。
据统计在人类接受的各种信息中视觉信息占80%，所以图像信息是十分重要的信息传递媒体和方式。
图像传递系统包括图像采集、图像压缩、图像编码、图像存储、图像通信、图像显示这六个部分。
但在实际应用中每个部分都有可能导致图像的品质变差，使图像传递的信息无法被正常读取和识别，因此研究图像增强技术具有非常重要的实现意义[2]。
图像增强是图像处理的基本内容之一。
图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用，比原始图像更适合，处理的结果使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统。
图像增强可归纳为两方面: (l)消除噪声;(2)边缘增强和结构信息的保护。
3 图像增强的算法介绍由于图像增强技术现在还没有通用的算法，因此图像增强技术根据各种不同目的而产生了多种算法，最常用的即“空间域方法”和“频率域方法”[1-4]。
随着数学各分支在理论和应用上的逐步深入，使得数学形态学、模糊数学、遗传算法、小波理论等在图像增强技术中的应用取得了很大进展，产生了不少新的算法。
如数学形态滤波器，基于模糊数学的滤波方法，基于遗传算法的滤波方法，小波滤波器等。
本文只介绍空间域与频域法。
3.1 空间域法空间域增强是指在图像所在的二维空间进行增强处理，即增强构成图像的像素。
空间域增强法主要有灰度变换增强、直方图增强、图像平滑和图像锐化等[5]。
3.1.1 灰度变换增强灰度变换可调整图像的灰度动态范围或图像对比度，是图像增强的重要手段之一。
它是将原图中的灰度f(x,y)经过一个变换函数g=T[f] 转化成一个新的灰度g(x,y)即：g(x,y)=T[f(x,y)]灰度变换可使灰度动态范围加大，根据变换函数的形式，灰度变换分为线性变换，分段性变换和非线性变换。
图1 线性变换示意图采用线性变换对图像每一个像素灰度作线性拉伸，可有效地改善图像视觉效果。
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1所示，g (i,j)与f (i,j)之间的关系式为：g(i,j)='a +)),((''a j i f ab a b --- 为了突出感兴趣目标所在的灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间，可采用分段线性变换。
图2为分段线性的示意图，设原图像f(x,y)在[0，Mf],感兴趣目标的灰度范围在[a,b],欲使其灰度范围拉伸到[c,d],则对应的分段线性变换表达式为：图2分段线性的示意图当用某些非线性函数如对数函数、指数函数等，作为映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。
3.1.2直方图增强灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率间的关系,它能描述该图像的概貌。
通过修改直方图的方法增强图像是一种实用而有效的处理技术。
直方图修正法包括直方图均衡化及直方图规定化两类。
为了改善图像质量，可以对灰度分布进行变换改变，其中一种方法称为直方图均衡化处理。
直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。
假定变换函数为：s=T(r)=d P rrωω)(0⎰ 式中ω是积分变量，而T(r)就是r 的累积分布函数。
这里，累积分布函数是r 的函数，并且单调地从0增加到1，所以这个变换函数满足T(r)在0≤r≤1内单值单调增加。
可以证明，用r 的累积分布函数作为变换函数可产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像。
其结果扩展了像素取值的动态范围。
通常把为得到均匀直方图的图像增强技术叫做直方图均衡化处理或直方图线性化处理。
在某些情况下，人们并不一定需要具有均匀直方图的图像，有时需要具有特定的直方图的图像，以便能够增强图像中某些灰度级。
直方图规定化方法就是针对上述思想提出来的。
直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正的增强方法,其基本思想。
直方图规定化是在运用均衡化原理的基础上,通过建立原始图像和期望图像之间的关系,选择地控制直方图,使原始图像的直方图变成规定的形状,从而弥补了直方图均衡化不具备交互作用的特性人们希望增强后的图像,其灰度级的分布不是均匀的，而是具有规定形状的直方图,这样可突出感兴趣的灰度范围。
令Pr(r)和 Pz(z) 分别为原始图像和期望图像的灰度概率函数，对两者均作直方图均衡化处理，应有：S=T(r)=d P r rrr )(0⎰ Z=G -1(V)V=G(Z)= d P Z Z Z Z )(0⎰式子表明可以由均衡化后的灰度变量v 获得期望图像的灰度变量z ,这就意味着可以由原始图像均衡化后的图像灰度值来计算期望图像的灰度值。
因为对原始图像和期望图像都进行了均衡化处理, 所以Ps( s) 和Pv( v) 具有相同的概率密度,直方图规定化处理后的新图像将具有事先规定的概率密度Pz( z) ,从而达到预期处理效果。
3.1.3 图像平滑一幅原始图像在获取和传愉过程中会受到各种噪声的干扰, 使图像质量下降,时分析图像不利。
这些噪声干扰使图像退化, 质量下降。
表现为图像模糊, 特征淹没, 对图像分析不利为了抑制噪声、改善图像质童, 要时图像进行平滑处理。
在空间域平滑滤波有很多种算法, 其中最常见的有线性平滑、非线性平滑、自适应平滑。
（1）线性平滑就是对每一个像素的灰度值用它的邻域值来代替, 其邻域的大小为N×N,N一般取奇数。
经过线性平滑滤波, 相当于图像经过了一个二维的低通滤波器, 可是虽然是降低了噪声, 但同时也模糊了图像边缘和细节, 这是这类滤波器存在的通病。
（2）非线性平滑是对线性平滑的一种改进, 即不对所有像素都用它的邻域平均值来代替, 而是取一个闭值, 当像素灰度值与其邻域平均值之间的差值大于已知值时才以均值代替当像素灰度值与其邻域平均值之间的差值不大于闭值时取其本身的灰度值。
非线性平滑可消除一些孤立的噪声点, 对图像的细节影响不大, 但对物体的边缘会带来一定的失真。
（3）自适应平滑是一种根据当时、当地情况来尽量不模糊边缘轮廓为目标进行控制的方法, 所以这种算法要有一个适应的目标。
根据目的的不同, 可以有各种各样的自适应图像处理方法。
3.1.4 图像锐化图像锐化(image sharpening)就是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰。
图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。
图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算（如微分运算）就可以使图像变的清晰。
3.2 频率域法频率域增强是利用图像变换方法将原来的图像空间中的图像以某种形式转换到其它空间中，然后利用该空间的特有性质方便地进行图像处理，最后再转换回原来的图像空间中，从而得到处理后的图像。
例如,先对图像进行傅里叶变化到频域，再对图像的频谱进行某种滤波修正，最后将修正后的图像进行傅里叶反变化到空域，以此增强图像。
可用图3来描述该过程。
图3 频域处理流程图中f(x,y)为原始图像，F(u,v)为变换到频域的图像，G(u,v)为修正后的图像，g(x,y)为逆变换到空间域的图像，修正函数H(U,V)为滤波器函数。