最新图像自适应增强算法研究设计(
基于深度学习的图像增强与色彩校正技术研究
基于深度学习的图像增强与色彩校正技术研究深度学习技术的快速发展在图像处理领域产生了广泛的应用。
其中，基于深度学习的图像增强与色彩校正技术是一项重要的研究领域。
图像增强和色彩校正技术可以提高图像的质量和细节，并改善图像的感知效果。
本文将探讨基于深度学习的图像增强与色彩校正技术的研究进展和应用。
首先，我们将介绍图像增强技术的研究背景。
在图像处理中，图像增强是改进图像质量和增强图像细节的一种方法。
传统的图像增强方法通常是基于数学模型或图像处理算法的，但这些方法往往对复杂场景下的图像处理效果有限。
然而，基于深度学习的图像增强技术旨在通过训练大量的图像数据和深度神经网络模型，实现对图像进行自动学习和增强。
其次，我们将探讨基于深度学习的图像增强技术的研究方法和模型设计。
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的图像处理模型，它具有强大的图像特征提取和表达能力。
基于CNN的图像增强技术通常包括图像去噪、图像超分辨率恢复、图像增强和图像修复等任务。
通过对训练数据进行输入和输出的匹配，深度学习模型可以学习到图像的低层特征和高层语义信息，并生成与原始图像相比更清晰、更细节、更自然的增强图像。
接着，我们将介绍基于深度学习的图像色彩校正技术的研究现状。
图像色彩校正是调整和校正图像的色彩分布和颜色平衡，使图像更加真实和自然。
传统的图像色彩校正方法通常是基于直方图均衡化、颜色空间变换和颜色校正曲线等手工设计的算法，但往往对图像色彩特征的分布和变化模式有一定的限制。
而基于深度学习的图像色彩校正技术可以通过训练模型自动学习图像的色彩特征，并实现对图像色彩的自适应调整和校正。
最后，我们将探讨基于深度学习的图像增强与色彩校正技术的应用和发展前景。
基于深度学习的图像增强与色彩校正技术在多个领域具有广泛的应用前景，包括数字摄影、医学影像、无人驾驶、智能监控和图像检索等。
这些应用场景对图像质量和色彩还原的要求非常高，而深度学习技术可以通过大规模训练数据和优化的神经网络模型来实现对图像的自动增强和色彩校正。
基于神经网络的图像去噪和图像增强技术研究
基于神经网络的图像去噪和图像增强技术研究图像去噪和图像增强是数字图像处理领域中的两个非常重要的技术，它们能够大大提升图像的质量和清晰度。
在实际应用中，我们常常会遇到需要去除某些噪声或者提升某些细节的情况，这时候就需要借助图像去噪和图像增强技术来完成。
近年来，随着计算机视觉和机器学习的快速发展，基于神经网络的图像去噪和图像增强技术也逐渐成为了研究的热点领域。
本文将探讨基于神经网络的图像去噪和图像增强技术的实现原理、优缺点及未来发展方向。
一、基于神经网络的图像去噪技术图像去噪是指对于受到非理想条件影响的图像，去除其上的噪声，使得图像更加干净和清晰的技术。
传统的基于数学模型的去噪算法虽然能够得到较好的效果，但是对于某些复杂的噪声类型却显得力不从心，此时采用基于神经网络的图像去噪算法则是更优秀的选择。
基于神经网络的图像去噪算法采用的是深度学习技术，通过构建深度卷积神经网络模型来学习图片中的噪声模型和去噪模型，从而实现图像去噪的目的。
通常来说，这种算法的训练过程需要大量的有噪声的图片和对应的无噪声图片作为训练样本，同时采用反向传播算法进行模型优化。
与传统的基于数学模型的去噪算法相比，基于神经网络的图像去噪算法能够更加准确地还原图像，同时能够适应更多的噪声类型。
当然，这种算法的训练和优化难度也相对较大，需要大量的训练数据和计算资源。
二、基于神经网络的图像增强技术图像增强是指通过对图像进行一系列处理，使其更加清晰、具有更多的细节信息，从而提升图像的质量和视觉效果的技术。
传统的图像增强算法主要是利用各种滤波器进行图像的处理，但是这种算法的效果受限于滤波器的类型和参数设置，对于某些问题无法有效解决。
基于神经网络的图像增强算法通常为超分辨率技术，也就是利用深度卷积神经网络模型学习图像的细节信息，在保证图像分辨率的同时，增强图像细节的显示。
这种算法的训练过程也需要大量的训练数据和计算资源，并且需要先进行图像的超分辨率重构，再进行细节增强处理。
基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法
基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法目录1. 内容概览 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (5)1.3 文献综述 (6)1.4 本文结构 (7)2. Retinex理论概述 (8)2.1 Retinex理论起源 (8)2.2 Retinex理论核心 (9)2.3 Retinex与其他图像增强算法的区别 (10)3. 低照度图像增强问题分析 (12)3.1 低照度图像的特点 (13)3.2 图像增强的目的与挑战 (13)3.3 现有方法存在的问题 (14)4. 基于Retinex的理论低照度图像自适应增强算法 (15)4.1 算法原理 (16)4.1.1 Retinex与自适应增强的理论联系 (18)4.1.2 算法自适应性的实现手段 (19)4.2 算法关键步骤 (20)4.2.1 光照映射的获取 (21)4.2.2 局部对比度的计算 (22)4.2.3 光照校正和对比度增强 (23)4.3 算法实现细节 (24)4.3.1 光照映射的精确计算 (25)4.3.2 对比度增强的策略 (27)4.3.3 自适应参数的确定 (28)4.4 算法有效性验证 (29)4.4.1 算法精度分析 (30)4.4.2 算法性能测试 (31)5. 实验验证与结果分析 (32)5.1 数据集与实验设置 (34)5.2 对比算法与方法 (35)5.3 实验结果与分析 (36)5.3.1 增强效果 (37)5.3.2 对比算法的比较 (39)5.4 算法存在的问题与改进建议 (40)6. 结论与展望 (42)6.1 研究总结 (43)6.2 未来工作方向 (44)1. 内容概览本文档详细介绍了一种基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法。
该算法旨在解决低照度条件下图像对比度低、细节不清晰等问题，通过自适应地增强图像的亮度和对比度，提高图像的视觉效果。
介绍了Retinex理论的基本原理，该理论认为图像是由光照和反射率两个部分组成的，通过分别处理这两个部分可以实现图像的增强。
智慧教育下基于改进YOLOv8的学生课堂行为检测算法
智慧教育下基于改进YOLOv8的学生课堂行为检测算法1. 内容综述随着信息技术的飞速发展，智慧教育已成为现代教育的重要发展方向。
在智慧教育的背景下，学生课堂行为的智能检测与分析，对于提升教学质量、促进个性化教育具有重要意义。
基于改进YOLOv8算法的学生课堂行为检测，是智慧教育领域内一项前沿技术。
本文旨在探讨智慧教育环境下，基于改进YOLOv8算法的学生课堂行为检测技术的原理、方法及应用。
文章将详细介绍算法的设计思路、实现过程以及在实际课堂中的应用效果。
通过对该技术的深入研究，期望为智慧教育提供新的思路和方法，推动教育技术的创新与发展。
2. 相关工作在智慧教育的背景下，学生课堂行为检测作为一个重要的研究方向，近年来得到了广泛的关注。
传统的课堂行为检测方法主要依赖于人工观察和记录，这种方法不仅效率低下，而且容易产生疲劳和主观偏见。
随着计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的课堂行为检测方法逐渐成为研究热点。
YOLOv8是一种基于深度学习的实时目标检测算法，具有较高的检测速度和准确率，已经在图像分类、目标跟踪等领域取得了显著的应用成果。
YOLOv8在处理课堂行为检测任务时，仍存在一定的局限性。
为了提高课堂行为检测的准确率和实时性，本研究将对YOLOv8进行改进，并引入智慧教育的思想。
已有一些研究工作尝试将YOLOv8应用于课堂行为检测。
文献[1]提出了一种基于改进YOLOv4的学生课堂行为检测算法，该算法通过引入注意力机制和数据增强技术，提高了YOLOv4在课堂行为检测中的性能。
文献[2]则提出了一种基于YOLOv5的学生课堂行为检测算法，该算法通过优化网络结构和损失函数，实现了对课堂行为的高效检测。
3. 数据集与预处理本研究使用改进的YOLOv8算法进行学生课堂行为的检测。
为了保证算法的准确性和鲁棒性，我们选择了一个具有代表性的学生课堂行为数据集进行训练和测试。
数据集包含了大量不同场景下的学生课堂行为图像，如听讲、讨论、提问等。
基于广义模糊集合的红外微弱目标图像自适应增强算法
（ ． ｈｎ ｃｄｍｙｏ ｌ ｔ ｎ ｓａｄＩｆ ｍａｏ ｅｈ ｏ ｇ ， ｅｉｇ１０ ４ ，Ｃ ｉａ １ Ｃ ｉａＡ ａ ｅ ｆ ｅ ｒ ｉ ｎ ｎｏ ｔ ｎＴ ｃｎｌ ｙ Ｂ ｉｎ ０ ０ １ ｈｎ ； Ｅ ｃｏｃ ｒ ｉ ｏ ｊ ２ Ｓ ｈｏ ｏ ｅｈ ｉ ｈ ｓ ｓ ｉ ａ ｎｖｒｔ，Ｘ ｎ７ ０ ７ ，Ｃ ｉａ ． ｃｏｌ ｆ ｃｎｃ Ｐ ｙｉ ，Ｘｄ ｎＵ ｉｅｓｙ ｉ １０ １ ｈｎ ） Ｔ ｌ ａ ｃ ｉ ｉ ａ
在 深 入 分析 模 糊 增 强技 术 的基 础 上 ， 出 了一 提
种新 的基 于广义模糊集合的红外微弱 目标图像 自适
应增强算法 ， 它根据图像的特点与相应的增强函数 ，
收 稿 日期 ：０ ７０ －５ ２０ －１ ２
修 订 日期 ：０７ ５１ ２ ０ － ．１ ０
维普资讯
拜丽 萍 王炳健 周慧鑫 ， ，
（ ． 国电子科 学研 究院 ， １中 北京 １０４ ； ０ ０ １
２ 西安电子科技大学 技术物理学院， ． 西安
广义模糊集合及局部 自适应增 强算法研 究的基础上 ， 出一种针对红外微 弱 目标 图像 提 的 实时模糊 域 自适应 增 强 算法 ， 用反 正切 函数 作 为映射 ， 空间域 的灰度 图像 变换为 对应 的 广义 利 将 隶属函数。实验 结果证 明， 该算 法不仅能有效地提 高图像灰度动 态范围， 使各 区域之间层次更加清
楚， 而且 同 时能 自适 应 地 增 强 图像 局 部 区 域 不 同灰 度 层 次 的 边 缘 和 细 节 ， 边 缘 和 细 节 明 显 地 使
电子工程研究报告之图像处理与识别算法
电子工程研究报告之图像处理与识别算法研究报告：电子工程研究报告之图像处理与识别算法摘要：本研究报告旨在探讨图像处理与识别算法在电子工程领域的应用。
首先，我们介绍了图像处理与识别的基本概念和原理。
然后，我们详细分析了几种常见的图像处理算法，包括图像滤波、边缘检测和图像增强等。
接着，我们探讨了图像识别算法的发展趋势和应用领域。
最后，我们总结了本研究的主要发现，并提出了未来的研究方向。
1. 引言图像处理与识别算法是电子工程领域中的重要研究方向之一。
随着计算机技术的不断发展和智能设备的普及，图像处理与识别的需求日益增长。
图像处理算法可以对图像进行滤波、增强、分割等操作，从而提取出图像中的有用信息。
而图像识别算法则可以对图像进行自动识别和分类，为实际应用提供基础支持。
2. 图像处理算法2.1 图像滤波图像滤波是图像处理中常用的一种算法。
它通过对图像进行平滑处理，去除图像中的噪声和不必要的细节，从而改善图像的质量。
常见的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些算法可以应用于图像去噪、图像复原和图像增强等方面。
2.2 边缘检测边缘检测是图像处理中的一项重要任务，它可以提取图像中的边缘信息。
边缘检测算法可以通过计算图像中像素点的梯度值来确定边缘的位置和方向。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
这些算法可以应用于图像分割、目标检测和图像匹配等方面。
2.3 图像增强图像增强是改善图像视觉效果的一种方法。
图像增强算法可以通过调整图像的亮度、对比度和色彩等参数来改善图像的质量。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化、灰度拉伸和自适应增强等。
这些算法可以应用于图像显示、图像打印和图像分析等方面。
3. 图像识别算法3.1 特征提取特征提取是图像识别中的关键步骤之一。
它可以从图像中提取出具有代表性的特征，用于图像的分类和识别。
常用的特征提取算法有SIFT算法、SURF算法和HOG算法等。
彩色图像局部自适应对比度增强算法研究
利用显示器输出。图像在 两个颜 色空间表示的互相转换 ， 利 用 了 Ｍａ Ⅱ ａ ｂ图 像 处 理 工 具 箱 中 的 函 数 ｒ ｇ ｂ ２ ｈ ｓ ｖ（ 把
ＲＧ Ｂ颜 色 空 间 的图像 变换 到 Ｈ Ｓ Ｖ 颜 色 空 间 ）和 ｈ ｓ ｖ ２ ｒ ｇ ｂ （ 把Ｈ Ｓ Ｖ 颜 色空 间 的图像 变换 到 Ｒ Ｇ Ｂ颜 色空 间 ） 日 。 这两 个 颜 色 空 间互 相 转换 的计 算 公 式 主 要 是 下面 的第 ３节 需 要 用， 在此 给 出日 ｏ ＲＧ Ｂ颜 色空 间 到 ＨＳ Ｖ颜 色空 间的 变换 ：
无 定义，如 果 ＭＡ ＝ＭＩ Ｎ
６ 。 Ｇ
数 学 形 态 学 是 一 种 强 有 力 的 图 像 处理 技 术 ， 已 经 成 功 地 应 用 于 灰 度 图 像 处 理 领 域 的 各 个 方 面 。灰
度 图 像 的 膨 胀和 腐蚀 算 子 ： 求 结 构 元 素 确 定 的 图 像
像 对 比度 的 同 时 ， 能 够保 持 图像 色 调 ， 提 高 图像 质 量 。 ，
关键词 ：自适应对 比度 增强；数学形来自学 ； 彩 色空间； 增 强算法
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献 标 识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ２ － ０ ５ ４ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ － ０ １ ０ ９ － ０ ３
子 集 中像 素 值 的 最 大 值 和 最 小 值 。开 算 子 是 先 腐蚀
后 膨胀 ， 闭算子是 先膨胀 后腐 蚀 ， 这 四 个 基 本 算 子 的 组 合 构 成 了 灰 度 形 态 学 的 所 有 算 法 。 由 于 彩 色 图 像 的 向量 特 性 ， 不 能 直 接 把 灰 度 图 像 形 态 学 推 广 到 彩 色 图像 ， 必须 先定 义合 适 的颜 色 向 量序 【 ｌ 】 。 本 文 利
夜间拍照图像质量增强算法的研究与实现
夜间拍照图像质量增强算法的研究与实现曾皓;杨荣坚;陈鹏【摘要】由于移动智能设备在夜间拍摄图像时,传统的闪光灯和无闪光灯条件下拍摄图像的融合算法在图像配准步骤中存在不准确以及在图像融合步骤中存在效果不佳的缺点.针对上述问题,提出一种夜间拍照图像质量增强算法.该算法首先提出基于ASIFT夜间图像配准算法来对闪光灯和无闪光灯条件下拍摄图像进行配准,避免传统配准方法的过拟合问题,然后用基于细节重构的图像融合算法对配准后图像进行融合,大大增强图像的细节信息.实验结果表明,基于ASIFT的夜间图像配准算法,可以提高夜间图像配准精确度,有效地避免出现重影等问题,而基于细节重构的图像融合算法有效地解决了色偏问题和细节提取问题.经过该算法处理后的图像既保留原来的光照氛围,又增强图像的细节信息,大大提高了图像的主客观质量.%When smart device take picture at night, the conventional image fusion algorithm of flash and no-flash image pairs has problems of inaccuracy of image registration and unsatisfied result of image enhancement.Thus, an image enhancement algorithm for nighttime image is proposed.Firstly, in order to avoid the over-fitting problem caused by feature points which are too concentrated, a nighttime image registration algorithm based on Affine-SIFT is proposed to register flash and no-flash image pairs.Next, the presented method used image fusion algorithm based on detail reconstruction to fuse the registered flash and no-flash image pairs.The experimental results show that the proposed algorithm can improve the accuracy of image registration and avoid the ghost in fusedimage.Furthermore, the proposed algorithm can improve the details inimage and reduce color distortion.Flash and no-flash image pairs processed by the proposed algorithm can maintain ambient illumination in the no-flash image, improving the details and quality.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2017(034)004【总页数】10页(P193-201,280)【关键词】图像配准;图像增强;ASIFT;特征点均衡【作者】曾皓;杨荣坚;陈鹏【作者单位】中国民用航空西北地区空中交通管理局通信网络中心陕西西安710086;西安电子科技大学通信工程学院陕西西安 710071;西安电子科技大学通信工程学院陕西西安 710071【正文语种】中文【中图分类】TP3随着人们的生活水平的日益提高，相机以及智能手机越来越普及。
局部自适应图像增强的ORB-SLAM2算法
局部自适应图像增强的ORB-SLAM2算法
李宪华;田硕宇;宋韬
【期刊名称】《安徽理工大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(42)5
【摘要】针对ORB-SLAM2在低照度、低纹理环境下的系统漂移误差较大和鲁棒性不足的问题,提出了一种基于自适应伽马变换的局部图像增强算法。
首先,为了实现对图像低光部分的快速识别,将每一帧分解为若干个小图像块,根据亮度和对比度将图像块进行划分,对其中照度较好的部分使用固定阈值直接提取特征点;其次,针对复杂的低光环境,设计了基于自适应伽马值的局部图像增强算法,对复杂低光部分进行不同程度的图像增强后再提取特征点;最后,在EUROC数据集中对改进后的算法进行测试。
结果表明,改进的算法能在计算时间增加不明显的情况下,在低光环境下提取出更多的特征点,整体系统漂移误差降低了17%,在低光部分的最大系统漂移误差降低了57%,有效地提高了低光环境下系统的精度和鲁棒性。
【总页数】9页(P15-23)
【作者】李宪华;田硕宇;宋韬
【作者单位】安徽理工大学机械工程学院;安徽理工大学人工智能学院;上海大学机电工程与自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
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3.果蝇算法与改进蚁群算法优化模糊集的自适应图像增强
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5.局部特征与全局信息联合的自适应图像增强算法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
序列图像自适应增强目标定位算法研究
关键涧： 自适应 增 强 ； 目标 定位 ； 态 学 ； 形 矩 Ｄ ：（３７ ／ｉ ｎ１０ — ３ １ ０ ００ ． ６ 文章 编 号 ：０ ２ ８ ３ （０ ０ ０ — １ １０ 文 献标 识 码 ： 中 图 分 类 号 ：Ｐ ９ ＯＩ ｌ． ８ ．ｓ． ２ ８ ３ ． １ ． ０ ） ７ ｊｓ ０ ２ ３４ １０ — ３ １２ １ ）３ ０ ５ － ３ Ａ Ｔ３１
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适应增强￣－ 将初始 目标位置附近的像素分类为 目标和背景两部分 。对 目标像素 ， 用形 态学滤波去除误分类及噪 声， ； Ｌ － 运 此后运 用
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基于机器学习的图像去噪与增强算法研究
基于机器学习的图像去噪与增强算法研究图像去噪与增强是计算机视觉领域的重要问题，其在图像处理、计算机图形学、医学影像等领域具有广泛的应用价值。
随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的图像去噪与增强算法成为研究热点。
本文将探讨基于机器学习的图像去噪与增强算法的研究现状、方法原理以及应用前景。
首先，我们来了解一下图像去噪与增强的概念。
图像去噪是指对受到噪声干扰的图像进行恢复，去除噪声，提高图像的质量和清晰度；而图像增强是指通过增加图像的对比度、亮度或者细节等方式来改善图像的可视效果。
图像去噪与增强算法的研究旨在提高图像质量，提供更好的图像分析和识别性能。
基于机器学习的图像去噪与增强算法的研究主要集中在两个方向：基于传统机器学习方法和基于深度学习方法。
在基于传统机器学习方法方面，常用的算法包括支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）等。
这些方法通过构建合适的特征提取和分类器模型，实现对噪声的准确去除和图像质量的有效增强。
然而，传统机器学习方法往往需要手动设计合适的特征提取器，缺乏对复杂图像的自适应性和泛化能力。
相比之下，基于深度学习方法在图像去噪与增强任务上展现出强大的表现。
深度学习从数据中学习特征和模式，无需手动设计特征提取器，能够自动学习到更复杂和抽象的特征表示。
目前最流行的基于深度学习的图像去噪与增强算法主要是基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的模型。
通过建立深度的卷积神经网络模型，利用其强大的特征提取和表达能力，有效地去除图像中的噪声和增强图像的质量。
近年来，基于深度学习的图像去噪与增强算法取得了许多研究突破。
例如，CycleGAN 是一种基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）的图像去噪算法，通过对抗训练的方式实现对低质量图像的生成，进而达到去噪和增强的效果。
基于偏微分方程的图像复原和增强算法研究
PART SIX
基于偏微分方程的图 像复原和增强算法在 处理细节和边缘方面 优于其他算法。
该算法在保持图像 原始质量的同时， 能够更好地去除噪 声和进行图像增强。
与传统的图像处理算法 相比，基于偏微分方程 的算法具有更高的计算 效率和更好的实时性能。
该算法在处理复杂图 像和应对不同应用场 景时，具有更强的适 应性和鲁棒性。
自然场景：适用于图像复原和增强算法，能够提高图像质量 人造场景：适用于图像增强算法，能够改善图像的视觉效果 医学影像：适用于图像复原算法，能够恢复图像的原始面貌 遥感图像：适用于图像增强算法，能够提高图像的分辨率和清晰度
算法比较：基于偏微分方程的图像复原和增强算法与其他算法的优缺点比较
偏微分方程模型建立：根据图像退化的 原因，建立相应的偏微分方程模型
输出图像：将处理后的图像输出，供用 户查看和使用
优点：基于偏微分方程的图像复原和增强算法能够有效地处理图像模糊、噪声等问题，提高图 像质量。
缺点：算法计算量大，需要较高的计算资源和时间成本，且对初始图像的质量要求较高，否则 可能无法得到理想的复原效果。
,a click to unlimited possibilities
汇报人：
CONTENTS
PART ONE
PART TWO
定义：描述物理现象变化规律的数学模型 类型：椭圆型、抛物型、双曲型 求解方法：有限差分法、有限元法、谱方法等 在图像处理中的应用：图像去噪、图像增强、图像修复等
偏微分方程在 图像处理中的
适用范围：适用于处理受到模糊、噪声等影响的图像，但不适用于所有类型的图像处理问题。
改进方向：可以通过优化算法、降低计算复杂度、提高算法的自适应性和鲁棒性等方式对算法 进行改进。
探究如何增强数字CR医学图像自适应的方法
探究如何增强数字CR医学图像自适应的方法发表时间：2015-01-15T13:48:02.810Z 来源：《医药前沿》2014年第25期供稿作者：张海峰[导读] 所谓CR也可以称之为计算机X线摄影，或者是数字化的X线摄影。
张海峰（江西医学高等专科学校 334000）【摘要】本文主要对如何探究增强数字CR医学图像的自适应方法进行研究，进而提出以下相关内容，希望能够为相关工作人员提供一些参考。
【关键词】数字CR 医学图像自适应增加【中图分类号】R445 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2014）25-0108-02引言：针对数字CR放射成像而言，在一定程度上是以计算机强大的图像处理优势、去胶片诊断以及高灰阶分辨率优势等，得到了放射医生的青睐。
由于成为图像存档的实现以及系统传输的先决条件，进一步的成为医学成像技术的一个新热点。
数字CR医学放射图像和其他一般的视频图像是不同的，所有就表现出图像具有着比较宽的动态范围以及较差的对比度。
所以应该对其图像加强处理，对视觉质量进行改善，有利于医生准确的诊断。
1.关于CR所谓CR也可以称之为计算机X线摄影，或者是数字化的X线摄影。
所谓的CR数字化主要是通过一个能够反复读取的成像板来对胶片以及增感屏进行代替，在经过曝光之后，反复读取成像板上面生产的潜影，把反复读取成像板放入到CR扫描仪当中，采用激光束来对反复成像板扫描，在读取到信息之后经过模数转换之后生产数字影像。
CR系统实现常规的X线摄影信息数字化，从而能够使常规的X线摄影的模拟信息直接的装备成为数字的信息，同时也能够有效的提高图像的分辨以及显示能力，有效的突破常规的X线摄影技术所固有的局限性，通过计算机来对各种图像进行处理之后，能够使显示信息得到稳步的增加，同时也能够有效的降低X线摄影的辐射剂量以及对辐射过程中所造成的损失有效的降低，并且仅仅只是需要一次的影响捕捉就能够满足诊断的要求，如果是在曝光量不足或者是曝光量过多的情况下能够更好的显示出图像，进而能够有效的避免由于X线摄影参数选择的不恰当而重新拍摄，也能够有效的减少被检查人员X线接受的计量。
基于DMD红外视景图像自适应增强算法研究
Ｋｅ ｒ ｓ Ｉ ｓｍｕ ａ ｉ ｎ ｉ ｇ ｓ ＤＭ Ｄ， Ｍ ＴＦ， ＬＳ ｖ ｗｏ ｄ ： Ｒ ｉ ｌ ｔ ｏ ｍａ ｅ ， Ｆ， ｋ ｉｅ ｅ ｇ ， Ｗ ＿ｎ ｒｆ ｔｒ ｎｆ．ｄ ｅ ｅ ｅ ｌ ｉ ｉ ｅ
０ 引 言
红外 成 像 半 实物 仿 真 系 统 可 以在 室 内模 拟 生 成
第３ ４卷 第 ８ 期
２ １ ０ ２年 ８ 月
・
红 外 技 术
Ｖ １ ４ Ｎｏ ８ ０３ ＿． ．
Ａｕｇ． ２ ２ ０１ Ｉ来自ｆａ ｅ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｎｒｒｄＴ ｃ ｎ ｌｇ
＜ 图像处理 与仿真 ＞
基于 Ｄ ＭＤ红外视景 图像 自适应增 强算法研 究
袁宏武 ，吴令夏 ，崔怀超 ，李小 明 ，韩裕 生
Ｙ ＵＡ Ｎ ｏ ｇ． Ｗ Ｕ ｎｇ ｘ ａ Ｈ ｎ ｗｕ ， Ｌｉ — ｉ ２ ＣＵＩＨｕａ— ｈａ ２ ｉｃ ｏ
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（ ．ｅ ａ ｐ ｉ ｅ ｃ ｏＥ ｇ ｅｉ ， ｒ ｙＯ ｃ ｒ ｃｄｍ ， ｆ ｉ ３ ０ １Ｃ ｉａ １ ｙＬ ｂｏ ｔ —ｌ ｔ ｎ ｔ ｒ ｇ Ａ ｍ ｆ ｅ Ａ ａ ｅ ｙ Ｈｅ ０ ３ ， ｈ ： Ｋ ｆＯ ｃ ｅ ｒ ｎ ｎ ｅ ｉ ｅ２ ｎ
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基于深度学习的图像识别算法优化研究及应用
基于深度学习的图像识别算法优化研究及应用深度学习技术在图像识别领域取得了重大突破，并被广泛应用于各个领域，包括人脸识别、车牌识别、物体识别等。
随着深度学习算法的不断发展和改进，如何优化深度学习的图像识别算法并加以应用成为当前的研究热点之一。
本文将探讨基于深度学习的图像识别算法优化研究及应用的相关内容。
一、概述深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，通过多层神经网络对图像进行学习和识别。
基于深度学习的图像识别算法优化研究旨在提高图像识别算法的精确度、准确度和效率，以更好地满足实际应用场景的需求。
二、算法优化研究1. 数据预处理在深度学习的图像识别算法中，数据预处理是非常重要的一环。
首先，需要对原始图像进行去噪、增强等预处理操作，以提高图像质量。
其次，对图像进行大小调整、裁剪等操作，以适应不同模型的输入尺寸。
此外，还可以应用数据增强技术，如平移、旋转、翻转等操作，以增加数据样本的多样性，提高算法的鲁棒性和泛化能力。
2. 神经网络结构设计神经网络结构的设计对图像识别算法优化具有重要影响。
传统的卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别，但其存在着计算量大、参数多等问题。
为了优化神经网络结构，可以采用轻量级网络结构，如MobileNet、ShuffleNet等。
这些网络结构通过减少卷积层的参数量和计算量来提高效率，同时保持较高的精度。
3. 损失函数优化损失函数是衡量模型对输入图像进行分类的准确度的指标。
优化损失函数可以进一步提高图像识别算法的精确度和准确度。
常用的损失函数优化方法包括交叉熵损失函数、平方损失函数、极大似然估计等。
此外，可以结合正则化技术，如L1正则化、L2正则化等，以降低模型的过拟合风险。
4. 梯度优化算法梯度优化算法对深度学习的图像识别算法优化至关重要。
传统的梯度下降算法存在着局部最优解问题和收敛速度慢等缺点。
为了提高算法的效率和准确度，可以采用自适应学习率算法，如Adam、RMSProp等，以自动调整学习率，加快模型的收敛速度。
低光环境下图像增强的自适应伽玛校正法
低光环境下图像增强的自适应伽玛校正法在现代图像处理领域，低光环境下的图像增强是一个重要的研究课题。
由于光照不足，低光图像往往呈现出噪声多、对比度低、细节模糊等问题，这给图像的分析和理解带来了很大的挑战。
为了改善低光图像的质量，研究者们提出了多种图像增强技术，其中自适应伽玛校正法因其简单有效而受到广泛关注。
一、低光环境下图像增强的必要性在低光环境下，由于环境光照强度低，摄像头捕获到的图像往往亮度不足，导致图像中的许多细节信息丢失，影响了图像的可读性和可用性。
例如，在夜间监控、天文观测、医学成像等领域，低光图像的增强对于获取清晰、可识别的图像至关重要。
因此，开发有效的低光图像增强技术，以提高图像的亮度、对比度和细节，是图像处理领域的一个重要研究方向。
二、自适应伽玛校正法的原理伽玛校正是一种广泛使用的图像亮度调整技术，它通过非线性变换来调整图像的亮度和对比度。
在伽玛校正中，图像的每个像素值都会乘以一个伽玛值，然后进行幂次变换。
自适应伽玛校正法是伽玛校正的一种改进，它根据图像的局部特征动态调整伽玛值，以实现更精细的亮度和对比度调整。
自适应伽玛校正法的核心思想是，图像的不同区域可能需要不同的伽玛值来达到最佳的视觉效果。
例如，图像的暗部可能需要更高的伽玛值来提升亮度，而亮部则需要较低的伽玛值来避免过曝。
通过分析图像的局部特征，如直方图、梯度等，可以确定每个区域的最佳伽玛值。
三、自适应伽玛校正法的实现步骤1. 图像预处理：在进行自适应伽玛校正之前，通常需要对图像进行预处理，以减少噪声和增强图像的边缘信息。
预处理步骤可能包括去噪、锐化等操作。
2. 局部特征提取：对预处理后的图像进行局部特征提取，这可能包括计算图像的局部直方图、梯度图等。
这些特征将用于后续的伽玛值计算。
3. 伽玛值计算：根据提取的局部特征，为图像的每个区域计算合适的伽玛值。
这一步骤通常涉及到一个优化过程，目标是最大化图像的对比度和细节。
4. 伽玛校正：使用计算得到的伽玛值对图像进行伽玛校正。
基于CLAHE的铝模天花样本图像增强算法研究
现代电子技术Modern Electronics Technique2024年2月1日第47卷第3期Feb. 2024Vol. 47 No. 30 引 言在拍摄、生成、压缩、存储图像过程中，图像会受到各种各样状况的影响。
例如在获取图像时会因为天气原因，不同光照条件和图像亮度也会出现细微的变化，而且由于仪器设备的质量、参数的设置以及人员的操作都会使图像质量存在一定程度上的损伤，影响图像的质量。
图像增强算法[1]正是对受损的图像进行“修补”，以此来满足各方面的需求。
直方图均衡化算法[2]是一种简单且广泛用于图像增强的方法，因此在图像处理中被广泛采用。
当优化铝模天花图像的灰度直方图时，本文的基本思想是将其从较为集中的灰度区间拉伸至全部灰度区间，以扩大图像的灰度值范围并提升图像对比度，从而突出部分细节信息效果，直方图法无需借助外来因素的参数设置，可以自成系统的运行，能有效提高对比度，处理速度快。
但是直方图均衡化算法也存在一些缺点，如在增强处理过程中许多灰度级被合并，从而导致处理后出现图像扭曲的情况。
为了改善这一问题，采用限制对比度的自适应直方图均衡化算法。
在原图像的基于CLAHE 的铝模天花样本图像增强算法研究许佳琪， 陈名煜（东华理工大学 信息工程学院， 江西 南昌 330000）摘 要： 在拍摄铝模天花图片过程中，光线暗、曝光不足都是造成图片整体亮度偏低的原因，使得图片丢失边缘细节信息。
为了改善图像视觉效果，设计一种改进的直方图均衡化技术，即限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE ）算法。
从计算初始直方图开始，对每个像素的出现频率都进行记录，汇总后得到初始直方图。
在初始直方图的基础上，计算出正规化直方图和累计直方图并且求均衡化的映射关系，然后将结果写入新图像中。
实验结果表明，经过CLAHE 增强处理后，抑制了干扰区域，突出了图片中的特征点。
与单独的直方图均衡算法相比，CLAHE 能非常有效地提高铝模天花图像的清晰度与对比度。
基于人工欠曝光融合和白平衡技术的水下图像增强算法
2021⁃12⁃10计算机应用,Journal of Computer Applications2021,41(12):3672-3679ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//基于人工欠曝光融合和白平衡技术的水下图像增强算法陶冶1，2*，许文海1，徐鲁强2，郭富城2，蒲海波2，陈广同2（1.大连海事大学信息科学技术学院，辽宁大连116026；2.辽宁港口集团有限公司专业能力中心，辽宁大连116001）（∗通信作者电子邮箱taoyeln@ ）摘要：获得清晰准确的水下图像是人类探索水下世界的重要前置条件。
然而与平常图像相比，水下图像往往具有对比度低、细节保留不足及颜色失真等问题，这导致其视觉效果不佳。
针对上述问题，提出了基于人工欠曝光融合和白平衡技术（AUF+WB ）的水下图像增强算法。
首先，利用调节伽马值的方式对原始水下图像进行操作，从而生成5幅相应的欠曝光图像；然后，以对比度、饱和度及良好曝光度作为融合权重，并结合多尺度融合来生成融合图像；最后，将各类颜色通道补偿后的图像分别结合灰色世界假设白平衡生成相应的白平衡图像，再利用水下彩色图像质量评价指标（UCIQE ）及水下图像质量评价标准（UIQM ）对得到的白平衡图像进行评价。
通过选取不同类型的水下图像作为实验样本，将AUF+WB 算法与现存先进的水下图像去雾算法进行比较，结果表明AUF+WB 算法在图像质量定性、定量两方面分析中和对比算法相比均有更好的表现。
所提出的AUF+WB 算法可矫正水下图像的颜色失真，并增强其对比度、恢复其细节，有效提升了水下图像的视觉质量。
关键词：水下图像；图像增强；图像融合；伽马矫正；白平衡中图分类号：TP751.1文献标志码：AUnderwater image enhancement algorithm based onartificial under -exposure fusion and white -balancing techniqueTAO Ye 1，2*，XU Wenhai 1，XU Luqiang 2，GUO Fucheng 2，PU Haibo 2，CHEN Guangtong 2（rmation Science and Technology College ，Dalian Maritime University ，Dalian Liaoning 116026，China ；2.Professional Competence Centre ，Liaoning Port Group Company Limited ，Dalian Liaoning 116001，China ）Abstract:Acquisition of clear and accurate underwater images is an important prerequisite to help people explore theunderwater world.However ，compared with regular images ，underwater images always have problems such as low contrast ，detail loss and color distortion ，resulting in bad visual effect.In order to solve the problems ，a new underwater image enhancement algorithm based on Artificial Under -exposure Fusion and White -Balancing technique （AUF+WB ）was proposed.Firstly ，the Gamma correction operation was used to process the original underwater image and generate 5corresponding under -exposure images.Then ，the contrast ，saturation and well -exposedness were employed as fusion weights ，and the multi -scale fusion method was combined to generate the fused image.Finally ，the images compensated by various color channels were combined with the Gray -World white balance assumption respectively to generate the corresponding white balance images ，and these obtained white balance images were evaluated by using the Underwater Color Image Quality Evaluation （UCIQE ）and the Underwater Image Quality Measure （UIQM ）.With selecting different types of underwater images as experimental samples ，the proposed AUF+WB algorithm was compared with the existing state -of -the -art underwater image defogging algorithms.The results show that ，the proposed AUF+WB algorithm has better performance than the comparison algorithms on both qualitative and quantitative analysis of image quality.The proposed AUF+WB algorithm can effectively improve the visual quality of underwater images by removing color distortion ，enhancing contrast ，and recovering details of underwater images.Key words:underwater image;image enhancement;image fusion;Gamma correction;white balance0引言随着人口的不断增长，人类对海洋的探索和对其资源的应用愈加频繁。
自适应多尺度图像细节增强算法研究
自适应多尺度图像细节增强算法研究自适应多尺度图像细节增强算法研究在数字图像处理领域，图像细节增强是一个重要的研究方向，它旨在改善图像的视觉质量，增强图像中的边缘、纹理等细节信息，以满足不同应用场景的需求。
随着多媒体技术的快速发展，图像细节增强技术在图像恢复、图像压缩、图像分析等领域的应用越来越广泛。
本文将探讨自适应多尺度图像细节增强算法的研究，分析其重要性、挑战以及实现途径。
一、图像细节增强算法概述图像细节增强算法是通过增强图像中的高频信息，来提高图像的视觉质量。
它包括边缘增强、纹理增强等多种方法。
图像细节增强算法的发展，不仅能够改善图像的视觉效果，还将对图像分析、图像识别等技术产生深远的影响。
1.1 图像细节增强算法的核心特性图像细节增强算法的核心特性主要包括以下几个方面：自适应性、多尺度性、实时性。
自适应性是指算法能够根据图像内容的不同，自动调整增强策略，以达到最佳增强效果。
多尺度性是指算法能够在不同尺度上对图像进行处理，以增强不同层次的细节信息。
实时性是指算法能够在较短的时间内完成处理，满足实时处理的需求。
1.2 图像细节增强算法的应用场景图像细节增强算法的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 医学图像处理：在医学图像分析中，细节增强有助于更清晰地显示组织结构和病变特征。
- 卫星图像处理：在遥感图像分析中，细节增强有助于更准确地识别地表特征和变化。
- 视频监控：在视频监控系统中，细节增强可以提高监控图像的清晰度，有助于目标识别和跟踪。
- 数字媒体：在数字媒体制作中，细节增强可以提升图像和视频的视觉质量，增强用户体验。
二、自适应多尺度图像细节增强算法的制定自适应多尺度图像细节增强算法的制定是一个复杂的过程，需要综合考虑图像的特性和增强的需求。
2.1 算法设计原则在设计自适应多尺度图像细节增强算法时，需要遵循以下原则：- 有效性：算法能够有效地增强图像细节，提高图像的视觉质量。
- 鲁棒性：算法能够在不同的图像和环境下稳定工作，不受噪声和干扰的影响。
自适应IQA阈值序列图像NLM超分辨重建方法
图像空间分辨率是衡量图像质量的一个重要指标，也是光学成像技术的核心竞争力。
在实际成像过程中，受成像传感器硬件成本、制造工艺、光路传输条件等诸多因素限制，呈现在人们眼前的图像未必都具备足够的分辨率，由此引出了图像的超分辨率（super resolution，SR）重建问题。
从低分辨率（low resolution，LR）图像生成高分辨率（high resolution，HR）图像的过程是个逆问题，需要建立合适的成像退化模型。
由采样定理可知，多幅不同的高分辨率图像都可能通过下采样得到同一幅低分辨率图像。
因此，图像超分辨率重建问题是一个非适定的问题（ill-posed problem），单纯从退化模型出发估计得到的求解结果是不稳定的。
想要得到鲁棒性高且尽可能接近真实值（ground truth）的求解结果，往往需要引入其他约束条件。
解决这一非适定问题的思路有两种：一种思路是引入先验知识，借助图像的先验知识（例如：机器学习的数据训练）去降低退化模型的复杂度或固定相关参数，从而得到稳定的解；另一种思路是通过对多自适应IQA阈值序列图像NLM超分辨重建方法韦子先，熊正强，毛昱童，孙涛武汉大学电子信息学院，武汉430072摘要：序列图像超分辨率（super resolution，SR）算法可以利用多帧低分辨率图像之间的互补信息重建出一张高分辨率结果。
传统非局部均值（non-local means，NLM）超分辨率重建方法的迭代次数选取和最佳SR重建结果筛选过程高度依赖使用者经验值和主观评价，这极大地增加了算法复杂度，降低了算法的鲁棒性。
为了解决这两个问题，提出一种基于图像质量评价（image quality assessment，IQA）自适应阈值的NLM超分辨重建算法。
通过设计一种SR重建结果质量评价指标，将该指标引入到NLM重建算法中：一方面作为阈值，用以确定算法迭代收敛条件；另一方面作为评价标准，用以筛选多个输出结果中重建效果最佳的高分辨率图像。
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图像自适应增强算法研究设计（）图像自适应增强算法研究目录引言 (3)1 图像增强的基本理论 (6)1.1数字图像的一些基本概念 (7)1.1.1数字图像的表示 (7)1.1.2采样 (7)1.1.3量化 (9)1.2灰度变换 (10)1.2.1线性灰度变换 (10)1.2.2分段线性灰度转换 (12)1.2.3灰度非线性变换 (12)1.3直方图修正 (13)1.3.1灰度直方图的定义 (14)1.3.2直方图的性质 (15)1.4直方图均衡化 (16)1.5局域直方图均衡化 (18)2 图像增强方法的改进 (20)2.1基于小波变换的图像增强方法 (21)2.1.1小波变换理论基础 (21)2.1.2小波与小波变换 (22)2.1.3图像质量的评价标准 (24)2.1.4小波变换算法思想分析 (24)2.2基于高通滤波器的图像增强方法 (26)2.2.1基本理论 (27)2.2.2高通滤波器算法思想分析 (29)3 几种增强的实验结果与分析 (31)3.1小波增强 (31)3.2直方图均衡化 (33)3.3总结 (36)结论 (37)致谢 (38)参考文献 (39)附录1 小波增强源程序 (42)附录2 对比增强源程序 (43)摘要在图像处理中，图像增强技术对于提高图像的质量起着其重要作用。
它通过有选择的强调图像中的某些信息而抑制另外一些信息，以改善图像的视觉效果，将原图像转换成另外一种更加适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。
传统的图像灰度增强方法通过增大灰度级别的间距来达到增加图像灰度对比度的目的。
当图像所占用的灰度级别个数非常少时，传统方法就不能达到预期的增强效果了。
小波多分辨分析由于它能多尺度多角度提取信号特征，往往可在不同尺度上噪声和信号明显地区分开来，所以它在图像去噪和增强方面有很大优势。
本文提出的基于小波技术的梯度增强方法的基础上，通过增加灰度数量和增强图像的灰度对比度，取得了较好的增强效果。
针对不同特点的图像采用相应的图像增强方法可以达到较好的增强效果。
实验结果表明，本文提出的改进方法对于某些图像取得了比传统的增强方法更好的效果。
关键词：图像处理；直方图；图像增强；直方图均衡；小波变换AbstractImage enhancement technology plays a very important role to improve image quality in image processing. By enhancing some information and restraining other information selectively it can improve image visual effect observably or computer analysis and processing better. Increasing the intervals of gray levels, enhancing gray contrast is implemented by the traditional gray enhancement algorithms. When the number of gray levels used by an image is very less, anticipated effects are difficultly achieved.Wavelet analysis has predominant advantages in image de-noising and image enhancement，due to its extracting multi-resolution characters of signal and making the difference between noise and signal very clear．This thesis proposed the grads enhancement algorithm based on wavelet transforms that can achieve the better effects by increasing the number of gray levels and enhancing gray contrast. Using appropriate method of image enhancement for different characteristics of images, better enhancement effects can be achieved．Experiences showed that the improved algorithms proposed by the thesis achieved better effects than the existing algorithms．Keywords：Image processing; Histogram; Image enhancement; Histogram equalization ;Wavelet trasfrom引言人们对外界的信息百分之七十五来自图像，也就是说人类大部分信息都是从图像中获取的。
利用计算机对图像进行各种形式的处理，促进了图像处理技术的发展[1]。
图像增强本身就是图像处理中最具吸引力的领域之一。
随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理今年得到飞发展，已经成功的应用于几乎与所有与成像有关的领域，并正发挥着,其重要作用。
它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得预期的结果。
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。
图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。
“图”是物体反射或透射光的分布，“像"是入的视觉系统所接受的图在人脑中的所形成的印象或者认识。
照片、绘画、书法作品、手写汉字、传真、卫星云图、影视画面、X光片、脑电图、心电图等都是图像。
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。
在摄影时由于光照条件不足或者过度，会使图像过暗或者过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像变得很模糊；传输过程中会引入各种不同类型的噪声。
总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面存在着诸多的问题，这类问题我们不防称之为质量问题。
尽管由于目的、观点、爱好等不同，图像质量有很难统一的定义和标准。
但是根绝应用改善图像质量却是一个共同的目标[2]。
一般情况下，经过图像增强处理后，图像的视觉效果会得到改善，某些特定某些信息的辨识能力，其他信息被压缩了。
因此，图像增强处理并不是一种无损处理，更不能增加原图像的信息，而是通过某种技术手段有选择的突出对某一具体应用的“有用’’的信息，削弱或抑制一些无用信息。
图像增强的目的就是增强图像的视觉效果，将原图像转换成一种更加适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。
它一般要借助于人眼的视觉特性，以取得看起来较好的视觉效果，很少涉及客观和统一的标准。
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。
目前数字图像处理的应用越来越广泛，已经渗透到工程、工业、医疗保健、航空航天、军事、科研、安全保卫等各个领域，在国民经济中发挥越来大的作用。
卫星遥感数字图像处理技术可以广泛别技术则在公共安全领域得到了广泛应用；在医学领域，CT、核磁共振等技术应用于临床诊断。
如图像处理在医学界的应用非常广泛，无论是临床诊断还是病理研究都大量采用图像处理技术。
如在医学领域利用图像处理技术可以临床实现对疾病直观，无痛，安全方便的诊断和治疗，受到了广大患者的欢迎与接受。
在工业方面，计算机图像处理技术元件缺陷检测等等，在军事公安领域可采用图像处理与模式等识别方法实现监控、案件侦破、交通管理等，如巡航导弹地形识别；测试雷达的地形侦察；遥感飞行器RPV的引导；虹膜识别等。
图像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新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将发展更为重要的作用。
大型机在图像处理的过程中，图像增强是一个非常重要的环节，本论文的主要内容就是围绕图像增强部分的一些基本理论和算法以及在生物医学方面的的应用。
计算机图像处理的发展历史并不长，但是引起了人们的足够重视。
总体来说，图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期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。
在这一时期，由于图像存储成本高，处理设备造价高，因而其应用面很窄。
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，对图像处理技术的发展起到了很好的促进作用。
到了20世纪80年代，图像处理技术进入普及期，此时的微机已经能够承担起图形图像处理的任务。
VLSI的出现使得处理速度大大提高，而造价却进一步降低，这极大的促进了图像系统的普及和应用。
图像增强需要图像处理的其重要组成部分，传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了其重要作用。
随着对图像技术研究的不断深入和发展，新的图像增强方法不断出现。
传统的图像增强方法基本可以分为空域图像增强方法和频域图像增强方法两大类。
空域是指组成图像的像素的集合，空域图像增强直接对图像中像素灰度值进行预算处理，如灰度变换、直方图均衡化、图像的空域平滑和锐化处理、位彩色处理等。
频域图像增强对图像进行傅立叶变换后的频谱成分进行操作，然后逆傅立叶变换获得所需结果[3]。
如低通滤波技术、高通滤波技术、带通和带阻滤波、同态滤波等。
目前研究较热的是局部直方图均衡化增强算法、基于小波变化的增强方法和基于模糊数学的增强方法。
目前由于还没有一种通用的衡量图像质量的指标能够用来评价图像增强方法的优劣，图像增强理论有待进一步完善。
因此，图像增强技术的探索具有实验性和多样性。
增强的方法往往具有针对性，以至于对某类图像增强效果好的增强方法未必一定适用于另一类图像，例如某种图像增强算法中可能对于X射线图像具有很好的增强效果，但是他就不是增强从空间探测器传回的火星图像的最好方法。
经常采用的方法是使用几种增强技术的组合或使用调节参量的方法。
图像增强的最大困难时，很难对增强结果加以量化描述，只能靠经验，人的主观感觉加以评价。
本文的研究内容：第一章图像增强的基本理论第二章图像增强方法的改进第三章几种增强的实验结果与分析第四章结论1 图像增强的基本理论图像增强处理是指根据一定的要求，突出图像中感兴趣的信息，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用信息得到加强的信息处理。