最新图像自适应增强算法研究设计(

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

Abstract

Image 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。