一种快速图像增强算法

基于图的快速图像分割算法

Efficient graph-based image segmentation 2.相关工作 G=(V ,E)，每个节点V i v 对应图像中一个像素点，E 是连接相邻节点的边，每个边有对应有一个权重，这个权重与像素点的特性相关。 最后，我们将提出一类基于图的查找最小割的分割方法。这个最小割准则是最小化那些被分开像素之间的相似度。【18】原文中叫Component,实质上是一个MST,单独的一个像素点也可以看成一个区域。 预备知识： 图是由顶点集（vertices ）和边集（edges ）组成，表示为，顶点，在本文中即为单个的像素点，连接一对顶点的边具有权重，本文中的意义为顶点之间的不相似度，所用的是无向图。 树：特殊的图，图中任意两个顶点，都有路径相连接，但是没有回路。如上图中加粗的边所连接而成的图。如果看成一团乱连的珠子，只保留树中的珠子和连线，那么随便选个珠子，都能把这棵树中所有的珠子都提起来。如果，i 和h 这条边也保留下来，那么h,I,c,f,g 就构成了一个回路。 最小生成树（MST, minimum spanning tree ）：特殊的树，给定需要连接的顶点，选择边权之和最小的树。上图即是一棵MST 。 本文中，初始化时每一个像素点都是一个顶点，然后逐渐合并得到一个区域，确切地说是连接这个区域中的像素点的一个MST 。如图，棕色圆圈为顶点，线段为边，合并棕色顶点所生成的MST ，对应的就是一个分割区域。分割后的结果其实就是森林。 边的权值： 对于孤立的两个像素点，所不同的是颜色，自然就用颜色的距离来衡量两点 的相似性，本文中是使用RGB 的距离，即

图像增强方法的研究

图像增强方法的研究 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。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。本文先对图像增强的原理以及各种增强方法进行概述，然后着重对灰度变换、直方图均衡化、平滑和锐化等几种常用的增强方法进行了深入的研究，在学习数字图像的基本表示与处理方法的基础上，针对图像增强的普遍性问题，研究和实现常用的图像增强方法及其算法，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适用场合，并对其图像增强方法进行性能评价。如何选择合适的方法对图像进行增强处理，是本文的主要工作，为了突出每种增强方法的差异，本文在Matlab的GUI图形操作界面中集合了四种常用算法的程序，以达到对各种算法的对比更直观和鲜明的效果。 关键词：图像增强直方图均衡化灰度变换平滑锐化

目录 1 图像增强的基本理论 (3) 1.1 课题背景及意义 (3) 1.2 课题的主要内容 (4) 1.3 数字图像基本概念 (5) 1.3.1数字图像的表示 (5) 1.3.2 图像的灰度 (5) 1.3.3灰度直方图 (5) 1.4 图像增强概述 (6) 1.5图像增强概述 (8) 1.5.1图像增强的定义 (8) 1.5.2常用的图像增强方法 (8) 1.5.3图像增强的现状与应用 (9) 2 图像增强方法与原理 (10) 2.1 图像变换 (10) 2.1.1 离散图像变换的一般表达式 (10) 2.1.2 离散沃尔什变换 (11) 2.2 灰度变换 (12) 2.2.1 线性变换 (12) 2.2.2 分段线性变换 (13) 2.2.3 非线性变换 (13) 2.3 直方图变换 (14) 2.3.1 直方图修正基础 (14) 2.3.2 直方图均衡化 (16) 2.3.3 直方图规定化 (17) 2.4 图像平滑与锐化 (18) 2.4.1 平滑 (18) 2.4.2 锐化 (19)

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:375212239@https://www.360docs.net/doc/c45069119.html, 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。 1.2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

一种基于视觉特性的彩色图像增强算法

计算机与现代化　２０１４年第２期 ＪＩＳＵＡＮＪＩＹＵＸＩＡＮＤＡＩＨＵＡ总第２２２期 文章编号：１００６－２４７５（２０１４）０２－００７３－０４收稿日期：２０１３－０９－０９ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０９７２１０１）；江苏省科技支撑计划项目（ＢＥ２０１２０９６，ＢＥ２０１３３７２）；南通市科技计划项目（ＢＫ２０１２０２５） 作者简介：束代群（１９８８－），女，江苏盐城人，河海大学物联网工程学院硕士研究生，研究方向：数字图像处理；朱浩（１９８９－），男，硕士研究生，研究方向：数字图像处理；盛惠兴（１９６１－），男，江苏无锡人，副教授，硕士，研究方向：信息获取与处理，通信系统；李庆武（１９６４－），男，河南新乡人，教授，博士生导师，博士，研究方向：数字图像处理，信息获取与智能感知。一种基于视觉特性的彩色图像增强算法 束代群１，朱　浩１，盛惠兴１，２，李庆武１，２，周　军２ （１．河海大学物联网工程学院，江苏常州２１３０２２；２．南通河海大学海洋与近海工程研究院，江苏南通２２６０１９） 摘要：为了增强图像暗区域部分，基于人类视觉系统的全局和局部自适应调节原理，提出一种彩色图像增强方法。该方法主要包括全局自适应亮度调节、局部对比度增强和颜色恢复３个部分。全局亮度调节采用直方图非线性自适应拉伸来增强暗区域的亮度；局部对比度增强利用当前点与区域像素之间的关系，调节当前点的亮度，以增强图像局部对比度；通过一种自适应的非线性颜色恢复算法恢复图像色彩。通过大量图像对比实验分析表明，本文方法可以自适应有效快速地实现图像增强。 关键词：人类视觉调节原理；自适应亮度调整；局部对比度增强；色彩恢复；快速 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－２４７５．２０１４．０２．０１７ ＡｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＣｏｌｏｒＩｍａｇｅＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔＢａｓｅｄｏｎＨｕｍａｎＶｉｓｕａｌＰｒｏｐｅｒｔｙ ＳＨＵＤａｉ－ｑｕｎ１，ＺＨＵＨａｏ１，ＳＨＥＮＧＨｕｉ－ｘｉｎｇ１，２，ＬＩＱｉｎｇ－ｗｕ１，２，ＺＨＯＵＪｕｎ２ （１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ２１３０２２，Ｃｈｉｎａ； ２．ＮａｎｔｏｎｇＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＭａｒｉｎｅａｎｄＯｆｆｓｈｏｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｎａｎｔｏｎｇ２２６０１９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｄａｒｋａｒｅａｓｏｆａｎｉｍａｇｅ，ａｎｏｖｅｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｂａｓｅｄｏｎｇｌｏｂａｌａｎｄｌｏｃａｌａｄａｐｔａ－ｔｉｏｎｏｆｔｈｅｈｕｍａｎｖｉｓｕａｌｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｍａｉｎｌｙｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆｔｈｒｅｅｐａｒｔｓ：ａｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｇｌｏｂａｌｌｕｍｉ－ｎａｎｃｅａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｆｏｌｌｏｗｅｄｂｙｌｏｃａｌｃｏｎｔｒａｓｔｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｎｄｃｏｌｏｒｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｇｌｏｂａｌｌｕｍｉｎａｎｃｅａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｈｅｌｕ－ｍｉｎａｎｃｅｏｆｄａｒｋｅｒｐｉｘｅｌｓｂａｓｅｄｏｎｎｏｎｌｉｎｅａｒａｄａｐｔｉｖｅｈｉｓｔｏｇｒａｍｓｔｒｅｔｃｈｉｎｇ．Ｔｈｅｌｏｃａｌｃｏｎｔｒａｓｔｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｄｊｕｓｔｓｔｈｅｉｎｔｅｎｓｉｔｙｏｆｅａｃｈｐｉｘｅｌｂａｓｅｄｏｎｉｔｓｒｅｌａｔｉｖｅｍａｇｎｉｔｕｄｅ，ｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｉｔｓｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｒｅｌａｔｉｖｅｍａｇｎｉｔｕｄｅａｎｄｔｈｅｏｕｔｐｕｔｏｆｉｔｓｎｅｉｇｈｂｏｒｉｎｇｐｉｘｅｌｓ．Ｔｈｅｎａｎａｄａｐｔｉｖｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｏｌｏｒｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｃｏｎｖｅｒｔｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｄｉｎｔｅｎｓｉｔｙｉｍａｇｅｂａｃｋｔｏａｃｏｌｏｒｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｂａｓｅｄｏｎａｌａｒｇｅｓｅｔｏｆｉｍａｇｅｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌ－ｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｄａｐｔｉｖｅ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄｒａｐｉｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｕｍａｎｖｉｓｕａｌｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ；ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｌｕｍｉｎａｎｃｅａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ；ｌｏｃａｌｃｏｎｔｒａｓｔｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ｃｏｌｏｒｒｅｓｔｏｒａ－ｔｉｏｎ；ｒａｐｉｄ ０　引　言 图像增强是图像处理重要的组成部分，其根据应 用要求突出图像中感兴趣的部分，同时减弱或去除不 需要的信息，将原图像转换为一种更适合于人眼观察 和计算机分析处理的形式。传统的增强方法有基于 空域的直方图均衡化、同态滤波以及基于变换域的多 尺度增强［１］等。这些方法主要是增强图像的边缘等 高频信息，同时抑制噪声的放大，但缺乏对颜色信息的考虑。而在自然界和人们的日常生活中，接触的大多数是彩色图像。近年来，由于人类视觉系统在处理图像信息上近乎完美的特性，越来越多的学者模仿人眼视觉系统，提出基于人眼视觉特性的图像增强算法［２］，其中ＬａｎｄＥ．Ｈ．等提出了基于Ｒｅｔｉｎｅｘ理论的图像增强算法［３－５］，受到了广泛的关注。一般来说Ｒｅｔｉｎｅｘ算法能够获得较好的彩色图像增强效果，但也存在一些不足。当图像和“灰度世界”假设冲突时，处理的图像

数字图像处理算法汇总

形态学运算：基本思想是具用一定结构形状的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。 腐蚀运算：将结构元素中心遍历整个图像，当图像完全包含结构元素时的中心点的轨迹即为腐蚀后的图像，图像变细。腐蚀运算可用于滤波，选择适当大小和形状的结构元素，可以滤除掉所有不能完全包含结构元素的噪声点。当然利用腐蚀滤除噪声有一个缺点，即在去除噪声的同时，对图像中前景物体形状也会有影响，但当我们只关心物体的位置或者个数时，则影响不大。 膨胀运算：将结构元素中心遍历整个图像边缘，中心点的轨迹即为腐蚀后的图像，图像整体变粗。通常用于将图像原本断裂开来的同一物体桥接起来，对图像进行二值化之后，很容易是一个连通的物体断裂为两个部分，而这会给后续的图像分析造成干扰,此时就可借助膨胀桥接断裂的缝隙。 开运算：先腐蚀后膨胀，可以使图像的轮廓变得光滑，还能使狭窄的连接断开和消除细毛刺；但与腐蚀运算不同的是，图像大的轮廓并没有发生整体的收缩，物体位置也没有发生任何变化。可以去除比结构元素更小的明亮细节，同时保持所有灰度级和较大亮区特性相对不变，可用于补偿不均匀的背景亮度。与腐蚀运算相比，开运算在过滤噪声的同时，并没有对物体的形状轮廓造成明显的影响，但是如果我们只关心物体的位置或者个数时，物体形状的改变不会给我们带来困扰，此时腐蚀滤波具有处理速度上的优势。 闭运算：先膨胀后腐蚀，可以去除比结构元素更小的暗色细节。开闭运算经常组合起来平滑图像并去除噪声。可使轮廓变的平滑，它通常能弥合狭窄的间断，填补小的孔洞。腐蚀运算刚好和开运算相反，膨胀运算刚好和闭运算相反，开闭运算也是对偶的，然而与腐蚀、膨胀不同的是，对于某图像多次应用开或闭运算的效果相同。 击中击不中运算：先由结构元素腐蚀原图像，再将结构元素取反去腐蚀原图像的取反图，最后将两幅处理后的图像取交。主要用于图像中某些特定形状的精确定位。 顶帽变换：原图像减去开运算以后的图像。当图像的背景颜色不均匀时，使用阈值二值化会造成目标轮廓的边缘缺失，此时可用开运算（结构元素小于目标轮廓）对整个图像背景进行合理估计，再用原图像减去开运算以后的图像就会是整个图像的灰度均匀，二值化后的图像不会有缺失。 Sobel算子： Prewitt算子： LOG算子： Canny算子：力图在抗噪声干扰和精确定位之间尊求折中方案，主要步骤如下所示： 1、用高斯滤波器平滑图像； 2、用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向； 3、对梯度幅值进行非极大值抑制； 4、用双阈值算法检测和连接边缘。 Hough变换： 边缘检测：

MATLAB常用图像增强方法(精)

数字图像处理 实验报告 实验名称：常用图像增强方法 专业班级： 07级电子信息工程2班 姓名：王超 学号： 20077427 一、实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用； 2、理解并掌握常用的图像的增强技术。 二、实验步骤 1、显示图像直方图 选择一幅图像，转化为灰度图像后显示其直方图，建立M文件程序如下：a=imread('f:\chuan.jpg'；

b=rgb2gray(a； subplot(1,2,1； imshow(b； subplot(1,2,2； imhist(b 结果如图： 2、直方图均衡化 建立M文件，程序如下：a=imread('f:\chuan.jpg'; b=rgb2gray(a; subplot(1,3,1;imshow(b; subplot(1,3,2;imhist(b;

c=histeq(b,64; [c,T]=histeq(b; subplot(1,3,3;imhist(c 结果如图： 3、采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波，窗口分别采用3*3,5*5,7*7 建立M文件程序如下： a=imread('f:\chuan1.jpg'; x=rgb2gray(a; b=imnoise(x,'salt & pepper', 0.04; subplot(2,2,1;imshow(b; c=medfilt2(b,[3 3]; subplot(2,2,2;imshow(c;

d=medfilt2(b,[5 5]; subplot(2,2,3;imshow(d; e=medfilt2(b,[7 7]; subplot(2,2,4;imshow(e 结果如图：1图为加噪图像，2、3、4图分别为窗口采用3*3、5*5、7*7的滤波后的图像 4、采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 建立M文件程序如下： a=imread('f:\chuan1.jpg'; b=rgb2gray(a; subplot(1,2,1;imshow(b; h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1]; c=filter2(h,b;

图像增强研究现状

在借鉴国外相对成熟理论体系与技术应用体系的条件下,国内的增强技术与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、普及期与应用期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。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,特别就是出现了CT与卫星遥感图像,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,人们运用数字图像增强技术处理与分析遥感图像,以有效地进行资源与矿藏的勘探、调查、农业与城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。在生物医学工程方面,运用图像增强技术对X射线图像、超声图像与生物切片显微图像等进行处理,提高图像的清晰度与分辨率。在工业与工程方面,主要应用于无损探伤、质量检测与过程自动控制等方面。在公共安全方面,人像、指纹及其她痕迹的处理与识别,以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。图像增强就是图像处理的重要组成部分,传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。随着对图像技术研究的不断深入与发展,新的图像增强方法不断出现。例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中,提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题,并且随着交互式图像增强技术的应用,可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展:例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。这些算法通过分割图像,然后在子层图像内做均衡处理,较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题,并且可以控制子层灰度映射范围,增强效果较好。 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,如打印过程的选择与亮度等级的分布等问题。在1921年年底提出了一种基于光学还原的新技术。在这一时期由于引入了一种用编码图像纸带去调制光束达到调节底片感光程度的方法,使灰度等级从5个灰度级增加到15个灰度等级,这种方法明显改善了图像复原的效果。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。1964年,研究人员在美国喷气推进实验室(JPL)里使用计算机以及其它硬件设备,采用几何校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等增强方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片进行处理,同时她们也考虑太阳位置与月球环境的影响,最终成功地绘制出了月球表面地图。随后她们又对1965年“徘徊者8号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂的数字图像处理,使图像质量进一步提高。这些成绩不仅引起世界许多有关方面的注意而且JPL本身也更加重视对数字图像处理地研究与设备的改进,并专门成立了图像处理实验室IPL。在IPL里成功的对后来探测飞船发回的几十万张照片进行了更为复杂的图像处理,最终获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图。从此数字图像增强技术走进了航空航天领域。 20世纪60年代末与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、地球遥感监测与天文学等领域。X射线就是最早用于成像的电磁辐射源之一,在1895年X射线由伦琴发现。20世纪70年代Godfrey N、Hounsfield先生与Allan M、Cormack教授共同发明计算机轴向断层技术:一个检测器围绕病人,并用X射线源绕着物体旋转。X射线穿过身体并由位于对面环中的相应检测器收集起来。其原理就是用感知的数据去重建切片图像。当物体沿垂直于检测器的方向运动时就产生一系列的切片,这些切片组成了物体内部的再现图像。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与分析处理三维图像的系统已经研制成功了,图像处理技术

图像增强技术

数字图像处理期中论文 图像增强技术综述 学院信息工程学院 专业电子信息工程 方向信息处理方向 姓名何娜娜 学号200710113081 中国传媒大学 2010 年11 月27 日

图像增强技术综述 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：图像增强直方图增强对比度增强平滑锐化彩色图像增强 Abstract Digital 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 sharpening 1 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。在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚

基于matlab的数字图像增强算法研究与实现

基于matlab的数字图像增强算法研究与实现 摘要图像在获取和传输过程中，会受到各种噪声的干扰，使图像退化质量下降，对分析图像不利。图像的平滑或去噪一直是数字图像处理技术中的一项重要工作。为此，论述了在空间域中的各种数字图像平滑技术方法。 关键字：数字图像；图像增强；平滑处理

目录 第一章、概述 2 1.1 图像平滑意义 2 1.2图像平滑应用 2 1.3噪声模 型 (3) 第二章 、图像平滑方法 5 2.1 空域低通滤波 5 2.1.1 均值滤波器 6 2.1.2 中值滤波器 6 2.2 频域低通滤波 7 第三章、图像平滑处理与调试 9 3.1 模拟噪声图像 9 3.2均值滤波法 11 3.3 中值滤波法 14 3.4 频域低通滤波法 17 第四章、总结与体会 19 参考文献 20 第一章、概述 1.1图像平滑意义 图像平滑（S m o o t h i n g）的主要目的是减少图像噪声。图像噪声来自于多方面，有来自于系统外部的干扰（如电磁波或经

电源窜进系统内部的外部噪声），也有来自于系统内部的干扰（如摄像机的热噪声，电器机械运动而产生的抖动噪声内部噪声）。实际获得的图像都因受到干扰而有噪声，噪声产生的原因决定了噪声分布的特性及与图像信号的关系。减少噪声的方法可以在空间域或在频率域处理。在空间域中进行时，基本方法就是求像素的平均值或中值；在频域中则运用低通滤波技术。 图像中的噪声往往是和信号交织在一起的，尤其是乘性噪声，如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边缘轮廓，线条等模糊不清，从而使图像降质。图像平滑总是要以一定的细节模糊为代价的，因此如何尽量平滑掉图像的噪声，又尽量保持图像的细节，是图像平滑研究的主要问题之一。 1.2图像平滑应用 图像平滑主要是为了消除被污染图像中的噪声,这是遥感图像处理研究的最基本内容之一,被广泛应用于图像显示、传 输、分析、动画制作、媒体合成等多个方面。该技术是出于人类视觉系统的生理接受特点而设计的一种改善图像质量的方法。处理对象是在图像生成、传输、处理、显示等过程中受到多种因素扰动形成的加噪图像。在图像处理体系中,图像平滑是图像复原技术针对“一幅图像中唯一存在的退化是噪声”时的特例。 1.3噪声模型 1.3.1噪声来源 一幅图像可能会受到各种噪声的干扰，而数字图像的实质就是光电信息，因此图像噪声主要可能来源于以下几个方面：光电传感器噪声、大气层电磁暴、闪电等引起的强脉冲干扰、

基于Retinex算法图像增强的MATLAB实现

基于Retinex算法视频增强的MATLAB实现 一、读书笔记 1：数字图像文件简介 BMP文件：Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。 GIF文件：GIF文件的数据是一种基于LZW算法的连续色调的无损压缩格式，不属于任何应用程序。 JPEG图像格式：后缀名为.jpg或者.jpeg,是一种有损压缩格式。 ICO文件：Windows的图标文件格式的一种，可以存储单个图案、多尺寸、多色板的图标文件 HDF文件：层次型数据格式可以存储不同类型的图像和数码数据，有函数库。 PNG文件：常用于JAVA程序、网页和S60中。 TIFF文件：主要用来存储包括照片和艺术图在内的文件格式。 DICOM文件:数字影像和通信标准。 2:基于MATLAB图像处理基础 1）图像数据类型 double类型：图像处理最常用的数据类型，也是matlab中默认的数 据类型。图像数据的取值范围为0-1。 Unit8类型：常用于从存储设备中读取数据时，操作不能使结果超出 [0,255]. Unit16类型：用于精度较高的图像中。 Logical类型：常用于二值图像中，可用true、false或关系运算符 得到。 2）数据类型转换 3)文件信息读取

Matlab提供imfinfo函数来实现所有格式（除DICOM）的信息读取，调用形式： info=imfinfo（’filename’） 4)读取图像 使用imread可以将图像读入matlab环境，语法： imread (‘filename’),其中，filename是一个含有文件全名的字符串。 函数size可给出一副图像的行数和列数 >>size（f） Ans= 1024 1024 5)显示图像 在matlab桌面上显示图像一般用imshow，语法： imshow (f,G) 其中，f是一个图像数组，G为显示该图像的灰度级数。若将G省略，则默认256.语法 imshow(f,[low high])会将小于或等于low的显示为黑色，大于或等于high的显示为白色，介于两者之间的值以默认的级数显示为中等亮度值。语法 imshow(f,[])可以将变量low设置为数组f的最小值，将high 设置为f的最大值。 6）保存图像 使用imwrite函数可将图像写入磁盘，语法; Imwrite(f,’filename’) Filename必须是一个可识别的文件格式扩展名 另一种常用但只用于jpeg图像的函数imwrite,其语法为 Imwrite(f,’filename.jpg’,’quality’,q), Q为一个0到100的整数，q越小，图像退化越严重 3:亮度变换与空间滤波 1）函数imadjust是对灰度图像进行亮度变换的基本IPT工具。语法 g=imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) 将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值，其他的值被剪切掉了。 2）对数和对比度的拉伸变换 对数变换通过以下表达式实现： g=c*log(1+double(f)) 3)阈值变换 表达式：g=1./(1+(m./(double(f)+eps)).^E) Eps可避免f出现0值的溢出现象 4）计算并绘制图像直方图 函数：imhist（f）; 直方图均衡化有函数histep实现，语法：g=histep(f,nlev) Nelv为输出图像制定的灰度等级 5）空间滤波： 工具箱使用函数imfilter来实现线性空间滤波，语法 g=imfilter(f,w,filter_mode,boundary_options,size_options)

一种新的低照度彩色图像增强算法(精)

第28卷第9期2011年9月计算机应用研究 Application Research of Computers Vol．28No．9Sep．2011 一种新的低照度彩色图像增强算法 李小霞，李铖果，邹建华，韩雪梅 （西南科技大学信息工程学院，四川绵阳621010） 摘 * 要：为了增强彩色图像而不引起色彩失真，在HSV 颜色空间中保持色相不变，提出了采用分段对数变换增 采用边缘保持增强色调的低照度彩色图像增强算法。实验结果强饱和度结合在多尺度Retinex 算法的基础上， 表明，该方法在保持图像色相和图像边缘的情况下，显著改善了图像的视觉效果，提高了图像的亮度和对比度。25幅低照度图像的平均亮度、20．93%和29．88%，标准偏差和对比度分别提高了94．95%、相对于带色彩恢复的多尺度Retinex 算法的熵和对比度增量分别提高了7．34%和151．51%，效果优于Retinex 算法。关键词：低照度；彩色图像增强；分段对数变换；边缘保持；饱和度；色调；Retinex 算法中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2011）09-3554-02 doi ：10．3969/j．issn．1001-3695．2011．09．100 New low illumination color image enhancement algorithm

LI Xiao-xia ，LI Cheng-guo ，ZOU Jian-hua ，HAN Xue-mei （School of Information Engineering ，Southwest University of Science ＆Technology ，Mianyang Sichuan 621010，China ） Abstract ：In order to avoid the color distortion during the image enhancement ，this paper proposed a new low illumination color image enhancement method combining the saturation enhancement with segment logarithmic transformation and value en-hancement with edge retaining （S_log-V_edge）based on the multi-scale Retinex （MSR ）algorithm without changing the hue in the HSV color space．Results show that this method can improve the low illumination images ’visual effect and enhance the image brightness and contrast while retaining the image hue and edge．The 25low illumination images average value ，standard 20．93%and 29．88%individually ，the entropy and con-deviation and contrast incremental value are increased by 94．95%， showing trast incremental value are 7．34%and 151．51%more than the multi-scale Retinex with color restoration （MSRCR ）， the effects are better than Retinex methods． Key words ：low illumination ；color image enhancement ；segment logarithmic transformation ；edge retainment ；saturation ；value ；Retinex algorithm 0引言 在图像采集或视频监控的应用中，经常会有夜视或背光等 V_edge）对低照基于边缘保持的色调分量增强的方法（S_log-度彩色图像进行增强。

一种基于HLS的快速图像分割算法

一种基于HLS的快速图像分割算法 【摘要】本文提出了一种新的基于HLS的快速图像分割算法。通过分析HLS 颜色空间特性，提出一种新的图像相似性的定义方法，可以快速选择出相似的颜色区域。在图像的预分割过程中起到了快速定位的作用。与基于MEANSHIFT 的图像分割算法，分水岭算法对比，通过实验结果表明，本论文提出的分割算法具有快速的，良好的的特性。 【关键词】预分割；图像分割；HLS颜色空间 1.分割的意义与现状 图像分割是计算机图像处理与机器视觉研究领域中的基本问题之一。随着计算机硬件和计算机理论的不断取得突破进展，数字图像处理技术和计算机视觉技术得到了广泛的应用。在对图像进行研究和应用中，前景提取或前景分割是一个重要的研究组成部分。在应用的过程中，往往只对图像中某些部分某些区域感兴趣，这些部分通常称之为前景。前景是图像中特定的，具有某些特性的区域，或者说是具有更高层次语义的区域。例如人，桌子等等自然物体，也可能是人身体的一部分，如头发，脸等等。为了进一步的研究分析，需要把前景区域单独提取出来，作为下一步的算法的输入。所以说图像分割算法是指将某些特定区域从背景中分割出来的算法。图像分割是数字图像处理与计算机视觉研究领域中的基本问题之一，也是热点之一。 在每一次交互式的过程中，我们并不需要对整幅图像进行处理，只需要对交互处周围的像素点进行分析即可。这样不仅仅是因为处理的像素点减少，从而可以节省大量的处理时间，同时在处理过程中，可以去掉不相似点的干扰，在处理速度上，在收敛性上，也可以节省大量的时间。所以如果能明确处理的区域，可以提高处理速度，从而保证算法的实时性。 如果定义一个固定的矩形或者圆形等形状的话，对于不同的物体显然具有不同的效果。如果物体比所定义的矩形框大，则不能一次性的分割出相邻的区域。如果物体比所定义的矩形框小很多的时候，不仅仅是处理速度上变慢，分割效果会降低。所以使用简单的分割算法进行粗定位，确定下一步的处理范围，对整个交互式过程来说是一个非常重要的步骤。 在过去二十多年中，人们对前景图像提取问题做了大量的研究。最简单的方法是，能过选取满足用户指定图像的颜色值的所有像素来提取前景。Photoshop 的智能剪刀和魔杖工具就是采用了这种方法。但是这种方法需要大量的用户交互，使用起来极其不方便。 近十年来，研究者提出了很多精确提取前景区域的系统，同时使用户的交互尽可能少。比如智能画布[1]和基于对象的图像编辑系统[2]等，通过将图像分割成区域，然后用户选取一些区域产生最后的前景对象的方法。Grab cut系统[3]

图像增强理论简述

图像增强方法研究 一、图像增强研究现状 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信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用，比原始图像更合适。处理的结果使图像更适应于人的视觉特性或机器的识别系统。 二、图像增强所要借助的软件MATLAB MATLAB 是MATrix LABoratory（“矩阵实验室”）的缩写，是由美国MathWorks 公司开发的集数值计算、符号计算和图形可视化三大基本功能于一体的，功能强大、操作简单的语言。是国际公认的优秀数学应用软件之一。 三、图像增强方法分类 1、频域图像增强方法 2、小波域图像增强方法 3、空域图像增强方法 （一）频域图像增强方法 频域图像增强是对图像经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。其原理如下图所示： 频域图像增强原理图 1、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。 2、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。 （二）小波域图像增强方法 小波是近几年发展起来的一种时频分析工具，它同时具有时频局部化能力和多分辨率分析的能力，因此它更适用于信号处理领域。 之前的图像降噪大多采用低通滤波器直接滤除高频信息，因此使得在去除噪声的同时，也去掉了一些有用的高频信息，损失了图像的细节。而采用小波进行去噪，由于其多分辨率特性，它用不同中心频率的带通滤波器对信号进行滤波，把主要反映噪声频率的尺度系数去掉，再

三种不同灰度图像增强算法对比

三种不同灰度图像增强算法对比 一、摘要 本文主要是运用直方图均衡化、平滑、锐化三种常见的图像增强算法对图像进行处理,并在此基础上分别用这 3 种算法处理的灰度图像进行比较，比对它们对图像的处理效果, 分析3 种方法在图像增强处理能力的优劣之处。 结果发现,直方图均衡化可以均衡图像的灰度等级, 经过直方图的均衡化，图像的细节更加清楚了，但是由于直方图均衡化没有考虑图像的内容，只是简单的将图像进行直方图均衡，提高图像的对比度,使图像看起来亮度过高，使图像细节受到损失; 图像平滑的目的是减少或消除图像的噪声, 图像平滑可以使图像突兀的地方变得不明显, 但是会使图像模糊，这也是图像平滑后不可避免的后果，只能尽量减轻，尽量的平滑掉图像的噪声又尽量保持图像细节，这也是图像平滑研究的主要问题; 图像锐化使图像的边缘、轮廓变得清晰，并使其细节清晰,常对图像进行微分处理，但是图像的信噪比有所下降。 关键词: 图像增强灰度图直方图平滑锐化 二、三种图像增强算法 图像预处理是相对图像识别、图像理解而言的一种前期处理，主要是指按需要进行适当的变换突出某些有用的信息，去除或削弱无用的信息，在对图像进行分析之前, 通常要对图像质量进行改善,改善的目的就是要使处理后的图像比原始图像更适合特定的应用。影响图像清晰度的因素很多,主要有光照不足、线路传输收到干扰等。 现存的图像增强技术主要分为空间域法和频率域法两类,其中的增强方法主要有直方图的修正、灰度变换、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色处理等。下面主要采用直方图均衡化、图像平滑、图像线性锐化对图像进行增强处理, 对比他们的处理效果,分析 3 种方法的在图像增强处理方面的优劣。 1、直方图均衡化 直方图均衡化也称为直方图均匀化，是一种常见的灰度增强算法，是将原图像的直方图经过变换函数修整为均匀直方图，然后按均衡后的直方图修整原图像。 为方便研究，先将直方图归一化，然后图像增强变换函数需要满足2个条件。 假设灰度级为归一化至范围[0,1]内的连续量,设其中任一灰度级别Z归一化为r，变换后图像的任一灰度级Z'归一化为s，显然r，s应当满足：0<=r<=1,0<=s<=1 因此直方图修正就是对下列公式的计算过程：s=T(r)或r=T'(s) 式中T(r)为变换函数，它必须满足下列条件： a在0<=r<=1区间内是单值单调增加函数; b对于0<=r<=1,有T(r)在[0,1]内。 条件a 保证灰度级从黑到白的次序,而条件b确保映射后的像素灰度在允许的范围内，避免整个图像明显变亮或者变暗。 从S 到r的反变换关系为r=T'(s) ；T'(s)对r同样满足上述条件。 灰度变换是对图像上各个像素点的灰度值x 按某个函数T 变换到y ,将图像的灰度级整个范围或其中某一段( A, B)扩展或压缩到( A, B)。直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用,是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法, 可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像。一幅图像灰度级r k 出现的概率近似为 其中n 是图像中像素的总和, nk 是灰度级为r k 的像素个数, L 为图像中灰度级总数。若

图像增强研究现状

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。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，人们运用数字图像增强技术处理和分析遥感图像，以有效地进行资源和矿藏的勘探、调查、农业和城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。在生物医学工程方面，运用图像增强技术对X 射线图像、超声图像和生物切片显微图像等进行处理，提高图像的清晰度和分辨率。在工业和工程方面，主要应用于无损探伤、质量检测和过程自动控制等方面。在公共安全方面，人像、指纹及其他痕迹的处理和识别，以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。图像增强是图像处理的重要组成部分，传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。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。例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中，提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题，并且随着交互式图像增强技术的应用，可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展：例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。这些算法通过分割图像，然后在子层图像内做均衡处理，较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题，并且可以控制子层灰度映射范围，增强效果较好。 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。在1921年年底提出了一种基于光学还原的新技术。在这一时期由于引入了一种用编码图像纸带去调制光束达到调节底片感光程度的方法，使灰度等级从5个灰度级增加到15个灰度等级，这种方法明显改善了图像复原的效果。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。1964年，研究人员在美国喷气推进实验室(JPL)里使用计算机以及其它硬件设备，采用几何校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等增强方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片进行处理，同时他们也考虑太阳位置和月球环境的影响，最终成功地绘制出了月球表面地图。随后他们又对1965年“徘徊者8号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂的数字图像处理，使图像质量进一步提高。这些成绩不仅引起世界许多有关方面的注意而且JPL本身也更加重视对数字图像处理地研究和设备的改进，并专门成立了图像处理实验室IPL。在IPL里成功的对后来探测飞船发回的几十万张照片进行了更为复杂的图像处理，最终获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图。从此数字图像增强技术走进了航空航天领域。 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。X射线是最早用于成像的电磁辐射源之一，在1895年X射线由伦琴发现。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：一个检测器围绕病人，并用X射线源绕着物体旋转。X射线穿过身体并由位于对面环中的相应检测器收集起来。其原理是用感知的数据去重建切片图像。当物体沿垂直于检测器的方向运动时就产生一系列的切片，这些切片组成了物体内部的再现图像。到了20