图像增强毕业论文
21页1、-目录第一章绪论11.1图像与数字图像11.2选题背景及目的11.3图像增强技术的发展现状21.4本文的主要内容安排3第二章灰度直方图42.1图像的像素分类42.2灰度直方图的基本原理42.3彩色图像的灰度直方图原理5彩色图像52.3.2 RGB色彩模式及其直方图62.3.3 HSI色彩模式72.4本章小结7第三章图像的直方图匹配增强83.1直方图均衡化83.2直方图匹配93.3直方图匹配常见映射规则10单映射规则(single mapping law,SML)10组映射规则(group mapping law,GML)11两种映射关系举例比较113.4本章小结12第四章彩色图像直方图匹配仿真134.1RGB图像色彩分离134.2RGB图像直方图均衡化144.3RGB图像直方图匹配14规定8个灰度级14规定256个灰度级16单映射(SML)与组映射(GML)效果比较17结论21谢辞22参考文献23. z.-第一章绪论1.1图像与数字图像21世纪是一个信息的时代,信息在人们的日常生活、生产和科学研究中起着日趋重要的作用,相关的统计数据已经表明,在人类所能获得的信息中,75%来自于视觉图像
2、,因此,图像是人类最主要的信息来源。图像是客观事物在人类眼中所形成的影像,是对于客观事物的一种图形化的描述,它所包含是与描述对象所相关的信息,按照不同的标准,可以对图像进行多种的分类。但是,从根本上说,通常可将图像分类为模拟图像和数字图像两大类。模拟图像的自身特点决定了它不可以在计算机上直接进行处理,这给图像处理带来了极大的限制,这一问题的解决方式是把模拟图像转换为可以在计算机上直接进行处理的图像形式,即数字图像。数字图像就是将连续的模拟图像进行处理后,用一个矩阵所表示的可以被计算机识别的图像,相比于模拟图像,数字图像存在以下的优点:1.处理精度高。根据实际的需要,数字图像的像素数可以变化很大,从几十到几百万都可以。而灰度等级量化也可以达到16,甚至更高。也就是说,图像的像素数和灰度级亮化等方面,图像数字化的精度可以适用于更多的领域,满足更多的应用需求。2.灵活性高。数字图像实质上是一组数据,可以利用计算机对其进行线性的或者非线性的运算,可以采用一切通过程序来实现的信息处理方法对图像进行处理。3.再现性能好。理论上,数字图像的本质决定了对其进行存储、传输或者复制等操作不会对图像的质量产
3、生影响。实际中,只要图像数字化的过程中保证足够的处理精度,图像就可以被很好的再现。1.2选题背景及目的图像处理技术随着计算机的发展得到了迅速的发展,图像处理科学对于我们的生活和生产有着重要的意义,在工程领域、工业生产、军事、医学以及科学研究等领域中的应用已经十分普遍。图像增强处理技术是图像处理领域中一项基本的技术,也是很重要的技术,一直是图像处理领域长期的、不可回避的研究课题。由于摄影时的光线,距离等场景条件因素的限制,导致所拍摄的图像常常不够清晰,所需要的图像信息不够明确,此时,就需要通过图像增强技术对其进行处理。图像增强的主要目的是改善图像的视觉效果,过去曾用光学和电子技术增强图像,并取得了不错的效果。如今各行各业对图像增强提出了更好高的要求,为了适应这些要求,图像增强需要采取更多的技术手段。针对不同的用途,处理手段也大相径庭。由于图像处理领域目前还没有统一的图像质量标准,对图像处理的效果主要是出于对其使用效果的考量。直方图匹配是常用的图像增强方法,它是基于直方图均衡化改进而来。直方图均衡化是指让灰度级覆盖整个灰度*围,并且每一个灰度级都具有相同的像素点数。由于其使灰度级满足均匀分
4、布,因而图像的信息熵最大,具有较好的对比度。直方图匹配又叫直方图规定化,是指一类图像变换,目的是得到希望的直方图图形,这是对直方图均衡化的一种推广。直方图匹配可以作为一个最优化问题来直接处理,给定原始图像直方图和希望图像直方图,找一个灰度级映射关系得到所需直方图的最佳近似。1.3图像增强技术的发展现状图像增强是根据特定的需要突出图中的有用信息,减少甚至去除不需要的信息的一个处理过程,它有目的的强调了图像的整体或者局部的特征。图像增强是为了改善图像的质量,从而让观察者可以更直观、清晰、方便的分析图像的信息。图像增强作为图像处理的重要组成部分,对于改善图像质量发挥了重要的作用,目前,图像增强算法主要分为以下的几类:(1)传统的图像增强方法:传统的图像增强方法基本可以分为空域图像增强和频域图像增强两大类2。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的灰度值进行运算及处理,如灰度变换、直方图均衡化、锐化,伪色彩处理等等。频域法图像灰度增强首先对图像进行频域变换,然后对各频谱成分进行相应操作,最后经过频域逆变换从而获得所需的结果。任何一种图像灰度增强算法都只是在特定的场合下才可以达到较
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