图像增强技术综述

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1、-本科毕业论文设计题 目 图像增强技术综述 学 院 机械与电子工程学院 专 业 电子信息工程 学生 王林林 学 号 11028065 指导教师 申海洋、素平 职称 助教、讲师 论文字数 8735字 完成日期:2015年5月31日学院本科毕业论文(设计)诚信承诺书本人重声明：所呈交的本科毕业论文(设计)，是本人在导师的指导下，独立进展研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要奉献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承当。本人签名：日期：学院本科毕业论文 (设计)使用授权说明本

2、人完全了解学院有关收集、保存和使用毕业论文 (设计)的规定，即：本科生在校期间进展毕业论文(设计)工作的知识产权单位属学院。学校根据需要，有权保存并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许毕业论文 (设计)被查阅和借阅；学校可以将毕业论文(设计)的全部或局部容编入有关数据库进展检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编毕业，并且本人电子文档和纸质论文的容相一致。的毕业论文(设计)在解密后遵守此规定。本人签名：日期：导师签名：日期：. z.-图像增强技术综述摘 要数字图像处理技术现在已普遍应用于各种行业，而图像增强处理技术就是其主要组成局部之一。所谓的图像增强处理，抑制原始图像

3、上的干扰因素，从而改善原画面的质量。换句话说，就是对重要容进展增强，以及对不重要容进展抑制，然后获得清晰的图像显示效果。有时由于场景条件的影响导致图像拍摄出来的视觉效果不好，这就需要利用图像增强技术来改善人们看到的视觉效果。例如突出图像中目标物的一些特点、从数字图像中提取目标的特征参数等，这些都有利于对于图像中目标物的识别、跟踪和理解。本文研究图像增强的原理概念和数字图像的一些根底定义，并根据图像增强的方法分类,对直方图增强技术、比照度增强技术、平滑和锐化这几种经常用到的增强方法的进展系统的分析，最后利用Matlab进展实验仿真对数字图像增强技术的图像效果进展探讨和比照，并总结图像增强技术的优

4、点和缺点。关键词：数字图像；图像增强；直方图增强；比照度增强；平滑；锐化。Graphic Enhancement Technique Were ReviewedAbstractDigital image processing technology is now widely used in various industries, and image enhancement processing technology is one of the main ponents. The so-called image enhancement processing, restrain the inter

5、ference factors in the original image, so as to improve the quality on the surface of the original painting. In other words, is the important content of strengthening and inhibition of not important content, and then get a clear image display effect. Sometimes because of the influence of the scene c

6、ondition, leading to the visual effect of image taken out is not good, this would require the use of image enhancement technique to improve the visual effect of people to see. Some characteristics such as highlighted in the image of target, from digital image to e*tract target feature parameters, an

7、d so on, these are beneficial for the target in the image recognition, tracking and understanding. Concept in this paper, we study the principle of image enhancement and digital images of some basic definitions, and according to the classification of image enhancement methods, the histogram enhancem

8、ent, contrast enhancement, smoothing and sharpening the enhanced several frequently used methods for the analysis of the system, the use of Matlab simulation e*periment on the image effect of digital image enhancement techniques were discussed and pared, and summarize the advantages and disadvantage

9、s of image enhancement technology.Keywords: digitalimage,image enhancement, histogram enhancement, contrast enhancement, smoothing,sharpening . z.-目 录摘 要IAbstractII1.图像增强的概述11.1 图像增强研究背景及意义11.2图像增强的应用12图像增强的根本理论22.1 图像增强的定义22.2 图像增强的分类及方法32.3 常用的图像增强方法3 直方图均衡化3 比照度增强法4 平滑噪声4 锐化43数字图像的概念53.1 数字图像的根本定

10、义53.2 数字图像的数值描述53.3 数字图像的分类5 二值图像6灰度图像6彩色图像74 图像增强方法分类概述84.1 直方图增强8 灰度直方图8 直方图均衡化与规定化94.2 比照度增强104.3 平滑124.4 锐化134.5 真彩色增强165. 总结17参考文献18致19. z.-1.图像增强的概述1.1 图像增强研究背景及意义一般在主观存在的环境中获取实物图像，又或是图像在两物理介质中传递，有可能使所得图像与原始图像存在差异，即图像失真。而发生图像失真的原因也是难以确定的，人们往往由于环境或是仪器的局限性很难分析和掌握这一现象的数学模型和物理过程。虽然无法了解具体原因，但通过分析却能

11、猜想出导致图像质量降低的可能原因，通过所掌握的应用目的，讨论并实施一些简单有效的技术方法，尽可能的减小图像失真。其实很多东西都需要相辅相成，图像增强技术也一样，没有和实际应用结合的图像增强技术是毫无任何意义的，所以它不能作为独立者存在。由于设定的应用不同，实施的图像增强处理技术中的方法及目标肯定是不同的，方法是对应图像降质不同情况产生和使用的。例如，如果图像失真是由于图像信号变弱产生的，所得图像变得模糊，增强图像比照度就能使清晰度增强；如果图像失真是由于噪声干扰产生，消减噪声可采用平滑技术；如果图像信号在经过一些需要模型化为一积分过程的机器和系统后发生模糊，采用微分运算的方法就能加深图像边界和

12、任何发生变化的区域。有时，获取的图像与实物图像或者是原始图像存在的差异极小，这样的差异几乎无非识别或者是在可承受围之的，但突出所得图像的*些特征能够使人或机器更好的对所得图像的进展研究及掌握，例如利用微分技术突出边界区域和利用伪彩色技术加大分辨度等。图像增强技术的产生就是为了完善人类或机器承受的各种图像的视觉效果以及有效的分析理解图像，尽量减少图像失真的方法。1.2图像增强的应用现在的医学类、航天事业、军事勘察、指纹识别、卫星图像处理等等都用到了图像增强技术。例如，在医学上，医生会对CT影像、*射线的图片、窥镜的图片进展图像增强，从而发现病人的发病区域，能从很细小的局部更准确的找到问题；再有，

13、在军事上有一样地点但不同时刻拍下的遥感图片，如果我们对这些图片使用增强处理的方法，就能够勘测敌人的军事调动方向，还可以判断军事装备及建筑的动向；还有一些企业在员工签到系统里运用指纹识别，通过对指纹图像的增强，可以准确快速的完成对提供指纹的人员的正确识别。现在越来越多的行业需要运用到图像增强的技术，由于它的实用性和社会科技的不断进步，我们相信图像增强将会越来越多的渗入到我们的生活中。2图像增强的根本理论2.1 图像增强的定义图像增强是一类根本和典型的图像处理技术和过程，它指以最初采集到的原始图像为出发点，再采用各种加工技术使得原始图像展现处理的视觉效果更加完美和有用，对图像加工的这一技术和过程被

14、称为图像增强。例如，在平常观看电视节目是，常通过调整遥控器上的各个按钮将画面调得更亮些或比照度更大些，这就是通过对图像的增强来获得更清晰更好看的视觉效果的常见应用。需要注意，由于视觉效果有一定的主观性，也由于具体应用目的和要求的不同，因而并没有图像增强的通用标准。换句话说，由于视觉评判是相当主观的过程，所以所谓“好和“有用常因人而异。实际中，用户会根据具体节目的具体情况进展调整以满足自身的要求，所以说，观察者是*种增强技术的最终判断者。一般来说，图像增强是根据所需来突显我们图像中的一些信息，并且会去除一局部我们不要的信息容的使用方法，这就会提高我们图像的质量。它的目的是让一些图像的特性更加的突

15、出，使用图像增强技术处理后的图像会更符合人类的视觉效果，或使机器的图像分辨更准确，从而使得图像的分析更全面与清晰。有时候，图像增强会存在很矛盾的地方：它想要不仅能够去除噪声，同时又增强边缘。但如果要增强边缘，则噪声也会增强。如果选择滤去噪声，边缘便会存在一定程度上模糊，所以在进展图像增强时，便会将这两者对半考虑分析，寻求一个更好的函数来到达我们想要的增强效果。2.2 图像增强的分类及方法图像增强技术一般分两类，即基于变换域和基于图像域。顾名思义，前一类方法是在图像域中直接对图像进展增强操作的，一般也称为空域方法，这里空域是指由像素组成的空间。后一类方法不直接在图像域中对图像进展增强操作，而是先

16、将图像进展变换，将图像转换到变换域后再进展增强。由于有许多种图像变换，所以变换域图像增强也可根据变换分成许多类。最常用的变换是傅里叶变换，所以最常见变换域是傅里叶域，一般也称为频域。空域里的增强技术也可以分成不同类别。如果考虑增强操作的作用点，常将空域增强方法分成两类。一类是根据每个像素点的特性进展操作，此时称为点操作。点操作实际中可以原地完成，由于对一副图像的点操作仅利用每个像素一次，利用过后该像素位置就可赋新值，所以对一副图像点操作的结果就可直接存储在这幅图像中。另一类是要考虑像素邻近像素特性，即邻域操作。改变原始图像中的不同频率分量实现的增强即为在频域空间的增强。空域增强在处理时是相比照

17、拟直接的，频域增强在另一些方面来说是有区别于空域增强的，由于图像频谱会展现整个图像的局面，所以频域增强的处理不是针对图像的每一个像素。频域增强的缺点是比拟客观，但空域增强技术却经常使用频谱。基于空域的算法可分为两类。一类是点运算算法，包含灰度变换、灰度级校正等，点运算算法的优点在于它能让图像成像均匀以及扩大其动态围。还有一个算法是领域增强，它主要分为锐化和平滑。平滑常使图像噪声得以消减，缺点是会造成边缘的模糊，均值滤波和中值滤波是它常用的算法。而锐化一般是用来物体的边缘轮廓凸显出来，到达准确的识别我们所要的目标。它比拟常见的算法是梯度法、算子和高通滤波等。2.3常用的图像增强方法 直方图均衡化

18、由于一些图像处于低值灰度区间上的频率比拟大，导致在图像相比照拟暗的区域的一些细节呈现模糊的现象。这时我们就需要分解该图像的灰度围，同时使得灰度频率相对小的灰度级变得大些，这即为直方图均衡化。这个方法是利用对图像灰度值的动态围的调整，使得图像自动地增大比照度，这样图像就会具有相对大的反差，使我们看到的图像的细节更加清晰。 比照度增强法现实中，我们看到的一些图像的比照度有点低，导致整个图像看不清楚。则就需要修改这个原图像的灰度，但要按照一定的规律去修改每一个像素，到达改变图像灰度的动态围的目的。 平滑噪声实际上有些图像发生图像失真是由于噪声干扰的缘故，但噪声的产生又是随机不定向的，加上原图像的信号

19、是结合空间和时间，导致噪声对任何一像素点的干扰都对所需图像有一定的影响，这影响包括使两相邻点的灰度或帧间两相邻像素的灰度产生明显的差异。则平滑技术就是根据这一情况产生的，它针对于噪声的随机不定向性。平滑噪声一般是采用均值滤波和中值滤波的方法：均值滤波是空间域平滑噪声技术，也称为邻域平均法。算术平均算法是最简单的邻域平均法，该算法也称为线性滤波，在采用领域平均技术处理后把一像素领域像素的灰度平均值作为所得图像像点的灰度值；而中值滤波是非线性处理方法，中值滤波的优点是运算简单且方便实现，不仅如此，它还能更好的保护边界，它的缺点在于经过中值滤波技术得到的图像会丧失一些目标区域以及细线。 锐化经过很多

20、的实践研究我们发现一个现象，在各种变模糊的图像中，它们的物理过程和数学模型都运用到了积分、平均或者求和这一类运算。而在一些特定的应用环境中，对于图像之所以变模糊的物理过程或数学模型可以选择忽略，但对于在图像变模糊这一过程中运用到了积分、平均和求和这一共同之处，根本的二分法是原图像加一个对其微商后的图像。即使图像无模糊失真，在分析图像时也要突出*些边界或灰度细节。锐化即为减弱图像模糊、突出图像边界与细节的增强性方法。3数字图像的概念3.1 数字图像的根本定义通常把一副图像定义为平面上的位置点与其对应的*种属性的关系。用数学的方法可以通过函数f(*,y)来表示，其中*和y是平面上的位置点坐标，而f

21、(*,y)表示这一点的图像的灰度或强度。以这种数学描述为根底来定义数字图像的概念是非常容易的，即当平面上的位置点与其对应的灰度或强度的关系满足函数f(*,y)，且*，y与f(*,y)同时为有限的、离散的数值时，该图像就称为数字图像。作为以数字形式进展存储和处理的图像，数字图像的优点在于，通过计算机就能加工和处理任何图像以及在网络上将图像进展传输浏览，并且将图像进展无数次的复制后仍然保持图像不失真。相比之下，模拟图像则以一个连续的形式存储数据。3.2 数字图像的数值描述我们生存的世界是三维立体的，但我们在这个三维世界里拍摄的任何图像皆以二维形式存在。为了更好的表现一个图像，我们通常用二次函数来简

22、单表示任一图像，即为f(*,y)。在二次函数中，表达式为f(*,y)，*和y都为其坐标，*、y为横纵坐标，而函数f(*,y)所表达的函数值即为像素值。但我们在研究一副图像时，利用二维函数f(*,y)所得的坐标和像素值都是有限的，而且这些点的分布还是随机的，所以就会呈现点数值的离散，没有规律。我们还可以用矩阵来表示一副图像，作为二维构造的数据，矩阵能量化值取整数。一个矩阵可以用f(i,j)来表示，其中(i,j)就是数字图像的一个像素点，矩阵值f(*,y)就可以对应表示该像素点的像素值。这样一个用整数矩阵表示的数字图像更容易实现。3.3 数字图像的分类数字图像分成三类：1二值图像2灰度图像3彩色图

23、像 二值图像二值图像是一种简单描述的图像，它的灰度值只分两级，不存在过渡，因此二值图像中的任一像素只存在黑或白。二值图像的缺点很明确，就是它比拟适用于对文字类信息的图像的描述，对于图像的细节描述很难掌握。虽然如此，但对于一副一般的场景画面，我们已经可以了解其画面的根本容。图3-3-1 二值图像灰度图像一数字图像中的每一个像素信息都是用量化后的灰度级来表现，这个数字图像即为灰度图像，它不含有任何的彩色容。一般标准化的灰度图像的每一个像素的灰度都是用一个字节代表，灰度级数有256级，图像的每一个像素值都是其中任一值，灰度级数中0到255即是颜色中从黑到白。图3-3-2灰度图像彩色图像自然界中有很多

24、种颜色，而所有的颜色都是由红、绿、蓝这三种颜色组合形成的，因此这三种颜色被称为三基色。而彩色图像就是利用三基色组合原理来描述所以的色彩，我们一般用一个字节来分别表示三基色的灰度，如果将三基色的灰度进展各种组合，就会形成各种颜色。图3-3-3彩色图像4 图像增强方法分类概述4.1 直方图增强 灰度直方图一灰度直方图的概念：在数学模型中，直方图是很直观的，易于观察和分析。灰度直方图就是将图像灰度级的分布呈现在直方图上，是一个关于统计图像灰度级分布的函数。先将数字图像里的全部像素的灰度值按照从大到小分布在直方图里，然后统计所有灰度值的频率，从而形成这一数字图像的灰度直方图。从数学的角度来说，灰度直方

25、图是关于图像灰度值与图像灰度值频率的函数。从图形的角度来说，灰度直方图是坐标轴上的一条曲线，横坐标是像素的灰度值，纵坐标表示分布在每个灰度值里的像素点的个数，它能表现该图像的最根本特性。二.灰度直方图的性质：1灰度直方图表征图像的一维信息直方图一般来说只能大概表现出分布，一些细节信息无法显示。灰度直方图也是如此，它统计的是一图像里的所有像素的灰度值出现的次数，不能呈现出任何一个像素的所处位置。简单的说，就是灰度直方图只反映了一图像任一像素点出现的频率，却不知道该像素点的位置信息。2灰度直方图与图像是多对一的映射关系 因为直方图的表现很单一，所以我们会发现不同的图像它们对应的灰度直方图有可能是一

26、模一样的，但对于一个图像来说，它所能对应的灰度直方图是唯一的。通过这一关系我们通常会用来定性分析图像。例如，在一个处于一样场景中的很多视频帧中，虽然运动的目标物所在位置不同，但相邻的一些图像所对应的灰度直方图却一样的，我们就能利用这一依据对视频帧进展镜头分割。3子图直方图之和为整图的直方图 一图像的灰度直方图是统计具有一样的灰度值的像素点概率，所以对于得到一副图像所有的子图的灰度直方图，把它们总和在一起就是这一整图像的灰度直方图。 直方图均衡化与规定化一.直方图均衡方法的根本原理：在灰度直方图的分布中，有该图像像素点出现频率多的灰度值，这一类灰度值一般是对图像的画面起主要的作用，还有一些灰度值

27、对画面不起主要作用，即图像像素出现频率小的灰度值，我们将起主要作用的灰度值展宽，以及将不起主要作用的归并，这样就能使一副图像变清晰。二.直方图均衡化方法的根本步骤：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，得处理后图像的像素值。三直方图规定化的根本原理：在直方图均衡化的原理上形成了直方图规定化，它主要是建立起原始图像和期望图像两者的关系，然后选择性的对灰度直方图进展控制，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展补消。四直方图规定化方法的根本步骤：1将原图像的直方图进展灰度均衡化；2规定需

28、要的直方图，并将其直方图均衡化；3将得到的变换反转过来，即将原始直方图对应反射到规定的直方图。五举例：1程序：2图像：图4-1-2a 直方图均衡化图像图4-1-2b 直方图规定化图像4.2 比照度增强一比照度增强的概述：比照度增强是相对简单且重要。它的特点在于它是按照一定的规律改变目标物的各个像素点的灰度值，从而大动作的改变一图像灰度的动态分布。比照度增强主要是扩展或压缩整个图像灰度的动态围，又或者是在一局部动态围扩展，而在另一局部压缩，这些可以根据图像的特点和需求进展扩展或压缩。根据选取这一类规则，能使图像中我们喜欢的局部的比照度提高。二实现比照度增强的容1在使用Matlab软件处理中，函数

29、imadjust能够把图像的像素灰度值调整到目标围，即这一特殊函数就是将图像的像素围规定化。2gamma能形象的描述出图像在输入与输出之间对应曲线的形状：gamma1，表示曲线中图像像素小的更重要；gamma=1，表示图像在输入与输出之间呈现的是一条直线。三举例：1程序：2图像：图4-2 比照度增强图像4.3 平滑一平滑滤波的概述：平滑技术主要是对于图像中的噪声进展消减，平滑噪声能够实现于空间域中，它的根本实现方法是求取图像像素的灰度中值或均值。二平滑滤波的分类：1图像的简单平滑：图像的简单平滑主要是利用领域平均法，目的是将图像平滑处理，它的作用还表达在能局部的消减原图像的噪声干扰以及减少其比

30、照度的作用。2图像的高斯平滑：和图像的简单平滑一样，图像的高斯平滑也是使用领域平均法。不同之处在于图像的高斯平滑在利用领域平均法的同时，赋以不同的权值给不同位置上的像素。3图像的中值滤波：它利用的是函数中的中值思想，即先对图像领域中像素的灰度值按从小到大排序，再选择中心像素灰度值。所以它是非线性的方法。三举例：1程序：2图像：图4-3 平滑处理后图像四优缺点比照：图像的中值滤波在少量离散噪声点的消除方面效果显著，而图像的简单平滑和高斯平滑采取的都是将噪声的干扰分布在图像领域里的各个像素上，目的是降低噪声点，可是同时也降低了图像的清晰度，所以它是优缺点并存的。4.4 锐化一锐化的概念：锐化的目的

31、就是强化原始图像的边界和细节。它在空间域中一般是对图像采取微商处理的方法，再将处理后的图像与原始图像进展叠加；高频提升滤波技术一般应用于频域中。二锐化的目的：在前面我们了解到图像的平滑处理目的是让图像变模糊，而图像的锐化处理则是让图像变得清晰，所以我们可以在平滑处理的原理根底上反向思考锐化处理的实施方法。图像的平滑处理利用的是缩小领域像素之间的灰度值差，所以相反的锐化处理的方法就是增大领域像素之间的灰度值差，从而到达提高图像比照度的目的。三图像锐化的处理方法：Robert算法、拉普拉斯算法、梯度法，以及采用微分运算求取信号变化率，目的是提高图像的清晰度。比拟常见的微分滤波器算子：Sobel 梯

32、度算子、Prewitt 梯度算子和log算子。四举例：1Robert算法程序：Robert算法图像：图4-4aRobert算法图像2Rrewitt算子程序：Rrewitt算子图像：图4-4b Rrewitt算子程序3Soble算子程序：Soble算子图像：图4-4cSoble算子图像4Log算子程序：Log算子图像：图4-4d Log算子图像4.5 真彩色增强一真彩色的概念：在每一个图像中，像素值都由红、绿、蓝三个基色分量组成，而且图像的基色强度都是由每个基色分量直接决定的，由此得到的色彩称之为真彩色。例如*个图像深度是24，其红绿蓝三个比例为8:8:8来表示色彩，则各基色分量的强度由红、绿、

33、蓝同时各占用8位来表示，每一个基色分量的强度等级都为28=256种，就是说图像能够包含224=16 M种色彩。由此获得的色彩能够表现原图具有的真实色彩，这就称之为真彩色。二举例：1程序：2图像：图4-5 真彩色图像5. 总结在对图形增强技术的比拟中，我们能发现直方图增强的目的是使图像更清晰比照度增强的目的是突出我们喜欢的局部，平滑是为了降低图像的噪声干扰，锐化则为了凸显图像边界及细节局部，但它们都是在灰度值的根底变动中处理了图像。图像增强技术已经开场应用于各种行业，例如航天拍摄的图像分析、医学拍的*光片分析、指纹识别等等。而我相信，图像增强技术未来将更加深入到我们的生活中。本毕业论文主要是参考

34、关于数字图像的图书与来完成的。由于本人是学院电子信息专业的学生，学校在大二和大三开的课程中就有数字图像处理根底，结合上课的课本、课件、笔记与实验，将图像、数字图像、图像增强技术三者的关系进展熟识。同时在大三的实验课中，我们应用过MATLAB软件完成一些数字图像实验的程序仿真，对数字图像的各种增强方法都有进展过编写程序与电脑实践仿真图像。例如灰度变换、直方图变换和空域滤波等等。对于这篇论文，我知道自己还有很多缺乏之处，希望以后能更多的接触和本专业有关的工作，做到学以致用。参考文献1 阮秋琦.数字图像处理学M.:电子工业，2007:10-29.2 章毓晋.图像工程M.:清华大学，2005:201-

35、206.3 章毓晋.图像处理和分析根底M.:高等教育，2002:72-89.4 黎洪松.数字视频技术及其应用M.:清华大学,1997:78-92.5 汪志云、黄梦为、胡钋等.基于直方图的图像增强及其MATLAB实现J.计算机工程与科学，2006,282：54-566 即祥.图像处理M.:科学,2004:42-67.7 于万波.基于MATLAB的图像处理M.:清华大学，2008:100-120.8 左飞.数字图像处理M.:电子工业,2014:46-76.9 章毓晋.图像处理根底教程M.:电子工业，2012:78-8010 强、王正林.精通MATLAB图像处理第二版M:电子工业，2012:56-71. z.-致随着毕业论文的完成，我的大学生活也完毕了。在本次论文的完成过程中，我发现了自己的缺乏，对本专业的知识掌握不够。但通过毕业论文的书写，我重新学习了数字图像信息这门专业课，以及更熟练的使用MATLAB软件。完本钱次毕业论文，我最要感的是我的指导教师申海洋教师，申教师在我开场着手查找资料的时候提供应了我一些好的论文及书籍，在后来的论文初稿及修改中也给了我很多重要并且特别好的建议和思路，非常感申教师对我的耐心和细心，使得我的论文顺利完成。最后也要感其他帮助过我的朋友和同学，感你们的珍贵建议和指导！. z.