图像增强技术综述文档格式.docx

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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，独立进行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贡献的个人和集体，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担。

本人签名：

日期：

学院本科毕业论文（设计）使用授权说明

本人完全了解学院有关收集、保留和使用毕业论文（设计）的规定，即：

本科生在校期间进行毕业论文（设计）工作的知识产权单位属学院。

学校根据需要，有权保留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）的全部或部分容编入有关数据库进行检索，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。

导师签名：

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部分之一。

所谓的图像增强处理，抑制原始图像上的干扰因素，从而改善原画面的质量。

换句话说，就是对重要容进行增强，以及对不重要容进行抑制，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基础定义，并根据图像增强的方法分类,对直方图增强技术、对比度增强技术、平滑和锐化这几种经常用到的增强方法的进行系统的分析，最后利用Matlab进行实验仿真对数字图像增强技术的图像效果进行探讨和对比，并总结图像增强技术的优点和缺点。

关键词：

数字图像；

图像增强；

直方图增强；

对比度增强；

平滑；

锐化。

GraphicEnhancementTechniqueWereReviewed

Abstract

Digitalimageprocessingtechnologyisnowwidelyusedinvariousindustries,andimageenhancementprocessingtechnologyisoneofthemaincomponents.Theso-calledimageenhancementprocessing,restraintheinterferencefactorsintheoriginalimage,soastoimprovethequalityonthesurfaceoftheoriginalpainting.Inotherwords,istheimportantcontentofstrengtheningandinhibitionofnotimportantcontent,andthengetaclearimagedisplayeffect.Sometimesbecauseoftheinfluenceofthescenecondition,leadingtothevisualeffectofimagetakenoutisnotgood,thiswouldrequiretheuseofimageenhancementtechniquetoimprovethevisualeffectofpeopletosee.Somecharacteristicssuchashighlightedintheimageoftarget,fromdigitalimagetoextracttargetfeatureparameters,andsoon,thesearebeneficialforthetargetintheimagerecognition,trackingandunderstanding.Conceptinthispaper,westudytheprincipleofimageenhancementanddigitalimagesofsomebasicdefinitions,andaccordingtotheclassificationofimageenhancementmethods,thehistogramenhancement,contrastenhancement,smoothingandsharpeningtheenhancedseveralfrequentlyusedmethodsfortheanalysisofthesystem,theuseofMatlabsimulationexperimentontheimageeffectofdigitalimageenhancementtechniqueswerediscussedandcompared,andsummarizetheadvantagesanddisadvantagesofimageenhancementtechnology.

Keywords:

digitalimage,imageenhancement,histogramenhancement,contrastenhancement,smoothing,sharpening.

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，但通过分析却能猜测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，增强图像对比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接受围之的，但突出所得图像的某些特征能够使人或机器更好的对所得图像的进行研究及掌握，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接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、x射线的图片、窥镜的图片进行图像增强，从而发现病人的发病区域，能从很细小的部分更准确的找到问题；

再有，在军事上有相同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．图像增强的基本理论

2.1图像增强的定义

图像增强是一类基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对比度更大些，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行调整以满足自身的要求，所以说，观察者是某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，并且会去除一部分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，那么噪声也会增强。

如果选择滤去噪声，边缘便会存在一定程度上模糊，所以在进行图像增强时，便会将这两者对半考虑分析，寻求一个更好的函数来达到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行增强操作的，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行增强操作，而是先将图像进行变换，将图像转换到变换域后再进行增强。

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行操作，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对比较直接的，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较客观，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，达到准确的识别我们所要的目标。

它比较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

2.3.1直方图均衡化

由于一些图像处于低值灰度区间上的