试题MATLAB下图像增强算法研究外文翻译Word格式文档下载.docx
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关键字:
图像增强;
MATLAB;
噪声;
算法原理
ImageenhancementalgorithmunderMATLAB
Abstract
Imageenhancementisthepictureoftheareawillbeenhancedandthosecontainingnoiseandinterferenceofinformationfilteringprinciple,inthepicture,theimportantinformationarekeptandenhanced,sowillbetterresolutionandapplicationofthesepicturesinotherstudies.Thebasicalgorithmplaysakeyroleinimageprocessing..
Aftertheunderstandingoftheenhancementalgorithm,thiswork,firstisthealgorithmprincipleofvariousenhancedsystemresearch,andthenthedetailedprocessingalgorithmsineachanalysis,hereisthechoiceofthevariousmethodsofimageprocessingwerepreparedusingMATLABsimulationsoftware,theexperimentalresultsobtainedbyMATLABsimulation,willbedifferentmakecomparisonoftheoreticalandexperimentaldatafromthecomparisonalgorithm,theresultsofanalysisofthecharacteristicsofdifferentalgorithms,usingtheenhancedalgorithmcanfromthesubjectiveandobjectiveofimageanalysis,suchasclearevaluationfunctionforimageenhancementmethod,andthelimitationsandapplicabilityofdifferentalgorithmsareanalyzed,theadvantagesandlimitationsofthealgorithmareillustrated.
Keywords:
ImageEnhancement;
MATLAB;
Noise;
Algorithm
Principle
目录第一章图像增强的基本理论.............1
1.1课题背景和意义..................1
1.2图像增强的基本概述............2
1.3课题的主要内容..................3
第二章图像增强方法与原理.............5
2.1均值滤波的原理...................5
2.1.1邻域平均法................5
2.1.2加权平均法...............6
2.2中值滤波的原理...................6
2.3直方图均衡的原理...............7
2.4灰度变换原理.....................8
2.4.1线性灰度变换.............9
2.4.2分段线性灰度变换......9
2.4.3非线性变换...............10
2.5频域滤波原理.....................10
2.6锐化原理...........................12
2.6.1梯度锐化.................12
2.6.2拉普拉斯算子............12
2.6.3高通滤波.................13第三章图像增强算法与实现............14
3.1均值滤波..........................14
3.2中值滤波...........................16
3.3直方图均衡........................18
3.4灰度变换..........................20
3.5频域滤波..........................23
3.6锐化................................24第四章总结及展望........................26
4.1本文总结..........................26
4.2展望和计划.......................26致谢.........................................28参考文献......................................29附录源程序代码...........................31
第一章图像增强的基本理论
1.1课题背景和意义
信息通常是利用言语文字和视觉的接受等媒介进行传输的。
根据在人们接收到的各种信息统计中图片信息占八成左右，所以图片传输信息是十分重要的信息传递方法和手段。
图像传输包括图像的读取、图像的传输和图像的展示等部分。
然而在这些信息的传输过程中不可能完完全全的将原来的信息完整的传送到接受者的眼中，总会有一些信息的丢失，这样就会使原始图像中的信息质量变差，使图像传输的信息无法被认识和判别。
就像是在收集图像过程中由于不同的环境以及有些物体由于光学的问题等原因使得图片的整体光的分布杂乱，或者是图像收集的过程中，由于人为操作机器不当，机器本身出现故障的缘故就会将外界的一些污染和干扰，并且还有一些图像在机器中严重曝光就会是图片显示遭到破坏没有立体感和基底颜色的丢失。
所以在这样情况下就使得人们在研究如何将图片进行修复的方法中，图像增强成为图像分析和处理的领域发展成为重要的内容之一。
通常情况下是由于外界环境的干扰就会导致图像获取的出现差别，图像就会不好。
那么就要通过图像增强技术来处理失真的图像这样就会人眼中的图片效果变好。
就好比是将图像中主要部分结构得到加强，使其某些特点明显突出，这样能够将图像中的特征信息给提取出来，更容易对图像中的主要细节部分进行认识和判别，更好的应用于其他技术方面。
像增强主要原理是将图片中所要的区域进行增强，将那些可以忽略的部分区域的信息进行滤除，那么处理后的图片中，重要信息得到增强，这样就会更好的分辨和应用这些处理后图片进行其他研究。
现如今图像增强技术已经应用到很多生活领域。
例如，在国防领域中，利用卫星图像遥感技术，利用图像增强技术有助于我军发现敌对目标和战略信息;
在民用医疗领域中，将患者的CT或则胸透的X光片增强处理，可以更好的及时发现患者的病情，做好医疗救治;
在航天领域方面，像哈勃太空望远镜拍摄到的银河系的图片进行增强处理得到银河古老星系的秘密;
在农副业生产领域中，卫星拍摄到的图像进行增强可以对农牧业的发展进行规划;
在交通运输领域中，对恶劣天气情况下图像进行增强，加强路牌、地标和高危建筑等重要信息进行警示防止交通意外的发生;
照片
拍摄及后期处理中，对拍摄到图像进行增强，增强色彩度、亮度、饱和度等图像调节，使得图像真实图片质量高等。
具体应用的实例有Photoshop
等软件。
1.2图像增强的基本概述
图像增强的主要关键内容就是对原始图片进行增强处理，将处理后的图片效果达到所需要的要求，但这种增强技术不一定是将原来的图片的质量处理的更好，有时原始图片很清晰，经过增强算法处理后图片在某些方面就会变差。
这要根据具体的应用要求和目的，针对这些要求和目的来处理得到的应用的图片。
一般情况下，图像增强技术并没有具体的模式标准，有时针对不同的问题就会有不同的效果。
就例如，在车牌识别的增强技术就是很有用的应用，但在增强一些放射线性的图像就不一定适合使用了。
还有是由于增强算法本身的局限性，在不同的噪声图片处理的能力效果就有不同的差异。
就当前的图像增强技术的发展情况，由于针对处理的维度不同的问题，就会有不同类的处理方法。
增强技术可分两大类:
空域方法和频域方法。
空域方法的原理就是将图像中的像素在空间区域上进行变换;
频域方法原理是将原始图片进行傅里叶、拉氏、对数、指数等变换后在频率区域上进行变换处理。
在时域增强处理的方法中，依据处理图像中素值是个体或者是一些较小的区域（较小的区域可作为模板）又可分为两种类型:
一种是单个素值的过程分析的图像增强，称作单个点增强处理，这种对图像中的单个素值的处理而周围的素值不会影响;
第二种是小区域的过程分析，这种方法叫作空域滤波，这种增强处理就是对图像中的小区域进行选取，选取的小区域作为模板进行增强处理，这种模板的选取也有不同种的类型和方法。
通常所使用的方法有灰度变换、直方图均衡滤波等。
模板选取处理就是选取模板中的一个像素值为中心，该像素值的周围的像素值与之有映射关系或则是函数关系，然后对模板不同方法的处理应用整个图片。
这类方法通常有有均值滤波、中值滤波、拉氏锐化等。
频域增强处理方法是将图像的频率区域进行变换处理，之后对变换的数值进行函数运算，再进行傅里叶反变换到之前的空间区域得到增强的图像。
这是一种间接的图像处理方法。
例如，将图片进过低通滤波处理，然后把处理后图片经过反变换到空间区域内得到增强图片，通常使用的方法有理想低通滤波、拉普拉斯变换、梯度锐化滤波等。
上世纪六十年代初期，由于计算机科学迅速发展，图像增强技术处理也得到空前的兴盛。
一些电子科技成熟的国家经过研究制做出了指纹自动识别系统。
当前社会中，这项技术已经应用在生活中的方方面面,给我们的生活水平得到提高，在未来的生活中起到重要的作用。
我国在这方面的系统发展比较晚，到上世纪八十年代进行研制，虽然发展起步晚但我国科研人员进过这么多年努力奋斗已经取得骄傲的发展。
图像增强处理应用于社会生活中的方方面面。
在国防，民用医疗，教育，生产等方面已经应用深入。
数字图像处理的发展只有短短的几十年,但是其作用的应用让人们对其关注起来。
通常的方法有低通滤波、拉普拉斯变换、梯度锐化滤波等。
最新出现的小波变换、Contourlet变换等。
当前时期，由于还没有找出一种合适的标准能够用来针对图像增强算法的优缺点进行评价，图像增强这项技术还要进行下一步发展和完备功能。
图像增强的方法对于不同图片类型就会有不同的处理方法，这样就一种图片增强算法对某种类型的图片处理后的结果有很好的效果，然后对于另一种类型的图片增强处理效果就会变得很差。
就比如一些增强方法对于放射性的线性图片适用性好，但对于天气观测图像增强处理就不适用。
图像增强技术的局限性就是没有一个通用的标准，对增强结果进行客观科学的分析，只能够通过人的眼睛主观感受来分辨处理后图片的好坏。
1.3课题的主要内容
本文着重研究了这些增强方法对图片进行合理并适用的增强处理，首先是对各种增强算法的原理进行系统的表述，然后对于算法中各个问题详细处理分析，针对图像增强的问题，在这里选择的是运用MATLAB软件对各种图像处理的方法进行编写仿真，通过MATLAB得到的实验结果，将不同的增强算法进行理论和实验数据的对比，从对比后的结果可以对不同算法的特点进行分析，这样就针对图像增强的方法功能进行清晰的评判，以及对不同算法的局限性和适用性进行分析，对其算法的优点和局限性加以阐述说明本文结构安排如下:
第一章图像增强算法的基本理论。
介绍该技术的背景和意义;
对图像增强的一些理论基础进行表述，简单说明现在常用的图像增强的方法有哪些和增强算法的特性;
本文结构的内容以及安排;
图像增强的现状和应用。
第二章图像增强算法与原理。
第三章图像增强算法与实现，对各种算法的分析，通过MATLAB仿真结果对图像增强方法进行性能评价，以及不同算法的局限性和适用性进行分析。
第四章总结及展望。
最后是致谢及程序仿真代码编写的附录。
第二章图像增强方法与原理
2.1均值滤波的原理
均值滤波是图像增强算法原理中的最为简单的一种，它的算法原理是属于线性滤波。
具体内容就是将图像取一单个素值点，以这个单个像素值为中心，再其周围的像素点作为一个区域，这块区域作为模板。
模板的方法有很多种，在这种滤波器中是将选取的模板中的每个点的像素值进行相加求和，再进行均值计算，计算出的均值就是代表这个区域所有像素点的灰度值，这样的方法我们叫做均值滤波。
均值滤波有两种求平均的方法，一种方法叫做邻域平均法，另外一种叫做加权平均法。
两种方法都是对灰度图片进行均值处理，但基本原理过程中有些不同。
在均值滤波中由于邻域平均法的算法比较简单，通常情况下我们主要用的是邻域平均法达到均值滤波的目的。
2.1.1邻域平均法
对要处理的读取图像的像素灰度值设定为fxy（,），然后对进行二维变
gxy（,）换，其灰度像素值为，邻域平均法公式如下:
1gxyfxmyn,,,21,，，,（,）（,）（,）mnS,N如（2-1）式中所示分式中N就是所选区域模板内的所有像素的个数;
S的意义就是选择模板的附近区域即是邻域，这样的区域有很多形状。
一般来说这些区域形状是有正方形，矩形等形状。
如S取3x3，5x5,7x7等邻域。
111gxyfxiyj（,）（,）,，，当S取3x3区域时，,其定义的模板是,,9ij,,,,11
111,,1,,111。
这种方法是一种空间域图像的简单有效方法，它是利用附近区,,9,,111,,
域的像素平均值来代表选取像素点的像素值，使整个区域在灰度上均匀分布，这样就使得灰度得到润滑的作用。
然而通过这样增强方法是有缺点的，这样就会使处理过的图片变得模糊，如果选取的区域越大的话，滤除的噪声效果越好，同时图像的信息质量越差，变得越模糊。
2.1.2加权平均法
对要处理的读取图像的像素灰度值设定为，然后对进行二维变fxy（,）
换，其灰度像素值为，加权平均法公式如下:
gxy（,）
gxyhxyfxy（,）（,）（,）,，22,，，其中，为加权模板矩阵，常见的加权矩阵模板主要有以下几种形式:
hxy（,）
111010121,,,,,,111,,,,,,121242111,,,,,,10165,,,,,,111121010,,,,,,
所处的矩阵中，中间点的像素值在整个矩阵中的所占的部分越小，hxy（,）
2.2中值滤波的原理
中值滤波是图像增强算法的另一种方法形式，它的算法原理是非线性滤波。
中值滤波原先是在针对点线问题进行处理的技术，进过技术的发展后来又在平面的问题上得到处理应用。
在一定的问题情况下，能够将一些线性的图像增强技术不能使图像清晰的问题得到改善，并且能够很好对图像中的一些干扰和噪声信息进行滤除。
中值滤波的主要原理功能是图像的尖锐的细节不被破坏的情况下能够有效的将噪声去除。
使图像清晰的问题得到改善，并且能够很好对图像中的一些干扰和噪声信息进行滤除，所以这种方法得到了广泛的应用到图像增强技术中。
在点线问题的条件下，中值滤波是要求选取的模板区域中的像素个数是个单数而不是双数，对选取的区域进行处理，然后对选取区域中像素点的像素值进行从大到小或者是从小到大进行排列顺序，最后再从这些排过顺序的像素值中将中间值取出，那么取出的这个像素点的灰度值就代表这个区域整体的像素值。
设有一个区域像素值的序列，将这个区域中像素个数为单数，也就是说将模fff...m12n
板区域中选取个数值，，在式中选取的中间的值，然后mvm,,
（1）/2fff,,iviiv,，
对这些像素点的数值进行排列顺序，从这些排过顺序的像素值中将中间值取出。
中值滤波表达式为:
yMedxxxxx,,,,,,,？
？
,23,iiNiNiiNiN,,，，,，11，，
上式中，Med就是将大括号里的数值取中间值的操作。
中值滤波就是将其中的像素值取奇数排列，取其中间值为输出像素。
针对对点线问题的信号处理，这样的中值滤波有需要注意的几个地点:
（1）滤波对点线的阶跃信号或是陡峭上升的信号没有影响。
（2）滤波能够将锯齿波信号、三角波信号和一些顶部尖锐信号进行顶部削平。
（3）对于冲激信号中出现的一连段的个数达不到选取的区域尺寸的一半时，这样就能将冲激信号。
图像信号一般在两维方向上都是有相关的联系，因此对图像信号的中值滤波采用二维滑动窗口，二维中值滤波器的定义为:
yMedx,{}24,，，ijmn
miMiMiiMnjNjNjjN,,,，，,,,，，,1,...,,...,;
1,...,,...,
x其中，S表示二维滑动窗口;
{}表示图像像素的灰度序列。
中值滤波通常用mn
的形状为3x3方型形状，5x5十字型形状，5x5菱型形状。
2.3直方图均衡的原理
将原始图片中像素点的像素值进行直方图的统计，然后将统计后的数值结果通过直方图均衡化的方法将像素值的区域进行均值分布和平衡灰度，这种算法叫做直方图均衡滤波，这样就能够使原始图片的效果得到增强。
通过对原始图像像素值的直方图统计，原始图片中灰度值分布的都不
是均匀的，那么就要让图片中占得比重较多的像素值和占得较少的像素值差距大，这样可以提高图像的显示效果。
换句话说就是，直方图均衡增强的方法是将图像中较多的像素灰度值得到增加，图中较少的像素灰度值进行减少。
使用这种方法的主要目的就是让人们在主观上以眼睛对这种灰度值的差别越大的图像会更容易的分辨而做的增强算法研究。
在灰度值直方图的计算也并不复杂，可以使用的公式如下:
nk，，pk,,k,0,1,？
L,125,，，
n
sn公式中:
就是所选图像模板区域中灰度值像素点的个数，是nkk
nk整个图像所有像素点的总数，而是模板中的像素个数与整个像素总数n
[1]的比例。
计算累积直方图各项:
kkni，，t,,pi,k,0,1,？
L,126,，，,,k,0,0nii
取整扩展:
tLt,,，int10.5，，27,，，，，kk，，
kt,,映射对应关系:
k
2.4灰度变换原理
灰度变换的基本原理就是将原始图像灰度分布范围进行归一化变换，得到新的分布区间，再将这个灰度范围进行变换处理从而增强某些灰度图片的细节部分，通过对灰度变换使用不同的变换函数可以分为线性变换，分段线性变换和非线性变换三种。
将原始图片中的像素灰度值设为D=f（x,y）,（x,y）为这个像素点的空间位
'
[1]D置，经过处理后的像素灰度值为=g（x,y）。
灰度变换处理的公式如下所示:
gx,yTfx,yTD,,或D，，28,，，，，,,，，，，
由灰度变换的函数分析得出这种函数表示的是图片读取的灰度值和图片读出的灰度值之间的变换关系。
2.4.1线性灰度变换
D在设定的函数=T[D]如果是一个单调线性函数，则以这种函数灰度变换就是叫做线性变换。
现在设定图像的灰度值为f（x,y），它的灰度范围取为[a,b]，经过灰度线性变换后图像的灰度值为g（x,y），其灰度范围被拉伸或者压缩为[c，d],以下是线性灰度变换的函数公式:
（）dc,29,，，gxyfxyac（,）[（,）]],,，（）ba,
2.4.2分段线性灰度变换
分段线性变换就是对图片的灰度分部分处理，就是对灰度分线段性扩展。
设读取的原始图像f的灰度值的变换区间为[0,Dmax]，读出的处理图
D像g的灰度变换区间为[0，max],分线段性变换函数公式如下:
,cfxyfxya（,）,0（,）,,,,a,,
,（）dc,210,gxyfxyacafxyb（,）[（,）]],（,）,,，,,，，,,（）ba,,,
,（'
max）Dd,[（,）]],（,）maxfxybdbfxyD,，,,,,（max）Db,,,
D’maxd
d
g（x,y）g（x,y）cc
aaDbbmaxf（x,y）f（x,y）
图2-1灰度变化图图2-2分段线性变化图
使用分段线性变换处理后，就会使需要处理的图像细节的灰度范围得到拉伸变换，使其对比度增强;
而把那些可以忽略的图像细节的灰度范围得以缩减变换。
2.4.3非线性变换
使图像像素灰度值的对比度得到降低的变换并不是以单调线性的处
D理方法叫做非线性灰度变换，也就是说在设定的灰度函数=T[D]是一个非线性单调函数。
通常使用的非线性变换函数有两种，一种是对数函数，
[2]另一种是指数函数。
fxy（,）设读取的原始图像的灰度值为，进过变换处理后的图像灰度值为gxy（,），使用一些非线性变换的函数进行处理如对数变换和指数变换，其变换函数表达式及关系曲线图如下:
对数函数:
1211,，，,,gxyafxy（,）ln（,）1,，，
bcln
指数函数:
cfxya[（,）],212,，，gxyb（,）1,,
g（x,y）g（x,y）
a
f（x,y）f（x,y）
图2-3对数变换关系曲线图图2-4指数变换关系曲线图
2.5频域滤波原理
频域低通滤波是一种对于滤除图像噪声和脉冲干扰效果很好的增强算法。
由于噪声是在频域中是属于高频信息，在图像频域中的高频部分就
会有噪声信息。
低频滤波器有设定的截止频率，可以将图像中处于低频的
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