基于灰度变换的图像伪彩色增强算法设计毕业设计.docx

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基于灰度变换的图像伪彩色增强算法设计毕业设计

毕业设计

基于灰度变换的图像伪彩色增强算法设计

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明

原创性声明

本人郑重承诺：

所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。

作者签名：

　　　　　日　期：

指导教师签名：

　　　　　日　　期：

使用授权说明

本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：

按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

聞創沟燴鐺險爱氇谴净。

作者签名：

　　　　　日　期：

摘要

人类传递信息的主要媒介是语言和图像。

据统计在人类接受的各种信息中视觉信息占80%，所以图像信息是十分重要的信息传递媒体和方式。

人的生理视觉系统特性对微小的灰度变化不敏感，而对彩色的微小差别极为敏感。

人眼一般能够区分的灰度级只有二十几个，而对不同亮度和色调的彩色图像分辨能力却可达到灰度分辨能力的百倍以上。

残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。

　　利用这个特性人们就可以把人眼不敏感的灰度信号映射为人眼灵敏的彩色信号，以增强人对图像中细微变化的分辨力。

彩色增强就是根据人的这个特点，将彩色用于图像增强之中，在图像处理技术中彩色增强的应用十分广泛且效果显著。

常见的彩色增强技术主要有假彩色增强及伪彩色增强两大类。

灰度变换法伪彩色处理。

伪彩色增强是将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异，更便于解译和提取有用信息。

酽锕极額閉镇桧猪訣锥。

总之，通过一系列的研究实验，本文系统讨论了基于RGB颜色模型的相位调制数字图像伪彩色编码，基于直方图的红外图像互补伪彩色编码处理，激光与红外等伪彩色图像增强算法。

彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑。

关键词：

伪彩色图像增强灰度变换传递信息

Basedongraytransformimagepseudocolorenhancementalgorithmdesign謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。

ABSTRACT

　　Humanconveyinformationmainmediaisthelanguageandimage.Accordingtothestatisticsinhumanacceptalloftheinformationtoaccountfor80%,visualinformationinsotheimageinformationisveryimportantinformationmediaandtheway.Man'sphysicalvisionsystemcharacteristicsoftinygraycolorisnotsensitivetothetiny,differenceisverysensitive.Thehumaneyegenerallyabletodistinguishbetween20,onlygrayscaletodifferentbrightnessandtonalcolorimagedistinguishingabilitybutcanachievegrayresolutioncanbemorethan100times.厦礴恳蹒骈時盡继價骚。

　　Usingthisfeaturepeoplecannotsensitivetothegrayeyeforeyesensitivesignalmappingtostrengthenpeoplecolorsignalsubtlechangeinimagesoftheresolution.Accordingtothecolorenhancementisthischaracteristic,willbeusedtoimageenhancementofcolorimageprocessingtechnology,theapplicationofcolorenhanceveryextensiveandtheeffectisremarkable.Commonchromaticenhancementtechnologymainlyfalsecolorstrengthensandfalsecolorenhancetwokindsbig.Graytransformmethodpseudocolorprocessing.Falsecolorenhancementisabandorthesingleblackandwhiteimagetransformationforcolorimages,thusputtinghumaneyecannotdiscerntinygraydifferenceshowsasobviouscolourdifference,morefacilitateinterpretationandextractusefulinformation.茕桢广鳓鯡选块网羈泪。

　　Anyhow,throughaseriesofstudiesandexperiments,thispapersystematicallydiscussedbasedonRGBcolormodelphasemodulationdigitalimagesbasedonfalsecolorcoding,falseinfraredimagehistogramsofcomplementarycolorcodingprocessing,laserandinfrared,andpseudocolorimageenhancementalgorithm.鹅娅尽損鹌惨歷茏鴛賴。

KeyWords:

falsecolorimageenhancementgraytransformtransmitinformation籟丛妈羥为贍偾蛏练淨。

第一章绪论……………………………………………………………………………………1

1.1前沿…………………………………………………………………………………1

第二章彩色图像的基础知识………………………………………………………………2

2.1什么是图像增强………………………………………………………………………2

2.2图像增强的分类………………………………………………………………………2

2.2.3频域图像增强法……………………………………………………………………2

2.2.4小波域图像增强方法………………………………………………………………2

2.2.5空域图像增强方法…………………………………………………………………3

2.2.6变换域法……………………………………………………………………………4

2.3图像输入设备…………………………………………………………………………4

2.4伪彩色图像增强………………………………………………………………………5

2.4.1伪彩色图像增强……………………………………………………………………6

2.4.2伪彩色增强处理………………………………………………………………………6

2.4.3伪彩色处理的基本原理………………………………………………………………6

2.4.4色图像处理技术的来源和应用………………………………………………………7

第三章伪彩色图像处理的方法和研究……………………………………………………7

3.1色彩基础………………………………………………………………………………8

3.1.2颜色模型……………………………………………………………………………9

3.2图像以及图像精度……………………………………………………………………9

3.2.1图像…………………………………………………………………………………10

3.2.2图像精度……………………………………………………………………………10

3.2.3分辨率………………………………………………………………………………11

3.3伪彩色增强处理系统的构成…………………………………………………………11

3.3.1伪彩色处理方法……………………………………………………………………113.3.2密度分层法…………………………………………………………………………………12預頌圣鉉儐歲龈讶骅籴。

3.3.3灰度-彩色变换法…………………………………………………………………13

3.3.4频率域滤波法………………………………………………………………………13

3.3.5其它伪彩色方法（互补色编码法，连续颜色编码法，像素自身变换法）……14

3.3.6医学彩超……………………………………………………………………………15

3.4.1红外热像仪…………………………………………………………………………15

第四章红外中波细分图像的伪彩色增强研究…………………………………………16

4.1研究原理………………………………………………………………………………18

4.2彩色增强方法…………………………………………………………………………19

4.2.1彩色映射……………………………………………………………………………19

4.2.2颜色空间变换………………………………………………………………………20

4.3包的图像融合…………………………………………………………………………20

4.3.1系数的融合…………………………………………………………………………20

4.3.2频系数的融合………………………………………………………………………21

4.4实验结果………………………………………………………………………………22

第五章总结与展望……………………………………………………………………………23

5.1总结展望………………………………………………………………………………23

参考文献…………………………………………………………………………………………25

致谢………………………………………………………………………………………………25

第一章绪论

1.1前言

图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。

很多由于场景条件的影响图像拍摄的视觉效果不佳，这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果，比如突出图像中目标物体的某些特点、从数字图像中提取目标物的特征参数等等，这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解。

图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息。

这样使有用信息得到加强，从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。

图像增强的应用领域也十分广阔并涉及各种类型的图像。

渗釤呛俨匀谔鱉调硯錦。

例如，在军事应用中，增强红外图像提取我方感兴趣的敌军目标；在医学应用中，增强X射线所拍摄的患者脑部、胸部图像确定病症的准确位置；在空间应用中，对用太空照相机传来的月球图片进行增强处理改善图像的质量；在农业应用中，增强遥感图像了解农作物的分布；在交通应用中，对大雾天气图像进行增强，加强车牌、路标等重要信息进行识别；在数码相机中，增强彩色图像可以减少光线不均、颜色失真等造成的图像退化现象，铙誅卧泻噦圣骋贶頂廡。

人类对宇宙万物的认识主要依靠视觉。

依靠图像摄取设备获得的照片近似模拟了目标景物在一定空间内某平面上的投影信息,以记录介质的形式反映了物体与可见光波的相互作用对人眼的视觉效果。

不同感知图像的分类说明了图像信息的复杂性,而近代快速发展起来的计算机图像处理技术则使得自然景物的再现更容易、更灵活。

目前利用数字图像处理技术可以制作出丰富多彩的图像视觉效果。

擁締凤袜备訊顎轮烂蔷。

对于黑白图像,常指二值图像和灰度图像。

灰度图像多数是8位位深,256级灰度,人眼对此尚有较高的分辨力,但对于某些特殊领域灰度级更高的一些专用灰度图像,尤其在图像像素灰度相差不大的情况下,人眼分辨能力大为减弱,远不如彩色图像。

从人眼视觉特性的角度来说,人眼对色彩差别的区分率远高于灰度差别。

所以,有必要把一些灰度图像转换成彩色图像,同时使得彩色图像的颜色对应于不同的灰度,只要灰度有差别,色彩即有差别,这样一幅灰度图像的信息量将大为提高。

广义上说来,非图像数据或黑白图像的彩色化处理都是伪彩色处理,彩色图像经由色彩变换后得到的图像也是伪彩色图像。

贓熱俣阃歲匱阊邺镓騷。

第二章伪彩色图像的基础知识

2.1什么是图像增强

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。

图像增强主要可分为三类:

频域图像增强方法、小波域图像增强方法、空域图像增强方法。

坛摶乡囂忏蒌鍥铃氈淚。

2.2图像增强的分类

2.2.3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。

频域图像增强原理图：

常用的频域增强方法有低通滤波技术，是利用低通滤波器去掉反映细节和跳变性的高频分量。

但其在去除图像尖峰细节的同时也将图像边缘的跳变细节去除掉了，而使得图像较模糊。

低频滤波有理想低通滤波器、Butterworth滤波器、指数滤波器等。

高通滤波器技术是利用高通滤波器来忽略图像中过度平缓的部分，突出细节和跳变等的高频部分，使得增强后的图像边缘信息分明清晰。

高通滤波技术进行增强处理后的图像，视觉效果不好，较适用于图豫中物体的边缘提取。

高通滤波器有理想高通滤波器、梯形滤波器、指数滤波器等。

频域增强方法中还有带通和带阻滤波、同态滤波等，一般是用来解决光动态范围过大或者光照不均而引起的图像不清等情况。

蜡變黲癟報伥铉锚鈰赘。

2.2.4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，再把剩余尺度的系数结合起来做反变换，从而使得噪声得到很好的抑制。

買鲷鴯譖昙膚遙闫撷凄。

小波的反锐化掩模法是一种即简单、增强效果也不错的方法，但该算法对噪声非常敏感，而且会出现过冲现象（处理后图像有很明显的人工处理痕迹）。

S.K.Mitra提出了一种基于Teager算法的非线性算子，来代替线性高通滤波器，对减小噪声和增强细节进行了这种考虑。

G.Ramponi提出了一种立方反锐化掩膜方法进行图像增强，该方法用一个对边缘敏感的平方滤波器算子乘以拉普拉斯算子，只增强局部亮度变化区域的图像细节，从而相对减少噪声。

柯丽等人提出了基于小波变换的图像增强方法，该算法主要针对CR图像，先将CR图像进行小波变换分解，针对各子图像的特征，对高频和低频部分采用不同的处理，最后进行小波变换得到增强后的CR图像。

董卫军等人提出了基于多小波的图像增强算法，由于多小波的对称性和短支撑性，因此多小波在图像处理方面比单小波更有优势。

綾镝鯛駕櫬鹕踪韦辚糴。

2.2.5空域图像增强方法

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中像素灰度值进行运算处理，基本上是以灰度映射变换为基础的。

空域图像增强知识本文在第二章中会有详细介绍，这里简略介绍一下。

驅踬髏彦浃绥譎饴憂锦。

空域图像增强主要有灰度变换和直方图均衡化处理。

灰度变换的原理就是通过改变灰度的动态范围，达到增强图像灰度级细节部分的方法。

一般的变换函数包括线性变换、非线性变换、分段线性变换。

具体函数的选择与图像的成像系统和相应的应用场合有关。

直方图均衡化是空域图像增强中应用最广泛的一种方法，其基本原理是使得处理后的图像灰度级近似均匀分布，来达到图像增强效果。

但由于其变换函数采用的是累积分布函数，因此它产出的近似均匀直方图都很相似，这必然限制了它的功能。

为了适应图像的局部特性，基于局部变换的图像增强方法应运而生，如局部直方图均衡化、对比度受限自适应直方图均衡化、利用局部统计特性的噪声去除方法。

这些方法对图像细节部分的增强均有很好的效果，但均有一个共同的缺点，算法运算量较大，图像处理时间相对较长，使得这些算法不能适用于实时处理系统中。

近年来，一类基于直方图分割的算法受到大家的广泛关注，该算法处理图像的侧重点在处理后图像的亮度保持上，使得处理后图像更适合人眼特性观察。

但该方法应用到低照度图像增强上，对图像整体亮度的提高效果不明显。

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2.2.6变换域法：

当图像矩阵很大时，直接在空域处理，计算量将很大，通常先对图像正交变换，得到变换域系数矩阵，然后实施各种处理，主要是修改变换后的系数，再逆变换到空间域，显示出处理后的图像。

锹籁饗迳琐筆襖鸥娅薔。

基于PC机的数字图像处理系统按其硬件组成如下图所示：

2.3图像输入设备：

电视摄像机（VideoCamera）、飞点扫描仪（Flyingpointscanner）、扫描鼓、扫描仪、显微光密度计，而遥感中常用的图像获取设备有光学摄影（摄像机、多光谱相机）、红外摄影（红外辐射计、红外摄像仪、多通道红外扫描仪）、MSS（多光谱扫描仪）、微波摄影（微波辐射计、侧视雷达、真时空孔径雷达、合成孔径雷达SAR）。

構氽頑黉碩饨荠龈话骛。

图像输出设备：

硬拷贝（照相、激光拷贝、彩色喷墨打印等）；软拷贝方法有CRT

显示（CathodeRayTube）、液晶显示器LCD（LiquidCrystalDisplay）、场致发光显示器FED（FieldEffectDisplay）。

輒峄陽檉簖疖網儂號泶。

数字图像处理的主要特点是：

1．图像信息量大：

在真彩色系统（SVGA）中，每个像素直接用R、G、B三个分量

共24位来表示，像素值就是所表现的颜色值，不用16色、256色（8位）系统的调色

板技术，如一幅800×600像素的真彩色图像，保存在计算机中占用的存储空间大约

800×600×24÷8÷1024÷1024=1.37MB。

2．图像信息理论与通信理论密切相关：

通信中的一维问题大都可以推广到二维。

通信理论认为任何一个随时间变化的波形都是由许多频率不同、振幅不同的正弦波组合

而成；图像理论则认为任何一幅平面图像是由许多频率和振幅不同的二维空间频率波叠

加而成，高空间频率波决定图像的细节，低空间频率波决定图像的背景和动态范围。

3．图像处理技术综合性强：

计算机图像处理和计算机、微电子技术、数学、色度

学、多媒体、智能机器人、专家系统等技术的发展密切相关。

近年来计算机图像识别与

计算机图像理解技术发展很快，图像并行处理能力也大大增强，图像处理除供人观看外，

还发展了与计算机视觉有关的应用，如邮件自动分捡、车辆自动驾驶等。

2.4伪彩色图像增强

2.4.1伪彩色图像增强

伪彩色（Pseudo-color）图像的每个像素值实际上是一个索引值或代码，该代码值作为色彩查找表CLUT（ColorLook-UpTable）中某一项的入口地址，根据该地址可查找出包含实际R、G、B的强度值。

这种用查找映射的方法产生的色彩称为伪彩色。

尧侧閆繭絳闕绚勵蜆贅。

彩色图像的含义是，每个像素的颜色不是由每个基色分量的数值直接决定，而是把像素值当作彩色查找表（colorlook-uptable，CLUT）的表项入口地址，去查找一个显示图像时使用的R，G，B强度值，用查找出的R，G，B强度值产生的彩色称为伪彩色。

　　识饒鎂錕缢灩筧嚌俨淒。

彩色查找表CLUT是一个事先做好的表，表项入口地址也称为索引号。

例如16种颜色的查找表，0号索引对应黑色，...，15号索引对应白色。

彩色图像本身的像素数值和彩色查找表的索引号有一个变换关系，这个关系可以使用Windows95/98定义的变换关系，也可以使用你自己定义的变换关系。

使用查找得到的数值显示的彩色是真的，但不是图像本身真正的颜色，它没有完凍鈹鋨劳臘锴痫婦胫籴。

全反映原图的彩色

伪彩色增强是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像的技术。

使原图像细节更易辨认，目标更容易识别。

　　恥諤銪灭萦欢煬鞏鹜錦。

伪彩色增强的方法主要有密度分割法、灰度级一彩色变换和频率域伪彩色增强三种。

伪彩色增强是将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异，更便于解译和提取有用信息。

伪彩色增强的方法主要有以下三种：

密度分割法，密度分割或密度分层是伪彩色增强中最简单的一种方法，它是对图像亮度范围进行分割，使一定亮度间隔对应于某一类地物或几类地物从而有利于图像的增强和分类。

它是把黑白图像的灰度级从0（黑）到M0（白）分成N个区间Li,i=1,2,…,N。

给每个区间Li指定一种彩色Ci，这样，便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。

此法比较直观简单，缺点使变换出的彩色数目有限。

鯊腎鑰诎褳鉀沩懼統庫。

空间域灰度级－彩色变换：

空间域灰度级－彩色变换是一种更为常用的、比密度分割更有效的伪彩色增强法。

它是根据色度学的原理，将原图像的灰度分段经过红、绿、蓝三种不同变换，变成三基色分量，然后用它们分别去控制彩色显示器的红、绿、蓝电子枪，便可以在彩色显示器的屏幕上合成一幅彩色图像。

彩色的含量由变换函数的形状而定。

硕癘鄴颃诌攆檸攜驤蔹。

频率域伪彩色增强：

频率域伪彩色增强时先把黑白图像经傅立叶变换到频率域，在频率域内三个不同传递特性的滤波器分离成三个独立分量，然后对它们进行逆傅立叶变换，便得到三幅代表不同频率分量的单色图像，接着对这三幅图像作进一步的处理（直方图均衡化），最后将它们作为三基色分量分别加到彩色显示器的红、绿、蓝显示通道，从而实现频率域分段的伪彩色增强。

阌擻輳嬪諫迁择楨秘騖。

2.4.2伪彩色增强处理

　　伪彩色处理是指将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布图像。

由于人眼对彩色的分辨能力远远高于对灰度的分辨能力，所以将灰度图像转化成彩色表示，就可以提高对图像细节的辨别力。

因此，伪色彩处理的主要目的是为了提高人眼对图像细节的分辨能力，以达到