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《西北师范大学》 2016年
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基于数学形态学的图像增强算法及其应用

安静  
【摘要】:图像增强作为图像的预处理阶段,是图像处理的一个重要分支。通常,受采集设备、拍摄环境、传递手段等因素的影响,图像会出现模糊、对比度降低等现象,而图像增强的主要目的就是改善图像质量以满足实际应用的需求。随着彩色图像的大量使用,人们对彩色图像增强技术的要求也越来越高,不同于灰度图像增强,增强彩色图像时,不但要拉伸图像对比度、增强图像细节,还要做到保持亮度、避免色彩失真等问题。数学形态学在图像处理中的应用成为近年来的研究热点。数学形态学算法理论简单、运算速度快,其中,形态学top-hat变换可以提取出图像中的亮特征和暗特征。本文结合形态学的优点,对含噪灰度图像的抗噪型增强算法及彩色图像增强算法进行了研究,主要内容如下:首先,论文简单介绍图像去噪及图像增强的意义,列举一些传统的去噪算法和增强算法,并对这些算法进行仿真实验。其次,本文对数学形态学的理论知识及基本算法作了详尽、系统的介绍,并分析仿真实验结果,总结数学形态学基本运算的特点。基于膨胀、腐蚀运算的效果,设计了一种多形态膨胀腐蚀滤波器,该滤波算法变换次数少,能有效抑制噪声,保持图像细节、边缘信息。另外,对已有的多尺度top-hat变换进行改进,使其增强效果更理想。将这两步结合起来,即得到一种多形态、多尺度数学形态学的灰度图像抗噪增强算法。仿真结果表明,本文算法在噪声密度偏小时,能完全抑制噪声,且增强后的图像细节突出、信息含量大、视觉效果好。然后,将灰度域效果明显的多尺度top-hat增强算法推广到彩色空间域中,为了避免彩色图像处理过程中,空间转换造成的运算复杂、信息丢失等现象,本文在RGB空间提出一种基于数学形态学top-hat变换,并以各分量标准差权重比例为调控因子的自适应彩色图像增强算法。实验结果表明,该算法能有效增强彩色图像对比度,凸显细节,避免过度增强,并且能很好的保持原图像的色彩和亮度。最后,将本文算法应用于眼前节图像,并与其他算法进行比较,结果表明,本文算法运算速度快,增强后的灰度眼前节图像细节突出、瞳孔信息明显。增强后的彩色眼前节图像在保持色彩的同时,细节特征明显增强,视觉效果好,有助于计算机或医务人员快速做出准确诊断方案。
【关键词】:图像增强 数学形态学 结构元素 top-hat变换 RGB颜色空间
【学位授予单位】:西北师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41
【目录】:
  • 摘要7-9
  • Abstract9-11
  • 第1章 绪论11-17
  • 1.1 研究背景与意义11
  • 1.2 国内外研究现状及其发展趋势11-14
  • 1.2.1 灰度图像增强11-12
  • 1.2.2 彩色图像增强12-13
  • 1.2.3 医学图像处理13-14
  • 1.3 本文内容及安排14-17
  • 第2章 数学形态学方法的基本理论17-29
  • 2.1 二值数学形态学17-23
  • 2.1.1 结构元素17
  • 2.1.2 二值形态学腐蚀和膨胀17-20
  • 2.1.3 二值形态学开运算和闭运算20-22
  • 2.1.4 二值形态学运算的基本性质22-23
  • 2.2 击中击不中变换23-24
  • 2.3 灰度数学形态学24-28
  • 2.3.1 灰度形态学腐蚀与膨胀24-25
  • 2.3.2 灰度形态学开运算与闭运算25-26
  • 2.3.3 灰度形态学运算的基本性质26-28
  • 2.4 本章小结28-29
  • 第3章 基于数学形态学的抗噪型灰度图像增强29-47
  • 3.1 图像去噪和图像增强29-34
  • 3.1.1 图像噪声及常用去噪方法29-31
  • 3.1.2 图像增强31-34
  • 3.2 改进的形态学去噪算法和增强算法34-41
  • 3.2.1 基于数学形态学的多形态去噪算法34-37
  • 3.2.2 改进的多尺度top-hat灰度图像增强算法37-41
  • 3.3 抗噪型灰度图像增强算法41-46
  • 3.4 本章小结46-47
  • 第4章 基于数学形态学的彩色图像增强47-57
  • 4.1 颜色基础及颜色模型47-50
  • 4.1.1 颜色基础47
  • 4.1.2 颜色模型47-50
  • 4.2 多尺度top-hat变换的自适应彩色图像增强50-52
  • 4.3 本文算法的步骤52
  • 4.4 实验结果及其分析52-55
  • 4.5 本章小结55-57
  • 第5章 数学形态学方法在眼前节图像增强中的应用57-61
  • 5.1 医学图像增强57
  • 5.2 眼前节图像预处理57-59
  • 5.3 本章小结59-61
  • 第6章 总结与展望61-63
  • 参考文献63-67
  • 研究生期间发表论文67-69
  • 致谢69

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