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图像增强算法实现

王蓉  
【摘要】:数字图像处理是近年来发展起来的新兴研究领域,受到越来越多的学者的重视。本论文主要针对数字图像处理的一个重要分支数字图像增强作为研究对象。由于图像在生成、传递、压缩、储存、变换等一系列过程中,会受到各种因素的影响,例如在不同的照明环境下操作,会引起图像亮度的变化;操作设备时,不可避免地会发生抖动,引起图像位移;捕捉到的图像对比度低或是位置不适当等等。在实际应用中这些都会造成图像质量的退化,影响图像的整体视觉效果。因此,为了解决这些问题需要对图像进行增强处理,对已获取的图像进行加工处理,有目的的对图像进行增强,比如突出图像的局部细节特征或是增强图像的整体效果,同时抑制图像中不必要的细节信息,把模糊的图像变成清晰的图像,改善图像的质量,以便在后续的图像分析时,实验者或计算机视觉系统可以对图像进行更好的分析和理解。 首先,本文对图像增强技术常用方法进行了介绍,其中主要介绍了空域图像增强算法原理及方法,包括灰度变换(图像反转、对比度拉伸、对数变换和幂律变换)、直方图处理(直方图均衡化和直方图规定化)和空域滤波(中值滤波器、均值滤波器、Laplace滤波器、Gauss滤波器和Sobel滤波器);频域图像增强算法原理及方法,包括理想低(高)通滤波器、巴特沃斯低(高)通滤波器、高斯低(高)通滤波器以及同态滤波器;混合图像增强。 其次,基于论文提到的图像增强方法,在MATLAB软件平台提供的图像用户界面建立了空域图像增强、频域图像增强、图像运算三大模块,在模块中针对各个算法进行相应的软件编制。并且详细介绍了软件的设计和主要框架图与各个独立模块的实现方法。软件充分借助了MATLAB GUI模块提供的控件及其内部的图像增强函数,完成了数字图像增强软件的编制,实现了图像增强算法。 最后,利用编制的图像增强软件,对各个领域比较典型的图像实例进行了处理与分析。实现了空域图像增强方法中的灰度变换、直方图处理以及空间滤波器;频域图像增强方法中的低通滤波器、高通滤波器(加入了偏移量以及滤波器系数,实现了高频强调滤波器)以及同态滤波器;混合图像增强方法,结合图像运算模块(两幅图像的线性组合、相减、绝对差、相乘以及相除)和前述的图像处理方法,实现了混合的图像增强。 编制的图像增强算法实现软件在数字图像处理中的运用表明,图像增强软件界面设计友好,可行性与可靠性得到了验证,并具有较好的可视化操作流程。


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