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灰度圖像增強算法研究

時間:2019-06-01 20:04來源:畢業論文
介紹了灰度圖像以及使用MATLAB 進行圖像增強的基本知識,再介紹了基于空域和基于頻域這兩種算法的基本原理,并通過實例來對比了這些算法的實際效果,總結出了不同算法的優缺點。

摘要:近年來,圖像處理已被廣泛運用于各個領域。灰度圖像處理最關鍵的一部分就是灰度圖像增強,其目的是通過提高圖像的比對度,突出感興趣的部分并抑制背景噪聲,改善圖像質量和視覺效果。灰度圖像增強算法可分為兩大類,一類是基于空域的算法, 另一類是基于頻域的算法。 基于空域的算法包括直方圖均衡、圖像平滑、圖像銳化等。基于頻域的算法可分為低通濾波、高通濾波、同態濾波、選擇性濾波等。本文先介紹了灰度圖像以及使用MATLAB 進行圖像增強的基本知識,再介紹了基于空域和基于頻域這兩種算法的基本原理,并通過實例來對比了這些算法的實際效果,總結出了不同算法的優缺點。最后說明了灰度圖像的應用和圖像發展的前景。35880
畢業論文關鍵詞:灰度圖像;圖像增強;空域增強;頻域增強
Research on gray image enhancement algorithm
Abstract:In recent years, the image processing has been widely used in variousfields.Gray-scale image enhancement is an important part of the gray imageprocessing, and its purpose is to improve the image of the alignment of the protrudingportion of interest and suppress background noise and improve image quality andvisual effects.Gray image enhancement algorithms can be pided into two categories,one is based on the algorithm of airspace, and the other is based on frequency domainalgorithm.Based airspace algorithms include histogram equalization, imagesmoothing, image sharpening.Algorithm based on frequency domain can be pidedinto low pass, high pass filter, homomorphic filtering.This article first introduces thegray image and the basics of using MATLAB for image enhancement, and thenintroduces the basic principle is based on spatial and frequency domain of these twoalgorithms, and an example to compare the actual effect of these algorithms, summedup the different the advantages and disadvantages of the algorithm. Finally, toillustrate the application and development prospects of gray images.Keywords :Gary image;Image Enhancement;Enhanced airspace;Enhanced FrequencyDomain

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目錄
1 緒論1
11課題背景與研究意義1
12 國內外研究現狀及水平2
2 灰度圖像與 MATLAB 圖像處理5
21灰度圖像定義5
22 圖像降質的原因6
23 MATLAB 圖像處理6
24常用的灰度圖像增強算法7
3 基于空域的灰度圖像增強算法8
31點運算處理8
311 灰度變換8
312 直方圖修正10
32局部運算處理13
4 基于頻域的圖像增強算法17
41頻域圖像增強17
42低通濾波器17
421 理想低通濾波器17
422 巴特沃斯低通濾波器18
433 高斯低通濾波器18
43高通濾波器19
431 理想高通濾波器19
432 巴特沃斯高通濾波器20
433 高斯高通濾波器20
44同態濾波器21
45選擇性濾波22
451 帶阻濾波器22
452 帶通濾波器22
453 陷波濾波器22
5 實驗結果分析24
51 直方圖均衡化24
52中值濾波與均值濾波對比25
53低通濾波器26
531 理想低通濾波器26
532 巴特沃斯低通濾波器27
54 高通濾波器28
541 理想高通濾波器28
542 巴特沃斯高通濾波器29
6 結論30
致謝31
參考文獻32
附錄33
1 緒論
1.1課題背景與研究意義人們對大自然的認知很大程度上都可以從圖像中獲取的,據可靠統計,人類獲取的百分之八十的信息來自于圖像,所以圖像信息是人們認知世界的主要途徑。日常生活中,圖像作為傳遞信息的一種媒介無處不在,且擁有諸多優點,如:直觀,信息量豐富等,已成為一種非常重要的信息傳遞載體和方式。圖像傳遞系統由六個部分組成,分別是圖像采集、圖像壓縮、圖像編碼、圖像存儲、圖像通信、 圖像顯示這六個部分。 人們在傳遞圖像時, 某些因素會導致圖像的質量下降,使其他人無法通過圖像獲得準確的信息。 因此我們在傳遞圖像之前或者接收到圖像之后需要對圖像進行一定的處理來保證圖像的質量, 以便我們從中獲得準確的信息。圖像增強可以為了提高給定的圖像的視覺效果而扭曲過程。 圖像增強技術有很多種,比較常用的又直方圖修改處理、圖像平滑化處理、圖像尖銳化處理、和彩色處理技術等。圖像增強有圖像對比度增強、亮度增強、輪廓增強等等。圖像增強有兩類方法:基于空域的算法和基于頻域的算法。我們在運用基于空域的算法處理圖像時,這些算法直接對圖像灰度級做運算,而基于頻域的算法是在圖像的某種變換域內對圖像的變換系數值進行某種修正,是一種間接增強的算法。基于空域的算法分為點運算算法和鄰域去噪算法。點運算算法即灰度級校正、灰度變換和直方圖修正等,目的或使圖像像素分布均勻,或擴大圖像動態范圍,提高對比度。鄰域增強算法分為圖像平滑和銳化兩種。平滑一般用于消除圖像噪聲,但是也容易引起邊緣的模糊。常用算法有均值濾波、中值濾波。銳化的目的在于突出物體的邊緣輪廓,便于目標識別。常用算法有梯度法、算子、高通濾波、掩模匹配法、統計差值法等。圖像增強技術應用十分廣泛,已被運用于醫學、軍事、工業和圖像處理軟件等領域。其中最為典型的運用有: 灰度圖像增強算法研究:http://www.aftnzs.live/tongxin/20190601/34059.html
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