数字图像增强算法的研究与实现 计算机专业.docx
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1、数字图像增强算法的研究与实现摘要人类在对信息进行获取、互换之时,图像这一载体能够发挥重要作用,相关研究表明,人类感知的外界信息中,从视觉这一渠道获得的信息占比超过80%。所以,图像处理能够在各行各业都得到充分运用。经分析可知,所谓图像增强,指的是根据相关需求将图像信息分类两类,一类为无用信息;一类为有用信息,然后对前者进行削弱或消除,对后者进行强化和突出,如此获得的图像用机器识别起来更加容易,和人眼视觉特性也更加相符。能够发现,如今图像增强技术在诸多行业比如人物摄影以及医学成像等行业得到了充分运用,在各类图像处理算法比如目标跟踪算法或者图像融合算法中,图像增强可以作为预处理算法发挥极大作用。在
2、图像处理中,处于预处理环节的图像增强拥有重要意义和价值,其主要是对图像进行低层次处理,同时发挥承接前后环节的作用,要想令图像高层次处理获得不错的效果,就必须先做好图像增强工作,如此图像视觉效果才能够获得优化和完善,对其用机器识别起来才更加容易,和人眼视觉特性也才更加相符,观察这类图像,人们能够快速得到所需数据信息。此次基于频域法图像增强理论来展开研究,先对频域法的低通/高通滤波进行了研究,然而借助MATLAB完成了巴特沃斯滤波器等相关滤波器的仿真工作,经研究发现,不论是滤波属于低通滤波还是高通滤波,它们都能够令图像质量得到优化和完善。关键词:图像增强;数字图像,对比度增强算法,频域;滤波ABS
3、TRACTWhenhumanbeingsacquireandexchangeinformation,image,asacarrier,canplayanimportantrole.Relevantstudiesshowthatintheexternalinformationperceivedbyhumanbeings,theinformationobtainedfromthevisualchannelaccountsformorethan80%.Therefore,imageprocessingcanbefullyusedinallwalksoflife.Theanalysisshowstha
4、ttheso-calledimageenhancementreferstotheclassificationofimageinformationintotwocategoriesaccordingtotherelevantneeds,oneisuselessinformation;Oneisusefulinformation,andthentheformerisweakenedoreliminated,andthelatterisstrengthenedandhighlighted.Theimageobtainedinthiswayiseasiertorecognizebymachineand
5、moreconsistentwithhumanvisualcharacteristics.Itcanbefoundthatimageenhancementtechnologyhasbeenfullyusedinmanyindustries,suchaspeoplephotographyandmedicalimaging.Invariousimageprocessingalgorithms,suchastargettrackingalgorithmorimagefusionalgorithm,imageenhancementcanplayagreatroleasapreprocessingalg
6、orithm.Inimageprocessing,imageenhancementinpreprocessingisofgreatsignificanceandvalue.Itmainlydealswiththelow-levelimageprocessing,andplaystheroleofpreandpostlinks.Inordertoachievegoodresultsinhigh-levelimageprocessing,wemustfirstdoagoodjobinimageenhancement,sothattheimagevisualeffectcanbeoptimizeda
7、ndimproved,Itiseasiertorecognizeitbymachine,anditismoreconsistentwiththecharacteristicsofhumanvision.Peoplecanquicklygettherequireddatainformationbyobservingsuchimages.Thisresearchisbasedontheimageenhancementtheoryoffrequencydomainmethod.Firstly,thelow-pass/highpassfilteroffrequencydomainmethodisstu
8、died.However,thesimulationofButterworthfilterandotherrelatedfiltersiscompletedwiththehelpofMATLAB.Itisfoundthatwhetherthefilterbelongstolow-passfilterorhighpassfilter,theycanoptimizeandimprovetheimagequality.Keywords:imageenhancement;Digitalimage,contrastenhancementalgorithm,frequencydomain;filterin
9、g1.1 研究背景-8-1.2 论文研究意义-9-1.3 国内外研究现状与分析-10-1.4 主要研究内容与论文组织-12-2图像增强基本理论-13-2.1图像和数字图像-13-2.2数字图像增强概述-17-2.3图像增强方法和分类-20-1 .3.1空间域图像增强-20-2 .3.2频率域图像增强-23-3频域图像增强的原理和方法-25-3.1傅里叶变换和频率域介绍-25-3.1.1 二维图像傅里叶变换-25-3.1.2 频率域滤波-26-3. 2频率域中的平滑滤波-27-3. 3频率域中的锐化滤波-29-3 .4同态滤波-29-4 .频域图像增强算法的实现-32-4.1基于MATLAB的图
10、像处理-32-4.2低通滤波-34-4.3高通滤波-38-5总结与展望-42-5.1本文工作总结-42-5.2课题研究展望-42-参考文献-43-致谢-45-第1章绪论1.1 研究背景上世纪六十年代后,伴随着VLS以及计算机技术的迅猛发展,数字图像处理技术这一新兴技术领域应运而生。通常,在对图像进行复制、传输等转换以及传送操作时,会导致图像质量受损,模糊率提升。要想改变这一情况,就需要采取合适技术与手段来优化降质图像。同时,通过对图像处理系统进行分析能够发现,当将原图像输入之时,其中必然会有各类畸变、噪声情况存在,此时图像质量也必然受到影响,由此,对图像展开预处理操作必不可少。而要想优化图像质
11、量,有许多手段可以运用,图像增强便是其中之一。数字图像处理(DigitalImageProcessing)又称为计算机图像处理,指的是这样一个过程,即转换图像信号,令其变为数字信号,同时借助计算机来对其展开相应处理。翻阅相关资料可知,在1950年后,各类技术尤其是计算机技术已经获得了不错的发展,此时人们可以借助计算机来对各类图像信息进行一定处理,也正是在这样的环境下,数字图像处理开始出现并发展。到了1960年后,就己经形成了数字图像处理学科,能够看到,最开始,图像处理主要是为了对图像质量进行优化,其对象是人,目的则是令人获得更好的视觉效果。通过对图像处理技术的运用,原本的低质图像就能够得到改善
12、以及优化,经分析可知,图像处理手段十分丰富,比如压缩手段、复原手段等等。如今在诸多领域比如指纹识别领域、航空航天领域等对图像增强处理技术进行了充分运用,举例而言,比如在医疗领域,借助这一技术可以增强CT影像等图像,此时医生要通过这一图像对病变区域进行明确也就容易得多,透过图像的一些细节也就能够发现其中的不足之处。比如在军事领域,借助这一技术可以增强遥感图像,看同一位置,不同时刻是否有敌方的踪影。又比如在煤矿工业领域,借助这一技术可以增强电视图像,令其由于灰尘影响,或者并不具备充足的光线这类图像模糊现象能够得到克服,如此其清晰度就能够得到显著提升,电视系统维护工作量也就能够显著减轻。当前图像技术
13、能够获得今天的发展,其能够在各行各业中得到充分运用便是其中一个原因,当各种新应用不断出现之时,为其发展水平的进一步提升提供了强大助力,可以想见的是,未来这一技术将得到更大发展。通过图像处理工具箱,不仅可以分析图像、处理图像,还可以进行算法开发,不仅可以增强图像,还原去噪,还能够匹配图像、分析形形状,在运用图像增强技术对图像进行处理之时,并不用清楚其质量是为何下降的,只需要突出、强调它的相应特征,将并不需要突出的特征进行衰减即可,所以当借助这一技术对图像进行优化之后,其并不一定能够和原图像多么相似,只不过能够令其变得更加清晰,能够令其形成更优质的视觉效果。能够发现,它主要是在对图像实际运用场合进
14、行充分分析后,来对图像相关特性进行强调,抑或是转化图像,令其能够更适用于处理、分析工作的开展。在工具箱里,大多数函数都是通过MATLAB语言进行编写的,所以它不但可以进行自定义函数的创建,还能够对算法进行检查,在各种领域比如监控、遥感领域等,此工具箱都能够发挥极大作用,同时能够推动图像处理技术的进一步发展。1.2 论文研究意义人们在对信息进行交换、传递之时,有两类媒介发挥着重要作用,它们一是语言;二是图像,相关研究表明,人类感知的外界信息中,从视觉这一渠道获得的信息占比超过80%,同时在视觉信息众多来源之中,图像这一来源最简单,同时直观性也最强,在各类信息载体中,其运用频率极高。如今计算机视觉
15、研究工作不断开展之时,数字图像处理技术扮演着重要角色,当前愿意到这一领域展开研究的学者不断增多。能够发现,人们在对外界信息进行获取之时,视觉系统所起到的作用是极大的,然而当人们对图像这一视觉信息载体进行观测之时,尽管人眼可以对大量颜色进行观测,然而在部分时候比如有红外线存在或者夜晚等的影响下,人们的观测度便会大受影响,难以获知清晰图像,要想解决这一问题,就必须借助图像增强技术,呈现那些难以用肉眼进行观测的信息。通过对图像增强技术进行分析能够发现,其本质便是在需求无法被图像质量满足时,借助相应算法与手段来处理图像,对重要信息进行强调,对并不需要突出的信息进行衰减。经过几十年的不断发展,如今图像增
16、强技术学科已经十分成熟,并且与人们生活形成了极大联系,在诸多领域比如指纹识别领域、航空航天领域等得到了充分运用。举例而言,在生物医学领域,借助这一技术可以增强X射线等图像,此时医生要通过这一图像对病变区域进行明确也就容易得多,透过图像的一些细节也就能够发现其中的不足之处。而且还可以处理红细胞等光学图像。在航空航天领域,在借助卫星等得到遥感图像后,就可以借助这一技术来对其进行处理和优化,令其清晰度得以提升,如此在判断环境情况以及地况时就会更加容易。而在工业生产领域,借助这一技术,可以推动产品质检工作的开展,另外,借助人脸识别系统等图像识别系统,对于考勤、分析交通事故等都十分有利。能够发现,有许多
17、因素都会影响到图像的视觉效果,具体而言,主要因素包括:第一,物体表面反光,或者图像采集时的光线情况等。第二,拍摄天气或者时间的原因,比如拍摄之时出现雾霾天气,或者在夜晚进行拍摄等。第三,由于采集设备的原因,引发噪声污染,从而令图像质量受损等等,要想对图像质量进行优化,就必须对图像增强技术进行充分运用,令其可懂度度得以提升,如今有许多图像增强算法都得到了充分运用比如中值滤波以及同态滤波等等。所谓直方图均衡化,即借助累计函数重新分布图像灰度值,令其对比度得以增强,然而对图像进行变换后,不可避免的会丢失掉一些细节,导致灰度级下降。通过对滤波手段的运用,就可以对图像进行去噪抑或是平滑处理,然而这类手段
18、只能够处理部分图像,并不具备广泛的运用范围。在选择图像增强手段之时,除了许多考虑要突出哪些细节外,还需要考虑图像色彩信息等情况,在这种情况下,以往的增强算法就无法发挥出优势,为了解决这一问题,学者EClWin.H.Land通过对人类视觉系统进行模拟来对图像色彩恒常性进行解释,从而提出RetineX理论,在图像增强上,此理论能够发挥极大作用,比如对色彩信息进行保留,对细节信息进行强调等等。后来,又出现了数字图像处理技术,直到如今,在各类领域比如医疗设备领域以及图像通讯领域等,图像处理尤其是数字图像处理技术的运用范围不断扩大,图像处理学科的发展水平也得到了进一步提升,此次便是将Retinex理论作
19、为研究对象展开研究。1.3 国内外研究现状与分析数字图像增强技术始于约1960年,其发展历史大致分为4个阶段:创始期,发展期,推广期和应用期。最近几年来,便携式电子设备发展水平不断提升,不论在什么环境中,人们都可以轻松对图片进行获取,因此图片数量也不断增多。当然需要看到的是,在对图片进行拍摄时,会遇到许多无法控制的因素,比如拍摄光线太暗等,此时便会影响到成像质量,人们拍摄图像的需求通常也就难以获得满足。为了令低照度图像质量水平得到提升,我国以及其他国家的学者在这方面投注了许多心力,研究处理许多不错的增强算法,后文将会对其中的典型增强算法进行介绍。对图像重要信息进行强调,对其它并不多大用处的信息
20、进行去除或者衰减,这就是图像增强,由于在获取图像之时,经常容易遇到图像清晰度很低的情况,为了提升其清晰度,就必须展开增强处理,将其中的重点内容进行强调和突出,将其中的噪声等进行去除,如此要观察、测量图像中的重要内容的难度就会显著下降。此处需要注意的是,在借助这一手段对图像进行处理后,并不用在意它和原图是否一致,所以在运用这一手段对图像进行处理时,也不用刻意对其真实度进行会重现1O能够发现,图像增强主要是在对图像实际运用场合进行充分分析后,来对图像相关特性进行强调,抑或是转化图像,令其能够更适用于处理、分析工作的开展。其通常会对人眼视觉特性进行运用,确保形成更好的视觉效果,此外,视觉如何一般都是
21、看人的主观感受,并无客观评价标准。当前图像增强处理手段十分丰富,比如彩色增强手段、灰度变换手段等都属于常用手段,因为图像增强的重点由三方面决定,这三方面首先是处理目的;其次是观察者个人习惯;然后是感兴趣的物体的具体特征。虽然能够运用的处理手段类型丰富,然而有一点都是一样,那就是针对性极强。所以各类图像增强算法也都具备针对性特点,并无通用于各场合的增强算法存在,为了优化图像质量,令各种目的得以满足,各类图像增强算法不断涌现出来。如果按照处理空间来对其进行分类,可以将其分为两类,首先是频域平滑增强算法等以变换域为基础的算法;其次是空域彩色增强算法等以空间域为基础的算法14。低照度图像增强方法中,最
22、简单的是直方图均衡化(HiStOgranlEqualization,HE)算法。通过直方图能够对图像统计信息进行充分反映,通常直方图中,像素分布对图像质量产生极大影响。而借助HE算法,就能够对像素值进行重新分配,令其分布更加均匀,从而提升图像对比度,展现图像细节。但是需要注意的是,在对HE算法进行运用时.,很容易丢失图像细节内容,这也是这一算法的缺陷所在,为了对这一缺陷进行弥补,又出现了一种新的算法,那就是AHE算法,它不但可以对重点信息进行增强,同时可以对领域像素进行兼顾,令图像细节信息得到保护,当然这一算法也并非尽善尽美,也有不足存在,比如并不具备良好的实时性等等。为了令算法实时性得到保证
23、,又出现了区域不重叠的直方图均衡化,它可以进一步提升图像处理效率,同时又通过对图像块间断性的运用,促使子块出现部分重叠现象,如此不但不会形成块状效应,而且能够令图像质量得到充分保障,另外,它还能够保障处理效率。为了对图像处理时遇到的噪声问题进行克服,CLAHE算法应运而生,它在对图像进行处理之时,运用了两类手段,从而令图像噪声问题得到妥善处理,这两类手段首先是插值法;其次是对对比度进行限幅。亮度保持的低照度图像增强算法,其在对图像进行处理时,具体处理步骤为:第一步,根据亮度情况来递归分解图像,得到众多子图,这些子图的灰度级范围并不一样。第二步,对子图进行直方图均衡化操作,令图像动态范围得以扩展
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