图像去雾设计报告
课程设计——图像去雾
一、设计目的
1、通过查阅文献资料，了解几种图像去雾算法，；
2、理解和掌握图像直方图均衡化增强用于去雾的原理和应用；
3、理解和掌握图像退化的因素，设计图像复原的方法；
4、比较分析不同方法的效果。
二、设计容
采用针对的有雾图像，完成以下工作：
1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；
2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像；
3、分析实验效果；
4、写出具体的处理过程，并进行课堂交流展示。
三、设计要求
1、小组合作完成；
2、提交报告（*.doc）、课堂交流的PPT（*.ppt）和源代码。
四、设计原理
（一）图像去雾基础原理
1、雾霭的形成机理
雾实际上是由悬浮颗粒在大气中的微小液滴构成的气溶胶，常呈现乳白色，其底部位于地球表面，所以也可以看作是接近地面的云。霭其实跟雾区别不大，它的一种解释是轻雾，多呈现灰白色，与雾的颜色十分接近。广义的雾包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的要求。在雾的影响下，经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。
2、图像去雾算法
图像去雾算法可以分为两大类：一类是图像增强；另一类是图像复原。图1-1介绍了图像去雾算法的分类:
图1-1 去雾算法分类
从图像呈现的低亮度和低对比度的特征考虑，采用增强的方法处理，即图像增强。比较典型的有全局直方图均衡化，同态滤波，Retinex 算法，小波算法等等。
基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析，实现场景复原，即图像复原。运用最广泛、最权威的是由何凯明等人提出的暗通道先验的方法。
（1）图像增强技术
为了改善视觉效果或者便于人们对图像的判别和分析，根据图像的特征采取简单的改善方法或者加强特征的措施叫做图像增强。图像增强可分为两大类：频率域法和空间域法。空间域处理主要包括：点处理，模块处理即领域处理。频率域处理主要包括：高、低通滤波、同态滤波等等。
图像增强可分为两大类：频率域法和空间域法。空间域处理主要包括：点处理，模块处理即领域处理。频率域处理主要包括：高、低通滤波、同态滤波等等。
（2）图像复原技术
从广义上讲，图像复原是一个求逆问题，逆问题经常存在非唯一解，甚至无解。图像复原的目的是将所观测到的退化图像恢复到退化前的原始图像，这种恢复过程在很多图像处理中的应用十分重要。为了更好的对图像复原的理解，图1-2为图像复原的流程图：
图1-2 图像复原流程图
其中g(x,y)为降质图像函数，f(x,y)为真实图像函数。
图像复原技术可以分为以下几类：
1）在给定退化模型条件下，分为无约束和有约束两大类。
2）根据是否需要外界干预，分为自动和交互两大类。
3）根据处理所在的域，分为频率域和空间域。
（二）从图像增强角度去雾
基于直方图均衡化的算法以概率论为基础，用灰度变换达到图像增强的目的，是图像增强中最常用的算法之一。直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度围的均匀分布。
1、图像灰度直方图
定义一：一个灰度级在围[0,L-1]的数字图像，其直方图是一个离散函数
n是图像的像素总数，是滴k个灰度级，。
定义二：一个灰度级在围[0,L-1]的数字图像，其直方图是一个离散函数
由于的增量是1，直方图可以表示为：
即图像中不同灰度级像素的出现次数。
2、直方图变换的理论基础
设连续图像的概率分布为：
其中r为灰度
其中A为图像的面积。
均衡化过程分析：
设r和s分别表示原图像灰度级和经直方图均衡化后的图像灰度
级，为便于讨论，对r和s进行归一化，使：；对于一幅给定的图像，归一化后灰度级分布在围。对[0,1]区间的任意一个r 值进行如下变换：
该变换式应满足条件：
（1）对于，有
（2）在区间
从s到r的反变换用下式表示
r的概率密度为；s的概率密度可由求出
假定变换函数为
式中：w是积分变量，而就是r的累积分布函数。
下图为直方图均衡化的过程，体现了“均衡”的含义：即概率密度的均匀。
(a)是某一图像的的灰度分布
(b)是该图进行直方图均衡化后的灰度分布
图1-3 图像灰度分布
给出灰度级在图像中出现的概率密度统计在MATLAB中，imhist函数可以显示一幅图像的直方图。其常见调用方法如下：
imhist(I)
其中I是图像矩阵，该函数返回一幅图像，显示I的直方图。
通过把原图像的直方图通过变换函数修正为分布比较均匀的直方图，从而改变图像整体偏暗或整体偏亮，灰度层次不丰富的情况，这种技术叫直方图均衡化。
在MATLAB中，用于直方图均衡化的函数是histeq，它的常见调用方式如下：
J=histep(I)
其中，I为输入的原图像，J是直方图均衡化后的图像。
3、直方图均衡化的算法步骤
直方图均衡化的算法步骤如下：
1）列出原始图像和变换后图像的灰度级：，,其中是灰
度级的个数；
2）统计原图像各灰度级的像素个数;
3）计算原始图像直方图：,N为原始图像像素总个数；4）利用灰度变换函数计算变换后的灰度值，并四舍五入：
；
5）确定灰度变换关系,根据此将原图像的灰度值修正为统计变换后各灰度级的像素个数；
6）计算变换后图像的直方图：。
图1-4 直方图均衡化示意图
4、直方图均衡化的优缺点
（1）优点：
操作相当直观并且为可逆操作，如果已知均衡化函数，那么就可以恢复原始的直方图，并且计算量也不大。
可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
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课程设计（论文)任务书 软件学院软件+电商专业0９级（2）班 一、课程设计(论文)题目基本模型机设计与实现 二、课程设计（论文）工作自２01１年6月 20 日起至2011年 6月 2４日止。 三、课程设计(论文) 地点：计算机组成原理实验室(５#３0１） 四、课程设计(论文)内容要求： 1.课程设计的目的 通过课程设计的综合训练，在掌握部件单元电路实验的基础上，进一步掌握整机 概念。培养学生实际分析问题、解决问题和动手能力,最终目标是想通过课程设计的形式，帮助学生系统掌握该门课程的主要内容，更好地完成教学任务。 ２.课程设计的任务及要求 １）基本要求? （１）课程设计前必须根据课程设计题目认真查阅资料; (２）实验前准备好实验程序及调试时所需的输入数据； （３)实验独立认真完成; (4)对实验结果认真记录,并进行总结和讨论。 2）课程设计论文编写要求 (1)按照书稿的规格撰写打印课设论文 (2）论文包括目录、绪论、正文、小结、参考文献、附录等 (3）正文中要有问题描述、实验原理、设计思路、实验步骤、调试过程与遇到问题的解决方法、总结和讨论等 （4）课设论文装订按学校的统一要求完成 ３)课设考核 从以下几方面来考查:
（1）出勤情况和课设态度； (2)设计思路； （３）代码实现； （４)动手调试能力； (5)论文的层次性、条理性、格式的规范性。 ４）参考文献 [１］王爱英．计算机组成与结构［M]. 北京：清华大学出版社, 200７. [2] 王爱英. 计算机组成与结构习题详解与实验指导[M]. 北京：清华大学出版社, 2007. 5)课程设计进度安排 内容天数地点 构思及收集资料１图书馆 实验与调试 3 实验室 撰写论文 1 图书馆 6）任务及具体要求 设计实现一个简单的模型机，该模型机包含若干条简单的计算机指令,其中至少包括输入、输出指令，存储器读写指令，寄存器访问指令,运算指令,程序控制指令。学生须根据要求自行设计出这些机器指令对应的微指令代码,并将其存放于控制存储器，并利用机器指令设计一段简单机器指令程序。将实验设备通过串口连接计算机,通过联机软件将机器指令程序和编写的微指令程序存入主存中,并运行此段程序,通过联机软件显示和观察该段程序的运行，验证编写的指令和微指令的执行情况是否符 合设计要求，并对程序运行结果的正、误分析其原因。 学生签名: 亲笔签名 ２０1１年6月20 日 课程设计(论文)评审意见 (1）设计思路:优( ）、良（)、中( )、一般（）、差( ); （2）代码实现：优（）、良（)、中（）、一般（）、差(）;
基于图像增强的去雾方法
第3章基于图像增强的去雾方法 引言 图像增强是数字图像处理技术中最为基本的内容之一。在实际应用中，无论采用何种装置采集的图像，由于噪声、光照、天气等原因，获取的图像视觉效果不理想。例如，雾天获取的图像模糊不清，难以提取细节信息；一幅户外自然风景图像色彩失真严重，视觉效果较差；夜间拍摄的图像，由于光线较暗，图像对比度低，暗处景物难以辨识等。图像增强技术的目的是将图像转化为一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式，通过相关算法的处理，使图像的动态范围扩大，拉伸图像对比度，突出图像中研究者感兴趣区域的细节信息，为图像的进一步处理和分析奠定基础。 雾天图像可以看作是清晰图像中引入了低频噪声，图像的灰度集中分布在某个区域，图像的对比度低，视觉效果较模糊。图像去雾的目的主要是去除图像中的噪声(即雾)，提高图像的对比度，从而恢复出清晰的无雾图像。 基于图像增强的去雾技术以其方法简单、有效而得到较为广泛的应用。 本章主要研究图像增强技术中常用的直方图均衡、同态滤波、小波变换方法在图像去雾中的应用，重点研究基于Retinex理论的图像去雾算法，介绍Retinex算法中的单尺度、多尺度以及带彩色恢复的Retinex算法。通过对各算法原理的研究和实验结果对比分析，总结各算法的优势与不足。 基于直方图均衡化的雾天图像增强技术 直方图是多种空间处理技术的基础。图像的直方图是图像的重要统计特征，是表示一幅数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频数间的统计关系。直方图均衡化是传统的图像增强理论中常用的方法，图像中原本灰度级集中的区域经直方图均衡处理后均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，它的根本目的是改善图像的对比度。直方图均衡分为全局直方图均衡和局部直方图均衡。全局直方图均衡主要是通过拉伸图像灰度值的动态范围达到图像整体对比度增强，局部直方图均衡化是针对图像内部细节进行增强处理从而达到图像局部对比度增强。直方图在软件中计算简单，而且有助于商用硬件的实现，因此已成为实时图像处理的一种流行工具。 3.2.1 直方图均衡化 直方图均衡化是把一幅已知灰度概率分布的图像经过变换，使之变成灰度概率分
图像去雾霭算法及其实现..
图像去雾霭算法及其实现 电气工程及其自动化 学生姓名杨超程指导教师李国辉 摘要雾霭等天气条件下获得的图像，具有图像不清晰，颜色失真等等一些图像退化的现象，直接影响了视觉系统的发挥。因此，为了有效的改善雾化图像的质量，降低雾霭等天气条件下造成户外系统成像的影响，对雾霭图像进行有效的去雾处理显得十分必要。 本设计提出了三种图像去雾算法，一种是基于光照分离模型的图像去雾算法；一种是基于直方图均衡化的图像去雾算法；还有一种是基于暗原色先验的图像去雾算法。并在MATLAB的基础上对现实生活的图像进行了去雾处理，最后对不同的方法的处理结果进行了简要的分析。 关键词：图像去雾光照分离直方图均衡化暗原色先验
Algorithm and its implementation of image dehazing Major Electrical engineering and automation Student Yang Chaocheng Supervisor Li Guohui Abstract Haze weather conditions so as to obtain the image, the image is not clear, the phenomenon of color distortion and so on some image degradation, directly influence the exertion of the visual system. Therefore, in order to effectively improve the atomization quality of the image, reduce the haze caused by outdoor weather conditions such as imaging system, the influence of the haze image effectively it is necessary to deal with the fog. This design introduced three kinds of algorithms of image to fog, a model is based on the separation of light image to fog algorithm; One is the image to fog algorithm based on histogram equalization; Another is based on the dark grey apriori algorithms of image to fog. And on the basis of MATLAB to the real life to deal with the fog, the image of the processing results of different methods are briefly analyzed. Key words:Image to fog Light separation histogram Dark grey
数字图像处理 课程设计报告
数字图像处理 课程设计报告 姓名： 学号： 班级： 设计题目：图像处理 教师：赵哲老师 提交日期： 12月29日
一、设计内容： 主题：《图像处理》 详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等）， 二、涉及知识内容： 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等 三、设计流程图 四、实例分析及截图效果： 运行效果截图： 第一步：读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread(''); % 插入图片赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口 subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片
title('原图直方图');%图片名称 一，图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二，图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三，图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread(''); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',; %高斯噪声加入密度为的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作 四，图像处理素描(来源网络) f=imread(''); [VG,A,PPG] = colorgrad(f); ppg = im2uint8(PPG); ppgf = 255 - ppg; [M,N] = size(ppgf);T=200; ppgf1 = zeros(M,N); for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj) 图像增强算法研究综述 刘璐璐 宁波工程学院电子与信息工程学院计算机科学与技术071班，邮编:(315100) E-mail:375212239@https://www.360docs.net/doc/2411884032.html, 摘要：本文简要介绍图像增强的概念和图像增强算法的分类，从图像的直方图均衡化处理方法，直方图规定化处理方法和图像平滑处理方法三方面对图像增强算法进行讨论和研究，并说明了图像增强技术的应用和前景展望。 关键词：图像增强直方图均衡化直方图规定化平滑处理 近年来，随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理得到了飞跃的发展，己经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量增强对某种信息的辨识能力，以更好的应用于现代各种科技领域，图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。在图像处理过程中，图像增强是十分重要的一个环节。 1.图像增强概念及现实应用 1.1 图像增强技术 图像增强是数字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的信息。这类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更适合于人的视觉特性或机器识别系统，图像增强处理并不能增加原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，使处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。 1.2图像增强技术的现实应用 目前，图像增强处理技术的应用己经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。其中最典型的应用主要体现以下方面。 1 本文主要介绍基于Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。并通过编写两个程序来实现图像的去雾功能。 1 Rentinex理论 Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Human Visual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land（埃德温?兰德）于1971年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论的基本容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retinex理论是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。 根据Edwin Land提出的理论，一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像：反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y)，其原理示意图如图8.3-1所示。 图-1 Retinex理论示意图 对于观察图像S中的每个点(x,y)，用公式可以表示为： S(x,y)=R(x,y)×L(x,y) （1.3.1） 实际上，Retinex理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R，也就是去除了入射光L的性质从而得到物体原本该有的样子。 2 基于Retinex理论的图像增强的基本步骤 步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离，即： S＇(x, y)=r(x, y)+l(x, y)=log(R(x, y))+log(L(x, y))； 步骤二：用高斯模板对原图像做卷积，即相当于对原图像做低通滤波，得到低通滤波后的图像D(x,y)，F（x, y）表示高斯滤波函数： D(x, y)=S(x, y) *F（x, y）； 步骤三：在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G （x, y）： 课程设计——图像去雾 一、设计目的 1、通过查阅文献资料，了解几种图像去雾算法，； 2、理解和掌握图像直方图均衡化增强用于去雾的原理和应用； 3、理解和掌握图像退化的因素，设计图像复原的方法； 4、比较分析不同方法的效果。 二、设计内容 采用针对的有雾图像，完成以下工作： 1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图； 2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像； 3、分析实验效果； 4、写出具体的处理过程，并进行课堂交流展示。 三、设计要求 1、小组合作完成； 2、提交报告（*.doc）、课堂交流的PPT（*.ppt）和源代码。 四、设计原理 （一）图像去雾基础原理 1、雾霭的形成机理 雾实际上是由悬浮颗粒在大气中的微小液滴构成的气溶胶，常呈现乳白色，其底部位于地球表面，所以也可以看作是接近地面的云。霭其实跟雾区别不大，它的一种解释是轻雾，多呈现灰白色，与雾的颜色十分接近。广义的雾包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的要求。在雾的影响下，经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。 2、图像去雾算法 图像去雾算法可以分为两大类：一类是图像增强；另一类是图像复原。图1-1介绍了图像去雾算法的分类: 图1-1 去雾算法分类 从图像呈现的低亮度和低对比度的特征考虑，采用增强的方法处理，即图像增强。比较典型的有全局直方图均衡化，同态滤波，Retinex 算法，小波算法等等。 基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析，实现场景复原，即图像复原。运用最广泛、 数字图像处理 课程设计报告 课设题目：彩色图像增强软件学院：信息科学与工程学院专业：电子与信息工程 班级： 1002501 姓名：曾小路 学号： 100250131 指导教师：赵占峰 哈尔滨工业大学（威海） 2013 年12月27日 目录 目录 .......................................................................................................................... I 一. 课程设计任务 (1) 二. 课程设计原理及设计方案 (2) 2.1 彩色图像基础 (2) 2.2 彩色模型 (2) 三. 课程设计的步骤和结果 (6) 3.1 采集图像 (6) 3.2 图像增强 (7) 3.3 界面设计 (9) 四. 课程设计总结 (12) 五. 设计体会 (13) 六. 参考文献 (14) 哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告 一. 课程设计任务 1.1设计内容及要求： （1）、独立设计方案，根据所学知识，对由于曝光过度、光圈过小或图像亮度不均匀等情况下的彩色图像进行增强，提高图像的清晰度（通俗地讲，就是图像看起来干净、对比度高、颜色鲜艳）。 （2）、参考photoshop 软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示； （3）、将实验结果与处理前的图像进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。 1.2参考方案 1、实现图像处理的基本操作 学习使用matlab 图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread（flower.jpg），利用彩色图像模型转换公式，将RGB 类型图像转换为HSI 类型图像，显示各分量图像(如imshow（image）)，以及计算和显示各分量图像直方图。 2、彩色图像增强实现 对HSI彩色模型图像的I分量进行对比度拉伸或直方图均衡化等处理，提高亮度图像的对比度。对S分量图像进行适当调整，使图像色彩鲜艳或柔和。 H 分量保持不变。将处理后的图像转换成RGB 类型图像，并进行显示。分析处理图像过程和结果存在的问题。 3、参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面 可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也可以设计按键式界面，视 功能多少而定；参考matlab 软件中GUI 设计，学习软件界面的设计 - 1 - 毕业设计文献综述 题目：基于matlab的图像预处理技术研究 专业：电子信息工程 1前言部分 众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。 图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动 模拟电子技术课程设计报告设计题目：直流稳压电源设计 专业电子信息科学与技术 班级电信092 学号 200916022230 学生姓名夏惜 指导教师王瑞 设计时间2010-2011学年上学期 教师评分 2010年月日 昆明理工大学津桥学院模拟电子技术课程设计 目录 1.概述 (2) 1.1直流稳压电源设计目的 (2) 1.2课程设计的组成部分 (2) 2.直流稳压电源设计的内容 (4) 2.1变压电路设计 (4) 2.2整流电路设计 (4) 2.3滤波电路设计 (8) 2.4稳压电路设计 (9) 2.5总电路设计 (10) 3.总结 (12) 3.1所遇到的问题，你是怎样解决这些问题的12 3.3体会收获及建议 (12) 3.4参考资料（书、论文、网络资料） (13) 4.教师评语 (13) 5.成绩 (13) 昆明理工大学津桥学院模拟电子技术课程设计 1.概述 电源是各种电子、电器设备工作的动力，是自动化不可或缺的组成部分，直流稳压电源是应用极为广泛的一种电源。直流稳压电源是常用的电子设备，它能保证在电网电压波动或负载发生变化时，输出稳定的电压。一个低纹波、高精度的稳压源在仪器仪表、工业控制及测量领域中有着重要的实际应用价值。 直流稳压电源通常由变压器、整流电路、滤波电路、稳压控制电路所组成，具有体积小，重量轻，性能稳定可等优点，电压从零起连续可调，可串联或关联使用，直流输出纹波小，稳定度高，稳压稳流自动转换、限流式过短路保护和自动恢复功能，是大专院校、工业企业、科研单位及电子维修人员理想的直流稳压电源。适用于电子仪器设备、电器维修、实验室、电解电镀、测试、测量设备、工厂电器设备配套使用。几乎所有的电子设备都需要有稳压的电压供给，才能使其处于良好的工作状态。家用电器中的电视机、音响、电脑尤其是这样。电网电压时高时低，电子设备本身耗供电造成不稳定因家。解决这个不稳定因素的办法是在电子设备的前端进行稳压。 直流稳压电源广泛应用于国防、科研、大专院校、实验室、工矿企业、电解、电镀、充电设备等的直流供电。 1.1直流稳压电源设计目的 （1）、学习直流稳压电源的设计方法； （2）、研究直流稳压电源的设计方案； （3）、掌握直流稳压电源的稳压系数和内阻测试方法。 1.2课程设计的组成部分 1.2.1 设计原理 基于暗通道先验的图像去雾算法改进研究 摘要：暗通道先验去雾算法求得的的透射率比较精细， 去雾效果优于大多数去雾算法。然而在暗通道求取过程中， 最小值滤波的处理会使得暗色向外扩张，导致透射率扩张变 大，使得去雾后的图像在边缘部分产生“光晕”现象。为了 减弱光晕效应，利用形态学理论对粗略透射率进行腐蚀处理， 腐蚀掉扩张变大的透射率，然后使用容差机制修复不符合暗 原色先验的明亮区域透射率，再使用引导滤波精细化透射率， 最后利用去雾模型复原图像。实验表明，改进后的算法去雾 效果更佳、去雾速度更快，具有更强的鲁棒性。 关键词：暗通道先验去雾；腐蚀；引导滤波 DOIDOI：10.11907/rjdk.161089 中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2016）005-0030-04 0 引言 雾霾天气不仅影响人们的出行，也给视频监控、自动驾 驶等涉及室外图像应用的领域带来了很大挑战，并引起了相 关研究人员的重视，如今已出现了不少研究成果。图像去雾 的研究方法可分为两大类，基于图像增强的方法和基于物理 模型的方法。早期图像去雾研究主要利用图像处理的知识来 去雾，Kim[1]提出对雾图进行局部直方图均衡处理的方法， 这种方法根据每个像素的邻域对像素进行处理，可以突出图 像的特征，但运算量较大，算法复杂度较高。Land[2-3]基于色彩恒常性提出了Retinex即视网膜皮层理论，其后出现了 一些基于Retinex的图像增强算法[4-6]，与其它图像增强算法相比，基于Retinex的图像增强算法处理的图像，局部对比 度相对较高，色彩失真较小。基于图像增强的去雾方法可以 利用成熟的图像处理算法来增强图像的对比度，突出图像中 的特征信息，但这种方法会造成图像部分信息损失，导致图 像失真。图像去雾的另一类是基于物理模型的方法，该方法 研究大气悬浮颗粒对光的散射作用，通过大气散射模型来复 原图像，恢复的图像效果更真实，图像信息能得到较好保存。Narasimhan等[7]提出了雾霾天气条件下的单色大气散射模 型，后来基于物理模型的方法几乎均建立在此模型之上。 Tan[8]基于无雾图比雾图有更高对比度的假定来最大化有雾 图像的对比度，该算法在很大程度上能复原图像结构和细节， 然而Tan的算法趋向于过度补偿降低的对比度，容易产生光 晕效应。Fattal[9]把图像场景光分解成反射和透射两部分，然后基于独立主成成分分析来估计场景光强，这种方法可以有 效去除局部的雾但不能很好恢复浓雾的图像。Kim等[10]结合局部对比度增强和去雾模型方法，能够抑制伪影的产生，但 时间复杂度较高。刘倩等[11]使用均值滤波去雾，对单幅图 课程设计报告书课程名称：数字图像处理 题目：数字图像处理的傅里叶变换 学生姓名： 专业：计算机科学与技术 班别：计科本101班 学号： 指导老师： 日期： 2013 年 06 月 20 日 数字图像处理的傅里叶变换 1.课程设计目的和意义 (1)了解图像变换的意义和手段 (2)熟悉傅里叶变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅里叶变换 通过本次课程设计，掌握如何学习一门语言，如何进行资料查阅搜集，如何自己解决问题等方法，养成良好的学习习惯。扩展理论知识，培养综合设计能力。 2.课程设计内容 (1)熟悉并掌握傅立叶变换 (2)了解傅立叶变换在图像处理中的应用 (3)通过实验了解二维频谱的分布特点 (4)用MATLAB实现傅立叶变换仿真 3.课程设计背景与基本原理 傅里叶变换是可分离和正交变换中的一个特例，对图像的傅里叶变换将图像从图像空间变换到频率空间，从而可利用傅里叶频谱特性进行图像处理。从20世纪60年代傅里叶变换的快速算法提出来以后，傅里叶变换在信号处理和图像处理中都得到了广泛的使用。 3.1课程设计背景 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 3.2 傅里叶变换 (1)应用傅里叶变换进行数字图像处理 数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。 20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。 I=imread('1.jpg'); R = I(:, :, 1); G = I(:, :, 2); B = I(:, :, 3); R0 = double(R); G0 = double(G); B0 = double(B); [N1, M1] = size(R); Rlog = log(R0+1); Rfft2 = fft2(R0); sigma1 = 128; F1 = fspecial('gaussian', [N1,M1], sigma1); Efft1 = fft2(double(F1)); sigma2 = 256; F2 = fspecial('gaussian', [N1,M1], sigma2); Efft2 = fft2(double(F2)); sigma3 = 512; F3 = fspecial('gaussian', [N1,M1], sigma3); Efft3 = fft2(double(F3)); DR0 = Rfft2.* Efft1; DR = ifft2(DR0); DRlog = log(DR +1); Rr1 = Rlog - DRlog; DR0 = Rfft2.* Efft2; DR = ifft2(DR0); DRlog = log(DR +1); Rr2 = Rlog - DRlog; DR0 = Rfft2.* Efft3; DR = ifft2(DR0); DRlog = log(DR +1); Rr3 = Rlog - DRlog; Rr = (Rr1 + Rr2 +Rr3)/3; a = 125; II = imadd(R0, G0); II = imadd(II, B0); Ir = immultiply(R0, a); C = imdivide(Ir, II); C = log(C+1); Rr = immultiply(C, Rr); EXPRr = exp(Rr); MIN = min(min(EXPRr)); MAX = max(max(EXPRr)); EXPRr = (EXPRr - MIN)/(MAX - MIN); EXPRr = adapthisteq(EXPRr); Glog = log(G0+1); Gfft2 = fft2(G0); DG0 = Gfft2.* Efft1; 《地震勘探课程设计》 报告 院系 班级 学生 学号 指导教师 完成日期2014年3月12日 长江大学工程技术学院 目录 一、课程设计目的 (3) 二、课程设计的容 (3) 三、课程设计原理 (3) 四、工区数据 (4) 五、课程设计步骤 (5) 1、建立工区 (5) 2、资料加载 (8) 3、层位标定和层位追踪 (10) 4、断层解释 (13) 5、构造图绘制 (14) 六、心得体会 (15) 一、课程设计目的 地震勘探解释课程设计是我们勘查技术与工程专业和资源勘查工程专业教学中的一个重要的实践性训练环节，通过上机实际操作，训练我们对地震资料进行常规构造解释的实际能力，最终使我们达到：学会利用地震解释软件来进行地震数据的加载，地震层位的标定，地震层位的追踪对比，在地震资料上分析和解释各种断层，以及地震构造图的编制方法。同时，还要学会综合地震地质资料对构造解释结果进行分析，进而对含油气有利地带进行评价和预测，最终编制成果报告。 二、课程设计的容 本次课程设计是理论联系实际的具体表现，是培养学生分析问题、解决问题能力的一个必不可少的环节，主要分为两部分：一、通过对地震资料解释软件Discovery的使用，追踪解释层位数据；二、通过surfer软件学习成图。使学生对地震常用的解释软件有一个初步的认识，能为毕业后从事地震勘探工作奠定良好的基础。地震解释课程设计是勘查技术与工程专业教学中的一个重要的实践性训练环节。通过实验主要训练学生对地震资料进行常规构造解释的实际能力，具体要使学生达到： 1．了解人机联作的基本知识； 2．初步学会地震解释软件的操作流程（工区建立、资料加载、合成记录制作、层位标定、层位追踪、断层解释、断点组合）； 3. 进一步巩固和掌握地震资料解释的基本功； 4．初步学会地震成果的地质分析； 5．初步学会编写地震资料解释文字报告； 编号 图像去雾技术研究 The research on image defogging technology 学生姓名XX 专业电子科学与技术 学号XXXXXXX 学院电子信息工程学院 摘要 本文首先简单介绍了云雾等环境对图像成像的影响，接着从图像增强的角度研究图像去雾技术的基本方法，介绍了去雾算法的原理和算法实现步骤，并对去雾算法的优缺点和适用条件进行了总结。 基于图像增强的去雾原理，本文提出了联合使用同态滤波和全局直方图均衡的改进去雾算法。先进行同态滤波使有雾图像的细节充分暴露，然后采用全局直方图均衡扩展图像的灰度动态范围。去雾效果具有对比度高，亮度均匀，视觉效果好的特点，不足的是图像的颜色过于饱和。 关键字：图像增强图像去雾同态滤波全局直方图均衡 Abstract Firstly, this paper simply introduces the influence of cloud environment of image formation, then from the enhanced image perspective of image to fog technology basic method, is introduced to fog algorithm principle and algorithm steps, and has carried on the summary to fog algorithm advantages, disadvantages and applicable conditions. As for the defogging theory based on the image enhancement, the paper puts forward the improved defogging algorithm which requires combining homomorphic filtering and global histogram equalization. We should use homomorphic filtering to get details of the fogging images clearly exposed and then use global histogram equalization to spread the images’ gray scale dynamic range. Defogging has features of high contrast ratio, uniform brightness and good visual effect. But its drawback is that the image color is too saturated. Key words: image enhancement; image defogging; homomorphic filtering; global histogram equalization; 《图像处理技术应用实践》课程设计题目图像增强算法综合应用 学生姓名韩帅_______ 学号 院系计算机与软件学院 专业计算机科学与技术 范春年____ 噪声，不同的去噪方法效果不同，因此应该采用不同的去噪方法以达到最好的去噪效果。? （2）随机噪声应在空间域去除，而空域去噪方法中，中值滤波法效果最好。? （3）周期噪声应在频域中消去。? （4）去除噪声后的图像仍然可以改善处理。? （5）均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果。 2.2算法设计? （1）读入初始图片及加噪图片。? clc;?clear;? f=imread();? ? for?j?=?1?:?N? ???????d?=?sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);? ????? h?=?1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));??%?计算低通滤波器传递函数??????????? ?result(i,j)?=?h?*?G(i,j);???????? end??? end （4）计算均方误差评估去噪效果。? [m?n]=size(p);?l=f-p;? he=sum(sum(l));? avg=he/(m*n); ?k=l-avg;? result1=(sum(sum(k.^2)))/(m*n);? for i=1:M for j=1:N d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2); h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn)); %h=1/(1+(d/d0)^(2*nn)); %备用 G(i,j)=h*G(i,j); end end p=uint8(real(ifft2(ifftshift(G)))); subplot(341);imshow(f),title('原图'); subplot(345);imshow(log(abs(f2)),[]),title('频谱'); subplot(349);imhist(f),title('原图'); subplot(342);imshow(g),title('噪声'); 数字图像处理期中论文 图像增强技术综述 学院信息工程学院 专业电子信息工程 方向信息处理方向 姓名何娜娜 学号200710113081 中国传媒大学 2010 年11 月27 日 图像增强技术综述 内容摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。 关键词：图像增强直方图增强对比度增强平滑锐化彩色图像增强 Abstract Digital image processing is the procedures of converting image signal into digital format, then using the computer to process it. Image enhancement is digital image processing process often use a method to improve image quality, it plays an important role. This article first introduces the principle of image enhancement and classification，and then focus on several methods to study such as and histogram enhancement, contrast enhancement, smoothing and sharpening, and other commonly used in learning the basic digital image With the approach, through Matlab experiment that the actual effect of various algorithms to compare the advantages and disadvantages to discuss the different enhancement algorithm. The application of occasions, and its image enhancement method of performance evaluation. Keywords:Image Enhancement histogram enhancement contrast enhancement smoothing sharpening 1 图像增强概述 1.1 图像增强背景及意义 在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚 课程设计报告模版 《城市排水处理》 课程设计报告 系别：城市建设系 专业班级：给水排水0601班 学生姓名： 指导教师：段泽琪 （课程设计时间： 6月15日—— 6月19日） 华中科技大学武昌分校 目录 1．课程设计目的 (1) 2．课程设计题目描述和要求 (1) 3．课程设计报告内容 (3) 3.1污水处理工艺方案比较 (3) 3.2主要污水处理构筑物选型 (6) 3.3污水处理构筑物的主要设计参数 (7) 3.4污水处理辅助构筑物设计 (8) 3.5污水处理厂平面布置设计 (8) 3.6 污水处理厂高程布置设计 (9) 3.7 设计计算……………………………………………………………………… 10 4．总结……………………………………………………………………………页码 参考文献…………………………………………………………………………页码 （要求：目录题头用三号黑体字居中书写，隔行书写目录内容。目录中各级题序及标题用小四号黑体） 1. 课程设计目的 (1) 经过污水处理厂课程设计，巩固学习成果，加深对《水污染控制》课程内容的学习与理解，使学生学习使用规范、手册与文献资料，进一步掌握设计原则、方法等步骤，达到巩固、消化课程的主要内容； (2) 锻炼独立工作能力，对污水处理厂的主体构筑物、辅助设施、计量设备及污水厂总体规划、管道系统做到一般的技术设计深度，培养和提高计算能力、设计和绘图水平； (3) 在教师指导下，基本能独立完成一个中、小型污水处理厂工艺设计，锻炼和提高学生分析及解决工程问题的能力。 2．课程设计题目描述和要求 2.1 设计题目描述 (1) 设计题目 某城市污水处理厂工艺初步设计。 (2) 设计内容 根据任务书所给定的资料，综合运用所学的基础、专业基础和专业知识，设计一个中小型污水处理厂。 ①确定污水处理方法和工艺流程； ②选择各种处理构筑物形式，并进行工艺设计计算（计算书中要附计算草图）； ③估算各辅助构筑物的平面尺寸； ④进行污水厂平面布置和高程布置。图像增强算法综述
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