基于NSCT的图像增强算法研究

摘要................................................................................................................................ I Abstract ........................................................................................................................ I II 目录............................................................................................................................... V 第一章绪论 (1)

1.1 引言 (1)

1.2 论文研究的背景及意义 (2)

1.3 图像增强技术国内外研究现状 (3)

1.3.1 基于空间域的图像增强方法 (4)

1.3.2 基于变换域的图像增强方法 (5)

1.4 本文主要内容及章节安排 (6)

第二章图像增强基本理论 (7)

2.1 空域增强算法基础 (7)

2.2 基本灰度变换算法 (9)

2.2.1 图像反转 (9)

2.2.2 对数变换 (10)

2.2.3 幂率变换 (11)

2.2.4 分段线性变换 (12)

2.3 直方图处理 (13)

2.3.1 直方图均衡化 (14)

2.3.2 直方图匹配 (15)

2.4 平滑空域滤波 (16)

2.4.1 平滑线性滤波 (16)

2.4.2 统计排序滤波器 (17)

2.5 反锐化掩模 (18)

2.6 医学影像分类 (18)

2.7 图像处理技术在医学图像处理中的应用 (19)

2.8 本章小结 (20)

第三章在变换域中的图像增强技术 (21)

3.1 傅里叶变换 (21)

3.2 小波变换 (21)

3.3 Ridgelet变换 (22)

3.4 Curvelet变换 (23)

3.5 Contourlet 变换 (23)

3.5.1 拉普拉斯金字塔分解 (24)

3.5.2 方向滤波器组 (24)

3.6 非下采样Contourlet变换 (25)

3.6.1 非下采样金字塔分解 (25)

3.6.2 非下采样方向滤波器组 (26)

3.7 剪切波变换 (27)

3.8 非下采样剪切波变换 (28)

3.9 当前研究现状 (28)

3.10 本章小结 (29)

第四章在NSCT域下的均值滤波和反锐化掩模相结合的遥感图像增强算法 (30)

4.1 NSCT低频子带的线性增强 (30)

4.2 NSCT高频子带的去噪处理 (31)

4.3 算法实现步骤 (31)

4.4 图像增强评价标准 (32)

4.5 实验结果与分析 (37)

4.6 本章小结 (44)

第五章在NSCT域的自适应滤波和反锐化掩膜相结合的医学图像增强算法 (46)

5.1 NSCT低频系数处理 (46)

5.2 NSCT高频系数处理 (46)

5.2.1 阈值的选择 (47)

5.2.2 高频子带系数的处理 (48)

5.3 算法实现步骤 (48)

5.4 实验结果与分析 (48)

5.5 本章小结 (52)

第六章总结与展望 (53)

6.1 论文工作总结 (53)

6.2 未来研究展望 (53)

参考文献 (55)

硕士研究生期间发表的论文 (62)

致谢 (63)

学位论文独创性声明 (65)

学位论文知识产权权属声明 (65)

第一章绪论

现有许多先进的技术可以描述图像数据，但是很少有可以媲美图像处理的方法。微型化，高速率以及增加电脑内存大小都被应用于图像处理应用程序的开发中。当下社会，数字图像处理技术在各个领域中都有着举足轻重的影响。例如，成像系统利用我们当前比较成熟的计算机断层扫描技术，可以构建出人体内部器官的3 D图形；飞机接近机场时可以为交通控制提供的3 D图像；印刷照片前的数字增强技术；机器人导航和执行复杂操作时使用的立体虚拟图，等等。然而，我们依旧没有完整的诠释并充分利用发展中的图像系统。

数字图像处理的兴趣大体上可以说是针对如下领域：第一，为人工解释提高丰富图像信息；第二，为储存和传输图像数据以及自动机器的显示而对图像进行处理。

1.1 引言

对于外界的信息，绝大部分人类都是通过视觉系统获取到的，而图像信息作为主要途径，与人类生活息息相关。基于计算机的普及，在这样一个大环境下，图像处理是一个更新发展十分迅猛的研究领域。首先它在军事领域、医疗领域和农业领域中，有着十分重要的应用，其次，在航天事业方面，图像处理带给人类社会的帮助无可厚非，再次，我们的日常生活，早已受到了图像处理的重要影响。在遥感图像研究，生物医学图像分析以及错误目标检测等领域中，对数字图像的隐藏细节和对比度有着强烈的要求。对于特定的图像，出于这种为了比原始图像获得更适合视觉目的的方法最初被称为图像增强技术。图像增强在图像处理中是一项非常重要的技术，它增强图像中一些关键的信息，同时又要削弱甚至删除一些次要信息，最终为了后续的识别过程得到更高的图像质量[1]。图像增强的目标很明确，就是为了特定的应用来处理输入的原始图像，从而使得图像的视觉效果更佳，提高了图像的自身质量，而且使图像更加适合人类的进一步分析和计算机随之的处理。因此，最终获得的处理结果会和人类视觉的判读识别系统拥有更多的一致性。一般来讲，我们可以说，增强是用于改善一个图像的感观，从而使我们在视觉上更容易感知、理解和分析图像。