图像增强算法综述

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/f513306374.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

开题报告(基于内容感知的图像缩放处理方法研究与实现)

长江大学毕业设计(论文)开题报告题目名称:基于内容感知的图像缩放方法研究与实现院 (系)：计算机科学学院专业班级：软工（实）11001班学生姓名：邹会明指导教师：余华平辅导教师：余华平开题报告日期： 2013年12月15日

基于内容感知的图像缩放方法研究与实现学生：邹会明院系：长江大学计算机科学学院指导教师：余华平工作单位：长江大学计算机科学学院 1．题目来源随着大屏幕显示设备的普及，4:3的图像信号与16:9的屏幕大小之间的矛盾变得日益突出。我们可以经常见到当4:3的图像变换为16:9的图像时，屏幕两侧或者上下会出现两条黑带。常规的图像等比例缩放显然已经不能满足这种需求，这就需要运用图像缩放技术对原始视频图像进行非等比例缩放。图像缩放技术是数字图像处理领域一项基础而重要的技术，传统的图像缩放技术一般采用最近邻插值法，双线性插值法和双三次插值法这几种常用的差值法或者图像切割法进行缩放，这类方法存在的最大问题是，在将4:3视频图像转换为16:9时，X、Y方向是非等比例缩放，景物的畸变较大，使人难以接受。如果对图像切割，会使得图像部分内容丢失。而基于内容感知的图像缩放方法,它是采用Seam Carving技术的自适应图像缩放方法,通过不断移除或插入图像中对内容影响较小的缝合线,可以改变图像的长度比、实现图像重构、保留图像感兴趣区域、实现图像目标移除,实现图像尺寸的缩小和放大,并能够在缩放过程中保留图像重要内容,是目前非常有效的一种方法。所以基于内容感知的图像缩放方法研究与实现在自然图像处理方面有其较高应用价值和意义，以及研究的必要性。2．研究的目的及意义 1）目的本文通过介绍一种基于内容感知的图像缩放方法，运用seam carving 技术，对图像上的关键部分和不重要区域进行计算，确定图像的能量低值点，找到最短路径，在纵横向上进行无缝裁剪，从而使得随意改变一个图像的高宽比但不让内容变得扭曲成为可能。 2）意义电子产品的多样性对数字媒体提出了更高的要求，当把相同的图像或视频信息在不同分辨率和纵横比的电子产品上显示时,传统的缩放方法已经不能很好地满足用户的需求,传统的缩放方法一致地把这些信息缩放到目标大小,这样图像

图像压缩综述

图像压缩综述摘要：随着信息时代的不断发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用，而作为数字图像处理技术的重要组成部分——数字图像压缩，也得到了迅猛的发展。本文从数字图像压缩的概念、发展历史、图像压缩的必要性和可能性、图像压缩标准、图像压缩基本方法和图像压缩效果评价等方面进行了综述。引言在当前这个信息化社会中，新信息技术革命使人类被日益增多的多媒体信息所包围。多媒体信息主要是由图像、文本和声音三大元素组成。图像作为其主要元素之一，发挥着越来越重要的作用。而传输和存储图像需要占用大量的数据空间，这严重影响了传输速率和实时处理量,极大地制约了图像通信的发展。其中，数据量最大的是数字视频数据。未经处理的数字视频信息需要消耗巨大的存储资源，以主流高清视频为例，在分辨率为1280×720，帧率为30帧每秒的视频应用中，存储一分钟的视频信息，需要约18.5G(以常4:2:0视频，每像素12比特)比特存储空间，一部120分钟高清电影约需要2225G比特的存储空间。可见未经处理的视频信息量非常大，为了满足存储和传输需求，视频信息的压缩是十分必要的。在同等的通信容量下，如果图像数据可以压缩之后再传输，就可以使传输的数据量变得很小，也就能够增加通信能力。因此图像压缩编码技术受到了越来越多的关注及广泛的应用。如数码相机、USB摄像头、可视电话、视频点播、视频会议系统、数字监控系统等等，都使用到了图像或视频的压缩技术。数字图像压缩是以尽可能少的比特数代表图像或图像中所包含的信息量的技术，图像通过压缩处理去掉其中的数据冗余、符号冗余、视觉冗余等各种冗余信息，提高传输速率，节省存储空间。 1图像压缩的发展历史自1948年提出的电视信号数字化设想后, 即开始了图像压缩的研究，到现在已有60多年的历史。20世纪五六十年代的图像压缩编码主要集中在预测编码、哈夫曼编码等技术的研究,还不成熟。1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”，标志着图像编码作为一门独立学科的诞生。到了七八十年代,图像压缩技术的主要成果体现在变换编码技术上, 矢量量化编码技术也有较大的发展。80年代末,小波变换理论、分形理论、人工神经网络理论、视觉仿真理论建立,人们开始突破传统的信源编码理论, 图像压缩编码向着更高的压缩率和更好的压缩质量的方向发展,进入了一个崭新的发展时期。 2图像压缩的可能性图像之所以能够进行压缩有以下几个方面的原因: 一是原始图像数据是高度相关的,存在很大的数据冗余。如图像内相邻像素之间的空间冗余度、系列图像前后帧之间的时间冗余度、多光谱遥感图像各频谱间的频率域冗余度等,它们造成了大量的比特数浪费,消除这些冗余就可以节约码字,大大减少数据量,达到数据压缩的目的。二是信源符号出现的概率不同,若用相同码长表示不同出现概率的符号,就会造成符号冗余度。如果采用可变长编码技术,对出现概率高的符号用短码字,对出现概率低的符号用长码字表示,就可以消除符号冗余度,从而节约码字。三是人眼具有视觉冗余,允许图像编码有一定的失真。人类视觉系统(HVS)是有缺陷的,人眼对于某些失真不敏感难以察觉。在许多场合中,并不要求经压缩及复原以后的图像和原始图像完全相同,可以允许有少量的失真,只要这些失真并不被人眼所察觉即可。这就为压缩比的提高提供了十分有利的条件,这种有失真的编码称为限失真编码。在多数应用中,人眼往

基于matlab的图像预处理技术研究文献综述

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

图像压缩编码方法

图像压缩编码方法综述概述：近年来, 随着数字化信息时代的到来和多媒体计算机技术的发展, 使得人们所面对的各种数据量剧增, 数据压缩技术的研究受到人们越来越多的重视。图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下，对图像数据进行变换、编码和压缩，去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量，便于图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。图像压缩编码原理：图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；二是利用人眼的视觉特性。图像数据的冗余度又可以分为空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余和视觉冗余几个方面。空间冗余：在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。时间冗余：电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。结构冗余和知识冗余：图像从大面积上看常存在有纹理结构，称之为结构冗余。视觉冗余：人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的，对图像的变化并不都能察觉出来。人眼的视觉特性：亮度辨别阈值：当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时，人眼是辨别不出的，只有当亮度增加到某一数值时，人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。视觉阈值：视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。空间分辨力：空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力，视觉对于不同图像内容的分辨力不同。掩盖效应：“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度，与图像信号变化的剧烈程度有关。图像压缩编码的分类：根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 无损压缩：又称为可逆编码(Reversible Coding)，解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真；有损压缩：又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding)，不能完全恢复原始数据，一定的失真换来可观的压缩比。根据编码原理可以将图像编码分为: 熵编码：熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基

图像增强研究现状

在借鉴国外相对成熟理论体系与技术应用体系的条件下,国内的增强技术与应用也有了很大的发展。总体来说,图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期与应用期4个阶段。初创期开始于20世纪60年代,当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示,大多采用中、大型机对其进行处理。在这一时期由于图像存储成本高,处理设备造价高,因而其应用面很窄。20世纪70年代进入了发展期,开始大量采用中、大型机进行处理,图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式,特别就是出现了CT与卫星遥感图像,对图像增强处理提出了一个更高的要求。到了20世纪80年代,图像增强技术进入普及期,此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。20世纪90年代进入了应用期,人们运用数字图像增强技术处理与分析遥感图像,以有效地进行资源与矿藏的勘探、调查、农业与城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。在生物医学工程方面,运用图像增强技术对X射线图像、超声图像与生物切片显微图像等进行处理,提高图像的清晰度与分辨率。在工业与工程方面,主要应用于无损探伤、质量检测与过程自动控制等方面。在公共安全方面,人像、指纹及其她痕迹的处理与识别,以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。图像增强就是图像处理的重要组成部分,传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。随着对图像技术研究的不断深入与发展,新的图像增强方法不断出现。例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中,提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题,并且随着交互式图像增强技术的应用,可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展:例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。这些算法通过分割图像,然后在子层图像内做均衡处理,较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题,并且可以控制子层灰度映射范围,增强效果较好。 20世纪20年代图片第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。当时人们通过字符模拟得到中间色调的方法来还原图像。早期的图像增强技术往往涉及硬件参数的设置,如打印过程的选择与亮度等级的分布等问题。在1921年年底提出了一种基于光学还原的新技术。在这一时期由于引入了一种用编码图像纸带去调制光束达到调节底片感光程度的方法,使灰度等级从5个灰度级增加到15个灰度等级,这种方法明显改善了图像复原的效果。到20世纪60年代早期第一台可以执行数字图像处理任务的大型计算机制造出来了,这标志着利用计算机技术处理数字图像时代的到来。1964年,研究人员在美国喷气推进实验室(JPL)里使用计算机以及其它硬件设备,采用几何校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等增强方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片进行处理,同时她们也考虑太阳位置与月球环境的影响,最终成功地绘制出了月球表面地图。随后她们又对1965年“徘徊者8号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂的数字图像处理,使图像质量进一步提高。这些成绩不仅引起世界许多有关方面的注意而且JPL本身也更加重视对数字图像处理地研究与设备的改进,并专门成立了图像处理实验室IPL。在IPL里成功的对后来探测飞船发回的几十万张照片进行了更为复杂的图像处理,最终获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图。从此数字图像增强技术走进了航空航天领域。 20世纪60年代末与20世纪70年代初有学者开始将图像增强技术用于医学图像、地球遥感监测与天文学等领域。X射线就是最早用于成像的电磁辐射源之一,在1895年X射线由伦琴发现。20世纪70年代Godfrey N、Hounsfield先生与Allan M、Cormack教授共同发明计算机轴向断层技术:一个检测器围绕病人,并用X射线源绕着物体旋转。X射线穿过身体并由位于对面环中的相应检测器收集起来。其原理就是用感知的数据去重建切片图像。当物体沿垂直于检测器的方向运动时就产生一系列的切片,这些切片组成了物体内部的再现图像。到了20世纪80年代以后,各种硬件的发展使得人们不仅能够处理二维图像,而且开始处理三维图像。许多能获得三维图像的设备与分析处理三维图像的系统已经研制成功了,图像处理技术

数字图像镶嵌技术综述

１引言传统的航空遥感图像镶嵌是先将一系列具有重叠区域的图像进行手工镶嵌，去除多余的重叠部分，再进行大幅区域的判读识别。随着航空航天遥感手段的不断进步，数字传感器大量应用于航空航天遥感图像的拍摄，获得的数字图像数量日益增多，依靠传统的人工镶嵌已不能满足“实时性”的需要。因此，依靠计算机技术的数字图像自动镶嵌技术应运而生。数字图像镶嵌技术就是通过计算机将一系列具有重叠区域的图像集合拼接成一幅大型的无缝的图像。通过图像镶嵌技术，可以剔除冗余信息，压缩信息存储量，从而更加有效地表达信息量。图像镶嵌技术在宇宙空间探测、海底勘测、医学、气象、地质勘测、军事、视频压缩和传输，档案的数字化保存，视频的索引和检索，物体的３－Ｄ重建，军事侦察和公安取证等领域都有广泛的应用。主要表现为：（１）全景图和超宽视角图像的合成：将普通图像或视频图像进行无缝镶嵌，得到超宽视角甚至３６０度全景图，这样就可以用普通相机实现场面宏大的景物拍摄。（２）碎片图像的组合：将医学和科研的显微碎片图像或者空间、海底探测得到的局部图像合成大幅的整体图像。（３）虚拟现实：图像镶嵌是虚拟现实领域里场景绘制（Ｉｍａｇｅ—ｂａｓｅｄＲｅｎｄｅｒｉ－ｎｇ，ＩＢＲ）方法中的一项基本技术。利用图像镶嵌技术可以生成全方位图像，用全景图表示实景可代替３Ｄ场景建模和绘制。数字图像镶嵌技术综述王志强，程红（中国人民解放军空军航空大学，长春１３００２２）摘要：图像镶嵌技术可分为图像预处理、图像配准和图像缝合三个基本步骤，在现实生活中有着广泛的应用。本文综述了国内外研究数字图像镶嵌的几类经典算法，对各步骤中所使用的算法进行了分析比较，总结了在不同情况下使用不同方法的优缺点，并对图像镶嵌技术的发展进行了展望。关键词：图像镶嵌；几何校正；图像配准中图分类号：ＴＰ７５１．１文献标识码：Ａ文章编号：１００１－０２７０（２００８）０２－００１１－０４ＡＲｅｖｉｅｗｏｎＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＭｏｓａｉｃＴｅｃｈｎｉｑｕｅＷＡＮＧＺｈｉ－ｑｉａｎｇ，ＣＨＥＮＧＨｏｎｇ（ＰＬＡＡｉｒＦｏｒｃｅＡｖｉａｔｉｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ１３００２２）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｂａｓｉｃｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｎｃｌｕｄｅｓｔｈｒｅｅｓｔｅｐｓ：ｉｍａｇｅｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔ，ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎａｎｄｓｔｉｔｃｈｉｎｇａｎｄｉｓｖｅｒｙｕｓｅｆｕｌｉｎｒｅａｌｌｉｆｅ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｓｏｍｅｔｙｐｉｃａｌｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｏｖｅｒｓｅａｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｅｒｅｒｅｖｉｅｗｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｂｙｅａｃｈｓｔｅｐ．Ｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｕｓｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｗｅｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ；ｔｈｅｐｒｏｓｐｅｃｔｓｏｆｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃｔｅｃｈｎｉｑｕｅｗｅｒｅａｌｓｏｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃ；ｇｅｏｍｅｔｒｉｃｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ作者简介：王志强，男（１９８２－），空军航空大学军事情报学专业在读研究生。程红，女（１９６９－），硕士生导师、教授，主要从事遥感图像信息处理。收稿日期：２００７－０６－１４

PNG图像的压缩算法

PNG图像格式的压缩算法便携式网络图形（Portable Network Graphics）简称为PNG，它是一种无损压缩的位图图形格式，其含有以下几种特性： 1、支持256色调色板技术以产生小体积文件 2、支持最高48位真彩色图像以及16位灰度图像 3、支持阿尔法通道（Alpha Channel，表示图片的透明度和半透明度）的透明/半透明性 4、支持图像亮度的伽马校正（Gamma校准，用来针对影片或是影像系统里对于光线的辉度 (luminance) 或是三色刺激值 (tristimulus values)所进行非线性的运算或反运算）信息 5、使用了无损压缩的算法 6、使用了循环冗余校验（CRC，用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误）防止文件出错一、 PNG格式的文件结构 PNG定义了两种类型的数据块：一种是PNG文件必须包含、读写软件也都必须要支持的关键块（critical chunk）；另一种叫做辅助块（ancillary chunks），PNG允许软件忽略它不认识的附加块。这种基于数据块的设计，允许PNG格式在扩展时仍能保持与旧版本兼容。关键数据块中有4个标准数据块： 1、文件头数据块IHDR(header chunk)：包含有图像基本信息，作为第一个数据块出现并只出现一次。 2、调色板数据块PLTE(palette chunk)：必须放在图像数据块之前。 3、图像数据块IDAT(image data chunk)：存储实际图像数据。PNG数据允许包含多个连续的图像数据块。 4、图像结束数据IEND(image trailer chunk)：放在文件尾部，表示PNG数据流结束二、PNG格式文件的压缩算法 PNG格式文件采用的是从LZ77派生的一个称为DEFLATE的非专利无失真式压缩算法，这个算法对图像里的直线进行预测然后存储颜色差值，这使得PNG经常能获得比原始图像更大的压缩率。

基于Retinex算法图像增强的MATLAB实现

基于Retinex算法视频增强的MATLAB实现一、读书笔记 1：数字图像文件简介 BMP文件：Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。 GIF文件：GIF文件的数据是一种基于LZW算法的连续色调的无损压缩格式，不属于任何应用程序。 JPEG图像格式：后缀名为.jpg或者.jpeg,是一种有损压缩格式。 ICO文件：Windows的图标文件格式的一种，可以存储单个图案、多尺寸、多色板的图标文件 HDF文件：层次型数据格式可以存储不同类型的图像和数码数据，有函数库。 PNG文件：常用于JAVA程序、网页和S60中。 TIFF文件：主要用来存储包括照片和艺术图在内的文件格式。 DICOM文件:数字影像和通信标准。 2:基于MATLAB图像处理基础 1）图像数据类型 double类型：图像处理最常用的数据类型，也是matlab中默认的数据类型。图像数据的取值范围为0-1。 Unit8类型：常用于从存储设备中读取数据时，操作不能使结果超出 [0,255]. Unit16类型：用于精度较高的图像中。 Logical类型：常用于二值图像中，可用true、false或关系运算符得到。 2）数据类型转换 3)文件信息读取

Matlab提供imfinfo函数来实现所有格式（除DICOM）的信息读取，调用形式： info=imfinfo（’filename’） 4)读取图像使用imread可以将图像读入matlab环境，语法： imread (‘filename’),其中，filename是一个含有文件全名的字符串。函数size可给出一副图像的行数和列数 >>size（f） Ans= 1024 1024 5)显示图像在matlab桌面上显示图像一般用imshow，语法： imshow (f,G) 其中，f是一个图像数组，G为显示该图像的灰度级数。若将G省略，则默认256.语法 imshow(f,[low high])会将小于或等于low的显示为黑色，大于或等于high的显示为白色，介于两者之间的值以默认的级数显示为中等亮度值。语法 imshow(f,[])可以将变量low设置为数组f的最小值，将high 设置为f的最大值。 6）保存图像使用imwrite函数可将图像写入磁盘，语法; Imwrite(f,’filename’) Filename必须是一个可识别的文件格式扩展名另一种常用但只用于jpeg图像的函数imwrite,其语法为 Imwrite(f,’filename.jpg’,’quality’,q), Q为一个0到100的整数，q越小，图像退化越严重 3:亮度变换与空间滤波 1）函数imadjust是对灰度图像进行亮度变换的基本IPT工具。语法 g=imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) 将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值，其他的值被剪切掉了。 2）对数和对比度的拉伸变换对数变换通过以下表达式实现： g=c*log(1+double(f)) 3)阈值变换表达式：g=1./(1+(m./(double(f)+eps)).^E) Eps可避免f出现0值的溢出现象 4）计算并绘制图像直方图函数：imhist（f）; 直方图均衡化有函数histep实现，语法：g=histep(f,nlev) Nelv为输出图像制定的灰度等级 5）空间滤波：工具箱使用函数imfilter来实现线性空间滤波，语法 g=imfilter(f,w,filter_mode,boundary_options,size_options)

图像压缩编码实验报告

图像压缩编码实验报告一、实验目的 1.了解有关数字图像压缩的基本概念，了解几种常用的图像压缩编码方式； 2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换（DCT）变换的原理及含义； 3.掌握编程实现离散余弦变换（DCT）变换及JPEG编码的方法； 4.对重建图像的质量进行评价。二、实验原理 1、图像压缩基本概念及原理图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类：（1）无损压缩编码种类哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。（2）有损压缩编码种类预测编码，DPCM，运动补偿；频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码；空间域方法：统计分块编码；模型方法：分形编码，模型基编码；基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化；（3）混合编码 JBIG，H.261，JPEG，MPEG等技术标准。 2、JPEG 压缩编码原理 JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准，其中包含两种压缩算法(DCT和DPCM)，并考虑了人眼的视觉特性，在量化和无损压缩编码方面综合权衡，达到较大的压缩比(25:1以上)。JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。其中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式，又称为基本系统。JPEG 的压缩编码大致分

图像增强方法的研究

图像增强方法的研究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。在图像处理中，图像增强技术对于提高图像的质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理以及各种增强方法进行概述，然后着重对灰度变换、直方图均衡化、平滑和锐化等几种常用的增强方法进行了深入的研究，在学习数字图像的基本表示与处理方法的基础上，针对图像增强的普遍性问题，研究和实现常用的图像增强方法及其算法，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适用场合，并对其图像增强方法进行性能评价。如何选择合适的方法对图像进行增强处理，是本文的主要工作，为了突出每种增强方法的差异，本文在Matlab的GUI图形操作界面中集合了四种常用算法的程序，以达到对各种算法的对比更直观和鲜明的效果。关键词：图像增强直方图均衡化灰度变换平滑锐化

目录 1 图像增强的基本理论 (3) 1.1 课题背景及意义 (3) 1.2 课题的主要内容 (4) 1.3 数字图像基本概念 (5) 1.3.1数字图像的表示 (5) 1.3.2 图像的灰度 (5) 1.3.3灰度直方图 (5) 1.4 图像增强概述 (6) 1.5图像增强概述 (8) 1.5.1图像增强的定义 (8) 1.5.2常用的图像增强方法 (8) 1.5.3图像增强的现状与应用 (9) 2 图像增强方法与原理 (10) 2.1 图像变换 (10) 2.1.1 离散图像变换的一般表达式 (10) 2.1.2 离散沃尔什变换 (11) 2.2 灰度变换 (12) 2.2.1 线性变换 (12) 2.2.2 分段线性变换 (13) 2.2.3 非线性变换 (13) 2.3 直方图变换 (14) 2.3.1 直方图修正基础 (14) 2.3.2 直方图均衡化 (16) 2.3.3 直方图规定化 (17) 2.4 图像平滑与锐化 (18) 2.4.1 平滑 (18) 2.4.2 锐化 (19)

图像压缩方法综述

图像压缩方法综述陈清早 (电信科学技术研究院PT1400158) 摘要：图像压缩编码技术就是对要处理的图像数据按一定的规则进行变换和组合,从而达到以尽可能少的数据流(代码)来表示尽可能多的数据信息。由于图像数据量的庞大,在存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。图像压缩分为无损图像压缩和有损图像压缩或者分为变换编码、统计编码。在这里，我们简单的介绍几种几种图像压缩编码的方法，如：DCT编码、DWT编码、哈夫曼(Huffman)编码和算术编码。关键字：图像压缩；DCT压缩编码；DWT压缩编码；哈夫曼编码；算术编码 1引言在随着计算机与数字通信技术的迅速发展,特别是网络和多媒体技术的兴起,大数据量的图像信息会给存储器的存储容量、通信信道的带宽以及计算机的处理速度增加极大的压力。为了解决这个问题,必须进行压缩处理。图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着冗余。图像数据的冗余主要表现为：图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余；图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余；不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。信息时代带来了“信息爆炸”，使数据量大增，无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。因此图像数据的压缩就显得非常重要。在此，我们主要介绍变换编码的DCT编码和DWT编码和统计编码的哈夫曼(Huffman)编码和算术编码。 2变换编码变换编码是将空域中描述的图像数据经过某种正交变换转换到另一个变换域(频率域)中进行描述，变换后的结果是一批变换系数，然后对这些变换系数进行编码处理，从而达到压缩图像数据的目的。主要的变换编码有DCT编码和DWT编码 1.1DCT编码 DCT编码属于正交变换编码方式，用于去除图像数据的空间冗余。变换编码就是将图像光强矩阵(时域信号)变换到系数空间(频域信号)上进行处理的方法。在空间上具有强相关的信号，反映在频域上是在某些特定的区域内能量常常被集中在一起，或者是系数矩阵的分布具有某些规律。我们可以利用这些规律在频域上减少量化比特数，达到压缩的目的。也就是说，图像变换本身并不能压缩数据，但变换后图像大部分能量集中到了少数几个变换系数上，再采用适当的量化和熵编码便可以有效地压缩图像。量化是对经过DCT变换后的频率系数进行量化，其目的是减小非“0”系数的幅度以及增加“0”值系数的数目，它是图像质量下降的最主要原因。图像经DCT变换以后，DCT系数之间的相关性就会变小。而且大部分能量集中在少数的系数上，因此，DCT变换在图像压缩中非常有用，是有损图像压缩国际标准JPEG的核心。从原理上讲可以对整幅图像进行DCT变换，但由于图像各部位上细节的丰富程度不同，这种整体处理的方式效果不好。为此，发送者首先将输入图像分解为8*8或16*16块，然后再对每个图像块进行二维DCT变换，接着再对DCT系数进行量化、编码和传输；接收者通过对量化的DCT系数进行解码，并对每个图像块进行的二维DCT反变换。最后将操作完成后所有的块拼接起来构成一幅单一的图像。对于一般的图像而言，大多数DCT系数值都接近于0，所以去掉这些系数不会对重建图像的质量产生较大影响。因此，利用DCT进行图像压缩确实可以节约大量的存储空间。由于图像可看成二维数据矩阵，所以在图像编码中多采用二维正交变换方式，然而其正交变换的计算量太大，所以在实用中变换编码并不是对整幅图像进行变换和编码，而是将图像分成若

三种不同灰度图像增强算法对比

三种不同灰度图像增强算法对比一、摘要本文主要是运用直方图均衡化、平滑、锐化三种常见的图像增强算法对图像进行处理,并在此基础上分别用这 3 种算法处理的灰度图像进行比较，比对它们对图像的处理效果, 分析3 种方法在图像增强处理能力的优劣之处。结果发现,直方图均衡化可以均衡图像的灰度等级, 经过直方图的均衡化，图像的细节更加清楚了，但是由于直方图均衡化没有考虑图像的内容，只是简单的将图像进行直方图均衡，提高图像的对比度,使图像看起来亮度过高，使图像细节受到损失; 图像平滑的目的是减少或消除图像的噪声, 图像平滑可以使图像突兀的地方变得不明显, 但是会使图像模糊，这也是图像平滑后不可避免的后果，只能尽量减轻，尽量的平滑掉图像的噪声又尽量保持图像细节，这也是图像平滑研究的主要问题; 图像锐化使图像的边缘、轮廓变得清晰，并使其细节清晰,常对图像进行微分处理，但是图像的信噪比有所下降。关键词: 图像增强灰度图直方图平滑锐化二、三种图像增强算法图像预处理是相对图像识别、图像理解而言的一种前期处理，主要是指按需要进行适当的变换突出某些有用的信息，去除或削弱无用的信息，在对图像进行分析之前, 通常要对图像质量进行改善,改善的目的就是要使处理后的图像比原始图像更适合特定的应用。影响图像清晰度的因素很多,主要有光照不足、线路传输收到干扰等。现存的图像增强技术主要分为空间域法和频率域法两类,其中的增强方法主要有直方图的修正、灰度变换、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色处理等。下面主要采用直方图均衡化、图像平滑、图像线性锐化对图像进行增强处理, 对比他们的处理效果,分析 3 种方法的在图像增强处理方面的优劣。 1、直方图均衡化直方图均衡化也称为直方图均匀化，是一种常见的灰度增强算法，是将原图像的直方图经过变换函数修整为均匀直方图，然后按均衡后的直方图修整原图像。为方便研究，先将直方图归一化，然后图像增强变换函数需要满足2个条件。假设灰度级为归一化至范围[0,1]内的连续量,设其中任一灰度级别Z归一化为r，变换后图像的任一灰度级Z'归一化为s，显然r，s应当满足：0<=r<=1,0<=s<=1 因此直方图修正就是对下列公式的计算过程：s=T(r)或r=T'(s) 式中T(r)为变换函数，它必须满足下列条件： a在0<=r<=1区间内是单值单调增加函数; b对于0<=r<=1,有T(r)在[0,1]内。条件a 保证灰度级从黑到白的次序,而条件b确保映射后的像素灰度在允许的范围内，避免整个图像明显变亮或者变暗。从S 到r的反变换关系为r=T'(s) ；T'(s)对r同样满足上述条件。灰度变换是对图像上各个像素点的灰度值x 按某个函数T 变换到y ,将图像的灰度级整个范围或其中某一段( A, B)扩展或压缩到( A, B)。直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用,是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法, 可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像。一幅图像灰度级r k 出现的概率近似为其中n 是图像中像素的总和, nk 是灰度级为r k 的像素个数, L 为图像中灰度级总数。若

图像增强技术要点

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

浅析图像压缩编码方法

Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第6卷第23期(2010年8月)浅析图像压缩编码方法徐飞（闽西职业技术学院，福建龙岩364021）摘要：该文描述了图像压缩编码的概念，原理以及主要分类，介绍了目前常见的三种图像压缩编码方法的原理，特点以及简单讨论了其中两种方法的MATLAB 代码实现。关键词：图像压缩编码；编码原理；编码分类；编码方法；MATLAB 中图分类号：TP301文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)23-6584-03 Analysis of the Image Compression Coding Method XU Fei (Minxi Vocational &Technical College,Longyan 364021,China) Abstract:This paper is mainly about the concept,principle and classification of image compression coding,introduces the concepts and characteristic of three kinds of image compression coding methods that are common used,and discusses how to using matlab to accomplish the two common methods which mentions in the front. Key words:image compression coding;coding principle;coding classification;coding method;MATLAB 现代社会是信息社会，随着信息技术的发展，图像信息被广泛应用于多媒体通信、计算机系统和网络中。因为对图像的要求越来越高，图像信息量也越来越大，所以在传输之前需要进行信息处理，必须采用合适的方法对其进行压缩，因此有必要对图像压缩编码方法进行研究。 1图像压缩编码 1.1概述图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下，对图像数据进行变换、编码和压缩，去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量，便于图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 1.2图像压缩编码原理图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；二是利用人眼的视觉特性。 1.2.1图像数据的冗余度 1)空间冗余：在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。 2)时间冗余：电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。 3)结构冗余和知识冗余：图像从大面积上看常存在有纹理结构，称之为结构冗余。 4)视觉冗余：人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的，对图像的变化并不都能察觉出来。 1.2.2人眼的视觉特性 1)亮度辨别阈值：当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时，人眼是辨别不出的，只有当亮度增加到某一数值时，人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。 2)视觉阈值：视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。3)空间分辨力：空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力，视觉对于不同图像内容的分辨力不同。 4)掩盖效应：“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度，与图像信号变化的剧烈程度有关。 1.3图像压缩编码的分类根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 1)无损压缩:又称为可逆编码(Reversible Coding)，解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真； 2)有损压缩:又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding)，不能完全恢复原始数据，一定的失真换来可观的压缩比。根据编码原理可以将图像编码分为: 1)熵编码：熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基本原理是给出现概率大的信息符号赋予短码字，出收稿日期：2010-06-10 作者简介；徐飞（1982-），男，福建龙岩人，闽西职业技术学院，助教，理学学士，主要研究方向为数字图象，软件开发，软件测试。ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.6,No.23,August 2010,pp.6584-6586,6589E-mail:eduf@https://www.360docs.net/doc/f513306374.html, https://www.360docs.net/doc/f513306374.html, Tel:+86-551-56909635690964