实践3：图像对比度和亮度调整

视频会议视频调试技术与技巧

视频会议视频调试技术与技巧 视频会议是图像、声音的有机结合，为了获得理想的效果，必须按照操作规程做好前期的准备和调试工作。在实际应用中还有许多不尽人意的地方，主要表现在参数设置和实际操作等方面。如何做到心中有数、得心应手?本文就相关技术问题进行探讨，提出不同的解决方法和应用技巧。在视频调试过程中，常见的问题是图像无彩色和图像偏色。对于图像无彩色现象，可通过会议终端控制软件中的参数设置来加以解决;对于图像偏色现象，要通过白 视频会议是图像、声音的有机结合，为了获得理想的效果，必须按照操作规程做好前期的准备和调试工作。在实际应用中还有许多不尽人意的地方，主要表现在参数设置和实际操作等方面。如何做到心中有数、得心应手?本文就相关技术问题进行探讨，提出不同的解决方法和应用技巧。 在视频调试过程中，常见的问题是图像无彩色和图像偏色。对于图像无彩色现象，可通过会议终端控制软件中的参数设置来加以解决;对于图像偏色现象，要通过白平衡调整来校正因光源的色温变化而引起的图像偏色。会场中应避免使用混合光(室内照明光源、室外阳光的直射和散射)作为照明光源，不同色温的光源混合使用，将得不到理想的色彩还原，因此要尽量避免在会场中存在两种以上不同色温的光源。若使用视频会议摄像机，可通过重启的方法加以排除;若使用专业摄像机，可通过白平衡调整来加以解决，具体方法是：根据会场照明光源的色温选择合适的色温滤色片，采用自动白平衡调整，以保证准确的色彩还原。 在召开会议期间，要显示各地分会场的画面，若分会场采用“推”、“拉”、“摇”技巧来拍摄，存在问题的具体表现为运动画面不连贯、运动速度不均匀、落幅画面不到位。“推”是把视线逐渐接近被摄对象，由整体引向局部，突出整体中的某一部分;“拉”是由局部引向整体，说明某一局部所处的环境;“摇”分为左摇和右摇。“推”和“拉”是在同一镜头内包含有特写、近景、中景、全景画面，强调落幅，因此落幅的画面构图尤其重要，这是衡量画面是否到位的标准。不论采用哪种拍摄技巧，都要确保画面的稳定性和连续性，都要以稳定的画面作为起幅，并以稳定的画面作为落幅，并要有足够长的时间来保证画面的相对静止，这是人们心理要求和镜头组接所需要的。无目的地急推、急拉、突然变速、中途停止等，都会使观众造成视觉感受异常和动荡不安的感觉，其主要原因是操作失误和画面延滞效应所造成的。 对于采用会议终端控制软件进行控制的，要采用手动方式进行。比如，若要进行“推”(或拉)的动作，先构好落幅的画面，然后“拉”(或推)到全景，当总控室切换到本端的画面后，再按下鼠标，在落幅处松开鼠标;若要进行“摇”的动作，先构好落幅的画面，当总控室切换到本端的画面后，再按下鼠标进行左摇或右摇，在落幅处松开鼠标。但在实际操作中，由于摄像机的机位所限制，“摇”动作的落幅画面不太理想。对于采用专业摄像机控制的，要采用电动变焦方式进行，按下T(推)或W(拉)即可完成所需要的拍摄技巧。由于按压变焦钮

数字图像处理期末复习

数字图像处理期末复习 zf·w 2013/12/19 一.单项选择题+填空题+判断题 1.图像与灰度直方图间的对应关系是【多对一】 2.属于图像锐化处理的有【高通滤波】 3.属于点处理/运算的有【二值化】【直方图均衡】 4.计算机显示器主要采用的彩色模型是【RGB】 5.属于图像平滑处理的有【中值滤波】【低通滤波】 6.维纳滤波器通常用于【复原图像】 7.图像方差说明了图像的【对比度】 8.属于局部处理的有【中值滤波】 9.图像锐化除了在空间域进行外，也可以在【频率域】进行 10.对于彩色图像，通常用于区别颜色的特性是【色调】【饱和度】【亮度】 11.依据图像的保真度，图像压缩可以分为【有损压缩】和【无损压缩】 12.低通滤波法是使【高频成分】受到抑制而让【低频成分】顺利通过，从而实现图像平滑（此处的“高频成分”和“低频成分”分别对应于空间域的像素灰度值/灰度分布有什么特点） 13.一般来说，采样间距越大，图像数据量【少】，质量【差】；反之亦然 14.直方图修正法包括【直方图均衡】和【直方图规定化（匹配）】 15.图像压缩系统是由【编码器】和【解码器】两个截然不同的结构块组成 16.数字图像处理即用【计算机】对图像进行处理 17.若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用对应直方图中奇数项的像素灰度代替，所得到的的图像将亮度【增加】，对比度【减少】（图像亮度和对比度与图像像素灰度值分布之间的关系） 18.图像数字化包括三个步骤【采样】【量化】和【扫描】 19.在RGB彩色空间的原点上，三个基色均没有【亮度】，即原点为【黑色】，三基色都达到最高亮度时则表现为【白色】（色调，饱和度和亮度在图像上的具体表现是什么） 20.灰度直方图的横坐标是【灰度级】，纵坐标是【该灰度级出现的频率】 21.数字图像是【图像】的数字表示，【像素】是其最小的单位 22.【灰度图像】是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息 23.【彩色图像】是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RGB是由不同的灰度级来描述 24.【直方图均衡化】方法的基本思想是对图像中像素个数多灰度级进行【展宽】，对像素个数少的灰度级进行【缩减】，从而达到清晰图像的目的 25.图像锐化的目的是加强图像中景物的【细节边缘和轮廓】 26.因为图像分割的结果图像是二值图像，所以通常又称图像分割为图像的【二值化处理】 27.【腐蚀】是一种消除连通域的边界点，使边界向内收缩的处理 28.【膨胀】是将目标区域的背景点合并到该目标物中，使目标物边界向外部扩张的处理 29.对于【椒盐噪声】，中值滤波的效果比均值滤波效果好 30.图像增强按增强处理所在空间不同分为【空域】和【频域】 31.常用的彩色增强方法有【真彩色增强】【假彩色增强】和【伪彩色增强】三种 32.【灰度直方图可以反映一幅图像各灰度级像元占图形的面积比】 33.【直方图均衡和图像的二值化都是点运算】 34.【边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术】 二.名词解释 1.数字图像：用一个二维函数f(x,y)表示一幅图像，其中x和y是空间坐标，幅值f是在该空间坐标处的强度或灰度。当x,y和f都是有限的离散值时，我们称该图像是数字图像。 2.数字图像处理：指用计算机处理数字图像，以获得所需的数字图像。 3.图像压缩： 4.无损压缩：可精确无误地从压缩数据中恢复出原始数据。 5.中值滤波：将当前像元的窗口中所有像元灰度由小到大排序，中间值作为当前像元的输出值。 三.简答题 1.图像压缩的基本原理是什么。数字图像的冗余有哪几种表现形式？ 答：虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的，或者说存在冗余信息。图像压缩就是去掉这些冗余信息而不损

数字图像的灰度处理简述

数字图像的灰度处理 数字图像处理的目的和意义： 图象处理着重强调的是在图象之间进行的各种变换，对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果。在图象的灰度处理中，增强操作、直方图及图象间的变换是实现点操作的增强方式，又被称作灰度变换。本文主要介绍了一些数字图像灰度处理的方法，其中图象取反是实现图象灰度值翻转的最直接的方法；灰度切分可实现强化某一灰度值的目的。对直方图进行均衡化修正，可使图象的灰度间距增大或灰度均匀分布、增大反差，使图象的细节变得清晰。 数字图像处理是20世纪60年代初期所形成的一门涉及多领域的交叉学科。所谓数字图像处理，又称为计算机图像处理，就是指用数字计算机及其它有关的数字硬件技术，对图像施加某种应算和处理，从而达到某种预期的目的。在大多数情况下，计算机采用离散的技术来处理来自连续世界的图像。实际上图像是连续的，计算机只能处理离散的数字图像，所以要要对连续图像经过采样和量化以获得离散的数字图像。 数字图像处理中图像增强的目的是改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，扩大图像中不同物体特征之间的差别，满足某些特殊分析的需要。其方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。而通过改变图像的灰度以期达到一种很好的视觉效果是图像增强的一种手段。灰度变换的目的是为了改善画质，使图像显示效果更加清晰。 图像的点应算是一种既简单又重要的技术，它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。一幅输入图像经过点应算后将产生一幅新的输出图像，由输入像素点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值。图像的点应算可以有效的改变图像的直方图分布，以提高图像的分辨率和图像的均衡。点应算可以按照预定的方式改变一幅图像的灰度直方图。除了灰度级的改变是根据某种特定的灰度变换函数进行之外，点应算可以看作是“从像素到像素”的复制操作。如果输入图像为A（x,y）,

《数字图像处理》复习大作业及答案

2014年上学期《数字图像处理》复习大作业及参考答案 ===================================================== 一、选择题（共20题） 1、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增 强。（B） A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C图像细节淹没在暗背景中D图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（B ） A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度D图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ A ） A、RGB B、CMY或CMYK C、HSI D、HSV 4、采用模板［-1 1］T主要检测（ A ）方向的边缘。 A.水平 B.45? C.垂直 D.135? 5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（ C ） A、去噪 B、减小图像动态范围 C、复原图像 D、平滑图像 7、彩色图像增强时， C 处理可以采用RGB彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以 便引入一些低频分量。这样的滤波器叫B。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 B __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 11、下列算法中属于图象锐化处理的是：C A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤 D. 中值滤波 12、一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：( A ) A、256K B、512K C、1M C、2M 13、噪声有以下某一种特性（ D ） A、只含有高频分量 B、其频率总覆盖整个频谱 C、等宽的频率间隔内有相同的能量 D、总有一定的随机性 14. 利用直方图取单阈值方法进行图像分割时：（B） a.图像中应仅有一个目标 b.图像直方图应有两个峰 c.图像中目标和背景应一样大 d. 图像中目标灰度应比背景大 15. 在单变量变换增强中，最容易让人感到图像内容发生变化的是（ C ）

视频图像质量诊断系统综合方案(DOC 30页)

视频图像质量诊断系统综合方案 ?图像模糊检测 ?图像亮度异常诊断 ?图像偏色检测 ?图像雪花滚屏等噪声检测 ?球机或云台操控失灵检测 ?画面冻结与信号缺失检测 ?基于网络浏览器的远程查询与管理 ?诊断结果统计分析 ?报表自动生成与导出 ?适用于模拟和数字系统 北京世纪东方国铁科技股份有限公司

目录 一、系统综述 (2) 1.1、现状描述 (3) 1.2、需求分析 (3) 1.3、系统目标 (3) 二、系统总体方案设计 (5) 2.1、设计原则 (5) 2.2、系统结构 (5) 2.3、模块设计 (6) 2.4、功能定义 (7) 2.5、核心技术 (8) 2.6、系统特点 (10) 2.7、前端软件系统 (12) 2.7.1、总体介绍 (12) 2.7.2、系统设置 (13) 2.7.3、参数设置 (17) 2.8、后端管理系统 (19) 2.8.1、用户登录 (19) 2.8.2、诊断记录查询 (19) 2.8.3、统计分析 (20) 2.8.4、报表导出和打印 (22) 2.8.5、摄像头信息设置 (23) 2.8.6、系统管理 (24) 2.9、安全保障体系设计 (26) 2.10、产品优势 (26) 三、性能参数 (28) 3.1、总体性能指标 (28) 3.2、硬件配置 (28) 一、系统综述 监控摄像机数量的不断增加，监控的时间不断延长，推动了平安城市建设的发展，也给监

控系统的维护工作带来了新的挑战。如何及时了解前端视频设备的运行情况，发现故障并检测恶意遮挡与破坏的不法行为已成为视频监控系统运行的首要迫切问题。 1.1、现状描述 前端摄像头的故障分析与日常维护因监控系统的不断扩大而日益受到人们重视，从现在普遍出现的摄像头故障类型来看，影响视频监控系统视频质量的因素有很多，主要概括来说有以下几点： ?首先是摄像机的设置不当或器件老化失效造成，包含摄像机的分辨率、摄像机对光照的灵敏度、镜头聚焦调整、色彩校正无不涉及其中。 ?其次，大型监控网络中视频信号必须通过长距离电缆传输、多级矩阵切换以及多级网络转发，电源、控制器等多种干扰信号可能对视频信号产生强烈的干扰，线路老化、接头松动等现场环境的变化可能带来视频噪声。 ?另外，很多治安监控系统的特点是大量使用PTZ球机，长期的运动变焦有可能让部分球机发生方向错误、不可控等故障。为了确保所有的视频输入设备正常工作，视频图像录而可用，就需要随时检查和分析视频质量和球机运行状态。 1.2、需求分析 目前来说，视频监控系统的维护工作一般是由人工完成的。维护人员在中心监控室，通过模拟矩阵或数字视频流媒体服务器将远端视频调出到监视屏中，人工判断每路视频的质量，并将有问题的视频记录到维护报表中。这项工作十分耗时繁重，因此一般维护工作会以半月或一月为周期定期检查，视频故障只能在检测的时候才能发现。 由于监视屏数量有限，维护人员往往在一个监视屏同时监看多台摄像机或随机抽取摄像头显示，造成部分监控点被漏看或被忽视；另外，维护人员存在一定的不稳定性、随意性和局限性，加上人的注意力有限、容易疲劳，会被其他事物干扰，使得这样的人工检查结果也不具客观性。这种人工维护工作不仅费时费力，而且效果不好，视频信号在出现不同的常见故障后，往往不能及时地被维护人员发现，一旦发生紧急情况，再想补救已经来不及。 1.3、系统目标 自主研发的视频质量诊断系统主要应用在视频监控系统的控制中心，通过轮询的方式对各路模拟或数字视频信号进行自动检测，利用先进的机器学习和计算机视觉技术，仿真人类的视

数字图像处理习题

一、判断题（10分）（正确√，错误×） 1.图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求（√） 2.在MA TLAB中，uint8是无符号8位整数（√） 3.在MA TLAB中，uint16是无符号16位整数（√） 4.图像的点运算与代数运算不相同（√） 5.点运算也叫灰度级变换（√） 6.线性点运算可以改变数字图像的对比度（√） 7.图像的几何变换也叫图像的点运算（×） 8.图像的平滑操作实际上是邻域操作（√） 9.傅立叶变换后的矩阵处在频域上（√） 10.傅立叶变换后的矩阵处在空域上（×） 11.傅立叶变换，人们可以在空域和频域中同时思考问题（√） 12.像素深度是指存储每个像素所用的位数（√） 13.图像经过变换后，图像的大部分能量都集中在中、高频段（×） 14.图像经过变换后，图像的大部分能量都集中在低频段（√） 15.直方图均衡化也是一种非线性点运算（√） 16.仿射变换是空间变换（√） 17.空间变换是频域变换（×） 18.边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术（√） 19.灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比（√） 20.直方图均衡是一种点运算，图像的二值化则是一种局部运算（×） 21.双边滤波法可用于边缘增强（×） 22.均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘（×） 23.拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理（×） 24.高频加强滤波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的对比度（√） 25.应用傅立叶变换的可分离性可以将图像的二维变换分解为行和列方向的一维变换（√） 26.图像分割可以依据图像的灰度、颜色、纹理等特性来进行（√） 27.图像增强有空域和变换域两类（√） 28.加大、减小对比度分别会使图像发生亮处更亮，暗处更暗的直观变化（√） 29.加大、减小亮度分别会使图像发生亮处更亮，暗处更暗的直观变化（×） 30.二值图像就是只有黑白两个灰度级（√） 31.一般来说，图像采样间距越大，图像数据量越大，质量越好；反之亦然（×） 32.用Matlab开辟一个图像窗口的命令是imshow（×） 33.图像尺寸为400*300是指图像的宽为400毫米，高为300毫米（×） 34.一般而言，对于椒盐噪声，均值滤波的效果好于中值滤波（×） 35.与高斯低通滤波器相比，理想低通滤波低通滤波器在图像处理过程中更容易出现振铃 (rings)（√）

数字图像处理简答题及答案..

数字图像处理简答题及答案 简答题 1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 2、什么是图像识别与理解？ 3、简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 4、简述数字图像处理的至少4种应用。 5、简述图像几何变换与图像变换的区别。 6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。 7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？ 8、简述二值图像与彩色图像的区别。 9、简述二值图像与灰度图像的区别。 10、简述灰度图像与彩色图像的区别。 11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。 12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题？ 13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。 14、举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。 15、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进行效果分析。 17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 18、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？

19、使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？ 20、写出腐蚀运算的处理过程。 21、写出膨胀运算的处理过程。 22、为什么YUV表色系适用于彩色电视的颜色表示？ 23、简述白平衡方法的主要原理。 24、YUV表色系的优点是什么？ 25、请简述快速傅里叶变换的原理。 26、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的高通滤波中的应用原理。 27、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的低通滤波中的应用原理。 28、小波变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的压缩中的应用原理。 29、什么是图像的无损压缩？给出2种无损压缩算法。 2、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，压缩率是否能够比单纯使用霍夫曼编码有所提高？ 31、DCT变换编码的主要思想是什么？ 32、简述DCT变换编码的主要过程。 33、什么是一维行程编码？简述其与二维行程编码的主要区别。 34、什么是二维行程编码？简述其与一维行程编码的主要区别。 35、简述一维行程编码和二维行程编码的异同。 36、压缩编码算法很多，为什么还要采用混合压缩编码？请举例说明。 37、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，压缩率是否能够比单纯使用行程编码有所提高？ 38、连续图像和数字图像如何相互转换？

数字图像处理实验四 图像增强

实验4 图像增强 一、实验目的 （1）了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的 感性认识，巩固所学的图像增强的理论知识和相 关算法。 （2）熟练掌握直方图均衡化和直方图规定化的计算过 程。 （3）熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器。 （4）熟练掌握低通和高通滤波器的使用方法，明确不 同性质的滤波器对图像的影响和作用。 （5）掌握最简单的伪彩色变换方法。 二、实验内容 （1）任意选择几幅图像，对其进行平滑处理， 用 不同的平滑模板，对结果进行分析。 I=imread('d:\lizhien.jpg'); I=rgb2gray(I); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); H=ones(5,5)/25; I2=imfilter(J,H); Subplot(1,2,1),imshow(J); Subplot(1,2,2),imshow(I2); 分析：图像平滑处理后突出了图像的宽大区域、主干部分使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，使图像质量得到了一定程度上的提高。 （2）任意选择几幅图像，对其进行中值滤波，用 不同的滤波模板对结果进行分析。 a= imread('D:\lizhien.jpg'); a=double(a); [dep,wide]=size(a); new_image=ones(size(a)); for i=3:dep-2 for j=3:wide-2 new_image(i,j)=median([a(i-2,j-2) a(i-2,j-1) a(i-2,j) a(i-2,j+1) a(i-2,j+2) a(i-1,j-2) a(i-1,j-1) a(i-1,j) a(i-1,j+1) a(i-1,j+2) a(i,j-2) a(i,j-1) a(i,j) a(i,j+1) a(i,j+2) a(i+1,j-2) a(i+1,j-1) a(i+1,j) a(i+1,j+1) a(i+1,j+2) a(i+2,j-2) a(i+2,j-1) a(i+2,j) a(i+2,j+1) a(i+2,j+2)]); end end for i=3:dep-2 %处理每一行的最头上两个和最边上2个 new_image(i,1)=new_image(i,3);

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

不均匀亮度图像的增强(精)

http：//https://www.360docs.net/doc/b27038528.html, 不均匀亮度图像的增强 汤晓春 华中科技大学数学系，武汉（430074） Email： 摘要：本文根据图像灰度的全局和局部的平均值及方差的关系，将图像划分为亮、暗两部分，再对两部分分别进行自适应对比度增强和乘常数处理，最后结合减去背景法得到原图像的增强图像。此外，还将此处理结果一般方法处理后的图像及其信噪比(SNR)进行了比较，结果表明该方法有效的校正了图像的不均匀亮度，增强了图像的清晰度，提高了视觉效果。关键词：亮度不均；局部方差；局部平均值；同态滤波；减去背景 1 引言 在获取图像的过程中，由于光照强度，获取器材等多种因素的影响，图像质量可能退化，实际得到的图像灰度变化范围往往小于图像显示系统的最大容许灰度变化范围，最常见的图像缺陷是全副偏暗或偏亮，亮度范围不足或其他因素造成的对比度不足，观看不理想[1]。在这种情况下，再对图像进行边缘检测、模式识别等其他工作就会受到影响。必须通过有效的方法对不均亮度进行校正。文献[2]运用同态滤波和减去背景法分别进行喷雾液滴图像不均亮度的校正，效果较好。线性拉伸和直方图均衡化[3]是两种应用比较广泛的全局图像增强方法，常用来改进全局对比度，而不能很好的显示出细节。采用局部增强的方法在一定程度上可以减小图像暗区在对比度增强效果上的影响，从而还原出较清晰的图像，突出图像的细节信息。文献[4]提出的自适应直方图均衡化只需要对图像的某个部分进行均衡化，实现对图像切片进行操作，使切片对比度增强，但容易引起输入与输出图像中不同区域的灰度级的减少。文献[5]提出基于局部标准差的直方图均衡算法是一种局部算法，在局部直方图处理的基础上加入了局部对比度增强因子，用不同的增强因子进行相应的局部处理，较好的增强了图像，但算法复杂，且在灰度变化明显的边缘处有边缘效应。基于上述问题，并结合原亮度不均的米饭图，本文提出了将局部统计增强方法与减去背景相结合的方法，并与一些用其它方法处理后的图像及其信噪比和峰值信噪比进行了比较，结果表明该方法对不均匀亮度图像的校正具有很好的效果，增强了对比度，提高了目视解译能力。 2 算法介绍及其实现步骤 2.1基于局部统计的增强 2.1.1全局和局部平均值及方差 就增强来说，最关心的是一幅图像灰度的平均值和方差(或标准差)(它是平均对比度的量度)。

MATLAB常用图像增强方法(精)

数字图像处理 实验报告 实验名称：常用图像增强方法 专业班级： 07级电子信息工程2班 姓名：王超 学号： 20077427 一、实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用； 2、理解并掌握常用的图像的增强技术。 二、实验步骤 1、显示图像直方图 选择一幅图像，转化为灰度图像后显示其直方图，建立M文件程序如下：a=imread('f:\chuan.jpg'；

b=rgb2gray(a； subplot(1,2,1； imshow(b； subplot(1,2,2； imhist(b 结果如图： 2、直方图均衡化 建立M文件，程序如下：a=imread('f:\chuan.jpg'; b=rgb2gray(a; subplot(1,3,1;imshow(b; subplot(1,3,2;imhist(b;

c=histeq(b,64; [c,T]=histeq(b; subplot(1,3,3;imhist(c 结果如图： 3、采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波，窗口分别采用3*3,5*5,7*7 建立M文件程序如下： a=imread('f:\chuan1.jpg'; x=rgb2gray(a; b=imnoise(x,'salt & pepper', 0.04; subplot(2,2,1;imshow(b; c=medfilt2(b,[3 3]; subplot(2,2,2;imshow(c;

d=medfilt2(b,[5 5]; subplot(2,2,3;imshow(d; e=medfilt2(b,[7 7]; subplot(2,2,4;imshow(e 结果如图：1图为加噪图像，2、3、4图分别为窗口采用3*3、5*5、7*7的滤波后的图像 4、采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 建立M文件程序如下： a=imread('f:\chuan1.jpg'; b=rgb2gray(a; subplot(1,2,1;imshow(b; h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1]; c=filter2(h,b;

图像灰度亮度对比度

C++ Builder 图像灰度、对比度和亮度 学号：070081102007 学生所在学院：研究生学院 学生姓名：王阳 任课教师：熊邦书 教师所在学院：电子信息工程学院 2008年1月

07级 实现图像的灰度变换和对比度、亮度调节 王阳 研究生学院 摘要： C++ Builder是一种快速高效的可视化开发语言,与一般语言相比,其在图形绘制和图像处理上功能较强。本文是对图像的灰度、亮度、对比度进行调整。这些处理主要是对现存图像进行处理，通过设置不同的像素颜色值来达到各种效果。 关键词：C++ Builder 灰度亮度对比度 一．图像的灰化处理 1.理论基础 图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中一种非常基础，直接的空间域图像处理方法，也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。灰度变换有时又被成为图像的灰度增强或对比度拉伸。 颜色可以为黑白色，灰度色和彩色。工程应用中经常要遇到需要把彩色图像到灰度图像的变换的问题，采集卡过来的图像为彩色图像，为加快处理速度，要把彩色图像转换为黑白图像。由彩色转化为灰度的过程叫做灰度化处理，它是使RGB模型中的R=G=B。灰度化处理是把含有亮度和色彩图像变化成灰度图像的过程。 一般情况下彩色图像每个像素用3个字节表示，每个字节对应着R,G,B分量的亮度（红，绿，蓝），转换后的黑白图像的一个像素用一个字节表示该点的灰度值，它的值在0-255之间，数值越大，该点越白，即越亮，越小则越黑。转换关系为: ()()()() Gray i j R i j i j B i j =++ ,0.11,0.59,0.3, Gray i j为转换后的黑白图像在(),i j点处的灰度值，我们可以观察其中(), 公式，其中绿色所占的比重最大，所以转换时可以直接使用G值作为转换后的灰度。

灰度图像像素颜色亮度处理

图像的处理（一）----灰度图像像素颜色亮度处理 以前看了一些有关图像处理的书，对我起到了很大的帮助。所以，今天我就将我学过的知识整理出来，一方面可以给人学习，另一方面也可以请各位高手指点指点。 我要说的图像处理是针对程序方面的。所以，先做一个程序来放置图形。在这里，我使用了Delphi作为工具。因为，在我使用过的众多编译器当中，Delphi对图形的支持最好。还有，这里我并不是讲语法。所以，有些代码我就不详细说明。不便之处，敬请原谅。 注意：本文章的示例程序所用的东西不超过GDI的范围。 在图像处理中，速度是很重要的。因此，我们得重新处理一下TBitmap,得到TVczhBitmap。这只是因为GetPixels和SetPixels的速度太慢，换一个方法而已。 unit untBitmapProc; interface uses Graphics, SysUtils; type TVczhBitmap=class(TBitmap) private Data:PByteArray; Line:Integer; procedure SetFormat; function GetBytePointer(X,Y:Integer):PByte; procedure SetBytes(X,Y:Integer;Value:Byte); function GetBytes(X,Y:Integer):Byte; protected published constructor Create; public property Bytes[X,Y:Integer]:Byte read GetBytes write SetBytes; procedure LoadFromFile(FileName:String); procedure ToGray; end; implementation procedure TVczhBitmap.SetFormat; begin HandleType:=bmDIB; PixelFormat:=pf24bit; end; function TVczhBitmap.GetBytePointer(X,Y:Integer):PByte;

数字图像增强算法

数字图像增强算法研究 一、前言 在网络迅速发展的今天，“Webster”词典中可以搜索到与“message”一词有关的内容有成千上万条，然而，“message”至今还没有一个精确的定义。甚至在有道词典中“短信（message）”被等同于“信息（information）”，被模糊地定义为“一种对所有信息的统称”。人类的知识和信息，在图像加工技术现阶段仍处于较低的水平，定义的方式，仍需要进一步研究。近年来，随着计算机技术的飞速发展，计算机图像处理效果得到显著改善，它在几乎所有涉及到成像区域的使用领域中起着非常重要的作用。在使用的计算机中，为了实现所需的结果，进行多个数字图像上的操作。在处理的图像的过程中，图像增强方法是最常用的，以达到提高图像质量的效果，以确定相关种类的最新科学技术的特定信息。成像技术的快速发展，以及其广泛的应用。在应用程序中中取得新的稳定的外观能源的发展，在我们未来的发展中，可以提高图像处理技术将意味着会扮演着越来越重要的作用。改善图像的质量将成为图像处理领域的一个重要的组成部分。 在图像处理的综合性研究领域中，图像增强处理工程应用是非常广泛的，也取得了很出色的成就。网自1996年以来，《中国图像图形杂志》连续发表在杂志上的图像处理技术文献。按照每个文档，图像处理，图像分析，图像理解的基本内容，根据处理的方法不同被分成五大类。在这项研究中，15种工程统计中，大部分文件是中国人根据各种杂志图像介绍和分析的。本文选择了《大地测量与制图》，《电子学报》，《数据收集过程》，《遥感学报》，《电脑报》，《信号处理》，《自动化杂志》，《TC理论和应用研究》，《模式识别和人工智能》，《通信记录》，《电子测量和仪器杂志》

【亮度、灰度】的区别和转化

亮度和灰度的区别和转化 不是一个概念，分别是： 灰度——使用黑色调表示物体。每个灰度对象都具有从0%（白色）到100%（黑色）的亮度值。 亮度——是指画面的明亮程度，单位是堪德拉每平米(cd/m2)或称nits，也就是每平方公尺分之烛光。 请问图像用灰度处理和亮度处理有什么区别？ 对灰度图象两者在处理上大体相同,但在彩色图象中,亮度和对比度相关,即通过对R,G,B 颜色分量的增加(增加亮度)或减少(减少亮度)相同的增量来显示,亮度的调整就是给每个分量乘以一个百分比值. 亮度是建立在灰度上的,是对每个分量的调整,得到不同的亮度,因此跟获取整个图象的像素数据一样。 我觉得在彩色空间里这样处理色度(色相)、亮度(强度)、饱和度(对比度)比较好。 一般而言灰度越高，显示的色彩越丰富，画面也越细腻，更易表现丰富的细节。 亮度:按维基百科里的解释,亮度是人对光的强度的感受。它是一个主观的量。(相应客观的量是"光强"). 像素亮度和灰度不是等同的概念，但灰度的黑白就如同亮度的明暗，在“色相无关性”方面两者也是一致的，因此灰度也常被用来表示亮度。 彩色图本身亮度与色相没有关系，正如红与绿你不能认为哪个更亮，但你可把彩色图转换为灰度图来比较。 转换公式: 一、基础 对于彩色转灰度，有一个很著名的心理学公式： Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 关于公式的代码实现,可以参考BenBen的<<如何将真彩色图转换为各种灰度图>>. 二、整数算法 而实际应用时，希望避免低速的浮点运算，所以需要整数算法。 注意到系数都是3位精度的没有，我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法： Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度，现在缩放1000倍，所以上面的运算是32位整型的运算。注意后面那个

数字图像处理基础――2――图像增强(邻域处理_平滑)(精)

图像去噪——邻域处理方法宋恩民 esong@https://www.360docs.net/doc/b27038528.html, 计算机学院数字媒体研究所 图像增强[69, 213] [0, 255] s = 1.7r ? 122.2 图像增强的示例原始图像每个像素值均加100 图像增强的示例强度均匀分布 L=log(L+1*255/log(256; 图像增强的示例感兴趣区域增强 图像增强的示例选择性增强 图像增强的示例图像去雾 图像增强的示例图像去噪 图像增强的示例亮度不均校正+灰度拉伸 一、什么是图像增强呢？图像增强的目的： ? 改善图像的视觉效果 ? 转换为更适合于人或机器分析处理的形式 ? 突出对人或机器分析有意义的信息 ? 抑制无用信息，提高图像的使用价值 ? 增强后的图像并不一定保真 一、什么是图像增强呢？图像增强需要注意的问题 ? 考虑人眼的视觉特性和硬件的表现能力，达到合理的匹配 ? 处理时必须考虑处理目的，选用合适的方法 二、图像增强有哪些方法呢？空域方法从处理方法分类频域方法从处理目的分类灰度调整平滑去噪图像锐化从处理策略分类全局处理局部处理（ROI，Region of Interest）灰度图像 (伪彩色图像点处理（灰度变换）邻域方法（空域滤波）从处理对象分类 图像增强的方法分类：空间域处理全局运算：在整个图像空间域进行局部运算：在与像素有关的空间域进行逐点运算：对图像作逐点运算频域处理在图像的变换域（Fourier、小波等）上进行

邻域处理的实现——模板操作 邻域处理的实现——模板操作 1. 2. 3. 4. 模板在图像中漫游，并将模板中心与某像素重合将模板系数与模板下对应像素相乘将所有乘积相加将上述求和结果赋予模板中心对应像素 K-1,1 K-1,0 K0，0 K1,0 K-1,1 K0,1 K1,1 K0,-1 K1,-1 模板 空间滤波器空间滤波和空间滤波器的定义使用空间模板进行的图像处理，被称为空间滤波。模板本身被称为空间滤波器平滑空间滤波器的作用 ü模糊处理:去除图像中一些不重要的细节 ü减小噪声 图像增强——图像平滑 1、局部平均 2、中值滤波 3、多帧平均 一、局部平均法 1 g ( x, y = M 0 1/5 1/5 1/5 1/5 ( m , n ∈ N ( x , y ∑ f (m, n 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 0 1/5 1/9 1/9 1/9 0 0 邻域平均g ( x , y = ∑ f ( m, n H ( x ? m, y ? n m,n 练习用右边的两个模板分别对如下矩阵做运算。 0 1/5 1/5 1/5 1/5 0 1/5 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 0 0 150 57 43 94 125 97 35 72 74 118 41 46 79 144 98 51 84 132 132 46 84 80 166 53 140 97 86 52 106 58 89 127 83 84 77 97 邻域处理的实现——模板操作常见的模板 0 1/5 1/5 1/5 1/5 0 1/5 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/16 1/8 1/4 1/8 1/16 1/5 1/10 1/8 1/16 1/8 1/16 0 0 邻域平均加权平均 一、局部平均法平均为何能够去噪声？ g ( x, y = f ( x, y + n ( x, y g ( x, y = 1 M ( i , j ∈ S (2 ? 3 ∑ g (i , j ( i , j ∈ S 1 = M 1 f (i , j + ∑ M ( i , j ∈ S ∑ n (i , j (2 ? 4 f(x,y 为原始图，n(x,y为噪声 S：点(x,y邻域内的点集， M：S内总点数。线性滤波 一、局部平均法局部平均法的基本假设：（1）图像由许多灰度恒定的小块组成。（2）图像上的噪声是加性的、均值为零，且与图像信号互不相关。根据假 设（1），式（2-4）第一项非常接近 f(x,y。平滑后噪声方差 ∈∈ S ∑ D {n ( i , j } = 1 σ M 2 n

图像局部亮度增强算法分析

内蒙古科技大学 本科毕业论文 论文题目：图像局部亮度增强算法分析院系：物理科学与技术学院 专业：应用物理 姓名： 学号：0809810043 指导教师： 二零一二年五月

摘要 图像增强是一种基本的图像底层处理手段，将原来不清楚的图像变得清晰或把感兴趣的某些特征强调出来。但它并不能增加原始图像的信息，而只是增强人眼或机器对某种信息的辨别能力，是图像编码与图像识别的基础。直方图均衡化是很重要的图像增强手段，但是由于其在调整动态范围的过程中合并了一些出现概率较低的灰度级，不适合用来增强图像的局部细节。因此，希望通过一种图像增强处理既能保持原有图像不变又能清晰显示局部细节，本文基于局部均值和标准差，提出了一种新的自适应局部增强算法基于局部均值和标准差的自适应增强，该图像增强处理在整体效果及局部细节方面得以兼顾。 关键词：图像增强；灰度直方图；直方图均衡化；小波变换

Abstract Image enhancement is a basic image low-level processing means, will not clear image became clear or take interest in certain characteristics of stressed out. But it does not increase the original image information, but enhanced human or machine on some information discrimination, image coding and image recognition based. Histogram equalization is a very important means of image enhancement, but because of its adjustment in the process of dynamic range with some low probability of gray scale, not suited to enhance image details. Therefore, hope that through a kind of image enhancement processing can maintain the original image unchanged and can clearly display the local details, based on the local mean and standard deviation, then proposes a new adaptive local enhancement algorithm, the image enhancement processing in the overall effect and the local details to combine. Key words：Image enhancement ; Graylevel histogram; Histogram equalization; Wavelet transform