数字图像处理图像增强和恢复
怎么把模糊的图像处理的清晰
怎么把模糊的图像处理的清晰导言：在数字图像处理中，模糊的图像是一种常见的问题，不论是由于摄影设备或者手抖等原因所导致的模糊图像都会影响我们对图像的观感以及信息的获取。
但是，幸运的是，通过一些简单的技术和工具，我们可以将模糊的图像处理得更加清晰。
本文将介绍几种常用的方法和技巧，帮助读者处理模糊的图像。
一、基于滤波的方法1.1 均值滤波均值滤波是一种常见的图像处理方法，它通过取一个像素点周围区域的像素值的平均值来减小图像的噪声。
对于模糊的图像，可以尝试应用均值滤波来提高图像的清晰度。
这可以通过图像处理软件或者编程语言提供的函数来实现。
1.2 高斯滤波高斯滤波是另一种常见的图像处理方法，它利用高斯函数对图像进行滤波，以减小图像中的噪声并提高图像的清晰度。
与均值滤波相比，高斯滤波能更加准确地处理图像，因为它考虑了像素点之间的权重关系。
二、基于图像增强的方法2.1 图像锐化图像锐化是一种常见的图像增强技术，它通过强调图像中的边缘和细节来增加图像的清晰度。
对于模糊的图像，可以尝试应用图像锐化算法来使边缘更加清晰，从而提高整体图像的清晰度。
2.2 噪声去除噪声是导致图像模糊的主要原因之一。
通过应用噪声去除算法，可以有效地减小图像中的噪声，从而提高图像的清晰度。
常见的噪声去除算法有中值滤波、小波去噪等。
三、基于图像复原的方法3.1 盲复原盲复原是一种利用模糊图像的统计信息恢复原始清晰图像的方法。
它假设模糊过程是已知的，但是模糊参数未知，通过估计模糊参数的值以及应用逆滤波器来复原清晰图像。
盲复原方法对于处理一些特定类型的模糊图像非常有效。
3.2 反卷积反卷积是一种常见的图像复原技术，它可以通过估计模糊核函数的频谱信息，对模糊图像进行逆滤波以复原清晰图像。
然而，反卷积可能会引入一些其他的噪声，因此需要结合其他方法来进一步处理。
四、其他注意事项4.1 图像格式选择在处理模糊图像时，选择合适的图像格式是非常重要的。
对于某些图像格式来说，可能会存在信息损失的情况，这会对图像处理产生一定的影响。
如何通过计算机视觉技术进行图像增强和恢复
如何通过计算机视觉技术进行图像增强和恢复计算机视觉技术在图像处理领域有着广泛的应用，其中之一就是图像增强和恢复。
通过计算机视觉技术，可以提高图像的质量，恢复受损的图像细节，使图像更加清晰、鲜明。
本文将介绍如何通过计算机视觉技术进行图像增强和恢复的方法和技术。
在进行图像增强和恢复之前，首先需要了解图像的特性和问题。
图像通常由像素组成，每个像素包含有关颜色和亮度的信息。
当图像受到噪声、模糊、失真或其他问题的影响时，图像的质量和细节会受到损害。
针对不同的问题，可以选择不同的计算机视觉技术进行图像增强和恢复。
下面将介绍几种常见的方法：1. 增强对比度：通过调整图像中像素的亮度值，可以改善图像的对比度。
常见的方法包括直方图均衡化和自适应直方图均衡化。
直方图均衡化通过重新分配像素值来扩展图像的动态范围，从而增强对比度。
自适应直方图均衡化在不同区域应用不同的亮度变换，以适应图像的局部特点。
2. 降噪：图像中的噪声会影响图像的清晰度和细节。
常见的降噪方法包括均值滤波、中值滤波和小波去噪。
均值滤波通过计算像素周围区域的平均值来减少噪声。
中值滤波通过计算像素周围区域的中值来去除椒盐噪声等噪声。
小波去噪利用小波变换将图像分解为不同频率的子图像，在不同频率上进行噪声的建模与抑制。
3. 图像复原：当图像受到模糊或失真影响时，可以使用图像复原方法进行恢复。
经典的图像复原方法包括逆滤波和约束最小二乘法。
逆滤波通过分析图像的模糊过程，推导出一个滤波器来逆向处理图像以恢复其细节和清晰度。
约束最小二乘法则通过最小化图像的模糊与观测到的图像之间的误差，并应用正则化约束来找到最优解。
4. 超分辨率重建：超分辨率重建是指通过算法和技术将低分辨率图像提升到高分辨率图像的过程。
常见的超分辨率重建方法包括插值法、卷积神经网络和生成对抗网络。
插值法通过对低分辨率图像进行插值来增加图像的细节。
卷积神经网络则通过学习大量高分辨率和低分辨率图像对之间的关系，来实现图像的重建。
数字图像处理的原理与方法
数字图像处理的原理与方法数字图像处理是一种将数字信号处理技术应用到数字图像上的科学技术，它的出现极大地推动了图像处理技术的发展。
数字图像处理不仅可以用于医学图像处理、卫星图像处理、工业检测等领域，还可以应用于数字影像娱乐等方面。
数字图像处理的核心内容就是图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等，本文将主要探讨数字图像处理的原理与方法。
一、图像增强处理图像增强处理是对原始图像进行改善的过程，也是数字图像处理中最普遍的操作类型。
通过增强处理，可以使图像局部特征更加明显，以便进行更高级的图像分析。
常见的图像增强方法包括灰度线性变换、灰度非线性变换、空域滤波增强、频域滤波增强等。
其中，空域滤波增强是最常见的一种方法。
通过对原始图像进行高斯滤波、中值滤波等操作，可以有效去除图像中的噪声。
二、图像恢复处理图像恢复处理是指从已知的图像信息中恢复出原始图像的过程，也是数字图像处理中一种重要的方法。
在数字图像处理中，图像的失真比如模糊、噪声等是不可避免的。
而图像恢复就是通过各种手段找到原始图像中所保留的信息，以恢复图像失真前的形态。
常见的图像恢复处理方法包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等。
三、图像分割处理图像分割处理是将图像分割成若干具有独立意义的子区域的过程。
图像分割处理是数字图像处理中一种热门的研究领域，其主要应用于目标提取、图像分析和模式识别等方面。
常用的图像分割方法包括基于像素的算法、基于区域的算法、边缘检测算法等。
其中，基于区域的算法应用最广。
通过对相似区域进行聚类，可以将图像分割成若干子区域，从而实现目标提取等功能。
四、图像识别处理图像识别处理是指对图像进行自动识别的过程。
图像识别处理是数字图像处理中的一大领域，它的技术含量非常高。
常见的图像识别处理方法包括特征提取、模式匹配、神经网络等。
其中，特征提取是一种重要的处理方式。
通过对图像进行特征提取，可以将图像转化为数字特征，从而实现对图像的自动识别和分类。
数字像处理的原理
数字像处理的原理数字图像处理的原理数字图像处理是一门涉及对数字图像进行各种操作与处理的技术，它在多个领域中得到广泛应用，包括计算机视觉、医学影像、遥感图像等。
数字图像处理的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像复原、图像分割与识别等步骤。
一、图像获取图像获取是指通过光学、电子设备或传感器等手段将物理世界的信息转化为数字信号。
常见的图像获取设备包括数码相机、扫描仪、摄像机等，通过捕捉光的强度、颜色和位置等信息，将图像转化为数字形式。
二、图像预处理图像预处理主要用于对原始图像进行一系列的预处理操作，以提高后续处理的效果。
常见的图像预处理操作包括去噪、平滑、增强对比度、图像空间变换等。
去噪操作可以去除图像中的噪声干扰，平滑操作可以降低图像的细节信息，增强对比度可以提升图像的清晰度和可视性。
三、图像增强图像增强是指对图像进行一系列的操作，以增强图像的某些特性或凸显图像中的重要信息。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
直方图均衡化可以使得图像的灰度分布更加均匀，从而提高图像的对比度；滤波操作可以去除图像中的噪声或平滑图像；锐化操作可以增强图像的边缘或纹理。
四、图像复原图像复原是指恢复被损坏或受到噪声污染的图像，使其尽可能接近原始图像。
常见的图像复原方法包括去模糊、去噪、修复等。
去模糊可以恢复由于摄影过程或传感器引起的图像模糊，去噪可以降低由于传感器或传输过程引起的噪声干扰，修复操作可以填补图像中缺失的信息。
五、图像分割与识别图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象，图像识别是指通过对已分割的图像区域进行分析与分类，以实现对图像中目标的自动识别。
常见的图像分割与识别方法包括阈值分割、边缘检测、特征提取与分类等。
阈值分割可以通过设定一个或多个阈值将图像分割为不同的区域；边缘检测可以提取图像中的边缘特征；特征提取与分类可以通过对分割后的图像区域进行特征提取与分类，实现目标的识别与分类。
综上所述，数字图像处理的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像复原、图像分割与识别等步骤。
数字图像处理第04章图像增强ppt课件
归一化的直方图（histogram）定义为灰度级出 现的相对频率。即
Pr(k)nk /N
（4.13）
式中，N表示像素的总数；nk表示灰度级为k的
像素的数目。
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为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
1．线性变换
灰度g与灰度f之间的关系为
gaba[f a] ba
（1）变换使得图像灰度范围增 大，即对比度增大，图像会变得 清晰；
（2）变换使得图像灰度范围缩 图4.4 线性变换 小，即对比度减小。
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图4.7 三段线性变换实例
（a）原始图像
（b）增强效果
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3．非线性灰度变换
当用某些非线性函数如对数、指数函数等作为 映射函数时，可实现灰度的非线性变换。
J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); %使用imadjust函数进行灰度的线性变换
figure,imshow(J); figure,imhist(J)
%显示变换后图像的直方图
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【例4.1】采用线性变换进行图像增强。
数字图像处理实验报告——图像增强实验
实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级_______________姓名_______________学号_______________电气与信息学院和谐勤奋求是创新2.编写函数w = genlap lacia n(n)，自动产生任一奇数尺寸n的拉普拉斯算子，如5×5的拉普拉斯算子w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 14.采用不同的梯度算子对b lurry_moon.tif进行锐化滤波，并比较其效果。
[I,m ap]=im read('trees.tif');I=double(I);subplo t(2,3,1)imshow(I,m ap);title(' Original Im age');[Gx,Gy]=gradie nt(I); % gradie n t calcul ationG=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy); % matrixJ1=G; % gradie nt1subplo t(2,3,2)imshow(J1,m ap);title(' Operator1 Im age');J2=I; % gradie nt2 K=find(G>=7);J2(K)=G(K);subplo t(2,3,3)im show(J2,m ap);title(' Operator2 Im age');J3=I; % gradie n t3 K=find(G>=7);J3(K)=255;subplo t(2,3,4)im show(J3,m ap);title(' Operator3 Im age');J4=I; % gradie n t4 K=find(G<=7);J4(K)=255;subplo t(2,3,5)im show(J4,m ap);title(' Operator4 Im age');J5=I; % gradie nt5 K=find(G<=7);J5(K)=0;Q=find(G>=7);J5(Q)=255;subplo t(2,3,6)im show(J5,m ap);title(' Operator5 Im age');5.自己设计锐化空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像；附录：可能用到的函数和参考结果**************报告里不能用参考结果中的图像1)采用3×3的拉普拉斯算子w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1]滤波I=im read('moon.tif');T=double(I);subplo t(1,2,1),im show(T,[]);title('Origin al Im age');w =[1,1,1;1,-8,1;1,1,1];K=conv2(T,w,'sam e');subplo t(1,2,2)im show(K);title('Laplacian Transf orm ation');图2.9 初始图像与拉普拉斯算子锐化图像2)编写函数w = genlap lacia n(n)，自动产生任一奇数尺寸n的拉普拉斯算子，如5×5的拉普拉斯算子：w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 11 1 1 1 1]functi on w = genlap lacia n(5)%Com put es the Laplac ian operat orw = ones(n);x = ceil(n/2);w(x, x) = -1 * (n * n - 1);3)分别采用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对blurry_mo on.tif进行锐化滤波，并利用式完成图像的锐化增强，观察其有何不同，要求在同一窗口中显示。
数字图像处理技术_图像增强
4.3.2 直方图的用途
1、直方图性质
1） ∫D H(D)dD = 物 体 的 面 积
1
∞
2）如果一图像由两个不连接的区域组成，且每个区域 的直方图已知，则整幅图像的直方图是该两个区域的 直方图之和。
4.3.2 直方图的用途
2、边界阈值的选择
T
双峰直方图
4.3.2 直方图的用途
• 要点
1．直方图表明在每一灰度级有多少个像素 2．观察直方图可以看出不合适的数字化
灰度反转公式：f (x,y) = 255 - g(x,y)
4.2.1 灰度线性变换
• 线性变换特例
g(x,y) 255
255 f(x,y)
g ( x, y ) = − f ( x, y ) + 255
4.2.1 灰度线性变换
• 1)对比度扩展
增强原图各部分的反差。也即增强原图里某两个灰度 值间的动态范围来实现突出感兴趣的区间，相对抑制 不感兴趣的灰度区域 非线性变换往往以牺牲某些灰度范围的图像信息（灰 度压缩），来换取其它灰度范围的图像信息的改善 （灰度拉伸）。
4.3.2 直方图的用途
动态范围宽了，对比度增强了
4.3.3 直方图均衡化
• 直方图均衡（Histogram equalization） 把原始图的直方图变换为均匀分布的形 式，增加像素灰度值的动态范围，提高图 像对比度。 • 点处理增强：可用g=EH(f) 表示。
4.3.3 直方图均衡化
• g=EH(f) 需满足：
4.3.4 直方图规定化
• 直方图规定化或直方图匹配：实际中有时要求突出图 像中人们感兴趣的灰度范 围，这时，可以变换直方图 使之成为所要求的形状，从而有选择地增强某个灰度 值范围内的 对比度，这种方法称为直方图规定化或直 方图匹配。
PS几种处理模糊照片变清晰的方法
PS几种处理模糊照片变清晰的方法在数字图像处理中，模糊是指图像中的细节和清晰度受到损失或缺失，而变清晰则是通过一系列算法和方法来恢复或增强图像的细节和清晰度。
以下是几种常见的处理模糊照片的方法：1.图像复原图像复原是一种通过数学模型来恢复图像本质的方法。
其主要原理是假设图像损失是由于模糊过程引起的并通过逆过程将原始图像恢复出来。
图像复原的方法包括盲复原、非盲复原和统计复原等。
其中，非盲复原需要预先知道模糊函数和噪声的统计特性，而盲复原则是在不知道这些信息的情况下进行复原。
2.图像增强图像增强是指通过算法和方法提高图像的视觉质量，以便更好地观察和分析图像。
模糊图像可以通过图像增强来增强其细节和清晰度。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度增强、锐化增强和自适应滤波等。
直方图均衡化可以通过分布像素的亮度来增强图像对比度，从而提高图像的清晰度；对比度增强则可以通过增加图像中不同区域之间的灰度差异来增强图像的细节；锐化增强则是通过增加图像中的高频成分来增强图像的细节和轮廓；自适应滤波则可以根据图像的局部特征来选择合适的滤波器进行滤波操作，从而提高图像的清晰度。
3.图像去模糊图像去模糊是一种通过算法和方法从模糊图像中恢复出尽可能多的图像细节的方法。
常见的去模糊方法包括基于盲复原算法的去模糊、基于边缘保持的去模糊和基于深度学习的去模糊等。
基于盲复原算法的去模糊可以通过建立图像复原的数学模型来恢复图像的细节和清晰度；基于边缘保持的去模糊则是通过保持图像中的边缘信息来增强图像的细节和清晰度；基于深度学习的去模糊则是通过训练神经网络来学习并恢复图像的细节和清晰度。
4.图像超分辨率重建图像超分辨率重建是一种通过算法和方法从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像的方法。
它利用图像中的统计特性和先验知识来恢复图像的细节和清晰度。
常见的超分辨率重建方法包括基于插值的超分辨率重建、基于边缘保持的超分辨率重建、基于深度学习的超分辨率重建和基于生成对抗网络的超分辨率重建等。
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数字图像处理实验二
图像增强和恢复
一、实验目的
掌握用空间滤波进行图像增强或恢复的基本方法。
二、实验要求
所提供的测试图像),(y
g（课本例图Fig5.12(b)）中同时含有均
x
值为零的均匀分布噪声和椒盐噪声。
1、用大小为5×5的算术均值滤波器、几何均值滤波器、几
何均值滤波器和Alpha删减滤波器对图像进行处理，在不同窗口中显示原图像及各处理结果图像。
2、Alpha删减滤波器需要参数d，调整d的大小，找到合适
的值。
3、几何均值滤波器的效果如何？如果很差，找到其中原因，
并对几何滤波器理论公式进行调整。
4、调整滤波器窗口的大小，比较所得结果，找到你认为合
适的窗口大小。
5、比较不同滤波器所得结果的优劣，并说明原因。
三、理论知识
各滤波器公式如下：
（a ） 算术均值滤波器 (Arithmetic mean filter)
∑∈=xy
S t s t s g mn y x f ),(),(1),(ˆ （b ） 几何均值滤波器 （Geometric mean filter ）
mn S t s t s g y x f xy 1),(),(),(ˆ⎥⎦
⎤⎢⎣⎡∏=∈
（c ） 中值滤波器（Median filter ） )},({),(ˆ),(t s g median y x f xy
S t s ∈= （d ） Alpha 删减滤波器 （Alpha-trimmed filter ）
∑∈-=xy S t s r
t s g d mn y x f
),(),(1),(ˆ 其中),(t s g r 代表),(t s g 中除去最大的d/2个值和最小的d/2个值后剩下的值。
图像边缘处理
处理图像边缘点时模板会超出图像范围，此时有两种解决方法：
（a ） 不处理图像最边缘的点，只处理模板不会超出图像范围的点。
所得结果图的大小小于原图像。
（b）为了输出结果和原图像大小一致，应先将原图像扩展后再进行处理，即生成一个比原图像大一些的矩阵，将原图像置于矩阵的中心位置。
扩展方法可选择直接加零或对称扩展。
具体扩展大小跟模板大小有关。
四、测试图像
实验文件夹下的Fig5.12(b).jpg
五、Matlab相关知识
1、Matlab中I（a,b）代表矩阵I中第a行第b列的像素，I
（a1:a2, b1:b2）代表矩阵I中行数从a1到a2, 列数为b1到b2的所有像素（一个矩形区域）。
T ＝I (:) 表示将矩阵I各列相连而成的一个列向量T。
Reshape（T）跟原矩阵I相等。
2、利用matlab的矩阵运算功能可以提高程序效率。
本实验中可能用到的函数有mean，prod，median，sort，注意这些函数如果以向量为参数，返回结果为一个标量，如果以一个二维矩阵为参数，则返回一个向量，向量中的值为对每一
列（或每一行，可用参数设置）作相应计算的结果。
利用这些函数的矩阵运算功能可用提高程序效率。
例如在求均值滤波器结果时，不需要每次对一个长25的向量作均值计算，而是可以先构造一个行数等于原图像像素个数（假设做边缘扩展），列数为25（5×5模板）的矩阵，用mean函数一次完成对所有行取均值的计算，返回一个长度等于原图像像素个数的向量，再用reshape函数将其恢复成一个跟原图像大小相同的矩阵。
这个大矩阵的每一行即为一个领域内的25个像素的值。
构造这个大矩阵的时候，第一行对应图像最左上角的邻域，第二行为下移一个像素位置的邻域，直至到达图像底部后，再从下一列上方开始往下，以此类推。
3、减少matlab中循环的次数可以提高程序效率。
如构造上述的大矩阵时，可以模板中心位置(i,j)为变量进行循环，每循环一次矩阵增加一行。
总循环次数为原图像行数乘以列数。
另一种方法是每次循环构造矩阵的一列。
例如所构造矩阵的第一列为所有邻域的最左上角像素，这些像素在扩展后的图像中所占位置如下图中虚线框所示，只要将虚线框代表的矩阵按行排列成一个列向量，即构成了上述矩阵的第一列。
其他列的构造方法以此类推。
这种方法所用的总循环次数为25，在matlab中效率较高。
六、实验评分
1.当场检查程序内容及结果，程序效率较高的有加分。
2.实验报告，包括实验目的，算法流程，结果分析等。