图像色彩增强技术毕业论文

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图像增强的设计毕业论文[管理资料]

毕业论文基于MATLAB对图像增强的认识毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名：日期：基于MATLAB对图像增强的认识摘要这学期我们学习了数字图像处理这一门实用而又生动的课程，初次接触到它就被它丰富的内容所吸引。

如今随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，数字图像处理是一门新兴的技术，各种算法的实现，使得图像处理的速度也越来越快，从而可以更好地为人们服务。

数字图像处理技术已经在各行各业的领域中均有涉及。

MATLAB的强大图形展示和运算功能，使得图像处理变得更加的简单和直观。

学完课本第三章使我认识到，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些关注的特征，抑制非关注的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法就叫做图像增强。

本文介绍了MATLAB 中语言的特点和基于MATLAB的图像处理环境，介绍了如何使用MATLAB和图像处理工具箱进行数字图像处理，重点介绍了利用MATLAB来实现图像增强的图像处理。

关键词：数字图像处理，图像增强，MATLABBased on the understanding of the image enhancement ofMATLABAbstractThis term we have learnt the digital image processing which is a practical and vivid course, First contact to it, I was attractive by its rich ,with the development of computer hardware, real-time processing of digital image has become possible, digital image processing is a new technology, various algorithm implemented, make image processing speed also more and more quickly, and can better service for people. Digital image processing technology has in all walks of life field involved. MATLAB powerful graphics display and operation function, making image processing become more simple and intuitive. After the third chapter to learn textbooks I realize that is not clear image of will become clear or emphasized that some attention features, inhibition of the characteristics of attention to improve image quality and abundant information, strengthen the image interpretation and recognition effect of image processing method is called image enhancement. This paper introduces the characteristics of the language of MATLAB and based on the MATLAB image processing environment, this article introduces how to use MATLAB toolbox and image processing of digital image processing, focusing on the use of MATLAB to realize the image enhancement of image processing.Keywords: digital image processing, image enhancement, MATLAB目录1 引言....................................... 错误!未定义书签。

彩色图像增强技术的研究

彩色图像增强技术的研究在RGB颜色空间中直接对真彩图像的3个分量直接进行图像增强处理，会引起图像的失真。

于是本文将真彩图像由RGB空间中转换到YIQ空间中，对含有大量图像信息的Y分量进行同态滤波处理使得图像增强；最后将处理得到的图像转回到RGB空间。

实验结果表明，在处理的过程中使用同态滤波的方法，克服了光照不均匀，图像偏暗等缺点使得达到到较满意的增强效果。

标签：彩色图像增强；同态滤波；YIQ0 引言在获取图像过程中由于噪声、光照等因素的影响，图像的质量会下降，如图像的轮廓的清晰度，图像整体的对比度，图像的明暗程度等，这会导致图像的特征不是很明显，不利于后续的图像处理，如图像辨识，图像分割等。

所以图像增强就是突出“有用”信息，去除或抑制无用的信息以便于观察、识别或进一步的处理[1]。

近几年随着彩色图像及视频图像处理技术的发展与广泛应用，彩色图像增强也成为一个重要的发展领域。

本文着重于对彩色图像进行图像增强的研究。

日常生活中获得图像的过程是用光照射物体，物体表面的反射光线进入成像系统，即可得到一幅图像[2]，但是由于光照不足或者照明度分布不均匀的时候，图像中的细节部分就很难分辨。

由于YIQ颜色空间与RGB颜色空间之间是线性变换的关系，计算量相对小，聚类特性也比较好，可以适应光照强度不断变化的场合，因此本文是将彩色图像RGB颜色空间转换到YIQ颜色空间中进行分析处理。

1 利用YIQ色彩空间的图像增强1.1 RGB空间到YIQ空间的转换目前，彩色数字图像可有多种色彩空间模型来表达[3-4]。

RGB彩色模型中为红，绿，蓝三个颜色通道，每一幅彩色图像都是由红，绿，蓝三基色按照不同的比例由0-255范围内的强度值叠加而成的，因此RGB彩色模型中可以显示出种颜色。

YIQ彩色模型中，它的三个分量为Y、I、Q，Y分量代表图像的亮度信息，I分量表示从橙色到青色的颜色变化，而Q分量则表示从紫色到黄绿色的颜色变化。

YIQ空间中可将Y（亮度）分量提取出来进行处理实现图像增强。

计算机中图像颜色处理技术毕业论文

计算机中图像颜色处理技术毕业论文计算机中图像颜色处理技术毕业论文第一章引言1.1课题来源及意义本课题来源于科研需求。

本课题主要研究的是针对打印或扫描中出现的图像进行背景去噪、灰度化、二值化等处理，得到较为干净的字符图像块。

本课题主要对图像进行背景去噪、灰度化、二值化等处理，得到较为干净的字符图像块。

随着科学技术的不断发展，计算机的更新速度不断提高，人们的思想文化素质的提高，对图像的要求也越来越高。

因此把原始图像与计算机结合起来，从而创作出许多更加完美的图像，满足人们的需求。

计算机图像处理，是指利用计算机对图像进行一系列加工，以便获得人们所需要的效果。

图像是人类获取和交换信息的主要来源，人类感知外界信息，80%以上是通过视觉得到的。

因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。

图像处理或图像分析方法的应用越来越广泛。

1.2答题卡简介当今社会，为能够多方面评价个人能力，出现了名目繁多的考试，答题卡已不再陌生。

答题卡一般由基本信息栏、导引道和很多信息位构成。

基本信息栏一般用于填写填涂这卡片的使用者的基本信息，一般考试中包括考生的和考号。

导引道用于阅读机确认答题卡的方向和位置。

而占据绝大部分位置的信息位则是供使用者填涂其所选择的选项。

答题后，答题卡上的信息通过光标阅读机识别并储存在计算机中。

答题卡相比于传统纸答，有如下优点：1、普通纸答题卡。

印刷方便，长期使用节省成本。

2、答题卡查询方便、影像化保存答题卡。

对判卷结果有疑问，输入学号或学生可直接在电脑中查到这答题卡和判卷细节。

3、错误处理高效方便。

对于学号填涂错误、学号重复、主观题漏登分等错误情况处理方便，无需查找原始试卷，直接在电脑上调阅影像。

4、统计与分析方便。

除基本统计参数外，提供排名、分数分布、试题合理性分析、多科成绩汇总与综合等功能。

5、判卷速度快。

每小时3600试卷（标准32K答题卡）。

6、升级空间。

与网络技术结合，通过后续升级，可实现网络判卷功能。

遥感图像增强论文

遥感图像增强目前常用的遥感图像增强处理主要有：彩色合成、灰度变换、直方图变换、密度分割、灰度颠倒、图像间运算、邻域增强处理、主成分分析、K－T变换、信息融合。

为了充分利用色彩在遥感图像判读和信息提取中的优势，常常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理，以得到彩色图像。

彩色图像可以分为真彩色图像和假彩色图像。

彩色合成的原理图λ真彩色图像真彩色图像上影像的颜色与地物颜色基本一致。

利用数字技术合成真彩色图像时，是把红色波段的影像作为合成图像中的红色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把蓝色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。

如TM321分别用RGB合成的图像。

假彩色图像是指图像上影像的色调与实际地物色调不一致的图像。

遥感中最常见的假彩色图像是彩色红外合成的标准假彩色图像。

它是在彩色合成时，把近红外波段的影像作为合成图像中的红色分量、把红色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。

如TM432用RGB合成的图像为标准假彩色图像。

灰度颠倒在光学处理中为负片印制成正片，或反之。

灰度变换数字处理是将图像的灰度范围先拉伸到显示设备的动态范围(如0～255)成饱和状态，然后进行颠倒。

这样的运算，可以使正像和负像互换。

直方图：统计每幅图像的各亮度的像元数而得到的随机分布图，即为该幅图像的直方图。

一般来说，包含大量像元的图像，像元的亮度随机分布应是正态分布。

直方图为非正态分布，说明图像的亮度分布偏亮、偏暗或亮度过于集中，图像的对比度小，需要调整该直方图到正态分布，以改善图像的质量。

一般的遥感图像处理软件均有此功能。

图像密度分割原理可以按如下步骤进行：（1）求图像的极大值dmax和极小值dmin；（2）求图像的密度区间ΔD = dmax-dmin + 1；（3）求分割层的密度差Δd =ΔD／n ，其中n为需分割的层数；（4）求各层的密度区间；（5）定出各密度层灰度值或颜色。

利用直方图均衡化进行图像的增强[正文、开题、任务、翻译]

BI YE SHE JI 利用直方图均衡化进行图像的增强院（系）：计算机科学与工程专业：计算机科学与技术班级：学生：学号：指导教师：任务书1.毕业设计（论文）题目：利用直方图均衡化进行图像的增强2.题目背景和意义：图像增强是数字图像处理技术中最基本的内容之一，是图像预处理方法之一，图像预处理是相对于图像识别、图像理解而言的一种前期处理，直方图均衡化就是把一已知灰度概率分布的图像经过一种变换，使之演变成一副具有均匀灰度概率分布的新图像。

清晰柔和的图像的直方图分布比较均匀。

为了使图像变得清晰，通常可以通过变换使图像的灰度动态范围增大，并且让灰度频率较小的灰度级经变换后，其频率变得大一些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。

直方图均衡化处理是一种修改图像直方图的方法，它通过对直方图进行均衡化修正，可使图像的灰度间距增大或灰度均匀分布、增大反差，使图像的细节变得清晰。

本课题就是利用直方图均衡化进行图像的增强。

3.设计(论文)的主要内容（理工科含技术指标）：主要内容有：（1）了解、熟悉并掌握图像直方图、图像增强的概念。

（2）给一副图像，能够得到图像的直方图，并能够对图像进行直方图的均衡化，进而对图像进行增强，掌握其原理并实现其过程。

（3）完成不同色彩空间下均衡化效果的优劣对比，给出一个较好的均衡化算法。

（4）完成1.5万字毕业论文，完成与课题相关的外文资料的翻译。

4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点）：本次课题从2012年12月开始，在校内完成，具体的进度安排如下：第1～3周：查阅书籍资料，学习相关软件，准备开题报告。

第4周：分析设计任务，设计总体方案，研究算法。

第5～12周：模块设计、完成3000个单词以上的相关外文资料翻译；中期总结。

第13～15周：模块设计、系统调试。

第16～17周：系统测试、撰写毕业论文第18周：对论文排版和打印，制光盘；论文答辩。

5.毕业设计（论文）的工作量要求① 实验（时数）*或实习（天数）：② 图纸（幅面和张数）*：③ 其他要求：指导教师签名：年月日学生签名：年月日系（教研室）主任审批：年月日说明：1本表一式二份，一份由学生装订入附件册，一份教师自留。

图像增强论文范例

摘要图像作为一种有效的信息载体，是人类获取和交换信息的主要来源。

由于图像增强与感兴的趣物体特性、观察者的习惯和处理目的密切相关，带有很强的针对性，因此，图像增强算法的应用也是有针对性的。

尽管增强处理方法多种多样，但并不存在一种通用的、适应各种场合的增强算法。

主要应用Matlab软件对图像进行处理，除了Matlab简单接近数学描述的语法，matlab还有丰富的内建(in-build)函数，方便的矩阵操作，内建的复数运算，完整的详细的在线帮助文档。

它具有丰富的扩展工具箱(toolbox），方便强大的数据图形显示功能给matlab的方便易用和推广普及起到了不可磨灭的贡献。

本文围绕图像增强算法而展开，在阐明图像增强处理基本方法的基础上，就几种有代表性的图像增强算法：基于直方图均衡化图像增强算法，中值滤波，进行了研究、比较，通过实验结果分析了各自的优缺点并指明了其最佳适用场景，以期从中总结出一套行之有效的图像增强算法的应用指导规则。

关键词：图像增强直方图均衡化中值滤波The Research and Simulation of Color ImageEnhancement AlgorithmAbstractKey words: Image Enhancement Histogram Equalization Median Filtering目录任务书 (I)摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章绪论 (1)1.1 数字图像的国内外现状 (1)1.2 图像增强的研究现状 (2)第2章数字图像处理基础 (4)2.1 数字图像的表示 (4)2.2 彩色图像表示 (5)第3章图像增强方法 (6)3.1 直方图均衡化 (6)3.2 中值滤波 (7)第4章实验结果与分析 (10)4.1 直方图均衡化实验结果 (10)4.2 中值滤波实验结果 (11)第5章结论 (15)参考文献 (17)致谢 (18)第1章绪论1.1 数字图像的国内外现状图像是物体透射或反射的光信息，通过人的视觉系统接受后，在大脑中形成的印象或认识，是自然景物的客观反映。

图像增强技术(MATLAB)—毕业论文——【Matlab算法】

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至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。

处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了，不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。

图像增强的目的是增强图像的视觉效果，将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。

它一般要借助人眼的视觉特性，以取得看起来较好地视觉效果，很少涉及客观和统一的评价标准。

增强的效果通常都与具体的图像有关系，靠人的主观感觉加以评价。

1.2 图像增强的应用目前图像增强处理的应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域。

如对x射线图片、CT影像、内窥镜图像进行增强，使医生更容易从中确定病变区域，从图像细节区域中发现问题；对不同时间拍摄的同一地区的遥感图片进行增强处理，侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现；在煤矿工业电视系统中采用增强处理来提高工业电视图像的清晰度，克服因光线不足、灰尘等原因带来的图像模糊、偏差等现象，减少电视系统维护的工作量。

图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是1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。

图像增强的毕业设计

1 引言1.1 课题的研究背景及意义数字图像处理(Digital Image Processing)是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等相关理论、方法和技术的总称。

因为通常图像处理是用计算机和实时硬件实现的，因此也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing)。

一般而言，数字图像处理的主要内容包括图像获取、图像复原、图像增强、图像分割、图像分析、图像重建、图像压缩编码等等]2,1[。

20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。

直到20世纪50年代数字计算机发展到一定水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。

目前数字图像处理技术已经成为计算机科学、信息科学、生物学、军事、通信、工业、医学等学科研究的热点。

在日常生活中，图像处理也得到广泛应用。

例如电脑人像艺术、电视中的特殊效果、自动售货机钞票的识别、邮政编码的自动识别、交通车辆车牌识别、医学成像设备图像处理和利用指纹、虹膜、面部等特征而进行的身份识别等等]13[。

图像增强是图像处理的一项重要内容，其目的是将图像中感兴趣的部分尽可能地突现出来。

在一个图像系统中，图像的获取、发送、传输、接收、输出、复制等等，每一个环节都会产生干扰，都会使图像质量降低。

因此，如何对这些“降质”图像进行处理使其达到我们的要求已受到研究人员的高度重视。

传统的图像增强算法在改善图像的对比度和增强图像的细节的同时也放大了噪声,这是传统算法的缺点和不足之处]2[。

图像增强对于物体的特征提取及其识别是非常重要的，主要有以下几个原因：第一，图像增强的好坏直接关系到后续的图像处理（比如图像的分割，边缘检测，特征提取等方面）的好坏；第二，图像增强是图像预处理中非常关键的一环，人们从传感器获得的图像不可能是完美无缺的，不是拍摄的光线不好造成背景黑细节不明显，就是夹杂着各种各样的噪声，这都降低了图像的质量，影响了人们的感官效果；第三，传统的单尺度图像增强存在诸如增强图像的细节方面不突出，不能对图像进行分层处理等等，在处理效果上就没有多尺度处理的效果好，正因为如此基于多尺度分析的图像增强正受到研究人员的重视。

彩色图像增强技术研究

兰州大学硕士学位论文彩色图像增强技术研究姓名：马亚峰申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：万毅20100601用Ｋ，阢，Ｋ分别表示ＫＣｂ，Ｃｒ分量的ＤＣＴ系数，鉴于ＲＧＢ空间向ｙＣ６Ｃｒ空间转化的特殊性，ｒＣｂ，Ｃｒ的增强方式分别为：Ｋ（让，秽）＝ＫＫ（３．３８）嘶川：ｆⅣ（Ｋ（掣乩５）＋ｏ．５），仳＝…（３．３９）ＩＫ以（扎，＂），其它嘶Ｍ：ｆⅣ（Ｋ（半＿０．５）＋０．５），…～（３．４。

）ＩＫＫ（牡，ｔ，），其它３．４．３块状效应ｇｐ￥１］正如前面介绍的几种增强方法，如果将图像块之间看作是相互独立的关系，而单独地对图像块进行分别增强，将会产生严重的块状效应。

为了去除块状效应的影响，人们提出了许多的图像后处理技术，如『４１１，｜４２】，【４３】，然而这些后处理均需要很高的计算复杂度。

文献【３０１提出了一种简单的利用图像块相关性的方法去除块状效应，主要思想是让相邻图像块间的亮度变化平缓。

为此，ＣＥＳ算法提出了一种基于图像块本身的块状效应去除方法，当图像块的灰度变化剧烈时，将一个图像块划分成若干子块，然后对每一个子块采取类似于原图像块的方式进行处理，最后再将这些子块重新合并为原始大小的图像块：当图像块的灰度变化缓慢时，对图像块直接按照前两节中的方法进行增强，这样就能保证图像块之间的亮度变化是平稳的。

用来评价图像块灰度变化剧烈程度的物理量是图像块灰度值的标准差仃，并人为地选择一个阈值吼＾ｒ。

加口＞吼肌她时即认为图像块灰度变化剧烈，反之则认为图像块灰度变化平缓。

其中将一个８×８图像块的分解成４个４×４子块的方式表示为【４４】：耋；；４］＝ＡＪＢ８ｘ８Ａ—ｒｃ３．４１，其中将４个４Ｘ４子块重新合成１个８×８图像块的方式表示为【４４】：Ｂ８ｘ８＝Ａ曙篓：耋蕃４］ＡＴ（３．４２）４４×Ｏ４０４１ＢＢ。

图像色彩增强技术毕业论文

图像色彩增强技术毕业论文题目：遥感图像的彩色增强处理专业：电子信息工程摘要卫星遥感技术在我国经济和社会发展及国防建设中得到了广泛的应用，并发挥了不可或缺的作用。

随着遥感技术应用的深入发展，应用部门对遥感信息质量的要求也日益提高。

因此，对遥感影像色彩通过各种手段进行改善，解决遥感影像在色彩方面的问题，成为当今急需解决的问题。

图像色彩增强技术作为遥感图像处理的一种重要手段，可以有效地改善遥感图像的视觉效果，增强信息的识别率，实现遥感应用质量的显著提高。

基于此，本文在深入分析彩色图像增强理论、图像的RGB彩色模型、图像的HSI彩色模型以及这两种模型相互转换原理及方法的基础上，重点阐述了怎样利用MATLAB软件，对彩色图像HSI模型下的三个不同分量色调H、饱和度S、亮度I，分别通过色调增强、饱和度增强、直方图均衡化三种不同方法进行处理，从而达到遥感图像彩色增强的目的。

关键词遥感MATLAB 彩色增强直方图色调饱和度AbstractSatellite remote sensing technology has a wide application and plays an indispensable role in the economic development, social development of our country, and our national defense construction. With the deepening of its application, the requirement for the quality of remote sensing information is continually improved. Therefor, to improving the color of the remote sensing image through varieties of means has been a urgent problem to be solved.As an important means for remote sensing image processing, color enhancing technique can effectively improve the visual effect of the image, enhance the recognition rate of information, and evidently improve the quality of remote sensing application. According to the color enhancing theory, the function characteristics of RGB, HSI color models, and the transition method and theory between the two color models, the paper mainly discussed how to use the tonal enhancement method, the saturation enhancement method and the histogram enhancement method to test with H, S, I, the component of the HSI color model, then to reach the purpose of enhancing the color of remote sensing image. Analysis was carried out using MATLAB.Keyword Remote Sensing MATLAB Color Enhancement Histogram ToneSaturation目录第1章绪论 (1)1.1课题研究背景及目的 (1)1.2国内外研究现状及发展趋势 (1)1.3课题研究的主要内容 (2)第2章遥感彩色图像增强技术 (3)2.1引言 (3)2.2彩色图像基础理论 (3)2.2.1三基色原理 (3)2.2.2 CIE色度图 (5)2.3图像的彩色模型 (7)2.3.1 RGB彩色模型 (7)2.3.2 HSI彩色模型 (8)2.3.3 RGB彩色模型到HSI模型的转换 (9)2.3.4 HSI彩色模型到RGB彩色模型的转换 (10)2.4彩色图像增强 (10)2.4.1 真彩色增强 (10)2.4.2 伪彩色增强 (12)2.4.3假彩色增强 (12)2.5小结 (13)第3章 MATLAB软件中的图像处理 (14)3.1MATLAB软件简介 (14)3.2MATLAB的工作环境 (14)3.2.1 MATLAB系统的启动 (14)3.2.2 MATLAB的命令窗口 (15)3.3在MATLAB中对图像的基本操作 (16)3.3.1 图像文件的信息查询 (17)3.3.2 图像文件的读取 (17)3.3.3 图像文件的写入 (17)3.3.4 图像文件的显示 (18)3.3.5 图像的数据类型转换 (18)3.3.6 图像类型的转换 (19)3.4MATLAB对图像处理的示例 (19)3.5小结 (20)第4章 MATLAB中彩色图像增强处理的实现 (21)4.1直方均衡化增强法 (21)4.1.1直方图均衡的基本原理 (21)4.1.2 流程图及程序代码 (22)4.1.3程序调试结果及结论 (26)4.2色调增强法 (27)4.2.1 色调增强法基本原理 (27)4.2.2 流程图及程序代码 (27)4.2.3 程序调试结果及结论 (31)4.3饱和度增强法 (32)4.3.1 饱和度增强法基本原理 (32)4.3.2 流程图及程序代码 (32)4.3.3 程序调试结果及结论 (36)4.4小结 (37)第5章结论 (38)致谢 (39)参考文献 (40)遥感图像彩色增强处理第1章绪论1.1 课题研究背景及目的随着对地观测技术的迅速发展，遥感图像在社会生活和经济建设中发挥着越来越重要的作用，遥感图像已不仅仅是科学研究和工程设施建设的基础数据。

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随着遥感技术应用的深入发展，应用部门对遥感信息质量的要求也日益提高。

因此，对遥感影像色彩通过各种手段进行改善，解决遥感影像在色彩方面的问题，成为当今急需解决的问题。

图像色彩增强技术作为遥感图像处理的一种重要手段，可以有效地改善遥感图像的视觉效果，增强信息的识别率，实现遥感应用质量的显著提高。

同时，伴随着Google Earth的使用，各种类型的遥感图像已经成为普通人生活的一部分，遥感图像正不断扩展人类对世界的认知广度和深度。

卫星或飞机采集来的遥感图像往往包含着畸变和掺杂着噪声。

这主要由几下几个方面原因[1]引起：第一，由于飞行器的姿态、轨道和地球曲率的变换以及扫描镜速的不均匀都可以引起图像的畸变；第二，由于曝光时间不均匀、传感器性能的变化也要引起图像灰度的畸变；第三，由于图像的远距离传输，图像的信息中总伴有大量的噪声和干扰。

因此，对原始的遥感图像必须进行处理，得到的遥感资料方可使用。

尤其是对遥感影像色彩通过各种手段进行改善，解决遥感影像在色彩方面的问题是当今急需解决的问题。

为了保证遥感图像判读的正确性和工作质量，需要通过数字信号处理技术，对其进行增强处理。

遥感图像增强彩色是为了改善图像的视觉效果，增强目标地物的影响差异或特征，以便更加准确的将目标地物从环境背景信息中提取出来，使分析者能够更加容易识别图像内容。

基于此，本论文在深入分析彩色图像增强理论的基础上，重点阐述了怎样利用MATLAB软件，对彩色图像HSI模型下的三个不同分量色调H、饱和度S、亮度I，分别通过色调增强、饱和度增强、直方图均衡化三种不同方法进行处理，从而达到遥感图像彩色增强的目的。

1.2国内外研究现状及发展趋势最早期的图像处理系统是采用模拟处理技术，具有代表性的是美国执安大学环境研究学院的SPARC模拟计算机系统，其主要缺点是速度慢、精度低、处理不灵活、功能少。

直到1963年，加拿大测量学家R．F．Tomlinson博士[1]提出把常规地图变成数学形式的设想，可以看成是数字图像的启蒙。

到1972年随美国陆地卫星的发射，遥感数字图像处理技术才真正地发展起来。

随着遥感信息获取技术、计算机技术、数学基础科学等的发展，遥感图像处理技术也获得了长足的进展，成为遥感图像处理的发展方向，并已在各个领域得到了广泛的应用。

主要表现在图像的校正与恢复，图像增强，图像分类，数据的复合与GIS的综合，高光谱图像分析，生物物理建模，图像传输与压缩等方面。

其中图像的校正与恢复的方法已经比较成熟。

图像增强方面目前已发展了一些软件化的实用处理方法，包括辐射增强，空间域增强，频率域增强，彩色增强，多光谱增强[2]等。

最近推动数字图像处理系统迅速发展的因素有以下几点：第一，由于集成电路和大规模集成电路的发展，微处理机代替了大型计算机，大大降低了计算机的价格，同时增加了功能，并越来越普遍地得到使用。

第二，随着微电子技术的发展，将有更多的、更先进的、把图像转换成数字数据的器件或进行反转换的器件。

第三，先进的算法，可由计算机执行的数字方法的开发，使以前根本不可能的或不切实际的图像处理运算能后进行。

总体上说，遥感技术的应用已经相当广泛，应用深度也不断加强。

目前，在地学科学、农业、林业、城市规划、土地利用、环境监测、考古、野生动物保护、环境评价、牧场管理等各个领域均有不同程度的应用。

遥感技术也已成为实现数字地球战略思想的关键技术之一。

地球科学中的矿产勘查，地质填图等是较早应用遥感技术的领域，随着遥感技术的发展，其应用潜力还可以不断地挖掘。

在精细农业、环境评价、数字城市等新领域，遥感技术的应用潜力巨大。

此外，GIS技术、虚拟现实技术、GPS技术[3]、数据库技术等的快速发展也无疑为遥感技术的更广及更深的应用提供了技术支持。

总之，卫星遥感技术的迅速发展，把人类带入了立体化、多层次、多角度、全方位和全天候地对地观测的新时代。

1.3 课题研究的主要内容1．分析彩色图像基础理论、彩色图像的RGB模型、HSI模型以及RGB模型和HSI 模型之间的相互转换公式及方法、图像彩色增强处理原理。

2．分析遥感图像彩色增强处理的直方图均衡化增强法、色调增强法及饱和度增强法的基本原理，绘制流程图并编写MATLAB程序。

3．在MATLAB程序中调试程序显示增强后的遥感图像，并对三种方法得到的结果进行分析。

第2章遥感彩色图像增强技术2.1 引言随着各种彩色成像设备以及相关处理硬件性能的不断提高，彩色图像处理越来越受到人们的重视，并且已经广泛应用于印刷、医学、可视化、互联网以及遥感技术等领域。

其中，以多光谱图像处理为代表的遥感技术更是目前的研究热点之一。

与灰度图像相比，彩色图像除含有较大的信息量外，它的表示方式和储存结构也不相同。