图像增强毕业论文.doc
利用直方图均衡化和规定化进行图像增强的算法设计 数字图像处理毕业论文
目录第1章绪论 (1)1.1 数字图像处理的研究背景 (1)1.2 数字图像处理的研究内容 (1)1.3 DSP系统简介 (2)1.4 图像增强简介 (4)第2章DSP系统 (5)2.1 DSP芯片 (5)2.1.1 DSP芯片的特点 (6)2.1.2 图像处理系统中DSP芯片的选择 (7)2.2 基于DSP的图像处理系统 (8)第3章图像增强 (9)3.1 图像增强的基本概念 (9)3.2 图像增强的方法 (9)3.2.1 图像锐化 (10)3.2.1.1 图像锐化原理 (10)3.2.1.2 拉普拉斯算子 (11)3.2.1.3 基于DSP的算法实现 (12)3.2.1.4 图片锐化效果比较 (14)3.2.2 Sobel边缘检测算法 (16)3.2.2.1 Sobel边缘检测算法原理 (16)3.2.2.2 Sobel边缘检测算法的变异及实现 (16)3.2.3 直方图均衡化算法 (20)3.2.3.1 直方图均衡化 (20)3.2.3.2 直方图规定化 (21)3.2.3.3实验结果及分析 (23)第4章直方图均衡化和规定化算法的DSP实现 (25)4.1 算法的DSP实现与优化 (25)4.1.1 算法开发硬件平台选择 (25)4.1.2 算法的实现与优化 (26)4.2 实验及结果分析 (27)结论 (31)致谢 (32)参考文献 (33)第1章绪论1.1 数字图像处理的研究背景数字图像处理又称为计算机图像处理，它最早出现于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。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
图像处理的基本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。
图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
图像处理本科毕业论文.doc
摘要本文以VC++6.0做为编程语言，对图像降噪技术进行研究。
本文通过介绍位图的基本操作以及在图像中加入椒盐噪声的操作，从而进一步引出几种降噪方法。
本文分别介绍“均值滤波”、“中值滤波”以及“傅里叶降噪”和“小波降噪”四种算法，实现图像降噪。
详细介绍了其基本原理、实现方法以及具体算法，并对降噪效果加以比较与分析。
“均值滤波”把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作，可以平滑图像，速度快，算法简单。
“中值滤波”是常用的非线性滤波方法,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。
同时在“低通滤波”及“小波降噪”中分别引入“快速傅里叶变换”和“Mallat 算法”，使得其取得更快速的计算，有效地解决了其计算量太大，运算时间过长的弊端，从而达到更好的综合降噪效果。
关键词：图像降噪；滤波；傅里叶降噪；小波降噪AbstractTaking VC++6.0 as the programming language, this paper is a study about image noise reduction technology. Furthermore, introducing several noise reducing measures through the introduction of the basic processing and the operation to put the salt and pepper noise into the image.The paper introduces Averaging Filter, Median Filter,Fourier Lowpass Filtering and Wavelet Filter to achieve image noise reducing. Here we introduce the basic principles, implement methods, detailed arithmetic, and make comparison and analysis the noise reducing effects.Averaging Filter operates every pixel by using 8 pixels meanly. It can make the images smoothing, fast and easy to calculate. Median Filter Fourier is a common nonlinear filtering way and also common preprocessing technique when processing images. Introducing FFT and Mallat Algorithm separately into Lowpass Filtering and Wavelet Filter, and then we can make faster calculating and solve the massive calculating more efficiently. Therefore, we can have a more effective noise reducing.Keywords：Image Noise Reduction；Filter；Fourier Filter；Wavelet filter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。
数字图像边缘增强图像锐化毕业论文
中文摘要随着技术的发展和人们生活水平的不断提高，数字图像作为记录和传达信息的一种媒介，在人们生活和生产中扮演者越来越重要的角色。
随着数字图像的不断进步发展和成熟，数字图像不仅在日常生活的摄影，平面设计，传媒发挥自己的作用，也会更多地在航天航空，刑事侦查，精密医疗仪器等更加重要的研究领域起到更大的作用。
于是，不断学习和探索各种数字图像处理技术，对准确运用各种数字图像更好地服务于生产生活，愈发显得重要。
而数字图像边缘增强是数字图像处理技术里面重要的一种，是一种提高图像清晰度的重要方法之一。
经实例检测，该图像边缘增强算法可以有效提高图像的清晰度，同时有效避免图像噪点的增强。
关键词：数字图像，边缘增强，清晰度ABSTRACTWith the development of technology and people's living standard, as a way of recording and conveying information, digital images play an important rolein people's daily life and production. with the development and maturity of digital image, digital imagesare not only applied in photography, graphic design, media, but alsoplay a greater role in aerospace, criminal investigation, precision medical instruments or other important fileds.In this case, learning and exploration of the processing techniques of digital image, and how to use various digital images properly to serve forour daily life and production, arebecoming more and more important.As we all know,the digital image edge enhancement is one of the most important digital image processingtechnology,which is an inportant approach to improve the image definition.After testing, the algorithm of image edge enhancement can effectively improve the clarity of image, and effectively avoid the enhancement of image noise.Key Words：digital image，enhancement of image edge，clarity目录第一章导论 (4)1.1 课题背景 (4)1.2 课题意义 (4)1.3 研究内容方法步骤 (5)1.4 论文的创新 (5)第二章图像边缘检测 (6)2.1 图像边缘检测方法概述 (6)2.2 Roberts边缘检测 (7)2.3 Prewitt边缘检测 (8)2.4 Sobel边缘检测 (9)2.5 Laplacian边缘检测 (9)2.6 Canny边缘检测算子 (11)第三章实例检测与算法优化 (13)3.1 实例检测与对比 (13)3.1.2 对比总结 (15)3.2 基于Sobel算子的算法优化 (17)3.2.1 八方向Sobel算子 (17)3.2.2 去除图像中的椒盐噪声 (18)3.2.3 抑制图像中的高斯噪声 (19)第四章Photoshop中锐化工具使用探索 (22)4.1 Photoshop中常用的锐化工具 (22)4.2 USM锐化滤镜探索 (22)4.2.1 数量 (22)4.2.2 半径 (27)4.2.3 阀值 (30)4.2.4 有关数量、半径、阀值的总结 (31)附录 (33)参考文献 (38)致谢 (39)第一章导论1.1 课题背景图像是人类记录生活，传达信息非常重要的媒介和手段。
matlab图像处理毕业设计
matlab图像处理毕业设计Matlab图像处理毕业设计在计算机科学与技术领域，图像处理一直是一个重要的研究方向。
随着数字图像的广泛应用，图像处理技术也变得越来越重要。
Matlab作为一种功能强大的编程语言和开发环境，被广泛应用于图像处理领域。
本文将探讨如何使用Matlab进行图像处理的毕业设计。
首先，我们需要明确毕业设计的目标和要求。
一个好的毕业设计应该能够展示学生对图像处理理论和实践的深入理解，并能够解决实际问题。
因此，在选择毕业设计的题目时，我们应该选择一个有挑战性和实用性的课题。
一个可能的毕业设计课题是基于Matlab的图像增强算法研究。
图像增强是图像处理的一个重要分支，旨在改善图像的质量和清晰度。
在这个课题中，我们可以选择一个或多个图像增强算法，并使用Matlab实现和比较它们的性能。
例如，我们可以选择直方图均衡化、自适应直方图均衡化、多尺度增强等算法，并通过实验比较它们在不同图像上的效果。
另一个可能的毕业设计课题是基于Matlab的图像分割算法研究。
图像分割是图像处理中的一个重要任务，旨在将图像分成若干个具有相似特征的区域。
在这个课题中，我们可以选择一个或多个图像分割算法，并使用Matlab实现和评估它们的性能。
例如，我们可以选择基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法等，并通过实验比较它们在不同图像上的效果。
此外，我们还可以选择其他与图像处理相关的课题，如图像压缩、图像恢复、图像特征提取等。
无论选择哪个课题，我们都需要深入研究相关的理论知识，并使用Matlab进行算法实现和实验验证。
在进行毕业设计时，我们应该注意以下几点。
首先，我们应该充分理解所选择的图像处理算法的原理和特点，并能够清楚地解释它们的优缺点。
其次，我们应该熟练掌握Matlab的基本操作和图像处理工具箱的使用，以便能够高效地实现和测试算法。
此外，我们还应该注意实验设计的合理性和结果的可靠性，确保实验结果的准确性和可重复性。
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。
小波变换在图像处理中的应用毕业论文
结论.......................................................................15
参考文献...................................................................16
cl是x的小波分解结构则perf0100小波分解系数里值为0的系数个数全部小波分解系数个数perfl2100cxc向量的范数c向量的范数华侨大学厦门工学院毕业设计论文首先对图像进行2层小波分解并通过ddencmp函数获取全局阈值对阈值进行处理而后用wdencmp函数压缩处理对所有的高频系数进行同样的阈值量化处理最后显示压缩后的图像并与原始图像比较同时在显示相关的压缩参数
3.2.2实现增强的算法流程............................................10
3.3小波包图像去噪......................................................10
3.3.1实现去噪的主要函数............................................11
指导教师签名：
日期：
华侨大学厦门工学院毕业设计（论文）
小波变换在图像处理中的应用
摘要
近年来小波变换技术已广泛地应用于图像处理中。小波分析的基本理论包括小波包分析、连续小波变换、离散小波变换。小波变换是一种新的多分辨分析的方法，具有多分辨率和时频局部化的特性，
可以同时进行时域和频域分析。
因此不但能对图像提供较精确的时域定位,也能提供较精确的频域定
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它涉及到对图像的获取、处理、分析和识别等多个方面。
随着科技的不断发展，图像处理在各个领域都扮演着重要的角色，如医学影像、安防监控、虚拟现实等。
本文将从图像处理的基础原理、应用领域以及未来发展方向等方面进行探讨。
首先，图像处理的基础原理是数字图像处理。
数字图像处理是将图像从连续的模拟信号转换为离散的数字信号，通过对数字信号的处理来实现对图像的改变和分析。
其中，最基础的操作包括图像的采集、预处理、增强、压缩和恢复等。
图像采集是指通过摄像头或扫描仪等设备将现实世界中的图像转化为数字信号。
预处理是对采集到的图像进行去噪、去除伪影等操作，以提高后续处理的效果。
增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加清晰、鲜艳。
压缩是为了减小图像文件的大小，方便存储和传输。
恢复是指对经过压缩或传输过程中丢失的信息进行恢复，以还原原始图像。
图像处理的应用领域非常广泛。
在医学影像方面，图像处理可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT扫描图像的处理，可以清晰地显示出患者体内的器官结构，帮助医生准确判断病变部位。
在安防监控方面，图像处理可以用于人脸识别、行为分析等功能，提高监控系统的智能化水平。
在虚拟现实方面，图像处理可以实现对虚拟场景的渲染和交互，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
此外，图像处理还应用于图像搜索、图像检索、图像合成等领域，为用户提供更加便捷和高效的图像处理服务。
未来，图像处理领域的发展方向主要包括以下几个方面。
首先，随着人工智能技术的快速发展，图像处理将与机器学习、深度学习等技术相结合，实现更加智能化的图像分析和识别。
其次，虚拟现实技术的兴起将推动图像处理向更加真实和沉浸式的方向发展，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
再次，图像处理技术将与物联网、云计算等技术相结合，实现对大规模图像数据的处理和分析，为用户提供更加个性化和精准的图像服务。
图形图像处理毕业论文
图形图像处理毕业论文图形图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要研究方向。
随着数字技术的快速发展，图形图像处理的应用范围也越来越广泛。
在这篇毕业论文中，我将探讨图形图像处理的一些关键技术和应用领域，并提出一种新的方法来改进图像处理的效果。
首先，让我们来了解一下图形图像处理的基本原理。
图形图像处理是指对图形图像进行数字化处理，以改变图像的外观、增强图像的质量或提取有用的信息。
它包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别等一系列步骤。
这些步骤可以通过一系列算法和技术来实现，如滤波、变换、插值等。
在图形图像处理的应用领域中，医学影像处理是一个重要的研究方向。
医学影像处理可以帮助医生更好地观察和分析患者的影像数据，从而提高诊断的准确性和效率。
例如，通过图像分割技术可以将医学影像中的不同组织或器官分离出来，帮助医生更好地定位和诊断疾病。
另外，图像增强技术可以提高医学影像的质量，使医生能够更清晰地观察到患者的病变情况。
除了医学影像处理，图形图像处理还在计算机视觉、图像识别、虚拟现实等领域得到广泛应用。
例如，在自动驾驶技术中，图像处理可以帮助车辆感知周围环境，识别和跟踪道路、车辆和行人等目标。
在电影和游戏制作中，图像处理可以用于特效的制作和场景的渲染，提供更逼真的视觉效果。
在虚拟现实技术中，图像处理可以实现对虚拟世界的实时渲染和交互。
然而，传统的图像处理方法在某些情况下存在一些局限性。
例如，在图像增强领域，传统的滤波方法可能会导致图像细节的损失或者产生一些不自然的伪影。
为了克服这些问题，我提出了一种基于深度学习的图像增强方法。
该方法利用卷积神经网络来学习图像的特征表示，并通过反卷积操作将图像恢复到原始的高质量状态。
实验证明，该方法在提高图像质量的同时保留了更多的细节信息，具有较好的效果。
在本论文中，我还对该方法进行了进一步的改进和优化。
通过引入注意力机制，我提出了一种自适应图像增强方法。
数字图像处理毕业设计
安徽建筑大学毕业设计（论文）毕业设计 (论文)专业电子信息工程班级学生姓名学号课题数字图像处理方法研究与实现——基于VC++的图像增强实现指导教师摘要图像在传送和转换时会造成图像的某些降质，所以有必要对降质的图像进行改善处理。
其中的一种方法是不考虑图像质量降低的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，从而衰减次要信息。
这种方法能够提高图像的可读性，改善后的图像不一定逼近原始图像，但能够突出目标的轮廓、衰减各种噪声、将黑白图像转换成色彩图形等。
这类方法通常称为图像增强技术。
图像增强技术通常有两种方法：空间域法和频率域法。
空间域法主要是在空间域中对图像像素灰度值直接进行运算处理。
本文围绕空间域法，对数字图像的增强处理进行了研究，着重介绍其中的直方图、直方图均衡化及图像平滑处理中的邻域平均和中值滤波。
并利用VC++实现上述方法对图像的处理。
关键词：图像增强；直方图；图像平滑；邻域平均；中值滤波AbstractThe image in the transmission and conversion cases will cause some blurred image, so，it is necessary for the image to have an improved treatment. One way is to not consider the reasons for degradation of image quality, the characteristics of the image selected outstanding, thereby attenuating less important information. This method can improve the readability of the image, the image after improvement is not necessarily approximate to the original image, such as highlighting the outline of the target, the attenuation of noise, the black and white images into color graphics. This kind of method is usually called the image enhancement technology.Image enhancement technology usually has two kinds of methods: spatial domain and frequency domain method. The spatial domain method is direct computation of pixel gray values in the spatial domain. This paper focuses on the spatial domain method, enhancement of digital image processing are studied, emphatically introduces the histogram equalization and histogram of image smoothing, neighborhood averaging and median filtering. And VC++ is used to realize the method for image processing.Keywords：Image Enhancement; Histogram; Image smooth; Neighborhood averaging; Median filtering目录摘要 (II)Abstract (III)1 绪论 (1)1.1课题背景 (1)1.2 图像增强的研究及发展现状 (2)1.3 论文组织结构 (3)2 图像增强的基本理论 (4)2.1 数字图像的基本理论 (4)2.1.1数字图像的表示 (4)2.1.2图像的灰度 (4)2.1.3灰度直方图 (4)2.2 数字图像增强概述 (4)2.3 图像增强概述 (6)2.3.1图像增强的定义 (6)2.3.2常用的图像增强方法 (6)2.4 图像增强流程图 (8)2.5本章小结 (8)3 图像增强方法与原理 (9)3.1 直方图变换 (9)3.1.1直方图修正基础 (9)3.1.2直方图均衡化 (10)3.2 图像平滑 (11)3.2.1图像平滑 (11)3.2.2邻域平均 (11)3.2.3中值滤波 (12)3.4本章小结 (12)4 VC++6.0以及图像增强的实现 (13)4.1 VC++6.0简介 (13)4.1.1 VC++6.0 简介 (13)4.1.2开发环境 (13)4.1.3 图片应用程序的创建 (14)4.2图像增强实现方法 (14)4.2.1灰度修正的实现 (14)4.2.2邻域平均的实现 (18)4.2.3中值滤波的实现 (19)4.3本章小结 (21)5总结与展望 (22)5.1总结 (22)5.2展望 (22)参考文献 (23)致谢 (24)附录 (25)部分程序代码 (25)1.读入图片 (25)2.绘制直方图 (25)3.灰度直方图 (26)4.直方图均衡化 (27)安徽建筑大学毕业设计（论文）数字图像处理方法研究与实现——基于VC++的图像增强实现电子与信息工程学院电子信息工程 10电子1班胡水清 10205010107指导老师宋杨1 绪论数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。
图像处理毕业论文
图像处理毕业论文图像处理毕业论文图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要研究方向，随着数字图像的广泛应用，图像处理技术的发展也愈发迅猛。
作为一名即将毕业的学生，我选择了图像处理作为我的毕业论文课题，旨在探索图像处理技术在实际应用中的潜力和挑战。
首先，我将介绍图像处理的基本概念和原理。
图像处理是指对数字图像进行各种算法和方法的处理，以获得更好的图像质量或实现特定的目标。
其中，图像增强、图像分割、图像压缩等是图像处理的基本任务。
图像增强通过改善图像的亮度、对比度和清晰度等方面，使图像更加清晰可见。
图像分割则是将图像划分为不同的区域或物体，以便进一步分析和处理。
而图像压缩则是通过减少图像的数据量，以实现存储和传输的效率提升。
接下来，我将探讨图像处理技术在实际应用中的一些典型案例。
首先是医学影像的图像处理应用。
医学影像是一种重要的诊断工具，通过对医学影像进行图像处理，可以提取出更多的有用信息，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
例如，通过图像分割技术可以将医学影像中的肿瘤区域分割出来，帮助医生进行肿瘤的定位和评估。
此外，图像处理技术还可以应用于安防领域，通过对监控摄像头拍摄的图像进行实时分析和处理，实现人脸识别、行为检测等功能，提高安防系统的效率和准确性。
在研究中，我将重点关注图像增强和图像分割这两个方面。
在图像增强方面，我将探索不同的算法和方法，如直方图均衡化、自适应增强等，以提高图像的可视性和质量。
在图像分割方面，我将研究基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法，比较它们的优缺点，并根据实际应用需求选择合适的方法。
此外，我还将尝试将深度学习技术应用于图像处理中。
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，可以实现对大规模数据的高效处理和分析。
在图像处理中，深度学习可以应用于图像分类、目标检测等任务，通过训练模型，使其具备自动学习和识别图像特征的能力。
我将尝试使用深度学习技术对图像进行分类和识别，以提高图像处理的准确性和效率。
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图像增强毕业论文
.内容第一章引言11.1图像和数字图像11.2主题选择的背景和目的11.3图像增强技术的当前发展21.4本论文的主要内容安排如下3第2章灰度直方图42.1图像像素分类42.2灰度直方图的基本原理42.3彩色图像灰度直方图原理52.3.1彩色图像52.3.2彩色图像52.3.2 RGB 颜色模式及其直方图62.3.3 HSI颜色模式72.4本章总结了7第3章图像直方图匹配增强83.1 直方图均衡化83.2直方图匹配93.3直方图匹配公共映射规则103.3.1单映射法(SML) 103.3.2组映射法，GML) 113.3.3两种映射关系的比较通过示例113.4本章概述12第4章模拟彩色图像直方图匹配134.1RGB图像分色134.2RGB图像直方图均衡144.3RGB图像直方图匹配144.3.1指定8个灰度级144.3.2指定256个灰度级164.3.3单个映射(SML)和组映射(GML)效果比较17结论21谢慈22参考23字教育材料第1章简介信息在人们的日常生活、生产和科学研究中发挥着越来越重要的作用。
相关统计显示，人类可用的信息有75%来自视觉图像。
因此，图像是人类最重要的信息来源。
图像是客观事物在人眼中形成的图像。
它是对客观事物的图形化描述。
它包含与描述对象相关的信息。
根据不同的标准，图像可以分为不同的类别。
然而，从根本上讲，图像通常可以分为两类:模拟图像和数字图像。
模拟图像的特点决定了它不能在计算机上直接处理，这给图像处理带来了很大的限制。
这个问题的解决方案是将模拟图像转换成可以在计算机上直接处理的图像形式，即数字图像。
数字图像是经过
连续模拟图像处理后，计算机能够识别的图像。
与模拟图像相比，数字图像具有以下优势:
1.加工精度高。
根据实际需要，数字图像中像素的数量可以有很大的不同，从几百到几百万不等。
灰度级量化也可以达到16甚至更高。
换句话说，图像数字化的精度可以应用到更多的领域，并且在图像的像素数和灰度级的亮度方面满足更多的应用要求。
2.高灵活性。
数字图像本质上是一组数据，可以由计算机线性或非线性地处理，并且可以由程序实现的任何信息处理方法来处理。
3.良好的复制性能。
理论上，数字图像的性质决定了存储、传输或复制等操作不会影响图像质量。
事实上，只要在图像数字化过程中保证足够的处理精度，就可以很好地再现图像。
1.2选题背景和目的随着计算机的发展，图像处理技术发展迅速。
图像处理科学对我们的生活和生产具有重要意义。
它已广泛应用于工程、工业生产、军事、医疗和科研领域。
图像增强处理技术是图像处理领域中一项基础而重要的技术。
在图像处理领域，它一直是一个长期且不可回避的研究课题。
由于拍摄过程中光线、距离和其他场景条件的限制，拍摄的图像往往不够清晰，所需的图像信息也不够清晰。
此时，需要通过图像增强技术进行处理。
图像增强的主要目的是提高图像的视觉效果。
过去，光学和电子技术被用来增强图像，并取得了良好的效果。
如今，各行各业都在关注图像——图像是人类眼中客观事物形成的图像。
它们是对客观事物的图形化描述。
它们包含与描述对象相关的信息。
根据不
同的标准，图像可以分为不同的类别。
然而，从根本上讲，图像通常可以分为两类:模拟图像和数字图像。
模拟图像的特点决定了它不能在计算机上直接处理，这给图像处理带来了很大的限制。
这个问题的解决方案是将模拟图像转换成可以在计算机上直接处理的图像形式，即数字图像。
数字图像是经过连续模拟图像处理后，计算机能够识别的图像。
与模拟图像相比，数字图像具有以下优势:
1.加工精度高。
根据实际需要，数字图像中像素的数量可以有很大的不同，从几百到几百万不等。
灰度级量化也可以达到16甚至更高。
换句话说，图像数字化的精度可以应用到更多的领域，并且在图像的像素数和灰度级的亮度方面满足更多的应用要求。
2.高灵活性。
数字图像本质上是一组数据，可以由计算机线性或非线性地处理，并且可以由程序实现的任何信息处理方法来处理。
3.良好的复制性能。
理论上，数字图像的性质决定了存储、传输或复制等操作不会影响图像质量。
事实上，只要在图像数字化过程中保证足够的处理精度，就可以很好地再现图像。
1.2选题背景和目的随着计算机的发展，图像处理技术发展迅速。
图像处理科学对我们的生活和生产具有重要意义。
它已广泛应用于工程、工业生产、军事、医疗和科研领域。
图像增强处理技术是图像处理领域中一项基础而重要的技术。
在图像处理领域，它一直是一个长期且不可回避的研究课题。
由于拍摄过程中光线、距离和其他场景条件的限制，拍摄的图像往往不够清晰，所需的图像信息也不够清晰。
此时，需要通过图像增
强技术进行处理。
图像增强的主要目的是提高图像的视觉效果。
过去，光学和电子技术被用来增强图像，并取得了良好的效果。
目前，各行各业对图像有不同的看法:| 0.0724-0.0697 | | 0.0575-0.0590 | | 0.0566-0.0545 | | 0.0784-0.0695 | | 0.1027-0.1068 | | 0.1278-0.1313 | | 0.3471-0.3425 | | 0.1575-0.1667 |=0.1667GML映射法的误差比SML映射法小得多。
结论是基于直方图匹配的图像增强技术是一种有效的图像增强方法。
它弥补了直方图均衡化处理的局限性和不足，能够满足不同使用条件下的处理要求。
这次利用直方图匹配完成了对RGB图像的处理，取得了良好的实际效果。
如上图所示，直方图均衡化后，每个颜色直方图覆盖整个区域并满足均匀分布。
颜色显然被掩盖了很多，但是颜色是黄色的，有严重的错误。
然而，直方图匹配后的图像直方图明显聚焦，图像亮度增强，颜色更接近真实，效果比原始图像和均衡化后明显改善，达到了图像增强的目的。
同时也表明，RGB 图像可以分解为红色分量、蓝色分量和绿色分量，经过匹配处理后组合它们的方法是可行的。
在颜色直方图匹配的过程中，在颜色直方图均衡化过程中不存在大的RGB图像误差问题，省去了将RGB图像转换成HSI图像然后进行逆变换的复杂过程，减少了计算量。
同时，通过比较匹配直方图得到的匹配直方图灰度越多，直方图匹配图像增强后的图像效果越好。
另外，由于组映射的误差明显小于单个映射的误差，可以是单个映射的十分之一甚至更小，所以组映射的选择也大大提高了直方图匹配图像增强的实际使用效果，使其更加实用，使用范围更广，大大提高了推广价值。
参考文献1]胡，徐。
数字图像处理[。
北京:
电子工业出版社，2006.9。
[2]冈萨雷斯。
数字图像处理[。
北京: 电子工业出版社，2006.3[3]蒋浪超，张友生，冯雪，等.保持图像亮度的局部直方图均衡算法[[J].电子学报，2006，34(5)861-直方图匹配后的图像直方图明显聚焦，图像亮度增强，颜色更接近真实，效果比原始图像和均衡化后明显改善，达到了图像增强的目的。
同时也表明，RGB图像可以分解为红色分量、蓝色分量和绿色分量，经过匹配处理后组合它们的方法是可行的。
在颜色直方图匹配的过程中，在颜色直方图均衡化过程中不存在大的RGB图像误差问题，省去了将RGB图像转换成HSI图像然后进行逆变换的复杂过程，减少了计算量。
同时，通过比较匹配直方图得到的匹配直方图灰度越多，直方图匹配图像增强后的图像效果越好。
另外，由于组映射的误差明显小于单个映射的误差，可以是单个映射的十分之一甚至更小，所以组映射的选择也大大提高了直方图匹配图像增强的实际使用效果，使其更加实用，使用范围更广，大大提高了推广价值。
参考文献1]胡，徐。
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[2]冈萨雷斯。
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北京: 电子工业出版社，2006.3[3]蒋浪超，张友生，冯雪，等.保持图像亮度的局部直方图均衡算法[[J].电子学报，2006，34 (5) 861: 192-195。
[10]徐同英、彭定明、王卫星。
改进的直方图均衡算法[。
网络信息技术
58-59 .[11]曹雪红,张宗橙,信息论与编码（第一版([·M .北京:北京
邮电大学出版社，2002年年[12]康咪咪昂坦,也不是阿诗迪马蒂萨。
利用直方图阈值化-模糊C均值混合方法的彩色图像分割[.模式识别，2011(44)，1-15个字教育资料。