基于改进样本块的数字图像修复算法研究

摘要：针对已有的基于样本块的纹理合成修复算法存在修复误差累积高的问题，重点研究了一种改进的基于样本块的数字图像修复算法。通过块匹配法与边缘驱动填充顺序的结合、全局搜索与局部搜索的结合，充分发挥修补过程中填充优先权的作用，有效地修补了图像受损区域的纹理和结构信息。仿真实验结果测试表明，与已有的传统算法相比，受损图像的修补更加完善，修复的误差累积得到了较好的改善。

关键词：图像修复；纹理合成；Criminisi算法；样本块；优先级0引言

图像修复是根据已知信息推断缺损信息的过程。对数字图像进行修复，修复的内容是对数字化的图像作品进行处理，其中对图像作品的处理主要针对原图中损坏的部分，如划痕、污点等，将其从原图中擦除，然后对该区域进行修复，使得在与原图图像保持一致的前提下，具有较好的观赏效果。

目前，国内外学者对图像修复技术的研究[1]主要集中在一下几个方面：基于样本块操作的方法、基于像素操作的方法和基于图像分解的方法[2]。相对其他方法，基于样本块的图像修复算法是一种综合效果表现优良的图像修复方法，最常用的算法是基于样本块的纹理合成算法[3]（简称Criminisi算法）。它是一个单独有效的纹理合成算法，通过计算样本的填充次序，将源图像区域的纹理与结构信息传播，实现缺损区域的修复。但是，算法的修复结果在纹理结构交界的地方

快速数字图像修复技术

用高斯内核卷积图像（即计算相邻像素的加权平均数），相当于各向同性扩散（线性热传导方程）。我们的算法使用加权平均的内核，只考虑相邻像素的贡献（即内核中心为零）。图2显示了伪码算法和两个扩散内核。本文中所有重建图像是通过该算法获得，或者是该算法经过轻微的变化获得，将在3.1节解释。 3.1保留边缘当Ω跨越高对比度边缘的边界时（图3（前左）），该算法最简单版本，会带来附加效果（明显的模糊）。在实践中，只有在Ω和高对比度边缘的相交处，需要各向异性扩散，这些区域通常只占整个区域内很小比例。创建指定待修复区域的遮盖是修复过程中最耗时的步骤，需用户干预。由于我们的算法可以在短短几秒钟内修复图像，它可用于遮盖互动创建。我们利用这个互动通过扩散障碍进行边界重联，这是Ω内扩散过程的边界。这完成一个边界重建和各向异性扩散类似的的结果，但没有相关的开销。在实践中，扩散屏障是两个像素宽的线段。当扩散过程中达到一个障碍，达到像素进行颜色设定，进程终止。图3进行了说明，图3中（左后方）明显的交叉线代表修复区域。简单扩散修复算法在Ω和高对比度边缘之间的相交处产生模糊点（参见图3中的小圆圈（前左））。通过适当增加扩散屏障（整个遮盖线段图3（右后）），用户停止遮盖两边混合信息的扩散过程。由此产生的直线如图3（前右）所示。 4结果我们已经在C + +中实施了图2描述的算法，并尝试了两种不同的扩散内核。在这两种情况下的结果相似。文中所有的图片都使用128 MB的内存运行Windows98450兆赫奔腾III 电脑和使用图2所示的最左边内核生成。在图5，8，9和10所示的结果是使用无扩散障碍最简单的版本的算法得到。对于图1，使用了遮盖，两个扩散障碍（图4）。三个女孩的例子，使用了四个扩散障碍，以及有遮盖穿过高对比度边缘的区域（图6（右））。在所有情况下，都用100扩散迭代。所有修复和线装饰删除系统需要手动遮盖。鉴于有一套功能的绘图系统，创建一个遮盖所需的时间，只依赖于可用的功能，也不受所使用修复算法的影响。对于交互式应用程序，在同一系统中拥有屏蔽功能和修复算法是可取的，以避免在不同的环境之间切换。在我们目前的原型中，我们已经实现了一个简单的绘图系统以及导入和导出JPEG文件的功能。恢复林肯的画像和三个女孩的图片（图4和6（右），分别）使用的遮盖，是我们的绘画系统创建的。在新奥尔良的例子（图5）所使用的遮盖，通过使用Photoshop中选择颜色

关于数字图像处理论文的题目

长春理工大学——professor——景文博——旗下出品 1基于形态学运算的星空图像分割主要内容：在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。待分割图像直接分割图像处理后的分割图像 2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法主要内容：通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控主要内容：

基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。要求： 1>对原始参考图和实时图像进行去噪处理； 2>对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑； 3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。 4>显示每步处理后的图像； 5>分析此种图像监控方式的优缺点。背景目标出现目标提取 4车牌识别图像预处理技术主要内容：车辆自动识别涉及到多种现代学科技术，如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用，实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求： 1>对原始车牌图像做增强处理； 2>对增强后的彩色图像进行灰度变换； 3>对灰度图像进行直方图均衡处理； 4>选取自适应的阈值，对图像做二值化处理； 5>显示每步处理后的图像； 6>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别方法原始车牌图像处理后的车牌图像 5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究主要内容：医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。要求： 1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度，突出感兴趣的细胞和细胞核区域。 2>通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。 3>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理，消除图像数字化和传输时所混入的噪声，提高图像的视觉效果。 4>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息，加强细胞的轮廓特征。 5>显示每步处理图像，分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。原始细胞图像图像处理后的细胞图像 6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测，即：进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测，如液面超过瓶颈的位置，则装满，否则不满，如果不满则灌装液体不合格，需重新进行灌装。具体要求： 1）将原进行二值化 2）二值化后的图像若不好，将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化

浅议数字图像去噪技术及其应用

浅议数字图像去噪技术及其应用数字图像去噪技术一直以来都是数字图像处理研究领域的一个热点问题，该技术在当代已经越来越重要，并广泛应用到人们生活的方方面面。笔者在数字图像去噪技术方面也做了一点粗浅的研究，本文就结合笔者的认识和体会谈一谈几种数字图像去噪方法和数字图像去噪技术在现实中的应用。标签：数字图像；图像噪声；去噪技术；中值滤波；小波滤波在数字化发展的今天，信息在人们生活和工作中的作用越来越突出，并逐渐改变着人们的生活和工作方式，其中最主要、最直观的信息就是图像信息。然而，在实际应用中数字图像经常会由于元器件、电阻、电磁干扰等设备因素，温度、光照等外界环节因素以及人为因素的影响产生图像噪声，从而使得图像质量不理想，偏离了原始图片。因此，数字图像去噪就成为一个亟待解决的问题，具有很强的现实意义。下面笔者就谈一谈几种数字图像去噪方法和数字图像去噪技术在现实中的应用。 1 数字图像去噪方法当前，数字图像去噪的方法有很多，从本质上讲这些方法都是低通滤波的方法。低通滤波既有有利的地方，也有不利的地方，它既能消除图像噪声，又能消除图像中一些有用的高频信息。因而，我们所研究的各种数字图像去噪方法从根本上来说就是权衡去噪和保留高频信息。在数字图像去噪方法中，我们比较常见的有以下几种方法： 1.1 中值滤波算法中值滤波算法最早是由Turky于1971年提出来的，是一种典型的非线性空间域去噪算法。其算法利用了像素点和噪声点之间的灰度值差别很大这一特性。中值滤波算法的主要原理是：以一个像素为中心取其邻域，然后对邻域中各像素的灰度值进行排序，取中值作为中心像素的灰度值，换句话说就是中心像素点的灰度值被邻域像素点灰度值的中值所替代。这种方法能很好的消灭噪声，但同时也损坏了图像的边缘，造成了部分细节的丢失。因此，部分科学家和学者在此基础上又提出了中心加权中值滤波算法、开关中值滤波算法、极值中值滤波算法等等，这些方法都是针对中值滤波算法的缺陷提出来的，具有很强的实用价值。 1.2 维纳滤波算法维纳滤波算法是由Wiener提出来的，是一种典型的线性滤波方法。其理论依据是最小均方误差准则，该准则的具体含义是：将含有噪声的信号运用滤波变换后得到的恢复后的估计信号与原信号相比，它们之间有最小的均方差误差。维纳滤波算法既适用于连续平稳随机过程，也适用于离散平稳随机过程。但是，对于非平稳态的随机过程，一般来说，维纳滤波算法不太适用。

数字图像处理毕业论文

毕业论文声明本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。学位论文作者（签名）：年月

关于毕业论文使用授权的声明本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。论文作者签名：日期：指导教师签名：日期：

数字图像处理算法汇总

形态学运算：基本思想是具用一定结构形状的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。腐蚀运算：将结构元素中心遍历整个图像，当图像完全包含结构元素时的中心点的轨迹即为腐蚀后的图像，图像变细。腐蚀运算可用于滤波，选择适当大小和形状的结构元素，可以滤除掉所有不能完全包含结构元素的噪声点。当然利用腐蚀滤除噪声有一个缺点，即在去除噪声的同时，对图像中前景物体形状也会有影响，但当我们只关心物体的位置或者个数时，则影响不大。膨胀运算：将结构元素中心遍历整个图像边缘，中心点的轨迹即为腐蚀后的图像，图像整体变粗。通常用于将图像原本断裂开来的同一物体桥接起来，对图像进行二值化之后，很容易是一个连通的物体断裂为两个部分，而这会给后续的图像分析造成干扰,此时就可借助膨胀桥接断裂的缝隙。开运算：先腐蚀后膨胀，可以使图像的轮廓变得光滑，还能使狭窄的连接断开和消除细毛刺；但与腐蚀运算不同的是，图像大的轮廓并没有发生整体的收缩，物体位置也没有发生任何变化。可以去除比结构元素更小的明亮细节，同时保持所有灰度级和较大亮区特性相对不变，可用于补偿不均匀的背景亮度。与腐蚀运算相比，开运算在过滤噪声的同时，并没有对物体的形状轮廓造成明显的影响，但是如果我们只关心物体的位置或者个数时，物体形状的改变不会给我们带来困扰，此时腐蚀滤波具有处理速度上的优势。闭运算：先膨胀后腐蚀，可以去除比结构元素更小的暗色细节。开闭运算经常组合起来平滑图像并去除噪声。可使轮廓变的平滑，它通常能弥合狭窄的间断，填补小的孔洞。腐蚀运算刚好和开运算相反，膨胀运算刚好和闭运算相反，开闭运算也是对偶的，然而与腐蚀、膨胀不同的是，对于某图像多次应用开或闭运算的效果相同。击中击不中运算：先由结构元素腐蚀原图像，再将结构元素取反去腐蚀原图像的取反图，最后将两幅处理后的图像取交。主要用于图像中某些特定形状的精确定位。顶帽变换：原图像减去开运算以后的图像。当图像的背景颜色不均匀时，使用阈值二值化会造成目标轮廓的边缘缺失，此时可用开运算（结构元素小于目标轮廓）对整个图像背景进行合理估计，再用原图像减去开运算以后的图像就会是整个图像的灰度均匀，二值化后的图像不会有缺失。 Sobel算子： Prewitt算子： LOG算子： Canny算子：力图在抗噪声干扰和精确定位之间尊求折中方案，主要步骤如下所示： 1、用高斯滤波器平滑图像； 2、用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向； 3、对梯度幅值进行非极大值抑制； 4、用双阈值算法检测和连接边缘。 Hough变换：边缘检测：

浅述图像修复技术的发展

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/7618737162.html, 浅述图像修复技术的发展作者：赵楠来源：《科学与信息化》2019年第33期摘要随着计算机科学技术的发展，计算机图像处理学科迅速成长，深入到各个领域。数字图像修复技术是近几年提出的一个具有挑战性的课题，在许多领域都得到了应用。本文通过对图像修复技术及方法的总结和展望，为进一步完善图像修復理论做准备。关键词图像修复技术;偏微分方程的方法;纹理合成方法 1 图像修复技术的发展数字图像修复是数字图像处理技术的一个重要分支，其主要工作原理是利用数字图像已知区域来修复未知区域，用前后帧的领域信息来填充未知的图像待修复区。数字图像修复的主要目的是使观察者无法察觉图像已被修改，或者使图像获得更好的视觉效果。图像修复方法可以应用于图像编码、图像修改、目标隐藏、图像传输、图像压缩等方面。从图像修复的发展历史分析，图像修复方法是一项比较久远的技术，在很早的文艺复兴时期就出现了。战乱年代，由于珍贵的艺术品被多次易手，再经过长期的风化、油墨脱落，就难免有所损伤，人们为了保持作品的原有整体视觉效果，对艺术作品中丢失或损坏的部分进行修复。这种修复主要是由富有经验的人员采用手工方式直接在原始作品上进行处理，处理结果一旦形成就不可能再更改，稍有疏忽就将对珍贵的艺术品造成不可挽回的损失，因而具有相当高的风险。数字图像修复方法的研究起源于20世纪的50年代初期，当时美国和苏联在太空争霸赛中首次用到了数字图像恢复技术。因为那时人类获得了大量有关地球和太阳系的图片，但是受当时的成像传感器和成像技术条件的限制，使得这些图片存在严重的退化变质现象。为了不让这些通过高科技手段得到的技术研究成果付之东流，人们迫切需要研发新的技术提高这些图片的质量，提取图像中的有用信息，数字图像修复技术就是在这样的背景下产生的。由于数字图像恢复所处理的问题是一个病态的反问题，它设法用一个数学过程来描述，图像修复也无法表示出其逆过程，人们无法从最终的退化影像中获得准确的原始影像信息。如果破损区域较大，结构比较复杂，对它的修复将有更强的主观性，这时的各种预测只要在边界处能和已知数据吻合的上，就能构成一个成功的修复结果，这就表现出更强的病态性。因此，许多学者一直追求图像修复研究的有效方法。当今世界日益数字化，图像修复已经成为信息技术领域的一个新的活跃研究方向，在图像处理、视觉分析、电影业等领域中具有极其广泛的应用。一些优秀的图像修复算法已经被集成

盲目图像复原算法研究背景意义现状及趋势

盲目图像复原算法研究背景意义现状及趋势 1图像复原算法的研究意义和背景 (1) 2盲目图像复原方法研究现状 (2) 3盲目图像复原方法发展趋势 (3) 1图像复原算法的研究意义和背景数字图像处理这门学科的形成也是和社会生产力发展的需要分不开的。早期的图像处理是由于通讯方面的要求而发展起来的，这就是本世纪20年代传真技术的发明和发展。其后，由于宇宙探索方面的要求，需要处理大量在宇宙探测器上拍摄下来的不清楚的其他天体(如月球、火星等)以及地球本身的照片，这些需求大大的促进了数字图像处理技术的发展。到现在，图像处理技术的发展，己经远远突破了这两个领域，被广泛地应用到科学研究、工农业生产、军事技术、政府部门、医疗卫生等许多领域。图像复原算法的研究是数字图像处理中非常重要的一个领域，它的研究成果也被广泛地应用到各个研究和生产领域。在图像成像的过程中，图像系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图像中某些个别像素点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图像中的一个空间区域变得模糊起来。前者称为点退化，后者称为空间退化。此外还有数字化器、显示器、时间、彩色，以及化学作用引起的退化。总之，使图像发生退化的原因很多，如果我们把退化模型简化成真实图像与一个卷积算子卷积的结果，那么图像的复原过程就可以看成是一个反卷积的问题。反卷积属于数学物理问题中的一类“反问题”，反问题的一个共同的重要属性是其病态，即其方程的解不是连续地依赖于观测数据，换句话说，观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。因此，由于采集图像受噪声的影响，最后对于图像的复原结果可能偏离真实图像非常远。由于以上的这些特性，盲图像复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。但由于盲图像复原技术在许多领域的广泛应用，因而己经成为迅速兴起的研究热点。随着多媒体技术的发展，计算机网络技术的广泛应用和宽带信息网络的建立，信息在人们的工作、学习和生活中发挥越来越重要的作用，其中最直接最主要的信息是图像信息，在各类图像系统中，由于图像的传送和转换，如成像、复制扫描、传输、显示等，总要造成图像的降质，典型的表现为图像模糊、失真、有噪声等，而在众多的应用领域中，又需要清晰的、高质量的图像。因此，改善图像质量，恢复图像具有非常重要的意义。

数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文

数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文关于数字图像处理及其应用的研究摘要：首先对数字图像处理的关键技术以及相应的处理设备进行详细的探讨，然后对数字图像处理的应用领域以及发展趋势进行详尽论述。关键词：数字图像处理：关键技术；应用领域 0 引言人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。约有75％的信息是通过视觉系统获取的。数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术，上世纪20年代Bartlane电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时；上世纪50年代，计算机的发展，数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣；1964年，数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理；但是直到上世纪六十年代末至七十年代扔，由于离散数学理论的创立和完善，使之形成了比较完整的理论体系，成为一门新兴的学科。数字图像处理的两个主要任务：如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析；对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。图像处理的范畴是一个受争论的话题，因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。

1 数字图像处理主要技术概述不论图像处理是基于什么样的目的，一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理，如加工以及输出，所以关于数字图像处理的研究，其主要内容可以分为以下几个过程。图像获取：这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像，同时，将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。数据压缩和转换技术：通过数据压缩和数据转换技术的研究，减少数据载体空间，节省运算时间，实现不同星系遥感数据应用的一体化。图像分割：虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法，但由于背景的多变性和复杂性，至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。图像校正：在理想情况下，卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度；而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关，使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异，从而区分地物目标。图像复原，以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量表达与描述，图像分割后，输出分割标记或目标特征参数；特征提取：计算描述目标的特征，如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。图像增强：显示图像中被模糊的细节。或是突出图像中感兴趣的特征。图像识别：统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。

基于matlab的数字图像增强算法研究与实现

基于matlab的数字图像增强算法研究与实现摘要图像在获取和传输过程中，会受到各种噪声的干扰，使图像退化质量下降，对分析图像不利。图像的平滑或去噪一直是数字图像处理技术中的一项重要工作。为此，论述了在空间域中的各种数字图像平滑技术方法。关键字：数字图像；图像增强；平滑处理

目录第一章、概述 2 1.1 图像平滑意义 2 1.2图像平滑应用 2 1.3噪声模型 (3) 第二章、图像平滑方法 5 2.1 空域低通滤波 5 2.1.1 均值滤波器 6 2.1.2 中值滤波器 6 2.2 频域低通滤波 7 第三章、图像平滑处理与调试 9 3.1 模拟噪声图像 9 3.2均值滤波法 11 3.3 中值滤波法 14 3.4 频域低通滤波法 17 第四章、总结与体会 19 参考文献 20 第一章、概述 1.1图像平滑意义图像平滑（S m o o t h i n g）的主要目的是减少图像噪声。图像噪声来自于多方面，有来自于系统外部的干扰（如电磁波或经

电源窜进系统内部的外部噪声），也有来自于系统内部的干扰（如摄像机的热噪声，电器机械运动而产生的抖动噪声内部噪声）。实际获得的图像都因受到干扰而有噪声，噪声产生的原因决定了噪声分布的特性及与图像信号的关系。减少噪声的方法可以在空间域或在频率域处理。在空间域中进行时，基本方法就是求像素的平均值或中值；在频域中则运用低通滤波技术。图像中的噪声往往是和信号交织在一起的，尤其是乘性噪声，如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边缘轮廓，线条等模糊不清，从而使图像降质。图像平滑总是要以一定的细节模糊为代价的，因此如何尽量平滑掉图像的噪声，又尽量保持图像的细节，是图像平滑研究的主要问题之一。 1.2图像平滑应用图像平滑主要是为了消除被污染图像中的噪声,这是遥感图像处理研究的最基本内容之一,被广泛应用于图像显示、传输、分析、动画制作、媒体合成等多个方面。该技术是出于人类视觉系统的生理接受特点而设计的一种改善图像质量的方法。处理对象是在图像生成、传输、处理、显示等过程中受到多种因素扰动形成的加噪图像。在图像处理体系中,图像平滑是图像复原技术针对“一幅图像中唯一存在的退化是噪声”时的特例。 1.3噪声模型 1.3.1噪声来源一幅图像可能会受到各种噪声的干扰，而数字图像的实质就是光电信息，因此图像噪声主要可能来源于以下几个方面：光电传感器噪声、大气层电磁暴、闪电等引起的强脉冲干扰、

数字图像处理论文

华东交通大学理工学院课程设计报告书所属课程名称数字图像处理期末论文分院电信分院专业班级14 计科学号20140210440214 学生姓名习俊指导教师熊渊 2016 年12 月13 日

摘要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，主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。本文论述了用Matlab编程对数字图像进行图像运算的基本方法。图像运算涵盖了MA TLAB程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等基本知识及其应用（点运算是图象处理的一个重要运算）。以及对图像加入噪声、图像缩放和图像旋转。关键词图像点运算；代数运算；几何运算；图像缩放；图像旋转

目录绪论第一章图像运算 2.1点运算 2.2代数运算 2.3几何运算第二章程序设计与调试结束语参考文献

绪论早期的计算机无论在计算速度或存储容量方面，难于满足对庞大图像数据进行实时处理的要求。随着计算机硬件技术及数字化技术的发展，计算机、内存及外围设备的价格急剧下降，而其性能却有了大幅度的提高。图像信息是人类获得外界信息的主要来源，数字图像处理技术越来越多的应用于人们日常工作、学习和生活中。和传统图像处理相比，它具有精度高、再观性好、通用性和灵活性强等特点。在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中也得到了广泛应用。近几年来，随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从1个专门领域的学科，变成了1种新型的科学研究和人机界面的工具。数字图像作为一门新兴技术，它是二十一世纪五十年代数字计算机发展到相当水平后开拓出来的计算机应用新领域，它把图像转换成数据矩阵存放于计算机中，并进行滤波、增强、删除等处理，包括图像输入输出技术、图像分析、变换于处理技术以及图像识别和特征提取等方面。六十到七十年代数字处理技术的理论和方法更加完善，其准确性、灵活性和通用性逐步提高。在日常生活中，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和利用指纹、虹膜、面部等特征的身份识别等均是图像处理的广泛应用。进行数字图像处理时主要涉及数字图像点运算处理，针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算，有效地改变了图像的直方图分布。

数字图像处理结课论文

数字图像处理结课作业 --数字图像频域增强方法及在matlab中的实现学生姓名：学号：学院：理学院班级：电科班指导教师：

摘要:图像增强的目的是使处理后的图像更适合于具体的应用，即指按一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，使之改善图像质量，加强图像判读和识别效果的处理技术。从总体上可以分为两大类:空域增强和频域增强。频域处理时将原定义空间中的图像以某种形式转换到其他空间中，利用该空间的特有性质方便的进行图像处理。而空域增强是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。本文主要从空域展开图像增强技术，重点阐明数字图像增强处理的基本方法，介绍几种空域图像增强方法。关键词：图像增强 MATLAB 空域增强锐化空间滤波平滑空间滤波

目录： 1、何为数字图像处理及MATLAB的历史 2、空间域图像增强技术研究的目的和意义 3、空间域的增强 3.1 背景知识 3.2 空间域滤波和频域滤波之间的对应关系 3.3 锐化滤波 3.4 平滑滤波 4、结论 1、何为数字图像处理及MATLAB的历史数字图像处理（digital image processing）,就是利用数字计算机或者其他数字硬件,对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算,以提高图像的实用性。例如从卫星图片中提取目标物的特征参数,三维立体断层图像的重建等。总的来说,数字图像处理包括运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。目前数字图像处理的应用越来越广泛,已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域,在国民经济中发挥越来越大的作用。 MATLAB是由美国Math Works公司推出的软件产品。MATLAB是“Matric Laboratory”的缩写,意及“矩阵实验室”。MATLAB是一完整的并可扩展的计算机环境,是一种进行科学和工程计算的交互式程序语言。它的基本数据单元是不需要指定维数的矩阵,它可直接用于表达数学的算式和技术概念,而普通的高级语言只能对一个个具体的数据单元进行操作。它还是一种有利的教学工具,它在大学的线性代数课程以及其它领域的高一级课程的教学中,已成为标准的教学工具。

数字图像增强算法分析

数字图像增强算法分析马琳,于宁 (哈尔滨市勘察测绘研究院,黑龙江哈尔滨150000) 摘要:在阐明图像增强处理基本方法基础上,对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,基于模糊集理论的图像增强算法,基于小波变换的图像增强算法,基于人眼视觉特性的彩色图像增强算法及基于神经网络的图像增强算法)做简单介绍,对现有直方图的均衡化算法进行分析、对比,综合多种算法对现有直方图均衡化算法做改进,得出一种新的直方图均衡化方法。关键词:图像增强;直方图均衡化;M AT LA B;对比度增强中图分类号:P 211 文献标识码:A 文章编号:1008 5696(2011)01 0122 04 Analysis of Digital Image Enhancement Algorithm M A Lin,YU Ning (H arbin City P ro specting and M apping Resear ch I nstit ute,Har bin 150000,China) Abstract:Based on the ex po sitio n for the fundam ental methods o f im ag e enhancem ent pr ocessing ,it sim ply introduces sever al kinds of representative image enhancement alg orithm (im ag e enhancement algo rithm based on histo gram equalization,image enhancement algorithm based on fuzzy set theor y,im ag e enhance m ent alg orithm based on w avelet transform ,image enhancem ent algor ithm based on hum an visual property and image enhancement algo rithm based on artificial neural netw o rk).Carries o n the analysis and contr ast to the ex isting histog ram equalization algo rithm.Finally,w e synthesize m any kinds of algor ithms to make som e improvements to the ex isting histog ram equalization alg orithm and o btain one new histog ram equali zing method. Key words:im age enhancement;histog ram equalizatio n;M AT LAB;contr ast enhancem 收稿日期:2010 09 10 作者简介:马琳(1982-),女,助工,研究方向:测绘工程. 1 研究目的和意义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(掩盖)图像中某些不需要的特征,使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中,不分析图像降质的原因,处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同,分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算,基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正,是一种间接增强算法 [1] 。 2 直方图与直方图均衡化 2.1 直方图 1)直方图又称质量分布图,是一种几何形图表,它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况,画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。 2)图像的直方图。以灰度图为例,假设图中一共只有0、1、2、3、4、5、6、78种灰度,0代表黑色,7代表白色,其它数字代表0~7之间不同深浅的灰度,见图1。统计的结果如下,横轴标示灰度级别(0~7),纵轴标示每种灰度的数量,见图2。 Photoshop(PS)中的显示,见图3。

数字图像修复技术的研究与应用

西安建筑科技大学硕士学位论文数字图像修复技术的研究与应用专业：信号与信息处理硕士生：李苏莉指导教师：王慧琴教授摘要数字图像修复可以对局部区域内有数据丢失或损坏的数字图像按照某种特定规则进行修复，使其恢复图像的完整性。该技术在修复文物字画、修复由网络传输等原因引起的残缺图像、去除图像及视频中的文字和划痕、以及移除图像中的目标物等方面得到广泛应用。本文概述了数字图像修复技术的基本原理和研究现状，分析了多种典型的数字图像修复算法的优缺点及其适用范围。在此基础上，提出了两种数字图像修复算法： (1) 基于p-Laplace算子的CDD图像修复算法。该算法利用图像的局部正交坐标系，分析其扩散能力。利用了p-Laplace算子的可变参数p值介于1与2之间时既能克服由CDD模型引入的阶梯效应，又能杜绝由调和模型引入的边缘模糊的优点来填充受损区域，采用半点差分格式，设计图像修补的数值算法。该算法主要修复有划痕的旧照片和被文字覆盖的图像。仿真实验表明，该算法能快速收敛，图像边缘过渡更加自然，修复效果得到改善。 (2) 自适应模板的图像修复算法。该算法在进行搜索匹配时采用自适应模板，即匹配模板的大小可根据图像的局部块均匀度而自适应地变化；在更新置信度时，为了避免“累计误差”导致错误匹配的持续发生，取“累计误差”的双曲正切函数作为更新后的置信度，从而可以截断错误匹配。仿真实验结果证明，该方法比基于样本的图像修复方法能更好地修复图像边缘和复杂纹理，减少了因“累计误差”而产生的“垃圾物”。关键词：数字图像修复；曲率驱动扩散；p-Laplace算子；块均匀度；置信度；优先值

数字图像处理论文

安徽工程大学论文题目：数字图像处理图像增强算法的研究学院：计算机与信息学院班级：软件141 姓名：程健学号：3140704135 指导老师：卢桂馥 2017年6月9日

摘要在我们的实际生活、生产中，人们直接获得的原始图像并不能够直接运用到生活、生产中，因为原始图像在生成、传输和转换过程中可能会受到多种因素的影响，如各种各样的噪声、通道带宽等，往往会出现清晰度下降、对比度偏低等降质现象，为了使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适，往往需要提高图像质量。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信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适。本文研究了图像增强的一些常用方法，包括空域图像增强、频率域图像增强，并用MATLAB 编程设计了相应的实验，对图像增强效果进行了验证。关键字：图像增强；图像；算法；空域增强；频率增强

Abstract In our daily life and production, people often can't used the raw image directly, because of the generation and transformation of the original image, it may be affected by many factors, such as a variety of kinds of noise and channel bandwidth. The sharpness and contrast is decreasing and have low qualities. in order to make the image more suitable for some particular application after processing than the original, we often need to improve image quality. Images enhance is in a particular need to highlight a picture in the information, and weaken or remove certain need of information in the process, its purpose is to make the image of a specific application is better than the original image. This paper studies the image of some common method, including airspace images enhance and increase the frequency domain, and images matlab programming, design corresponding to picture to enhance the effect of the verification. Key words:Image enhancement; the airspace strengthened; the frequency domain enhancement

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？

数字图像修复技术在文物保护中的应用

数字图像修复技术在文物保护中的应用【摘要】当今信息化的时代，计算机技术的快速发展，极大的促进了社会的进步。文物保护在文艺复兴时期就已经开始，对文物进行修复对当时的修复工作者提出了巨大的技术要求，稍有疏忽便会造成巨大的损失。随着科学技术的进步，数字成像技术逐渐应用到文物保护当中来，许多有价值的文物因此得到保护。本文将重点论述数字图像修复技术在文物保护中的应用，针对数字图像修复文物虚拟图片的概念及意义进行讲述，同时为大家呈现运用数字图像修复技术保护文物的历史和方式方法，最后还将展现这一前沿科技在实际实践当中的运用，展示数字图像修复技术在文物保护当中的巨大作用。【关键词】数字图像;文物保护;虚拟修复;计算机技术当今信息化的时代，计算机技术的快速发展，极大的促进了社会的进步。目前，数字图像随处可见，随着数码相机、数字摄像机等设备的发展，越来越多的实体被转化为数字图像，这些图像经过计算机的加工、创造与设计，最后在多种媒体上展示给人们。同时，文物实体修复的研究和应用已经非常普遍，文物是人类在历史发展过程中遗留下来的产物，它从不同程度上反映了人类社会生活的状态，是人类研究自身文化进步的宝贵遗产。但是，经过历史的侵蚀，遗留下来的文物并不是所有的都会完整的保留下来，很大一部分信息都会在历史的冲刷中丢失。文物修复贯穿整个文物的研究和交流，经过文物修复可以满足文物研究和保护的需求，也更能满足文物观赏上的视觉要求。文物修复和图像修复存在共性，早期文艺复兴时期艺术品的修复就是运用图像修复对文物进行还原。当今世界，结合数字图像修复技术，可以将文物领域的修复通过计算机在电脑上实现虚拟修复。这一项应用在国内都处于起步阶段，本文也将首先这一技术概念与意义，方式方法以及技术运用进行一些论述。一、数字图像文物虚拟修复的概念和意义 “基于数字图像修复技术的文物虚拟修复技术就是针对文物数字图像损失和损坏的部分，利用现存的图像信息，按照一定规则对其进行修补，其目的是恢复已有信息损的图像，使修补后的数字图像接近或者达到原图视觉效果”。[1]我们没有足够的信息能够保证被损毁的部分能够被完整的正确的修复，只能从人类心理这一角度进行完善，提出各种可能的方案来处理这个问题。在文物领域，由于很多不可抗拒的因素，出土时期的文物不可避免会存在一些物理或者化学上的反应，致使文物无法完整的呈现在我们的面前，文物的缺失和不完整，极大的影响了文物的交流和欣赏。长期以来，文物的修复都是通过文