数字图像增强算法
基于中心环绕Retinex_算法的EPID_图像增强

径权重逐渐变小的特性,具有所谓的“3σ 规则”,在半径为
3σ 领域内的权重非常大。对图像亮度而言,该领域内的像
素对中心点的像素影响占据主要作用,该领域外的像素点对
中心像素的光照影响可忽略不计,因此其掩模的半径设计为
r=3σ。
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1 材料与方法
1.1 材料
所示。
G x,u
1
x u 2
e 2V 2
2SπVσ
f x f
(5)
为了正确地根据高斯函数形状来确定图像中的高斯掩 模,需要先分析高斯函数标准差 σ 与高斯掩模半级 r 之间的关 系。
设连续型随机变量 x 的概率密度如公式(6)所示。
瓦里安 Vital Beam 医用电子直线加速器 HMA5001 电子射 野影像系统,MATLAB 2008 软件。
1.2 方法
f x
1
e
x u 2
2V 2
2ÀπVσ
f x f
(6)
1.2.1 单尺度 Retinex(SSR)算法
在 Retinex 算法的发展史中,曾经出现过平方反比的环绕、 指数以及高斯指数形式等,其中高斯卷积函数形式的 Retinex 算法最具代表性 [2],其单尺度(SSR)如公式(1)所示。
南京理工大学的陈雾、任明武等对 Retinex 图像算法做了 比较深入的研究 [3-4],对彩色图片做了处理,提高了图像的清 晰度、细节及亮度,更有利于人眼识别,但对原始图片引起 的模糊并没做详细分析。张甲杰等 [5] 将多尺度 Retinex 应用于 KV 级医学图像,使图像暗区隐藏的信息得到了明显的显现。 由于 KV 级 X 射线主要以光电效应与物质相互作用,其光电效 应截面 σph 与 Z5 成正比,与 E3 成反比。在人体组织中,骨的 有效原子序数为 12.31,比水的有效原子序数高 7.42 倍,因此 KV 级射线穿过人体时,骨比水或软组织要衰减得更多。
数字图像处理实验报告 实验一 图像增强实验

实验一图像增强实验一、实验目标:掌握图像增强的算法。
二、实验目的:1. 了解灰度变换增强和空域滤波增强的Matlab实现方法2. 掌握直方图灰度变换方法3. 掌握噪声模拟和图像滤波函数的使用方法三、实验内容:(1)图像的点操作、邻域操作算法。
(2)图像的直方图处理算法。
四、实验设备:1.PIII以上微机; 2.MATLAB6.5;五、实验步骤:(1)读入图像:用matlab函数实现图像读入(可读入Matlab中的标准测试图像)(原始图像)(2)实现图像点操作运算(如gamma校正,对数校正等)(3)实现图像的邻域处理(实现均值滤波,拉普拉斯滤波)(4)实现直方图均衡处理matlab 源程序clear all;clc;f=imread('girl_noise.jpg');figure,imshow(f),title('原始图像');[m,n]=size(f);f0= im2double(f); % 整型转换为double 类f1=f0;std_i=zeros(1,m-2);%灰线处理for i=2:m-1%灰线处理std_i(i-1)=std(f0(i,:));if(std_i(i-1)<0.1)for j=1:mf0(i,j)=(f0(i-1,j)+f0(i+1,j))/2;endendendfigure,imshow(f0),title('滤除灰线后的图像');fz=f0-f1;[r,c]=find(fz~=0);%寻找灰线噪声的位置f2=f0;change=0;count=0;for i=3:m-2%白线处理for j=1:mif(abs(f0(i,j)-f0(i-1,j))>0.2&&abs(f0(i,j)-f0(i+1,j))>0.2) count=count+1;endif(count>n*0.8)count=0;change=1;break;endendif(change==1)for k=1:mf0(i,k)=(f0(i-1,k)+f0(i+1,k))/2;endchange=0;count=0;endendfigure,imshow(f0),title('滤除白线后的图像');fz1=f2-f0;[r1,c1]=find(fz1~=0); %寻找白线噪声的位置fn = medfilt2(f0); %反射对称填充figure, imshow(fn),title('中值滤波后的图像');f0 = im2double(fn); % 整型转换为double 类g =2*f0- imfilter(f0,w4, 'replicate'); % 增强后的图像figure, imshow(g),title('高提升滤波图像(A=2)');图像处理结果六、结果分析从上面结果可以看出,带状噪声处理部分,已经基本将带状噪声去除。
retinex算法步骤及公式_解释说明以及概述

retinex算法步骤及公式解释说明以及概述1. 引言1.1 概述在数字图像处理领域,Retinex算法是一种用于图像增强和色彩恢复的经典算法。
该算法通过模拟人眼对光线的运动和适应性来提取出图像中的有用信息,在许多计算机视觉和图像处理任务中都有广泛应用。
1.2 文章结构本文将详细介绍Retinex算法的步骤及公式,并解释其原理和概念。
接下来,我们将展示实验结果并与其他相关算法进行比较分析。
然后,我们会深入研究Retinex算法的实现流程,并通过具体的应用案例进行分析。
最后,我们总结文章的主要内容,并探讨Retinex算法未来发展的方向。
1.3 目的本文旨在为读者提供对Retinex算法的全面了解。
通过详细讲解该算法的步骤和公式,读者可以掌握它在图像增强和色彩恢复方面的应用原理。
同时,我们希望通过对实验结果和与其他算法比较分析的讨论,评估Retinex算法在不同任务中的优劣势。
最后,我们希望通过具体应用案例研究,帮助读者更好地理解Retinex 算法的实际应用场景,并为未来研究方向提供一些启示。
这样一个引言可以使读者对文章的内容有一个整体的了解,并且明确了文章的结构和目的。
2. retinex算法步骤及公式:2.1 算法步骤解释:Retinex算法是一种用于图像增强和颜色恢复的经典算法。
它基于人类视觉系统的原理,通过模拟光线在物体表面的传播和反射过程来改善图像的质量。
以下是Retinex算法的主要步骤:步骤1:获取输入图像首先,需要从相机或其他来源获取原始图像作为输入。
步骤2:颜色空间转换将RGB颜色空间转换为某个非线性颜色空间,如CIE XYZ或CIE Lab。
这样做是因为这些颜色空间更符合人眼对亮度和颜色感知的方式。
步骤3:计算局部对比度对图像进行高斯滤波,以计算每个像素周围区域的局部对比度。
这可以通过计算像素与其相邻区域之间亮度值的标准差得到。
步骤4:估计全局亮度对整个图像进行低通滤波,以估计全局亮度分量。
图像处理算法的原理与实现方法分析

图像处理算法的原理与实现方法分析图像处理算法是计算机视觉领域的重要内容之一,它涉及到对图像的数字化、增强、复原、分割和识别等方面的处理。
本文将针对图像处理算法的原理和实现方法进行详细的分析。
一、图像处理算法的原理1. 图像的数字化图像的数字化是将连续的图像转换为离散的数字图像,主要包括采样、量化和编码三个步骤。
- 采样:将连续图像在时间和空间上进行离散化,获取一系列采样点。
- 量化:采样得到的连续强度值需要转换为离散的灰度级别,常用的量化方法包括均匀量化和非均匀量化。
- 编码:将量化后的灰度值用二进制码表示,常见的编码方法有无损编码和有损编码。
2. 图像增强算法图像增强算法旨在改善图像的视觉效果,提高图像的质量和清晰度。
常用的图像增强算法包括灰度变换、直方图均衡化、滤波和边缘增强等。
- 灰度变换:通过对图像的灰度级进行变换,实现图像的对比度增强和亮度调整。
- 直方图均衡化:通过对图像的像素直方图进行变换,使得图像的像素分布更均匀,增强图像的对比度。
- 滤波:利用滤波器对图像进行平滑处理或者去除噪声,常用的滤波器有均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。
- 边缘增强:通过检测图像中的边缘信息,突出图像的边缘部分并增强其边缘对比度。
3. 图像复原算法图像复原算法主要用于修复经过变形、模糊或受损的图像,使其恢复原有的清晰度和细节。
- 噪声去除:通过滤波等方法消除图像中的噪声干扰,常用的去噪方法有中值滤波、小波去噪和自适应滤波等。
- 模糊恢复:对经过模糊的图像进行复原,常用的模糊恢复方法有逆滤波、维纳滤波和盲复原等。
4. 图像分割算法图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域或对象的过程,常用于图像识别和目标提取等任务。
- 阈值分割:根据图像中像素的灰度值,将图像划分为不同的区域。
- 区域生长:根据像素的相似性,将具有相似特征的像素进行合并,形成具有连续性的区域。
- 边缘检测:通过检测图像中的边缘信息,将图像分割为不同的物体或区域。
基于MATLAB的数字图像课程设计-图像频域增强高通滤波器算法设计

基于MATLAB的数字图像课程设计-图像频域增强高通滤波器算法设计目录1 设计任务及目的 (2)1.1 设计任务 (2)1.2 设计目的 (2)2 课程设计相关知识 (3)2.1 数字图像处理简介 (3)2.1.1 数字图像发展概述 (3)2.1.2 数字图像处理内容 (3)2.1.3 数字图像处理技术 (4)2.2 MATLAB简介 (5)2.2.1 MATLAB基本功能 (5)2.2.2 MATLAB产品应用 (6)2.2.3 MATLAB特点 (6)2.2.4 MATLAB系列工具优势 (6)3 图像频域高通滤波原理 (7)3.1 频域滤波增强步骤及流程框图 (7)3.2 傅立叶变换原理 (8)3.3 高通滤波器原理 (9)3.3.1 理想高通滤波 (9)3.3.2 巴特沃斯高通滤波 (9)3.3.3 指数高通滤波 (10)3.3.4 梯形高通滤波 (10)3.3.5 高斯高通滤波 (10)4 MATLAB程序代码 (10)5 仿真结果与分析 (15)5.1 仿真结果 (15)5.2 结果分析 (19)结论 (20)参考文献 (21)图像频域增强算法设计——高通滤波1设计任务及目的1.1设计任务利用所学的数字图像处理技术,建立实现某一个主题处理的系统,利用MATLAB软件系统来实现图像的频域滤波技术,要求:(1)学习和熟悉MATLAB软件的使用方法;(2)熟悉和掌握MATLAB 程序设计过程;(3)利用所学数字图像处理技术知识和MATLAB软件对图像进行高通滤波处理;(4)能对图.jpg、.bmp、.png格式进行打开、保存、另存、退出等一系列功能操作;(5)在程序开发时,必须清楚主要实现函数目的和作用,需要在程序书写时做适当注释说明,理解每一句函数的具体意义和使用范围;(6)比较几种高通滤波器对图像数字化处理效果的异同。
1.2 设计目的本次课程设计的目的在于提高发现问题、分析问题、解决问题的能力,进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。
数字图像处理冈萨雷斯空间域图像增强(共104张PPT)

例如每个象素点的灰度值用8bit表示,假设某像素点的灰度值为00100010,分解处理 如下 :
00100010
00000000(0) 00000010(2)
00000000(0)
00000000(0) 00000000(0)
001000(0302) 00000000(0)
这样这个位置的像素,就分解 成了8局部,各局部的值转成
1时 , 该 变 换 将
低 灰 度 值 ( 暗 值 ) 进 行 拉 伸
例 : 0.4时 , 该 变 换 将 动 态 范 围
从 [0,L5]扩 展 到 [0,L2]
1时 , 该 变 换 将
L5
高 灰 度 值 ( 亮 值 ) 进 行 拉 伸
3.2 根本灰度变换
幂次变换应用 (伽马)校正 s cr
00000000(0)
十进制就是该点在该位平面上
的灰度值。
④分段线性变换函数
3.2 根本灰度变换
位图切割
位图切割例如
位图切割在图像压缩和重建中的应用
重建:
①第n个bit平面的每个像素 2 n1 ;
②所有bit平面相加;
MATLAB 例子:线性变换
I=imread('pout.tif');
pout=double(I);
随机变量:不一定是均匀分布的
根据该方程可以由原图像的各像素灰度值直接得到直方图 均衡化后各灰度级所占的百分比
➢直方图均衡化处理的计算步骤如下:
(1)统计原始图象的直方图
是rk 输入图象灰度级; (2)计算直方图累积分布曲线
pr
rk
nk n
3.3 直方图处理
sk T(rk)j k0pr(rj)j k0nnj
使用Matlab进行图像增强与图像修复的方法

使用Matlab进行图像增强与图像修复的方法图像增强与图像修复是数字图像处理领域中的重要研究方向之一。
随着数字摄影和图像处理技术的快速发展,越来越多的应用需要对图像进行增强和修复,以提高图像的质量和视觉效果。
在本文中,我们将探讨使用Matlab进行图像增强和图像修复的方法。
一、图像增强方法图像增强是通过对图像进行处理,改善其质量,使其更加清晰、鲜明和易于观察。
下面将介绍几种常用的图像增强方法。
1. 灰度拉伸灰度拉伸是一种简单而有效的图像增强方法,通过拉伸图像的灰度范围,使得图像中的细节更加明确可见。
具体操作是将图像的最低灰度值映射到0,最高灰度值映射到255,中间的灰度值按比例映射到相应的范围。
在Matlab中,我们可以使用imadjust函数实现灰度拉伸。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法,通过对图像的灰度分布进行调整,使得图像的对比度得到增强。
具体操作是对图像的灰度直方图进行均衡化处理,将图像的灰度级分布均匀化。
在Matlab中,我们可以使用histeq函数实现直方图均衡化。
3. 锐化锐化是一种常用的图像增强方法,通过增强图像的边缘和细节,使得图像更加清晰和立体。
具体操作是对图像进行高通滤波,突出图像中的边缘信息。
在Matlab中,我们可以使用imsharpen函数实现图像锐化。
4. 去噪去噪是一种常用的图像增强方法,通过抑制图像中的噪声,提高图像的质量。
常见的去噪方法包括中值滤波、均值滤波和小波去噪等。
在Matlab中,我们可以使用medfilt2函数实现中值滤波。
二、图像修复方法图像修复是对图像中存在的缺陷或损坏进行补全或恢复的过程,以提高图像的可视化效果。
下面将介绍几种常用的图像修复方法。
1. 图像插值图像插值是一种常用的图像修复方法,通过根据已知的像素值推测缺失的像素值,从而补全图像中的缺失部分。
常见的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和双立方插值等。
在Matlab中,我们可以使用interp2函数实现图像插值。
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现

基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现1. 引言1.1 研究背景图像对比度增强是数字图像处理中的一个重要领域,它能够提高图像的视觉质量,使图像更加清晰、鲜明。
随着现代科技的快速发展,图像在各个领域的应用越来越广泛,因此对图像进行对比度增强处理的需求也越来越迫切。
在数字图像处理领域,图像对比度增强处理是一种经典的技术,通过调整图像的灰度级范围,提高图像的对比度,使图像更加清晰和易于观察。
对比度增强处理可以应用于医学影像、卫星图像、照片修复等领域,有效提升图像质量和信息量。
随着数字图像处理算法的不断发展和完善,基于matlab的图像对比度增强处理算法也得到了广泛研究和应用。
通过matlab编程实现图像对比度增强处理算法,可以快速、高效地对图像进行处理,并进行实验验证和效果分析。
研究基于matlab的图像对比度增强处理算法的研究与实现具有重要的理论意义和实际应用价值。
1.2 研究目的研究目的是探索基于matlab的图像对比度增强处理算法,通过对比不同算法的效果和性能进行分析,进一步提高图像的清晰度和质量。
具体目的包括:1. 深入理解图像对比度增强处理的基本原理,掌握常用的算法和技术;2. 研究基于matlab的图像对比度增强处理算法实现的方法和步骤,探究其在实际应用中的优劣势;3. 通过实验结果与分析,评估不同算法在提升图像对比度方面的效果和效率;4. 对现有算法进行优化与改进,提出更加有效的图像对比度增强处理方法;5.总结研究成果,为今后进一步完善图像处理技术提供参考和借鉴。
通过对图像对比度增强处理算法的研究与实现,旨在提高图像处理的效率和质量,满足不同应用领域对图像处理的需求,促进图像处理技术的发展和应用。
1.3 研究意义对比度增强处理是图像处理领域中一项重要的技术,在实际应用中有着广泛的使用。
通过增强图像的对比度,可以使图像更加清晰、鲜明,提高图像的质量和观感效果。
对比度增强处理在医学影像分析、卫星图像处理、数字摄影等领域都有着重要的应用。
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. '. 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》 .
'. 二、选题背景
(一)本课题的来源 数字图像增强处理的过程是数字图像处理的一个重要部分。许多视觉效果,由于动作场面条件差,需要图像增强技术,以提高人的视觉效果。例如,突出一些的图像中的目标对象的特性,识别目标对象的图像所描述数字图像的特征参数,以便于监测和理解。突出图像中人们感兴趣的部分,减少或彻底删除不需要的信息。这样不仅增强了图像信息,调整处理后的图像,也对人或计算机更加有用,更方便人或机器的识别。改进后的图像,可以更好地应用到其他的各个领域。
(二)课题研究的目的和意义:
将图像质量提高的目的是为了消除噪声,改善或保护图像的特征。当适当地提高了图像的质量时,图像会变得更清晰,还可以提供更准确的信息。我们常用的图像增强技术各有其特征和优缺点。
数字图像增强可以提高图像的视觉效果。要使用该图片,突出整个图像或其他地方的特色,图像中不同对象之间的差异增加了很多,更多地满足特定分析的需要。该方法涉及将信息有选择性地突出、显示图像中的感兴趣部分的特征,通过掩蔽图像和视觉图像中不期望的元素的一部分,相吻合的响应特性与原始图像数据转换的任何手段。当利用图像增强处理图像时,对图像劣化的原因进行了分析,处理后的图像不一定很接近原始图像。技术不断进步,在不同质量的图像增强处理上划分空间和算法。根据图像增强处理的过程和所处的空间不尽相同,将图像增强技术分为空间域算法和频域算法两大类。当直接基于图像空间灰度级运算进行算术处理时,叫做空间域算法,系数值图像频域算法是基于频域中的预定算法,对图像的系数值在特定转换域上进行变换的算法,并且是间接增强算法。
视觉感知是以视觉为基础,是人类最重要的手段。早期治疗的目的是为了提高和改善图像的质量和效果,以提高人类视觉效果为目的。可以在输入图像上处理低质量图像,并且可以提高输出图像的质量。图像增强、图像恢复、图像编码和图像压缩等是常用的图像处理方法。首次取得成功的应用是美国喷气推进实验室(JPL)。1964年7月,航天探测器徘徊者发回了数千张照片,他们仔细对这些照片一一进行图像处理,如形状校正、灰度转换,去除噪声。考虑到太阳位和. '. 月球环境的影响,最后他们成功地用计算机绘出了月球表面的图像,取得了巨大的成功。之后又对探测飞船发回的近万张图片进行了更复杂的处理,获得了月球的地形图,彩色地图和全景图,这为人类登月的壮举计划奠定了坚实的基础,同时也促进了数字图像这门学科的诞生。在太空探索技术研究领域中,数字图像处理技术发挥了重要作用。
在二十一世纪,随着计算机技术的不断提高和相关理论的不断完善,数字图像处理技术也随之发展,并在许多应用领域如航空航天、生物医学、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等取得了显着成果。现在图像处理技术越来越受到人们的重视,已经逐渐发展为一门举足轻重的学科了。
(三)国内外研究情况及发展状况 1.图像增强技术国外发展状况: 20世纪20年代图片首次通过海底电缆运输,早期人们用字符模拟图像的方法来使图像还原。最早的图像增强包括设置硬件设置的技术问题,如选择和分发印刷过程中的亮度水平,以及多久。
在20世纪60年代末和70年代,一些学者开始将技术扩展到影像医学成像,地球和天文学的遥感领域。电磁辐射的X射线源是最早的成像之一,通过伦琴在1895年发现,80年代以后,各种设备的发展使得有可能处理不仅与二维图像,并开始处理三维图像。许多设备能够获得已经被开发,和图像处理技术已被广泛使用的三维图像处理和分析系统的三维图像。20世纪90年代,图像增强技术已经逐步介入生活和人类社会发展的各个方面。软件用于增加对比度或亮度颜色编码来解释X射线图像,以及工业科学,医学和生物学的其它区域。 同或类似的技术航空和卫星图像的地理污染模式。在考古学领域中使用的图像处理方法,已经恢复到正常模糊图像。在高能源领域,如物理和实验离子和计算机技术等相关领域的电子显微镜,可以提升画面效果。直方图均衡方法是常用的图像增强技术之一。 2.图像增强技术国内发展状况: 由于国外的发展已经趋于成熟了,无论是在理论方面还是技术应用方面,因此,中国在借鉴国外技术的基础上,在技术及应用方面也有了很大的提升。从刚开始出现图像增强技术这个概念到该技术的成熟,先后经历了初始、发展、普及. '. 和应用四个过程。这四个阶段分别始于20世纪60年代、20世纪70年代、20世纪80年代和20世纪90年代。期初技术比较落后,图像处理仪器很笨重并且效果不佳,处理成本也非常高,所以应用面没有得到很大的扩展。进入20世纪70年代后,仪器还是采用比较大型的,但是对显示方法进行了优化,开始改用光栅扫描,并且相继有了CT和卫星遥感图像,随着技术和仪器的优化,对图像增强技术的要求也越来越高,在这一时期,图像增强技术得到了迅速发展。进入20世纪80年代后,人们对计算机的使用量越来越大,计算机在图像处理方面也发挥着越来越重要的作用。进入20世纪90年代后,图像增强技术发展到了应用期,数字图像增强技术开始逐渐被运用到各个领域,用于处理和分析遥感图像。例如在遥感领域方面,需要运用数字图像增强技术对航空遥感以及卫星遥感图像等进行处理,对有用的信息进行增强和优化。还可以用于自然灾害的预测、天气预报、环境监测等。在通讯领域方面,现在随着网络的普及,人们的生活已经离不开互联网了,越来越多的人不仅仅是打电话,而是直接通过视频聊天,通过视频开展会议,极大地克服了空间和地域的限制,这些都得益于利用数字图像增强技术把文字、照片等转化为电信号进行传递。在生物医学领域方面也有很广泛的用途。在军事、公安等方面,军事方面对目标的侦查和控制,警察可以利用监控和照片等对犯罪嫌疑人进行识别,以及指纹识别等。在工业生产方面课用于无损探伤、产品质量检测等。在图像处理领域中,图像增强技术占有重要的比重,在改善和增强图像质量方面,传统的图像增强技术骑着至关重要的作用,但只局限于传统的方面是远远不够的,随着对技术的不断探索和深入挖掘,图像增强方法也随之不断更新,这样就极大地促进了图像处理技术的发展。例如,一些科学家奇思妙想,最后模糊熵等模糊增强算法被成功地引入到图像增强算法中,包括所提出的松弛解决增强算法映射函数的选择和技术交互式图像增强的应用,可以主观上控制图像增强的运用。在利用图像增强时需要直方图均衡技术,也有许多新的发展,以保持算法,例如提出了直方图均衡算法:将多层直方图与亮度巧妙结合,动态分层直方图均衡。图像分割算法,并且在子层图像上进行均衡处理,均衡处理对直方图过度拉伸的问题更好地进行了处理,并且能够控制映射下子层灰度的区域,所以增强效果更好。
图像增强的方法主要有:空间域增强和频域增强。 . '. 三、空间域增强
术语“空间域”是指图像平面本身,这样的方法是基于直接处理的图像的像素。指的空间区域是改进的增强过程,其中直接在图像中的二维空间,即,该图像像素的处理操作。空间域处理可以由以下公式来定义:
其中,所述输入图像被处理的图像,T对f是其在本领域中所定义的操作。 空间域增强方法主要有: 灰度变换增强(线性灰度变换和非线性灰度变换)、直方图增强(直方图均衡化和直方图规定化)、图像平滑(领域平均法和中值滤波)和图像锐化等。
(一)灰度变换增强
灰度变换可以延伸图像对比度,达到使画面清晰,鲜明的效果。它是图像增强的重要工具。
灰度变换增强处理过程中,它是使用所述映射函数将输入图像的每个像素的灰度值被转换成灰度级的输出图像,即:
灰度变换增强处理可以选择多种灰度变换函数,如正比例函数、幂函数和指数函数等。
常用的灰度变换函数主要有: 1. 线性灰度变换 2. 非线性灰度变换 1. 线性灰度变换 按线性方程公式把输入图像(未处理过的图像)进行拉伸,根据其灰度值的动态范围扩展对应于拉伸区域或整个动态范围。
线性拉伸采用的变换公式一般: 输出图像的灰度的动态范围的值将确定C、R的大小。 假设未处理过的图像的灰度动态范围为,处理过的图像的灰度动