频域图像增强方法研究

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

摘要:图像增强处理技术是图像处理领域中一项基本的,也是很重要的技术,一直是图像处理领域中不可回避的研究课题。因为一幅图像总是可能受到各种因素的干扰影响,造成图像质量的下降。图像增强包含两个方面内容:一是消除噪声,二是增强(或保护)图像特征。对图像恰当增强,能使图像去噪的同时特征得到较好保护,使图像更加清晰明显,从而提供给我们准确的信息。常用的图像增强技术各有其特点和效果。

论文在介绍图像频域增强原理的基础上,在频域内通过对Butterworth低通滤波器增强方法进了研究,介绍了相关的理论和数学模型,并给利用MATLAB工具进行实现。通过各种滤波后图像比较,实验证明在质量较差的图像中,选择不同的滤波算法对图像的增强在准确性上均有不同。

关键词:图像增强;Butterworth低通滤波器;MATLAB

Abstract:I mage enhancement in image processing technology is a basic and very important technology, the field of image processing has been a research topic can not be avoided. Because an image is always possible interference by various factors, resulting in a decline in image quality. Image enhancement includes two aspects: First, eliminate the noise, the second is enhanced (or protected) image features. Appropriate image enhancement, image denoising can be well protected at the same time features, to make the image more clearly evident, thus providing us with accurate information. Commonly used image enhancement techniques have their own characteristics and effects.

Paper, introducing the principle of image enhancement based on frequency domain, in the frequency domain through the Butterworth low-pass filter enhancement into the study, describes the relevant theoretical and mathematical models and tools to use MATLAB implementation. After filtering through a variety of image comparison, real proof of poor image quality, choose a different algorithm for image enhancement filter of accuracy are different.

Key words:Image enhancement; Butterworth low-pass filter; MATLAB.

目录

1 绪论 (4)

1.1 课题研究的背景和意义 (4)

1.2 国内外研究情况 (6)

1.2.1 图像增强技术国外发展状况 (6)

1.2.2 图像增强技术国内发展状况 (7)

2 频域图像增方法 (8)

2.1 引言 (8)

2.2 频域增强定义和步骤 (8)

2.3 低通滤波 (8)

2.4 高通滤波 (10)

2.5 带通和带阻 (12)

2.6 同态滤波 (12)

2.7 小结 (13)

3 频域增强实例 (14)

3.1 低通滤波器 (14)

3.2 巴特沃斯低通滤波器 (15)

3.2.1 程序代码 (16)

3.2.2 运行结果 (17)

4 结束语 (19)

5 总结及展望 (20)

6 参考文献: (21)

7 致谢 (22)

1绪论

1.1课题研究的背景和意义

人类传递信息的主要媒介是语言和图像。据统计在人类接受的各种信息中视觉信息占80%,所以图像信息是十分重要的信息传递媒体和方式。图像传递系统包括图像采集、图像压缩、图像编码、图像存储、图像通信、图像显示这六个部分。在实际应用中每个部分都有可能导致图像品质变差,使图像传递的信息无法被正常读取和识别。例如,在采集图像过程中由于光照环境或物体表面反光等原因造成图像整体光照不均,或是图像采集系统在采集过程中由于机械设备的缘故无法避免的加入采集噪声,或是图像显示设备的局限性造成图像显示层次感降低或颜色减少等等。因此研究快速且有效地图像增强算法成为推动图像分析和图像理解领域发展的关键内容之一。

图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。很多由于场景条件的影响图像拍摄的视觉效果不佳,这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果,比如突出图像中目标物体的某些特点、从数字图像中提取目标物的特征参数等等,这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解。图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分,减弱或去除不需要的信息。这样使有用信息得到加强,从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。图像增强的应用领域也十分广阔并涉及各种类型的图像。例如,在军事应用中,增强红外图像提取我方感兴趣的敌军目标;在医学应用中,增强X射线所拍摄的患者脑部、胸部图像确定病症的准确位置;在空间应用中,对用太空照相机传来的月球图片进行增强处理改善图像的质量;在农业应用中,增强遥感图像了解农作物的分布;在交通应用中,对大雾天气图像进行增强,加强车牌、路标等重要信息进行识别;在数码相机中,增强彩色图像可以减少光线不均、颜色失真等造成的图像退化现象。

图像工程是一门综合学科,它的研究内容非常广泛,覆盖面也很大。从1996年起,《中国图像图形学报》上连续刊登了对图像工程文献统计分类的综述文章。根据各文献的主要内容将其分别归入图像处理、图像分析、图像理解、技术应用和综述5个大类,并在此基础上对国内15种有关图像工程的重要中文期刊进行了各期刊各类文献的统计和分析。选取的刊物名有:《CT理论与应用研究》、《测绘学报》、《电子测量与仪器学报》、《电子学报》、《电子与信息学报》、《计算机学报》、《模式识别与人工智能》、《数据采集与处理》、《通信学报》、《信号处理》、《遥感学报》、《中国生物医学工程学报》、《中国体视学与图像分析》、《中国图象图形学报》、《自动化学报》。

相关文档
最新文档