图像增强算法综合应用课程设计
图像处理有关的课程设计
图像处理有关的课程设计一、教学目标本课程的学习目标主要包括知识目标、技能目标和情感态度价值观目标。
通过本课程的学习，学生将掌握图像处理的基本原理、方法和技巧，包括图像的表示、图像增强、图像滤波、边缘检测和图像分割等。
同时，学生将能够运用所学的知识解决实际问题，提高图像处理的实践能力。
此外，学生将培养对图像处理的兴趣和热情，增强创新意识和团队合作精神。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括图像处理的基本概念、图像的表示和运算、图像增强、图像滤波、边缘检测和图像分割等。
具体包括以下几个方面的内容：1.图像处理的基本概念：图像处理的目的、方法和应用领域。
2.图像的表示和运算：图像的数学模型、图像的像素运算和图像的坐标变换。
3.图像增强：图像增强的目的、方法和算法，包括直方图均衡化、对比度增强和锐化等。
4.图像滤波：图像滤波的目的、方法和算法，包括线性滤波、非线性滤波和高斯滤波等。
5.边缘检测：边缘检测的目的、方法和算法，包括Sobel算法、Canny算法和Prewitt算法等。
6.图像分割：图像分割的目的、方法和算法，包括阈值分割、区域增长和边缘追踪等。
三、教学方法为了实现课程目标，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
通过这些教学方法的综合运用，将激发学生的学习兴趣和主动性，提高学生的学习效果和实践能力。
1.讲授法：通过教师的讲解和演示，向学生传授图像处理的基本原理、方法和技巧。
2.讨论法：通过小组讨论和课堂讨论，引导学生主动思考和探索图像处理的问题和解决方案。
3.案例分析法：通过分析典型的图像处理案例，让学生了解图像处理在实际应用中的作用和效果。
4.实验法：通过实验操作和数据分析，培养学生动手能力和实际解决问题的能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将选择和准备适当的教学资源。
教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
图像增强算法的综合实验教学研究
计算机教育Computer Education58第 11 期2017 年 11 月 10 日图像增强算法的综合实验教学研究徐 琪， 曾卫明， 章夏芬（上海海事大学 信息工程学院，上海 201306）摘 要：针对计算机图像处理课程中算法公式复杂难懂，原理枯燥又抽象的问题，以图像增强算法为例，设计并讲解3个理论联系实践的综合小实验，引导学生进一步理解算法的原理和动机，为计算机图像处理课程中图像增强算法的教学提供参考。
关键词：计算机图像处理；图像增强算法；图像灰度分布调整；图像平滑；图像锐化0 引 言图像增强是计算机图像处理课程中算法的综合性比较强的1章,面对枯燥而又抽象的算法公式，本科生在学习过程中普遍表示理解有困难，更重要的是学生对于这些算法的动机和算法的实际应用没有直观清楚的认识。
因此，在该课程章节配套的实验教学环节，设计1套贴近学生平常能接触到的实际问题的综合实验，使同学们通过编程实验理解算法步骤，灵活融合各种相关算法以解决实际问题，从而能够深刻领悟算法背后的动机是非常重要而有意义的。
1 图像增强算法教学现状图像处理是一门交叉性学科，其中的图像增强是要通过对图像的某些特征进行强调和锐化，以便显示、观察或进一步分析处理，其算法融合了矩阵运算、信号滤波、微分差分等比较复杂的数学计算和信息论原理。
有些教师认为，数字图像在计算机中的表达就是1个数矩阵，对图像进行增强操作，实际上是对矩阵进行操作，对矩阵表达和操作的深入了解是学好图像增强不可缺少的条件。
因此，大部分学时用来强调数学中的矩阵运算，但1个屏幕接1个屏幕的数学公式和矩阵使学生产生畏难情绪，影响学生学习图像增强的兴趣。
有些教师选择避开数学原理，直接从计算机编程角度来进行实验教学，利用较多学时来重点讲解关键算法的编程实现，应用背景讲解缺乏细节。
在这种教学方式下，学生是对关键算法进行了编程实现，却很难将所学的基本理论知识与相关应用领域建立起联系，谈不上灵活应用与创新。
图像处理专业课程设计
图像处理专业课程设计一、教学目标本课程的学习目标主要包括知识目标、技能目标和情感态度价值观目标。
知识目标要求学生掌握图像处理的基本理论、方法和算法；技能目标要求学生能够熟练使用图像处理软件，进行图像增强、复原、压缩和分割等操作；情感态度价值观目标要求学生培养对图像处理技术的兴趣和热情，提高创新能力和团队合作意识。
通过对本课程的学习，学生将能够：1.描述图像处理的基本概念、原理和方法。
2.解释图像处理中的常见算法和技术。
3.使用图像处理软件进行基本的图像处理操作。
4.分析图像处理问题的解决方案，并进行评估。
5.展示团队合作和创新的意识，提高问题解决能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括图像处理的基本理论、方法和算法，以及图像处理软件的使用和操作。
教学大纲如下：1.图像处理基本概念：图像的表示和描述，图像的类型和格式。
2.图像处理基本运算：图像增强、图像复原、图像压缩和图像分割。
3.图像处理算法：边缘检测、特征提取和图像识别。
4.图像处理软件使用：Photoshop、Matlab等软件的基本操作和应用。
三、教学方法本课程的教学方法包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法。
通过多样化的教学方法，激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：教师讲解图像处理的基本概念、原理和方法，引导学生理解并掌握相关知识。
2.讨论法：学生分组讨论图像处理问题，培养团队合作和创新意识。
3.案例分析法：分析实际图像处理案例，让学生学会将理论知识应用于实际问题。
4.实验法：学生动手操作图像处理软件，进行实际操作和技能训练。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。
教学资源应能够支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验。
1.教材：选用权威、实用的图像处理教材，如《数字图像处理》（Gonzalez et al.）。
2.参考书：提供相关的图像处理参考书籍，供学生深入学习和研究。
3.多媒体资料：制作课件、教学视频等多媒体资料，帮助学生形象地理解图像处理原理。
图像的增强 图象处理及应用 教学课件
i M 1 j N 1
f (x, y) 1
2
2
f (x i, y i)
MN I M 1 j N 1
2
2
图象处理及应用
如果图象中的噪声是随机不相关的加性噪声，窗口内各点 的噪声是独立等分布的，则经过上面的平滑后，信噪比可 提高倍。图象的平滑这种做法实现的是一种简单的低通滤 波器（low pass filter）。它可以有效地减弱或去除傅里叶 空间的高频分量，保留低频的有效信号。使图象中灰度值 突变的边缘得以平滑，图象将变得柔和一些（也模糊一 些）。 使用滤波器对图象进行处理中最有意义的操作是利用模板 对图象进行卷积处理，所谓的模板就是形如下式所示线性 距阵：
图象处理及应用
中值滤波：
中值滤波也是一种典型的低通滤波器，它的目的是在保护 图象边缘的同时去除噪声。所谓中值滤波，就是指把以某 点(x,y)为中心的小窗口内的所有象素的灰度按从大到小的 顺序排列，将中间值作为(x,y)处的灰度值(若窗口中有偶数 个象素，则取两个中间值的平均)。这种平滑方法对脉冲 干扰和椒盐噪声效果较好。 中值滤波与邻域平均法就处理效果相比较而言，应用邻域 平滑模板，图象平滑了，但是也使边界模糊了。而中值滤 波不仅能很容易去除孤立点、线等形式的噪声和去除二值 噪声并且可以很好地保持原有的图象边缘；Gauss模板对 付高斯噪声非常有效，而中值滤波对于高斯噪声则无能为 力。但要注意的是，当窗口内噪声点的个数大于窗口宽度 的一半时，中值滤波的效果不好。这是很显然的。
LPBITMAPINFO lpbmi;
lpbmi = (LPBITMAPINFO)lpDIB;
LPBITMAPINFOHEADER pbi=(LPBITMAPINFOHEADER)lpbmi;
基于深度学习的图象增强算法设计
基于深度学习的图象增强算法设计摘要:近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的突破。
图像增强是计算机视觉中重要的任务之一，它能够提高图像的质量和可视性。
本文旨在设计一种基于深度学习的图像增强算法，通过学习图像的特征，提高图像的清晰度、对比度和细节，以便在各个领域中得到更好的应用。
1. 引言图像增强是图形学和计算机视觉领域中的一个重要任务，它涉及到提高图像的品质和可视性。
传统的图像增强算法通常基于统计学方法或滤波器，这些方法在某些情况下表现良好，但在复杂图像上可能存在一些限制。
深度学习作为一种新兴的机器学习技术，通过学习大量数据的特征，能够自动地从图像中提取有用的特征。
因此，基于深度学习的图像增强算法具有更好的性能和更广泛的适用性。
2. 方法本文提出了一种基于深度学习的图像增强算法。
该算法分为以下几个步骤：2.1 数据准备首先，我们需要收集并准备用于训练和测试的图像数据集。
数据集应该包括不同类型和品质的图像，以保证算法的鲁棒性。
2.2 模型设计接下来，我们设计一个适用于图像增强的深度学习模型。
可以使用卷积神经网络（CNN）或生成对抗网络（GAN）等深度学习模型来构建图像增强模型。
2.3 模型训练通过将准备好的图像数据集输入到深度学习模型中，可以对模型进行训练。
在训练过程中，我们可以使用不同的损失函数和优化算法，以提高模型的性能。
2.4 图像增强训练完成后，我们可以使用训练好的模型对输入的图像进行增强。
通过学习到的特征，模型能够提高图像的清晰度、对比度和细节。
3. 实验和结果本文使用一个包含不同类型和品质的图像数据集进行实验。
我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用交叉验证方法进行评估。
实验结果表明，基于深度学习的图像增强算法能够显著提高图像的质量和可视性。
对比传统的图像增强算法，我们的算法能够更好地保持图像的细节和色彩分布，并在各个领域中得到更好的应用。
4. 讨论和展望尽管本文提出的基于深度学习的图像增强算法取得了良好的效果，但仍存在一些局限性。
数字图像处理中的图像增强算法设计与评估
数字图像处理中的图像增强算法设计与评估图像增强是数字图像处理中的重要任务之一，它旨在改善图像的视觉质量，使图像更适合人眼观察或用于特定应用。
图像增强算法可以通过增强图像的对比度、颜色、细节或去除噪声等方式来改善图像。
本文将介绍数字图像处理中常用的图像增强算法的设计原理和评估方法。
图像增强算法可以分为两大类：基于直方图变换的方法和基于滤波器的方法。
其中，基于直方图变换的方法通过调整图像的像素值分布来实现增强效果。
常见的直方图变换方法包括线性拉伸、直方图均衡化和自适应直方图均衡化等。
线性拉伸通过将原始图像的像素值线性映射到新的范围内来改善图像的对比度。
直方图均衡化通过对原始图像的像素值进行非线性映射，使得图像的像素值分布更加平均，从而增强图像的细节和对比度。
自适应直方图均衡化算法在直方图均衡化的基础上进行改进，通过对图像进行分块处理来提高增强效果。
另一类图像增强算法是基于滤波器的方法。
这类算法通过在图像上应用不同类型的滤波器来改变图像的频率和空间特性，从而实现图像增强。
其中，均值滤波器和中值滤波器是常用的空间域滤波器。
均值滤波器通过对图像的像素值进行平均来减少噪声，但同时也会使图像变得模糊。
中值滤波器通过计算像素邻域中的中值来去除椒盐噪声等突发噪声，但在保持边缘细节的同时也会降低图像的对比度。
频域滤波器如傅里叶变换和小波变换可以有效地增强图像的细节和边缘。
为了评估图像增强算法的效果，可以使用各种质量评估指标。
最常用的指标之一是峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）。
PSNR通过比较原始图像和增强图像之间的像素差异来评估增强效果，其数值越高表示图像质量越好。
除了PSNR外，还可以使用结构相似性指标（Structural Similarity Index，SSIM）来评估增强效果。
SSIM通过比较原始图像和增强图像的结构信息来度量它们之间的相似性，其数值越接近1表示图像质量越好。
图像增强实施方案
图像增强实施方案图像增强是数字图像处理中的重要技术，通过调整图像的对比度、亮度、色彩等属性，可以改善图像的质量，使其更加清晰、鲜艳。
在实际应用中，图像增强技术被广泛应用于医学影像、遥感图像、安防监控等领域。
本文将介绍图像增强的实施方案，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、图像增强的基本原理。
图像增强的基本原理是通过调整图像的灰度值、对比度、色彩等属性，使图像在视觉上更加清晰、鲜艳。
常用的图像增强方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波等。
灰度拉伸通过线性或非线性变换来扩展图像的灰度范围，增强图像的对比度；直方图均衡化通过重新分布图像的像素值来增强图像的对比度；滤波则通过滤波器对图像进行平滑或锐化处理，改善图像的质量。
二、图像增强的实施方案。
1. 灰度拉伸。
灰度拉伸是一种简单有效的图像增强方法，可以通过线性或非线性变换来扩展图像的灰度范围，增强图像的对比度。
实施灰度拉伸的步骤如下：（1）确定灰度范围，首先需要确定图像的灰度最小值和最大值，即确定图像的灰度范围。
（2）线性变换，根据确定的灰度范围，对图像进行线性变换，将原始灰度范围映射到目标灰度范围。
（3）灰度拉伸，对图像进行灰度拉伸处理，将灰度范围扩展到整个灰度级别范围。
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，通过重新分布图像的像素值来增强图像的对比度。
实施直方图均衡化的步骤如下：（1）计算直方图，首先需要计算图像的灰度直方图，即统计图像中各个灰度级别的像素个数。
（2）计算累积分布函数，根据计算得到的直方图，计算图像的灰度累积分布函数。
（3）灰度映射，根据计算得到的灰度累积分布函数，对图像进行灰度映射，将原始灰度值映射到新的灰度值。
3. 滤波。
滤波是图像增强中常用的方法之一，通过滤波器对图像进行平滑或锐化处理，改善图像的质量。
常用的滤波器包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
实施滤波的步骤如下：（1）选择滤波器，根据图像的特点和需求，选择合适的滤波器，如均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
图像增强的毕业设计
1 引言课题的研究背景及意义数字图像处理(Digital Image Processing)是利用电脑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电脑和实时硬件实现的，因此也称之为电脑图像处理(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年代数字电脑发展到一定水平后，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电脑科学、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”图像进行处理使其到达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比照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〔比方图像的分割，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。
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《图像处理技术应用实践》课程设计题目图像增强算法综合应用
XXXX年XX月XX日
图像增强算法综合应用
梅雨
南京信息工程大学计算机与软件学院，南京 210044
摘要：图像增强是指 增强图像中的有用信息， 它可以是一个 失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效 果。
运用空间域与频率域相结合的算法，去除随机噪声和周期噪声的混合噪声，提高图像质量。
关键词： 随机噪声；周期噪声；空间域和频率域去噪
1任务描述
图像增强处理：设计一套空间域与频率域结合的图像增强算法, 的带噪声
图像，去除噪声，提高图像质量。
（1） 已知：噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声；
（2） 要求： a ） 去噪处理后，计算均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果
b ） 撰写完整的科技报告（形式类似科技论文）表述自己的算法设计，算法实现与 算法评估过程。
第一组图片：
第二组图片:
处理以下任一组图片中
(a) Origi H51I image
(b) Distoned image
(a) Oriy inj] image (b) Dii$tort^d.
d0 = 27; 2图像增强算法
2.1问题分析
(1) 图片中加入了随机噪声和周期噪声混合噪声。
针对不同的噪声，不同的去噪方法 效果不同，因此应该采用不同的去噪方法以达到最好的去噪效果。
(2) 随机噪声应在空间域去除，而空域去噪方法中，中值滤波法效果最好。
(3) 周期噪声应在频域中消去。
(4) 去除噪声后的图像仍然可以改善处理。
(5) 均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果。
2.2算法设计
(1) 读入初始图片及加噪图片。
clc;
clear;
f=imread( 'D:\dogOrigi nal.bmp'
); g=imread( 'D:\dogDistorted.bmp' );
(2) 利用空域滤波，去除随机噪声，此时用中值滤波法，并显示它的频谱图。
g3=medfilt2(g,[3,3]);
原图 去除随机噪声
图1空域滤波后的图像与原图的比较
(3)
利用频域滤波，去除周期噪声。
先转化成
double 型，进行傅里叶变换，再转化
成数据矩阵，最后利用低通滤波去除周期噪声。
F = double(g);
% 数据类型转换， MATLAB^支持图像的无符号整型的计算
G = fft2(F); % 傅里叶变换
G= fftshift(G); %
转换数据矩阵
[M,N]=size(G);
nn = 2;
% 二阶巴特沃斯 (Butterworth) 低通滤波器
m = fix(M/2); n = fix(N/2); for i = 1 : M
for j = 1 : N
d = sqrt((i-m)A2+(j-n)^2);
h = 1/(1+0.414*(d/d0)A(2*nn)); %
result(ij) = h * G(i,j);
end
end
图2去除混合噪声后的图像与原图的比较(4 )计算均
方误差评估去噪效果。
[m n]=size(p);
l=f-p;
he=sum(sum(l));
avg=he/(m* n);
k=l-avg;
result1=(sum(sum(k.A2)))/(m* n);
if result1==0
disp('dog图均方误差');
result2=0
else disp('dog图均方误差');
result2=sqrt(result1)
end
3算法实现
代码clc;
clear;
f=imread('D:\dogOriginal.bmp');
subplot(421);imshow(f),title(' 原图'); f1=double(f);
f2=fft2(f1); % 傅立叶变换
原图去除随机噪声去噪后的图
计算低通滤波器传递函数
f2=fftshift(f2);
subplot(422);imshow(log(abs(f2)),[]),title(' 原图频谱图');
g=imread('D:\dogDistorted.bmp');
subplot(423);imshow(g),title(' 混合噪声图'); g1=double(g);
g2=fft2(g1); % 傅立叶变换
g2=fftshift(g2); subplot(424);imshow(log(abs(g2)),[]),title(' 混合噪声频谱图'); %空域滤波,去除随机噪声(中值) g3=medfilt2(g,[3,3]);
subplot(425);imshow(g3),title(' 去除随机噪声'); g4=double(g3);
F1=fft2(g3);% 对图像进行傅立叶变换
F1=fftshift(F1);% 移频
figure,subplot(426),imshow(log(abs(F1)),[]),title(' 去除随机噪声频谱图'); %频域滤波
G= F1;
[M,N]=size(G);
nn = 2; % 二阶巴特沃斯(Butterworth) 低通滤波器
d0 = 27;
m = fix(M/2);
n = fix(N/2);
for i = 1 : M
for j = 1 : N
d = sqrt((i-m)A2+(j-n)^2);
h = 1心+0.414*(d/d0)A(2* nn)); %计算低通滤波器传递函数
result(i,j) = h * G(i,j);
end
end
result = ifftshift(result);
g = ifft2(result);
p= uin t8(real(g));
subplot(427);imshow(p,[]),title('去噪后的图');
subplot(428);imshow(log(abs(result)),[]),title('去噪后的频谱图');
%计算均方误差
[m n]=size(p);
l=f-p;
he=sum(sum(l));
avg=he/(m* n);
k=l-avg;
result1=(sum(sum(k.A2)))/(m* n);
if result1==0
disp('dog图均方误差');
result2=0
else
disp('dog图均方误差');
result2=sqrt(result1)
end
4运行结果
原图频谱图
混合噪声频谱图
随机噪声频谱图
去噪后的频谱图
图3分步去噪与原图的比较
去除随机噪声
原图
混合噪声图
去噪后的图
R New to MATLAB? Watch tkis X/ideo. see ExamDlem. or r&ad Getting MartmcL
日y圏期方误差
result 2 -
2. 0245
A»l
图4均方误差结果
5程序分析
通过本次设计，我发现去噪后的图不如原图清晰，去噪效果不是很好，可以采用其
他算法观察去噪效果，也可以采用锐化函数对图像进一步锐化，提高图像质量。
参考文献：
[1] 章毓晋•图像工程（上册）：图像处理（第3版），清华大学出版社，2012
[2] 徐炜君、刘国忠.空间域和频域结合的图像增强技术及实现，中国测试，2009,7
[3] 余成波.数字图像处理及MATLAB实现，重庆大学，2003。