增强数字图象处理方法的研究

目录摘要......................................................2第一章数字图像处理技术...................................3一.引言...................................................3二.数字图像处理技术.......................................31.图像处理技术的概念.....................................32.图像处理技术的发展.....................................33.图像处理技术的主要特点.................................54.制约图像处理技术发展的因素.............................65.数字图像处理技术的研究内容.............................76.本文研究重点...........................................8第二章图像增强方法研究..................................10一.中值滤波.............................................10二.直方图规定化.........................................12三.试验与分析...........................................14第三章结论.............................................15主要参考文献............................................16数字图像增强方法研究[内容摘要]：叙述了数字图象处理技术的发展，基本原理和基本概念，介绍了数字图象处理的基本内容，对数字图象增强方法进行了总结，并对未来的发展趋势及发展方向进行了说明.在进行图像增强的处理过程中，如何有效的增强图像是图像分析中的一个难点，这一步处理的好坏将影响到后面图像处理的效果。文章根据中值滤波和直方图规定化各自的优缺点，提出了将中值滤波与直方图规定化相结合使用的方法。[关键字]：数字图象处理技术数字图象增强中值滤波直方图规定化对比度第一章数字图像处理技术一.引言图像处理科学是一项涉及多学科的综合性科学。它会聚了光学、电子学、数学、摄影技术和计算机技术等众多学科方面。它通过对原始图像的加工，使之能具备更好的视觉效果或能满足某些应用的特定要求。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它已广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能及工业检测等许多领域，井促使这些学科产生新的发展。二．数字图像处理技术1.图像处理技术的概念图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理(AnalogImageProcessing)和数字图像处理（DigitalImageProcessing)。数字图像处理，通俗地讲就是利用计算机对图像进行处理，因此，也称之为计算机图像处理(ComputerImageProcessing)。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力。一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。存在的问题主要在于处理速度，特别是进行复杂的处理更是如此。数字图像处理概括地说主要包括如下几项内容：几何处理(GeometricalProcessing)、算术处理(ArithmeticProcessing)、图像增强(ImageEnhancement)、图象复原(ImageRestoration)、图像重建(ImageReconstruction)、图像编码(ImageEncoding)、图像识别(ImageRecognition)、图像理解(ImageUnderstanding)。图像处理技术的发展涉及越来越多的基础理论知识。雄厚的数理基础及相关的边缘学科知识对图像处理科学的发展有越来越大的影响。2.图像处理技术的发展数字图像处理技术是20世纪60年代随着计算机技术和VLS（VeryLargeScaleIntegrator}的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上和实际应用中都取得了巨大的成就。视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础。早期图像处理的目的是改善图像质晕，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。首次获得成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片进行图像处理，如：几何校正、灰度变换、去除噪声，并考虑了太阳位和月球环境的影响，由计算机成功地绘出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，获得月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术探测研究中，数字图像处理技术都发挥巨大的作用。数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（ComputerTomograph）,CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术被授予诺贝尔奖，以表彰它对人类做出的划时代贡献。从20世纪70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理技术向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少的重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理沦，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。20世纪80年代末期，人们开始将其应用于地理信息系统，研究海图的自动读入、自动生成方法。数字图像处理技术的应用领域不断拓展。数字图像处理技术的大发展是从20世纪90年代初开始的。自1986年以来，小波理论和变换方法迅速发展，它克服r傅里叶分析不能用于局部分析等方面的不足之处，被认为是调和分析半个世纪以来工作之结晶。Ma11at于1988年有效地将小波分析应用于图像分解和重构。小波分析被认为是信号，图像分析在数学方法上的重大突破。随后数字图像处理技术迅猛发展，到目前为止，图像处理在图像通讯、办公自动化系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域的应用越来越多。进入21世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字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}程、}业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等。该技术成为一门引人注目、前景远大的新学科。3.数字图像处理技术的主要特点：数字图像处理技术的优点（1）再现性好数字图像处理和模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的真实再现。（2）处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更位，这意味着图像的数字化精度可以以满足任一应用需求。从原理上无论图像的精度要求有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就.可以了。（3）适用面宽图像图像可以来自于多种信息源。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像组合而成，因而均可以用计算机来处理。（4）灵活性高由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，极大地限制了光学图像处理能实现的目标，而数字图像处理不仅能完成线性运算，还能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均.可以用数字图像处理实现。（5）信息压缩的潜力大数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之问的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。4.制约数字图像处理技术发展的因素:目前，数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。如一幅256X256低分辨率黑白图像，要求约64K的数据量；对于分辨率为512X512的彩色图像，则要求768k数据量；如果要处理30帧秒的电视图像序列，则每秒要求500K~2.5M的数据量。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。数字图像处理占用的频带较宽，与音频信息相比，占用的频带要大几个数晕级，如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4KHz左右。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本高。由于图像是三维景物的二维投影，一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。5.数字图像处理技术的研究内容主要有以下几个方面：(1)图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大，因此，往往采用各种图像变换的方法，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅能减少计算量，还能获得更有效的处理。小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中有着广泛而有效的应用。(2)图像编码压缩图像编码压缩技术可以减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时问和减少所占用的存储器容量。压缩可以以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。(3)图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质晕，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般应根据降质过程建立降质模型，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。(4)图像分割图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。(5)图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可以采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像}}J采用二维纹理特征描述。随着研究的深入发展，已开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。(6)图像分类识别图像分类属于模式识别的范畴，主要内容是图像经过某些预处理后，进行图像分类和特征提取，从而进行分类。图像分类常采用经典的模式识别方法。近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。6.本文研究重点：在实际应用中，我们的系统获取的原始图像不是完美的，例如