1、课程设计（论文）课程名称：题 目： 图像增强方法的研究 院 （系）： 机械电子工程系 专业班级： 通信工程 1001 班 姓 名： 田 运 阳 学 号： 201006020104 指导教师： 吴 萌 年 月 日西安建筑科技大学华清学院课程设计（论文）任务书专业班级： 通信1001 学生姓名： 田运阳 指导教师（签名）：一、课程设计（论文）题目图像增强方法的研究二、本次课程设计（论文）应达到的目的了解国内外图像增强技术的发展状况，熟悉有里程碑代表的经典算法，对现有的图像增强方法的实际应用需求和缺陷提出可能解决的新方案，并对该方案进行仿真实验得到改善后的效果。三、本次课程设计（论文）任务的主要内容
2、和要求（包括原始数据、技术参数、设计要求等）图 像 增 强 的 方 法 分 为 空 域 法 和 频 域 法 两 种 ， 空 域 法 是 对 图 像 中 的 像 素 点进 行 操 作 ， 用 公 式 描 述 如 下 ： g(x,y)=f(x,y)*h(x,y) 其 中 是 f(x,y)原 图 像 ； h(x,y)为 空 间 转 换 函 数 ； g(x,y)表 示 进 行处 理 后 的 图 像 。 频 域 法 是 间 接 的 处 理 方 法 ， 是 先 在 图 像 的 频 域 中 对 图 像 的 变 换 值 进行 操 作 ， 然 后 变 回 空 域 。 例 如 ,先 对 图 像 进 行 傅 里 叶
3、 变 化 到 频 域 ， 再 对图 像 的 频 谱 进 行 某 种 滤 波 修 正 ， 最 后 将 修 正 后 的 图 像 进 行 傅 里 叶 反 变 化到 空 域 ， 以 此 增 强 图 像 。四、应收集的资料及主要参考文献：数字图像处理 冈萨里斯图像工程 清华大学 章毓晋五、审核批准意见教研室主任（签字）目 录摘要 21 绪论21.1 课题研究目的及意义.21.2 国外研究现状.31.3 国内研究现状41.4 图 像 增 强 的 应 用 概 况 .52 数字图像增强处理方法简介 62.1 基本概念 62.2 图像增强处理方法 63 图像增强 83.1 空域变换增强 83.1.1 增强对比度
4、 83.1.2 调试与分析 104 总结与展望 134.1 总结 134.2 展望 13参考文献 14摘 要数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后给出对数增强、对比度增强、求反等几种常用的增强方法，通过 Matlab 实验得出的实际处理效果来表达。关键词: MATLAB；图像增强；频域；空域；1 绪论本章简略介绍课题的研究目的及意义，该课题国内外研究现状。1.1 课题研究目的及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
5、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。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。图 像 是 人 类 获 取 和 交 换 信 息 的 主 要 来 源 ， 因 此 ， 图 像 处 理
6、的 应 用 领 域 必然 涉 及 到 人 类 生 活 和 工 作 的 方 方 面 面 。1.2 国 外 研 究 现 状20 世纪 20 年代图片第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。当时人们通过字符模拟得到中间色调的方法来还原图像。早期的图像增强技术往往涉及硬件参数的设置，如打印过程的选择和亮度等级的分布等问题。在 1921 年年底提出了一种基于光学还原的新技术。在这一时期由于引入了一种用编码图像纸带去调制光束达到调节底片感光程度的方法，使灰度等级从 5 个灰度级增加到 15个灰度等级，这种方法明显改善了图像复原的效果。到 20 世纪 60 年代早期第一台可以执行数字图像处理任务的大型计算机制造出
7、来了，这标志着利用计算机技术处理数字图像时代的到来。1964 年，研究人员在美国喷气推进实验室(JPL)里使用计算机以及其它硬件设备，采用几何校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等增强方法对航天探测器“徘徊者 7 号”发回的几千张月球照片进行处理，同时他们也考虑太阳位置和月球环境的影响，最终成功地绘制出了月球表面地图。随后他们又对 1965 年“徘徊者 8 号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂的数字图像处理，使图像质量进一步提高。这些成绩不仅引起世界许多有关方面的注意而且 JPL 本身也更加重视对数字图像处理地研究和设备的改进，并专门成立了图像处理实验室 IPL。在 IPL 里
8、成功的对后来探测飞船发回的几十万张照片进行了更为复杂的图像处理，最终获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图。从此数字图像增强技术走进了航空航天领域。 20 世纪 60 年代末和 20 世纪 70 年代初有学者开始将图像增强技术用于医学图像、地球遥感监测和天文学等领域。X 射线是最早用于成像的电磁辐射源之一，在 1895 年 X 射线由伦琴发现。20 世纪 70 年代 Godfrey N. Hounsfield 先生和 Allan M. Cormack 教授共同发明计算机轴向断层技术：一个检测器围绕病人，并用 X 射线源绕着物体旋转。X 射线穿过身体并由位于对面环中的相应检测器收集起来。其原理
9、是用感知的数据去重建切片图像。当物体沿垂直于检测器的方向运动时就产生一系列的切片，这些切片组成了物体内部的再现图像。到了 20 世纪 80 年代以后，各种硬件的发展使得人们不仅能够处理二维图像，而且开始处理三维图像。许多能获得三维图像的设备和分析处理三维图像的系统已经研制成功了，图像处理技术得到了广泛的应用。进入 20世纪 90 年代，图像增强技术已经逐步涉及人类生活和社会发展的各个方面。计算机程序用于增强对比度或将亮度编码为彩色，以便解释 X 射线和用于工业、医学及生物科学等领域的其他图像。地理学用相同或相似的技术从航空和卫星图像中研究污染模式。在考古学领域中使用图像处理方法已成功地复原模糊
10、图片。1.3 国 内 发 展 状 况在借鉴国外相对成熟理论体系和技术应用体系的条件下，国内的增强技术和应用也有了很大的发展。总体来说，图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和应用期 4 个阶段。初创期开始于 20 世纪 60 年代，当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示，大多采用中、大型机对其进行处理。在这一时期由于图像存储成本高，处理设备造价高，因而其应用面很窄。20 世纪 70年代进入了发展期，开始大量采用中、大型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式，特别是出现了 CT 和卫星遥感图像，对图像增强处理提出了一个更高的要求。到了 20 世纪 80 年代，图像增强技术进入普
11、及期，此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。20 世纪 90 年代进入了应用期，人们运用数字图像增强技术处理和分析遥感图像，以有效地进行资源和矿藏的勘探、调查、农业和城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。在生物医学工程方面，运用图像增强技术对 X 射线图像、超声图像和生物切片显微图像等进行处理，提高图像的清晰度和分辨率。在工业和工程方面，主要应用于无损探伤、质量检测和过程自动控制等方面。在公共安全方面，人像、指纹及其他痕迹的处理和识别，以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。图像增强是图像处理的重要组成部分，传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥
12、了极其重要的作用。随着对图像技术研究的不断深入和发展，新的图像增强方法不断出现。例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中，提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题，并且随着交互式图像增强技术的应用，可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展：例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。这些算法通过分割图像，然后在子层图像内做均衡处理，较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题，并且可以控制子层灰度映射范围，增强效果较好。1.4 图像增强的应用概况1.航 空 航 天 领 域 的 应 用早在 60
13、 年代初期，第 3 代计算机的研制成功和快速傅里叶变换的提出，使图像增强技术可以在计算机上实现。1964 美国喷气推进实验室(JPL)的科研人员使用 IBM7094 计算机以及其它设备，采用集合校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等方法对航天探测器“徘徊者 7 号”发回的几千张月球照片成功的进行了处理。随后他们又对“徘徊者 8 号”和“水手号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂地数字图像处理，使图像质量得到进一步的提高，从此图像增强技术进入了航空航天邻域的研究与应用。同时图像增强技术的发展也推动了硬件设备的提高，比如 1983 年 LANDSAT-4 的分辨率为 30m，而如今发
14、射的卫星分辨率可达到 3-5m 的范围内。图像采集设备性能的提高，使采集图像的质量和数据的准确性和清晰度得到了极大地提高。 2.生 物 医 学 领 域 的 应 用图像增强技术在生物医学方面的应用有两类，其中一类是对生物医学的显微光学图像进行处理和分析，比如对红细胞、白细胞、细菌、虫卵的分类计数以及染色体的分析；另一类应用是对 X 射线图像的处理，其中最为成功的是计算机断层成像。1973 年英国的 EMI 公司在制造出第一台 X 射线断层成像装置。由于人体的某些组织，比如心脏、乳腺等软组织对 X 射线的衰减变化不大，导致图像灵敏度不强。由此图像增强技术在生物医学图像中得到广泛的应用。 3.工 业
15、 生 产 领 域 的 应 用图像增强在工业生产的自动化设计和产品质量检验中得到广泛应用，比如机械零部件的检查和识别、印刷电路板的检查、食品包装出厂前的质量检查、工件尺寸测量、集成芯片内部电路的检测等等。此外计算机视觉也可以应用到工业生产中，将摄像机拍摄图片经过增强处理、数据编码、压缩送入机器人中，通过一系列的控制和转换可以确定目标的位置、方向、属性以及其它状态等，最终实现机器人按照人的意志完成特殊的任务。 4.公 共 安 全 领 域 的 应 用在社会安全管理方面，图像增强技术的应用也十分广泛，如无损安全检查、指纹、虹膜、掌纹、人脸等生物特征的增强处理等等。图像增强处理也应用到交通监控中，通过电
16、视跟踪技术锁定目标位置，比如对有雾图像、夜视红外图像、交通事故的分析等等。2 数字图像增强处理基本简介2.1 基本概念图像增强是将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些关 注的特征，抑制非关注的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。增强图象中的有用信息，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，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，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。2.2 图像增强处理
17、的方法简介2.1.1 空间变换增强空间变换增强又包含了增强对比度和图像求反。增强对比度实际是增强原图像的各部分的反差。实际中往往是通过原图中某两个灰度值之间的动态范围来实现的。对图像求反是将原来的灰度值翻转，简单的说就是使黑变白，使白变黑。普通的黑白底片和照片就是这样的关系。具体的变换就是将图像中每个像素的灰度值根据变换曲线进行映射。2.1.2 空域滤波增强空域滤波可分为线形滤波和非线形滤波两类。线形滤波器的设计常基于对傅立叶变换的分析。另外各种滤波器根据功能又主要分成平滑滤波和锐化滤波。平滑可用低通来实现，锐化可用高通来实现平滑滤波器：它能减弱或消除傅立叶空间的高频分量，但不影响在低频分量。
18、因为高频分量对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分，滤波器将这些分量滤去可使图像平滑。锐化滤波器：它能减弱或消除傅立叶空间的高频分量2.1.3 频域增强频域增强的基本原理是：卷积理论是频域技术的基础。设函数 f（x,y）与线性位不变算子 h（x,y）的卷积结果是 g（x,y） ，即 g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)那么根据卷积定理在频域有：G(x,y)=H(u,v)F(u,v)其中 G(x,y)、 H(u,v)、F(u,v)分别是 g(x,y)、h(x,y)、f(x,y)的傅立叶变换。频域增强的两个关键步骤：（1）将图像从空域转换到频域所需的变换及将图像从频域空间转换回空域
19、所需的变换；（2）在频域空间对图像进行增强加工操作。常用的频域增强方法有低通滤波和高通滤波。低通滤波也称低频滤波器。图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频度，而图像的边缘和噪声对应于高频部分。因此能降低高频成分幅度的滤波器就能减弱噪声的影响。高通滤波也称高频滤波器，它的频值在 0 频率处单位为 1，随着频率的增长，传递函数的值逐渐增加；当频率增加到一定值之后传递函数的值通常又回到 0 值或者降低到某个大于 1 的值。在前一种情况下，高频增强滤波器实际上是依照能够带通滤波器，只不过规定 0 频率处的增益为单位 1。实际应用中，为了减少图像中面积大且缓慢变化的成分的对比度，有时让0 频率处的增益
20、小于单位 1 更合适。如果传递函数通过原点，则可以称为laplacian 滤波器。3 图像增强图像增强是一类基本的图像处理技术，其目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更好、更有用的图像。这里的好和有用要因具体的应用目的和要求而异，并且所需的具体增强技术也可不同。目前常用的增强技术根据其处理所进行的空间不同，可分为基于图像域的方法和基于变化域的方法。第一类，直接在图像所在的空间进行处理，也就是在像素组成的空间里直接对像素进行操作；第二类，在图像的变化域对图像进行间接处理。空域增强方法可表示为：g(x,y)=EHf(x,y)其中 f（ x，y）和 g（x，y）分别为增强前后的图像，E
21、H 代表增强操作。3.1 空域变换增强3.1.1 增强对比度增强对比度实际是增强原图像的各部分的反差。实际中往往是通过原图中某两个灰度值之间的动态范围来实现的（如图 3-1） 。图 3-1 增强对比度在图 3.11 中可以看出，通过变换可以使原图的较高的和较低的灰度值的动态范围减小了，而原图在二者之间的动态范围增加了，从而其范围的对比度增加了。图一X1=imread(psb.jpg);figure,imshow(X1)f0=0;g0=0;f1=70;g1=30;f2=180;g2=230;f3=255;g3=255;r1=(g1-g0)/(f1-f0);b1=g0-r1*f0;r2=(g2-g
22、1)/(f2-f1);b2=g1-r2*f1;r3=(g3-g2)/(f3-f2);b3=g2-r3*f2;m,n=size(X1);X2=double(X1);for i=1:mfor j=1:nf=X2(i,j);g(i,j)=0;if(f=0)elseg(i,j)=0;endendendfigure,imshow(mat2gray(g)求反图四高通滤波I1=imread(122.jpg);figure,imshow(I1)f=double(I1);g=fft2(f);g=fftshift(g);N1,N2=size(g);n=2;d0=5;n1=fix(N1/2);n2=fix(N2/2
23、);for i=1:N1for j=1:N2d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2);if d=0h=0;elseh=1/(1+(d0/d)(2*n);endresult(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);X2=ifft2(result);X3=uint8(real(X2);figure,imshow(X3)4 总结与展望4.1 总结通过二周的学习，我虽然没有对图像增强的技术完全掌握，但也收获不少，对图像增强的本质有了更加深入的了解，对以后学习图像的处理打下了坚实的基础，更重要的是学习到了图像除了的思想，对以前学习的matlab程序更
24、好的实践与复习，将理论与实践结合，更透彻的理解图像处理的的思想。4.2 展望随着计算机处理能力的不断增强，数字图像处理学科在飞速发展的同时，也越来越广泛地向许多其他学科快速交叉渗透，使得图像作为信息获取以及信息的利用等方面也变得越来越重要。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。利用 MATLAB 来实现数字图像处理使数字图像处理更加方便简单。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、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使数字图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。参考文献1徐明远，刘增力， MATLAB 仿真在信号处理中的应用 ，西安电子科技大学出版社，2009.112于万波， 基于 MATLAB 的图像处理 ，清华大学出版社，2008.33飞思科技产品研发中心， MATLAB6.5 辅助图像处理 ，电子工业出版社，20104章毓晋， 图像处理与分析 ，北京清华大学出版社 2009.75张志涌， 精通 MATLAB6.5 ， 北京北航电子版，2008.12
