图像增强处理技术研究
一．课题背景及意义
随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理近年来得到飞跃的发展，已经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。
它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量。在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。
图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。
图像增强的目的是增强图像的视觉效果，将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。它一般要借助人眼的视觉特性，以取得看起来较好地视觉效果，很少涉及客观和统一的评价标准。增强的效果通常都与具体的图像有关系，靠人的主观感觉加以评价。
目前图像增强处理的应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域。如对x 射线图片、CT 影像、内窥镜图像进行增强，使医生更容易从中确定病变区域，从图像细节区域中发现问题；对不同时间拍摄的同一地区的遥感图片进行增强处理，侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现；在煤矿工业电视系统中采用增强处理来提高工业电视图像的清晰度，克服因光线不足、灰尘等原因带来的图像模糊、偏差等现象，减少电视系统维护的工作量。图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。
二．基于点运算的图像增强技术
灰度变换
（1）利用matlab图像工具箱提供的函数imhist( ) 观察Mr.bmp 的直方图。
为了突出图像中感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间，可采用分段线性变换，把0-255整个灰度值区间分为若干线段，每一个直线段都对应一个局部的线性变换关系，常用的是三段线性变换方法，如图4.1所示。
图4.1 三段线性变换
其中f(x,y)，g(x,y)分别为原图像和变换后的图像的灰度级，max f 、max g 分别为原图像和变换后的图像的最大灰度级。灰度区间[a,b]为要增强的目标所对应的灰度范围，变换后灰度范围扩展至[c,d]。变换时对[a,b]进行了线性拉伸，而[0,a]和[b,max]则被压缩，这两部分对应的细节信息损失了。若这两部分对应的像素数较少，则损失的信息也相应较少。其数学表达式如式。
?????????≤<+-?--≤≤+-?--≤≤?=f y x f b d b y x f b f d g b y x f a c a y x f a b c d b y x f y x f a c y x g max ),(]),([max max ),(]),([),(0)
,(),(
分段线性变换可以根据用户的需要，拉伸特征物体的灰度细节，虽然其他灰度区间对应的细节信息有所损失，这对于识别目标来说没有什么影响。下面对一些特殊的情况进行了分析。令k1＝c/a ,k2=(d-c)/(b-a)，k3=(max g-d)/(max f-b)，即它们分别为对应直线段的斜率。
当k1=k3=0时，如图4.2（a ）所示，表示对于[a,b]以外的原图灰度不感兴趣，均令为0，而处于
[a,b]之间的原图灰度，则均匀的变换成新图灰度。
当k1=k2=k3=0，但c=d 时，如图4.2（b ）所示，表示只对[a,b]间的灰度感兴趣，且均为同样的白色，其余变黑，此时图像对应变成二值图。这种操作又称为灰度级（或窗口）切片。
当kl=k3＝1，c=d=max g 时，如图4.2（c ）所示，表示在保留背景的前提下，提升[a,b]间像素的灰度级。它也是一种窗口或灰度级切片操作。
图4.2 三段线性变换
MATLAB 软件中，imadjust 函数可以实现图像的灰度变换，通过直方图变换调整图像的对比度。
()gamma top bottom high low I imadjust
J ],[],[,= 其中，gamma 为校正量r ，][high low 为原图像中要变换的灰度范围，][top bottom 指定了变换后的灰度范围。
由于原始图像的灰度较暗，对比度不够强烈，所以调用Matlab 图像工具箱提供的函数imadjust ( )对其进行修正。结果如上图所示
J = imadjust(I,[0.0 0.5],[]);
imshow(I), figure, imshow(J)
结论:优势：可以充分利用图像中的亮度信息，明显改善图像质量，是一种常用的图像增强算法。 不足：对于受噪声影响明显的图像，该算法增强效果不明显。即不能有效地抑制噪声。而且，仅仅利用了图像中的局部信息。
直方图均衡化
（2）利用matlab 图像工具箱提供的函数histeq( ) 对Mr.bmp 进行直方图均衡化处理，观察处理前后两幅图像的直方图。
直方图均衡化过程如下：
（1）计算原图像的灰度直方图)(K r r P ；
（2）计算原图像的灰度累积分布函数k s ，进一步求出灰度变换表；
（3）根据灰度变换表，将原图像各灰度级映射为新的灰度级。
在MA TLAB 中，histeq 函数可以实现直方图均衡化。函数调用方法为：
),(N I histeq J =
该命令对灰度图像I 进行变换，返回有N 级灰度的图像J ，J 中的每个灰度级具有大致相同的像素点，所以图像J 的直方图较为平坦，当N 小于I 中灰度级数时，J 的直方图更为平坦，缺省的N 值为64。
histeq
功能：直方图均衡化。
用法：J = histeq(I,hgram) 将原始图像I 的直方图变成用户指定的向量hgram 。hgram 中的各元素的值域为[0,1]。
J = histeq(I,n) 指定直方图均衡后的灰度级数n ，默认值为64。
[J,T] = histeq(I,...) 返回从能将图像I 的灰度直方图变换成图像J 的直方图变换T 。
直方图均衡化增加了图像灰度动态范围，也增加了对象的对比度。
结论:优势：能够使得处理后图像的概率密度函数近似服从均匀分布，其结果扩张了像素值的动态范围，是一种常用的图像增强算法。
不足：不能抑制噪声。
三．图像平滑技术
（1） 线性滤波
输出图像的值等于输入图像滤波后值的局部平均，各个项具有相同的权。下面是平滑窗口分别为矩形和圆形的情况。
????????????????=11111
11111
111111111111111251],[k j h rect ???????
?????????=0111011111111111111101110211],[k j h circ 优势：实现简单，去噪效果明显。 不足：去噪的同时会导致结果图像边缘位置的改变和细节模糊甚至丢失。
（2） 非线性滤波
中值滤波是一种最常用的图像增强技术，是非线性滤波。对椒盐噪声有很好的去噪效果。
中值滤波是基于一个移动窗口并计算输入图像在窗口内的像素亮度值的中值作为输出图像窗口中心的像素值而产生的。给定的图像f(x,y)中的每一个点（m,n ），取其领域s 。设s 含有M 个像素{a1，a2
，
?，aM}，将其按大小排序，若M是奇数时，则位于中间的那个象素值就是修改后图像g(x,y)在点（m,n）处的像素值；若M是偶数则取中间两个象素的平均值作为修改后图像g(x,y)在点（m,n）处的象素值。
(1)利用matlab图像工具箱提供的函数imnoise ( ) 产生3幅不同的含噪图像并保存为bmp文件（噪声模型分别为gaussian，salt & pepper，speckle）。
J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);J = imnoise(I,'gaussian',0.02); J = imnoise(I,'speckle',0.02);
figure, imshow(J);figure, imshow(J);figure, imshow(J);
在MATLAB中提供了给图像加入噪声的函数imnoise
imnoise的语法格式为
J = imnoise(I,type)
J = imnoise(I,type,parameters)
其中J = imnoise(I,type)返回对原始图像I添加典型噪声的有噪图像J。
参数type和parameters用于确定噪声的类型和相应的参数。
(2)利用函数MyMeanFilter( )对加噪图像做“均值滤波”处理
新建一个M-File函数
function MyMeanFilter( J,wb)
I2= colfilt (double(J),[wb wb],'sliding','median'); %% 中值滤波
I2 = uint8(I2);
figure, imshow(I2)
title('the processed image by MyMeanFilter1')
注：J为含噪图像矩阵（默认），wb为滤波窗口尺寸。
J = imnoise(I,'gaussian',0.02);
figure, imshow(J);
分别输入如下的滤波窗口尺寸
MyMeanFilter(J,3)
MyMeanFilter(J,5)
MyMeanFilter(J,7)
实验结果：5像元×5像元滤波窗口能够取得较好的效果。随着领域的加大，图像的模糊程度也更加严重。
(3)利用matlab图像工具箱提供的函数medfilt2 () 对(1)生成的含噪图像进行中值滤波。
medfilt2()，中值滤波
J = medfilt2(I)用3×3的滤波窗口对图像A进行中值滤波。
J = medfilt2(I ,[m n])用指定大小为m×n的窗口对图像A进行中值滤波。
实验结果：对椒盐噪声的处理效果最好，中值滤波对于消除孤立点和线段的干扰十分有用，特别是对于二进噪声特别有效，但对于消除高斯噪声影响效果不佳。其突出的优点是在消除噪声的同时，还能保护边界的信息。
四.图像的锐化技术
图像锐化处理的作用是使灰度反差增强，从而使模糊图像变得更加清晰。图像模糊的实质就是图像受到平均运算或积分运算，因此可以对图像进行逆运算，如微分运算以突出图像细节使图像变得更为清晰。
由于拉普拉斯是一种微分算子，它的应用可增强图像中灰度突变的区域，减弱灰度的慢变化区域。因此，锐化处理可选择拉普拉斯算子对原图像进行处理产生描述灰度突变的图像，再将拉普拉斯图像与原始图像叠加而产生锐化图像。拉普拉斯锐化的基本方法可以由下式表示[15]：
f
x
y
y
-
=
f
g?
x
(
)
x
)
,
,
(2y
,
)
(
这种简单的锐化方法既可以产生拉普拉斯锐化处理的效果，同时又能保留背景信息：将原始图像叠加到拉普拉斯变换的处理结果中去，可以使图像中的各灰度值得到保留、灰度突变处的对比度得到增强，最终结果是在保留图像背景的前提下，突现出图像中小的细节。
结论:比较原始模糊图像和经过拉氏算子运算的图像，可以发现，图像模糊的部分得到了锐化，特别是模糊的边缘部分得到了增强，边界更加明显。但是，图像显示清楚的地方，经过滤波发生了失真，这也是拉氏算子增强的一大缺点。
图像增强算法研究综述 刘璐璐 宁波工程学院电子与信息工程学院计算机科学与技术071班，邮编:(315100) E-mail:375212239@https://www.doczj.com/doc/ef18972133.html, 摘要：本文简要介绍图像增强的概念和图像增强算法的分类，从图像的直方图均衡化处理方法，直方图规定化处理方法和图像平滑处理方法三方面对图像增强算法进行讨论和研究，并说明了图像增强技术的应用和前景展望。 关键词：图像增强直方图均衡化直方图规定化平滑处理 近年来，随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理得到了飞跃的发展，己经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量增强对某种信息的辨识能力，以更好的应用于现代各种科技领域，图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。在图像处理过程中，图像增强是十分重要的一个环节。 1.图像增强概念及现实应用 1.1 图像增强技术 图像增强是数字图像处理的基本内容之一。图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息。这类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更适合于人的视觉特性或机器识别系统，图像增强处理并不能增加原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，使处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。 1.2图像增强技术的现实应用 目前，图像增强处理技术的应用己经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。其中最典型的应用主要体现以下方面。 1
在借鉴国外相对成熟理论体系与技术应用体系的条件下,国内的增强技术与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、普及期与应用期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,特别就是出现了CT与卫星遥感图像,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与分析遥感图像,以有效地进行资源与矿藏的勘探、调查、农业与城市的土地规划、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、超声图像与生物切片显微图像等进行处理,提高图像的清晰度与分辨率。在工业与工程方面,主要应用于无损探伤、质量检测与过程自动控制等方面。在公共安全方面,人像、指纹及其她痕迹的处理与识别,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。图像增强就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了极其重要的作用。随着对图像技术研究的不断深入与发展,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。 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,如打印过程的选择与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,同时她们也考虑太阳位置与月球环境的影响,最终成功地绘制出了月球表面地图。随后她们又对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与设备的改进,并专门成立了图像处理实验室IPL。在IPL里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年代末与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、地球遥感监测与天文学等领域。X射线就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先生与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。其原理就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与分析处理三维图像的系统已经研制成功了,图像处理技术
毕业设计文献综述 题目：基于matlab的图像预处理技术研究 专业：电子信息工程 1前言部分 众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。 图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，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。首次获得实际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使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，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，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动
毕业设计开题报告1．结合毕业论文情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述： 文献综述 一、课题研究背景、目的及意义 X射线通常是物质在发生微观变化时，发射出的一种看不见的光。它是一种波长很短的电磁波，波长大约从10微米～0.1微米. 自1895年X射线被著名的物理学家伦琴发现以来，经过一个多世纪的发展，对X射线的研究日趋完善，在军事、医疗卫生、科学及工农业各方面有着广泛的应用。由于X 射线对材料具有一定的穿透能力及其在穿透材料的过程中不同物质和不同物体结构对射线衰减程度各不相同，最终在荧光屏或者胶片上形成灰度不同，具有一定对比度的图像，工业上利用此特点对零部件进行无损检测，使被测工件的缺陷通过图像显现出来，以判断工件内部的缺陷及完整性。然而在射线无损检测系统中 ,产生的射线图像经常会受到量子和起伏噪声等因素的影响 ,造成图像信号弱、信噪比低、对比度差、清晰度低。当根据射线图像对被检测构件进行分析和评价时 ,图像增强是一步很重要的前期处理工作 , 关系到是否能获得清晰的物体内部结构图像 ,直接影响到评判构件质量是否合格的结果[1]。对射线图像进行增强的目的是提高图像对比度及分辨率，获得更好的被测工件的内部结构图像，为工件的质量把关。 近年来，随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理得到了飞跃的发展，己经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用[2]。它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。图像增强作为一大类图像处理技术，是相对于图像识别，图像理解的一种前期处理。在图像信号的采集、输入等过程中由于器械灵敏度或是外界噪声等原因导致图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题称为“质量问题”[3]。 图像增强的主要目标是改善图像的质量，采用某种特殊的技术来突出
图像增强方法的研究 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。在图像处理中，图像增强技术对于提高图像的质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理以及各种增强方法进行概述，然后着重对灰度变换、直方图均衡化、平滑和锐化等几种常用的增强方法进行了深入的研究，在学习数字图像的基本表示与处理方法的基础上，针对图像增强的普遍性问题，研究和实现常用的图像增强方法及其算法，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的适用场合，并对其图像增强方法进行性能评价。如何选择合适的方法对图像进行增强处理，是本文的主要工作，为了突出每种增强方法的差异，本文在Matlab的GUI图形操作界面中集合了四种常用算法的程序，以达到对各种算法的对比更直观和鲜明的效果。 关键词：图像增强直方图均衡化灰度变换平滑锐化
目录 1 图像增强的基本理论 (3) 1.1 课题背景及意义 (3) 1.2 课题的主要内容 (4) 1.3 数字图像基本概念 (5) 1.3.1数字图像的表示 (5) 1.3.2 图像的灰度 (5) 1.3.3灰度直方图 (5) 1.4 图像增强概述 (6) 1.5图像增强概述 (8) 1.5.1图像增强的定义 (8) 1.5.2常用的图像增强方法 (8) 1.5.3图像增强的现状与应用 (9) 2 图像增强方法与原理 (10) 2.1 图像变换 (10) 2.1.1 离散图像变换的一般表达式 (10) 2.1.2 离散沃尔什变换 (11) 2.2 灰度变换 (12) 2.2.1 线性变换 (12) 2.2.2 分段线性变换 (13) 2.2.3 非线性变换 (13) 2.3 直方图变换 (14) 2.3.1 直方图修正基础 (14) 2.3.2 直方图均衡化 (16) 2.3.3 直方图规定化 (17) 2.4 图像平滑与锐化 (18) 2.4.1 平滑 (18) 2.4.2 锐化 (19)
数字图像处理期中论文 图像增强技术综述 学院信息工程学院 专业电子信息工程 方向信息处理方向 姓名何娜娜 学号200710113081 中国传媒大学 2010 年11 月27 日
图像增强技术综述 内容摘要 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，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。 关键词：图像增强直方图增强对比度增强平滑锐化彩色图像增强 Abstract Digital image processing is the procedures of converting image signal into digital format, then using the computer to process it. Image enhancement is digital image processing process often use a method to improve image quality, it plays an important role. This article first introduces the principle of image enhancement and classification，and then focus on several methods to study such as and histogram enhancement, contrast enhancement, smoothing and sharpening, and other commonly used in learning the basic digital image With the approach, through Matlab experiment that the actual effect of various algorithms to compare the advantages and disadvantages to discuss the different enhancement algorithm. The application of occasions, and its image enhancement method of performance evaluation. Keywords:Image Enhancement histogram enhancement contrast enhancement smoothing sharpening 1 图像增强概述 1.1 图像增强背景及意义 在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚
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。 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
编号 图像去雾技术研究 The research on image defogging technology 学生姓名XX 专业电子科学与技术 学号XXXXXXX 学院电子信息工程学院
摘要 本文首先简单介绍了云雾等环境对图像成像的影响，接着从图像增强的角度研究图像去雾技术的基本方法，介绍了去雾算法的原理和算法实现步骤，并对去雾算法的优缺点和适用条件进行了总结。 基于图像增强的去雾原理，本文提出了联合使用同态滤波和全局直方图均衡的改进去雾算法。先进行同态滤波使有雾图像的细节充分暴露，然后采用全局直方图均衡扩展图像的灰度动态范围。去雾效果具有对比度高，亮度均匀，视觉效果好的特点，不足的是图像的颜色过于饱和。 关键字：图像增强图像去雾同态滤波全局直方图均衡
Abstract Firstly, this paper simply introduces the influence of cloud environment of image formation, then from the enhanced image perspective of image to fog technology basic method, is introduced to fog algorithm principle and algorithm steps, and has carried on the summary to fog algorithm advantages, disadvantages and applicable conditions. As for the defogging theory based on the image enhancement, the paper puts forward the improved defogging algorithm which requires combining homomorphic filtering and global histogram equalization. We should use homomorphic filtering to get details of the fogging images clearly exposed and then use global histogram equalization to spread the images’ gray scale dynamic range. Defogging has features of high contrast ratio, uniform brightness and good visual effect. But its drawback is that the image color is too saturated. Key words: image enhancement; image defogging; homomorphic filtering; global histogram equalization;
包头师范学院 本科毕业论文 题目：基于直方图的图像增强技术的研究学生姓名：赵良良 学院：信息科学与技术院系 专业：电子信息科学与技术 班级：07级本科 指导教师：刘晓虹 二〇一一年五月
摘要 图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法，图像增强的主要目的就是要使增强后的图像具有更好的视觉效果，更合适于对图像进行后续的分析和处理。灰度直方图概括了图像中各灰度级的含量，提供了原图的灰度值分布情况，灰度直方图是图像增强的最好的研究内容。通过采取适当的增强处理可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图片处理成清楚、明晰的富含大量有用信息的可使用图像。本文主要研究了在MATLAB环境下，通过直方图的均衡化对图像进行增强处理。 关键词：图像增强；直方图；MATLAB
ABSTRACT Image enhancement is a kind of method in the digital image processing，its purpose is that visual effects of enhancement image is better and appropriate to continue analyzing and processing image. Histogram shows all gray scales of image and distribution of image. Histogram is the best contents of image enhancement for study. The blurry and undistinguished image can be processed to clear and useful image. This paper studies image enhancement by histogram balance in MATLAB. Key words：Image enhancement; Image Histogram; MATLAB
2012年 12月 第 4期 数字图像处理技术的研究现状与发展方向孔大力崔洋 (山东水利职业学院 , 山东日照 276826 摘要 :随着计算机技术的不断发展 , 数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。 关键词 :数字图像处理 ; 特征提取 ; 分割 ; 检索 引言 图像是指物体的描述信息 , 数字图像是一个物体的数字表示 , 图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理 , 它是一门新兴的应用学科 , 其发展速度异常迅速 , 应用领域极为广泛。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代 , 图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业 , 对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大 , 而计算机运行处理速度相对较慢 , 这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高 , 运行速度大大提高 , 价格迅速下降 , 图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机 , 为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计 , 在人类获取的信息中 , 视觉信息占 60%, 而图像正是人类获取
信息的主要途径 , 因此 , 和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的 一般而言 , 对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的 [1]: (1提高图像的视感质量 , 以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声 , 改变图像中的亮度和颜色 , 增强图像中的某些成分与抑制某些成分 , 对图像进行几何变换等 , 从而改善图像的质量 , 以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2提取图像中所包含的某些特征或特殊信息 , 以便于计算机进行分析 , 例如 , 常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面 , 如频域特性、灰度 /颜色特性、边界 /区域特性、纹理特性、形状 /拓扑特性以及关系结构等。 (3对图像数据进行变换、编码和压缩 , 以便于图像的存储和传输。 2数字图像处理的方法 数字图像处理按处理方法分 , 主要有以下三类 , 即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理 [2]。 (1 图像到图像。图像到图像的处理 , 其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。 首先 , 各类图像系统中图像的传送和转换中 , 总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因 , 只将图像中感兴趣的特征有选择地突出 , 衰减次要信息 , 提高图像的可读性 , 增强图像中某些特征 , 使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如 , 对图像的灰度值进行修正 , 可以增强图像的对比度 ; 对图像进行平滑 , 可以抑制混入图像的噪声 ; 利用锐化技
数字图像增强技术项目可行性研究 分析报告
摘要 图像作为一种有效的信息载体，是人类获取和交换信息的主要来源。人类感知的外界信息80%以上是通过视觉得到的。因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。 图像增强是指按特定的需要采用特定方法突出图像中的某些信息，同时削弱或去除无关信息，或将原图转换成一种更适合人或机器进行分析处理的形式的图像处理方法。 本文围绕图像增强算法而展开，在阐明图像增强处理基本方法的基础上，就几种有代表性的图像增强算法, 进行了研究、比较，分析了各自的优缺点并指明了其最佳适用场景，以期从中总结出一套行之有效的图像增强算法的应用指导规则。 关键词：图像；图像增强；算法
目录 摘要 (1) Abstract ......................................................................................... 错误！未定义书签。第1章绪论. (1) 1.1 课题背景 (1) 1.2 图像增强的研究及发展现状 (3) 1.3 论文工作内容 (4) 本章小结......................................................................................... 错误！未定义书签。第二章图像增强的基本理论.. (5) 2.1 数字图像的基本理论 (5) 2.1.1数字图像的表示 (5) 2.1.2图像的灰度 (6) 2.1.3灰度直方图 (6) 2.2 数字图像增强概述 (7) 2.3 图像增强概述 (9) 2.3.1图像增强的定义 (9) 2.3.2常用的图像增强方法 (10) 2.4 图像增强流程图 (12)
关于视频图像处理系统关键技术的研究 摘要：对视频图像处理系统的关键环节-图像采集，预处理，压缩编码进行了详细分析，并对该领域目前出现的具体实现技术进行了优缺点总结。 关键词：视频图像处理图像处理图像压缩图像编码实现 所谓视频图像处理系统，小到照相机，摄影机，录像机，大到地质成像扫描系统，气象卫星图像显示系统，视频监控系统都属于该范畴，但他们却千差万别，各有自己所属的专业领域、独特之处。本文旨在具体分析其中的关键环节，在广泛比较各种图像处理系统具体实现方式的基础上，总结出它们的优缺点、注意事项。为以后对视频图像处理系统的理论研究和项目实践提供系统决策阶段的方案选型参考。 1.视频图像采集 ①图像采集部分的主要工作是从图像采集传感器输出的模拟视频信号中提取图像，实现数字化后作后续处理和分析。 目前，市场上通用的图像采集传感器主要有两种：CCD传感器和CMOS 传感器。CCD器件具有高信噪比和高电荷转换效率。但是要实现这一目标，需要专门处理器、高电压、多重电源，因此也带来高功耗，高价位。CMOS传感器简化了配套电路，降低了功耗和价位，但无法保证每个像点的放大率都保持严格一致，所得图像品质低于CCD传感器。 2.视频图像预处理 ②图像预处理部分的主要工作是把经过图像数字化后的图像信号进行亮度信号提取,奇偶场合并及图像尺寸剪裁,使最终读出的图像数据大小,数据位宽,象素时钟达到目标系统的要求。在要求较高的应用中，预处理还需要完成去噪声，平滑话等功能算法，例如比较知名的直方图均衡化处理，中值滤波降噪处理。 视频信号预处理过程以前多由数字电路组合产生，这样做不但电路复杂、体积大，而且不够灵活；逐渐被采用单片机处理的方案取代，用单片机处理视频信号能够解决电路的复杂度和灵活性问题，但精度不高，难以用于对同步要求严格的场合；后来出现了利用DSP来进行视频信号的处理方案,DSP具有更高的集成度和更快的运行速度，比普遍采用的单片机在数字图像处理领域有着明显的优势，但是成本却居高不下；近年来，利用低成本的FPGA芯片来实现预处理逐渐流行开来,FPGA具有丰富的10端口数，触发器数量多，适宜进行复杂时序功能设计，缺点是开发门槛高，需要在FPGA专用开发平台下使用硬件描述语言实现预处理算法的调试，硬编码等一系列高级数字系统设计流程；同时，市场上也出现了以ARM处理器位为核心的精简处理方案：数字摄像头接收ARM送来的控制指令和工作时钟，并在采集到适当信号后放入指定的高速缓存，然后由ARM
毕业设计(论文)开题报告 学生姓名：学号： 专业： 设计(论文)题目：基于matlab的图像增强方法研究 指导教师： 年月日
开题报告填写要求 1．开题报告（含“文献综述”）作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期内完成，经指导教师签署意见及所在系审查后生效； 2．开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印，禁止打印在其它纸上后剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见； 3．“文献综述”应按论文的格式成文，并直接书写（或打印）在本开题报告第一栏目内，学生写文献综述的参考文献应不少于10篇（不包括辞典、手册）； 4．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。如“2002年4月26日”或“2002-04-26”。
毕业设计（论文）开题报告 1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2000字左右的文献综述： 文献综述 1.1课题研究的目的和意义 图像作为自然界景物的客观反映，是人类感知世界的视觉基础，也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。据统计，人类获得的信息大约75%是以图像的形式，通过视觉系统获得的。图像时人类重要的信息源，“百闻不如一见”、“眼见为实”即时图像对于人类重要性的简明概括。[1] 图像是物体透射或反射的光信息，通过人的视觉系统接受后，在大脑中形成的印象或认识，是自然景物的客观反映。一般来说，凡是能为人类视觉系统所感知的有形信息，或人们心目中的有形想象都统称为图像。图像作为一种有效的信息载体，是人类获取和交换信息的主要来源。实践表明，人类感知的外界信息，80%以上是通过视觉得到的。 然而，在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。所谓图像处理，就是通过某些数学运算对图像信息进行加工和处理，以满足人的视觉心理和实际应用需求[2]。图像增强是图像处理的一个重要环节，在整个图像处理过程中起着承前启后的重要作用。 随着图像处理设备性能的不断提高以及图像数字化和图像显示设备的普及化和低价化，人们对图像质量的要求越来越高。而图像质量的含义[3]包括两个方面的内容，即图像的保真度（Fidelity）和理解度（Intelligibility）。保真度是指被评价图像与标准图像的偏离程度，两者属于同一个映像，只是由于传输和处理等原因造成了偏差，因此保真度往往指的是图像细节方面的差异。理解度表示图像能向人或机器提供信息的能力，其中主要包括清晰度和美感等，因此，理解度通常指的是图像整体和细节的总体概念。
图像增强技术的总结与仿真 王茗倩控制理论与控制工程112030058) 1 引言 随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理近年来得到飞跃的发展，已经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量。 在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。尽管由于目的、观点、爱好等的不同，图像质量很难有统一的定义和标准，但是根据应用要求改善图像质量却是一个共同的目标。图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了，不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。图像增强的目的是增强图像的视觉效果，将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。它一般要借助人眼的视觉特性，以取得看起来较好地视觉效果，很少涉及客观和统一的评价标准。增强的效果通常都与具体的图像有关系，靠人的主观感觉加以评价。 2 图像增强概述 2.1 图像增强的定义 在图像获取的过程中，由于设备的不完善及光照等条件的影响，不可避免地
中国科学:信息科学2015年第45卷第2期:157–180 https://www.doczj.com/doc/ef18972133.html, 虚拟现实增强技术综述 周忠x*,周颐x,肖江剑y x北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室,北京100191 y中国科学院宁波工业技术研究院,宁波315201 *通信作者.E-mail:zz@https://www.doczj.com/doc/ef18972133.html, 收稿日期:2014–04–08;接受日期:2014–07–07;网络出版日期:2014–12–16 国家自然科学基金(批准号:61170188,61273276)和国家高技术研究发展计划(“863”计划)(批准号:2012AA011801,2012AA01 1803)资助项目 摘要随着近年来计算机三维处理能力的增长和低成本传感显示元件的出现,虚拟现实得到了快速发展,特别是与现实世界产生了越来越多的结合技术,从虚拟和现实的两个角度对虚拟现实进行增强.论文重点围绕近几年的发展趋势,论述了增强现实与增强虚拟环境的技术特点,介绍了虚拟现实增强技术的相关硬件设备发展;然后分别介绍了增强现实和增强虚拟环境技术的发展现状,讨论了移动互联网上的虚实增强技术与应用,并结合作者参与ISO/IEC的工作,介绍了相关国际标准制定最新情况;最后进行总结并提出需要解决的问题. 关键词增强虚拟环境增强现实虚实增强混合现实 1引言 虚拟现实技术建立人工构造的三维虚拟环境,用户以自然的方式与虚拟环境中的物体进行交互作用、相互影响,极大扩展了人类认识世界,模拟和适应世界的能力.虚拟现实技术从20世纪60～70年代开始兴起,90年代开始形成和发展,在仿真训练、工业设计、交互体验等多个应用领域解决了一些重大或普遍性需求,目前在理论技术与应用开展等方面都取得了很大的进展.虚拟现实的主要科学问题包括建模方法、表现技术、人机交互及设备这三大类,但目前普遍存在建模工作量大,模拟成本高,与现实世界匹配程度不够以及可信度等方面的问题[1]. 针对这些问题,已经出现了多种虚拟现实增强技术,将虚拟环境与现实环境进行匹配合成以实现增强,其中将三维虚拟对象叠加到真实世界显示的技术称为增强现实,将真实对象的信息叠加到虚拟环境绘制的技术称为增强虚拟环境.这两类技术可以形象化地分别描述为“实中有虚”和“虚中有实”.虚拟现实增强技术通过真实世界和虚拟环境的合成降低了三维建模的工作量,借助真实场景及实物提高了用户体验感和可信度,促进了虚拟现实技术的进一步发展. 搜索热度代表了大众对于该词的关注程度,一般来说,新技术会引起搜索高潮,然后慢慢下降,在技术取得突破或出现某热点事件时激增,最终趋于稳定.我们使用Google trends对比了虚拟现实,增强现实,增强虚拟环境和混合现实等词的全球搜索热度,为了有所参照,以人机交互(HCI)作为参考,搜索结果对比如图1所示.可以看出,和人机交互一样,虚拟现实的搜索热度逐渐下降并趋于稳定,这说
毕业设计（论文）开题报告 题目名称：图像处理技术在电力系统中的应用研究院系名称：电子信息学院 班级：电气095 学号：200900474528 学生姓名：郭航 指导教师：朱永胜 2013年3月
目录 1图像处理技术在电力系统中的应用研究 (2) 1.1图像处理技术在电力系统中的应用概述 (2) 1.2图像处理技术的发展 (2) 1.3图像处理技术研究的目的与意义 (3) 2 国内外研究现状及分析和发展趋势 (4) 3设计内容 (6) 3.1 设计任务 (6) 3.2 图像处理的基本原理及方法 (6) 3.2.1图像处理的主要内容 (6) 3.2.2图像的预处理 (7) 3.2.3图像处理的主要工具 (9) 3.2.4图像处理的分类 (9) 3.2.5图像处理的应用领域 (10) 3.3 图像处理技术的基本流程 (11) 3.3.1图像边缘检测 (11) 3.3.2图像几何校正 (12) 3.3.3图像重采样 (12) 3.3.4图像增强 (12) 3.3.5图像融合 (13) 3.3.6图像裁剪与拼接 (13) 3.3.7图像压缩与编码 (13) 4 本学期计划 (14) 4.1 毕业设计的计划安排 (14) 4.2毕业设计工作的研究方向和思路 (14) 5 参考文献 (15)
课题名称：图像处理技术在电力系统中的应用研究 1 课题研究的目的和意义 1.1 图像处理技术在电力系统中的应用概述 电力工业是国民经济的重要基础产业，安全、稳定和充足的电力供应是保障国民经济健康稳定发展的前提。在国家电网中，高压输电线路所处环境复杂、易受损害，因此确保其运行的安全就显得尤为重要。传统的视频监控系统需要人工监看录像，监控性能受到监控者本身的生理因素的制约。有研究表明: 人盯着屏幕看3 个小时后，注意力将降低70%。随着我国高压输电线路的规模迅速增长，线路运行部门承担了越来越多的线路巡视维护工作量，急需用先进的技术来帮助线路维护人员提高工作效率。图像处理技术借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤掉用户不关心的信息，仅仅为监控者提供有用的关键信息。能够大大减轻视频监控中人工劳动强度，同时可以减少误报漏报，还可以提高报警处理的及时性。图像监控系统应用的范围非常广，最常见的是对民宅、停车场、公共场所、银行等的监控，以防止偷盗、破坏行为的发生，保障社会安全。近年来图像处理技术在电力设备系统监控上也有大量应用: 如赵书涛等人利用图像的形状不变矩特征作为特征矢量，采用SVM 分类器识别各类电力设备，取得了较满意的识别效果，实现了变电站的无人值守; 刘金春利用小波不变矩来提取图像的边缘特征，通过与无故障图像的小波不变矩比较，分析出图像的变化情况，实现了对变电站的自动监控。因此图像处理技术能在电力系统的安全监测中发挥重大作用。 1.2 图像处理技术的发展 随着视频技术在电力系统中的广泛应用，图像信息的作用越来越重要。利用图像处理技术对电力设备的状态进行分析，可以对表征电力设备的物理量或状态进行检测或识别，及时发现异常现象和潜在故障，对电力系统安全稳定运行具有重要意义。 同时随着人类步入信息时代，图像处理技术迅速发展起来，尤其是计算机技术的迅猛发展，使得图像处理技术得以广泛应用于众多的科学和工程领域。针对彩色图像的曝光不足的问题展开研究。通过数字图像处理技术进行处理，提高了