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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毕业设计开题报告２．本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）：本课题要研究的是工业射线图像增强技术。
医学影像处理中的图像增强方法研究引言：医学影像处理在现代医学诊断和疾病治疗中扮演着重要的角色。
然而，医学影像的质量往往受到多种因素的限制，例如噪声、低对比度、模糊等。
因此，图像增强方法在医学影像处理中得到广泛应用，能够提高图像的可视化效果，并帮助医生更准确地进行诊断和治疗。
本文将重点介绍医学影像处理中常用的图像增强方法，并讨论它们的优劣以及适用场景。
一、直方图均衡化方法直方图均衡化是最常用的图像增强方法之一。
其基本原理是通过对图像灰度直方图进行变换，增加图像的对比度，并使得图像中各个灰度级别均匀分布。
直方图均衡化方法简单易实现，效果显著。
然而，在医学图像处理中，直方图均衡化方法常常会引入过多的噪声和伪影。
这是因为医学影像中包含了丰富的细节和微小结构，对于这些特征的处理需要更加细致和精确的方法。
二、滤波方法滤波方法是医学影像处理中常用的图像增强方法之一。
滤波技术通过对图像进行平滑或锐化处理，去除噪声和增强图像的细节。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是一种简单的平滑方法，通过计算图像中像素的均值来更新像素值。
中值滤波则通过计算像素的中值来更新像素值，可以有效降低椒盐噪声的影响。
高斯滤波则通过滑动窗口计算像素的加权平均值，能够平衡平滑和边缘保留之间的权衡。
尽管滤波方法可以在一定程度上改善图像的质量，但对于医学影像处理来说，滤波方法有时会降低图像的细节和边缘信息，从而影响医生对病灶的诊断。
三、多尺度方法随着计算机技术的进步，多尺度方法在医学影像处理中得到了广泛的应用。
多尺度方法通过对图像进行分解和重构，提取不同尺度的特征信息，并进行增强。
例如，小波变换是一种常用的多尺度方法，通过对图像进行分解和重构，可以提取不同频率的信息，从而增强图像的细节和边缘。
小波变换具有良好的尺度特性和局部性质，能够有效地处理医学图像中的噪声和模糊。
此外，小波变换还可以结合其他图像增强方法，如直方图均衡化和滤波方法，进一步改善医学图像的质量。
医学影像中的图像增强技术研究医学影像技术是现代医疗领域的重要组成部分，在医学诊断和治疗过程中起着至关重要的作用。
其中，图像增强技术是医学影像技术中的一种重要手段，通过对医学图像进行增强和改进，提高了图像的分辨率、对比度和清晰度等方面的性能，从而更好地帮助医生进行诊断和治疗。
一、医学影像中的图像增强技术概述图像增强技术是一种将原始医学图像通过特定的算法进行重构和改进的技术手段。
其目的是在不改变原始图像的基本信息的情况下，提高图像的可视性和诊断的准确性，将潜在的病灶和其他医学信息更加清晰地呈现出来。
目前，医学影像中广泛使用的一些图像增强技术主要包括以下几种。
1、空间域增强技术空间域增强技术是一种以像素为基本处理对象的图像增强技术。
其主要目的是通过对每个像素的数值进行变换和调整，在整个图像上实现图像的增强和改进。
其中，典型的空间域增强技术包括：直方图均衡化、梯度算子、拉普拉斯变换和锐化滤波等。
2、频域增强技术频域增强技术是一种通过对图像的傅里叶变换和后续的处理，实现图像增强和改进的技术手段。
其主要目的是通过将图像从时域转换到频域上，通过滤波和其他信号处理技术，对图像进行滤波和增强。
其中，典型的频域增强技术包括：带通和带阻滤波、傅里叶变换和反变换、小波变换和匹配滤波等。
3、增强分割技术增强分割技术是一种在医学图像中应用广泛的图像增强技术。
其主要目的是通过将图像分为不同的区域，在处理过程中对不同区域采取不同的增强策略，提高图像的可视性和准确性。
其中，典型的增强分割技术包括：边缘检测、种子点分割、聚类分析和区域生长等。
二、医学影像中图像增强技术的应用和研究随着医学影像技术的不断发展和进步，图像增强技术已成为现代医疗领域不可或缺的一部分。
其主要应用于医学影像的诊断、治疗和科学研究等方面。
以下是目前医学影像中图像增强技术的主要应用和研究方面。
1、临床诊断医学影像中的图像增强技术在临床诊断中起着关键作用。
其主要功能是通过增强图像的对比度和分辨率等，更好地显示病灶和其他医学信息，辅助医生进行诊断和治疗。
基于MSR 和融合理论的X 射线安检图像增强算法郑林涛, 董永生,史恒亮联系作者:郑林涛E-mail:*********************针对X射线安检图像噪声大、对比度低和边缘不清晰等问题，提出一种结合MSR(Multi-ScaleRetinex)算法和图像灰度最大值融合的双重能量 X 射线图像增强算法。
首先，应用MSR 算法对高能和低能X 射线图像进行处理得到初步增强结果，然后采用空域灰度值最大融合算法融合经过MSR算法初步增强后的高能和低能 X 射线图像从而得到最终增强 X 射线图像。
实验结果表明该算法能更有效地提高双重能量 X 射线图像的对比度，显著改善图像质量。
X 射线图像; 图像增强;多尺度 Retinex 算法; 图像融合中图分类号：TN911.73;TP391.41 文献标志码：AAn x-ray security inspection image enhancement algorithm based onMSR and fusion theoryZHENG Lintao DONG Yongsheng SHI Hengliang(Information Engineering College, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471023, China) Abstract: Considering the characteristic of X-ray security inspection images such as much noise, lowimage contrast and blurred edges, a dual energy X-ray image enhancement algorithm is proposed. Thisalgorithm is based on MSR(Multi-Scale Retinex) and image grayscale the maximum value integration.First of all, the high energy and low energy X-ray images is transformed with MSR as the initial enhancedresult. Then the initial enhanced result is fused with spatial gray level value method and the fused result isthe final enhanced image. Experimental results show that the algorithm can more effectively improve dual-energy X-ray image contrast and significantly improve image quality.Key words: X-ray image; image enhancement; Multi-Scale Retinex; image fusion近年来世界范围内针对公共场所的恐怖袭击事件频发，公共安全成为世界各国关注的焦点。
图像增强技术研究一、本文概述图像增强技术是现代计算机视觉和图像处理领域中的一项关键技术，其目标是改善图像的质量，突出图像中的有用信息，增强图像的视觉效果，以便于后续的图像处理和分析。
随着科技的不断进步，图像增强技术在医学影像分析、安全监控、自动驾驶、遥感影像解析、消费电子产品等诸多领域均发挥着不可或缺的作用。
本文旨在全面研究和分析图像增强技术的最新进展，包括各种方法的原理、优缺点以及实际应用情况。
我们将首先介绍图像增强技术的基本概念和发展历程，然后详细讨论各类图像增强方法，如对比度增强、锐化、去噪、超分辨率等，并阐述这些方法的原理和实现方式。
我们还将探讨一些前沿的图像增强技术，如基于深度学习的图像增强方法，以及它们在各个领域的应用实例。
通过本文的阐述，我们期望能为读者提供一个全面、深入的图像增强技术知识体系，我们也希望本文能对图像增强技术的进一步发展提供一定的参考和启示。
二、图像增强技术分类图像增强技术是数字图像处理领域中的一个重要分支，旨在改善图像的视觉效果，提升图像信息的可辨识度，或者为后续的图像处理任务（如目标检测、识别等）提供更有利的数据基础。
根据不同的增强目的和应用场景，图像增强技术可以分为多个类别。
对比度增强：对比度增强主要用于提高图像的对比度，使得图像的细节部分更加清晰。
这类方法包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对比度受限的自适应直方图均衡化等。
亮度增强：亮度增强主要用于调整图像的亮度水平，使得图像的整体亮度更加均匀或符合人眼视觉习惯。
常见的亮度增强方法包括线性变换、对数变换、幂律变换等。
锐化增强：锐化增强旨在突出图像的边缘和轮廓信息，使得图像的边缘更加清晰。
常用的锐化增强方法有拉普拉斯锐化、梯度锐化、Sobel算子、Prewitt算子等。
平滑滤波：平滑滤波主要用于减少图像中的噪声干扰，提高图像的平滑度。
常见的平滑滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
频域增强：频域增强是在图像的频率域上进行操作，通过对图像的频谱进行滤波处理，达到增强图像的目的。
X线医学图像增强的研究及Matlab实现作者：王玲来源：《电子技术与软件工程》2015年第16期摘要为了改善医学图像质量，提高医学图像的视觉质量，本文采用高频提升滤波与直方图规定化相结合的方法对X线医学图像进行了增强处理，并用Matlab实现了增强结果的仿真，仿真结果表明，经高频提升滤波与直方图规定化相结合的方法增强后的图像，其主观视觉效果明显改善，图像增强效果优于单独使用任何一种方法得到的结果。
【关键词】高频提升滤波直方图规定化图像增强 Matlab仿真1 引言国内外相关文献的研究表明利用图像处理工具改善医学图像质量是当今研究的热点。
高度清晰逼真的X线医学图像能帮助医生准确诊断和治疗，对于人体复杂的组织结构在X线医学图像成像时，受硬件条件限制和图像采集过程方式等因素的影响，往往获取的X线医学图像虽细节丰富，但对比度较差、边缘模糊、分辨率很低，加大了医生分辨病灶部位信息的难度，易造成误诊、漏诊。
医学图像增强的目的就是对医学图像进行加工，增强医学图像的清晰度，提高医学图像的质量，改善医学图像的视觉效果，为医务工作者的正确诊断提供有力的保障和支持。
本文针对X线医学图像细节较多的特点，提出了高频提升滤波和直方图规定化结合的图像增强方法，利用Matlab提供的图像处理函数，实现了图像增强方法的仿真。
2 高频提升滤波频域空间的增强可以通过滤波器来实现，图像的高频成分包含了图像的边缘信息和灰度跳跃区，可以通过高频滤波器阻断低频，保持高频相对不变来突出图像的细节和边缘信息，低频成分包含了灰度变化缓慢的区域，可以通过低通滤波器对图像进行平滑抑噪。
本文在高通滤波器基础上设计高频提升滤波器。
高频提升滤波是将滤波器过滤后的结果加回到原图像中去的一种图像增强方法。
对于一个二维图像f（x，y），用fhp （x，y）表示高通滤波后的图像，flp （x，y）表示低通滤波后的图像，则有：fhp （x，y）=f（x，y）-flp （x，y）（1）对于高频提升滤波后的图像fhb （x，y）为：fhb （x，y）=Af（x，y）-flp （x，y）=（A-1） f（x，y）+ f（x，y）-flp （x，y）=（A-1） f（x，y）+fhp （x，y）（2）这里A≥1，从式（8）可以看出这是一个基于高通滤波的图像，当A=1时即为常规的高通滤波。
