空间域和频率域结合的图像增强技术及实现(1)

遥感图像增强实验报告1. 实验目的和内容实验目的：（1）遥感图像的空间域增强：通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像，是图像增强技术的基本组成部分，包括点运算和邻域运算。

（2）遥感图像的频率域增强：通过对频率域的调整对遥感图像进行平滑和锐化，平滑主要是保留图像的低频部分抑制高频部分，锐化则保留图像的高频部分而削弱低频部分。

（3）遥感图像的彩色增强：将黑白图像转换成彩色图像，使地物的差别易于分辨，突出图像的有用信息，从而提高对图像的解译和分析能力。

实验内容：（1）遥感图像的空间域增强：点运算—直方图均衡化、灰度拉伸、任意拉伸，邻域运算—图像平滑、图像锐化。

（2）遥感图像的频率域增强：定义FFT，反向FFT，再进行对比。

（3）遥感图像的彩色增强：多波段影像—彩色合成、单波段影像—伪彩色增强、色彩空间变换、遥感数据融合。

2. 图像处理方法和流程A.遥感图像的空间域增强1.直方图均衡化(1)在主窗口中打开can_tmr.img文件。

(2)以gray形式显示一个波段。

(3)Display窗口>enhance>equalization2.灰度拉伸(1)Display窗口>enhance>interactive stretching(2)弹出的对话框>stretch_type>linear(3)在STRETCH对应的两个文本框中输入需要拉伸的范围，然后单击对话框上的APPLY按钮，图像显示为线性拉伸后的效果。

3.任意拉伸（1）弹出的对话框>stretch_type>Arbitary，在output histogram中单击绘制直方图，右键结束（2）点击apply，结果如图所示4.图像平滑（1）均值平滑，在主窗口中打开can_tmr.img文件。

主窗口>enhance>filter>smooth[3*3]。

结果如图所示（2）中值平滑，在主窗口中打开can_tmr.img文件。

空间域图像增强的操作方法
空间域图像增强操作方法包括以下几种：
1. 线性变换：线性变换常用于图像亮度和对比度的调整。

常见的线性变换操作包括图像的亮度调整、对比度调整、伽马校正等。

2. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。

它通过调整图像的灰度级分布，使得图像在整个灰度范围内的灰度级分布均匀，从而显著改善了图像的视觉效果。

3. 滤波操作：滤波操作可以用于对图像进行平滑处理、边缘增强、噪声去除等。

常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

4. 锐化操作：锐化操作可以增强图像的边缘和细节信息。

常见的锐化方法包括拉普拉斯锐化、Sobel算子、Prewitt算子等。

5. 图像增强算法：除了上述基本操作外，还有一些图像增强算法可以进一步提高图像质量，如小波变换、Retinex算法、非局部均值去噪方法等。

需要根据具体图像的特点和需求选择合适的增强方法，并通过实验和调整参数来得到最佳的增强效果。

南京理工大学紫金学院毕业设计(论文)开题报告
学生姓名：杨程学号：090402159
专业：光电信息工程
设计(论文)题目：空间域和频率域结合的图像增强技术
及实现
指导教师:曹芳
2012年12月20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专业审查后生效；
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（可从教务处网页上下载）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15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/T 7408—2005《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“2007年3月15日”或“2007-03-15”。

毕业设计（论文）开题报告
图1 理想低通滤波器应用实例(2) Butterworth 低通滤波器
图2 高斯低通滤波器应用实例梯形低通滤波器
3）
图3 理想高通滤波器巴特沃斯高通滤波器
阶巴特沃斯高通滤波器的传递函数定义如下：
图5 高斯高通滤波器应用实例。

图像增强的实现方法图像增强是指通过一系列处理方法，改善或提高原始图像的视觉质量，使其更适合特定应用需求。

图像增强技术在计算机视觉、图像处理、模式识别等领域中具有广泛应用，能够帮助我们从原始图像中提取更多有用信息，强调图像的特定特征，改善人眼对图像的感知效果。

本文将介绍图像增强的实现方法，并详细阐述其中的几种常用技术。

1. 空域增强方法空域增强方法是最常用的图像增强方法之一。

其基本思想是直接对图像的像素值进行处理。

常见的空域增强方法包括直方图均衡化、图像锐化和滤波技术等。

直方图均衡化是一种常用的直方图拉伸方法，通过调整图像像素的灰度分布来增强对比度。

具体操作是先计算图像的直方图，然后根据直方图构建一个累积分布函数（CDF），最后利用CDF对每个像素值进行重新映射，以达到增强图像对比度的目的。

图像锐化是通过增强图像的高频分量来提高图像的细节信息。

常见的图像锐化方法有拉普拉斯锐化和边缘增强等。

拉普拉斯锐化方法一般通过对原始图像进行卷积操作，得到图像的拉普拉斯增强图像，进而将其与原始图像进行加权叠加，以增强图像的细节和边缘信息。

滤波技术是通过对图像进行滤波操作，来提取或增强图像中的某些信息。

常用的滤波方法有平滑滤波和锐化滤波等。

平滑滤波技术主要用于图像去噪，通过将每个像素的值与其周围邻域像素的值进行平均或加权平均，减小噪声对图像的影响。

锐化滤波技术则用于增强图像的边缘和细节信息，常见的锐化滤波器有Sobel算子和Laplacian算子等。

2. 频域增强方法频域增强方法是通过对图像的频谱进行处理来实现的。

它基于傅里叶变换的原理，可以将图像从空域转化到频域，然后对频域数据进行增强处理后，再通过逆傅里叶变换将图像还原回空域。

频域增强方法常见的技术有傅里叶变换、滤波器设计和小波变换等。

傅里叶变换将图像从空域转化到频域，将图像的空间域信息转化为频率域信息，可以方便地观察和处理图像的频谱分布。

通过对图像的傅里叶变换结果进行滤波操作，可以实现图像的频域增强。

频域+空间域结合法
频域和空间域结合法是一种在信号处理和图像处理领域中常用的技术。

频域表示信号的频率特性，而空间域表示信号的空间分布特性。

结合这两种域可以更全面地分析和处理信号和图像。

在信号处理中，频域分析可以将信号分解成不同频率的成分，而空间域分析可以描述信号在时间或空间上的变化。

因此，结合频域和空间域可以更准确地理解信号的特性，从而进行更有效的信号处理和分析。

在图像处理中，频域分析可以通过傅里叶变换将图像转换到频域，从而可以进行频率滤波和频域增强等操作。

而空间域分析可以描述图像的像素分布和空间位置关系。

因此，结合频域和空间域可以实现更多样化的图像处理操作，包括去噪、增强、压缩等。

总的来说，频域和空间域结合法可以帮助我们更全面地理解和处理信号和图像，在不同领域中有着广泛的应用。

这种方法的优势在于可以综合考虑信号或图像的频率特性和空间特性，从而得到更全面、准确的分析和处理结果。

当然，在具体应用中需要根据问题的特点和要求来选择合适的方法和技术。

图像增强原理图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，它通过对图像进行各种处理，改善图像的质量，使图像更适合于后续的分析和应用。

图像增强的原理是通过增强图像的对比度、亮度、锐度等特征，以提高图像的视觉效果和信息表达能力。

在本文中，我们将介绍图像增强的原理及常见的增强方法。

图像增强的原理主要包括两个方面，空间域增强和频域增强。

空间域增强是指直接对图像像素进行操作，包括灰度变换、直方图均衡化、滤波等方法；频域增强是指将图像转换到频域进行处理，包括傅里叶变换、滤波器设计等方法。

在空间域增强中，最常见的方法之一是灰度变换。

灰度变换通过对图像的灰度级进行变换，可以改变图像的对比度和亮度。

常见的灰度变换函数包括线性变换、对数变换、幂次变换等。

线性变换可以通过拉伸或压缩图像的灰度范围来增强对比度，对数变换可以扩展图像的暗部细节，幂次变换可以调整图像的亮度分布。

这些方法都是通过对图像的像素值进行重新映射来实现增强的效果。

另一个常见的空间域增强方法是直方图均衡化。

直方图均衡化是一种通过重新分配图像灰度级来增强对比度的方法。

它通过对图像的灰度直方图进行变换，将原始的灰度级分布变换为均匀分布，从而增强图像的对比度。

直方图均衡化在很多图像处理领域都有广泛的应用，特别是在医学影像、遥感图像等领域。

在频域增强中，傅里叶变换是一种重要的方法。

傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，通过对频率域进行滤波来实现图像增强。

频域滤波可以通过去除图像中的噪声、增强图像的边缘等方式来改善图像的质量。

常见的频域滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。

低通滤波可以去除图像中的高频噪声，高通滤波可以增强图像的边缘细节，带通滤波可以选择性地增强或抑制特定频率成分。

除了上述方法外，图像增强还可以通过图像增强技术来实现。

图像增强技术是一种通过对图像进行分析和处理来实现增强效果的方法。

常见的图像增强技术包括锐化、平滑、边缘增强等。

锐化可以增强图像的细节和边缘，平滑可以去除图像中的噪声，边缘增强可以突出图像中的边缘信息。

实验二空间域图像增强一、实验目的1、了解空间域图像增强的各种方法（点处理、掩模处理）；2、通过编写程序掌握采用直方图均衡化进行图像增强的方法；3、使用邻域平均法编写程序实现图像增强，进一步掌握掩模法及其改进（加门限法）消除噪声的原理；二、 实验环境及开发工具Windws2000/XP 、MATLAB 6.x 、Visual C++、Visual Basic 或其它 三、 实验方法对如图所示的两幅128×128、256级灰度的数字图像fing_128.img 和cell_128.img 进行如下处理：（1）对原图像进行直方图均衡化处理，同屏显示处理前后图像及其直方图，比较异同，并回答为什么数字图像均衡化后其直方图并非完全均匀分布。

（2）对原图像加入点噪声，用4-邻域平均法平滑加噪声图像（图像四周边界不处理，下同），同屏显示原图像、加噪声图像和处理后的图像。

①不加门限； ②加门限),(21n m f T =，（其中∑∑=i jj i f N n m f ),(1),(2） 四、实验结果及分析1、直方图均衡化处理程序如下：clc;fid=fopen('F:\数字图像\图像\img\fing_128.img','r');指纹图fing_128.img 显微医学图像f=fread(fid,[128,128],'uchar'); subplot(2,1,1);imshow(f,[0,255]);q=zeros(1,256);for x=1:128for y=1:128q(f(x,y)+1)=q(f(x,y)+1)+1; endends=q./(128*128);X=0:255;subplot(2,1,2);bar(X,s');figure;t=zeros(1,256);t(1)=s(1);for i=2:256t(i)=t(i-1)+s(i);endsubplot(2,1,1);bar(X,t');t0=floor(255*t+0.5); subplot(2,1,2);bar(X,t0');figure;t1=zeros(1,256);for i=1:256t1(t0(i)+1)=s(i)+t1(t0(i)+1); endsubplot(2,1,1);bar(X,t1');f1=zeros(128,128)for x=1:128for y=1:128f1(x,y)=t0(f(x,y)+1);endendsubplot(2,1,2);imshow(f1,[0,255]);运行结果：（1）、指纹均衡化处理（2）、细胞的均衡化处理2、对原图像加入点噪声程序代码不加门限：clc;fid=fopen('F:\数字图像\图像\img\fing_128.img','r');f=fread(fid,[128,128],'uchar');subplot(2,2,1);imshow(f,[0,255]);for x=1:128for y=1:128if x==yf(x,y)=255;elseifx+y==100f(x,y)=0;endendendsubplot(2,2,2);imshow(f,[0,255]);f0=f;for x=2:127for y=2:127f0(x,y)=(f((x-1),y)+f((x+1),y)+f(x,(y-1))+f(x,(y+1)))./4;endendsubplot(2,2,3);imshow(f0,[0,255]);t=fft2(f);T=t(1,1)/128;f1=f;for x=2:127for y=2:127h=(f((x-1),y)+f((x+1),y)+f(x,(y-1))+f(x,(y+1)))./4;if abs(f(x,y)-h)>Tf1(x,y)=h;elsef1(x,y)=f(x,y);endendendsubplot(2,2,4);imshow(f1,[0,255]);运行结果：加门限：clc;fid=fopen('F:\数字图像\图像\img\fing_128.img','r');fg=fread(fid,[128,128],'uchar');subplot(2,2,1);imshow(fg,[0,255]);a=randn(128,128);f=a.*20+fg;subplot(2,2,2);imshow(f,[0,255]);f0=f;for x=2:127for y=2:127f0(x,y)=(f((x-1),y)+f((x+1),y)+f(x,(y-1))+f(x,(y+1)))./4;endendsubplot(2,2,3);imshow(f0,[0,255]);t=fft2(f);T=t(1,1)/128;f1=f;for x=2:127for y=2:127h=(f((x-1),y)+f((x+1),y)+f(x,(y-1))+f(x,(y+1)))./4;if abs(f(x,y)-h)>Tf1(x,y)=h;elsef1(x,y)=f(x,y);endendendsubplot(2,2,4);imshow(f1,[0,255]);运行结果：（1）细胞加入噪声及去噪3、结果分析（1）直方图均衡化处理后图像的对比度增强，变得相对清晰，达到了图像增强的效果。

一、概述空间域和频率域滤波是数字图像处理中常用的两种基本处理方法。

它们通过对图像进行不同的数学变换和运算，能够实现对图像的增强、去噪和特征提取等目的。

本文将从原理入手，对这两种滤波方法进行深入探讨。

二、空间域滤波的原理1. 空间域滤波是指对图像的像素进行直接操作的一种滤波方法。

其原理是通过对图像进行空间领域内的数学运算，来改变图像的各个像素值，从而实现图像的增强或去噪。

2. 空间域滤波的主要方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

其中，均值滤波是通过对图像中的每个像素周围邻域像素值的平均来实现的，中值滤波是通过将邻域像素值排序并取中值来实现的，而高斯滤波则是通过对邻域像素进行加权平均来实现的。

3. 空间域滤波的优点是操作简单，计算速度快，适用于对图像进行快速处理。

但其缺点是对图像进行像素级操作，容易引入擦除和边缘模糊等问题。

三、频率域滤波的原理1. 频率域滤波是指将图像从空间域变换到频率域进行处理的一种滤波方法。

其原理是通过对图像在频率域内的变换和运算，来实现对图像的增强、去噪和特征提取等目的。

2. 频率域滤波的主要方法包括傅立叶变换和小波变换。

其中，傅立叶变换是将图像从空间域变换到频率域的一种数学变换，通过对图像在频率域内的数学运算来实现滤波的目的。

3. 频率域滤波的优点是能够同时处理图像的整体特征，能够避免空间域滤波带来的边缘模糊问题。

但其缺点是计算复杂，速度较慢，适用于对图像进行精细处理。

四、空间域和频率域滤波的比较1. 空间域滤波和频率域滤波都是数字图像处理中常用的两种基本处理方法，它们各自有着不同的优缺点。

2. 空间域滤波的优点是操作简单，计算速度快，适用于对图像进行快速处理，但其缺点是容易引入擦除和边缘模糊等问题；而频率域滤波的优点是能够同时处理图像的整体特征，能够避免空间域滤波带来的边缘模糊问题，但其缺点是计算复杂，速度较慢，适用于对图像进行精细处理。

3. 在实际应用中，需要根据图像处理的具体要求和情况来选择合适的滤波方法。