最新图像增强算法综合应用课程设计

图像的空域增强课程设计一、教学目标本课程的学习目标主要包括知识目标、技能目标和情感态度价值观目标。

知识目标要求学生掌握图像空域增强的基本概念、原理和算法；技能目标要求学生能够运用所学的知识对图像进行空域增强处理，提高图像的视觉效果；情感态度价值观目标要求学生在学习过程中培养对图像处理技术的兴趣，增强创新意识和团队协作能力。

通过本课程的学习，学生将能够了解图像空域增强的背景和发展趋势，理解空域增强的原理和方法，掌握常用的空域增强算法，并能够针对具体问题选择合适的算法进行图像增强处理。

同时，学生还将培养良好的科学素养，提高观察、分析问题的能力，增强团队协作和交流沟通能力。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括图像空域增强的基本概念、原理、算法和应用。

教学大纲如下：1.图像空域增强的基本概念：介绍图像增强的目的、意义和基本方法。

2.图像空域增强的原理：讲解图像空域增强的基本原理，包括线性增强、非线性增强等。

3.常用空域增强算法：介绍常用的空域增强算法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

4.图像增强处理的应用：分析图像增强在实际应用中的案例，如图像去噪、边缘增强等。

三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式。

包括：1.讲授法：讲解图像空域增强的基本概念、原理和算法。

2.讨论法：学生就图像增强处理的应用案例进行讨论，提高学生的分析问题能力。

3.案例分析法：分析典型的图像增强处理案例，使学生更好地理解空域增强算法的实际应用。

4.实验法：安排实验课程，让学生动手实践，培养实际操作能力和创新意识。

四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选择合适的教材，为学生提供系统的学习资料。

2.参考书：推荐相关的参考书籍，丰富学生的知识视野。

3.多媒体资料：制作课件、演示文稿等，提高课堂教学效果。

4.实验设备：准备图像处理相关的实验设备，为学生提供实践操作的机会。

通过以上教学资源的支持，我们将努力提高本课程的教学质量，达到预期的教学目标。

《 MATLAB 实践》课程设计题目：图像增强——频域增强法指导教师：王秋云姓名学号刘利刚200981010118二○○六年 6 月29 日目录1、设计目的 (2)2、题目分析 (2)3、总体设计 (3)4、具体设计 (4)4.1图像的读取和保存 (4)4.1.1利用“读入图像”按钮实现图片的读取 (4)4.1.2图像保存 (6)4.2 程序的还原与撤销 (7)4.3 图像的截取 (7)4.4 加入各种噪声，并通过几种滤波算法实现去噪。

(8)4.4.1 加入噪声 (8)4.5 滤除噪声 (11)4.6.1图像翻转 (15)4.6.2 图像旋转 (16)5、结果分析 (17)6、心得体会 (18)参考书目 (19)摘要：图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时消弱或去除某些不需要的信息。

其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。

图像增强的方法分为空域法和频域法两类，空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作；而频域法是在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如傅立叶变换，DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像。

关键字：高斯噪声，巴特沃斯滤波，理想低通滤波，梯形低通滤波1、设计目的综合运用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI程序设计，利用MATLAB图像处理工具箱，实现图像增强—频域增强。

2、题目分析利用matlab的GUI程序设计一个简单实用的图像处理程序，该程序应具备图像处理的常用功能，以满足用户的使用。

现设计程序有以下基本功能：1）图像的读取和保存。

2）设计图形用户界面，让用户能够对图像进行任意角度的翻转。

3）设计图形用户界面，让用户能够用鼠标截取图像感兴趣区域，并显示和保存该选择区域。

4）设计图形用户界面，让用户能够对图像添加任意参数的各种噪声，如椒盐噪声、高斯噪声、乘性噪声等。

5）设计图形用户界面，让用户能够对图像实现中值滤波、线性滤波、自适应滤波等操作。

班级：12级计算机10班学号：12041303姓名：刘博图像增强课程设计一、图像增强的空域法直方图均值化处理%图像增强的空域法直方图处理clcclear allI=imread('mm1.JPG');j=rgb2gray(I); %读入图片后转为灰度图figure(1) %在方图一中显示subplot(211)imhist(j); %显示原图像直方图title('源图像直方图')J=histeq(j); %直方图处理subplot(212)imhist(J)title('均衡化的直方图')figure(2)subplot(121);imshow(I)title('源图像')subplot(122);imshow(J)title('处理后的图像')imwrite(J, 'k2.jpg'); % 将直方图处理后的图像保存到图像文件二、图像增强的空域----算术/逻辑运算%程序举例：Aver.m&Aver_new.mclear allclcI=imread('mm4.JPG');j=rgb2gray(I); %读入图片后转为灰度图fimage=double(j);nimage=(rand(size(fimage)))*60;subplot(231);imagesc(fimage);imwrite(j, 'k3-fimage.jpg')title('original')colormap(gray);subplot(232);imagesc(nimage);title('noise')colormap(gray);X = uint8(nimage); % 将double 转化成uint8imwrite(X, 'k3-nosie.bmp')subplot(233);X = uint8(fimage+nimage);imwrite(X, 'k3-1noise.bmp')imagesc(fimage+nimage);title('1-noise')colormap(gray);% noisegimage=zeros(size(fimage));fori=1:30gimage=gimage+fimage+(rand(size(fimage)))*60;ifi==5subplot(234);n5=gimage/5;imagesc(gimage);title('5-noise')colormap(gray);endifi==15n15=gimage/15;subplot(235);imagesc(gimage);title('15-noise')colormap(gray);endendgimage=gimage/30;X = uint8(gimage);imwrite(X,'k3-30nosie.bmp')subplot(236);imagesc(gimage);title('30-noise')colormap(gray);X = uint8(n5);imwrite(X,'k3-5nosie.bmp')X = uint8(n15);imwrite(X,'k3-15nosie.bmp')三、空间临域不同模板卷积%邻域模板i=imread('k3-1noise.bmp'); %读入图像i=double(i)/255;%变换数据类型subplot(221);imshow(i);%显示图像title('原图像')h=1/5*[0 1 0;1 0 1;0 1 0];%定义4邻域平均模板a=filter2(h,i); %进行滤波subplot(222);imshow(a);%显示图像title('4邻域平均模板')subplot(223);h=1/8*[0 1 1 0;1 1 1 1;1 1 1 1;0 1 1 0]; %定义8邻域平均模板a=filter2(h,i);imshow(a);title('8邻域平均模板')subplot(224);h=1/12*[0 1 1 1 0;1 1 1 1 1;1 1 1 1 1;0 1 1 1 0]; %定义12邻域平均模板a=filter2(h,i);imshow(a);title('12邻域平均模板')四、选用3*3的高斯模版clcclear all%高斯模板i=imread('k3-1noise.bmp');%读入图像i=double(i)/255; %数值转换subplot(231);imshow(i); %显示图像title('原图像')h=fspecial('gaussian'); %选用3*3的高斯模板a=filter2(h,i);subplot(232);imshow(a);title('3*3的高斯模板')五、3*3模版的中值滤波clcclear all%中值滤波方法%当矩阵为[3 3]时i=imread('k31noise.bmp');%读入图像j=imread('k35nosie.bmp');k=imread('k3-5nosie.bmp');l=medfilt2(i,[3 3]);%进行中值滤波，模板为3*3 m=medfilt2(j,[3 3]);n=medfilt2(k,[3 3]);figure(1)subplot(231),imshow(i);title('原图像')subplot(232),imshow(j)title('原图像')subplot(233),imshow(k)title('原图像')subplot(234),imshow(l)title('中值滤波，模板为3*3')subplot(235),imshow(m)title('中值滤波，模板为3*3')subplot(236),imshow(n)title('中值滤波，模板为3*3')六、3*3模版的均值滤波%3*3均值滤波clcclear all%BOX模板i=imread('1noise.bmp');subplot(121);imshow(i);title('原始图像')a=filter2(fspecial('average',3),i)/255; %进行3*3模板的均值滤波¨subplot(122);imshow(a);title('3*3模板的均值滤波')七、3*3 模版模版系数不同的处理clcclear allI=imread('mm5.jpg'); %读入图片i=rgb2gray(I); %读入图片后转为灰度图i=double(i)/255; %数据类型转换subplot(3,4,1);imshow(I); %显示图像title('原图像')subplot(3,4,2);imshow(i); %显示图像title('原图像灰度图')h1=1/9*[-1 -1 -1;-1 8 -1;-1 -1 -1]; %选用3*3的加权平均模板a=filter2(h1,i);subplot(3,4,3);imshow(a);title('A=1 W=8')h11=1/9*[-1 -1 -1;-1 8.9 -1;-1 -1 -1]; %选用3*3的加权平均模板a=filter2(h11,i);subplot(3,4,4);imshow(a);title('A=1.1 W=8.9')h12=1/9*[-1 -1 -1;-1 9.8 -1;-1 -1 -1]; a=filter2(h12,i);subplot(3,4,5);imshow(a);title('A=1.2 W=9.8')h14=1/9*[-1 -1 -1;-1 11.6 -1;-1 -1 -1]; a=filter2(h14,i);subplot(3,4,6);imshow(a);title('A=1.4 W=11.6')h16=1/9*[-1 -1 -1;-1 13.4 -1;-1 -1 -1]; a=filter2(h16,i);subplot(3,4,7);imshow(a);title('A=1.6 W=13.4')h18=1/9*[-1 -1 -1;-1 15.2 -1;-1 -1 -1]; a=filter2(h18,i);subplot(3,4,8);imshow(a);title('A=1.8 W=15.2')h20=1/9*[-1 -1 -1;-1 17 -1;-1 -1 -1]; a=filter2(h20,i);subplot(3,4,9);imshow(a);title('A=2 W=17')h30=1/9*[-1 -1 -1;-1 26 -1;-1 -1 -1]; a=filter2(h30,i);subplot(3,4,10);imshow(a);title('A=3 W=26')h40=1/9*[-1 -1 -1;-1 35 -1;-1 -1 -1]; a=filter2(h40,i);subplot(3,4,11);imshow(a);title('A=4 W=35')h50=1/9*[-1 -1 -1;-1 44 -1;-1 -1 -1];a=filter2(h50,i);subplot(3,4,12);imshow(a);title('A=2 W=44')系数理解：随着系数的增加，图像逐渐的从黑色变化到接近原来的状态，之后就是越来越变白。

《数据图像处理》——课程设计报告一．图像增强1.1 实验目的在图像的形成，传输或变换的过程中，由于受多种因素的影响，如光学系统失真，系统噪声，曝光不足或过量，相对运动等，图像往往与原始景物之间或图像与原始图像之间产生某种差异。

这种差异称为降质或退化。

降质或退化的图像通常模糊不清，使人观察起来不满意，或者使机器从中提取的信息减少甚至造成错误，因此必须对降质放入图像进行改善。

而图像增强与平滑可以达到此目的。

1.2 实验原理图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时消弱或去除某些信息使得图像更加实用。

图像增强技术主要包含直方图修改处理，图像平滑处理，图像尖锐化处理，彩色图像处理。

1.31直方图均衡化1.实验步骤：灰度变换指通过使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。

灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像增强。

直2.方图均衡化过程如下：（1）计算原图像的灰度直方图)(r P k r ；（2）计算原始图像的灰度累积分布函数s k ；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。

3.灰度直方图均衡化代码如下：(datapictrue1.m)I=imread('C:\Users\acer\Desktop\pictrue1.png');I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,1);imshow(I1);title('原图');subplot(2,2,2);imhist(I1);title('原图的灰度直方图'); subplot(2,2,3);J=histeq(I1);imshow(J);title('原图直方图均衡化'); subplot(2,2,4);imhist(J);title('均衡化后直方图');4.实验结果：1.32图像二值化1.实验步骤：图像二值化处理即为将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。

数字图像增强课程设计一、教学目标本课程旨在通过数字图像增强的理论学习和实践操作，使学生掌握数字图像增强的基本概念、方法和技巧。

知识目标包括了解数字图像增强的基本原理，理解数字图像增强的常用算法，掌握数字图像增强的基本技术。

技能目标包括能够运用数字图像增强算法对图像进行增强处理，能够分析增强处理的结果，能够根据需要选择合适的增强算法。

情感态度价值观目标包括培养学生的创新意识，提高学生的问题解决能力，培养学生的团队合作精神。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括数字图像增强的基本概念、数字图像增强的常用算法和数字图像增强的技术实现。

具体包括数字图像增强的定义、目的和意义，数字图像增强的数学模型，直方图均衡化、灰度变换、滤波增强等常用算法，以及图像增强软件的使用和图像增强处理的结果分析。

三、教学方法本课程将采用讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等多种教学方法。

讲授法用于讲解数字图像增强的基本概念和原理，讨论法用于讨论数字图像增强的算法和技巧，案例分析法用于分析数字图像增强的处理结果，实验法用于实践数字图像增强的处理技术。

通过多样化的教学方法，激发学生的学习兴趣，提高学生的主动性和参与度。

四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。

教材和参考书将提供数字图像增强的基本理论和方法，多媒体资料将提供数字图像增强的实例和处理结果，实验设备将用于数字图像增强的实际操作。

教学资源的选择和准备将支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，提高学生的实践能力。

五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业和考试三个部分。

平时表现主要评估学生的课堂参与度、提问和回答问题的积极性等，通过观察和记录来进行评估。

作业主要评估学生的理解和应用能力，通过布置相关的练习题和项目任务，要求学生在规定时间内完成，并进行批改和反馈。

考试主要评估学生的综合运用能力，通过笔试和上机操作的方式来进行评估。

评估方式应客观、公正，能够全面反映学生的学习成果。

数字图像课程设计--基于直方图变换实现的图像增强燕山大学课程设计说明书题目：基于直方图变换实现的图像增强学院（系）：里仁学院电气工程系年级专业：工业自动化仪表10-1班学号： 101203021001 学生姓名：卢烁指导教师：赵彦涛韩立强教师职称：副教授燕山大学课程设计（论文）任务书院（系）：里仁学院气工程系基层教学单位：说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。

月日燕山大学课程设计评审意见表目录一、摘要 ------------------------------------1二、关键字 ------------------------------------1三、直方图增强技术的基本理论-------------------11、直方图基础---------------------------------------------------------------------12、直方图均衡化---------------------------------------------------------------------23、直方图规定化---------------------------------------------------------------------2四、MATLAB 实现及分析 -------------------------3五、结束语 ------------------------------11六、参考文献 ------------------------------11共11 页第 0页一、摘要共11 页第 1页在图像形成、传输或变换的过程中,由于受到其它客观因素诸如系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等影响,获取图像往往会与原始图像之间产生某种差异(称为降质或退化) 。

退化后的图像通常模糊不清或者经过机器提取的信息量减少甚至错误,因此必须对其采取一些手段进行改善。

图像增强技术的算法研究与应用随着科技的不断发展和人们生活水平的提高，图像处理技术已经成为了许多行业的核心技术之一。

其中，图像增强技术由于其广泛应用于安防、医学、航空、地质勘探、工业自动化等领域，成为了图像处理技术的研究热点之一。

本文将从图像增强的算法原理、常见算法以及应用方面加以探讨。

一、算法原理图像增强技术，是指根据图像的特定应用需求，从图像原有信息中提取有用的信息，弱化或者消除噪声，提高图像质量的过程。

这个过程的核心就是如何在噪声较大或者图像质量较低的情况下，提取出有效信息。

因此，对于算法的研究来说，优先考虑的就是如何提高图像的信噪比。

目前，常见的提高图像质量算法主要有以下几种：1.直方图均衡化算法直方图均衡化是一种常用的增强图像亮度的算法，它通过对图像的像素进行排列和统计，根据像素数量的多少进行等比例的映射，使图像的整体亮度分布均匀。

这种算法非常简单，适用于比较明暗的图像，但是，对于灰度级别较多的图像，存在着灰度失真现象，其中一部分灰度值较大的像素会过度增强，而其它像素则过度降低。

2. 图像分块的直方图均衡化算法针对直方图均衡化算法存在的灰度失真现象，可采用图像分块的直方图均衡化算法。

该算法将图像分成不同的块，对每块进行直方图均衡化处理，既能提高图像局部对比度，又能消除灰度失真。

3.反锐化掩蔽算法反锐化掩蔽算法是一种常用的增强图像边缘信息的算法。

它通过在图像增强过程中，对低通滤波器的应用，来消除图像噪声，并增强图像的纹理和边缘信息。

反锐化掩蔽算法对于锐化图像具有一定的效果，但是，它对于像素值突然变化的图像，会造成背景噪声的过度增强，导致噪声增多。

4.中值滤波算法中值滤波算法是一种常用的去除图像噪声的算法。

它通过对图像中每个像素周围的像素值进行排序，选取其中的中间值作为当前像素值，从而达到去除噪声的效果。

中值滤波算法对于去除椒盐噪声等噪声类型效果较好，但是，它会对图像的细节和边缘信息造成模糊。

第1章相关知识1.1 数字图像处理定义数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，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。

数字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。

数字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，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。

在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。

数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。

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（Compu ter Tomograph）。

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获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。

与此同时，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，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。

基于深度学习的图象增强算法设计摘要:近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的突破。

图像增强是计算机视觉中重要的任务之一，它能够提高图像的质量和可视性。

本文旨在设计一种基于深度学习的图像增强算法，通过学习图像的特征，提高图像的清晰度、对比度和细节，以便在各个领域中得到更好的应用。

1. 引言图像增强是图形学和计算机视觉领域中的一个重要任务，它涉及到提高图像的品质和可视性。

传统的图像增强算法通常基于统计学方法或滤波器，这些方法在某些情况下表现良好，但在复杂图像上可能存在一些限制。

深度学习作为一种新兴的机器学习技术，通过学习大量数据的特征，能够自动地从图像中提取有用的特征。

因此，基于深度学习的图像增强算法具有更好的性能和更广泛的适用性。

2. 方法本文提出了一种基于深度学习的图像增强算法。

该算法分为以下几个步骤：2.1 数据准备首先，我们需要收集并准备用于训练和测试的图像数据集。

数据集应该包括不同类型和品质的图像，以保证算法的鲁棒性。

2.2 模型设计接下来，我们设计一个适用于图像增强的深度学习模型。

可以使用卷积神经网络（CNN）或生成对抗网络（GAN）等深度学习模型来构建图像增强模型。

2.3 模型训练通过将准备好的图像数据集输入到深度学习模型中，可以对模型进行训练。

在训练过程中，我们可以使用不同的损失函数和优化算法，以提高模型的性能。

2.4 图像增强训练完成后，我们可以使用训练好的模型对输入的图像进行增强。

通过学习到的特征，模型能够提高图像的清晰度、对比度和细节。

3. 实验和结果本文使用一个包含不同类型和品质的图像数据集进行实验。

我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用交叉验证方法进行评估。

实验结果表明，基于深度学习的图像增强算法能够显著提高图像的质量和可视性。

对比传统的图像增强算法，我们的算法能够更好地保持图像的细节和色彩分布，并在各个领域中得到更好的应用。

4. 讨论和展望尽管本文提出的基于深度学习的图像增强算法取得了良好的效果，但仍存在一些局限性。