图像处理文献综述

图像复原技术研究国内外文献综述作为日常生活中广泛使用的技术，图像修复技术汇集了国内外许多重要技术。

实际上，图像复原分为三种标准：首先是搭建其劣化图像的图像模型；其次去研究和筛选最佳的图像复原方法；最后进行图像复原。

所有类型的成像模型和优化规则都会导致应用于不同领域的不同图像恢复算法。

我们对现有的图像复原方法大致做了总结，如利用线性代数知识的线性代数复原技术、搭建图像退化模型的去卷积图像恢复技术以及不考虑PSF的图像盲解卷积算法等。

其中，去卷积方法主要包括功率谱均衡、Wiener滤波和几何平均滤波等，然而这些方法需要许多预信息和噪声稳定假设，这在现实当中我们不可能利用计算机去做到的的事情，因此它们只适用于线性空间不变的理想系统，仅当噪声与信号无关时才能达到很好的效果。

但是在一些条件恶化的情况下，就不能满足图像修复的效果了。

在图像恢复领域当中，另一个重要且常见的方法是盲去卷积复原法。

它的优势是在没有预先了解退化函数和实际信号的知识前提下，可以根据劣化图像直接估计劣化函数和初始信号。

实际上，现在有几个算法通过不充分的预测信息来恢复劣化图像。

由于我们需要对图像和点扩展函数的一些相关信息进行假设和推导，所以这就导致图像恢复的解通常并不存在唯一性，并且我们已知的初始条件和对附加图像假设的选择也会对解的优劣产生很大的关系。

与此同时，由于信道中不可避免的加性噪声的影响，会进一步导致盲图像的复原变差，给图像复原造成许多困难。

也就是说，如果我们直接利用点扩展函数进行去卷积再现初始图像，则一般会导致高频噪声放大，导致算法的性能恶化，恢复不出清晰的图像。

因此，我们要尽可能的提高图像的信噪比，从而提高图像复原的效果。

基于已知的降质算子和加性噪声的某些统计性质从而恢复清晰的图像，我们将这种方法叫做线性代数恢复方法，并且这种线性代数恢复方法在一定程度上提出了用于恢复滤波器的数值计算从而使得模糊图像恢复到与清晰图像一致的新的设计思想。

《数字图像处理和模式识别》期末大作业题目：图像压缩文献综述班级：数字媒体学院计算机技术姓名：徐德荣学号：6141603020图像压缩文献综述1 图像压缩编码概述图像信息的压缩编码，是根据图像信号固有的统计特性和人类的视觉特性进行的。

图像信号固有的统计特性表明，其相邻像素之间、相邻行之间或者相邻帧之间，都存在较强的相关特性。

利用某种编码方法在一定程度上消除这些相关特性，便可实现图像信息的数据压缩。

这个过程也就是尽量去除与图像质量无关的冗余信息，属于信息保持（保持有效信息）的压缩编码。

另一种考虑是，图像最终是由人眼或经过观测仪器来观看或判决的。

根据视觉的生理学、心理学特性，可以允许图像经过压缩编码后所得的复原图像有一定的图像失真，只要这种失真是一般观众难以察觉的。

这种压缩编码属于信息非保持编码，因为它使图像信息有一定程度的丢失。

由此可见，图像压缩编码的研究重点是：怎样利用图像固有的统计特性，以及视觉的生理学、心理学特性，或者记录设备和显示设备等的特性，经过压缩编码从原始图像信息中提取有效信息，尽量去除那些无关的冗余信息，并且在保证质量（能从这些数据中恢复出与原图像差不多的图像）的前提下，用最低的数码率或最少的存储容量，实现各类图像的数字存储、数字记录或数字传输。

2 图像编码研究现状图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化,到今天己经有五十多年的历史。

五十年代和六十年代的图像压缩技术由于受到电路技术等的制约,仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复原等技术的研究,还很不成熟。

1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”标志着图像编码作为一门独立的学科诞生了。

到了70年代和80年代,图像压缩技术的主要成果体现在变换编码技术上;矢量量化编码技术也有较大发展,有关于图像编码技术的科技成果和科技论文与日俱增,图像编码技术开始走向繁荣。

自80年代后期以后,由于小波变换理论,分形理论,人工神经网络理论,视觉仿真理论的建立,人们开始突破传统的信源编码理论,例如不再假设图像是平稳的随机场。

低光照增强文献综述低光照增强是图像处理领域中的一个重要研究方向，其目的是提高低光照条件下图像的视觉质量，从而获取更多的有用信息。

在自动驾驶、安防等人工智能相关行业中，低光照增强技术具有广泛的应用前景。

近年来，低光照增强技术逐渐成为研究热点，许多学者和研究人员致力于提出新的算法和方法以提高低光照图像的质量。

本文将从低光照增强技术的算法分类、现有算法性能评估和未来发展趋势等方面进行综述。

1. 低光照增强技术算法分类低光照增强技术主要包括传统方法和深度学习方法。

（1）传统低光照增强方法：传统方法主要采用基于偏微分方程、基于Retinex和基于直方图均衡等技术。

① 基于偏微分方程的方法：偏微分方程方法通过求解偏微分方程，实现低光照图像的增强。

这类方法在处理低光照图像时，能够有效地保持图像的边缘和细节。

② 基于Retinex的方法：Retinex理论提出了一种基于物理模型进行图像增强的方法。

Retinex算法通过分离环境光和反射光，实现低光照图像的增强。

③ 基于直方图均衡的方法：直方图均衡方法通过对图像直方图进行均衡化处理，提高低光照图像的对比度和亮度。

（2）基于深度学习的低光照增强方法：深度学习方法在低光照增强领域取得了显著的性能提升。

这类方法主要采用基于神经网络、基于生成对抗网络 （GAN）和基于自编码器等技术。

① 基于神经网络的方法：神经网络方法通过学习大量低光照图像数据，实现低光照图像的增强。

这类方法在提高图像质量的同时，能够有效地保持图像的细节和结构。

② 基于GAN的方法：GAN方法在低光照增强领域取得了显著的性能提升。

通过引入对抗训练，GAN方法能够生成高质量、高亮度的低光照图像。

③ 基于自编码器的方法：自编码器方法通过学习低光照图像的潜在特征，实现低光照图像的增强。

这类方法在提高图像质量的同时，能够有效地保持图像的细节和结构。

2. 现有算法性能评估为了评估低光照增强算法的性能，许多学者和研究人员构建了大量的低光照图像数据集，并采用各种评估指标对算法进行评估。

文献综述近年来，随着计算机视觉技术的日益发展，图像处理作为该领域的关键方向受到越来越多研究人员的关注与思考。

在现在的日常生活中，由于通信设备低廉的价格和便捷的操作，人们越来越喜欢用图像和视频来进行交流和分享，消费性的电子产品在消费者中已经非常普遍，例如移动手机和数码相机等等。

在这个纷繁多变的世界，每天都有数以万计的图像产生，同时信息冗余问题也随之而来。

尽管在一定的程度上，内存技术的增加和网络带宽的提高解决了图像的压缩和传输问题，但是智能的图像检索和有效的数据存储，以及图像内容的提取依然没有能很好的解决。

视觉注意机制可以被看做是人类对视觉信息的一个筛选过程，也就是说只有一小部分重要的信息能够被大脑进行处理。

人类在观察一个场景时，他们往往会将他们的注意力集中在他们感兴趣的区域，例如拥有鲜艳的颜色，光滑的亮度，特殊的形状以及有趣的方位的区域。

传统的图像处理方法是将整幅图像统一的处理，均匀的分配计算机资源；然而许多的视觉任务仅仅只关系图像中的一个或几个区域，统一的处理整幅图像很明显会浪费过多的计算机资源，减少处理的效率 [1,2]。

因此，在计算机视觉领域，建立具有人类视觉系统独特数据筛选能力的数学模型显得至关重要。

受高效的视觉信息处理机制的启发，计算机视觉领域的显著性检测应运而生。

图像显著性检测是通过建立一定的数学模型，让计算机来模拟人类的视觉系统，使得计算机能够准确高效的定位到感兴趣的区域。

一般来说，一个信号的显著性可以表示为其和周围环境的差异性。

正是因为这个信号和周围的其他信号的迥异性，使得视觉系统不需要对环境中的所有感兴趣的区域进行逐个的扫描，显著的目标会自动从环境中凸显出来。

另外，一些心理学研究表明人类的视觉机制不仅仅是由低级的视觉信号来驱动的，基于记忆、经验等的先验知识同样能够决定场景中的不同信号的显著性，而这些先验知识往往是和一些高层次的事件以及视觉任务联系在一起的。

基于当前场景的视觉显著性机制是低级的，慢速的。

遥感图像分类方法研究综述摘要本文概述了遥感图像分类的概念和原理，详细探讨了传统的遥感分类方法，对各种方法的进行了定性的比较与分析。

然后介绍了分别基于GPU、计算机集群和刀片机服务器的三种加快分类速度的途径，最后展望了遥感图像分类方法的发展方向和研究热点。

关键词：遥感；图像分类；监督分类；非监督分类；GPU；机群系统；刀片机1．引言在遥感图像处理的研究中，无论是专业信息提取，地物变化预测，还是专题地图制作等都离不开分类。

遥感图像分类有类别多，混合度大和计算量大的特点，分类方法的优劣直接关系到分类的精度和速度。

由于遥感图像本身的空间分辨率以及“同物异谱”和“异物同谱”现象的存在，往往出现较多的错分、漏分现象，导致分类精度不高[1]，如何实现图像分类识别并满足一定的分类精度，是当前遥感图像研究中的一个关键问题, 也是研究的焦点[2]。

2．遥感图像分类原理遥感图像通过亮度值或像素值的高低差异及空间变化表示不同地物的差异，如不同类型的植被、土壤、建筑物及水体等，这也是区分不同地物的理论依据。

利用光谱特征（地物电磁波辐射的多波段测量值）或纹理等空间结构特征，按照某种规则就能对地物在遥感图像上的信息进行识别与分类。

图像分类的目标就是通过对各类地物波谱特征的分析选择特征参数，将特征空间划分为不相重叠的子空间，进而把影像诸像元划分到各子空间去，从而实现分类[3]。

3．传统分类方法遥感影像的计算机分类方法可分为两种：统计判决分类和句法模式识别。

前者通过对研究对象进行大量的统计分析, 抽出反映模式的本质特点、特征而进行识别。

后者则需要了解图像结构信息, 从而对其进行分类。

传统的分类方法一般为统计判决分类, 如最大似然法、K均值法等。

近年来发展的分类新方法则多采用句法方法, 如专家系统法和决策树分类法等。

根据是否已知训练样本的分类数据，统计模式方法可分为监督分类、非监督分类。

下面将具体介绍监督分类、非监督分类以及其它分类（如模糊分类和人工神经网络分类）的典型算法及其主要步骤。

数字图像处理技术综述摘要：随着计算机的普及，数字图像处理技术也获得了迅速发展，逐渐走进社会生产生活的各个方面。

本文是对数字图像处理技术的一个总体概述，包括其内涵、优势、主要方法及应用，最后对其发展做了简单的总结。

关键词：数字图像、图像处理技术、处理方法、应用领域Overview of digital image processing technologyAbstract: With the popularization of computer, digital image processing technology also won the rapid development, and gradually go into all aspects of social life and production. This paper is a general overview of the digital image processing technology, including its connotation, advantage, main method and its application. And finally, I do a simple summary of the development.Keywords: digital image, image processing technology, processing method, application field前言：图像处理技术被分为模拟图像处理和数字图像处理两大类。

数字图像处理技术一般都用计算机处理或实时的硬件处理，因此也称之为计算机图像处理[1]。

而时至今日，随着计算机的迅速普及，数字图像处理技术也飞速发展着，因为其用途的多样性，可以被广泛运用于医学、交通、化学等各个领域。

一、数字图像处理技术的概念内涵数字图像处理技术是指将一种图像信号转变为二进制数字信号，经过计算机对而其进行的图像变换、编码压缩、增强和复原以及分割、特征提取等处理，而高精准的还原到显示器的过程[2]。

文献综述近年来，随着计算机视觉技术的日益发展，图像处理作为该领域的关键方向受到越来越多研究人员的关注与思考。

在现在的日常生活中，由于通信设备低廉的价格和便捷的操作，人们越来越喜欢用图像和视频来进行交流和分享，消费性的电子产品在消费者中已经非常普遍，例如移动手机和数码相机等等。

在这个纷繁多变的世界，每天都有数以万计的图像产生，同时信息冗余问题也随之而来。

尽管在一定的程度上，内存技术的增加和网络带宽的提高解决了图像的压缩和传输问题，但是智能的图像检索和有效的数据存储，以及图像内容的提取依然没有能很好的解决。

视觉注意机制可以被看做是人类对视觉信息的一个筛选过程，也就是说只有一小部分重要的信息能够被大脑进行处理。

人类在观察一个场景时，他们往往会将他们的注意力集中在他们感兴趣的区域，例如拥有鲜艳的颜色，光滑的亮度，特殊的形状以及有趣的方位的区域。

传统的图像处理方法是将整幅图像统一的处理，均匀的分配计算机资源；然而许多的视觉任务仅仅只关系图像中的一个或几个区域，统一的处理整幅图像很明显会浪费过多的计算机资源，减少处理的效率[1,2]。

因此，在计算机视觉领域，建立具有人类视觉系统独特数据筛选能力的数学模型显得至关重要。

受高效的视觉信息处理机制的启发，计算机视觉领域的显著性检测应运而生。

图像显著性检测是通过建立一定的数学模型，让计算机来模拟人类的视觉系统，使得计算机能够准确高效的定位到感兴趣的区域。

一般来说，一个信号的显著性可以表示为其和周围环境的差异性。

正是因为这个信号和周围的其他信号的迥异性，使得视觉系统不需要对环境中的所有感兴趣的区域进行逐个的扫描，显著的目标会自动从环境中凸显出来。

另外，一些心理学研究表明人类的视觉机制不仅仅是由低级的视觉信号来驱动的，基于记忆、经验等的先验知识同样能够决定场景中的不同信号的显著性，而这些先验知识往往是和一些高层次的事件以及视觉任务联系在一起的。

基于当前场景的视觉显著性机制是低级的，慢速的。

文献综述近年来，随着计算机视觉技术的日益发展，图像处理作为该领域的关键方向受到越来越多研究人员的关注与思考。

在现在的日常生活中，由于通信设备低廉的价格和便捷的操作，人们越来越喜欢用图像和视频来进行交流和分享，消费性的电子产品在消费者中已经非常普遍，例如移动手机和数码相机等等。

在这个纷繁多变的世界，每天都有数以万计的图像产生，同时信息冗余问题也随之而来。

尽管在一定的程度上，内存技术的增加和网络带宽的提高解决了图像的压缩和传输问题，但是智能的图像检索和有效的数据存储，以及图像内容的提取依然没有能很好的解决。

视觉注意机制可以被看做是人类对视觉信息的一个筛选过程，也就是说只有一小部分重要的信息能够被大脑进行处理。

人类在观察一个场景时，他们往往会将他们的注意力集中在他们感兴趣的区域，例如拥有鲜艳的颜色，光滑的亮度，特殊的形状以及有趣的方位的区域。

传统的图像处理方法是将整幅图像统一的处理，均匀的分配计算机资源；然而许多的视觉任务仅仅只关系图像中的一个或几个区域，统一的处理整幅图像很明显会浪费过多的计算机资源，减少处理的效率[1,2]。

因此，在计算机视觉领域，建立具有人类视觉系统独特数据筛选能力的数学模型显得至关重要。

受高效的视觉信息处理机制的启发，计算机视觉领域的显著性检测应运而生。

图像显著性检测是通过建立一定的数学模型，让计算机来模拟人类的视觉系统，使得计算机能够准确高效的定位到感兴趣的区域。

一般来说，一个信号的显著性可以表示为其和周围环境的差异性。

正是因为这个信号和周围的其他信号的迥异性，使得视觉系统不需要对环境中的所有感兴趣的区域进行逐个的扫描，显著的目标会自动从环境中凸显出来。

另外，一些心理学研究表明人类的视觉机制不仅仅是由低级的视觉信号来驱动的，基于记忆、经验等的先验知识同样能够决定场景中的不同信号的显著性，而这些先验知识往往是和一些高层次的事件以及视觉任务联系在一起的。

基于当前场景的视觉显著性机制是低级的，慢速的。

文献综述电子信息工程图像分割方法综述摘要：图像分割是图像理解的基础，图像分割的算法研究越来越受到关注，早期的图像分割算法在之后的研究中得到完善。

活动轮廓模型是图像分割和边界提取的重要工具之一，主要包括了参数形式活动轮廓模型和几何形式活动轮廓模型两大类，本文对这两类模型进行了大概的说明，简单叙述了相对的优点，如几何活动轮廓模型在变形的过程中能处理曲线拓扑变化。

鉴于活动轮廓模型所存在的缺点，提出了水平集算法，使得计算的范围和简易程度有了很大的发展。

最后指出了图像分割的算法还有一些进一步优化的研究发展方向。

关键词：图像分割，参数活动轮廓模型，几何活动轮廓模型，水平集1.引言对图像进行处理，通过图像分割、目标分离、特征提取、参数测量等技术，将原始的图象转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。

其中图像分割已经越来越受到人们的关注，作为一种图像处理与计算机视觉操作的预处理手段，已经应用到了很多的领域，图像分割可以定义为：根据图像特征对图像进行区域划分[1]过程，图像分割的效果好坏会直接影响到后续的处理结果，所以图像分割是一个基本而又关键的技术，为此人们提出了很多有效的、具有鲁棒性的分割算法。

图像分割方法有很多，按知识的特点和层次可分为数据驱动和模型驱动两大类[2]，前者有Roberts算子、Sobel算子和Canny算子、阈值分割、分水岭算法和模糊聚类分割算法等；后者是直接建立在先验知识的基础上的，如基于活动轮廓模型的图像分割。

水平集的应用领域是隐含曲线（曲面）的运动[3]，现在水平集已经广泛应用于图像恢复、图像增强、图像分割、物体跟踪、形状检测与识别、曲面重建、最小曲面、最优化以及流体力学中的一些方面。

一个好的图像分割算法应具有以下特点：1、有效性，能将图像中感兴趣的区域或目标分割出来的有效规则。

2、整体性。

能得到图像中感兴趣区域或目标的无断点和离散点的封闭边界。

3、精确性，分割所得到的感兴趣区域或目标边界与实际情况贴近。

医学图像增强处理与分析【摘要】医学图像处理技术作为医学成像技术的发展基础，带动着现代医学诊断产生着深刻的变革。

图像增强技术在医学数字图像的定量、定性分析中扮演着重要的角色，它直接影响到后续的处理与分析工作。

本文以医学图像(主要为X光、CT、B超等医用透视图像)为主要的研究对象，研究图像增强技术在医学图像处理领域中的应用。

本文通过对多种图像增强方法的图像处理效果进行了比较和验证，最后总结出了针对医学图像的各项特点最有效的图像增强处理方法。

关键词：医学图像处理；图像增强；有效方法；Medical Image has been an important supplementary measure of the doctor's diagnosis and treatment. As the developmental foundation of these imaging technology, Medical Image Processing leads to profoundly changes of modern medical diagnosis. Image enhancement technology plays an important role in quantitative and qualitative analysis of medical imaging .It has affected the following treatment and analysis directly. The thesis chooses medical images (including X-ray, CT, B ultrasonic image) as the main research object, studies the application of image enhancement technology in the field of medical images processing. and then we sum up the most effective processing method for image enhancement according to the characteristics of image.Key words:Medical Image ；Medical image enhancement ；effective method11 引言近年来，随着信息时代特别是数字时代的来临数字医学影像成为医生诊断和治疗的重要辅助手段。