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频域图像增强方法研究

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透射电镜高分辨频域滤波优化

透射电镜高分辨频域滤波优化

透射电镜高分辨频域滤波优化透射电镜高分辨频域滤波优化透射电镜高分辨频域滤波优化是一种常用的方法，用于提高透射电子显微镜（TEM）图像的分辨率。

在本文中，我们将逐步讨论如何进行这样的优化。

第一步是获取TEM图像。

首先，我们需要将待观察的样品放置在透射电镜中。

样品通常是非晶态或晶态的材料，它们会散射电子束。

这些散射的电子束将通过透射电子显微镜的透镜系统，最终形成图像。

第二步是进行图像的预处理。

在进行高分辨率滤波之前，通常需要对图像进行一些预处理操作，以去除噪音和伪影。

这可以通过应用空间域滤波器，如中值滤波器或高斯滤波器来实现。

接下来，我们将进入关键的步骤，即高分辨滤波。

高分辨率滤波是通过在频域中操作图像来实现的。

首先，我们需要进行傅里叶变换，将图像转换到频域。

这可以通过应用二维离散傅里叶变换（DFT）来实现。

DFT将图像从空间域转换到频域，并产生一个复数矩阵，其中每个元素表示不同频率的振幅和相位信息。

在频域中，我们可以应用滤波器来提高图像的分辨率。

常见的滤波器包括高通滤波器和带通滤波器。

高通滤波器有助于增强图像中的高频信息，从而提高图像的细节和分辨率。

带通滤波器允许通过特定的频率范围，从而保留所需的信息并滤除其他频率的干扰。

应用完滤波器后，我们需要进行反傅里叶变换，将图像从频域恢复到空间域。

这可以通过应用二维逆离散傅里叶变换（IDFT）来实现。

IDFT将频域的复数矩阵转换回空间域，并产生最终的滤波图像。

最后一步是对滤波图像进行后处理。

在高分辨滤波之后，我们可能需要对图像进行一些后处理，以进一步优化其质量。

这可能包括去噪、增强对比度或者应用其他图像增强技术。

总结起来，透射电镜高分辨频域滤波优化是一个多步骤的过程。

首先，我们需要获取原始TEM图像，并对其进行预处理。

接下来，我们将图像转换到频域，应用滤波器来提高图像的分辨率，并通过逆傅里叶变换将其恢复到空间域。

最后，我们可以对滤波图像进行后处理以进一步优化其质量。

EPID图像增强方法研究的开题报告

EPID图像增强方法研究的开题报告

EPID图像增强方法研究的开题报告一、选题背景随着医学图像技术的发展，EPID（电子门诊图像装置）成为临床放射治疗的重要工具。

然而，EPID图像存在稳定性和对比度不足等问题，这导致医学图像的分析和处理变得困难。

因此，研究EPID图像增强方法，提高图像的质量和准确度，对于临床放射治疗的准确性和效果评估具有重要意义。

二、研究目的本研究旨在探究EPID图像增强方法，提高图像的清晰度和对比度，并探讨增强方法的优劣比较，为临床放射治疗提供数据支持。

三、研究内容1. EPID图像增强方法的研究现状和应用价值分析2. EPID图像中常见的噪声和对比度问题分析3. 常见的EPID图像增强方法，包括直方图均衡、小波变换和自适应滤波等4. 不同方法的性能分析和实验结果5. EPID图像增强方法的优化和改进四、研究方法1. 文献调研和分析，获得EPID图像增强方法的研究现状和应用价值2. 对EPID图像的噪声和对比度问题进行分析，并确定几种常见的增强方法3. 采用Matlab等数学软件，对EPID图像进行增强实验，对不同方法进行性能分析4. 针对实验结果，对方法进行优化和改进，提高图像的质量和可靠性五、研究意义1. 提高EPID图像的清晰度和对比度，为临床放射治疗提供更准确的数据支持2. 探讨不同EPID图像增强方法的优缺点，为医学图像处理提供参考3. 让临床医生更好地理解和解读EPID图像，提高放射治疗的效果和质量六、研究进度1. 文献调研和分析：已完成2. EPID图像的噪声和对比度问题分析：进行中3. 常见的EPID图像增强方法研究和实验：未开始4. 不同方法的性能分析和实验结果：未开始5. EPID图像增强方法的优化和改进：未开始七、预期成果1. 发表研究论文1-2篇2. 研究报告1份3. 为临床放射治疗提供EPID图像增强方法参考和支持。

频域分析法

频域分析法

频域分析法频域分析法是一种探究信号的量化分析方法，广泛应用于工程领域，如电子、声学、机械、生物医学等，具有很高的科学研究价值。

频域分析法是用来提取信号特征和分析信号组成部分的，它可以用来分析信号的时频特性和频频特性。

频域分析法包括三个步骤：信号提取、频域变换和分析。

第一步需要从信号中提取想要测量的特征；第二步把信号变换到频域，以获取信号的频域特征；第三步是对提取的特征进行分析，以提取信号的有效信息。

频域分析的最基本的方法是傅里叶变换法，它能将时域信号变换到频域，这样就可以确定信号的频域特征。

傅里叶变换的基本原理是：将时域信号的抽样点拆分成一系列的正弦波，用这些正弦波的加和表示原信号。

当拆分正弦波的加和够多时，傅里叶变换可以很好地求出信号系数，也就是频谱，用它来表示原信号的特性，这就是傅里叶变换的本质。

除傅里叶变换法，还有基于图像技术的频域处理方法，如图像增强、图像降噪、图像复原和图像分割等。

图像技术在频域中的应用可以有效地提取信号的频率特性，从而给出清晰的信号图像。

另一种常用的频域分析法是统计分析法。

统计分析法可以帮助我们探究不同信号之间的关系，并对信号进行统计分析，以提取有效信息。

主要有数据描述统计、概率统计和数据建模统计。

数据描述统计可以统计信号的特征，包括均值、中位数、标准差、最大值、最小值等；概率统计可以分析信号的概率特征；数据建模统计可以将信号映射到复杂的模型中，以挖掘深层的信号信息。

频域分析法在各种工程领域中得到了广泛的应用，有助于深入地理解信号的特性。

在电子和声学领域，频域分析法可以用来分析信号的声音和数据特性，帮助我们快速发现隐藏的频率特征；机械领域可用来分析信号的空间位移和空间速度特性；生物医学领域用来分析人体心电图、脑电图、超声图像和医学影像信号等。

综上所述，频域分析法是一种量化分析信号的重要技术手段，主要包括信号提取、频域变换和分析三个部分。

它在工程领域中有着广泛的应用，可以有效地提取信号的特征，为研究信号提供极大的帮助。

彩色图像增强的几种方法研究比较

彩色图像增强的几种方法研究比较

摘
要 彩 色 网 像 中包 含 有 丰 富 的 细节 信 息 ， 了 获 得 清 晰 的 彩 色 图 像 ， 护 原 有 的 彩 色 信 为 保
息 ， 除亮 度 不 够 对 彩色 图像 像 质 的影 响 ， 者 在研 究 彩 色 图 像 增 强 原 理 的 基 础 上 ， 据 彩 色 图 像 的 不 消 笔 根 同 模 型 ， 比 了 ３种 不 同 的彩 色 图像 增 强 方 法 ， 给 出 了 实 验 结 果 。研 究 结 果 表 明 ， 用 增 强 彩 色 图 像 对 并 应 中 的亮 度 信 息 的 方 法 ， 既得 到 了 清 晰 的 彩色 图像 ， 又保 护 了 原 有 的彩 色 信 息 ， 且 图 像 像 质 还 强 于 Ｐ ｏ 而 ｈ
处 理 。空域法 属 于直 接增 强 的方 法 ， 包括 扩 它
的是 使 处 理后 的图像 对 某 种特 定 的应用 来 说 ， 比原 始 图像 更适 用 。处理 的结 果使 图像更适 合 于人 的视觉 特性 或机 器 的识别 系统 。 图像增 强技 术 主 要 是 针对 灰度 图来 作 用 ， 其手段 是修 改直 方 图 。在 图像 处理 中色彩 的运 用是 很重要 的 ， 因有 两 个ｎ ： 一 ， 自动 图 原 第 Ｊ 在 像 分析 中色彩 是 一 个 有力 的描 述 工 具 ， 它通 常 町使 从一 个场景 中识别 和抽取 目标 的处理得 到 简化 ； 二 ， 们对 图像 进 行 分 析 时 ， 眼 区别 第 人 人 的灰 度层 次 大约 只有 二 十几 种 ， 却能 够识 别 但
成千 上万 的 色彩 。
展 对 比度 的 灰度 变 换 和直 方 图变 换 、 消除 噪声 的平滑 法和增 强边缘 的锐 化法 。笔 者讨论 的直

数字图像处理 -习题2增强-噪声-几何变换-频域变换

数字图像处理 -习题2增强-噪声-几何变换-频域变换

第三章图像增强一.填空题1. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化范围，即一幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围称为____动态范围__。

2.所谓动态范围调整，就是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进行__压缩____，将所关心部分的灰度级的变化范围扩大，由此达到改善画面效果的目的。

3. 动态范围调整分为线性动态范围调整和__非线性调整___两种。

4. 直方图均衡化把原始图的直方图变换为分布均匀的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。

基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行__展宽_____，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到清晰图像的目的。

5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。

其中，__图像增强_的目的是将一幅图像中有用的信息进行增强，同时将无用的信息进行抑制，提高图像的可观察性。

6. 灰级窗，是只将灰度值落在一定范围内的目标进行__对比度增强___，就好像开窗观察只落在视野内的目标内容一样。

二.选择题1. 下面说法正确的是：（B ）A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换；B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种；C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高；D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。

2. 指出下面正确的说法：（D ）A、基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。

B、基于像素的图像增强方法是基于频域的图像增强方法的一种。

C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高。

D、基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果。

3.指出下面正确的说法：（D ）①基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。

②基于像素的图像增强方法是基于空域的图像增强方法的一种。

数字图像的频域处理

数字图像的频域处理
合 等 内容 。 关键词： 频域 ； 图像 处理 ； 滤波 ； 图像 增 强 ； 图像 编码
２ ． ４ 自适应 同态滤波 。 由于大气条件影响 ， 云覆盖是遥感图像的 频域处理是指根据一定的 图像模型 ， 对图像频谱进行不 同程度 最 大干扰 因素 ， 因此去除云噪声对于在图像分析之前 提高图像 质量 是非常重要 的。因为薄云在遥感 图像 中是低频分量 ， 同态滤波可以 修改的技术， 通常作如下假设 ： 用来去除薄 云。传统方法用整个 图像进行处理 ， 不仅耗时而且会破 ｆ １ ） 引起 图像质量 下降的噪声 占频谱的高频段； 坏无云 区域 。文献 ４提出了一种 自适应 同态滤波方法 。首先用 （ ２ ） 图像边缘 占高频段 ； Ｌ Ｉ Ｓ Ａ分析法提取云覆盖区域 ，然后通过计算 Ｄ Ｎ值来确定云厚度 ， （ ３ １ 图像 主体或灰度缓变区域 占低频段 。 基 于这些假设 ， 可 以对 频谱 的各个频段进行有选择性 的修改 。 和不同的截取频率 ，最后用 同态 滤波器用不 同的截 止频率进行 滤 二维正交变换是 图像处理 中常用 的变换， 其 特点是变换结果 的能量 波 。 分布向低频成份方 向集 中，图像的边缘，线条在高频成份上得到反 ２ ． ５ 图像编码 。压缩 的基本思想是正确表示图像时试图减少每 映， 因此正交变换在图像处理 中得到广泛运用。Ｆ Ｏ Ｕ Ｒ Ｉ Ｅ Ｒ作为一种 像 素的位数 ，图像压缩在大型医学 图像 和卫 星图像 中需求非 常大 ， 典型 的正交变换 ， 在数学上有 比较成熟和快速 的处理方法 。一般上 表现在存储代价和传输效率上 。编码 策略分为有损和无损类型。无 认为空 域的平滑处理对应 于频域的低通滤波而 空域 的锐化 处理对 损编码通常压缩率 比较低 ， 比如霍夫曼和算术编码 。基于傅里叶变 应 于高通滤波 。在压缩 编码 上往往舍弃高频分 量 的系数来 实现压 换的压缩方法 ， Ｄ Ｃ Ｔ或 Ｄ Ｆ Ｔ在研究低频 自然 图像时是有效率的。但 缩。 是这些变换 的很 多缺点是基函数很 长。 这在高精度下的低频 系数编 ２ 频域 图像 处理最新研究与应用 码上没有很 大问题 。 但是 ， 高频分量系数是粗糙量化的 ， 导致 图像重 ２ ． １图像融合与高通滤波 。一些 商用地球观测卫星带有 双分辨 建时边界质量会 比较低 。尖锐 的边界是用很多系数来表示 的， 全 部 率传感器 ， 能够提供空 间上全色 的高分辨率 图像 和多谱低分辨率 图 保 留才能有很高的保 真度 。 另外 ， 图像一般是非平稳的 ， 不 同区域有 像 。图像融合技术 用来将高分辨率谱 图像 和高分辨 率空间 图像 集 不 同的统计特性 ， 全部变换会损失非平稳 性 ， 在压缩效果上并不好 。 成， 产生 的融合图像既有谱 的高分辨 率也 有空间高分辨率。一些 图 文献 ５比较 了 Ｄ Ｃ Ｔ和小波在 图像编码 中的性能嗍 ， 实验 表明两种方 像融合方 法包 括 Ｉ Ｈ Ｓ ， Ｐ Ｃ和 Ｂ Ｔ提供 了优秀 的视 觉高分辨率 的多谱 法都 有能量相对凝结特性。 图像但是忽略了对高质量 的谱信息综合的需 求。 高质量 的谱信息综 ３ 结 论 合对大多数的基于谱 信号 的遥感应用是非常重要 的。 另一类 图像融 频域方法提供了认识和处理问题的另一种视角 ， 在一个域 中难 合技术 如高通滤波器在将从 空间高分辨率 多色图 中高频分 量注人 以处理 的问题 ， 也许在变 换域 中相对容易解决 ， 或能提 供解决 问题 多谱 图中， 再进行操作 。 这类方法提供 了很少的谱 失真。 实验 表明这 的思路。 本文中的新 的研究动态都是在传 统频域理论 的基础上进行 类方法保持 了谱特性的同事提高了其他性能 。【 １ Ｊ 扩展完善 和应 用 ， 所 以在 平时学习研究 中 ， 不仅要 紧跟最新 的研 究 ２ ． ２图像分辨率增强 与频谱修改 。现在用户对高分辨率的图像 动 向， 也要扎实打好基础 ， 才能更好 的理解解决 问题 的思路和原理 ， 和产 品需求很高 ， 在很多情况 下我们通过手机设 备传输 图像 ， 在传 才能为创新发展提供思路 。 输过程 中高分辨率 的图像通常被压缩以减少传输数据量。 实际上图 参考文献 像 已经被损坏 了，所 以图像分辨率增强技术的研究是非常必要 的。 ［ １ １ ］ Ｍｅ ｔ ｗ ａ ｌ ｌ ｉ ， Ｍ． Ｒ ．Ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｐ ｉ ｒ ｎ ｃ ｉ ｐ ａ ｌ ｃ ｏ ｍ ｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｈ ｉ ｇ ｈ－ ｐ ａ ｓ ｓ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ．Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ＆ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ ． 图像插值 和高分辨率 图像重建通常是图像放 大的方法 。 文献 ２提出 ａ 了一种通过加 强低 分辨率 图像 的高频 成分来达到增 强 图像分辨 率 ２ ０ １ １ ．Ｉ Ｃ ＣＥ Ｓ ２ ０ ０ ９ ．Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ 的方法 ， 实验 表明这种方法的性能相 比传统 的插值法 能提高 １ ３ — ２ ５ 【 ２ ］ Ｊ ｅ ｏ ｎ ｇ Ｈｏ Ｌ ｅ ｅ ， Ｋ ｉ Ｔ ａ ｅ Ｐ ａ ｒ ｋ ． Ｉ ｍ ａ ｇ ｅ Ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｂ ｙ 个百分点 圆 。 Ｍｏ ｄ ｉ ｆ ｙ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ Ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｕ ｍ． ２ ０ １ １ Ｉ ＥＥ Ｅ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｎ ｆ ｅ ｒ —

基于PDE的图像增强改进方法研究

基于PDE的图像增强改进方法研究

可避 免的缺 陷， 出一种基于 Ｐ Ｅ的改进 的反差增强方法， 提 Ｄ 算法将增 强和 去噪过程统 一起来 同步进行 ， 并加入 一个 特殊调整 项， 进一步改善图像视觉效果 。实验证 明改进 后 的方法整 体上 比传 统 方法 具有 更好 的 性能， 能够 有效 地避 免传 统 方法 的
缺 陷。
２ １ Ｓ ｉ ｅｈ Ｅ ｇｇ ０ １ ｃ Ｔ ｃ ． ｎｎ ． ．
基 于 Ｐ Ｅ的 图像 增 强 改进 方 法 研究 Ｄ
荆 萍 刘 丽 陈 伟
（ 山东 师范大学 计算机信息科学 与工程学院 ， 济南 ２０ １ ） ５０ ４
摘
要
实际应用 中， 图像 不仅 需要改善反差 而且还有 噪声污染。针对传 统方 法对 图像先后做 反差增 强和去 噪所 产生 的不
的反差 。实 际 中往 往 是 通 过 增 加 原 图 中某 两个 灰
度 值之 间 的动态 范 围来 实 现 的。直 方 图均 衡 化 、 直
方 图规定化 都 是 这 个 原 理 ， 度 分 布 越 均 衡 ， 像 灰 图
的信息 越丰 富 ， 图像 的对 比度 越 强 。本 文采 用 分段 线 性拉 伸 函数 做直 方 图均衡 的灰 度变 换 函数 ， 图 使 像 的灰 度尽 可能 的平 均 ， 以达 到 图像 反 差 增强 的效
１
处 理与分 析 领 域 得 到 快 速 发 展 。该 方 法 在 图像 的 去噪、 分割 、 边缘检 测 、 强 等方 面都 取得 了很 大 的 增
进展， 该技 术一个 显 著 的优 点 当 图像 表示 为连 续信 号 时 ，Ｄ Ｐ Ｅ可 视为 在无 穷小 邻 域 中 的局 部滤 波 的迭 代， 允许将 已有 的滤 波算 法 进 行合 成 和 分类 并 可 能 得 到新 的滤 波方法 ， 本文 基 于此 优 势 改 进 了一 个新

如何利用图像处理技术进行图像边缘增强

如何利用图像处理技术进行图像边缘增强

如何利用图像处理技术进行图像边缘增强图像边缘增强是图像处理中的一个重要任务，它可以使图像中的边缘更加鲜明、清晰，以便更好地进行后续的图像分析和特征提取。

在这篇文章中，我们将探讨如何利用图像处理技术进行图像边缘增强。

图像边缘增强的目的是提升图像中物体的轮廓，使之更加清晰鲜明。

边缘是图像中像素强度发生剧烈变化的区域，例如物体的边界或纹理的边界。

边缘增强的一种常见方法是使用滤波器，通过加强图像中的边缘信息来提高图像质量。

一种常用的图像边缘增强方法是基于梯度的方法。

梯度代表图像中像素强度变化的速率。

通过计算图像的梯度，我们可以获得图像中物体边缘的位置和方向。

通过增强边缘的强度，我们可以使边缘更加清晰。

图像梯度可以使用不同的算子来计算，其中最常用的算子是Sobel算子和Prewitt算子。

这些算子通过对图像进行卷积操作，来获取图像中每个像素点的梯度信息。

在计算完梯度后，我们可以使用一些增强算法来突出显示图像中的边缘。

一种常见的增强算法是直方图均衡化。

直方图均衡化可以通过调整图像的像素强度分布来增强图像的对比度。

对图像进行直方图均衡化后，边缘区域的对比度将被增强，从而使得边缘更加清晰。

另一种常用的图像边缘增强算法是Laplacian算子。

Laplacian算子可以通过计算图像的二阶导数来提取图像中的边缘信息。

我们可以通过增加边缘强度来增强图像的边缘。

除了基于梯度的方法之外，还有一些基于频域的方法可以用于图像边缘增强。

其中一种常用的方法是使用傅里叶变换来提取图像中的高频信息。

通过滤除图像中的低频信息，我们可以突出显示图像中的边缘。

另一种基于频域的方法是使用小波变换。

小波变换可以将图像分解为多个不同频率的子带，通过突出显示高频子带，我们可以增强图像的边缘。

除了上述方法，还有许多其他的图像边缘增强算法，如非局部均值降噪算法、结构感知滤波算法等。

这些算法都有其特定的优缺点和适用场景，具体的选择应根据具体的需求和应用进行。

请简述空域处理方法和频域处理方法的区别

请简述空域处理方法和频域处理方法的区别

空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种方法。

它们有着各自独特的特点和应用场景。

本文将从原理、应用和区别三个方面对这两种处理方法进行详细比较。

一、原理1. 空域处理方法空域处理方法是指直接对图像的像素进行操作。

它是一种基于图像的原始信息进行处理的方法。

常见的空域处理操作包括亮度调整、对比度增强、图像锐化等。

这些操作都是基于每个像素点周围的邻域像素进行计算和处理的。

2. 频域处理方法频域处理方法是将图像从空间域转换到频率域进行处理。

其基本原理是利用傅里叶变换将图像信号从空间域转换到频率域，然后对频率域的图像进行滤波、增强等处理，最后再利用傅里叶反变换将图像信号转换回空间域。

二、应用1. 空域处理方法空域处理方法适用于对图像的局部信息进行处理，如调整图像的明暗、对比度和色调等。

它可以直接对原始图像进行处理，因此在实时性要求较高的场景下具有一定优势。

2. 频域处理方法频域处理方法适用于对图像的全局信息进行处理，如去除图像中的周期性噪声、增强图像的高频细节等。

由于频域处理方法能够通过滤波等手段对图像进行全局处理，因此在一些需要对图像进行频谱分析和滤波的场景下有着独特的优势。

三、区别1. 数据处理方式空域处理方法是直接对图像的像素进行操作，处理过程直接，但只能处理原始图像信息。

而频域处理方法是将图像信号转换到频率域进行处理，可以更全面地分析和处理图像的频率特性。

2. 处理效果空域处理方法主要用于对图像的局部信息进行处理，因此适合对图像的亮度、对比度等进行调整。

而频域处理方法主要针对图像的全局信息进行处理，能够更好地处理图像的频率特性，如滤波、增强等。

3. 处理速度空域处理方法直接对原始图像进行处理，处理速度较快；而频域处理方法需要将图像信号转换到频率域进行处理，处理速度相对较慢。

空域处理方法和频域处理方法分别适用于不同的处理场景。

空域处理方法主要用于对图像的局部信息进行处理，处理速度较快；而频域处理方法主要用于对图像的全局信息进行处理，能够更全面地分析和处理图像的频率特性。

15-16第三章图像处理技术(3.7 图像增强)

15-16第三章图像处理技术(3.7 图像增强)

3.7 图像增强
3）空域滤波增强 空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成，根 据其特点可分成线性滤波和非线性滤波两类。各种空域滤波 器根据功能可分成平滑和锐化滤波器。平滑滤波器可用低通 滤波实现。平滑的目的又可分为两类，一类是模糊化，目的 是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小断点 连接起来。另一类是消除噪声。锐化可用高通滤波实现，锐 化的目的是为了增强模糊的细节。
可以证明，图像直方图的累积分布函数满足上述两 个条件并能将变换后的灰度值均匀地分布在灰度级范围 内
3.7 图像增强
直方图均衡化的实现步骤为: ➢ 统计图像各灰度值的计数，即得到图像的直方图。 ➢ 计算图像各灰度值的累积分布函数值。 ➢ 遍历原图像，对于图像中每个像素，都用该像素灰 度值对应的累积分布函数值与最大灰度值(如8位灰度图 像，这个最大值为5)的乘积来替换它。
3.7 图像增强
锐化(高通)滤波器:它能减弱或消除傅里叶空间的低 频分量，但不影响高频分量。因为低频分量对应图像中 灰度值缓慢变化的区域，因而与图像的整体特性，如整 体对比度和平均灰度值等有关，高通滤波器将这些分量 滤去可使图像锐化。
3.7 图像增强
① 平滑滤波器
图6、平滑滤波
a、均值滤波
3.7 图像增强
3.7 图像增强
图2、空域滤波与频域滤波的比较
3.7 图像增强
1、空域图像增强 空域法是直接对图像中的像素进行处理，从根本上说是 以图像的灰度映射变换为基础的。 以下将主要从空域变换、图像代数、空域滤波二个方面 进行展开，使读者对于使用空域点对点变换和直方图修正变 换来增强图像有一个系统深人的了解。其中空域变换包括直 接灰度变换和直方图处理，前者属于点对点变换，后者属于 直方图修正变换；图像代数是一种点对点变换；空域滤波实 际是一种频率域处理转化为空间域点对点模板预算的增强算 法。

数字图像处理方法-图像增强2

数字图像处理方法-图像增强2

求出：k1和k2 求出：l1和l2
第五章 图像增强
23
空域处理—彩色图像增强
彩色平衡实现的算法
9 分别对R、G、B图像实施变换：
*=
+
R(x, y) k1*R(x, y) k 2
B(x, y)* = l1*B(x, y) + l2
G(x, y)* = G(x, y)
9 得到彩色平衡图像
第五章 图像增强
直方图均衡化的技术要点：
公理：直方图p(rk )，为常数的图像对比度最好
目标：寻找一个灰度变换函数T(r)，使结果图像 的直方图p(sk )为一个常数
第五章 图像增强
3
空域处理—直方图增强
直方图均衡—灰度变换函数
1) 求出原图 f 的灰度直方图，设为h。h为一个256维的向 量。
2) 求出图像 f 的总体像素个数， Nf=m ×n
第五章 图像增强
32
空域处理—彩色图像增强
伪彩色增强
人类可以分辨比灰度层次更多的颜色种类 将灰度图像变换为彩色图像——伪彩色图像 方法：伪彩色变换，密度分割
伪彩色变换法—独立映射表变换法
9对灰度图像 f(x, y)，建立颜色映射表：
IR
=
T (I ) R
IG
=
T (I ) G
I = T (I )
B
B
9形成RGB图像各分量为： R (x , y ) = T R ( f (x , y
))
第五章 图像增强
G (x, y ) = TG( f (x, y ))
B(x, y) = TB( f (x, y
33
))
空域处理—彩色图像增强
伪彩色变换流程

图像增强文献综述(可编辑修改word版)

图像增强文献综述(可编辑修改word版)

文献综述题目图像增强与处理技术学生姓名李洋专业班级网络工程 08-2 班学号 200813080223院（系）计算机与通信工程学院指导教师(职称)吴雪丽完成时间2012 年 5 月 20 日综述题目图像增强与处理技术专业班级：网络工程08-2 班姓名：李洋学号：200813080223图像增强与处理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：图像增强对比度增强平滑锐化梯度变换拉普拉斯变换AbstractDigital 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 sharpening1 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。

基于小波的图像增强算法在乳腺癌检测中的研究与应用

基于小波的图像增强算法在乳腺癌检测中的研究与应用
熊 思
（ 湖北第二师范学院 计算机学院， 武汉 ４ ００ ） ３２５
摘 要： 乳腺癌是现代女性最常见的恶性肿 瘤之一 ， ｘ光照片是一种在乳腺癌普查 中广泛采用的检测手段 。由于医学影
像噪声大不清晰 ， 检测结果往往不尽 人意。本 文以数字乳房 ｘ片图 为对象， 究 了 高微钙化 点的对 比度的基 于小波 像 研 提 变换的图像增强算法。小波变换在 时频域的多分辨 率具有 良好的 空间域和 频率域局部化特性 。实验证 明， 于小波多 基 分辨率分析在抑制噪声的同时能对 图像进行有效增强， 高图像 的对 比 ， 提 度 使钙化 点的显 示更 为明显 ， 高 了图 中病 提 像
小波分析属于时频分析的一种 ， 是一种信号的时 间一尺度（ 时间一频率） 分析方法 ， 它具有多分辨率分
析的特点， 而且在时频两域都具有表征信号局部特征 的能力 ， 是一种窗 口 大小固定不变但其形状可改变 ， 时 间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即
在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨
点， 而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力 ，
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收 稿 日期 ： １ ０ ０ ０ ２ ０— ７— ５
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小波具有多分辨 分析 的特性 ， 的去噪实质就是 它
处理。处理 的实质在 于减 小甚 至消除噪声产生的系
并能最大限度的保留有效信号的系数 ， 由增强的 再 用不同中心频率的带通滤波器对信号作 滤波 ， 把主要 数 ， 反映噪声频率的那些 尺度 的系数去掉 ， 再把剩余 尺度 系数 重构 图像 。 的系数结合起来做反变换 ， 噪声就能得到较好 的抑制。 Ｍ ｌｔ ｔ ｎ Ｄ ｎｈ 等几位小波学家也先后提 出了 ａａ， ｋ ，ｏｏｏ ｌ Ｗｉ ｏ

用Matlab实现基于小波变换的图像增强技术

用Matlab实现基于小波变换的图像增强技术

用Matlab实现基于小波变换的图像增强技术摘要:小波是有限宽度的基函数,这些基函数不仅在频率上而且在位置上是变换的,因此,它更适合于处理突变信号和非平稳信号,这一特性可用于图像处理的很多地方,本文将其用于图像增强,并利用matlab软件进行仿真实验,获得了较好的效果。

关键词:图像增强小波变换滤波1 图像增强原理及方法对于一个图像处理系统来说,可以分为三个阶段:图像预处理阶段、特征提取阶段、识别分析阶段。

图像预处理阶段尤为重要,如果这个阶段处理不好,后面的工作就无法展开,图像增强是图像预处理中重要的方法。

图像增强不考虑图像质量的下降的因素,只将图像中感兴趣的特征有选择地突出,而衰减不需要的特征,它的目的主要是提高图像的可读度。

图像增强的方法分为空域法和频域法两类,空域法是指直接在图像所在的空间进行处理,即直接对图像中的各个像素点进行操作;而频域法主要是在图像的某个变换域内,将图像转换到其他空间,利用该空间的特有性质,通过修改变换后的系数,例如傅里叶变换、DCT变换等的系数,对图像进行操作,然后再进行反变换得到处理后的图像。

2 频域增强的主要步骤频域增强的主要步骤是:(1)选择变换方法,将输入图像变换到频域空间;(2)在频带空间中,根据处理目的设计一个转换函数,并进行处理;(3)将所得的结果用反变换得到增强图像。

常见的频域增强方法有低通滤波和高通滤波。

信号或图像的能量大部分集在在幅度谱的低频和中频段,而在较高的频段,感兴趣的信息常被噪声所淹没。

因此,一个能降低高频成分幅度的滤波器就能明显减弱噪声的影响。

3 基于小波变换的图像增强技术小波变换是最近20多年来发展起来的用于信号分析和信号处理的一种新的频域变换技术。

小波是有限宽度的基函数,这些基函数不仅在频率上而且在位置上是变换的,其具有时间-频率自动伸缩能力,因此,它更适合于处理突变信号和非平稳信号,这一特性可用于图像处理的很多地方。

小波多分辨率分解可以看成信号通过小波滤波器后的小波滤波作用的结果。

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1 摘 要： 图像增强处理技术是图像处理领域中一项基本的，也是很重要的技术，一直是图像处理领域中不可回避的研究课题。因为一幅图像总是可能受到各种因素的干扰影响，造成图像质量的下降。图像增强包含两个方面内容：一是消除噪声，二是增强(或保护)图像特征。对图像恰当增强，能使图像去噪的同时特征得到较好保护，使图像更加清晰明显，从而提供给我们准确的信息。常用的图像增强技术各有其特点和效果。 论文在介绍图像频域增强原理的基础上，在频域内通过对Butterworth低通滤波器增强方法进了研究，介绍了相关的理论和数学模型，并给利用MATLAB工具进行实现。通过各种滤波后图像比较，实验证明在质量较差的图像中，选择不同的滤波算法对图像的增强在准确性上均有不同。

关键词：图像增强；Butterworth低通滤波器；MATLAB 2

Abstract: Image enhancement in image processing technology is a basic and very important

technology, the field of image processing has been a research topic can not be avoided. Because an image is always possible interference by various factors, resulting in a decline in image quality. Image enhancement includes two aspects: First, eliminate the noise, the second is enhanced (or protected) image features. Appropriate image enhancement, image denoising can be well protected at the same time features, to make the image more clearly evident, thus providing us with accurate information. Commonly used image enhancement techniques have their own characteristics and effects. Paper, introducing the principle of image enhancement based on frequency domain, in the frequency domain through the Butterworth low-pass filter enhancement into the study, describes the relevant theoretical and mathematical models and tools to use MATLAB implementation. After filtering through a variety of image comparison, real proof of poor image quality, choose a different algorithm for image enhancement filter of accuracy are different.

Key words: Image enhancement; Butterworth low-pass filter; MATLAB. 3

目 录 1 绪论 ......................................................... 4 1.1 课题研究的背景和意义 ....................................... 4 1.2 国内外研究情况 ............................................. 6 1.2.1 图像增强技术国外发展状况 ................................ 6 1.2.2 图像增强技术国内发展状况 ................................ 7 2 频域图像增方法 ............................................... 8 2.1 引言 ....................................................... 8 2.2 频域增强定义和步骤 ......................................... 8 2.3 低通滤波 ................................................... 8 2.4 高通滤波 .................................................. 10 2.5 带通和带阻 ................................................ 12 2.6 同态滤波 .................................................. 12 2.7 小结 ...................................................... 13 3 频域增强实例 ................................................ 14 3.1 低通滤波器 ................................................ 14 3.2 巴特沃斯低通滤波器 ........................................ 15 3.2.1 程序代码 ................................................ 16 3.2.2 运行结果 ................................................ 17 4 结束语 ...................................................... 19 5 总结及展望 .................................................. 20 6 参考文献： .................................................. 21 7 致 谢 ...................................................... 22 4

1 绪论 1.1 课题研究的背景和意义 人类传递信息的主要媒介是语言和图像。据统计在人类接受的各种信息中视觉信息占80%，所以图像信息是十分重要的信息传递媒体和方式。图像传递系统包括图像采集、图像压缩、图像编码、图像存储、图像通信、图像显示这六个部分。在实际应用中每个部分都有可能导致图像品质变差，使图像传递的信息无法被正常读取和识别。例如，在采集图像过程中由于光照环境或物体表面反光等原因造成图像整体光照不均，或是图像采集系统在采集过程中由于机械设备的缘故无法避免的加入采集噪声，或是图像显示设备的局限性造成图像显示层次感降低或颜色减少等等。因此研究快速且有效地图像增强算法成为推动图像分析和图像理解领域发展的关键内容之一。 图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。很多由于场景条件的影响图像拍摄的视觉效果不佳，这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果，比如突出图像中目标物体的某些特点、从数字图像中提取目标物的特征参数等等，这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解。图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息。这样使有用信息得到加强，从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。图像增强的应用领域也十分广阔并涉及各种类型的图像。例如，在军事应用中，增强红外图像提取我方感兴趣的敌军目标；在医学应用中，增强X射线所拍摄的患者脑部、胸部图像确定病症的准确位置；在空间应用中，对用太空照相机传来的月球图片进行增强处理改善图像的质量；在农业应用中，增强遥感图像了解农作物的分布；在交通应用中，对大雾天气图像进行增强，加强车牌、路标等重要信息进行识别；在数码相机中，增强彩色图像可以减少光线不均、颜色失真等造成的图像退化现象。 图像工程是一门综合学科，它的研究内容非常广泛，覆盖面也很大。从1996年起，《中国图像图形学报》上连续刊登了对图像工程文献统计分类的综述文章。根据各文献的主要内容将其分别归入图像处理、图像分析、图像理解、技术应用和综述5个大类，并在此基础上对国内15种有关图像工程的重要中文期刊进行了各期刊各类文献的统计和分析。选取的刊物名有:《CT理论与应用研究》、《测绘学报》、《电子测量与仪器学报》、《电子学报》、《电子与信息学报》、《计算机学报》、《模式识别与人工智能》、《数据采集与处理》、《通信学报》、《信号处理》、《遥感学报》、《中国生物医学工程学报》、《中国体视学与图像分析》、《中国图象图形学报》、《自动化学报》。 5

从中我们挑选了最近5年的统计数据：在2005年的112期上发表的2 734篇学术研究和技术应用文献中，属于图像工程领域的文献有656篇。在2006年的112期上发表的3013篇学术研究和技术应用文献中，属于图像工程领域的文献有711篇。在2007年的118期上发表的3312篇学术强究和技术应用文献中，属于图像工程领域的文献有895篇。在2008年的120期上发表的3359篇学术研究和技术应用文献中，属于图像工程领域的文献有915篇，2009年的134期上发表的3604篇学术研究和技术应用文献中，有1008篇属于图像工程领域的文献。这些统计数据显示，无论是论文总数还是选取总数都是逐年增长的。论文总数的增长表明刊物的不断发展，选取总数的增加表明图像工程的研究和应用的不断壮大。据统计从1995年至2009年，发表图像处理的文章总计2720篇，占图像工程总体的33.1%；发表图像分析的文章总计2434篇，占图像工程总体的29.6%；发表图像理解的文章总计1192篇，占图像工程总体的14.5%；发表技术应用文章1797篇，占图像工程总体的21.9%；发表综述评论文章74篇，占图像工程总体的0.9%，其中关于图像增强技术方面的文章增长率尤其较高。因此图像增强技术在今后一段时间内仍将是一个热点。 影响图像质量清晰程度有很多因素，室外光照度不均匀会造成图像灰度过于集中；摄像头获得的图像经过数/模转换，线路传输时都会产生噪声污染，图像质量不可避免降低，轻者变现为图像伴有噪点，难于看清图像细节；重者图像模糊不清，连大概物体面貌轮廓都难以看清。因此，对图像进行分析处理之前，必须对图像进行改善，即增强图像。图像增强并不考虑图像质量下降的原因，只是将图像中感兴趣的重要特征有选择性的突出出来，同时衰减不需要的特征，目的就是提高图像的可懂度。 图像增强的方法分为空域法和频域法两种，空域法是对图像中的像素点进行操作，用公式描述如下： G(x,y)=F(x,y) H(x,y) 其中是F(x,y)原图像；H(x,y)为空间转换函数；G(x,y)表示进行处理后的图像。 频域法是间接的处理方法，是先在图像的频域中对图像的变换值进行操作，然后变回空域。例如,先对图像进行傅里叶变化到频域，再对图像的频谱进行某种滤波修正，最后将修正后的图像进行傅里叶反变化到空域，以此增强图像。可用图1来描述该过程。