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图像滤波的三个用途图像滤波是数字图像处理中的重要技术，它可以在空域或频域对图像进行操作，用以改善图像质量或提取图像特征。
图像滤波主要有三个常见的用途，包括降噪、增强和特征提取。
首先，降噪是图像滤波的主要应用之一。
在图像获取过程中，由于各种因素的干扰，图像中会受到噪声的影响，导致图像质量下降。
噪声可以分为两种类型：加性噪声和乘性噪声。
加性噪声是指在原图像的每个像素值上加上一个噪声值，如高斯噪声；乘性噪声是指原图像的每个像素值与一个噪声值相乘，如盐椒噪声。
为了提高图像质量，我们可以使用图像滤波技术对图像进行降噪处理。
图像降噪的方法很多，常用的方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
均值滤波是指用邻域内像素的平均值代替当前像素值，以达到降低图像噪声的目的；中值滤波是指用邻域内像素的中值代替当前像素值，能够有效地消除椒盐噪声；高斯滤波是一种根据高斯核来进行滤波操作的方法，可以对图像进行平滑处理，降低高频噪声。
其次，图像滤波还可以用于图像增强。
图像增强是指通过图像处理技术改善图像的视觉效果，使图像在视觉上更加鲜明、清晰，以更好地满足人类视觉的需求。
图像增强的目标通常有多样性，比如增强对比度、增强细节、增加色彩饱和度等。
在图像增强中，滤波操作主要用于对图像进行平滑或锐化处理，以达到增强图像细节、增强边缘等目的。
常见的图像增强滤波器有高通滤波器和锐化滤波器。
高通滤波器可以增强图像的边缘和细节信息，常用的高通滤波器有拉普拉斯滤波器和Sobel滤波器；锐化滤波器可以增强图像的边缘和轮廓，常用的锐化滤波器有增强滤波器和梯度滤波器。
这些滤波器能够通过突出图像的边缘和细节信息来提高图像的质量，使图像看起来更加清晰和饱满。
最后，图像滤波还可以用于图像特征提取。
图像特征是指从图像中提取出的在某种背景下具有差异性和可区分性的信息。
图像特征提取是机器视觉、模式识别等领域中的关键步骤，它可以用于目标检测、图像分类、图像匹配等任务。
数字图像处理课程复习大纲——————上大（11春季）已扩展第1章绪论要求：掌握《数字图像处理》理论及技术的基础性概念；掌握数字图像处理这门学科的基本理论及技术架构；熟悉其应用领域，硬件系统及设备1.1.数字图像及应用数字图像，各种电磁波谱及各种图像成像技术，以及图像处理在各种行业当中的应用，不同波段的图像，图像类型，图像应用领域1.信息是事物存在的一种形式，数据是信息的“符号”载体；2.图像：用各种观测系统①以不同的形式和手段观测世界②而获得的，可以直接或间接作用于人眼③并进而产生视知觉的实体④3.图像在计算机里的表示形式就是所谓的“数字图像”。
4.数字图像处理的应用主要有三方面的因素需要考虑：存储器的容量，计算速度，传输带宽。
5.图像的分类：按灰度分：二值图像和多灰度图像；按色彩分：单色图像和彩色图像；按运动分类：静态图像和动态图像；按时空分布分类：二维图像，三维图像和多维图像。
6.图像处理的基本内容：图像信息的获取，图像的存储，图像的传输，图像处理。
1.2.图像工程概述图像处理3层次，数字图像处理于其他学科的关系1.图像工程的三个层次：图像理解，图像分析，图像处理；2.图像：主要特点为由一系列的具有不同灰度值的像素所组成；图形：主要特点为由一组数学公式描述。
1.3.图像表示和显示图像与函数，像素，图像的矩阵表示，图像的解析表示，图像输出设备1.一幅图像一般可以用一个2-D函数f(x, y)来表示（计算机中为一个2-D数组）。
2.一幅图像可分解为许多个单元。
每个基本单元叫做图像元素，简称像素。
3.将一个区域分成3*3个单元以输出10种不同的灰度。
用“区域”来代替“像素”。
4.抖动技术：通过调节或变动图像的幅度值来改善量化过粗图像的显示质量。
1.4.数字图像存储格式存储器件，图像文件格式主题词：不同波段的图像，数字图像，数字图像处理系统，图像成像技术；3-D图像，彩色图像，多光谱图像，立体图像，序列图像，深度图像，纹理图像，投影重建图像，合成图像；图像处理，图像分析，图像理解；图像的矩阵表示，半调输出，抖动技术，BMP，GIF，TIFF，JPEG1.图像文件格式：一种是矢量形式，另一种是光栅形式。
了解计算机图像处理的基本原理计算机图像处理是指利用计算机对图像进行各种操作、分析和改变的一种技术。
它的基本原理是通过数字化和算法处理，以改变图像的质量、增强细节、提取特征等。
本文将介绍计算机图像处理的基本原理，包括图像获取、图像变换、图像增强和图像分析等方面。
一、图像获取图像获取是计算机图像处理的第一步，它是将真实世界中的光学图像转化为数字信号的过程。
常见的图像获取设备有数码相机、扫描仪和摄像机等。
其原理是通过光学透镜将光学信号转换为电子信号，并对其进行采样、量化等处理，最终得到数字化的图像。
二、图像变换图像变换是计算机图像处理的基础，它通过对图像进行空域或频域的变换，实现对图像的转换和改变。
常见的图像变换包括尺寸变换、平移、旋转和翻转等。
这些变换可以改变图像的大小、形状和方向，从而适应不同的应用需求。
三、图像增强图像增强是指通过各种算法和技术对图像进行处理，以提高图像的质量、增强图像的细节和对比度。
常见的图像增强方法有直方图均衡化、滤波和锐化等。
直方图均衡化可以通过调整图像的像素值分布，增加图像的对比度和亮度。
滤波可以去除图像中的噪声，使得图像更加清晰。
锐化可以增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰锐利。
四、图像分析图像分析是计算机图像处理的重要应用，它通过对图像进行算法分析和特征提取，实现对图像内容的理解和识别。
常见的图像分析包括目标检测、图像分类和图像识别等。
目标检测可以通过检测图像中的特定对象或区域，实现对图像内容的理解和识别。
图像分类可以将图像分为不同的类别，实现对图像内容的分类和归类。
图像识别可以通过对图像内容进行特征提取和匹配，实现对图像内容的认知和识别。
总结：计算机图像处理是一门综合性的学科，它通过数字化和算法处理，实现对图像的获取、变换、增强和分析。
图像处理的基本原理包括图像获取、图像变换、图像增强和图像分析等方面。
在实际应用中，我们可以根据具体需求和场景，选择合适的图像处理方法和技术，提高图像的质量和应用效果。
数字图像增强总结汇报数字图像增强是数字图像处理中的一个重要技术，主要目的是改善图像的视觉质量，使之更加清晰、饱满和易于分析。
在实际应用中，数字图像增强可以用于图像重建、图像复原、图像去噪、边缘提取等各种图像处理任务中。
本文将对数字图像增强的基本原理、常见技术方法以及应用领域进行总结汇报。
数字图像增强的基本原理是通过对图像的像素值进行变换或者滤波操作，改变图像的频谱特性，以增强图像的对比度、清晰度和细节信息。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、线性拉伸、空域滤波和频域滤波等。
直方图均衡化是一种常用的全局增强方法，通过对图像的亮度分布进行均衡化，使图像的对比度得到提高。
线性拉伸是一种简单的局部增强方法，通过对图像的像素值进行重新映射，使得图像的亮度范围更加均匀。
空域滤波和频域滤波是基于滤波器的增强方法，通过对图像的像素值进行加权或者频谱变换，来增强图像的细节信息。
在应用领域上，数字图像增强被广泛应用于医学影像、遥感图像、安检图像等各种图像处理任务中。
在医学影像方面，数字图像增强可以用于肺部结节检测、肿瘤定位、血管分割等疾病诊断任务中，可以提高图像的对比度和清晰度，使医生更容易进行疾病诊断。
在遥感图像方面，数字图像增强可以用于地物分类、目标检测、地形分析等任务中，可以增强图像的细节信息，提高图像的准确性和可靠性。
在安检图像方面，数字图像增强可以用于物体检测、危险品识别、人脸识别等任务中，可以提高图像的清晰度和辨识度，提高安检的效率和准确性。
总的来说，数字图像增强是数字图像处理中的一个核心技术，可以通过对图像的像素值变换或者滤波操作，来改善图像的视觉质量。
在实际应用中，数字图像增强可以应用于各种图像处理任务中，如图像重建、图像复原、图像去噪、边缘提取等，在医学影像、遥感图像、安检图像等领域都有广泛的应用。
通过数字图像增强，可以提高图像的对比度、清晰度和细节信息，达到更好的图像分析和识别效果。
图像处理技术中的傅里叶变换原理与应用傅里叶变换是一种重要的数学工具，被广泛应用于图像处理领域。
图像处理技术中的傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，从而实现图像的频谱分析、滤波、图像增强等操作。
本文将详细介绍傅里叶变换的原理以及在图像处理中的应用。
傅里叶变换的原理傅里叶变换是基于信号的频谱分析理论，它可以将一个函数在时域上的表示变为在频域上的表示。
在图像处理中，我们可以将图像看作二维函数，将图像灰度值作为函数的值。
傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，通过分析图像的频谱，我们可以获取到图像中各个频率成分的信息。
傅里叶变换通过将图像分解为一系列正弦和余弦函数的和，来描述图像中的各个频率成分。
它的数学形式可以表示为以下公式：F(u, v) = ∫∫ f(x, y) * e^(-j2π(ux+vy)) dx dy其中，F(u, v)为频域中的函数，f(x, y)为空域中的函数。
傅里叶变换将函数f(x, y)转换为了频域中的函数F(u, v)。
傅里叶变换的应用图像的频域分析：通过对图像进行傅里叶变换，我们可以将图像从空域转换到频域，得到图像的频谱信息。
通过分析图像的频谱，我们可以了解图像中各个频率成分的强弱，从而对图像进行分析和处理。
例如，我们可以通过频谱分析来检测图像中的噪声，并对其进行滤波处理。
图像的滤波处理：傅里叶变换可以对图像进行频域滤波，从而实现图像的去噪、增强等操作。
频域滤波是通过对图像的频谱进行操作，再进行逆变换得到处理后的图像。
通过选择合适的滤波器函数，我们可以实现不同的滤波效果。
例如，利用傅里叶变换可以实现低通滤波，通过去除图像中的高频成分来实现图像的模糊效果。
图像的压缩：傅里叶变换在图像压缩中也有着重要的应用。
通过对图像进行傅里叶变换，我们可以将图像的能量集中在频域的少数主要频率上，从而实现对图像的压缩。
在傅里叶变换后，我们可以对频域系数进行量化和编码，以减小数据量。
在解码时，通过傅里叶逆变换可以将压缩后的数据还原为原始图像。
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。
空域和频域图像处理增强
实验目的：
1•熟悉Matlab处理图像的基本原理，并熟练地运用进行一些基 本
的图像操作；
2•能够用Matlab来进行亮度变换，直方图处理以及一些简单的空
间滤波；
实验内容：
去噪，灰度变换，直方图处理，空域和频域平滑锐化，同态滤波；
结果分析：
1.
直方图处理：
⑴ 显示原图直方图以及原图：
代码：
>> imread('hui.jpg');
>> imshow(f);
>> imhist (f);
原图以及原图直方图为：
⑵直方图均衡化：
代码：
>> f=imread('test2.jpg');
>> n=imno ise(f);
>> imwrite( n,'n .tif);
>> [thr,sorh,keepapp] = dde ncmp('de n','wv',im2double( n));
>> r=wde ncmp('gbl',im2double(Noise),'sym2',2,thr,sorh,keepapp);
>> r=wde ncmp('gb l' ,im2double( n),'sym2',2,thr,sorh,keepapp);
>> imwrite(r,'r.tif);
>> imshow(f);
现在的图片以及直方图为：
结论：
直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 这种方
法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对 比度相当接近
的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样 就可以用于增强局部
的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效
地扩展常用的亮度来实现这种功能
2.
灰度变换：
代码：
>> 仁 imreadCtest2.jpg');
>> n=imnoise(f);
>> imwrite(n,'n.tif);
>> [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',im2double(n));
>> r=wdencmp('gbl',im2double(Noise),'sym2',2,thr,sorh,keepapp);
>> r=wdencmp('gbl',im2double(n),'sym2',2,thr,sorh,keepapp);
>> imwrite(r,'r.tif');
>> imshow(f);
变换的图像(f为图a，al为图b,a2为图c，a3为图d):
（图a） （图
b）
（图c）
（图d）
结论：
一些图片的像素过于集中于中间灰度部分，而其他部分的像素数很少，可以 压缩像
素数小的部分，扩展像素数集中的部分。如果只想了解图像的某一部分, 那么可以压缩
其它部分，对关注的部分进行变换。
3.
去噪：
代码：
>> f=imread('test2.jpg');
>> n=imno ise(f);
>> imwrite( n,' n.tif);
>> [thr,sorh,keepapp] = dde ncmp('de n','wv',im2double( n));
>> r=wde ncmp('gbl',im2double(Noise),'sym2',2,thr,sorh,keepapp);
>> r=wde ncmp('gbl',im2double( n),'sym2',2,thr,sorh,keepapp);
>> imwrite(r,'r.tif);
>> imshow(f);
>> figure,imshow (n);
>> figure,imshow(r);
图像(依次为原图，加噪后的图片以及复原的图片)：
4
结论：
常用的软阈值函数，是为了解决硬阈值函数“一刀切”导致的影响 （模小
于
3*sigma的小波系数全部切除，大于3*sigma
全部保留，势必会在小波域产生突 变，
导致去噪后结果产生局部的抖动，类似于傅立叶变换中频域的阶跃会在时 域产生拖
尾）。软阈值函数将模小于3*sigma的小波系数全部置零，而将模大于 3*sigma的做
4
一个比较特殊的处理，大于3*sigma的小波系数统一减去 3*sigma，
小于-3*sigma的小波系数统一加3*sigma。经过软阈值函数的作用，小波系数 在小波
域就比较光滑了，因此用软阈值去噪得到的图象看起来很平滑，类似于 冬天通过窗户看
外面一样，像有层雾罩在图像上似的。
4.
空域和频域平滑锐化
代码：
⑴低通滤波器：
>> f=imread( ‘test.jpg ');
>> PQ=paddedsize(size(f));
>> [U, V]=dfuvc ( PQ(1),PQ (2));
>> D0=0.05*PQ(2);
>> F=fft2(f,PQ(1),PQ (2));
>> H=exp(-(U.A2+V.A2)/(2*(D0*2)));
>> g=dftfilt(f,H);
(2)
高通滤波器：
>> f=imread( ‘test.jpg ');
>> PQ=paddedsize(size(f));
>> D0=0.05*PQ(1)
；
>> H=hptilter( ‘ gausian ' ,PQ(1),PQ(2),D0);
>> g=dftfilt(f,H);
>> figure,imshow(g,[]);
结论：
平滑滤波是要滤除不规则的噪声或干扰的影响。从频域的角度看，不规则 的噪声具
有较高的频率，可用具有低通能力的频域滤波器来滤除。所以空域的 平滑滤波对应频域
的低通滤波。锐化滤波是要增强边缘和轮廓处的强度。边缘 和轮廓处都具有较高的频
率，可用具有高通能力的频域滤波器来增强。所以， 空域的锐化滤波对应频域的高通滤
波。
5.
同态滤波：
代码：
>>l=imread('716.png');
>>subplot(121),imshow(l);
>>l=double(rgb2gray(l));
>>[M,N]=size(l); rL=0.3;
>>rH=2.0;
>>c=2;
>>d0=10;
>>1仁 log(l+1);
>>FI=fft2(l1);
>>n1=floor(M/2);
>>n2=floor(N/2);
>>for i=1:M
；
>>for j=1:N
；
>>D(i,j)=((i-n1).A2+(j-n2).A2);
>>H(i,j)=(rH-rL).*(exp(c*(-D(i,j)./(d0A2))))+rL;
>>end;
>>end;
>>I2=ifft2(H.*FI);
>>I3=real(exp(I2));
>>subplot(122),imshow(I3,[]);
结论：
同态滤波是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，它依靠 图像的照
度/反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比 度来改善图像的质
量。使用这种方法可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的 非线性特性，避免了直接对
图像进行傅立叶变换处理的失真。
同态滤波的基本原理是：将像元灰度值看作是照度和反射率两个组份的产物。 由于照度
相对变化很小，可以看作是图像的低频成份，而反射率则是高频成份。 通过分别处理照
度和反射率对像元灰度值的影响，达到揭示阴影区细节特征的 目的。
同态滤波处理的基本流程如下：
S(x,y)---->Log---->DFT----> 频域滤波---->IDFT---->Exp---->T(x,y)
其中S(x,y)表示原始图像；T(x,y)表示处理后的图像；Log代表对数运算；DFT 代表傅
立叶变换(实际操作中运用快速傅立叶变换 FFT)； IDFT代表傅立叶
逆变换(实际操作中运用快速傅立叶逆变换 IFFT)； Exp代表指数运算。
