数字图像增强的方法.

数字媒体中的图像去噪与图像增强方法比较在数字媒体领域中，图像处理是一项重要的技术，旨在改善图像的质量和外观。

在图像处理中，图像去噪和图像增强是两个相关但又略有不同的概念。

图像去噪旨在从图像中消除噪声，以改善图像的清晰度和细节。

而图像增强则是通过增强图像的亮度、对比度和色彩等特征，使图像更加清晰和吸引人。

本文将比较数字媒体中常用的图像去噪和图像增强方法，旨在帮助读者更好地了解各种方法的特点和适用场景。

1. 图像去噪方法比较1.1 统计滤波器法统计滤波器法是一种基于图像的统计特性，通过对图像像素值进行统计分析，判断是否为噪声并进行去除。

其中一种常见的统计滤波器是中值滤波器，它通过计算像素值的中位数来消除孤立的噪声点。

统计滤波器法简单易用，对整体像素值分布影响较小，适用于高斯噪声、椒盐噪声等。

1.2 小波变换法小波变换法是一种基于信号频域特性的滤波方法。

它能够将图像分解成不同尺度和频率的子带，通过控制不同尺度的权重，去除高频噪声和低频噪声。

小波变换法能够有效去除多种类型的噪声，并保持图像的细节信息。

1.3 自适应滤波法自适应滤波法是一种基于邻域像素值的滤波方法。

它通过定义邻域大小和权重函数来计算每个像素的新值，以降低噪声对图像的影响。

自适应滤波法能够在保持图像细节的同时去除噪声，适用于各种类型的噪声。

2. 图像增强方法比较2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，它通过对图像像素值的分布进行重新调整，使得图像的整体对比度得到增强。

直方图均衡化适用于低对比度的图像，可以使得图像更加清晰明亮，但有时可能会引入噪声。

2.2 高斯滤波高斯滤波是一种平滑图像的方法，通过对图像进行高斯模糊处理，降低噪声干扰，使图像更加平滑。

高斯滤波适用于高斯噪声和孤立噪声的去除，但可能会损失图像的细节。

2.3 锐化增强锐化增强是一种通过增强图像的边缘和细节来改善图像质量的方法。

常用的锐化增强算法包括拉普拉斯算子和梯度算子等。

数字图像处理的原理与方法数字图像处理是一种将数字信号处理技术应用到数字图像上的科学技术，它的出现极大地推动了图像处理技术的发展。

数字图像处理不仅可以用于医学图像处理、卫星图像处理、工业检测等领域，还可以应用于数字影像娱乐等方面。

数字图像处理的核心内容就是图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等，本文将主要探讨数字图像处理的原理与方法。

一、图像增强处理图像增强处理是对原始图像进行改善的过程，也是数字图像处理中最普遍的操作类型。

通过增强处理，可以使图像局部特征更加明显，以便进行更高级的图像分析。

常见的图像增强方法包括灰度线性变换、灰度非线性变换、空域滤波增强、频域滤波增强等。

其中，空域滤波增强是最常见的一种方法。

通过对原始图像进行高斯滤波、中值滤波等操作，可以有效去除图像中的噪声。

二、图像恢复处理图像恢复处理是指从已知的图像信息中恢复出原始图像的过程，也是数字图像处理中一种重要的方法。

在数字图像处理中，图像的失真比如模糊、噪声等是不可避免的。

而图像恢复就是通过各种手段找到原始图像中所保留的信息，以恢复图像失真前的形态。

常见的图像恢复处理方法包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等。

三、图像分割处理图像分割处理是将图像分割成若干具有独立意义的子区域的过程。

图像分割处理是数字图像处理中一种热门的研究领域，其主要应用于目标提取、图像分析和模式识别等方面。

常用的图像分割方法包括基于像素的算法、基于区域的算法、边缘检测算法等。

其中，基于区域的算法应用最广。

通过对相似区域进行聚类，可以将图像分割成若干子区域，从而实现目标提取等功能。

四、图像识别处理图像识别处理是指对图像进行自动识别的过程。

图像识别处理是数字图像处理中的一大领域，它的技术含量非常高。

常见的图像识别处理方法包括特征提取、模式匹配、神经网络等。

其中，特征提取是一种重要的处理方式。

通过对图像进行特征提取，可以将图像转化为数字特征，从而实现对图像的自动识别和分类。

数字图像处理中的图像增强技术数字图像处理在现代科技中具有重要的地位。

它广泛应用于医学图像、遥感图像、安防监控图像以及各种图像数据分析等领域。

其中，图像增强技术是数字图像处理的重要分支之一。

什么是图像增强技术？图像增强是指通过数字图像处理方法，对原始图像进行改进以满足特定的应用需求。

这种技术可以提高图像的质量、清晰度、对比度和亮度，同时减少图像的噪声和失真，使图像更具辨识度和实用价值。

图像增强技术的基本原理数字图像处理中的图像增强技术有很多种。

它们有的基于像素点的局部特征，有的基于全局的规律和模型。

下面介绍几种典型的图像增强技术：1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种典型的全局图像增强技术，它可以通过对图像灰度值分布进行调整，提高图像的对比度和亮度。

它假设在正常的摄影条件下，灰度级的分布应该是均匀的。

因此，直方图均衡化采用了一种用高频率伸展像素值的方法，将原图像的灰度级转换为更均匀的分布，从而使图像的对比度更加明显。

2. 中值滤波中值滤波是一种局部图像增强技术，是一种基于像素点的影响的方法。

它对图像中每个像素点的灰度值进行排序处理，后选取其中值为该像素点的新灰度值，这样可以消除噪声，使得模糊度和清晰度都有非常明显的改善。

3. 边缘增强边缘增强是一种同时考虑整幅图像的局部特征和全局规律的图像增强技术。

它对图像的边缘部分加权，使边缘区域更加清晰，从而提高了图像的辨识度和可读性。

边缘增强技术既可以提高图像的对比度和亮度，也可针对不同的图像类型和应用需求进行不同的定制化处理。

图像增强技术的应用数字图像处理中的图像增强技术可以广泛应用于各个领域：1. 在医学领域，图像增强技术可以帮助医生诊断疾病、评估治疗效果和进行手术规划等。

2. 在遥感领域，图像增强技术可以帮助解决地图制作中的噪声和失真问题，清晰地显示建筑物、道路和地形地貌等信息，从而提高研究和预测的准确性。

3. 在安防监控领域，图像增强技术可以通过对图像的增强处理，提高视频监控图像的清晰度和鲁棒性，以便更有效地进行安全监管和犯罪侦查。

数字图像增强的几种常见方法数字图像增强是图像处理领域中的一项重要任务，它旨在改善图像的质量和可视化效果。

在数字图像增强中，有几种常见的方法被广泛应用，包括直方图均衡化、滤波和增强算法、多尺度变换和基于机器学习的方法。

直方图均衡化是一种常见的图像增强方法。

它通过对图像的像素值进行重新分布，以扩展图像的动态范围，从而增强图像的对比度和细节。

直方图均衡化的基本思想是通过将图像像素的累积分布函数映射为均匀分布来调整像素的亮度值。

这种方法特别适用于对比度较低的图像，能够使图像的细节更清晰，并提升图像的质量。

滤波和增强算法也是数字图像增强的常见方法之一。

滤波可以去除图像中的噪声，平滑图像并提高图像的质量。

常见的滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

这些算法通过对图像进行空间域或频域的滤波处理来改善图像的质量。

增强算法也可以用于提高图像的可视化效果。

例如，锐化算法可以增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。

对比度拉伸算法可以扩展图像的动态范围，增强图像的对比度。

这些算法可以根据不同的图像特征和需求进行选择和组合，以实现更好的图像增强效果。

多尺度变换是另一种常见的图像增强方法。

多尺度变换将图像转换为不同尺度的表示形式，利用图像在不同尺度上的信息来增强图像的质量和对比度。

常见的多尺度变换方法包括小波变换和金字塔变换。

这些方法在图像增强中广泛应用，并在图像去噪、边缘检测等领域取得了良好的效果。

除了传统的增强方法，基于机器学习的方法也在数字图像增强中得到了广泛的应用。

这些方法利用机器学习算法从大量的图像数据中学习图像的增强模型，然后使用该模型对新的图像进行增强。

通过学习大量数据得到的模型可以更准确地理解图像中的内容和结构，并提供更好的增强效果。

综上所述，数字图像增强的几种常见方法包括直方图均衡化、滤波和增强算法、多尺度变换和基于机器学习的方法。

这些方法可以根据图像的特点和需求进行选择和组合，以实现图像的质量和可视化效果的改善。

图像增强
2.图像噪声的特点 (1)噪声在图像中的分布和大小不规则,即具有随机性。 (2)噪声与图像之间一般具有相关性。 (3)噪声具有叠加性。
图像增强
3.3.2 模板卷积 模板操作是数字图像处理中常用的一种邻域运算方式,
灰度变换就是把原图像的像素灰度经过某个函数变换成 新图像的灰度。常见的灰度变换法有直接灰度变换法和直方 图修正法。直接灰度变换法可以分为线性变换、分段线性变 换以及非线性变换。直方图修正法可以分为直方图均衡化和 直方图规定化。
图像增强
3.1.1 线性变换 假定原图像f(x,y)的灰度范围为[a ,b],希望变换后图像
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图像增强
例如,假定一幅大小为64×64、灰度级为8个的图像,其灰 度分布及均衡化结果如表3-1 所示,均衡化前后的直方图及变 换用的累积直方图如图3-10所示,则其直方图均衡化的处理 过程如下。
图像增强
图像增强 由式(3-12)可得到一组变换函数:
依此类推:s3=0.81,s4=0.89,s5=0.95,s6=0.98,s7=1.0。变换函 数如图3-10(b)所示。
图像增强
１
图像增强
图3-1 灰度线性变换
图像增强
图3-2 灰度线性变换示例
图像增强
3.1.2 分段线性变换 为了突出感兴趣的灰度区间,相对抑制那些不感兴趣的
灰度区间,可采用分段线性变换。常用的3段线性变换如图33所示,L 表示图像总的灰度级数,其数学表达式为
图像增强
图3-3-分段线性变换
图像增强
设r 为灰度变换前的归一化灰度级(0≤r≤1),T(r)为变换函 数,s=T(r)为变换后的归一化灰度级(0≤s≤1),变换函数T(r)满足 下列条件:

通过设置一个或多个阈值，将图像的像素值进行分类，从而实现图像分割。这种方法适用于背景和前景有明显差异的图像，如黑白图像或二值化图像。
阈值分割
基于像素的聚类算法，适用于彩色图像分割
将像素点聚类成K个类别，使得同一类别内的像素点在颜色和空间上相近。通过迭代优化，将像素点归入最接近的类别，从而实现图像分割。
数字图像处理实例集锦
CATALOGUE
目录
图像增强 图像恢复 特征提取 图像分割 图像识别 图像压缩
01
图像增强
总结词
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对比度。
详细描述
直方图均衡化通过重新分配图像像素强度，使得图像的灰度级分布更均匀，从而提高图像的对比度。这种方法尤其适用于图像整体偏暗或对比度不足的情况。
03
优缺点： 优点是能够处理复杂背景和多目标分割；缺点是计算量大，需要确定初始区域数目和生长规则。
基于区域的分割
05
图像识别
总结词
人脸识别技术利用计算机算法对输入的人脸图像或视频流进行身份识别。
实现原理
人脸识别通常包括人脸检测和人脸特征提取两个步骤。人脸检测用于确定输入图像中的人脸位置，而人脸特征提取则通过算法提取出人脸的几何特征或纹理特征，用于比对。
应用场景
人脸识别技术广泛应用于智能手机解锁、银行ATM机、机场安检等领域，提高了安全性和便利性。
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、移动支付等领域，通过比对人脸特征与数据库中存储的信息，实现快速的身份验证。
人脸识别
总结词：物体识别是计算机视觉领域的一个重要分支，旨在识别图像中的物体并对其进行分类。
优缺点： 优点是能够处理彩色图像，对噪声和光照变化有一定的鲁棒性；缺点是计算量大，需要预先确定聚类数目K。

《遥感原理与应用》试题答案及要点一、名词解释（20分）1、多波段遥感：探测波段在可见光与近红外波段范围内，再分为若干窄波段来探测目标。

2、维恩位移定律：黑体辐射光谱中最强辐射的波长与黑体的绝对温度成反比。

黑体的温度越高，其曲线的峰顶就越往左移，即往短波方向移动。

3、瑞利散射与米氏散射：前者是指当大气中的粒子直径比波长小得多的时候所发生的大气散射现象。

后者是指气中的粒子直径与波长相当时发生的散射现象。

4、大气窗口；太阳辐射通过大气时，要发生反射、散射、吸收，从而使辐射强度发生衰减。

对传感器而言，某些波段里大气的投射率高，成为遥感的重要探测波段，这些波段就是大气窗口。

5、多源信息复合：遥感信息图遥感信息，以及遥感信息与非遥感信息的复合。

6、空间分辨率与波谱分辨率：像元多代表的地面范围的大小。

后者是传感器在接收目标地物辐射的波谱时，能分辨的最小波长间隔。

7、辐射畸变与辐射校正：图像像元上的亮度直接反映了目标地物的光谱反射率的差异，但也受到其他严肃的影响而发生改变，这一改变的部分就是需要校正的部分，称为辐射畸变。

通过简便的方法，去掉程辐射，使图像的质量得到改善，称为辐射校正。

8、平滑与锐化；图像中某些亮度变化过大的区域，或出现不该有的亮点时，采取的一种减小变化，使亮度平缓或去掉不必要的“燥声”点，有均值平滑和中值滤波两种。

锐化是为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度变化大的部分。

9、多光谱变换；通过函数变换，达到保留主要信息，降低数据量；增强或提取有用信息的目的。

本质是对遥感图像实行线形变换，使多光谱空间的坐标系按照一定的规律进行旋转。

10、监督分类：包括利用训练样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别的过程。

二、填空题（10分）1、2、轨道，其图像覆盖范围约为SPOT卫星较之陆地卫星，其最大优势是最高空间分辨率达到10米。

34、TMMSS图像有较大改进。

5的遥感图像解译专家系统。

数字图像处理算法中的细节增强数字图像处理是指通过计算机算法对数字图像进行处理和改进的过程。

其中，细节增强是一种常见且重要的处理方式，旨在突出图像中的细节信息，提高图像的质量和清晰度。

本文将介绍数字图像处理算法中的细节增强方法以及它们的原理和应用。

一、直方图均衡化（Histogram Equalization）直方图均衡化是一种广泛应用于图像增强的方法。

其基本原理是通过重新分布图像中像素的灰度级，使得图像中的灰度值按照均匀分布的方式出现，从而增加图像的对比度并凸显细节。

具体来说，直方图均衡化分为以下几个步骤：1. 计算图像的直方图，即每个灰度级出现的次数；2. 计算图像的累积直方图，即每个灰度级出现的累积次数；3. 根据累积直方图以及图像的最大最小灰度级，重新分布像素的灰度级；4. 更新图像的像素值，使得图像的灰度级按照均衡化的直方图进行分布。

直方图均衡化的优点是简单易实现，并且适用于大部分的图像。

然而，由于其对整个图像的统计信息进行处理，可能会导致图像的噪声增加和背景细节丢失的问题。

为解决这些问题，后续的算法提出了更加复杂的细节增强方法。

二、自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization，AHE）自适应直方图均衡化是一种改进的直方图均衡化方法，它能针对不同区域的图像进行不同的处理，以保持细节并减少噪声。

其基本原理是将图像分割成许多小的局部区域，并对每个区域进行直方图均衡化。

具体来说，自适应直方图均衡化分为以下几个步骤：1. 将图像分割成大小相等的小区域；2. 对每个小区域进行直方图均衡化，使得每个区域中的灰度级分布均匀；3. 将各个小区域重新合并为原始尺寸的图像。

与传统的直方图均衡化相比，自适应直方图均衡化通过适应不同区域的直方图均衡化保留了更多的细节信息，同时避免了噪声的引入。

然而，自适应直方图均衡化存在一些问题，如对于过亮或过暗的区域处理效果较差。

三、双边滤波（Bilateral Filtering）双边滤波是一种基于图像的空间和灰度相似性的滤波方法，常在图像细节增强中应用。

数字图像处理冈萨雷斯引言数字图像处理是指对数字图像进行各种操作和处理的技术和方法的总称。

冈萨雷斯是指冈萨雷斯的数字图像处理体系结构，该体系结构包含了图像增强、图像滤波、图像变换等多个模块，可以对数字图像进行全方位的处理和分析。

本文将详细介绍数字图像处理冈萨雷斯的核心方法和技术。

图像增强图像增强是数字图像处理中的重要环节，旨在提高图像的质量和观感。

冈萨雷斯提供了多种图像增强方法，包括直方图均衡化、灰度变换、空域滤波等。

直方图均衡化直方图均衡化是一种通过重新分配图像像素值来增强图像对比度的方法。

它可以增强图像的细节和边缘，并提高图像的视觉效果。

冈萨雷斯提供了直方图均衡化的算法和实现，用户可以通过简单的调用来对图像进行直方图均衡化处理。

灰度变换灰度变换是一种通过对图像的灰度级进行调整来改变图像对比度和亮度的方法。

冈萨雷斯提供了多种灰度变换函数，包括线性变换、非线性变换等。

用户可以根据自己的需求选择适合的灰度变换函数，并通过简单的调用来实现图像的灰度变换。

空域滤波空域滤波是一种通过对图像进行局部像素操作来增强图像的方法。

冈萨雷斯提供了多种空域滤波算法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

用户可以根据图像的特点选择适合的滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的空域滤波。

图像滤波图像滤波是指对数字图像进行平滑或增强处理的方法。

冈萨雷斯提供了多种图像滤波算法，包括线性滤波和非线性滤波。

线性滤波线性滤波是一种通过对图像进行卷积运算来实现的滤波方法。

冈萨雷斯提供了多种线性滤波算法，包括均值滤波、拉普拉斯滤波、Sobel滤波等。

用户可以根据图像的特点选择适合的线性滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的线性滤波。

非线性滤波非线性滤波是一种通过对图像进行非线性操作来实现的滤波方法。

冈萨雷斯提供了多种非线性滤波算法，包括中值滤波、最大值滤波、最小值滤波等。

用户可以根据图像的特点选择适合的非线性滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的非线性滤波。

数字图像处理知识点与考点（经典）
第 1 章 导论（知识引导）
1. 图像、数字图像和数字图像处理： 答： “图”是物体投射或反射光的分布，是客观存在的。“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的 印象或认识。图像（image）是图和像的有机结合，即反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；是 客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。 数字图像是指由被称作像素（pixel）的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小 块区域称为像素。 数字图像处理是指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种 预想目的的技术. 2. 数字图像处理一般包括图像处理、图像分析、图像理解三个层次。 图像处理是对图像本身进行加工，以改善其视觉效果或表现形式，为图像分析打下基础，图像处理 的输出仍是图像。 图像分析是目标图像进行检测和各种物理量的计算，以获取对图像的客观描述。 图像理解是在图像分析的基础上。理解图像所表现的内容，分析图像间的相互联系，得出对客观场 景的解释。 3. 数字图像处理主要包括哪些研究内容？ 答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、 重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 4. 一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？试说明各模块的作用。 答： 一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像处理和分析、图像存储、图像通信、图像输出5 个模块组成，如下图所示。
说明：通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间进行拉伸或压缩。 4.曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内，故采用线性变换拉伸图像。 5.直方图的均衡化（考）（习题第四章 6 题，如下示例）与规定化

数字图像处理中的去噪与增强技术探究数字图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，其涉及诸多技术，其中包括去噪与增强技术。

在数字图像处理中，去噪与增强是两个相互关联但又有不同目标的任务。

去噪的目的是消除图像中的噪声，使图像更加清晰和可观察，而图像增强的目的是提高图像的视觉效果，以更好地展示图像的细节和特征。

本文将探究数字图像处理中的去噪与增强技术。

对于数字图像处理中的去噪技术，常见的方法包括平均、中值滤波和小波变换。

平均滤波是一种简单且广泛应用的方法，它通过计算邻域像素的平均值来减少噪声。

这种方法适用于基本的噪声类型，例如加性高斯噪声。

中值滤波则通过将像素值替换为其邻域像素值的中值来去除图像中的异常噪声。

相比于平均滤波，中值滤波能够更好地保留图像的细节。

小波变换是另一种常用的去噪方法，它基于频域分析，能够对不同频率的噪声进行分离和消除。

小波变换的优势在于其可调控的阈值方法，可以根据具体图像的特性进行去噪处理。

在数字图像处理中，增强技术的目标是提高图像的视觉效果和观察性，以更好地展示图像中的特征和细节。

常见的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸和滤波处理。

直方图均衡化方法通过调整图像的像素值分布，增强图像的对比度和亮度。

这种方法对于图像的整体增强效果较好，但可能会导致图像的细节丢失。

灰度拉伸则是通过重新映射图像的灰度级别，将像素值在新的灰度范围内进行重新分布，从而增强图像的对比度。

滤波处理方法则采用各种滤波器对图像进行处理，例如边缘增强、锐化和模糊等，以突出或平滑图像中的特定特征。

除了传统的去噪和增强技术，近年来深度学习的兴起也为数字图像处理带来了新的思路和方法。

通过卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等深度学习模型，研究者们在图像去噪和增强任务上取得了显著的成果。

深度学习可以通过大量的数据训练来学习图像中的噪声和特征模式，并在测试阶段对图像进行矫正和增强。

这种基于数据驱动的方法能够在一定程度上提高图像处理的准确性和效果。

答： Laplacian 算子进行检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，根据边缘点是零交叉点来检测图像边缘位 置。 它对应的模板为 -1 -1 -4 1 -1
Laplacian 增强算子通过扩大边缘两边像素的灰度差（或对比度）来增强图像的边缘，改善视觉效果。它对应的模板为 -1 -1 5 -1 -1
例题：（1） 存储一幅1024×768，256 （8 bit 量化）个灰度级的图像需要多少位？ （2） 一幅512×512 的32 bit 真彩图像的容量为多少位？ 解： （1）一幅1024×768，256 =28 （8 bit 量化）个灰度级的图像的容量为：b=1024×768×8 = 6291456 bit （2）一幅512×512 的32 位真彩图像的容量为：b=512×512×32 =8388608 bit
5.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。 6.灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数。灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，是频率同灰度级 的关系图。可以反映了图像的对比度、灰度范围（分布）、灰度值对应概率等情况。 7.灰度直方图的性质：（1）只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了像 素的位置信息。（2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图。 （3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。 L −1 8.图像信息量H（熵）的计算公式：反映图像信息的丰富程度。 H = − Pi log2 Pi
傅立叶变换
f ( x, y) F ( u , v)
滤波器
H (u , v) G ( u , v)
傅立叶反变换
g ( x , y)
(1) 将图像 f(x,y)从图像空间转换到频域空间，得到 F(u,v)； (2) 在频域空间中通过不同的滤波函数 H(u,v)对图像进行不同的增强,得到 G(u,v) (3) 将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间，得到图像g(x,y)。 说明： （也可演变为简述频域图像锐化（或平滑）的步骤，需要指明滤波器的类型：高通或低通滤波器） 9.频率域平滑： 由于噪声主要集中在高频部分， 为去除噪声改善图像质量， 滤波器采用低通滤波器H(u,v) 来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。 10.常用的频率域低滤波器H(u,v)有四种： (1)理想低通滤波器: 由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会 导致边缘信息损失而使图像边模糊。 (2)Butterworth低通滤波器:它的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，即明显的不连 续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。 (说明：振铃效应越不明显效果越好) (3)指数低通滤波器： 采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时， 图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波 产生的大些，无明显的振铃效应。 (4)梯形低通滤波器:它的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间， 滤波的图像有一定的模糊和振铃 效应。 13.频率域锐化:图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的 。 频率域锐化就是为了消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱， 再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。 14.常用的高通滤波器有四种： (1)理想高通滤波器 (2)巴特沃斯高通滤波器 (3)指数高通滤波器 (4)梯形高通滤波器 说明：（1）四种滤波函数的选用类似于低通。 （2）理想高通有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象。 （3）巴特沃斯高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的， 振铃现象不明显。 (4)指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显. (5)梯形高通会产生微振铃效果，但计算简单，较常用。 (6)一般来说，不管在图像空间域还是频率域，采用高频滤波不但会使有用的信息增强，同时也 使噪声增强。因此不能随意地使用。 (7)高斯低通滤波器无振铃效应是因为函数没有极大值、极小值，经过傅里叶变换后还是本身 ， 故没有振铃效应。 15.同态滤波：在频域中同时将亮度范围进行压缩（减少亮度动态范围）和对比度增强的频域方法。 现象：（1）线性变换无效（2）扩展灰度级能提高反差，但会使动态范围变大(3)压缩灰度级，可以减 小灰度级，但物体的灰度层次会更不清晰 改进措施：加一个常数到变换函数上，如：H（u，v）+A（A取0→1）这种方法称为:高度强调（增强）。 为了解决变暗的趋势，在变换结果图像上再进行一次直方图均衡化，这种方法称为：后滤波处理。

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

数字图像处理常用方法
是基于图像的性质进行计算，利用数字图像处理方法来处理和分析数字图像信息。

数字图像处理包括图像采集、图像建模、图像增强、图像分割、图像特征提取、图像修复、图像变换等。

具体数字图像处理方法有：
1、图像采集：利用摄像机采集图像，可以采用光学成像、数字成像或其他技术技术来实现；
2、图像建模：利用数学模型将图像信息表达出来，有些模型可以用来确定图像的特征，而有些模型则能够捕捉图像的复杂细节；
3、图像增强：对采集的图像数据进行处理，包括图像的锐化、滤波、清晰度增强、局部像素增强等；
4、图像分割：根据指定的阈值将图像分成不同的区域，分割图像后可以获得更多的精确细节和信息；
5、图像特征提取：将图像信息中的有价值部分提取出来，提取的过程有多种算法，提取的结果均可以用来进行分类识别等；
6、图像修复：通过卷积神经网络，利用图像的实际内容和特征，自动修复受损图像；
7、图像变换：针对图像的数据结构，可以利用变换矩阵将图像像素坐标和分量进行变换，以获得新的图像。

数字图像处理中的图像增强技术研究第一章：绪论数字图像处理已经成为现代科技中最为重要的领域之一，在现实生活中，我们经常需要使用数字图像处理技术对各种类型的图像进行增强和改进，这也是数字图像处理技术的一个非常重要的应用领域。

其中，图像增强技术是数字图像处理技术中最常用和最基础的一种技术，它可以消除图像中的噪声和失真，使得图像更加清晰、鲜艳、合适和可读。

本文将重点研究数字图像处理中的图像增强技术，讨论了图像增强技术的研究背景、意义、方法和应用。

第二章：图像增强的意义和背景图像增强技术的意义非常重要，并且与现实生活密不可分。

在现实世界中，我们经常需要将成像设备（例如相机）捕获的图像进行增强处理，以使其更加清晰、明亮、有用和易于观看。

例如，在医学图像处理领域，我们需要使用图像增强技术来改进医学图像的质量和精度，以便更准确地诊断病情。

在安全监控领域，使用图像增强技术还可以改善监控设备的成像效果，并更清晰地显示目标。

图像增强技术的研究背景可以追溯到1950年代早期，当时的研究主要是基于人工处理方法。

随着计算机技术的发展，数字图像处理技术逐渐发展起来，包括了自动图像增强、局部对比度调整、亮度和色彩修正等方面的技术。

现代图像增强技术的研究日益深入，已经发展出了各种各样的方法和算法。

其中最常用的方法为直方图均衡化、灰度拉伸、多尺度分解、小波变换等。

第三章：图像增强技术的方法和技术常见的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸、多尺度分解和小波变换等。

以下将分别介绍各种方法。

1.直方图均衡技术直方图均衡化是图像增强技术中最简单、最常用的一种方法。

该方法利用图像中各个像素灰度级之间的分布来改变图像的对比度和亮度，使得图像更加均匀和易于观看。

其原理是将图像的灰度值重新分布，使得灰度值分布趋向于均匀。

2.灰度拉伸技术灰度拉伸技术主要是针对图像灰度级分布不平衡的问题，可以将像素的灰度级重新映射到更广的范围内，使图像的对比度和亮度得到大幅提升。

图像增强论文朱振国[日期]数字图像增强技术X振国论文导读：图像增强的目的是要增强视觉效果，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，以到达改善图像质量、丰富信息量的目的，并加强图像判读和识别效果的图像处理方法。

采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声〔如椒盐噪声〕。

它是一种常用的非线性平滑滤波器，其根本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换其主要功能是让周围象素灰度值的差比拟大的像素改取与周围的像素值接近的值，从而可以消除孤立的噪声点，所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。

在比照了多种去噪方法之后，本文发现经典的图像去噪方法如：维纳滤波和中值滤波，一直存在着去噪之后导致图像模糊的问题。

关键词：图像增强，均值滤波，中值滤波，维纳滤波引言获取和传输图像的过程往往会发生图像失真，所得到图像和原始图像有某种程度的差异。

这种差异如果太大，就会影响人和机器对于图像的理解，在许多情况下，人们不清楚引起图像降质的具体物理过程及其数学模型，但却能根据经历估计出使图像降质的一些可能原因，针对这些原因采取简便有效的方法，改善图像质量。

一、图像增强的定义为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或者加强特征的措施称为图像增强。

二、图像增强的目的图像增强的目的是要增强视觉效果，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，以到达改善图像质量、丰富信息量的目的，并加强图像判读和识别效果的图像处理方法。

其方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制〔掩盖〕图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。

在图像增强过程中，不分析图像质量降低的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。

三、图像增强的分类图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。

将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某像素点重合；
用所得结果代替原中心点的值；
M
N
W
f(x,y)
返回
中值滤波法
前面使用的邻域平均法属于低通滤波的处理方法。它在抑制噪声的同时使图像变得模糊，即图像的细节(例如边缘信息)被削弱，如果既要抑制噪声又要保持细节可以使用中值滤波。
工作步骤
将窗口在图中移动；
我们可以根据窗口内各点的灰度确定f(x,y)的新值。
窗口S就称为f(x,y)的邻域
邻域平均法是简单的空域处理方法。这种方法的基本思想是用几个像素灰度的平均来代替一个像素原来的灰度值，实现图像的平滑。
有一幅图像图像：
M
N
S
f(x,y)
在图像中为了获取f(x,y)的新值则开一个MN的窗口S
简单平均法：
在此算法中，M,N的值不宜过大，因为M,N值的大小对速度有直接影响，且M,N值越大变换后的图像越模糊,特别是在边缘和细节处。
设图像像素的灰度值为f(x,y)，取以其为中心的MN大小的窗口，用窗口内各像素灰度值代替f(x,y)的值，即：
噪声是随机不相关的，如果窗口内各点的噪声是独立等分布的，经过这种方法平滑后，信噪比可提高 倍。
邻域平均法（线性的）和中值滤波法（非线性的）
图像平滑滤波技术
邻域平均法（均值滤波） 一幅图像往往受到各种噪声源的干扰（如电传感器和传输误差等），这种噪声常常为一些孤立的像素点，它们像雪花使图像被污染，噪声往往是叠加在图像上的随机噪声,而图像灰度应该相对连续变化的，一般不会突然变大或变小，这种噪声可以用邻域平均法使它得到抑制。
规定化后的直方图)
01
02
03
04
rk
Pr（r k）