图像增强最全的几种方法和手段(DOC)

数字图像增强方法的对比与分析专业：______________ 班级： ________________ 学号：_______________ 姓名： _______________指导教师： _________完成日期：2012年06月16日摘要：近年来，随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理得到了飞跃的发展，己经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。

它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。

对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改基图像的质量增强对某种信息的辨识能力，以更好的应用于现代各种科技领域，图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用, 我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。

在图像处理过程中，图像增强是十分重要的一个环节。

本文简要介绍图像增强的概念和图像增强算法的分类对比和分析，从图像的直方图均衡化处埋方法，直方图规定化处理方法和图像平滑处理方法三方面对图像增强算法进行讨论和研究，并说明了图像增强技术的应用。

关键词：图像增强直方图均衡化直方图规定化平滑处理1.图像增强概念及现实应用1.1图像增强技术图像增强是数字图像处理的基本内容之一。

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，削弱或去除某些不需要的信息。

这类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更适合于人的视觉特性或机器识別系统，图像增强处理并不能增加原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，使处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。

1.图像增强算法图像增强方法从增强的作用域岀发，可分为空间域增强和频率域增强两种。

本文重点介绍空间域的图像加强算法，空间域方法直接对图像像素的灰度进行处理。

频率域方法在图像的某个频率域中对变换系数进行处理，然后通过逆变换获得增强图像。

在空间域内对图像进行点运算，它是一种既简单又重要的图像处理技术，它能让用户改变图像上像素点的灰度值，这样通过点运算处理将产生一幅新图像2.1灰度变换灰度变换可调整图像的灰度动态范用或图像对比度，是图像增强的重要手段之一。

MUSICA 多尺度图像对比度增强算法的简要原理及MUSICA 多尺度图像对比度增强算法的简要原理及MUSICA(多尺度图像对比度增强)算法的简要原理及VC实现算法原理:图像增强的一般方法是对比度拉伸和直方图均衡，这两种方法对于灰度级过于集中，还有大量的灰度级没有充分利用的情况下比较适用，并且这两种方法都是基于直方图的变换，和像素的位置信息无关。

假设有原始信号如(a)，可看出细节信号(高频，例如指纹、衣服褶绉这样的细节)集中在较窄的灰度范围内，人眼很难分辨。

并且细节信号集中的灰度范围在整个灰度级空间内，使用对比度增强和直方图均衡无法对不同的区域内像素进行不同程度的放大或者缩小。

因此就有了MUSICA(Multi-Scale Image ContrastAmplification)，可以翻译成多尺度图像对比度增强。

基本的原理是先提取细节信息，然后对细节信号进行增强放大，然后再重构到原图中。

局部细节信息的提取现在研究的热点一直都是小波分解。

暂且不管理论，先从实际运用的角度来看。

如图(b)，假设对信号进行平滑滤波，可以得到新的蓝色信号。

可以认为蓝色信号是对原信号的低分辨率近似，保留了整体的特征而丢弃了高频的细节信号，例如要分析图像的整体特征就要使用近似信号以排除高频(可能是噪声)的干扰。

那么如图(c)，原信号减去近似信号，得到的就是高频信号，也就是细节信号(当然也可能是噪声)。

然后对(c)进行增强，最简单例如放大2倍，或者进行log变换得到(d)。

然后把(d)加回到近似信号上，重构出增强后的原信号，如(e)所示。

可以看到，图像的整体特性没有改变，两个细节集团的细节信号被放大了，适合人眼辨认。

图1 这个算是从最直观的角度来考虑算法原理，只是一种近似的抽象，实际过程需要更多更具体的考虑，同时这也是个人的理解，会有偏颇的地方，留待完善。

然后，总得给出点具体的原理和算法的实际步骤。

详细的说明可以从MUSICA的专利文档里获得，这里给出个人角度的理解和说明。

Chinese Journal of Medicinal Guide2013 Volume 15 No.Supplement 344了现场办公,从而解决了我科存在的人力资源老化与不足、环境恶劣、设备欠缺等方面的问题。

1.3 科室人员角色转换1.3.1 护士的角色转换传统供应室普遍存在年龄偏大、身体偏差、不能从事临床护理工作等一些年资高的护士。

改型后的消毒供应中心工作是多样性的,并不只是操作技术熟练就能满足。

作为管理者,除了补充新生力量外,还要善于发现各位高年资护士的特点,根据她们的性格特点采用不同的沟通方式,挖掘她们的内在潜能,如她们多年在临床工作中形成的强烈的使命感与责任心,在强化科室团队整体核心制度的落实中很有帮助。

使她们在科室的管理上发挥各自的最大能力。

1.3.2 帮助工人角色转换1.3.2.1 意识转变传统供应室的工人几乎都是完成下收下送的工作,各临床科室的器械都是包装好的,只要保证在运送途中不被丢失就完成好任务。

工人自己也觉得是下苦力的,只要有力气就行,没有什么大的责任担当意识。

在现行消毒供应中心的工作模式中,要把工人培养成为专业性技术人才,首先要提升她们的人格地位,如让她们与护士享有同等的参加科室的活动与学习培训的权利,提高她们的工资待遇,从而转变她们的观念,使她们真正感受到主人翁意识,感受到自己是专业的人做专业的事,加强责任感。

1.3.2.2 培训方式针对工人普遍学历层次低的特点,培训的方式实行带教老师负责制及集中授课、现场演练相结合,通过业务查房、业务学习、晨交班提问及科务会等不同形式不定时、分门别类的对各层级人员进行培训,重点强化查对、交接及消毒隔离、质量监测、质量管理追溯、不合格物品召回等核心制度的意识。

1.3.2.3 培训内容培训内容分为以下几类:岗位职责、工作制度、操作规程、应急预案、职业防护、医院感染预防与控制的相关知识、卫生部2009年颁布的医院消毒供应中心《消毒技术规范》。

0引言日常生活中经常需要在低光条件下捕捉图像，例如在夜间或昏暗的室内房间。

在此环境下拍摄的图像往往会出现能见度差、对比度低、噪声大等多种问题。

虽然自动曝光机制（如ISO 、快门、闪光灯等）可以增强图像亮度，但同时也会产生其他的影响（如模糊、过饱和度等）[1]。

在过去，人们提出了许多方法来解决上述问题，如直方图均衡化、伽马校正、Retinex 等[2]。

然而它们只注重提高图像的对比度和亮度，而忽略了严重噪声的影响，甚至导致噪声放大。

近年来，深度学习已经成为图像增强的一个突出手段。

Wang 等人[3]提出了一种利用神经网络来估计和调整低光图像光照层的方法。

Gharbi 等人[4]提出了一种用于增强低照度图像的双边学习框架，该框架训练一个神经网络来预测每个像素处颜色向量的变换系数。

Wei 等人[5]提出用一种基于深度学习的低照度图像增强方法马悦（陕西中医药大学，陕西咸阳712046）摘要在低照度环境下采集的图像往往亮度不足，导致在后续视觉任务中难以有效利用。

针对这一问题，过去的低照度图像增强方法大多在极度低光场景中表现失败，甚至放大了图像中的底层噪声。

为了解决这一难题，本文提出了一种新的基于深度学习的端到端神经网络，该网络主要通过空间和通道双重注意力机制来抑制色差和噪声，其中空间注意力模块利用图像的非局部相关性进行去噪，通道注意力模块用来引导网络细化冗余的色彩特征。

实验结果表明，与其他主流算法相比，本文方法在主观视觉和客观评价指标上均得到了进一步提高。

关键词图像增强；低照度图像；深度学习；注意力机制中图分类号TP391文献标识码A文章编号1009-2552（2021）01-0085-05DOI10.13274/ki.hdzj.2021.01.015Low -light image enhancement method based on deep learningMA Yue（Shaanxi University of Chinese Medicine ，Xianyang 712046，Shaanxi Province ，China ）Abstract ：Images acquired in low -light environments are often not bright enough ，making them difficult to use effectively in subsequent visual tasks.In response to this problem ，most of the past low -light image en⁃hancement methods have failed in extreme low-light scenes and even magnified the underlying noise in the image.In order to solve this problem ，this paper proposes a new end -to -end neural network based on deep learning ，which is primarily based on spatial and channel dual attention mechanism to suppress chromatic ab⁃erration and noise.The spatial attention module uses the non -local correlation of the image for denoising ，and the channel attention module is used to guide the network to refine the redundant color features.The experi⁃mental results show that the method in this paper is further improved in both subjective visual and objective evaluation metrics compared to other mainstream algorithms.Key words ：image enhancement ；low-light image ；deep learning ；attention mechanism作者简介：马悦（1988-），女，硕士，工程师，研究方向为模式识别与智能系统。

简单信号增强方法有哪些引言信号增强是指通过一系列技术手段，改善信号的质量和可读性的过程。

信号增强在各个领域都有广泛的应用，包括语音信号增强、图像信号增强等。

本文将介绍一些简单但有效的信号增强方法。

语音信号增强语音信号增强是指通过一系列处理方法，提高语音信号的清晰度和可理解性。

以下是几种常见的语音信号增强方法：1. 降噪滤波降噪滤波是最常用的语音信号增强方法之一。

该方法利用滤波器将噪声从原始信号中滤除，使语音信号更加清晰。

常见的降噪滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

2. 预加重预加重是一种高频增益技术，可以提高高频信号的能量。

预加重可以通过对信号进行滤波，增加高频信号的幅度，从而提高语音信号的清晰度。

3. 声纹增强声纹增强是通过对语音信号进行时域分析和频域处理，改善语音信号的质量。

常见的声纹增强方法有倒谱法、谱减法和特征选择法等。

图像信号增强图像信号增强是指通过一系列处理方法，提高图像的质量和细节。

以下是几种常见的图像信号增强方法：1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种对图像进行全局对比度调整的方法。

通过对图像像素值的分布进行变换，使得图像的对比度更加均匀，细节更加清晰。

直方图均衡化常用于提高图像的亮度和对比度。

2. 锐化锐化是一种通过强调图像中的高频细节来增强图像清晰度的方法。

常见的锐化方法有拉普拉斯锐化、Unsharp Masking和高斯锐化等。

3. 去噪去噪是一种通过滤波器将图像中的噪声信号滤除的方法。

常见的去噪方法有中值滤波、均值滤波和小波变换等。

4. 超分辨率重建超分辨率重建是一种将低分辨率图像通过算法重新构建为高分辨率图像的方法。

该方法通过利用图像中的细节信息和统计性质，提高图像的清晰度和细节还原能力。

结论简单的信号增强方法可以有效地改善信号的质量和可读性，无论是语音信号还是图像信号。

降噪滤波、预加重、直方图均衡化和锐化等方法在实际应用中都得到了广泛的应用。

此外，随着技术的不断发展，越来越多的信号增强方法将会被提出并应用于各个领域，进一步提高信号的质量和可读性。

低对比度图像的清晰化与增强1. 引言1.1 低对比度图像的清晰化与增强低对比度图像是指灰度级别之间差异较小的图像，缺乏清晰度和生动性。

在数字图像处理领域，我们常常需要对低对比度图像进行清晰化与增强，以提高图像的质量和可视性。

清晰化与增强低对比度图像的过程，可以帮助我们更好地观察和理解图像中的细节信息，从而更好地应用于实际应用中。

通过对图像对比度进行增强，可以使图像更加清晰明亮，提高图像的视觉效果和观赏性。

在图像处理中，清晰化与增强的方法主要包括直方图均衡化技术和灰度变换方法。

直方图均衡化技术通过重新分布图像中的灰度级别，增强图像的对比度和亮度；而灰度变换方法则是通过对图像灰度级进行非线性变换，使图像的细节更加突出。

2. 正文2.1 图像对比度的基本概念图像对比度是指图像中不同区域之间像素灰度级别的差异程度，即在图像中存在明暗差异程度的度量。

对比度的高低决定了图像中不同部分的清晰度和分辨率。

在低对比度图像中，不同区域之间的灰度级别差异较小，导致图像变得暗淡、模糊和缺乏细节，使人难以正确识别图像中的信息。

图像对比度的基本概念包括全局对比度和局部对比度。

全局对比度是指整幅图像中不同区域之间灰度级别的总体差异度，而局部对比度则是指图像中局部区域内像素之间的灰度级别差异程度。

在图像处理中，需要综合考虑全局对比度和局部对比度，以确保图像清晰和细节丰富。

提高图像对比度可以通过各种方法来实现，例如调整图像的曝光度、增加图像的锐化度、应用直方图均衡化技术等。

通过这些方法可以有效地增强图像的对比度，使图像变得清晰、细节丰富，更容易被人们正确识别和理解。

在处理低对比度图像时，选择合适的对比度增强方法非常重要，以确保图像处理效果达到最佳。

2.2 常见的低对比度图像问题低对比度图像是指图像中相邻像素之间的灰度差异较小，导致图像细节不清晰、色彩失真等问题。

在实际应用中，常见的低对比度图像问题包括：1. 明暗细节不清晰：低对比度图像中，明暗部分的细节被掩盖，导致图像整体显得暗淡模糊，无法准确表达原始景物的明暗变化。

视频图像增强和去雾算法说明摘要 本文档介绍夜间增强和去雾增强算法及其实现。

（1）将图像由RGB空间转换到HSI空间，然后对HSI空间亮度分量（I分量）的灰度直方图进行均衡化处理，然后再转换到RGB空间。

空间。

）利用暗原色先验图像去雾算法对图像进行去雾处理。

（2）利用暗原色先验图像去雾算法对图像进行去雾处理。

1目录一、通过I分量增强夜间图像 (3)1. 算法原理 (3)2. M ATLAB程序 (6) (77)3. 夜间增强效果 .................................................................................................................................二、去雾增强 (9) (99)1. 算法原理 .........................................................................................................................................2. M ATLAB程序 (11) (113)3. 去雾效果 .......................................................................................................................................参考文献 (14)一、通过I分量增强夜间图像1. 算法原理首先将图像由RGB空间转换到HSI空间，然后对HSI空间亮度分量（I分量）的灰度直方空间显示。

图进行均衡化处理，提高图像的亮度，然后转换回RGB空间显示。

（1）图像由RGB空间转换到HSI空间。

RGB向HSI模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向基于圆柱极坐标的双锥体的转换。

医学图像处理中的图像配准方法医学图像处理是医学影像科学中的一个重要领域，它利用计算机技术对医学图像进行处理和分析，用于疾病的诊断、治疗和监测。

而图像配准作为医学图像处理中的关键环节，被广泛应用于多种医学领域，如影像对比增强、图像叠加、图像融合等。

本文将介绍医学图像处理中常用的图像配准方法。

图像配准是指将不同影像中对应的特征点或特征区域进行匹配的过程，以实现不同图像之间的对齐或重叠。

在医学图像处理中，图像配准有助于医生更准确、全面地理解病变、解剖结构和功能区域。

以下是几种常用的图像配准方法：1. 特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的图像配准方法。

它通过检测和匹配图像中的特征点，如角点、边缘点、斑点等，实现图像的对齐。

该方法的优势在于对于图像的亮度、尺度、旋转和投影变换等具有一定的鲁棒性。

例如，在CT和MRI图像配准中，可以利用特征点匹配法检测头部或骨骼结构的明显特征点，实现图像配准。

2. 相位相关法相位相关法是一种基于图像的频域分析的图像配准方法。

它利用傅里叶变换将图像从空域转换到频域，通过计算图像的互相关函数，寻找最大互相关值对应的位移量，从而实现图像的对齐。

这种方法通常用于医学图像的精确对准，如放射治疗中的CT图像与MRI图像的配准。

3. 互信息法互信息法是一种基于信息论的图像配准方法。

它通过计算图像之间的互信息量，来评估图像的相似度和位移。

互信息越大，说明两幅图像的相似度越高，反之亦然。

互信息法可以用于多模态图像配准，比如将CT图像与PET图像进行配准以实现精确的病变定位。

4. 弹性配准法弹性配准法是一种基于物理模型的图像配准方法。

它通过建立弹性变形模型，将图像的形状进行变换，实现图像的对准。

这种方法适用于需要进行大范围形变的图像配准，如脑部图像配准，可以通过建立弹性模型，将功能区域对齐。

5. 局部插值法局部插值法是一种基于插值算法的图像配准方法。

它通过将图像进行网格化，对网格点进行插值处理，实现图像的变形和对齐。

特征增强的方法(一)特征增强方法特征增强是一种常用的技术，用于提高数据的可视化效果和模式识别性能。

在这篇文章中，我们将详细介绍几种常见的特征增强方法。

直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，特别适用于灰度图像。

它通过将图像的像素值分布进行重新调整，使得图像的对比度增强，细节更加清晰。

具体步骤如下：1.统计图像的像素值频次，并计算累计分布函数（CDF）。

2.根据CDF计算像素值的映射函数，将原始图像的像素值映射到均匀分布的像素值域。

3.根据映射函数重新计算像素值，得到均衡化后的图像。

高斯滤波高斯滤波是一种平滑图像的方法，它通过滤除图像中的高频噪声，使得图像变得更加平滑。

具体步骤如下：1.根据设定的高斯核大小和标准差，生成高斯滤波器。

2.将高斯滤波器应用于图像的每个像素，计算像素周围领域内的加权平均值。

3.根据计算得到的平均值，更新原始图像的像素值。

形态学操作形态学操作是一种基于图像形状的处理方法，用于改变图像的结构和形态。

常用的形态学操作包括膨胀和腐蚀。

具体步骤如下：1.定义结构元素，可以是任意形状的模板。

2.将结构元素应用于图像上的每个像素，根据结构元素的形状和操作类型（膨胀或腐蚀），改变像素的值。

3.根据应用形态学操作后的像素值，更新原始图像的像素值。

小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，可用于图像特征提取和信号处理。

它通过将图像分解成不同尺度和频率的小波系数，实现对图像的局部和全局特征增强。

具体步骤如下：1.将原始图像分解成低频和高频分量。

2.根据设定的小波函数，对低频和高频分量进行小波变换。

3.根据变换后的小波系数，选择感兴趣的尺度和频率，进行图像重建或特征提取。

自适应增强自适应增强是一种根据图像的局部特性进行增强的方法。

它通过分析图像的局部统计特征，动态调整增强参数，提高图像的对比度和清晰度。

具体步骤如下：1.设定窗口大小和阈值。

2.在图像上滑动窗口，计算窗口内像素的统计特征，如均值和方差。

如何进行遥感影像的融合和增强处理遥感影像处理是指通过对卫星、无人机或其他遥感设备获取的影像进行处理和分析，进而提取有用信息的过程。

遥感影像的融合和增强是其中重要的一环，可以提高图像的分辨率、减少噪声、增强特定的目标等，从而更好地满足实际应用的需求。

一、遥感影像融合的基本原理和方法遥感影像融合是指将多源、多波段的遥感影像合并成一幅新的影像，以获取更全面、更准确的信息。

常见的融合方法有色彩合成和分辨率合成两种。

色彩合成是将不同波段的遥感影像以某种方式进行组合，以表现出不同目标的物理特性。

常见的色彩合成方法有RGB合成、主成分分析法等。

RGB合成是将红、绿、蓝三波段的图像分别分配给红、绿、蓝三个通道，以达到表现亮度和色彩的效果。

主成分分析法则是通过对多波段影像进行主成分分析，提取出最具代表性的主成分图像，再将其染成真彩色图像。

分辨率合成是通过将低分辨率的遥感影像与高分辨率的影像进行融合，以提高图像的细节信息。

常用的分辨率合成方法有小波变换法、多尺度变换法等。

小波变换法是指将影像信号分解到不同的尺度上，再根据不同尺度上的细节信息进行图像融合。

多尺度变换法则是通过将低分辨率图像进行插值或补全，使其与高分辨率图像尺寸一致，再进行融合。

二、遥感影像增强的基本原理和方法遥感影像增强是指通过某种处理方法，提升影像的视觉效果、减少噪声、增强特定目标等。

下面介绍几种常用的增强方法。

直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对影像的直方图进行重分布，增加图像的对比度。

直方图均衡化可分为全局均衡化和局部均衡化两种。

全局均衡化是对整幅图像的直方图进行均衡化处理，适用于图像对比度较低、灰度级分布不均匀的情况。

局部均衡化则是将图像分为若干个小块，对每个小块的直方图进行均衡化，适用于目标细节丰富、不同区域具有不同对比度的图像。

滤波方法也是一种常用的图像增强方法，通过滤除或抑制图像中的噪声，增强图像的细节信息。

常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波、高通滤波等。

图像增强的研究及发展现状毕业论文目录摘要....................................................... 错误!未定义书签。

Abstract ..................................................... 错误!未定义书签。

第1章绪论.. (2)1.1 课题背景 (2)1.2 图像增强的研究及发展现状 (4)1.3 论文工作容 (5)本章小结..................................................... 错误!未定义书签。

第二章图像增强的基本理论 (6)2.1 数字图像的基本理论 (6)2.1.1数字图像的表示 (6)2.1.2图像的灰度 (7)2.1.3灰度直方图 (7)2.2 数字图像增强概述 (8)2.3 图像增强概述 (10)2.3.1图像增强的定义 (10)2.3.2常用的图像增强方法 (11)2.4 图像增强流程图 (13)本章小结 (14)第三章图像增强方法与原理 (15)3.1 图像变换 (15)3.1.1离散图像变换的一般表达式 (15)3.1.2 离散沃尔什变换 (16)3.2 灰度变换 (17)3.2.1 线性变换 (18)3.2.2分段线性变换 (18)3.2.3非线性变换 (19)3.3 直方图变换 (20)3.3.1直方图修正基础 (20)3.3.2直方图均衡化 (22)3.3.3直方图规定化 (24)3.4 图像平滑与锐化 (25)3.4.1平滑 (25)3.4.2 锐化 (26)本章小结 (28)第四章图像增强算法与实现 (29)4.1 灰度变换 (29)4.2 直方图均衡化 (32)4.3 平滑算法 (33)4.4 锐化 (35)本章小结 (36)结论 (38)致谢 (39)参考文献 (41)附录1 译文 (43)附录2 英文参考资料 (51)附录3 源程序代码 (67)第1章绪论在网络发展迅速的今天，Google可以搜索到与“image”一词有关的容有五千多万条，然而，“image”至今还没有一个精确的定义。