摘要本设计利用MATLAB 作为设计开发工具,完成了一个实现数字图像增强功能的系统。实现了包括线性变换、非线性变换、直方图均衡化、平滑滤波、锐化滤波、低通滤波、高通滤波、同态滤波、彩色增强等在内的共计十五种功能,并且较理想地达到了预期的处理效果。 结合本设计运行显示的结果,空间域与频率域常用的增强方法的原理与算法实现过程都在文中被探讨,它们各自的特点、适用场景与增强效果也都一一得到了分析与总结。对同一类的几种算法,文中也进行了横向的分析与比较,最终得出结论。 42234
毕业论文关键词 数字图像增强 空间域 频率域
Title Research and Realization of Digital Image Enhancement Processing Methods
Abstract In this design, a system which can realize the function of digital image enhancement is completed based on MATLAB. 15 kinds of method of image enhancement are adopted, including linear and nonlinear transformation, histogram equalization, smoothing filter, sharpening filter, low pass filter, high pass filter and color enhancement. They all achieve a good result in the realization. Based on the results of realization in this design, the most used image enhancement methods in the spatial domain as well as the frequency domain are discussed, their theories and realizations are all introduced in this paper. The character, applicable scene and effect of each enhancement method will be analyzed one by one. Several algorithms of the same kind are compared, and finally come to a conclusion.
Keywords Digital image enhancement Spatial domain Frequency domain
目 次
1. 绪论 1
1.1. 课题研究目的与意义 1
1.2. 国内外研究现状 2
1.3. 本设计研究内容与任务 3
1.4. 本文结构 4
2. 数字图像增强原理6
2.1. 空间域增强技术原理分析 7
2.2. 频率域增强技术原理分析13
2.3. 彩色图像增强技术原理分析18
3. 数字图像增强的算法实现 20
3.1. 用户界面算法实现20
3.2. 空间域图像增强算法实现21
3.3. 频率域图像增强算法实现23
3.4. 彩色图像增强算法实现24
4. 结果与分析 26
4.1. 灰度变换与直方图均衡的结果分析26
4.2. 平滑滤波结果分析28
4.3. 锐化滤波结果分析29
4.4. 频域滤波结果分析31
4.5. 彩色图像增强结果分析32
结论 35
致谢 36
参考文献 37
1 绪论 1.1 课题研究目的与意义 图像作为客观的自然界事物在人类视觉的主观反映,是我们感知所在环境的方式。现在生活中,无论是看见美丽景色或是新奇事物,还是可口诱人的美食,我们常常会按下快门,记录下这一刻,留作纪念或者上传自媒体,自己怀念或是与他人分享。图像成为了我们日常生活中获得、表达并且传送信息的一种不可或缺的手段。 图像的产生离不开成像的设备,成像机器拥有着人类远不能及的电磁波谱覆盖能力,而人类仅仅只能感受到电磁波谱中非常窄小的视觉可见的部分。由此可见,成像机器能够对一些并非我们习惯的图像源加工处理,从而将其用在各种各样的专业领域里。实际生活中,经常会出现成像设备收集的信息在视觉上效果不佳这样的情况,或是识别不具有便利性等,达不到直接应用的要求。图像在经传输或是变换,诸如拍摄、存储、扫描、拷贝、传送这样的过程之后,也常常会出现图像效果不佳、质量低下的情形。这就要求我们对这些图像进行再加工,通常就是利用一些数学运算对图像中的信息进行处理,从而满足实际应用上的各种需求。 图像增强就是这样一种再加工方式,是一种预处理过程,也是图像处理技术中一个极为关键的构成部件。主要是为了增强有用信息,优化视觉效果,能够为后期的信息提取以及其他分析处理提供一个良好的基础。图像增强针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征。
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