基于matlab的图像增强方法研究开题报告

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基于matlab的图像增强方法研究开题报告

1开题报告含“文献综述”作为毕业设计论文答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下由学生在毕业设计论文工作前期内完成经指导教师签署意见及所在系审查后生效2开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印禁止打印在其它纸上后剪贴完成后应及时交给指导教师签署意见3“文献综述”应按论文的格式成文并直接书写或打印在本开题报告第一栏目内学生写文献综述的参考文献应不少于10篇不包括辞典、手册4有关年月日等日期的填写应当按照国标GB/T7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求一律用阿拉伯数字书写。如“2002年4月26日”或“2002-04-26”。

毕业设计论文开题报告1结合毕业设计论文课题情况根据所查阅的文献资料每人撰写2000字左右的文献综述文献综述1.1课题研究的目的和意义图像作为自然界景物的客观反映是人类感知世界的视觉基础也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。据统计人类获得的信息大约75是以图像的形式通过视觉系统获得的。图像时人类重要的信息源“百闻不如一见”、“眼见为实”即时图像对于人类重要性的简明概括。1图像是物体透射或反射的光信息通过人的视觉系统接受后在大脑中形成的印象或认识是自然景物的客观反映。一般来说凡是能为人类视觉系统所感知的有形信息或人们心目中的有形想象都统称为图像。图像作为一种有效的信息载体是人类获取和交换信息的主要来源。实践表明人类感知的外界信息80以上是通过视觉得到的。

然而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。在摄影时由于光照条件不足或过度会使图像过暗或过亮光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题这类问题不妨统称为质量问题。因此图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。所谓图像处理就是通过某些数学运算对图像信息进行加工和处理以满足人的视觉心理和实际应用需求2。图像增强是图像处理的一个重要环节在整个图像处理过程中起着承前启后的重要作用。

随着图像处理设备性能的不断提高以及图像数字化和图像显示设备的普及化和低价化人们对图像质量的要求越来越高。而图像质量的含义3包括两个方面的内容即图像的保真度Fidelity和理解度Intelligibility。保真度是指被评价图像与标准图像的偏离程度两者属于同一个映像只是由于传输和处理等原因造成了偏差因此保真度往往指的是图像细节方面的差异。理解度表示图像能向人或机器提供信息的能力其中主要包括清晰度和美感等因此理解度通常指的是图像整体和细节的总体概念。

图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像通过进行适当的增强处理可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。图像增强的目的是增强图像的视觉效果将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。它一般要借助人眼的视觉特性以取得看起来较好地视觉效果很少涉及客观和统一的评价标准。增强的效果通常都与具体的图像有


关系靠人的主观感觉加以评价。

1.2课题的研究现状图像处理技术始于20世纪60年代由于当时图像存储成本高处理设备造价高因而其应用面很窄。1964年美国加州理工学院的喷气推进实验室首次对徘徊者7号太空飞船发回的月球照片进行了处理得到了前所未有的清晰图像这标志着图像处理技术开始得到实际应用。70年代进入发展期出现了CT和卫星遥感图像对图像处理的发展起到了很好的促进作用。80年代进入普及期此时微机己经能承担起图形图像处理的任务。VLSI的出现更使得处理速度大大提高其造价也进一步降低极大的促进了图像处理系统的普及和应用。90年代是图像处理技术实用化时期图像处理的信息量巨大对处理的速度要求极高。21世纪的图像处理技术要向高质量化方面发展实现图像的实时处理采用数字全息技术使图像包含最为完整和丰富的信息实现图像的智能生成、处理、理解和识别。4图像增强是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的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更适合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5。

图像增强可归纳为两方面6:1消除噪声2边缘增强和结构信息的保护。 图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程:图像增强希望既去除噪声又增强边缘。但是增强边缘的同时会同时增强噪声而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊因此在图像增强的时候往往是将这两部分进行折中找到一个好的代价函数达到需要的增强目的7。传统的图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像的统计量如:ST转换直方图均衡中值滤波微分锐化高通滤波等等。这样对应于某些局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉从而局部区域的增强效果常常不够理想噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得到解决。

目前许多新的增强算法都充分利用了周围邻域这一重要的信息形成了很多局部处理的灰度调整算法该方法主要利用了邻域的统计特性8。自适应增强的研究主要集中在以下三大类增强算法：

1.既能平滑又能保护边缘的自适应滤波器。自适应滤波的基本思想是滤波器数可根据像素所在的邻域情况而自适应选取也可描述为加权平均滤波器。

1在提高算法的抗噪性能方面文献9介绍了几种方法。这些方法可以较好的平滑噪声区域并能保护较显著的边缘但对图像细节的保护较差。

2在提高算法的细节保护能力方面saint-Marc利用梯度来决定权值建立了指数形式的权函数较好的保护了图像细节。但该算法对脉冲噪声敏感而且模型的性能受参数的影响比较大。另外文献10还提出了各向异性扩散思想的改进方法需要求解热传导方程。这些改进算法多数集中在权值的自适应选取上但是由于自适应调整的参数较少仍然不能很好的解决细节保护的问题。

2.基于图像建模和估计理论的增强算法。这类算法的基本思想是提出一个图像的模型如果这个模型的参数由一种估计方法估计出来则窗口中心的灰度值可由估计出来的参数计算得到。最简单的例子就是中值滤波器对脉冲型噪声有很好的效果。但是这类算法由于是以估计理论为基础所以所采用的估计方法的鲁棒性对算法的性能有很大的影响。估计方法趋于复杂使得算法本身也就较复杂。

3.基于模糊集合论的增强算法.近年来模糊集合理论在图像处理中得到了广泛的应用11。采用模糊规则改进传统的中值滤波器中滤波窗口尺度的选择改善了算法对高斯噪声的抗噪性能。自适应模糊滤波算子可以较好的保护图像细节和


滤除高斯噪声其算法中窗口的大小由邻域一致性程度决定该一致性程度由一个模糊逻辑规则导出。算法不足是对脉冲噪声的滤除效果较差。

另外还有其他的一些增强的方法。例如为了充分考虑细节问题在直方图均衡中引入了局部直方图均衡法12近年来数学形态等方法也都应用到图像增强中需要说明的是在图像增强中变换域增强也得到很广泛的应用例如付傅氏变换、离散余弦变换、小波变换等其中小波是近年来发展起来的一种新的时频分析工具它具有时频局部化能力和多分辨率分析的能力使得它很适合于信号处理领域。对图像进行多尺度小波变换后不同频率的信号出现在不同尺度的子带图像上有了这些特性就能很好的对感兴趣的部分进行增强。图像变换的方法是多种多样的例如近年来有的学者提出Curvelet变换也受到的关注。

总之图像增强的方法是多种多样的其中很多方法都是几种方法交织结合在一起的针对特定的问题需要设计与之相应的算法。

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