【正文】 ear． This thesis proposed the grads enhancement algorithm based on wavelet transforms that can achieve the better effects by increasing the number of gray levels and enhancing gray contrast. Using appropriate method of image enhancement for different characteristics of images, better enhancement effects can be achieved． Experiences showed that the improved algorithms proposed by the thesis achieved better effects than the existing algorithms． Keywords： Image processing。 Histogram。 Image enhancement。 Histogram equalization 。Wavelet trasfrom 圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法研究畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） No 3 引 言 人們對(duì)外界的信息百分之七十五來自圖像，也就是說人類大部分信息都是從圖像中獲取的。利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行各種形式的處理，促進(jìn)了圖像處理技術(shù)的 發(fā)展 [1]。圖像增強(qiáng)本身就是圖像處理中最具吸引力的領(lǐng)域之一。 隨著電子計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，計(jì)算機(jī)圖像處理今年得到飛發(fā)展，已經(jīng)成功的應(yīng)用于幾乎與所有與成像有關(guān)的領(lǐng)域，并正發(fā)揮著 ,其重要作用。它利用計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行系列操作，從而獲得預(yù)期的結(jié)果。對(duì)圖像進(jìn)行處理時(shí)，經(jīng)常運(yùn)用圖像增強(qiáng)技術(shù)以改善圖像的質(zhì)量。圖像是人類視覺的基礎(chǔ)，是自然景物的客觀反映，是人類認(rèn)識(shí)世界和人類本身的重要源泉。 “圖 ”是物體反射或透射光的分布， “像 是入的視覺系統(tǒng)所接受的圖在人腦中的所形成的印象或者認(rèn)識(shí)。照片、繪畫、書法作品、手寫漢字、傳 真、衛(wèi)星云圖、影視畫面、X光片、腦電圖、心電圖等都是圖像。在一般情況下，經(jīng)過圖像的傳送和轉(zhuǎn)換，如成像、復(fù)制、掃描、傳輸和顯示等，經(jīng)常會(huì)造成圖像質(zhì)量的下降。在攝影時(shí)由于光照條件不足或者過度，會(huì)使圖像過暗或者過亮；光學(xué)系統(tǒng)的失真、相對(duì)運(yùn)動(dòng)、大氣流動(dòng)等都會(huì)使圖像變得很模糊；傳輸過程中會(huì)引入各種不同類型的噪聲?？傊斎氲膱D像在視覺效果和識(shí)別方便性等方面存在著諸多的問題，這類問題我們不防稱之為質(zhì)量問題。盡管由于目的、觀點(diǎn)、愛好等不同，圖像質(zhì)量有很難統(tǒng)一的定義和標(biāo)準(zhǔn)。但是根絕應(yīng)用改善圖像質(zhì)量卻是一個(gè)共同的目標(biāo) [2]。一 般情況下，經(jīng)過圖像增強(qiáng)處理后，圖像的視覺效果會(huì)得到改善，某些特定某些信息的辨識(shí)能力，其他信息被壓縮了。因此，圖像增強(qiáng)處理并不是一種無損處理，更不能增加原圖像的信息，而是通過某種技術(shù)手段有選擇的突出對(duì)某一具體應(yīng)用的 “有用 ’’的信息，削弱或抑制一些無圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法研究畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） No 4 用信息。圖像增強(qiáng)的目的就是增強(qiáng)圖像的視覺效果，將原圖像轉(zhuǎn)換成一種更加適合于人眼觀察和計(jì)算機(jī)分析處理的形式。它一般要借助于人眼的視覺特性，以取得看起來較好的視覺效果，很少涉及客觀和統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。增強(qiáng)的效果通常都與具體的圖像有關(guān)系，靠人的主觀感覺加以評(píng)價(jià)。 目前數(shù)字 圖像處理的應(yīng)用越來越廣泛，已經(jīng)滲透到工程、工業(yè)、醫(yī)療保健、航空航天、軍事、科研、安全保衛(wèi)等各個(gè)領(lǐng)域，在國民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮越來大的作用。衛(wèi)星遙感數(shù)字圖像處理技術(shù)可以廣泛別技術(shù)則在公共安全領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用；在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域， CT、核磁共振等技術(shù)應(yīng)用于臨床診斷。如圖像處理在醫(yī)學(xué)界的應(yīng)用非常廣泛，無論是臨床診斷還是病理研究都大量采用圖像處理技術(shù)。如在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域利用圖像處理技術(shù)可以臨床實(shí)現(xiàn)對(duì)疾病直觀，無痛，安全方便的診斷和治療，受到了廣大患者的歡迎與接受。在工業(yè)方面，計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)元件缺陷檢測(cè)等等，在軍事公安領(lǐng)域可采用圖像 處理與模式等識(shí)別方法實(shí)現(xiàn)監(jiān)控、案件偵破、交通管理等，如巡航導(dǎo)彈地形識(shí)別；測(cè)試?yán)走_(dá)的地形偵察；遙感飛行器 RPV的引導(dǎo)；虹膜識(shí)別等。圖像技術(shù)的快速發(fā)展同它的廣泛應(yīng)用是分不開的，發(fā)展的動(dòng)力來自穩(wěn)定涌現(xiàn)新的應(yīng)用，我們可以預(yù)料，在未來社會(huì)中圖像增強(qiáng)技術(shù)將發(fā)展更為重要的作用。 大型機(jī)在圖像處理的過程中，圖像增強(qiáng)是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，本論文的主要內(nèi)容就是圍繞圖像增強(qiáng)部分的一些基本理論和算法以及在生物醫(yī)學(xué)方面的的應(yīng)用。 計(jì)算機(jī)圖像處理的發(fā)展歷史并不長(zhǎng)，但是引起了人們的足夠重視?？傮w來說，圖像處理技術(shù)的發(fā)展大致經(jīng)歷了 初創(chuàng)期、發(fā)展期、普及期和實(shí)用化期4個(gè)階段。初創(chuàng)期開始于 20 世紀(jì) 60 年代，當(dāng)時(shí)的圖像采用像素型光柵進(jìn)行圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法研究畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） No 5 掃描顯示，大多采用中、大型機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理。在這一時(shí)期，由于圖像存儲(chǔ)成本高，處理設(shè)備造價(jià)高，因而其應(yīng)用面很窄。 20 世紀(jì) 70 年代進(jìn)入了發(fā)展期，開始大量采用中、大型機(jī)進(jìn)行處理，圖像處理也逐漸改用光柵掃描顯示方式，特別是出現(xiàn)了 CT 和衛(wèi)星遙感圖像，對(duì)圖像處理技術(shù)的發(fā)展起到了很好的促進(jìn)作用。 到了 20 世紀(jì) 80 年代，圖像處理技術(shù)進(jìn)入普及期，此時(shí)的微機(jī)已經(jīng)能夠承擔(dān)起圖形圖像處理的任務(wù)。 VLSI的出現(xiàn)使得處理速度大大提高，而造 價(jià)卻進(jìn)一步降低，這極大的促進(jìn)了圖像系統(tǒng)的普及和應(yīng)用。圖像增強(qiáng)需要圖像處理的其重要組成部分，傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法對(duì)于改善圖像質(zhì)量發(fā)揮了其重要作用。隨著對(duì)圖像技術(shù)研究的不斷深入和發(fā)展，新的圖像增強(qiáng)方法不斷出現(xiàn)。傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法基本可以分為空域圖像增強(qiáng)方法和頻域圖像增強(qiáng)方法兩大類?？沼蚴侵附M成圖像的像素的集合，空域圖像增強(qiáng)直接對(duì)圖像中像素灰度值進(jìn)行預(yù)算處理，如灰度變換、直方圖均衡化、圖像的空域平滑和銳化處理、位彩色處理等。頻域圖像增強(qiáng)對(duì)圖像進(jìn)行傅立葉變換后的頻譜成分進(jìn)行操作，然后逆傅立葉變換獲得所需結(jié)果 [3]。如 低通濾波技術(shù)、高通濾波技術(shù)、帶通和帶阻濾波、同態(tài)濾波等。目前研究較熱的是局部直方圖均衡化增強(qiáng)算法、基于小波變化的增強(qiáng)方法和基于模糊數(shù)學(xué)的增強(qiáng)方法。 目前由于還沒有一種通用的衡量圖像質(zhì)量的指標(biāo)能夠用來評(píng)價(jià)圖像增強(qiáng)方法的優(yōu)劣，圖像增強(qiáng)理論有待進(jìn)一步完善。因此，圖像增強(qiáng)技術(shù)的探索具有實(shí)驗(yàn)性和多樣性。增強(qiáng)的方法往往具有針對(duì)性，以至于對(duì)某類圖像增強(qiáng)效果好的增強(qiáng)方法未必一定適用于另一類圖像，例如某種圖像增強(qiáng)算法中可能對(duì)于 X射線圖像具有很好的增強(qiáng)效果，但是他就不是增強(qiáng)從空間探測(cè)器傳回圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法研究畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） No 6 的火星圖像的最好方法。經(jīng)常采用的方法是 使用幾種增強(qiáng)技術(shù)的組合或使用調(diào)節(jié)參量的方法。圖像增強(qiáng)的最大困難時(shí)，很難對(duì)增強(qiáng)結(jié)果加以量化描述，只能靠經(jīng)驗(yàn)，人的主觀感覺加以評(píng)價(jià)。 本文的研究?jī)?nèi)容： 第一章 圖像增強(qiáng)的基本理論 第二章 圖像增強(qiáng)方法的改進(jìn) 第三章 幾種增強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 第四章 結(jié)論 圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法研究畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） No 7 1 圖像增強(qiáng)的基本理論 圖像增強(qiáng)處理是指根據(jù)一定的要求，突出圖像中感興趣的信息，而減弱或去除不需要的信息，從而使有用信息得到加強(qiáng)的信息處理。 數(shù)字圖像的一些基本概念 數(shù)字圖像的表示 從計(jì)算機(jī)學(xué)的角 度來看，所謂數(shù)字圖像可以理解為對(duì)二維函數(shù) ),( yxf 進(jìn)行采樣和量化 (即離散處理 )后得到的圖像，因此，通常用二維矩陣來表示一幅圖像。將一幅圖像進(jìn)行數(shù)字化的過程就是在計(jì)算機(jī)內(nèi)生成一個(gè)二維矩陣的過程 [4]。數(shù)字化的過程包括 3個(gè)步驟：掃描，采樣和量化。掃描是按照一定的先后順序?qū)D像進(jìn)行遍歷的過程，如按照優(yōu)先的順序進(jìn)行遍歷掃描，像素是遍歷過程中最小的尋址單元。采樣是指遍歷過程中，在圖像的每個(gè)最小尋址單元，即像素位置上對(duì)像素進(jìn)行離散化，采樣的結(jié)果是得到每一像素的灰度值，采樣通常由光電傳 感器件完成。量化則是將采樣得到的灰度值通過模數(shù)轉(zhuǎn)器件轉(zhuǎn)換為離散的整數(shù)值。綜上所述，對(duì)一幅圖像依照矩形掃描網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行掃描的結(jié)果生成一個(gè)與圖像相對(duì)應(yīng)的二維整數(shù)矩陣，矩陣中的每一個(gè)元素(像素 )的位置由掃描的順序決定，每一個(gè)像素的灰度值由采樣生成經(jīng)過量化得到的，每一個(gè)像素的灰度值的整數(shù)來表示。因此對(duì)一幅圖像數(shù)字化所得到的最終結(jié)果一個(gè)二位整數(shù)矩陣，即數(shù)字圖像。 采樣 采樣 (sampling)是對(duì)圖像空問的離散化，它決定了圖像的空間分辨率。簡(jiǎn)單的來講，就是用一個(gè)網(wǎng)絡(luò) (如圖 1 所示 )把待處理的圖像覆蓋，然后 把每一小格上模擬圖像的各個(gè)亮度取平均值，作為該小方格中點(diǎn)的值：或者把方格圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法研究畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） No 8 的交叉點(diǎn)處模擬圖像的亮度值作為該方格交叉點(diǎn)上的值。這樣，一幅模擬圖像變成只用小方格中點(diǎn)的值來代表的離散值圖像，或者只用方格交叉點(diǎn)的值表示的離散圖像 [5]。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)稱為采樣網(wǎng)絡(luò)，其意義是以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，采用某種形式抽取模擬圖像代表點(diǎn)的值，即采樣。采樣后形成的圖像稱為數(shù)字圖像。 圖 1 圖像的采樣示意圖 對(duì)幅圖像采樣時(shí)，若每行 (即橫向 )像素為 M 個(gè)，每列 (即縱列 )像素為 N個(gè)，則圖像大小為 NM? 個(gè)像素， 從而 f(x， y)構(gòu)成一個(gè) NM? 的實(shí)數(shù)矩陣： ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ????????????????????1,1...1,10,11,1...1,10,11,0...1,00,0,NMfMfMfMMMMNfffNfffyxf (11) 其中每個(gè)元素為圖像 f(x， y)的離散采樣值，稱之為像元或像素。在許多問題中，可以用傳統(tǒng)的矩陣表示法來表示數(shù)字圖像和像素： 圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法研究畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） No 9 ????????????????????? 1,11,11,11,1,.........0,1 NMMNNaaaMMMMaaaaaaAM (12) 顯然， ? ? ? ?jifjyixfa y , ???? 在進(jìn)行采樣時(shí)，采樣點(diǎn)間隔的選取是一個(gè)非常重要的問題，它決定了采樣后圖像的質(zhì)量，即忠實(shí)于原圖像的程度。采樣間隔的大小選取要依據(jù)原圖像中包含的細(xì)微濃淡變化來決定。一般，圖像中細(xì)節(jié)越多，采樣間隔就越小 [6]。 量化 采樣使連續(xù)圖像在空間離散化，但采樣所得的像素值 (即灰度值 )仍是連續(xù)量。把采樣后所得的各像素灰度值從模擬量到離散量的轉(zhuǎn)換稱為圖像灰度的量化。簡(jiǎn)單的說，量化使圖像灰度坐標(biāo)的離散化，它決定了圖像的灰度分辨率。 量化的方法包括：分層量化，均勻量化和非均勻 量化。分層量化是把每一個(gè)離散樣本的連續(xù)灰度值只分成有限多的層次。均勻量化是把原圖像灰度層次從最暗至最亮均勻分布為有限個(gè)層次，如果采用不均勻分層就叫做非均勻量化 [7]。 一副圖像在采樣時(shí)，行列的采樣點(diǎn)與量化時(shí)每個(gè)像素量化的級(jí)數(shù)，既影響數(shù)字圖像的質(zhì)量，也影響該數(shù)字圖像數(shù)據(jù)量的大小。假定圖像取 NM? 個(gè)樣點(diǎn)，每一個(gè)像素量化后灰度二進(jìn)制位數(shù)為 Q，一般 Q 總是取為 2的整數(shù)冪，即 kQ 2? ，則存儲(chǔ)一幅 數(shù)字圖像所需要的二進(jìn)制位數(shù) b為： QNMb ??? (13) 字節(jié)數(shù) B為： 圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法研究畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） No 10 ? ?BQNMB8?