【正文】 .................................................................... 37 低通子帶的模糊增強 ................................................................................................ 37 帶通方向子帶的非線性增強 .................................................................................... 37 圖像增強效果評價及適應度函數(shù) ............................................................................ 38 采用混沌小生境粒子群優(yōu)化的算法步驟 ................................................................ 38 實驗結果及分析 ........................................................................................................ 38 適用于數(shù)字全息圖像的增強算法及實驗結果 .................................................................. 40 低通子帶系數(shù)調整 .................................................................................................... 40 帶通 方向子帶系數(shù)調整 ............................................................................................ 41 圖像質量評價準則和適應度函數(shù) ............................................................................ 41 畢業(yè)設計（論文）報告紙 v 基于混沌小生境算法優(yōu)化的 Contourlet 域圖像增強步驟 .................................... 41 實驗結果及分析 ........................................................................................................ 42 本章小結 .............................................................................................................................. 44 第六章 總結與展望 .......................................................................................................................... 45 本文主要工作 ...................................................................................................................... 45 進一步研究工作 .................................................................................................................. 46 參考文獻 ............................................................................................................................................ 49 致 謝 ................................................................................................................................................ 50 畢業(yè)設計（論文）報告紙 vi 圖 表清單 圖 21 常用的灰度級函數(shù) ................................................................................................................. 7 圖 31 小波分解示意圖 ................................................................................................................... 15 圖 32 小波分解樹 ........................................................................................................................... 15 圖 33 小波變換二維 Mallat 分解算法 ........................................................................................... 16 圖 34 塔式分解過程 ....................................................................................................................... 17 圖 35 塔式重構過程 ....................................................................................................................... 17 圖 36 楔形頻域子帶分解 ............................................................................................................... 17 圖 37 四方向濾波器組框圖 ........................................................................................................... 17 圖 38 五株采樣濾波器組與逼近濾波器組的組合 ....................................................................... 18 圖 39 第三級及三級以后的方向濾波器組結構等效示意圖 ....................................................... 18 圖 310 多通道 l 級樹型結構 DFB .................................................................................................. 19 圖 311 多通道 l 級樹型結構 DFB .................................................................................................. 20 圖 51 紅外圖像 1 的 4 種增強方法結果比較 ............................................................................... 35 圖 52 紅外圖像 2 的 4 種增強方法結果比較 ............................................................................... 35 圖 53 火焰圖像 1 的 5 種增強方法結果比較 ............................................................................... 39 圖 54 火焰圖像 2 的 5 種增強方法結果比較 ............................................................................... 39 圖 55 數(shù)字全息圖像 1 的 4 種增強方法結果比較 ....................................................................... 42 圖 56 數(shù)字全息圖像 2 的 4 種增強方法結果比較 ....................................................................... 43 表 21 幾種基于局部均值和標準差的自適應增強方法 ................................................................. 9 表 51 適用于 紅外圖像 的增強 方法與現(xiàn)有方法的定量指標評價 ............................................... 36 表 52 適用于 火焰圖像 的增強 方法 與現(xiàn)有方法的定量指標評價 ............................................... 40 表 53 適用于 數(shù)字全息圖像 的增強 方法與現(xiàn)有方法的定量指標評價 ....................................... 44 畢業(yè)設計（論文）報告紙 vii 注釋表 PSO Particle Swarm Optimization 粒子群優(yōu)化算法 NCPSO Niche Chaotic Mutation Particle Swarm Optimization 混沌小生境粒子群優(yōu)化算法 ACPSO A Daptive Double Particle Swarms Optimization 混沌 自適應雙粒子群優(yōu)化算法 PDFB Pyramid Directional Filter Bank 塔型方向濾波器組 LP Laplacian Pyramid 拉普拉斯金字塔 DFB Directional Filter Bank 方向濾波器組 QFB Quincunx Filter Bank 五株濾波器組 畢業(yè)設計（論文）報告紙 1 第一章 緒 論 課題研究的目的與意義 21 世紀，人類已進入信息 化時代，據(jù)研究，人類接受的信息中，圖像等視覺信息占75% ~85%。在圖像的獲取和傳輸過程中，由于圖像采集器的固有缺陷，或是光照程度，或是傳輸過程中存在各種各樣的噪聲，或是傳感器溫度，都會導致圖像視覺效果不 盡人意，且需要的有用信息無法識別等問題。圖像增強的目的是為了改善圖像的視覺效果，提高圖像的清晰度， 將圖像中感興趣的特征有選擇地突出 ，以便于人與計算機的分析 主處理 [3]。 圖像增強處理方法根據(jù)圖像增強處理所在的空間不同，可分為基于空間域的增強方法和基于頻率域的增強方法兩類 。處理完之后，再將其反變換到空間域。 在 1999年 Wan等人提出二維子圖直方圖均衡算法。 一些學者將模糊映射理論引入到圖像增強算法中，提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊 聚類 等增強算法來解決增強算法中映射函數(shù)選擇問題，并且隨著交互式圖像增強技術的應用，可以主觀控制圖像增強效果 [9]。 1995年， Sweldens提出了一種不依賴于傅里葉變換的小波構造新方法 — 提升方法 ， 隨后小波變換興起，在圖像增強中有了廣泛 的 應用 [1113]。為此人們不斷提出各種多尺度幾何分析方法，如 Ridgelet變換 [14]、 Bandlet變換、 Curvelet變換 [15]、 Contourlet變換 [1617]。在 Contourlet變換 基礎上，人們對基于非下采樣 Contourlet、復 Contourlet變換的增強算法