【正文】 廣泛重視并取得了重大的開拓性成就。 20 世紀(jì) 80 年代末期，人們開始將其應(yīng)用于地理信息系統(tǒng)，研究海圖的自動讀入、自動生成方法。 1979 年，這項無損傷診斷技術(shù)被授予諾貝爾獎，以表彰它對人類做出的劃時代貢獻(xiàn)。在以后的宇航空間技術(shù)探測研究中，數(shù)字圖像處理技術(shù)都發(fā)揮巨大的作 用。常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。 課題背景 數(shù)字圖像處理技術(shù)是 20 世紀(jì) 60 年代隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展而產(chǎn)生、發(fā)展和不斷成熟起來的一個新興技術(shù)領(lǐng)域，它在理論上和實際應(yīng)用中都取得了巨大的成就。 Image smooth。 本文 圍繞空間域法， 對數(shù)字圖像的增強(qiáng)處理進(jìn)行了研究， 著重介紹其中的直方圖、直方圖均衡化及圖像平滑處理中的鄰域平均和中值濾波。這種方法能夠提高圖像的可讀性，改善后的圖像不一定逼近原始圖像， 但能夠 突出目標(biāo)的輪廓 、 衰減各種噪聲 、 將黑白圖像轉(zhuǎn)換成色彩圖形等。其中的一種方法是不考慮圖像質(zhì)量降低的原因，只 將圖像中感興趣的特征有選擇的突出，從而衰減次要信息。空間域法主要是在空間域中對圖像像素灰度值直接進(jìn)行運算處理。 Histogram。 利用 數(shù)字圖像處理主要是 為了修改圖形，改善圖 像質(zhì) 量，或是從圖像中提起有效信息，還有利用數(shù)字圖像處理可以對圖像進(jìn)行體積壓縮，便于傳輸和保存。圖像處理中輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像。隨后又對探測飛船發(fā)回的近十萬張照片進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像處理，獲得月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅實的基礎(chǔ)，也推動了數(shù)字圖像處理這門學(xué)科的誕生。 1975 年 EMI 公司又成功研制出全身用的CT裝置，獲得了人體各個部位鮮明清晰的斷層圖像。很多國家，特別是發(fā)達(dá)國家投入更多的人力、物力到這項研究，取得了不少的重要的研究成果。隨后數(shù)字圖像處理技術(shù)迅猛發(fā)展，到目前為止，圖像處理在圖像通訊、辦公自動化系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)、醫(yī)療設(shè)備、衛(wèi)星照片傳輸及分析和工業(yè)自動化領(lǐng)域的應(yīng)用越 來越多。 圖像增強(qiáng)的研究及發(fā)展現(xiàn)狀 圖像增強(qiáng)是指根據(jù)特定的需要突出圖像中的重要信息，同時減弱或去除不需要的信息。它一般要借助人眼的視覺特性，以取得看起來較好地視覺效果，很少涉及客觀和統(tǒng)一的評價標(biāo)準(zhǔn)。圖像增強(qiáng)技術(shù)的快速發(fā)展同它的廣泛應(yīng)用是分不開的，發(fā)展的動力來自穩(wěn)定涌現(xiàn)的新的應(yīng)用，我們可以預(yù)料，在未來社會中圖像增強(qiáng)技術(shù)將會發(fā)揮更為重 要的作用。本文主要是對數(shù)字圖像處理方法中的圖像增強(qiáng)的方法進(jìn)行了研究，并利用 VC++實現(xiàn)處理方法，其組織結(jié)構(gòu)如下： 第一章： 簡要介紹了論文的選題背景及其發(fā)展現(xiàn)狀，對圖像增強(qiáng)進(jìn)行了簡要的介紹，最后對論文的研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行了說明。 第五章： 總結(jié)與展望，總結(jié)自己針對本課題所做的工作，并對課題的未來發(fā)展進(jìn)行了展望。這里 x和 y表示二維空間 X、 Y中一個坐標(biāo)點的位置，而 f則代表圖像在點 ),( yx 的某種性質(zhì)數(shù)值。 圖像的灰度 常用的圖像一般是灰度圖，這時 f表示灰度值，反映了圖像上對應(yīng)點的亮度。確切地說它們分別稱為照度成分 ),( yxi 和反射成分 ),( yxr 。因此圖像 的灰度值也是非負(fù)有界的。利用計算機(jī)可以對它進(jìn)行常現(xiàn)圖像處理技術(shù)所不能實現(xiàn)的加工處理，還可以將它在網(wǎng)上 傳輸，可以多次拷貝而不失真。 模擬圖像 圖像采集系統(tǒng) 計算機(jī) 圖像輸出設(shè)備 圖 圖像處理系統(tǒng)組成圖 圖 ，圖中并沒有顯示出軟件系統(tǒng)，在圖像處理系統(tǒng)中軟件系統(tǒng)同樣是非常重要的。 原始圖像 預(yù)處理 特征分析 圖像理解 圖 圖像處理流程圖 6 圖像增強(qiáng)概述 圖像增強(qiáng)的定義 圖像增強(qiáng)是指按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時削弱或去除某些不需要的信息的處理方法，也是提高圖像質(zhì)量的過程。傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法在確定轉(zhuǎn)換函數(shù)時常是基于整個圖像的統(tǒng)計量，如： ST轉(zhuǎn)換，直方圖均衡，中值濾波，微分銳化，高通濾波等等。采用低通濾波（即只讓低頻信號通過）法，可去掉圖中的噪聲；采用高通濾波法，則可增強(qiáng)邊緣等高頻信號，使模糊的圖片變得清晰。圖像增強(qiáng)技術(shù)根據(jù)增強(qiáng)處理過程所在的空間不同，可分為基于空間域的算法和基于頻率域的算法兩大類。鄰域增強(qiáng)算法分為圖像平滑和銳化兩種。常用算法有梯度法、算子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計差值法等。 這時可以按一定的規(guī)則修改原來圖像的每一個像素的灰度，從而改變圖像灰度的動態(tài)范圍。這些噪聲的存在直接影響著后續(xù)的處理過程，使圖像失真。 灰度級為 [0,L1]范圍的數(shù)字圖像的直方圖是離散函數(shù) h(kr )=kn ，這里 kr是第 k級灰度， kn 是圖像中灰度級為 kr 的像素個數(shù)。 （ 2）直方圖反應(yīng)了圖像的整體灰度。一幅圖像的直方圖等于它各個部分直方圖的和。直方圖的動態(tài)范圍是由計算機(jī)圖像處理系統(tǒng)的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的灰度級決定。第二個條件則保證了映射變換后的像素灰度值在允許的范圍內(nèi)。它以概率論為基礎(chǔ)，運用灰度點運算來實現(xiàn)，從而達(dá)到增強(qiáng)的目的。這時可以將圖像的灰度范圍分開，并且讓灰度頻率較小的灰度級變大。當(dāng) r=s=0 時，表示黑色；當(dāng) r=s=1 時，表示白色；當(dāng) r， s 在 [0,1]之間時，表示像素灰度在黑白之間變化。由于上述原因，數(shù)字圖像的直方圖均衡只能是近似的。另外，采用灰度間隔放大理論的直方圖修正方法也可以減少簡并現(xiàn)象。常見的圖像噪聲主要有加性噪聲、乘性噪聲和量化噪聲等。圖像中往往包含有各種各樣的噪聲。這些噪聲的存在直接影響著后續(xù)的處理過程，使圖像失真。 12 設(shè) S 是 3*3 的正方形鄰域，點（ m， n）位于 S 中心，則： ?? ???? ??? 1 11 1 ),(91),( yx nyxmfnmf 也就是說某個像素點的結(jié)果不僅和本像素灰度有關(guān)，而且和其鄰域點的只有關(guān) 。 在二維情況下。 本章小結(jié) 本章的主要內(nèi)容是介紹本課題中主要使用到的圖像增強(qiáng)的方法：直方圖均衡化、鄰域平均、中值濾波，對著三種方法工作原理和算法進(jìn)行了比較細(xì)致的介紹。 Microsoft 的主力軟件產(chǎn)品。所以實際中，更多的是以 Visual C++為平臺。其編譯及創(chuàng)建預(yù)編譯頭文件 ()、最小重建功能及累加連結(jié) (link)著稱。 開發(fā)人員能夠利用這些豐富的客戶端和服務(wù)器端框架輕松構(gòu)建以客戶為中心的 Web 應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序可以集成任何后端數(shù)據(jù)提供程序、在任何當(dāng)前瀏覽器內(nèi)運行并完全訪問 ASP NET 應(yīng)用程序服務(wù)和 Microsoft 平臺。 （ 2）菜單編輯 在 ResourceView 中，選擇 Menu，雙擊其下的 IDR_IMAGETYPE,進(jìn)入菜單編輯界面，如圖 所示 16 菜單編輯界面 選擇右邊菜單欄的空欄，并單擊右鍵，點擊 Properties，對彈出的對話框中輸入一級菜單內(nèi)容“灰度修正”，單擊“灰度修正”菜單的子菜單空欄出再單擊右鍵，選擇 Properties，設(shè)置其子菜單屬性。 18 鄰域平均的實現(xiàn) （ 1）在菜單中添加一個“圖像增強(qiáng)”菜單，然后在“圖像增強(qiáng)”菜單中添加一個“鄰域平均”子菜單。 中值濾波的實現(xiàn) （ 1）在菜單中添加一個“圖像增強(qiáng)”菜單，然后在“圖像增強(qiáng)”菜單中添加一個“鄰域平均”子菜單。 原圖像 3*3 模板 5*5 模板 7*7 模板 圖 中值濾波處理效果 （ 4）總結(jié)：中值濾波可以很好的過濾掉椒鹽噪 聲，但是也會造成圖片的模糊，且易造成圖像的不連續(xù)性。但是，并沒有 涉及到圖像增強(qiáng)中的另外兩種常見方法：銳化和偽色彩編碼。 展望 圖像增強(qiáng)處理的應(yīng)用已經(jīng)滲透到醫(yī)學(xué)診斷、航空航天、軍事偵察、指紋識別、無損探傷、衛(wèi)星圖片的處理等領(lǐng)域。 23 參考文獻(xiàn) [1] 王耀南 . 計算機(jī)圖像處理與識別技術(shù) [M]. 北京 : 高等教育出版社 , 20xx. 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