【正文】 圖像自適應增強算法研究畢業(yè)設計（論文） 沈陽大學畢業(yè)設計（論文） No 30 高通濾波器算法思想分析 因為直方圖均衡算法對于增強圖像的整體對比度具有較好作用，而圖像整體的視覺感受一般是由圖像的低頻信息決定，因而我們采用濾波器將原始圖像分為低頻分量和高頻分量兩個部分，只對低頻分量 進行直方圖均衡，對高頻分量進行線性加權增強，最后將處理之后的低頻分量和高頻分量進行像素級融合，得到最終的增強圖像。實際拍攝的圖像一般都有因為受到各種干擾而含有噪聲。如果將圖像圖像自適應增強算法研究畢業(yè)設計（論文） 沈陽大學畢業(yè)設計（論文） No 28 的高頻分量與低頻分量分開，對低頻分量進行 直方圖均衡處理，對高頻分量進行線性加權增強，再將兩者融合，我們就可以避免直方圖均衡算法導致圖像細節(jié)信息丟失和噪聲放大的問題。具有代表性的局部對比度增強算法包括局部統(tǒng)計法問和局部直方圖拉伸。對其增強的主要目的就是調整灰度范圍，增強對比度，改善視覺效果。針對此問題，將給出一種新算法。 離散小波是通過把小波函數(shù) ??ta??, 中的參數(shù) a， ? 離散化得到的，參數(shù) ?,a的離散形式為： 1, 0000 ???? aZkjkaaa jj ?? (25) 因此，對應的離散小波函數(shù) ? ? ? ?0020, ??? ktaat jjkj ?? ? (26) 對于任意的函數(shù) ? ? ? ? ? ?? ?RLtftf 2? , 其離散小波變換系數(shù)可表示為： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?ttfdtttfkjWTCkjkjfkj , , ?? ???? ? ???? (27) 式（ 27）稱為離散小波變換（ Discrete Wavelet Transform，簡稱為 DWT） .其重構公式（逆變換）為： ? ? ? ?tCCtfkjkj? ?????????? , ? (28) 其中， C 是一個與信號無關的常數(shù)。根據小波函數(shù)的定義，小波函數(shù)一般在時域具有緊支集或近似緊支集，即函數(shù)的非零值定義域具有有限的范圍，這即所謂 “小 的特點；另一方面，根據可容許性條件可知 ? ? 0? 0 ????? 。 小波變換最早是由法國地球物理學家 Morlet于二十世紀八十年代初在分析地球物理信號時，作為一種信號分析的數(shù)學工具而被提出來的，到了八十年代中后期獲得了較快發(fā)展，目前已成為一個重要的數(shù)學分支。但是，鄰域窗口的大小要根據增強效果不斷嘗試，而且算法復雜度急劇增加。窗口的大小也就是尺度的大小問題，在圖像處理中，尺度是一個很難把握的問題，只有選擇了合理的尺度，才能達較好的增強效果。根據公式（ 118）對每個像素 ),( yx 計算以它為中心的矩形區(qū)域內的直方圖 ： ? ?2wnrp kkr ? (118) 其中 kn 表示矩形區(qū)域中灰度級 kr 現(xiàn)的像素的個數(shù)。為了解決這一問題，引入了局部直方圖均衡化。 ?????? ???????? ? ????? nnnnii jij j2 5 62 5 5010 i=0,1,2,....,255 (117) 只有滿足公式 217 時，第 i+1個灰度才會映射到與第 i個灰度不同的灰度級別上，即第個灰度出現(xiàn)頻數(shù)小于 56％時都可能與第 i個灰度映射到同一個灰度級別上，即簡并現(xiàn)象。 第二步，根據公式 214 計算原圖像的灰度累計分布函數(shù) ks ，并根據公式求出灰度變換表： ? ? ???? ??kjjkj jk nnrps00 K=0,1,2。如果己知圖像被分割成幾個區(qū)域后的各個區(qū)域的直方圖，則把它們加起來，就可得到這個圖像的直方圖。例如 ,從圖 5(a)和圖 5(b)的兩個灰度密度函數(shù)中可以看出，圖 5(a)的大多數(shù)像素灰度值取在圖像自適應增強算法研究畢業(yè)設計（論文） 沈陽大學畢業(yè)設計（論文） No 16 較暗的區(qū)域，所以這幅圖像肯定較暗，一般在攝影過程中曝光過強就會造成這種結果；而圖 5(b)的圖像像素灰度值集中在亮區(qū)，因此，該圖像的特性將偏亮，一般在攝影中曝光太弱將導致這種結果。在圖像直方圖中， r 代表圖像中像素灰度級，若將其做歸一化處理， r的值將限定在下述范圍之內： 10 ??r (113) 在灰度級中， r=0 代表黑， r=1 代表黑。那么，什么是灰度級的直方圖呢 ?簡單來說，灰度級的直方圖就是反映一副圖像中的灰度級與出現(xiàn)這種灰度概率之間關系的圖形。其數(shù)學表達式如下： 圖像自適應增強算法研究畢業(yè)設計（論文） 沈陽大學畢業(yè)設計（論文） No 13 ? ?? ? ? ?? ?? ? ? ?? ?? ? ? ?????????????????????????eyxfdbayxfbedfbyxfcaayxfabcdayxfyxfacyxg,0, (19) 灰度非線性變換 當用某些非線性函數(shù)，如平方，對數(shù)，指數(shù)函數(shù)等作為映射函數(shù)時，可實現(xiàn)圖像非線性變換。比例線性灰度變換對圖像每一個像素灰度坐線性拉伸，將有效的改變圖像視覺效果。它是圖像增強的重要手段之一。分層量化是把每一個離散樣本的連續(xù)灰度值只分成有限多的層次。 圖 1 圖像的采樣示意圖 對幅圖像采樣時，若每行 (即橫向 )像素為 M 個，每列 (即縱列 )像素為 N個，則圖像大小為 NM? 個像素， 從而 f(x， y)構成一個 NM? 的實數(shù)矩陣： ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ????????????????????1,1...1,10,11,1...1,10,11,0...1,00,0,NMfMfMfMMMMNfffNfffyxf (11) 其中每個元素為圖像 f(x， y)的離散采樣值，稱之為像元或像素。量化則是將采樣得到的灰度值通過模數(shù)轉器件轉換為離散的整數(shù)值。經常采用的方法是 使用幾種增強技術的組合或使用調節(jié)參量的方法。傳統(tǒng)的圖像增強方法基本可以分為空域圖像增強方法和頻域圖像增強方法兩大類?？傮w來說，圖像處理技術的發(fā)展大致經歷了 初創(chuàng)期、發(fā)展期、普及期和實用化期4個階段。 目前數(shù)字 圖像處理的應用越來越廣泛，已經滲透到工程、工業(yè)、醫(yī)療保健、航空航天、軍事、科研、安全保衛(wèi)等各個領域，在國民經濟中發(fā)揮越來大的作用?？傊斎氲膱D像在視覺效果和識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量問題。 隨著電子計算機技術的進步，計算機圖像處理今年得到飛發(fā)展，已經成功的應用于幾乎與所有與成像有關的領域，并正發(fā)揮著 ,其重要作用。實驗結果表明，本文提出的改進方法對于某些圖像取得了比傳統(tǒng)的增強方法更好的效果。圖像自適應增強算法研究畢業(yè)設計（論文） 沈陽大學畢業(yè)設計（論文） No 0 圖像自適應增強算法研究 圖像自適應增強算法研究畢業(yè)設計（論文） 沈陽大學畢業(yè)設計（論文） No 1 目 錄 引 言 ............................................................................................................................................. 3 1圖像增強的基本理論 .............................................................................................................. 7 概念 ..................................................................................................... 7 ............................................................................................................... 7 ................................................................................................................................... 7 ................................................................................................................................... 9 ............................................................................................................................... 10 ................................................................................................................. 11 ......................................................................................................... 12 ............................................................................................................. 13 ........................................................................................................................... 14 ......................................................................................................... 14 ................................................................................................................. 16 ....................................................................................................................... 17 1 .5局域直方圖均衡化 .............................................................................................................. 18 2 圖像增強方法的改進 ..................................