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正文內(nèi)容

基于灰度變換的圖像偽彩色增強(qiáng)算法設(shè)計(jì)畢業(yè)設(shè)計(jì)(完整版)

  

【正文】 度圖像的彩色化顯示,必然涉及到灰度的映射變換,將二維數(shù)據(jù)陣列分別轉(zhuǎn)換到 R、G、B 三基色平面上,在顯示設(shè)備合成后輸出彩色圖像,這種關(guān)系可表示為: 密度分層法該方法又稱灰度分割法,屬于空間域處理,也是偽彩色處理技術(shù)中最基本、最簡(jiǎn)單的方法。專用偽彩色密度分割儀,國(guó)內(nèi)外都有市售產(chǎn)品,能計(jì)算圖像中某灰度級(jí)面積等,但所得偽彩色圖像視覺效果不理想,變換出的彩色數(shù)目有限,色彩生硬,且量化噪聲大(即分割誤差)。可見,只有在灰度為零時(shí)呈藍(lán)色,灰度為 L/2 時(shí)呈綠色,灰度為 L 時(shí)呈紅色,灰度為其它值時(shí)將由三基色混合成不同的色調(diào)。像素自身變換法是由像素的灰度值(正像素)得到相應(yīng)的負(fù)像素和正、負(fù)像素的疊加像素,然后將正像素、負(fù)像素和正、負(fù)像素的疊加像素分別送到彩色顯像管的紅、綠、藍(lán)三基色電子槍。 紅外熱像儀目前的紅外技術(shù)處于初級(jí)階段的后期,正向中級(jí)階段發(fā)展,其標(biāo)志是研制出了雙色或多色紅外探測(cè)器,得到了目標(biāo)熱圖像的彩色照片。第四章 紅外中波細(xì)分圖像的偽彩色增強(qiáng)研究從紅外中波段的大氣光譜透過率曲線(圖1)可以看出在4. 1~4. 5μm左右的大氣透過率是非常低的,可以把中波段在4. 3μm左右劃分成兩個(gè)細(xì)分波段[1, 2].從成像的角度來比較而言,兩個(gè)細(xì)分波段各有特點(diǎn)。探測(cè)器在兩個(gè)波段的成像特性不同是一種HgCdTe焦平面陣列在中波兩個(gè)細(xì)分波段有效量子效率的直方圖,將中波段劃分為更窄的波段,使成像波段更加精細(xì),可以利用各個(gè)細(xì)分波段的特點(diǎn)和目標(biāo)在不同細(xì)分波段的特性分別成像,獲得各自信噪比高的圖像,再通過后處理獲得質(zhì)量更高的圖像。為了將彩色映射后的彩色圖像的顏色和小波包變換融合后的細(xì)節(jié)豐富的亮度信息結(jié)合起來,需要將圖像顏色和亮度信息進(jìn)行分離,lαβ變換可以將圖像從RGB顏色空間變換到lαβ顏色空間,(α、β)和亮度增強(qiáng)分量(l′)進(jìn)行合成,形成顏色和亮度增強(qiáng)的處理結(jié)果。Ruderman等人[9]提出了一種顏色空間表示方法,稱為lαβ顏色空間,使顏色和亮度的處理可獨(dú)立進(jìn)行,因而近年來在顏色學(xué)習(xí)、顏色遷移技術(shù)中具有重要的作用.lαβ顏色空間的l通道表示亮度信息,與顏色無關(guān),α和β通道表示顏色信息,分別對(duì)應(yīng)黃藍(lán)對(duì)抗信息、:第一步將RGB值轉(zhuǎn)換到與設(shè)備無關(guān)的XYZ值,然后將其轉(zhuǎn)換到符合人眼視錐細(xì)胞感應(yīng)光波特性的LMS視錐空間,綜合起來變換如下這樣,即可將一幅圖像的顏色信息取出來.利用二維離散小波包變換可以實(shí)現(xiàn)兩幅中波細(xì)分圖像的融合[3],使融合結(jié)果盡可能包含二者細(xì)節(jié),然后對(duì)得到的高、低頻分解系數(shù)按一定的規(guī)則融合,融合時(shí)選擇的頻率范圍就越多,但分解層數(shù)越多,得到的局部空間就越小,系數(shù)數(shù)據(jù)量按指數(shù)增加,處理的計(jì)算量就越大,故不宜過多,一般取2~,利用先驗(yàn)知識(shí)確定所需要處理的信息不在某一個(gè)頻段,相應(yīng)的頻段可以不分解.若小波包分解到第l層,則該層的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)(l,0)屬于低頻分量,記為WPl0,其包括了原圖像的大部分信息,(5)進(jìn)行低頻分量系數(shù)的融合。從主觀評(píng)價(jià)的角度來觀察圖4可以得出以下幾點(diǎn): (1)圖4(c)、圖4(f)具有了顏色,其視覺效果明顯增強(qiáng)。、同時(shí)將顏色增強(qiáng)、灰度增強(qiáng)、綜合增強(qiáng)的結(jié)果進(jìn)行比較,得出本文研究的偽彩色增強(qiáng)算法效果較好。最后感謝電信學(xué)院和我的母校天津理工大學(xué)四年來對(duì)我的大力栽培。課題中的源圖像都是配準(zhǔn)好的圖像,因此本課題未涉及圖像配準(zhǔn)方面的研究。 (3)圖4(e)比圖4(d)的細(xì)節(jié)信息多,說明用圖4(e)取代圖4(d)的必要性更多。WPlk表示分解的第l層第k個(gè)結(jié)點(diǎn)系數(shù)矩陣像。這種方法簡(jiǎn)單直觀,在多波段遙感圖像處理中,得到廣泛采用,被稱為彩色編碼。彩色映射是將兩個(gè)細(xì)分波段圖像經(jīng)預(yù)處理分別送入RGB顏色空間的三個(gè)顏色通道,然后顯示出來,這樣一方面可得到彩色圖像,一方面可以利用顏色及顏色對(duì)比度將兩個(gè)細(xì)分波段的差異信息表現(xiàn)出來,提高視覺觀察效果。后者光譜透過率變化較大,在前一個(gè)細(xì)分波段受大氣影響較小,成像效果更好。近年來紅外熱成像測(cè)溫系統(tǒng)更是朝著集成式、焦平面、小型化、大陣列、智能化、多功能的方向發(fā)展。它能把可見光成像設(shè)備難以完成的工作做得更好,使得任何非圖像數(shù)據(jù)都可表現(xiàn)為圖像來表達(dá)和分析。這是一種在頻率域進(jìn)行偽彩色處理的技術(shù),與上面兩種不同的是輸出圖像的偽彩色與黑白圖像的灰度級(jí)無關(guān)。 () 密度分層法 灰度彩色變換法空間域灰度-彩色變換是一種更為常用的、比密度分割更有效的偽彩色增強(qiáng)法。把此圖像的灰度分成若干等級(jí),即相當(dāng)于用一些和坐標(biāo)平面平行的平面切割此密度函數(shù)。圖像在實(shí)時(shí)攝取、存儲(chǔ)后,可用專用硬件系統(tǒng)或 PC 機(jī)系統(tǒng)處理。在不同的圖形圖像顯示方式下或計(jì)算機(jī)硬件之間轉(zhuǎn)移圖像時(shí),必須考慮像素分辨率。例如,顯示分辨率為 640480 表示顯示屏分成 480 行,每行顯示 640 個(gè)像素,整個(gè)顯示屏就含有 640480=307200 個(gè)顯像點(diǎn)。 分辨率 分辨率表示圖像數(shù)字化的空間精細(xì)程度,包含顯示分辨率 DPI(Dot Per Inch)、圖像分辨率 PPI(Pixel Per Inch)、像素分辨率 Pixel。它與視頻的區(qū)別在于視頻的采集來源于自然的真實(shí)圖像,而動(dòng)畫則是利用計(jì)算機(jī)制作出來的圖像或圖形,是合成的動(dòng)態(tài)圖像。 圖像主要包含以下幾點(diǎn)內(nèi)容。當(dāng)各種不同波長(zhǎng)的光信號(hào)一同進(jìn)入我們的眼睛的某一點(diǎn)時(shí),視覺器官將它們混合后作為一種顏色接受下來。 7.轉(zhuǎn)移定律:若 c1 與 c2 匹配,c2 又與 c3 匹配,則 c1 與 c3 匹配。亮度則指彩色光對(duì)人眼引起的光刺激強(qiáng)度,與光的能量有關(guān),對(duì)應(yīng)該彩色的明亮程度。 術(shù)在科學(xué)應(yīng)用中的許多領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。 索引圖像:也包括一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣 I,一個(gè)顏色映像矩陣 map。目前在國(guó)內(nèi)外都是發(fā)展較快的一項(xiàng)圖像處理技術(shù),但缺乏對(duì)偽彩色圖像增強(qiáng)質(zhì)量評(píng)價(jià)的國(guó)際通用標(biāo)準(zhǔn),沒有可靠的客觀數(shù)學(xué)量度,偽彩色圖像增強(qiáng)的方法和手段有待于更深入地研究。迄今為止,文獻(xiàn)報(bào)道的處理方法有很多種。 頻率域偽彩色增強(qiáng) :頻率域偽彩色增強(qiáng)時(shí)先把黑白圖像經(jīng)傅立葉變換到頻率域,在頻率域內(nèi)三個(gè)不同傳遞特性的濾波器分離成三個(gè)獨(dú)立分量,然后對(duì)它們進(jìn)行逆傅立葉變換,便得到三幅代表不同頻率分量的單色圖像,接著對(duì)這三幅圖像作進(jìn)一步的處理(直方圖均衡化),最后將它們作為三基色分量分別加到彩色顯示器的紅、綠、藍(lán)顯示通道,從而實(shí)現(xiàn)頻率域分段的偽彩色增強(qiáng)。偽彩色增強(qiáng)是將一個(gè)波段或單一的黑白圖像變換為彩色圖像,從而把人眼不能區(qū)分的微小的灰度差別顯示為明顯的色彩差異,更便于解譯和提取有用信息。這種用查找映射的方法產(chǎn)生的色彩稱為偽彩色。8247。為了適應(yīng)圖像的局部特性,基于局部變換的圖像增強(qiáng)方法應(yīng)運(yùn)而生,如局部直方圖均衡化、對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化、利用局部統(tǒng)計(jì)特性的噪聲去除方法?! 】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)行運(yùn)算處理,基本上是以灰度映射變換為基礎(chǔ)的?! ⌒〔ㄊ墙鼛啄臧l(fā)展起來的一種時(shí)頻分析工具,它同時(shí)具有時(shí)頻局部化能力和多分辨率分析的能力,因此它更適用于信號(hào)處理領(lǐng)域。頻域圖像增強(qiáng)是對(duì)圖像經(jīng)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。 對(duì)于黑白圖像,常指二值圖像和灰度圖像。很多由于場(chǎng)景條件的影響圖像拍攝的視覺效果不佳,這就需要圖像增強(qiáng)技術(shù)來改善人的視覺效果,比如突出圖像中目標(biāo)物體的某些特點(diǎn)、從數(shù)字圖像中提取目標(biāo)物的特征參數(shù)等等,這些都有利于對(duì)圖像中目標(biāo)的識(shí)別、跟蹤和理解?! ±眠@個(gè)特性人們就可以把人眼不敏感的灰度信號(hào)映射為人眼靈敏的彩色信號(hào),以增強(qiáng)人對(duì)圖像中細(xì)微變化的分辨力。畢業(yè)設(shè)計(jì)基于灰度變換的圖像偽彩色增強(qiáng)算法設(shè)計(jì) 畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明原創(chuàng)性聲明本人鄭重承諾:所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文),是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。人眼一般能夠區(qū)分的灰度級(jí)只有二十幾個(gè),而對(duì)不同亮度和色調(diào)的彩色圖像分辨能力卻可達(dá)到灰度分辨能力的百倍以上。s physical vision system characteristics of tiny gray color is not sensitive to the tiny, difference is very sensitive. The human eye generally able to distinguish between 20, only grayscale to different brightness and tonal color image distinguishing ability but can achieve gray resolution can be more than 100 times.   Using this feature people can not sensitive to the gray eye for eye sensitive signal mapping to strengthen people color signal subtle change in images of the resolution. According to the color enhancement is this characteristic, will be used to image enhancement of color image processing technology, the application of color enhance very extensive and the effect is remarkable. Common chromatic enhancement technology mainly false color strengthens and false color enhance two kinds big. Gray transform method pseudo color processing. False color enhancement is a band or the single black and white image transformation for color images, thus putting human eye cannot discern tiny gray difference shows as obvious colour difference, more facilitate interpretation and extract useful information.   Anyhow, through a series of studies and experiments, this paper systematically discussed based on RGB color model phase modulation digital images based on
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