【正文】 是一個隨機(jī)變量。非線性變換映射函數(shù)如圖所示。灰度變換不改變圖像內(nèi)的空間關(guān)系，除了灰度級的改變是根據(jù)特定的灰度函數(shù)變換進(jìn)行之外，可以看作是 “從像素到像素 ”復(fù)制操作，基于點運(yùn)算的灰度變換可表示為： ? ? ? ?? ?yxfTyxg , ? (15) 其中 T被稱為灰度變換函數(shù)，它描述了輸入灰度值和輸出灰度值之間的關(guān)系。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。 本文的研究內(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)的實驗結(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（論文） 沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（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。在這一時期，由于圖像存儲成本高，處理設(shè)備造價高，因而其應(yīng)用面很窄。但是根絕應(yīng)用改善圖像質(zhì)量卻是一個共同的目標(biāo) [2]。 Histogram。針對不同特點的圖像采用相應(yīng)的圖像增強(qiáng)方法可以達(dá)到較好的增強(qiáng)效果。在攝影時由于光照條件不足或者過度，會使圖像過暗或者過亮；光學(xué)系統(tǒng)的失真、相對運(yùn)動、大氣流動等都會使圖像變得很模糊；傳輸過程中會引入各種不同類型的噪聲。 計算機(jī)圖像處理的發(fā)展歷史并不長，但是引起了人們的足夠重視。增強(qiáng)的方法往往具有針對性，以至于對某類圖像增強(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)從空間探測器傳回圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法研究畢業(yè)設(shè)計（論文） 沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（論文） No 6 的火星圖像的最好方法。采樣后形成的圖像稱為數(shù)字圖像。 灰度變換 灰度變換可使圖像對比度擴(kuò)展，圖像清晰，特征明顯。采用分段線性法，可將需要的圖像細(xì)節(jié)灰度級拉伸，增強(qiáng)對比度，將不需要的細(xì)節(jié)灰度級壓縮。也就是說對每個灰度值，求出在圖像中該灰度值的像素數(shù)的圖形稱為灰度值直方圖，或簡稱直方圖。 (3)整幅圖像的直方圖是其各自圖像直方圖之和 (直方圖的可疊加性 ) 直方圖是對具有相同灰度值的像素統(tǒng)計得到的，并且圖像各像素的灰度值具有二維位置信息。 (2)可能減少原有圖像灰度級別的個數(shù)，即對出現(xiàn)頻率過小的灰度級別可能出現(xiàn)簡并現(xiàn)像。 假設(shè)對一幅 NM? 的圖像進(jìn)行增強(qiáng)時， (M， N分別為圖像的高度和寬度 )，對于圖像的任意一個像素 ),( yx ，在以該像素為中心的鄰域內(nèi)計算其局部直方圖累積分布函數(shù) (即局部灰度變換函數(shù) )，并對中心像素 ),( yx 進(jìn)行灰度變換。本文 節(jié)中局域直方圖均衡化方法對目標(biāo)細(xì)節(jié)的簡并現(xiàn)象有所改善。 小波函數(shù)的確切定義為：設(shè) ??t? 為一平方可積函數(shù)，即 ? ? ? ?RLt 2?? ，若其傅里葉變換 ???? 滿足條件： ? ? ??? ? ????? dC R2 (21) 則稱 ??t? 為一個基本小波或小波母函數(shù)，并稱式 (21)為小波函數(shù)的可容許性條件。傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算 法是基于整幅圖像的統(tǒng)計量，這樣在計算整幅圖像的變換時，圖像中的低頻信息、高頻信息以及含有的噪聲，同時進(jìn)行了變換，因而增強(qiáng)圖像的同時也增強(qiáng)了圖象的噪聲，導(dǎo)致信息熵下降。 (2)再在低頻帶 LL 做直方圖均衡處理 (3)再將均衡化的子帶與 HL， LH，進(jìn)行重構(gòu)，得到小波重構(gòu)后的圖像 基于高通濾波器的圖像增強(qiáng)方法 圖像對比度增強(qiáng)可以分為局部對比度增強(qiáng)和整體對比度增強(qiáng)，局部對比度增強(qiáng)圖像的內(nèi) 部細(xì)節(jié)，而整體對比度增強(qiáng)可以擴(kuò)大圖像灰度值的動態(tài)范圍。值得注意的是，在直方圖均衡化過程拉伸高頻灰階的動態(tài)范圍時，這些灰階對應(yīng)的區(qū)域中的圖像噪聲也將被放大 [21]。這樣做既可以防止直方圖均衡算法對圖像噪聲的放大，又可以防止因為低頻灰階合并導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)丟失的情況發(fā)生。根據(jù)這一思路，可以給出一種新的直方圖均衡算法。然而圖像整體的視覺感受一般是由圖像的低頻信息決定。 圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法研究畢業(yè)設(shè)計（論文） 沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（論文） No 25 圖像質(zhì)量的評價標(biāo)準(zhǔn) 如何 評價一幅圖像經(jīng)過改進(jìn)的算法之后的圖像標(biāo)準(zhǔn)，有主觀評價和客觀評價，主觀評價主要由作為觀察者的主觀評價，這是由選定的一組人對圖像直接用肉眼進(jìn)行觀察，然后分別給出其對所觀察的圖像的質(zhì)量作好或壞的評價，綜合全組人的意見再給出一個綜合結(jié)論。小波分析對傳統(tǒng)傅立葉分析做出了里程碑式的進(jìn)展，是調(diào)和這一數(shù)學(xué)領(lǐng)域半個世紀(jì)以來的工作結(jié)晶，是目前在許多學(xué)科和工程技術(shù)中的一個非常廣泛的課題。另外，運(yùn)算量和窗口的大小也有一定的關(guān)系，窗口越大，運(yùn)算量越大。 局部直方圖均衡化方法以全局直方圖均衡化方法為基礎(chǔ)，對圖像中每個像素點所在的鄰域 范圍即滑動窗口求出灰度轉(zhuǎn)換函數(shù)，然后僅僅應(yīng)用在該中心點處。 255 (115) 5 5 ??? nsg kk (116) 其中 g為第 k個灰度級別變換后的灰度值， 。當(dāng)然，從兩幅圖像的灰度分布來看圖像的質(zhì)量均不理想。修改直方圖的 方法是增強(qiáng)圖像實用而有效的處理方法之一。若圖像灰度在 0M范圍內(nèi)，其中大部分像素的灰度級分布在區(qū)間 ? ?ba,內(nèi)，很小部分的像素的灰度超出此區(qū)間 [10]。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層次，如果采用不均勻分層就叫做非均勻量化 [7]。綜上所述，對一幅圖像依照矩形掃描網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行掃描的結(jié)果生成一個與圖像相對應(yīng)的二維整數(shù)矩陣，矩陣中的每一個元素(像素 )的位置由掃描的順序決定，每一個像素的灰度值由采樣生成經(jīng)過量化得到的，每一個像素的灰度值的整數(shù)來表示?？沼蚴侵附M成圖像的像素的集合，空域圖像增強(qiáng)直接對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。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。它利用計算機(jī)對數(shù)字圖像進(jìn)行系列操作，從而獲得預(yù)期的結(jié)果。圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法研究畢業(yè)設(shè)計（論文） 沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（論文） No 0 圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法研究 圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法研究畢業(yè)設(shè)計（論文） 沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（論文） No 1 目 錄 引 言 ............................................................................................................................................. 3 1圖像增強(qiáng)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(qiáng)方法的改進(jìn) ........................................................................................................... 21 ........................................................................................... 22 ......................................................................................................... 22 ............................................................................................................. 23 ..................................................................................................... 25 ................................................................................................. 25 .............................................................