【正文】 高亮”，自動(dòng)編譯功能以及高級(jí)除錯(cuò)功能而著稱。雖然微軟公司推出了Visual C++.NET(Visual C++)，但它的應(yīng)用有很大的局限性，只適用于Windows 2000,Windows XP和Windows 。Visual C++是一個(gè)功能強(qiáng)大的可視化軟件開(kāi)發(fā)工具。 這些組件通過(guò)一個(gè)名為Developer Studio的組件集成為和諧的開(kāi)發(fā)環(huán)境。4 VC++ VC++ VC++ 簡(jiǎn)介Visual C++, 它不僅是一個(gè)C++編譯器，而且是一個(gè)基于Windows操作系統(tǒng)的可視化集成開(kāi)發(fā)環(huán)境（integrated development environment，IDE）。通常的二維中指濾波窗口形狀有線狀、方形、圓形、十字形等。中值濾波的窗口形狀和尺寸對(duì)濾波器效果影響很大。設(shè)s含有M個(gè)像素{a1，a2，?，aM}，將其按大小排序，若M是奇數(shù)時(shí)，則位于中間的那個(gè)象素值就是修改后圖像g(x,y)在點(diǎn)f(m,n)處的像素值；若M是偶數(shù)則取中間兩個(gè)象素的平均值作為修改后圖像g(x,y)在點(diǎn)（m,n）處的像素值。中值濾波就是輸出圖像的某點(diǎn)象素等于該象素鄰域中各象素灰度的中間值。設(shè)s含有M個(gè)像素，取其平均值作為處理后所得圖像像素點(diǎn)（m，n）處的灰度。這時(shí)可以采用線性濾波和中值濾波的方法。如何既平滑掉噪聲又盡量保持圖像細(xì)節(jié)，是圖像平滑的主要研究任務(wù)。這些噪聲一般是隨機(jī)產(chǎn)生的，因此具有分布和大小不規(guī)則性的特點(diǎn)。有些圖像是通過(guò)掃描儀掃描輸入或傳輸通道傳輸過(guò)來(lái)的。噪聲并不僅限于人眼所見(jiàn)的失真，有些噪聲只針對(duì)某些具體的圖像處理過(guò)程產(chǎn)生影響。 圖像平滑獲得的圖像可能會(huì)因?yàn)楦鞣N原因而被污染，產(chǎn)生噪聲。這種灰度間隔放大可以按照眼睛的對(duì)比度靈敏特性和成像系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)范圍進(jìn)行放大。比如，通常用8比特來(lái)代表一個(gè)像素，而現(xiàn)在用12比特來(lái)表示一個(gè)像素，這樣就可以減少簡(jiǎn)并現(xiàn)象發(fā)生的機(jī)會(huì)，從而減少灰度層次的損失。直方圖均衡化處理可大大改善圖像灰度的動(dòng)態(tài)范圍。這是像素灰度有限的必然結(jié)果?；叶茸儞Q函數(shù)為：s=T(r)。為了簡(jiǎn)單，假定所有像素的灰度已被歸一化。當(dāng)圖像的直方圖為一均勻分布時(shí)，圖像的信息熵最大，此時(shí)圖像包含的信息量最大，圖像看起來(lái)就顯得清晰。有些圖像在低值灰度區(qū)間上頻率較大，使得圖像中較暗區(qū)域中的細(xì)節(jié)看不清楚。它的變換函數(shù)取決于圖像灰度直方圖的累積分布函數(shù)。直方圖均衡化是把原圖像的直方圖通過(guò)灰度變換函數(shù)修正為灰度均勻分布的直方圖，然后按均衡直方圖修正原圖像。滿足這兩個(gè)條件，就保證了轉(zhuǎn)換函數(shù)的可逆。這里的第一個(gè)條件保證了圖像的灰度級(jí)從白到黑的次序不變。由于圖像的視覺(jué)效果不好或者特殊需要，常常要對(duì)圖像的灰度進(jìn)行修正，以達(dá)到理想的效果，即對(duì)原始圖像的直方圖進(jìn)行轉(zhuǎn)換（修正）：一幅給定的圖像的灰度級(jí)分布在0≤r≤1范圍內(nèi)。（5）直方圖的動(dòng)態(tài)范圍。（4）直方圖具有統(tǒng)計(jì)特性。（3）直方圖的可疊加性。直方圖反應(yīng)了圖像的整體灰度分布情況，對(duì)于暗色圖像，直方圖的組成集中在灰度級(jí)低（暗）的一側(cè)，相反，明亮圖像的直方圖則傾向于灰度級(jí)高的一側(cè)。直方圖只是反應(yīng)了圖像灰度分布的特性，和灰度所在的位置沒(méi)有關(guān)系，不同的圖像可能具有相近或者完全相同的直方圖分布。通常以圖像中像素?cái)?shù)目的總和n去除他的每一個(gè)值，以得到歸一化的直方圖，公示如下： k=0,1,2,…,L1且因此給出了灰度級(jí)為發(fā)生的概率估計(jì)值。3 圖像增強(qiáng)方法與原理 直方圖變換圖像的灰度直方圖是反映一幅圖像的灰度級(jí)與出現(xiàn)這種灰度級(jí)的概率之間的關(guān)系的圖形。圖像平滑就是針對(duì)圖像噪聲的操作，其主要作用是為了消除噪聲，圖像平滑的常用方法是采用均值濾波或中值濾波，均值濾波是一種線性空間濾波，它用一個(gè)有奇數(shù)點(diǎn)的掩模在圖像上滑動(dòng)，將掩模中心對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值用掩模內(nèi)所有像素點(diǎn)灰度的平均值代替，如果規(guī)定了在取均值過(guò)程中掩模內(nèi)各像素點(diǎn)所占的權(quán)重，即各像素點(diǎn)所乘系數(shù)，這時(shí)就稱為加權(quán)均值濾波；中值濾波是一種非線性空間濾波，其與均值濾波的區(qū)別是掩模中心對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值用掩模內(nèi)所有像素點(diǎn)灰度值的中間值代替。這些噪聲一般是隨機(jī)產(chǎn)生的，因此具有分布和大小不規(guī)則性的特點(diǎn)。(3)平滑噪聲有些圖像是通過(guò)掃描儀掃描輸入或傳輸通道傳輸過(guò)來(lái)的。(2)對(duì)比度增強(qiáng)法有些圖像的對(duì)比度比較低，從而使整個(gè)圖像模糊不清。(1)直方圖均衡化有些圖像在低值灰度區(qū)間上頻率較大，使得圖像中較暗區(qū)域中的細(xì)節(jié)看不清楚。銳化的目的在于突出物體的邊緣輪廓，便于目標(biāo)識(shí)別。平滑一般用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。點(diǎn)運(yùn)算算法即灰度級(jí)校正、灰度變換和直方圖修正等，目的或使圖像成像均勻，或擴(kuò)大圖像動(dòng)態(tài)范圍，擴(kuò)展對(duì)比度?；诳臻g域的算法處理時(shí)直接對(duì)圖像灰度級(jí)做運(yùn)算；基于頻率域的算法是在圖像的某種變換域內(nèi)對(duì)圖像的變換系數(shù)值進(jìn)行某種修正，是一種間接增強(qiáng)的算法。在圖像增強(qiáng)過(guò)程中，不分析圖像降質(zhì)的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像。具有代表性的空間域算法有局部求平均值法和中值濾波（取局部鄰域中的中間像素值）法等，它們可用于去除或減弱噪聲。前者把圖像看成一種二維信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行基于二維傅里葉變換的信號(hào)增強(qiáng)。這樣對(duì)應(yīng)于某些局部區(qū)域的細(xì)節(jié)在計(jì)算整幅圖的變換時(shí)其影響因?yàn)槠渲递^小而常常被忽略掉，從而局部區(qū)域的增強(qiáng)效果常常不夠理想，噪聲濾波和邊緣增強(qiáng)這兩者的矛盾較難得到解決。但是，增強(qiáng)邊緣的同時(shí)會(huì)同時(shí)增強(qiáng)噪聲，而濾去噪聲又會(huì)使邊緣在一定程度上模糊，因此，在圖像增強(qiáng)的時(shí)候，往往是將這兩部分進(jìn)行折中，找到一個(gè)好的代價(jià)函數(shù)達(dá)到需要的增強(qiáng)目的。圖像增強(qiáng)的目的是使圖像的某些特性方面更加鮮明、突出，使處理后的圖像更適合人眼視覺(jué)特性或機(jī)器分析，以便于實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的更高級(jí)的處理和分析。，從一幅或是一批圖像的最簡(jiǎn)單的處理，如特征增強(qiáng)、去噪、平滑等基本的圖像處理技術(shù)，到圖像的特征分析和提取，進(jìn)而產(chǎn)生對(duì)圖像的正確理解或者遙感圖像的解譯，最后的步驟可以是通過(guò)專家的視覺(jué)解譯，也可以是在圖像處理系統(tǒng)中通過(guò)一些知識(shí)庫(kù)而產(chǎn)生的對(duì)圖像的理解。在圖像獲取的過(guò)程中，由于設(shè)備的不完善及光照等條件的影響，不可避免地會(huì)產(chǎn)生圖像降質(zhì)現(xiàn)象。數(shù)字圖像處理亦稱為計(jì)算機(jī)圖像處理，指將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理的過(guò)程。 數(shù)字圖像增強(qiáng)概述隨著數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，現(xiàn)實(shí)生活中的許多信息都可以用數(shù)字形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和存儲(chǔ)，數(shù)字圖像就是這種以數(shù)字形式進(jìn)行存儲(chǔ)和處理的圖像?；叶戎狈綀D是數(shù)字圖像處理中一個(gè)最簡(jiǎn)單、最有用的工具，它反映了數(shù)字圖像中每一灰度級(jí)與其出現(xiàn)頻率之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。入射光照射到物體表面的能量是有限的，并且它永遠(yuǎn)為正，即0；反射系數(shù)為0時(shí)，表示光全部被物體吸收，反射系數(shù)為1時(shí)，表示光全部被物體反射，反射系數(shù)在全吸收和全反射之間，即01。與和都成正比，可表示成＝。人們?nèi)粘？吹降膱D像一般是從目標(biāo)上反射出來(lái)的光組成的，所以可看成由兩部分構(gòu)成：入射到可見(jiàn)場(chǎng)景上光的量；場(chǎng)景中目標(biāo)對(duì)反射光反射的比率。亮度是觀察者對(duì)所看到的物體表面反射光強(qiáng)的量度。圖像中的每個(gè)基本單元稱為圖像的元素，簡(jiǎn)稱像素。為了能夠用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理，需要坐標(biāo)空間和性質(zhì)空間都離散化。由于從外界得到的圖像多是二維（2D）的，一幅圖像可以用一個(gè)2D數(shù)組表示。2 圖像增強(qiáng)的基本理論 數(shù)字圖像的基本理論圖像并不能直接用計(jì)算機(jī)來(lái)處理，處理前必須先轉(zhuǎn)化成數(shù)字圖像。第四章：在本節(jié)介紹了此次研究所使用的軟件VC++ ，并詳細(xì)描述基于該軟件的圖像增強(qiáng)的實(shí)現(xiàn)的操作流程，并對(duì)直方圖均衡化、鄰域平均、中值濾波三種方法處理過(guò)后的圖像進(jìn)行對(duì)比。第二章：數(shù)字圖像增強(qiáng)概述，這一部分將會(huì)介紹圖像增強(qiáng)的定義及基本理論。 論文組織結(jié)構(gòu)數(shù)字圖像處理方法研究與實(shí)現(xiàn)。在圖像處理過(guò)程中，圖像增強(qiáng)是十分重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。如對(duì)x射線圖片、CT影像、內(nèi)窺鏡圖像進(jìn)行增強(qiáng)，使醫(yī)生更容易從中確定病變區(qū)域，從圖像細(xì)節(jié)區(qū)域中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題；對(duì)不同時(shí)間拍攝的同一地區(qū)的遙感圖片進(jìn)行增強(qiáng)處理，偵查是否有敵人軍事調(diào)動(dòng)或軍事裝備及建筑出現(xiàn)；在煤礦工業(yè)電視系統(tǒng)中采用增強(qiáng)處理來(lái)提高工業(yè)電視圖像的清晰度，克服因光線不足、灰塵等原因帶來(lái)的圖像模糊、偏差等現(xiàn)象，減少電視系統(tǒng)維護(hù)的工作量。增強(qiáng)的效果通常都與具體的圖像有關(guān)系，靠人的主觀感覺(jué)加以評(píng)價(jià)。圖像增強(qiáng)的目的是增強(qiáng)圖像的視覺(jué)效果，將原圖像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人眼觀察和計(jì)算機(jī)分析處理的形式。從不同的途徑獲取的圖像，通過(guò)進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑鰪?qiáng)處理，可以將