【正文】 量最大，圖像看起來就顯得清晰。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： nnrP kk /)( ? k=0,1,2,?,L 1 且 ??? ?11 1)(LK krP 因此 )(krP 給出了灰度級(jí)為 kr 發(fā)生的概率估計(jì)值。 N 9 3 圖像增強(qiáng)方法與原理 直方圖變換 直方圖修正基礎(chǔ) 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 有些圖像是通過掃描儀掃描輸入或傳輸通道傳輸過來的。 (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 7 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。基于空間域的算法處理時(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。 數(shù)字圖像處理流程如圖 ，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專家的視覺解譯，也可以是在圖像處理系統(tǒng)中通過一些知識(shí)庫而產(chǎn)生的對(duì)圖像的理解。在圖像獲取的過程中，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。 如圖 。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 5 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。 灰度直方圖 灰度直方圖是數(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 ),( yxi ? ；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 0 ),( yxr 1。),( yxf 與 ),( yxi 和 ),( yxr 都成正比， 可表示成 ),( yxf ＝ ),( yxi ),( yxr 。人們?nèi)粘？吹降膱D像一般是從目標(biāo)上反射出來的光組成的，所以 ),( yxf 可看成由兩部分構(gòu)成：入射到可見場(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),( yxf 表示。 4 2 圖像增強(qiáng)的基本理論 數(shù)字圖像的基本理論 數(shù)字圖像的表示 圖像并不能直接用計(jì)算機(jī)來處理，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)。 3 在圖像處理過程中，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，靠人的主觀感覺加以評(píng)價(jià)。圖像增強(qiáng)的目的是增強(qiáng)圖像的視覺效果，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，通過進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑鰪?qiáng)處理，可以將原本模糊不清甚至根本無法分辨的原始圖像處理成清晰的富含大量有用信息的可使用圖像，有效 地去除圖像中的噪聲、增強(qiáng)圖像中的邊緣或其他感興趣的區(qū)域，從而更加容易對(duì)圖像中感興趣的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和測(cè)量。該技術(shù)成為一門引人注目、前景遠(yuǎn)大的新學(xué)科。 進(jìn)入 21 世紀(jì)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展和相關(guān)理論的不斷完善，數(shù)字圖像處理技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域受到廣泛重視并取得了重大的開拓性成就。 數(shù)字圖像處理技術(shù)的大發(fā)展是從 20 世紀(jì) 90 年代初開始的。 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(dòng)讀入、自動(dòng)生成方法。人們已開始研究 如何用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像，類似人類視覺系統(tǒng)理解外部世界，這被稱為圖像理解或計(jì)算 2 機(jī)視覺。 1979 年，這項(xiàng)無損傷診斷技術(shù)被授予諾貝爾獎(jiǎng)，以表彰它對(duì)人類做出的劃時(shí)代貢獻(xiàn)。 1972 年英國(guó) EMI 公司工程師發(fā)明了用于頭顱診斷的 X 射線計(jì)算機(jī)斷層攝影裝置，也就是我們通常所說的 CT（ Computer Tomography）。在以后的宇航空間技術(shù)探測(cè)研究中，數(shù)字圖像處理技術(shù)都發(fā)揮巨大的作 用。他們對(duì)航天探測(cè)器徘徊者 7 號(hào)在 1964 年發(fā)回的幾千張?jiān)虑蛘掌M(jìn)行圖像處理，如：幾何校正、灰度變換、去除噪聲，獲得了巨大的成功。常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。早期圖像處理的目的是改善圖像質(zhì)暈，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺效果為目 的。 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(jì)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(gè)新興技術(shù)領(lǐng)域，它在理論上和實(shí)際應(yīng)用中都取得了巨大的成就。 Median filtering IV 目 錄 摘 要 .............................................................. I Abstract .......................................................... III 1 緒論 .............................................................. 1 課題背景 ........................................................................................................... 1 圖像增強(qiáng)的研究及發(fā)展現(xiàn)狀 ........................................................................ 2 論文組織結(jié)構(gòu) ................................................................................................ 3 2 圖像增強(qiáng)的基本理論 ................................................ 4 數(shù)字圖像的基本理論 .................................................................................... 4 數(shù)字圖像的表示 ............................................................................................ 4 圖像的灰度 .................................................................................................... 4 灰度直方圖 .................................................................................................... 4 數(shù)字圖像增強(qiáng)概述 ........................................................................