【正文】 7 非線性變換 8 直方圖均衡化 12 局域直方圖均衡化 13 幾種重要方法的優(yōu)缺點 15 本章小結(jié) 15 3 基于 DM642 平臺的圖像灰度變換方法研究與實現(xiàn) 16 開發(fā)環(huán)境簡述 16 CCS 簡介 16 CCS 安裝及配置方法 16 基于 DM642 平臺的灰度變換 18 灰度線性變換的基本原理 18 編程思路與流程圖 21 C 程序代碼 22 本章小結(jié) 24 4 實驗結(jié)果與分析 25 DSP 仿真實驗步驟 25 實驗結(jié)果與分析 25 本章小結(jié) 27 5 結(jié)論與展望 28 致 謝 29 參考文獻 30 I 摘要 視覺是人類最重要的感知手段之一，他是我們從大自然中獲取信息的最主要的來源。“眼見為實”這句話充分證明了圖像信息所帶來的效果是聲音和文字是無法相提并論的。但是原始圖像不一定達到我們的需求，因此我們需要借助圖像增強 技術(shù)來提高圖像的質(zhì)量以達到我們的需求?；叶染€性變換和非線性變換雖然算法較簡單，但是卻不能讓圖像達到圖像所允許的最大灰度變換的范圍，這樣圖像的層次感就不夠鮮明，很容易丟失信息；而直方圖均衡化雖然能增強圖像的對比度，但是其增強效果卻不受控制，會降低圖像的分辨率，造成細節(jié)模糊，還會出現(xiàn)簡并現(xiàn)象；局部均衡化是一種自適應(yīng)算法，能增強感興趣的目標(biāo)，最大化地增強細節(jié)，但是算法復(fù)雜度太高，鄰域窗口大小需要手動操作不斷嘗試，還會引進許多噪聲。通過實驗發(fā)現(xiàn)這種方法對于灰度變化少的圖像非常適用。 針對不同特點的圖像采用相應(yīng)的圖像增強方法可以達到較好的增強效果。 關(guān)鍵詞： 圖像增強 ； 圖像平滑 ； 圖像去噪 II ABSTRACT Edge detection technology is the basis of image analysis and processing, image segmentation, image enhancement, image restoration, pattern recognition, image pression is a hot issue of research in the field of image processing. Vision is the most important human perception means, visual information is the main source of information of our humanity from nature, according to statistics about 70 percent of the total human information obtained from outside. Archaism cloud: seeing is believing, which fully shows that visual effects are brought by the visual information of the text and voice can not reach. Image is the human access to important way of visual information. In image processing, image enhancement technology in improving the image quality has an important role. Strengthening can make image dynamic range, image contrast enhancement, image is clear, characteristic is obvious. Traditional linear gray level transformation and nonlinear grayscale transformation can make the image gray level range is difficult to achieve image formats allowed by the maximum gray level transform, the image of the administrative act is not good, the image information loss, etc. Histogram equalization to enhance the visibility of the whole image automatically, but can not adapt to local luminance of image features, prone to grayscale degenerate phenomenon, resulting in the details area is missing, at the same time also more sensitive to noise。 the image smooth。圖像處理是很具有目的性的，人們感興趣的只是目標(biāo)本身，對背景什么的卻并不關(guān)注。 圖像增強處理技術(shù)分成兩大類：頻域處理方法，基礎(chǔ)是卷積定理，采用修改圖像傅立葉變換的方法實現(xiàn)對圖像的增強。所用的映射變換取決于增強的目的。在我們獲取圖像的過程中，由于光照、天氣等多種因素影響，圖像不能達到要求，我們就可以利用一系列圖像增強技術(shù)來改善圖像質(zhì)量，使其能直觀清晰地觀察。并用 DSP 仿真軟件實現(xiàn)灰度線性變換的過程。 基于 DM642 平臺的圖像灰度變換方法研究與實現(xiàn) 2 1 緒論 課題研究背景和意義 圖像是人類了解世界的最重要手段，科學(xué)的研究和統(tǒng)計表明，人類的視覺系統(tǒng)，能幫助我們從外部 獲得的信息 75％以上的圖像 [1]，圖片給我們的信息是非常豐富的。為了能盡快地獲取目的信息，抑制或刪除一些不必要的信息，各種計算機視覺處理方法應(yīng)運而生?；叶茸儞Q是圖像處理中非常重要的領(lǐng)域。 它利用計算機對數(shù)字圖像進行系列操作 ,從而獲得預(yù)期的結(jié)果 。 通常情況下，我們獲取的圖片或多或少都會有質(zhì)量下降的現(xiàn)象。所以說我們獲取的原始圖片在清晰度或者對比度上都存在問題。 由于影響系統(tǒng)圖像清晰程度的因素很多，圖像質(zhì)量降低了， 有的會 不干凈，看不 清細節(jié)； 有的會變的 模糊不清， 甚至 連概貌 都 看不出來。圖像增強可以不 需要 考慮圖像質(zhì)量的下降，只需要將圖像中感興趣的特征 選擇 性 的突出，而抑制或刪除不需要的特征，它的目的主要是提高圖像的 可懂度。如醫(yī)學(xué)診斷 [4]、機器視覺、公安、國防、航空航天 [6]、測繪等等。比如動漫的制作，服裝設(shè)計，工程設(shè)計，工藝品設(shè)計等等，這已經(jīng)形成了一門新的藝術(shù)。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢 圖像灰度變換是根據(jù)特定的需要通過增加圖像灰度對比度的方法突出圖像中的重要信息，同時減弱或去除不需要的信息，從而有目的的強調(diào)圖像的整體或局部 基于 DM642 平臺的圖像灰度變換方法研究與實現(xiàn) 3 特征。隨著 我們對圖像處理要求的提高 ， 不斷有新的圖像增強技術(shù)出現(xiàn) 。為了 滿足不同的圖像特點 ， 各種各樣的灰度變換方法隨之產(chǎn)生 ， 比 如局部直方圖均衡化、基于冪 函數(shù)的加權(quán)自適應(yīng)直方圖均衡化 [8]、平臺直方圖均衡化 [9]等。最近幾年國內(nèi)外學(xué)者都已經(jīng)將其應(yīng)用到圖像增強中。 4) 模糊增強方法 模糊性就是圖像處理在不同的階段可能出現(xiàn)不確定性和不精確性?；谀：碚摰膱D形處理和識別技術(shù)在特定的場合能夠取得比傳統(tǒng)方法更好的效果。 圖形增強技術(shù)很難有一個統(tǒng)一的衡量圖像質(zhì)量的指標(biāo)能用來對比各種圖像灰度算法的好壞。比如灰度線性變換能夠改善圖像的對比度，從而提升圖像的質(zhì)量，但他不一定是 圖像去噪的最好方法。有時候為了取得更好的增強效果，我們會綜合采用多種灰度變換的方