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matlab毕业论文|数字图像增强处理方法

时间:2017-4-21 0:53:05 点击:

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matlab毕业论文|数字图像增强处理方法

本章简略介绍课题的研究目的及意义,该课题国内外研究现状以及论文内容安排等。

1.1 课题研究目的及意义

数字图像处理(Digital Image Processing),就是利用数字计算机或者其他数字硬件,对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算,以提高图像的实用性。例如从卫星图片中提取目标物的特征参数,三维立体断层图像的重建等。总的来说,数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。

由于计算机处理能力的不断增强,数字图像处理学科在飞速发展的同时,也越来越广泛地向许多其他学科快速交叉渗透,使得图像作为信息获取以及信息的利用等方面也变得越来越重要。目前数字图像处理的应用越来越广泛,已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域,在国民经济中发挥越来越大的作用。

MathWorks公司推出的MATLAB软件是学习数理知识的好帮手。应用MATLAB友好的界面和丰富、实用、高效的指令及模块,可以使人较快地认识、理解图像处理的相关概念,逐步掌握图像信号处理的基本方法,进而能够解决相关的工程和科研中的问题。

图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大,已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色,对国计民生的作用不可低估。

1.2 国内外研究现状

数字图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术,如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,获得了非凡的成果,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术,如对火星、土星等星球的探测研究中,数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置,也就是我们通常所说的CTComputer Tomograph)。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影,经计算机处理来重建截面图像,称为图像重建。1975EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年,这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖,说明它对人类作出了划时代的贡献。

与此同时,图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就,属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展,从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MITMarr提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索新的领域。

1.3 本课题研究工作与结构安排

 

本文主要以MATLAB为工具来实现数字图像的处理。全文共分6章,结构安排如下:

第一章 绪论,介绍了课题研究目的及意义和国内外研究现状。

第二章 介绍了数字图像增强处理的基本简介。

第三章 介绍了Matlab基本知识的介绍。

第四章 介绍了图像增强的原理及利用MATLAB 来实现图像增强。

第五章 介绍了二值图像操作原理及利用MATLAB实现二值图像操作。

第六章 总结与展望。

 

2 数字图像增强处理基本简介

2.1 基本概念

图像增强是一类基本的图像处理技术,其目的是对图像进行加工,以得到对具体应用来说视觉效果更好、更有用的图像。这里的好和有用要因具体的应用目的和要求而异,并且所需的具体增强技术也可不同。

目前常用的增强技术根据其处理所进行的空间不同,可分为基于图像域的方法和基于变化域的方法。第一类,直接在图像所在的空间进行处理,也就是在像素组成的空间里直接对像素进行操作;第二类,在图像的变化域对图像进行间接处理。

2.2 图像增强处理的方法简介

2.1.1空间变换增强

空间变换增强又包含了增强对比度和图像求反。

增强对比度实际是增强原图像的各部分的反差。实际中往往是通过原图中某两个灰度值之间的动态范围来实现的。

对图像求反是将原来的灰度值翻转,简单的说就是使黑变白,使白变黑。

    普通的黑白底片和照片就是这样的关系。具体的变换就是将图像中每个像素的灰度值根据变换曲线进行映射。

2.1.2空域滤波增强

空域滤波可分为线形滤波和非线形滤波两类。

线形滤波器的设计常基于对傅立叶变换的分析。

非线形空域滤波器则一般直接对邻域进行操作。

另外各种滤波器根据功能又主要分成平滑滤波和锐化滤波。平滑可用低通来实现,锐化可用高通来实现

平滑滤波器:它能减弱或消除傅立叶空间的高频分量,但不影响在低频分量。因为高频分量对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分,滤波器将这些分量滤去可使图像平滑。

锐化滤波器:它能减弱或消除傅立叶空间的高频分量

2.1.3频域增强

频域增强的基本原理是:卷积理论是频域技术的基础。设函数fx,y)与线性位不变算子hx,y)的卷积结果是gx,y),即g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)

那么根据卷积定理在频域有:

              G(x,y)=H(u,v)F(u,v)

其中G(x,y) H(u,v)F(u,v)分别是g(x,y)h(x,y)f(x,y)的傅立叶变换。

频域增强的两个关键步骤:

1)将图像从空域转换到频域所需的变换及将图像从频域空间转换回空域所需的变换;

2)在频域空间对图像进行增强加工操作。

常用的频域增强方法有低通滤波和高通滤波。

低通滤波也称低频滤波器。图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频度,而图像的边缘和噪声对应于高频部分。因此能降低高频成分幅度的滤波器就能减弱噪声的影响。

高通滤波也称高频滤波器,它的频值在0频率处单位为1,随着频率的增长,传递函数的值逐渐增加;当频率增加到一定值之后传递函数的值通常又回到0值或者降低到某个大于1的值。在前一种情况下,高频增强滤波器实际上是依照能够带通滤波器,只不过规定0频率处的增益为单位1

实际应用中,为了减少图像中面积大且缓慢变化的成分的对比度,有时让0频率处的增益小于单位1更合适。如果传递函数通过原点,则可以称为laplacian滤波器。

 

作者:图像增强 来源:图像增强
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