基于人眼视觉特性的图像增强算法研究毕业设计

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1、毕业设计基于人眼视觉特性的图像增强算法研究31摘要：利用图像增强技术，可以使图像获得更佳的视觉效果，提高人眼对信息的辨别能力，另一方面，图像增强作为一种预处理技术，能使处理后的图像比原图像更适合于参数估计、图像分割和目标识别等后续图像分析工作。因此，图像增强技术的研究一直是图像处理的一项重要内容。但传统的基于直方图的图像增强方法存在以下几个问题：1）传统直方图灰度级统计量与信息量存在不一致问题；2）传统直方图均衡方法在灰度级调整过程中，没有充分利用视觉敏感区段；3）没有针对图像内容多变特点，自适应地获取灰度级调整的优化配置参数。针对上述问题本文展开以下几个方面研究：首先，针对传统直方图对图

2、像信息的描述存在不足，本文提出了一种新的基于视觉注意机制的灰度级信息量直方图构造方法。这种新的直方图在灰度级统计过程中同时考虑各灰度级数量和空间分布情况，采用视觉注意机制计算模型测算出不同位置灰度级的重要性（或显著性），并依据各像素灰度级的重要性进行加权统计，使得统计结果可以客观反映各灰度级对图像信息刻画所起的作用。其次，在灰度级调整过程中考虑人眼视觉感知的非线性特性，并针对其特点提出了将不同比例的灰度级信息量分配至不同的视觉敏感度区段。其分配原则遵循敏感度大的区段分配较多的信息量，同时为避免主导灰度级在直方图拉伸处理中占用较大范围的灰度级空间，本文利用人眼感知能力曲线约束主导灰度级动态范

3、围。最后，由于图像内容存在多变的特点，为了获取更好的图像增强效果，有必要对各视觉敏感度区段的信息量分配比例做一定的调节，为此本文提出了依据图像增强质量客观评估算法的分析结果，自适应地获取最佳调节参数。图像增强质量客观评估算法是依据视觉感知模型设计的，大量测试结果表明，客观评估算法的分析结果与主观评估结果基本吻合。关键词：图像增强；视觉注意机制；人眼调制传递函数；临界可见偏差；图像质量评价1引言1.1研究背景及意义在一个图像系统中，从图像的获取，到图像的发送、传输、接收、输出（显示）、复制等等，每一个环节都会产生干扰，都会使图像质量降低，不能很好的贴合人眼直接观察到的图像。例如，摄像时，由于

4、光学系统失真、相对运动、大气湍流等都会使图像模糊；医学上，由于受到人体的器官、组织、光照等各个方面的影响，拍到的照片总是不尽人意，很难识别病变组织与正常组织，做出早期诊断。因此，如何对这些“降质”图像或受到噪声污染的质量不太满意的图像进行处理，以符合人们的要求，例如尽可能恢复原貌，改善图像的视觉效果，突出有用的目标等，具有广泛的应用前景和工程价值。这也是图像处理的一般要求。图像增强是一种常用的图像处理方法，其目的是将图像中感兴趣的部分尽可能突现出来。例如一幅侦察图像甚至有可能是经过各种欺骗和伪装后的侦察图像，在这类图像中，目标和背景可能混淆不清，很难区别。如何从中识别出人们感兴趣的目标，如

5、机场、跑道、飞机、建筑物等，就需要进行增强处理。31XX大学XX学院201X届XXXX专业毕业设计图像增强处理的应用已经渗透到医学诊断、航天航空、军事侦察、指纹识别、无损探伤等领域。例如：（1）在医学应用当中的血管造影技术，由于心脏的剧烈运动，并且是非刚体运动，造成影像图与原始血管图的匹配非常困难。如果能够先对造影图像进行增强滤波处理，可以去除非感兴趣器官（如肌肉、骨骼等）对X射线吸收形成的背影图像，则有利于提高医生临床诊断的准确性。对X射线图像、CT图像、内窥镜图像等进行增强，使医生更容易从中确定病变区域。（2）红外技术在军事及人们日常生活中有着越来越广泛的应用。由于红外探照灯以及红外探

6、测器件的限制，红外成像系统的成像效果不够理想。在民用监测应用中，主要表现在夜视距离近，图像特征信息不明确等方面。为使夜视距离达到监测要求并使图像更适合于人眼观测、适用于图像后续目标识别及跟踪处理，有必要对红外图像低照度采集来增长主动式红外夜视系统的夜视距离，对图像进行增强及目标分割处理来增强红外图像视觉效果。（3）在航天遥感和航空遥感应用中，由于遥感图像的获取平台高，很容易受到自然因素的影响，尤其是可见光波段，如天气、云雾等都能使图像质量下降，因此获得的图像有的会出现对比度低、图像模糊等现象；有的图像总体视觉效果较好，但是对所需信息，如边缘部分或线状物不够突出；还有的图像波段数据量大，例如

7、TM图像，而且各波段之间存在一定的相关性，为进一步处理造成困难。所以，可通过图像增强技术，改善图像质量，提高图像目标视觉效果，突出所需要的信息，压缩图像数据量，为进一步的图像分析判读做好预处理工作。（4）在煤矿工业电视系统中采用增强处理来提高工业电视图像的清晰度，克服光线不足、灰尘等原因带来的图像模糊、偏差等现象，减少电视系统维护量。总之，图像增强技术的快速发展同它广泛的应用是分不开的，发展的动力来自不断涌现的新的应用，