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《基于GPU并行计算的图像增强技术研究【文献综述】》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、毕业论文文献综述计算机科学与技术基于GPU并行计算的图像增强技术研究引言：在图像采集过程中，往往会出现天气环境的干扰，像下雨天时雾很大导致光照不均匀。随着电子计算机技术的进步，计算机图像增强近几年得到飞跃发展，已经成功的应用于几乎与所有与成像有关的领域，并正发挥着其重要作用。图像增强是数字图像处理的基本内容,它的中心思想是根据数学的各种计算方法来对图像的特征（比如颜色退化模糊）进行分析，从而有选择的凸显图像中的重要信息，减弱或者消除不必要的信息，但是它对原始图像的信息的处理是没有损害的，也不会添加原始图像的信息及特征，从而来减少或仰制图像中混
2、有的噪声,提高图像中的清晰度和对比度，这里对比度是指图像中所研究对象的对比度与起研究对象以外的背景的对比度的比较。这样就增强了图像中不同物体特点之间的差异。一般情况下，经过图像增强后，对有实际应用中有用的信息的识别能力增强了，无用的信息被压缩了，在电脑自动识别过程中可以让原图像的信息变换成更适合机器感知、分析、编译和翻译，加快处理速度和提高分析的质量，而且可以使图像的灰蒙等特殊性方面更加清晰，鲜明，改善肉眼对原始图像的视觉效果。它一般要借助于人眼的视觉特性，以取得看起来较好的视觉效果，很少涉及客观和统一的标准。增强的效果通常都与具体的图像有关
3、系，靠人的主观感觉加以评价。常用的图像增强处理方式包括直方图规正化和均衡化、低通滤波、灰度变换、中值滤波、图像锐化、选择掩膜平滑、拉普拉子算法、高通滤波、小波域算法等等。这些算法根据处理空间的不同分为基于变换域的图像增强算法和基于空间域的图像增强算法。空域增强法通常直接针对图像中的像素，对图像的灰度变换进行处理;变换域增强法是利用图像的Fourier变换式对图像频谱进行改善，增强或抑制所希望的频谱。基于变换域的图像增强算法可以分为频域算法和小波域算法，而同态滤波、低通滤波、高通滤波、滞阻滤波又属于频率算法，基于空间域的图像增强算法又可以分为领
4、域处理和像素点处理，图像平滑滤波，图像锐化滤波，噪声消除，中值滤波是属于领域处理，图像灰度变换和直方图修正属于像素点处理。8图像增强的困难之一是对增强的标准进行统一。因为大多数的图像增强方法是通过不断的实验而得出的，需要通过交互的步骤获得满意的效果。其次就是图像增强的算法复杂度高，难以做到实时。1.现有的图像增强方法1.1传统的单一尺度图像增强方法传统的图像处理方法有直方图均衡处理、边缘增强处理等,它们都是提高图像对比度的常用方法。直方图均衡处理调整灰阶的动态分布,将图像灰阶调整到近似均匀分布,增强图像整体的对比度,这种方法对于那些灰度分布偏
5、小或偏大的图像效果比较明显,它是让图像的层次感比较明显,达到增强图像视觉效果的目的;边缘增强处理通过加强图像的边缘和弱化图像的低频成分,使得图像棱角分明,使得在局部区域的对比度提高,从而看上去清楚了一些,但是增加边缘信息的同时,不可避免的也放大了噪声,降低图像的信噪比。人们从这两个角度出发设计不少的方法,前者集中在映射方式的设计上,不同的映射方式有线性的,非线性的,和基于统计意义上的灰度映射;后者集中在边缘检测模板的设计,如Gauss平滑模板;梯度算子,Roberts,Sobel,Prewitt,Krisch;拉普拉斯算子,差分高斯模板,高斯
6、-拉普拉斯模板等等。单一尺度的图像增强可以取得一些改善,但是,如何把这两种思路的方法进行揉合,既可以增强图像的局部边缘,同时也增强图像的层次感,才能取得更好的效果。文献[3]提出将对比度增强算法与直方图均衡算法级联,对于图像灰度已经分布比较平均的图像效果并不明显,而且在图像频域上,还只是增强图像局部频段的信息,对其他频段没有相应的增强,所以效果并不明显。1.2小波图像增强方法上述方法是在同一尺度上进行的,即图像信号被分成两个不同的频段,低频和高频分别处理,对低频区域压制,对高频部分增强,可是图像中的细节信息可能平时存在于多个频段上,这样区别处
7、理是不合适的,容易导致谷粒效应的产生。小波变换是一种多尺度的分析工具,小波图像增强在多个频段上同时增强图像可以避免谷粒效应的出现,而且从人眼视觉要求的角度,它可以在细节边缘突出和层次感凸现两个方面同时得到图像对比度增强的效果。小波变换是利用选定的小波基将图像信号分解成多个尺度上的小波系数,这些小波系数表达了图像在不同空间频域上的细节特征和近似特征,用如下公式表示:X(i,j)=∑k,lbk,l·A(i,j)(1)其中X(i,j)表示原图,A(i,j)表示采用的二维小波基函数,bk,8l是在对应基函数上分解得到的系数,然后在这些分解得到的系数上
8、进行调整,再利用小波反变换重构结果图像。然而多尺度增强算法较适用于DR图像的增强处理，其方法主要包括小波变换和在小波分析基础上提出的塔型多尺度增强算法。后者虽然简化
