图像增强理论.doc

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1、第一章绪论图像增强研究现状图像增强是图像处理的基本内容之一，图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用，比原始图像更合适。处理的结果使图像更适应于人的视觉特性或机器的识别系统。图像增强主要可分为三类:频域图像增强方法、小波域图像增强方法、空域图像增强方法。1.1频域图像增强方法频域图像增强是对图像经傅立叶变换后的频谱成分进行操作，然后逆傅立叶变换获得所需结果。其原理如下图所示：频域变换滤波增强频域反变换输出图像原始图像频域图像增强原理图常用的频域增强方法有低通滤波技术

2、，是利用低通滤波器去掉反映细节和跳变性的高频分量。但其在去除图像尖峰细节的同时也将图像边缘的跳变细节去除掉了，而使得图像较模糊。低频滤波有理想低通滤波器、Butterworth滤波器、指数滤波器等。高通滤波器技术是利用高通滤波器来忽略图像中过度平缓的部分，突出细节和跳变等的高频部分，使得增强后的图像边缘信息分明清晰。高通滤波技术进行增强处理后的图像，视觉效果不好，较适用于图豫中物体的边缘提取。高通滤波器有理想高通滤波器、梯形滤波器、指数滤波器等。频域增强方法中还有带通和带阻滤波、同态滤波等，一般是用来解决光动态范围过大或者光照不均而引起的图像不清等情况。

3、频域变换的基础是卷积处理，因此其基本原理为:设原始图像为，处理后图像为，而是线性不变算子。则根据卷积定理，有:（1-1）其中*代表卷积。若、、分别是、、的傅立叶变换，则上式的卷积关系表示成变换域中为:（1-2）其中用线性系统理论来说，是转移函数。在具体的增强中，是给定的，则也可通过变换求出。而通过不同的滤波器来确定，则由式(1-2)可得:（1-3）1.2小波域图像增强方法小波是近几年发展起来的一种时频分析工具，它同时具有时频局部化能力和多分辨率分析的能力，因此它更适用于信号处理领域。之前的图像降噪大多采用低通滤波器直接滤除高频信息，因此使得在去除噪声的同

4、时，也去掉了一些有用的高频信息，损失了图像的细节。而采用小波进行去噪，由于其多分辨率特性，它用不同中心频率的带通滤波器对信号进行滤波，把主要反映噪声频率的尺度系数去掉，再把剩余尺度的系数结合起来做反变换，从而使得噪声得到很好的抑制。小波的反锐化掩模法是一种即简单、增强效果也不错的方法，但该算法对噪声非常敏感，而且会出现过冲现象(处理后图像有很明显的人工处理痕迹)。S.K.Mitra提出了一种基于Teager算法的非线性算子，来代替线性高通滤波器，对减小噪声和增强细节进行了这种考虑。G.Ramponi提出了一种立方反锐化掩膜方法进行图像增强，该方法用一个对

5、边缘敏感的平方滤波器算子乘以拉普拉斯算子，只增强局部亮度变化区域的图像细节，从而相对减少噪声。柯丽等人提出了基于小波变换的图像增强方法，该算法主要针对CR图像，先将CR图像进行小波变换分解，针对各子图像的特征，对高频和低频部分采用不同的处理，最后进行小波变换得到增强后的CR图像。董卫军等人提出了基于多小波的图像增强算法，由于多小波的对称性和短支撑性，因此多小波在图像处理方面比单小波更有优势。1.3空域图像增强方法空域是指组成图像的像素的集合，空域图像增强直接对图像中像素灰度值进行运算处理，基本上是以灰度映射变换为基础的。空域图像增强知识本文在第二章中会有

6、详细介绍，这里简略介绍一下。空域图像增强主要有灰度变换和直方图均衡化处理。灰度变换的原理就是通过改变灰度的动态范围，达到增强图像灰度级细节部分的方法。一般的变换函数包括线性变换、非线性变换、分段线性变换。具体函数的选择与图像的成像系统和相应的应用场合有关。直方图均衡化是空域图像增强中应用最广泛的一种方法，其基本原理是使得处理后的图像灰度级近似均匀分布，来达到图像增强效果。但由于其变换函数采用的是累积分布函数，因此它产出的近似均匀直方图都很相似，这必然限制了它的功能。为了适应图像的局部特性，基于局部变换的图像增强方法应运而生，如局部直方图均衡化、对比度受限

7、自适应直方图均衡化、利用局部统计特性的噪声去除方法。这些方法对图像细节部分的增强均有很好的效果，但均有一个共同的缺点，算法运算量较大，图像处理时间相对较长，使得这些算法不能适用于实时处理系统中。近年来，一类基于直方图分割的算法受到大家的广泛关注，该算法处理图像的侧重点在处理后图像的亮度保持上，使得处理后图像更适合人眼特性观察。但该方法应用到低照度图像增强上，对图像整体亮度的提高效果不明显。第二章图像增强理论2.1引言图像增强是用来提高图像的视觉效果，或将图像转换成适用于人眼、机器分析的形式的一门技术。目前，已有很多技术用于图像增强，但从传统的图像增强技术

8、分类来看，总体上可以分为两个大类:空域增强方法和频域增强方法两大类。空域增强方法