本科毕业设计---基于直方图的图像增强技术的研究.doc

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1、包头师范学院本科毕业论文题目：基于直方图的图像增强技术的研究学生姓名：赵良良学院：信息科学与技术院系专业：电子信息科学与技术班级：07级本科指导教师：刘晓虹二〇一一年五月18摘要图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法，图像增强的主要目的就是要使增强后的图像具有更好的视觉效果，更合适于对图像进行后续的分析和处理。灰度直方图概括了图像中各灰度级的含量，提供了原图的灰度值分布情况，灰度直方图是图像增强的最好的研究内容。通过采取适当的增强处理可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图片处理成清楚、明晰的富含大量有用信息的可使用图像。本文主要研究了在MATLAB环境下，通过直方图的均衡化对

2、图像进行增强处理。关键词：图像增强；直方图；MATLAB18ABSTRACTImageenhancementisakindofmethodinthedigitalimageprocessing，itspurposeisthatvisualeffectsofenhancementimageisbetterandappropriatetocontinueanalyzingandprocessingimage.Histogramshowsallgrayscalesofimageanddistributionofimage.Histogramisthebestcontentsofimageenh

3、ancementforstudy.Theblurryandundistinguishedimagecanbeprocessedtoclearandusefulimage.ThispaperstudiesimageenhancementbyhistogrambalanceinMATLAB.Keywords：Imageenhancement;ImageHistogram;MATLAB18目录摘要2ABSTRACT3目录11绪论31.1课题背景与意义31.2研究现状41.3本文的结构62图像增强的基本理论72.1数字图像的表示72.2主要的图像增强技术73基于直方图的图像增强93.1直方图93

4、.1.1直方图的定义及性质93.2直方图变换103.2.1直方图修正基础103.2.2直方图均衡化113.3直方图使用中的常见问题134图像直方图均衡化144.1直方图均衡化的实现144.1.1系统实现的功能分析144.2.1直方图均衡化14185结论16参考文献17致谢18181绪论人们从外界获得的信息约有75％来自图像，也就是说人类的大部分信息都是从图像中获得的。利用计算机对图像进行各种形式的处理，促进了图像处理技术的发展。图像增强本身就是图像处理中最具有吸引力的领域之一。1.1课题背景与意义随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理近年来得到飞跃的发展，己经成功的应用于几乎所有与成像

5、有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量。在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊；传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。尽管由于目的、观点、爱好等的不同，图像质量很难有统一的定义和标准，但是根据应用要求改善图像质量却是一个共同的目标。图像增

6、强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息[1]。从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了，不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。图像增强的目的是增强图像的视觉效果，将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。它一般要借助人眼的视觉特性，以取得看起来较好地视觉效果，很少涉及客观和统

7、一的评价标准。增强的效果通常都与具体的图像有关系，靠人的主观感觉加以评价。目前图像增强处理的应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域。如对X射线图片、CT18影像、内窥镜图像进行增强，使医生更容易从中确定病变区域，从图像细节区域中发现问题：对不同时间拍摄的同一地区的遥感图片进行增强处理，侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现；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，