图像局部增强算法研究

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1、分类号：ＴＰ３９１．４１密级：＾硕±研究生学位论文图像局部增强算法研究专业：应用数学研究方向：数字图像处理研究生：周启双指导教师：孙玉秋教授论文起止日期：２０１４年９月至２０１６年４月：：ＴＰ３９１．４１密级分类号＠硕±研巧生学位论文图像局部增强算法研究专业；应用数学研巧方向：数字图像处理—？，研究生：周启双指导教师；孙玉秋教授４２０１６年４月论文起止日期：２０１年９月至ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＬｏｃａｌｉｍａ

2、ｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍＭａｏｒ：ＡｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓｊｐｐｍａｓｓｎＤｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆＳｔｕｄｙ：ＤｉｇｉｔａｌＩｇｅＰｒｏｃｅｉｇＧｒａｄｕａｔｅＳｔｕｄｅｎｔ：ＺｈｏｕＱｉｓｈｕａｎｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＳｕｎＹｕｉｕｐｑＳｃｈｏｏｌｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓＹａｎｇｔｚｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＳｅｔｅｍｂｅｒ２０１４ｔｏＡｒｉｌ２０１６ｐ，ｐ，

3、摘要一一图像增强是国像处理领域中最常用的技术之，是图像预处理过程的个重要环节。本文从图像局部増强处理Ｗ及局部滤波去噪的基本算法和理论出发，针对増强图像的局部区域化及常见的脉冲噪声图像展开。对増强图像局部细节的算法及对基于灰度变换和直方图修正法的的増强方法进行研究学习、比较，分析了各自的优缺点。分别研究图像局部区域增强，局部直方图统计局部对比度増强，提出了两种图像局部增强的改进算法一。图像去噪是图像处理中项应用最广泛最其作用是为了提高信噪比。基础的技术，突出图像的期望特

4、征本文对常用的去噪，一一一算法作了进歩的研巧，提出了种改进的中值滤波算法，它是种基于噪声点检测滤波去噪増强算法。具体内容如下：１．基于局部直方图増强图像的算法研究。该算法是在图像局部増强结合局部直方图规定化的基础上提出的，简单实用，增强图像局部区域的同时提升图像对比度。实验结果表明，该算法较常用的局部图像増强效果更优，増强了图像细节的同时兼顾到图像的对比度。２．基于直方图统计的局部对比度増强算法。该改进算法是在局部均值和局部标准差増强算法基础上提出的，该算法涉及的

5、增强系数随图像直方图统计值动态变化，主要为了増强图像局部区域，提高该区域对比度，凸显局部细节。该算法为局部自适应増强，达到增强图像局部区域，能够自适应调整増强系数和相关参数的目的。实验结果表明，该改进算法较传统的局部对比度増强算法具有更好的増强效果，增强图像灰度较暗区域，同时保证图像较亮区域灰度不变，达到増强图像局部细节的目的。３．图像局部滤波去噪増强算法，。该改进算法在自适应中值滤波基础上提出一自适应中值滤波去噪算法是种新的基于噪声点检测，该算法对噪声点检测，基

6、于检测结果制定合适的闽值，运用自适应中值滤波去除脉冲噪声。实验结果表明，该算法进行滤波去噪时效果非常明湿，保持图像细节的能力又略优于自适应中值滤波。关键词：图像处理，局部增强，直方图，局部均值，局部标准差，滤波去噪，点检测，阀值王ＡｂｓｔｒａｃｔＩｍａｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｉｎｉｍａｇｅｒｏｃｅｓｓｉｎｇｐｇ化ｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｗｈｉｃｈｂｅｌｏｎｇｓｔｏｔｈｅ化ｔｈｅｂａｓ

7、ｉｃｉｍａｇｅｐｒｏｃｅ巧ｉｎｇ．Ｉｔｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｏｆｉｍａｇｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｐａｐｅｒｆｒｏｍｌｏｃａｌｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｌｏｃａｌ－ｎｄｆｉｌｔｅｒｉｎｄｅｎｏｉｓｉｎｔｈｅｂａｓｉｃａｌｏｒｉｔｈｍａｔｈｅｏｒｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｉｍａｅｏｆｌｏｃａｌａｒｅａｇｇ，ｇｙ，ｇａｎｄｃｏｍｍｏｎｉｍｐｕｌｓｅｎｏｉｓｅｉｍａｇｅ．Ａｉｍｅｄａ

8、ｔｅｎｈａｎｃｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅｏｆｌｏｃａｌａｒｅａａｎｄｃｏｍｍｏｎｉｍｐｕｌｓｅｎｏｉｓｅｉｍａｇｅ．Ｓｔｕｄｉｅｄｔｈｅｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆｔｈｅｌｏｃａｌｄｅｔａｉｌｓａｎｄｂａｓｅｄｏｎｇｒａｙｔｒａｎｓｆｏｒｍａｎｄｈｉｓｔｏｇｒａｍｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄ，ａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｌｅａｒｎｉｎｇ，ａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅａｄｖａｎ