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1、 摘 要 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。 数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。 本文围绕图像增强算法而展开，在阐明图像增强处理基本方法的基
2、础上，就几种有代表性的图像增强算法, 进行了研究、比较，分析了各自的优缺点并指明了其最佳适用场景，以期从中总结出一套行之有效的图像增强算法的应用指导规则。关键词： 图像；图像增强；算法 Abstract Digital image, also known as digital images , is the two-dimensional image with limited digital pixel representation. Digital image is composed of analog digital image obtained by pixel, as the fund
3、amental element, can use the digital computer or digitacircuit, storage and processing images. Digital image processing first appeared in the nineteen fifties, when the electronic computer has been developed to a certain level, people began to utilize the computer to deal with graphics and image inf
4、ormation. Digital image processing as a discipline about was formed in the early nineteen sixties. Early image processing is to improve the image quality, it is with the person object, in order to improve the visual effect for the purpose of. Image processing, the input is low quality image, the out
5、put is to improve the quality of images, commonly used image processing methods are image enhancement, restoration, coding, compression. This article mainly introduces the digital image enhancement using the general method and its effect evaluation.This paper is developed according to the algorithm
6、of image enhancement.After the fundamental methods of image enhancement processing are demonstrated,the following representative algorithms. deeply and systematically investigated and compared.The advantage and defect of the above-mentioned algorithms as well as the suitable application situations o
7、f them are analyzed and pointed out,in order to conclude a set of effective application instructing rules.Keywords： Image；Image Enhancement；Arithmetic第1章 绪论1.1 课题背景数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质
8、量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的 宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数
9、字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。 1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基该方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。 1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、
10、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身
11、是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。1.2 本论文工作内容图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程：图像增强既想去除噪声又想增强边缘。可是，增强边缘的同时增强了噪声，而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊，因此，在实际情况下，往往是将这两部分进行折中处理，找到一个好的代价函数达到需要的增强目的。传统的图像增强算法在确定转换函数时常是图像变换、灰度变换、直方图变换、图像平滑与锐化、色彩增强等。本文着重研究了这些增强方法应用的效果，针对图像增强的普遍性问题，研究和实现常用的图像增强方法及其算法，讨论不同的增强算法的适
12、用场合，并对其图像增强方法进行性能评价。第二章 图像增强的基本理论2.1 数字图像的基本理论2.1.1数字图像的表示图像并不能直接用计算机来处理，处理前必须先转化成数字图像。早期一般用picture代表图像，随着数字技术的发展，现在都用image代表离散化了的数字图像。由于从外界得到的图像多是二维的，一幅图像可以用一个二维数组表示。这里x和y表示二维空间X、Y中一个坐标点的位置，而f则代表图像在点的某种性质数值。为了能够用计算机对图像进行处理，需要坐标空间和性质空间都离散化。这种离散化了的图像都是数字图像，即都在整数集合中取值。图像中的每个基本单元称为图像的元素，简称像素3。2.1.2图像的灰
13、度常用的图像一般是灰度图，这时f表示灰度值，反映了图像上对应点的亮度。亮度是观察者对所看到的物体表面反射光强的量度。作为图像灰度的量度函数应大于零。人们日常看到的图像一般是从目标上反射出来的光组成的，所以可看成由两部分构成：入射到可见场景上光的量；场景中目标对反射光反射的比率。确切地说它们分别称为照度成分和反射成分。与和都成正比，可表示成。将二维坐标位置函数称为灰度。入射光照射到物体表面的能量是有限的，并且它永远为正，即0；反射系数为0时，表示光全部被物体吸收，反射系数为1时，表示光全部被物体反射，反射系数在全吸收和全反射之间，即01。因此图像的灰度值也是非负有界的7。2.1.3灰度直方图灰度
14、直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具，它反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率之间的统计关系。可以有针对性地通过改变直方图的灰度分布状况，使灰度均匀地或按预期目标分布于整个灰度范围空间，从而达到图像增强的效果16。灰度直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数，如图2.1所示，（b）为图像（a）的灰度直方图，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标表示该灰度出现的频率（像素的个数）。 （a） (b)图2.1 原图像 灰度直方图2.2 数字图像增强概述随着数字技术的不断发展和应用，现实生活中的许多信息都可以用数字形式的数据进行处理和存储，数字图像就是这种以数字形式进行存储和
15、处理的图像。利用计算机可以对它进行常现图像处理技术所不能实现的加工处理，还可以将它在网上传输，可以多次拷贝而不失真8。数字图像处理亦称为计算机图像处理，指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理系统主要由图像采集系统、数字计算机及输出设备组成5。如图2.2所示。图2.2 数字图像处理系统图2.2仅仅是图像处理的硬件设备构成，图中并没有显示出软件系统，在图像处理系统中软件系统同样是非常重要的。在图像获取的过程中，由于设备的不完善及光照等条件的影响，不可避免地会产生图像降质现象。影响图像质量的几个主要因素是：(1)随机噪声，主要是高斯噪声和椒盐噪声，可以是由于相机或数字化设备产生，也可以是在图像传输过程中造成的；(2)系统噪声，由系统产生，具有可预测性质；(3)畸变，主要是由于相机与物体相对位置、光学透镜曲率等原因造成的，可以看作是真实图像的几何变换。数字图像处理流程如图2.3所示，从一幅或是一批图像的最简单的处理，如特征增强、去噪、平滑等基本的图像处理技术，到图像的特征分析和提取，进而产生对图像的正确理解或者遥感图像的解译，最后的步骤可以是通过专家的视觉解译，也可以是在图像处理系统中通过一些知识库而产生的对图像的理解9。图2.3 图像处理流程图数字图像处理技术起源比较早，但真正发展是在八十年代后，随着计算机技术的高速发展而迅猛发展起来。到目前为止，
