图像增强技术在液晶电视中的应用分析
电视作为一个视听产品，画质是其重要的指标，越来越受到消费者的关注和重视。文章介绍了几种常用的图像增强技术在电视产品中的应用，并对这些技术进行了简要的分析。
标签：画质；图像增强；动态对比度；直方图
引言
随着经济的发展和科技水平的提高，3D技术、智能电视、网络功能纷纷被移植进电视，电视产品越来越趋于同质化。而对于市场竞争趋于同质化的今天，提升核心技术竞争力已成为企业间新一轮的发展重心。因此，拥有卓越的画质，同时为消费者提供包括超清、互联网在内的更多的电视体验方式，才能更加适应未来消费者的需求。
改善平板电视画质的途径主要有两种：一是从显示器件方面，使用更高规格的显示屏，如采用对比度和亮度更高、响应时间更短的显示屏，但性能指标越高，显示屏的制造成本也越高，这无疑会增加电视制造厂商的生产成本；二是从视频处理芯片方面，采用图像增强技术来提升画质，弥补显示器件固有的不足，从而提升平板电视的显示效果[1]。在当今成本制胜的市场环境下，国内电视制造厂家不得不采用量大面广的中低端平板显示屏，所以平板电视产品只能通过视频处理芯片的图像增强技术来提升画质，从而提高产品的性价比，满足人们的需求。
1 图像增强技术在电视中的应用
平板电视实现彩色图像重现的过程中，视频信号本身、A/D转换、图像缩放及电路上信号传输等过程，都有可能对画质产生负面的影响，特别在图像处理与控制电路方面，不同厂家提供的方案可能会产生不同的图像处理效果，对电视图像画质可能有着不同程度的削弱[2]。
TV、高清分量信号、HDMI等外部视频信号通过视频解码芯片转换成数字信号，然后送到图像处理与控制电路中处理，图像处理器集成有图像隔/逐行处理、比例放大或缩小、OSD控制、MCU等功能模式。通过图像处理与控制电路对图像进行各种处理后，数字图像被转换成能够适合屏幕显示的数据格式。由低压差分信号（LVDS）送到平板显示屏显示。在图像处理器中引入图像增强技术，既可以改善图像处理过程中的降质，又可以根据显示器的一些特性作反向处理，比如反伽玛校正[3]等来改善平板电视的显示效果。文章介绍了几种常用的图像增强技术在电视产品中的应用，下面对这几项图像增强技术进行简要的分析。
1.1 DCTI/DLTI
为了增强系统的瞬态响应，弥补信号在传输过程中的损失，目前高端的视频
图像增强方法的研究 摘要 数字图像处理是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。在图像处理中，图像增强技术对于提高图像的质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理以及各种增强方法进行概述，然后着重对灰度变换、直方图均衡化、平滑和锐化等几种常用的增强方法进行了深入的研究，在学习数字图像的基本表示与处理方法的基础上，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，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的适用场合，并对其图像增强方法进行性能评价。如何选择合适的方法对图像进行增强处理，是本文的主要工作，为了突出每种增强方法的差异，本文在Matlab的GUI图形操作界面中集合了四种常用算法的程序，以达到对各种算法的对比更直观和鲜明的效果。 关键词：图像增强直方图均衡化灰度变换平滑锐化
目录 1 图像增强的基本理论 (3) 1.1 课题背景及意义 (3) 1.2 课题的主要内容 (4) 1.3 数字图像基本概念 (5) 1.3.1数字图像的表示 (5) 1.3.2 图像的灰度 (5) 1.3.3灰度直方图 (5) 1.4 图像增强概述 (6) 1.5图像增强概述 (8) 1.5.1图像增强的定义 (8) 1.5.2常用的图像增强方法 (8) 1.5.3图像增强的现状与应用 (9) 2 图像增强方法与原理 (10) 2.1 图像变换 (10) 2.1.1 离散图像变换的一般表达式 (10) 2.1.2 离散沃尔什变换 (11) 2.2 灰度变换 (12) 2.2.1 线性变换 (12) 2.2.2 分段线性变换 (13) 2.2.3 非线性变换 (13) 2.3 直方图变换 (14) 2.3.1 直方图修正基础 (14) 2.3.2 直方图均衡化 (16) 2.3.3 直方图规定化 (17) 2.4 图像平滑与锐化 (18) 2.4.1 平滑 (18) 2.4.2 锐化 (19)
图像增强算法研究综述 刘璐璐 宁波工程学院电子与信息工程学院计算机科学与技术071班，邮编:(315100) E-mail:375212239@https://www.doczj.com/doc/4a3385528.html, 摘要：本文简要介绍图像增强的概念和图像增强算法的分类，从图像的直方图均衡化处理方法，直方图规定化处理方法和图像平滑处理方法三方面对图像增强算法进行讨论和研究，并说明了图像增强技术的应用和前景展望。 关键词：图像增强直方图均衡化直方图规定化平滑处理 近年来，随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理得到了飞跃的发展，己经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，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增强对某种信息的辨识能力，以更好的应用于现代各种科技领域，图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。在图像处理过程中，图像增强是十分重要的一个环节。 1.图像增强概念及现实应用 1.1 图像增强技术 图像增强是数字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的信息。这类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更适合于人的视觉特性或机器识别系统，图像增强处理并不能增加原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，使处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。 1.2图像增强技术的现实应用 目前，图像增强处理技术的应用己经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。其中最典型的应用主要体现以下方面。 1
在借鉴国外相对成熟理论体系与技术应用体系的条件下,国内的增强技术与应用也有了很大的发展。总体来说,图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期与应用期4个阶段。初创期开始于20世纪60年代,当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示,大多采用中、大型机对其进行处理。在这一时期由于图像存储成本高,处理设备造价高,因而其应用面很窄。20世纪70年代进入了发展期,开始大量采用中、大型机进行处理,图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式,特别就是出现了CT与卫星遥感图像,对图像增强处理提出了一个更高的要求。到了20世纪80年代,图像增强技术进入普及期,此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。20世纪90年代进入了应用期,人们运用数字图像增强技术处理与分析遥感图像,以有效地进行资源与矿藏的勘探、调查、农业与城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。在生物医学工程方面,运用图像增强技术对X射线图像、超声图像与生物切片显微图像等进行处理,提高图像的清晰度与分辨率。在工业与工程方面,主要应用于无损探伤、质量检测与过程自动控制等方面。在公共安全方面,人像、指纹及其她痕迹的处理与识别,以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。图像增强就是图像处理的重要组成部分,传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。随着对图像技术研究的不断深入与发展,新的图像增强方法不断出现。例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中,提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题,并且随着交互式图像增强技术的应用,可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展:例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。这些算法通过分割图像,然后在子层图像内做均衡处理,较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题,并且可以控制子层灰度映射范围,增强效果较好。 20世纪20年代图片第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。当时人们通过字符模拟得到中间色调的方法来还原图像。早期的图像增强技术往往涉及硬件参数的设置,如打印过程的选择与亮度等级的分布等问题。在1921年年底提出了一种基于光学还原的新技术。在这一时期由于引入了一种用编码图像纸带去调制光束达到调节底片感光程度的方法,使灰度等级从5个灰度级增加到15个灰度等级,这种方法明显改善了图像复原的效果。到20世纪60年代早期第一台可以执行数字图像处理任务的大型计算机制造出来了,这标志着利用计算机技术处理数字图像时代的到来。1964年,研究人员在美国喷气推进实验室(JPL)里使用计算机以及其它硬件设备,采用几何校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等增强方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片进行处理,同时她们也考虑太阳位置与月球环境的影响,最终成功地绘制出了月球表面地图。随后她们又对1965年“徘徊者8号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂的数字图像处理,使图像质量进一步提高。这些成绩不仅引起世界许多有关方面的注意而且JPL本身也更加重视对数字图像处理地研究与设备的改进,并专门成立了图像处理实验室IPL。在IPL里成功的对后来探测飞船发回的几十万张照片进行了更为复杂的图像处理,最终获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图。从此数字图像增强技术走进了航空航天领域。 20世纪60年代末与20世纪70年代初有学者开始将图像增强技术用于医学图像、地球遥感监测与天文学等领域。X射线就是最早用于成像的电磁辐射源之一,在1895年X射线由伦琴发现。20世纪70年代Godfrey N、Hounsfield先生与Allan M、Cormack教授共同发明计算机轴向断层技术:一个检测器围绕病人,并用X射线源绕着物体旋转。X射线穿过身体并由位于对面环中的相应检测器收集起来。其原理就是用感知的数据去重建切片图像。当物体沿垂直于检测器的方向运动时就产生一系列的切片,这些切片组成了物体内部的再现图像。到了20世纪80年代以后,各种硬件的发展使得人们不仅能够处理二维图像,而且开始处理三维图像。许多能获得三维图像的设备与分析处理三维图像的系统已经研制成功了,图像处理技术
数字图像处理 实验报告 实验名称：常用图像增强方法 专业班级： 07级电子信息工程2班 姓名：王超 学号： 20077427 一、实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用； 2、理解并掌握常用的图像的增强技术。 二、实验步骤 1、显示图像直方图 选择一幅图像，转化为灰度图像后显示其直方图，建立M文件程序如下：a=imread('f:\chuan.jpg'；
b=rgb2gray(a； subplot(1,2,1； imshow(b； subplot(1,2,2； imhist(b 结果如图： 2、直方图均衡化 建立M文件，程序如下：a=imread('f:\chuan.jpg'; b=rgb2gray(a; subplot(1,3,1;imshow(b; subplot(1,3,2;imhist(b;
c=histeq(b,64; [c,T]=histeq(b; subplot(1,3,3;imhist(c 结果如图： 3、采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波，窗口分别采用3*3,5*5,7*7 建立M文件程序如下： a=imread('f:\chuan1.jpg'; x=rgb2gray(a; b=imnoise(x,'salt & pepper', 0.04; subplot(2,2,1;imshow(b; c=medfilt2(b,[3 3]; subplot(2,2,2;imshow(c;
d=medfilt2(b,[5 5]; subplot(2,2,3;imshow(d; e=medfilt2(b,[7 7]; subplot(2,2,4;imshow(e 结果如图：1图为加噪图像，2、3、4图分别为窗口采用3*3、5*5、7*7的滤波后的图像 4、采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 建立M文件程序如下： a=imread('f:\chuan1.jpg'; b=rgb2gray(a; subplot(1,2,1;imshow(b; h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1]; c=filter2(h,b;
毕业设计开题报告1．结合毕业论文情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述： 文献综述 一、课题研究背景、目的及意义 X射线通常是物质在发生微观变化时，发射出的一种看不见的光。它是一种波长很短的电磁波，波长大约从10微米～0.1微米. 自1895年X射线被著名的物理学家伦琴发现以来，经过一个多世纪的发展，对X射线的研究日趋完善，在军事、医疗卫生、科学及工农业各方面有着广泛的应用。由于X 射线对材料具有一定的穿透能力及其在穿透材料的过程中不同物质和不同物体结构对射线衰减程度各不相同，最终在荧光屏或者胶片上形成灰度不同，具有一定对比度的图像，工业上利用此特点对零部件进行无损检测，使被测工件的缺陷通过图像显现出来，以判断工件内部的缺陷及完整性。然而在射线无损检测系统中 ,产生的射线图像经常会受到量子和起伏噪声等因素的影响 ,造成图像信号弱、信噪比低、对比度差、清晰度低。当根据射线图像对被检测构件进行分析和评价时 ,图像增强是一步很重要的前期处理工作 , 关系到是否能获得清晰的物体内部结构图像 ,直接影响到评判构件质量是否合格的结果[1]。对射线图像进行增强的目的是提高图像对比度及分辨率，获得更好的被测工件的内部结构图像，为工件的质量把关。 近年来，随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理得到了飞跃的发展，己经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用[2]。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。图像增强作为一大类图像处理技术，是相对于图像识别，图像理解的一种前期处理。在图像信号的采集、输入等过程中由于器械灵敏度或是外界噪声等原因导致图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题称为“质量问题”[3]。 图像增强的主要目标是改善图像的质量，采用某种特殊的技术来突出
图像增强方法研究 一、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。 二、图像增强所要借助的软件MATLAB MATLAB 是MATrix LABoratory（“矩阵实验室”）的缩写，是由美国MathWorks 公司开发的集数值计算、符号计算和图形可视化三大基本功能于一体的，功能强大、操作简单的语言。是国际公认的优秀数学应用软件之一。 三、图像增强方法分类 1、频域图像增强方法 2、小波域图像增强方法 3、空域图像增强方法 （一）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： 频域图像增强原理图 1、平滑噪声 有些图像是通过扫描仪扫描输入、或传输通道传输过来的。图像中往往包含有各种各样的噪声。这些噪声一般是随机产生的，因此具有分布和大小不规则性的特点。这些噪声的存在直接影响着后续的处理过程，使图像失真。图像平滑就是针对图像噪声的操作，其主要作用是为了消除噪声，图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波，均值滤波是一种线性空间滤波，它用一个有奇数点的掩模在图像上滑动，将掩模中心对应像素点的灰度值用掩模内所有像素点灰度的平均值代替，如果规定了在取均值过程中掩模内各像素点所占的权重，即各像素点所乘系数，这时就称为加权均值滤波；中值滤波是一种非线性空间滤波，其与均值滤波的区别是掩模中心对应像素点的灰度值用掩模内所有像素点灰度值的中间值代替。 2、锐化 平滑噪声时经常会使图像的边缘变的模糊，针对平均和积分运算使图像模糊，可对其进行反运算采取微分算子使用模板和统计差值的方法，使图像增强锐化。图像边缘与高频分量相对应，高通滤波器可以让高频分量畅通无阻，而对低频分量则充分限制，通过高通滤波器去除低频分量，也可以达到图像锐化的目的。 （二）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
在借鉴国外相对成熟理论体系和技术应用体系的条件下，国内的增强技术和应用也有了很大的发展。总体来说，图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和应用期4个阶段。初创期开始于20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示，大多采用中、大型机对其进行处理。在这一时期由于图像存储成本高，处理设备造价高，因而其应用面很窄。20世纪70年代进入了发展期，开始大量采用中、大型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式，特别是出现了CT和卫星遥感图像，对图像增强处理提出了一个更高的要求。到了20世纪80年代，图像增强技术进入普及期，此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。20世纪90年代进入了应用期，人们运用数字图像增强技术处理和分析遥感图像，以有效地进行资源和矿藏的勘探、调查、农业和城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。在生物医学工程方面，运用图像增强技术对X 射线图像、超声图像和生物切片显微图像等进行处理，提高图像的清晰度和分辨率。在工业和工程方面，主要应用于无损探伤、质量检测和过程自动控制等方面。在公共安全方面，人像、指纹及其他痕迹的处理和识别，以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。图像增强是图像处理的重要组成部分，传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。随着对图像技术研究的不断深入和发展，新的图像增强方法不断出现。例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中，提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题，并且随着交互式图像增强技术的应用，可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展：例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。这些算法通过分割图像，然后在子层图像内做均衡处理，较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题，并且可以控制子层灰度映射范围，增强效果较好。 20世纪20年代图片第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。当时人们通过字符模拟得到中间色调的方法来还原图像。早期的图像增强技术往往涉及硬件参数的设置，如打印过程的选择和亮度等级的分布等问题。在1921年年底提出了一种基于光学还原的新技术。在这一时期由于引入了一种用编码图像纸带去调制光束达到调节底片感光程度的方法，使灰度等级从5个灰度级增加到15个灰度等级，这种方法明显改善了图像复原的效果。到20世纪60年代早期第一台可以执行数字图像处理任务的大型计算机制造出来了，这标志着利用计算机技术处理数字图像时代的到来。1964年，研究人员在美国喷气推进实验室(JPL)里使用计算机以及其它硬件设备，采用几何校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等增强方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片进行处理，同时他们也考虑太阳位置和月球环境的影响，最终成功地绘制出了月球表面地图。随后他们又对1965年“徘徊者8号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂的数字图像处理，使图像质量进一步提高。这些成绩不仅引起世界许多有关方面的注意而且JPL本身也更加重视对数字图像处理地研究和设备的改进，并专门成立了图像处理实验室IPL。在IPL里成功的对后来探测飞船发回的几十万张照片进行了更为复杂的图像处理，最终获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图。从此数字图像增强技术走进了航空航天领域。 20世纪60年代末和20世纪70年代初有学者开始将图像增强技术用于医学图像、地球遥感监测和天文学等领域。X射线是最早用于成像的电磁辐射源之一，在1895年X射线由伦琴发现。20世纪70年代Godfrey N. Hounsfield先生和Allan M. Cormack教授共同发明计算机轴向断层技术：一个检测器围绕病人，并用X射线源绕着物体旋转。X射线穿过身体并由位于对面环中的相应检测器收集起来。其原理是用感知的数据去重建切片图像。当物体沿垂直于检测器的方向运动时就产生一系列的切片，这些切片组成了物体内部的再现图像。到了20
数字图像处理期中论文 图像增强技术综述 学院信息工程学院 专业电子信息工程 方向信息处理方向 姓名何娜娜 学号200710113081 中国传媒大学 2010 年11 月27 日
图像增强技术综述 内容摘要 数字图像处理是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。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。 关键词：图像增强直方图增强对比度增强平滑锐化彩色图像增强 Abstract Digital image processing is the procedures of converting image signal into digital format, then using the computer to process it. Image enhancement is digital image processing process often use a method to improve image quality, it plays an important role. This article first introduces the principle of image enhancement and classification，and then focus on several methods to study such as and histogram enhancement, contrast enhancement, smoothing and sharpening, and other commonly used in learning the basic digital image With the approach, through Matlab experiment that the actual effect of various algorithms to compare the advantages and disadvantages to discuss the different enhancement algorithm. The application of occasions, and its image enhancement method of performance evaluation. Keywords:Image Enhancement histogram enhancement contrast enhancement smoothing sharpening 1 图像增强概述 1.1 图像增强背景及意义 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，即图像失真。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。图像增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。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
编号 图像去雾技术研究 The research on image defogging technology 学生姓名XX 专业电子科学与技术 学号XXXXXXX 学院电子信息工程学院
摘要 本文首先简单介绍了云雾等环境对图像成像的影响，接着从图像增强的角度研究图像去雾技术的基本方法，介绍了去雾算法的原理和算法实现步骤，并对去雾算法的优缺点和适用条件进行了总结。 基于图像增强的去雾原理，本文提出了联合使用同态滤波和全局直方图均衡的改进去雾算法。先进行同态滤波使有雾图像的细节充分暴露，然后采用全局直方图均衡扩展图像的灰度动态范围。去雾效果具有对比度高，亮度均匀，视觉效果好的特点，不足的是图像的颜色过于饱和。 关键字：图像增强图像去雾同态滤波全局直方图均衡
Abstract Firstly, this paper simply introduces the influence of cloud environment of image formation, then from the enhanced image perspective of image to fog technology basic method, is introduced to fog algorithm principle and algorithm steps, and has carried on the summary to fog algorithm advantages, disadvantages and applicable conditions. As for the defogging theory based on the image enhancement, the paper puts forward the improved defogging algorithm which requires combining homomorphic filtering and global histogram equalization. We should use homomorphic filtering to get details of the fogging images clearly exposed and then use global histogram equalization to spread the images’ gray scale dynamic range. Defogging has features of high contrast ratio, uniform brightness and good visual effect. But its drawback is that the image color is too saturated. Key words: image enhancement; image defogging; homomorphic filtering; global histogram equalization;
医学图像增强方法研究 摘要：简要介绍医学图像增强的概念和主要目的。从传统图像增强方法、基于区域的增强方法和基于小波变换的增强方法三方面对医学图像增强方法进行讨论。最后介绍图像增强效果的评价方案。 关键词：图像增强，算法，区域，小波变换，评价 图像增强根据图像的模糊情况采用了各种特殊的技术突出图像整体或局部特征，常用的图像增强技术有灰度变换、直方图处理、平滑滤波(高斯平滑)，中值滤波、梯度增强、拉普拉斯增强以及频率域的高通低通滤波等，然而，这些算法运算量大、算法复杂、处理速度低。 目前，图像增强没有统一的标准，医学图像增强的主要目的是满足医生诊断的临床应用需要。因此，如何提高医学图像质量，是图像处理的一个重要课题。 图像增强可归纳为两方面[2]：(1)消除噪声;(2)边缘增强和结构信息的保护。（图像增强方法的研究） 图像增强方法主要分为频域法、空域法两大类[2]。频域法通常计算量大，变换参数的选取需要较多的人工干预；空域法主要包括直方图均衡化、直方图变换、灰度拉伸、局部对比度增强、平滑滤波和反锐化掩模[4~ 6]等。直方图均衡化是最常见的图像增强方法，其主要缺点是图像易出现不平滑灰度过渡。当图像直方图含多个波峰时，会出现过度增强，不仅丢失了部分图像细节信息，而且会明显放大噪声，影响图像增强的效果。平滑滤波可去除一定噪声，但会使图像模糊，对比度增强不明显。反锐化掩模可以增强图像的边缘和细节，但同时也会增强噪声。此外，图像的高频细节区域相对低频区域增强显著，易出现过增强现象。利用这些空间域图像增强算法处理医学图像，存在对噪声敏感且易陷入欠增强或过增强等不足。（基于量子概率统计的医学图像增强算法研究） 图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程：图像增强希望既去除噪声又增强边缘。但是，增强边缘的同时会同时增强噪声，而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊，因此，在图像增强的时候，往往是将这两部分进行折中，找到一个好的代价函数达到需要的增强目的【3]。传统的图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像的统计量，如：ST转换，直方图均衡，中值滤波，微分锐化，高通滤波等等。这样对应于某些局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉，从而局部区域的增强效果常常不够理想，噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得到解决。 目前，许多新的增强算法都充分利用了周围邻域这一重要的信息，形成了很多局部处理的灰度调整算法，该方法主要利用了邻域的统计特性【4]。自适应增强的研究主要集中在以下三大类增强算法： 1.既能平滑又能保护边缘的自适应滤波器。自适应滤波的基本思想是滤波器的参数可根据像素所在的邻域情况而自适应选取，也可描述为加权平均滤波器。(1)在提高算法的抗噪性能方面，文献〔5]【6〕介绍了几种方法。这些方法可以较好的平滑噪声区域，并能保护较显著的边缘，但对图像细节的保护较差。(2)在提高算法的细节保护能力方面，Saint一Marc【7】利用梯度来决定权值，建立了指数形式的权函数，较好的保护了图像细节。但该算法对脉冲噪声敏感，而且模型的性能受参数的影响比较大。另外，文献【8〕【9]还提出了各向异性扩散思想的改进方法，需要求解热传导方程。这些改进算法多数集中在权值的自适应选取上，但是由于自适应调整的参数较少，仍然不能很好的解决细节保护的问题。 2.基于图像建模和估计理论的增强算法。这类算法的基本思想是提出一个图像的模型，如果这个模型的参数由一种估计方法估计出来，则窗口中心的灰度值可由估计出来的参数计算得到。最简单的例子就是中值滤波器，对脉冲型噪声有很好的效果。但是，这类算法由于是以估计理论为基础，所以所采用的估计方法的鲁棒性对算法的性能有很大的影响。估计方
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
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图像进行增强处理。 关键词：图像增强；直方图；MATLAB
ABSTRACT Image enhancement is a kind of method in the digital image processing，its purpose is that visual effects of enhancement image is better and appropriate to continue analyzing and processing image. Histogram shows all gray scales of image and distribution of image. Histogram is the best contents of image enhancement for study. The blurry and undistinguished image can be processed to clear and useful image. This paper studies image enhancement by histogram balance in MATLAB. Key words：Image enhancement; Image Histogram; MATLAB
图像增强技术在液晶电视中的应用分析 电视作为一个视听产品，画质是其重要的指标，越来越受到消费者的关注和重视。文章介绍了几种常用的图像增强技术在电视产品中的应用，并对这些技术进行了简要的分析。 标签：画质；图像增强；动态对比度；直方图 引言 随着经济的发展和科技水平的提高，3D技术、智能电视、网络功能纷纷被移植进电视，电视产品越来越趋于同质化。而对于市场竞争趋于同质化的今天，提升核心技术竞争力已成为企业间新一轮的发展重心。因此，拥有卓越的画质，同时为消费者提供包括超清、互联网在内的更多的电视体验方式，才能更加适应未来消费者的需求。 改善平板电视画质的途径主要有两种：一是从显示器件方面，使用更高规格的显示屏，如采用对比度和亮度更高、响应时间更短的显示屏，但性能指标越高，显示屏的制造成本也越高，这无疑会增加电视制造厂商的生产成本；二是从视频处理芯片方面，采用图像增强技术来提升画质，弥补显示器件固有的不足，从而提升平板电视的显示效果[1]。在当今成本制胜的市场环境下，国内电视制造厂家不得不采用量大面广的中低端平板显示屏，所以平板电视产品只能通过视频处理芯片的图像增强技术来提升画质，从而提高产品的性价比，满足人们的需求。 1 图像增强技术在电视中的应用 平板电视实现彩色图像重现的过程中，视频信号本身、A/D转换、图像缩放及电路上信号传输等过程，都有可能对画质产生负面的影响，特别在图像处理与控制电路方面，不同厂家提供的方案可能会产生不同的图像处理效果，对电视图像画质可能有着不同程度的削弱[2]。 TV、高清分量信号、HDMI等外部视频信号通过视频解码芯片转换成数字信号，然后送到图像处理与控制电路中处理，图像处理器集成有图像隔/逐行处理、比例放大或缩小、OSD控制、MCU等功能模式。通过图像处理与控制电路对图像进行各种处理后，数字图像被转换成能够适合屏幕显示的数据格式。由低压差分信号（LVDS）送到平板显示屏显示。在图像处理器中引入图像增强技术，既可以改善图像处理过程中的降质，又可以根据显示器的一些特性作反向处理，比如反伽玛校正[3]等来改善平板电视的显示效果。文章介绍了几种常用的图像增强技术在电视产品中的应用，下面对这几项图像增强技术进行简要的分析。 1.1 DCTI/DLTI 为了增强系统的瞬态响应，弥补信号在传输过程中的损失，目前高端的视频
实验二图像增强 一、实验目的 1、了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识。 2、学会对图像直方图的分析。 3、掌握直接灰度变换的图像增强方法。 4、掌握直方图均衡化。 5、采用均值滤波、中值滤波实现图像平滑。 6、采用梯度方法、拉普拉斯算子、Sobel 算子和 Prewitt 算子实现图像锐化。 二、实验原理及知识点 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，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。图像增强技术主要有直接灰度尺度变换、直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理等。 1、灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。
在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理。若假定原图像f(x, y)的灰度范围为［a, b］，希望变换后图像 g(x, y)的灰度范围扩展至［c, d］，则线性变换可表示为： g(x,y)=[ f (x, y)? a]+ c 2、直方图变换 直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 依据定义，在离散形式下，用r k代表离散灰度级，用p r(r k)代表p r(r)，并且有下式成立： 式 中 ：n k为图像中出现r k级灰度的像素数，n是图像像素总数，而n k/n即为频数。 n j s k= T (r k)=∑ =∑ p r(r j) 0≤ r j≤1 k = 0,1,...,l ?1 n P r(r k) =n k 0 ≤ r k≤ 1 k = 0,1,2,...,l?1 n a b c d - -
2012年 12月 第 4期 数字图像处理技术的研究现状与发展方向孔大力崔洋 (山东水利职业学院 , 山东日照 276826 摘要 :随着计算机技术的不断发展 , 数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。 关键词 :数字图像处理 ; 特征提取 ; 分割 ; 检索 引言 图像是指物体的描述信息 , 数字图像是一个物体的数字表示 , 图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理 , 它是一门新兴的应用学科 , 其发展速度异常迅速 , 应用领域极为广泛。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代 , 图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业 , 对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大 , 而计算机运行处理速度相对较慢 , 这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高 , 运行速度大大提高 , 价格迅速下降 , 图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机 , 为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计 , 在人类获取的信息中 , 视觉信息占 60%, 而图像正是人类获取
信息的主要途径 , 因此 , 和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的 一般而言 , 对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的 [1]: (1提高图像的视感质量 , 以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声 , 改变图像中的亮度和颜色 , 增强图像中的某些成分与抑制某些成分 , 对图像进行几何变换等 , 从而改善图像的质量 , 以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2提取图像中所包含的某些特征或特殊信息 , 以便于计算机进行分析 , 例如 , 常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面 , 如频域特性、灰度 /颜色特性、边界 /区域特性、纹理特性、形状 /拓扑特性以及关系结构等。 (3对图像数据进行变换、编码和压缩 , 以便于图像的存储和传输。 2数字图像处理的方法 数字图像处理按处理方法分 , 主要有以下三类 , 即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理 [2]。 (1 图像到图像。图像到图像的处理 , 其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。 首先 , 各类图像系统中图像的传送和转换中 , 总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因 , 只将图像中感兴趣的特征有选择地突出 , 衰减次要信息 , 提高图像的可读性 , 增强图像中某些特征 , 使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如 , 对图像的灰度值进行修正 , 可以增强图像的对比度 ; 对图像进行平滑 , 可以抑制混入图像的噪声 ; 利用锐化技
数字图像增强技术项目可行性研究 分析报告
摘要 图像作为一种有效的信息载体，是人类获取和交换信息的主要来源。人类感知的外界信息80%以上是通过视觉得到的。因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。 图像增强是指按特定的需要采用特定方法突出图像中的某些信息，同时削弱或去除无关信息，或将原图转换成一种更适合人或机器进行分析处理的形式的图像处理方法。 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
目录 摘要 (1) Abstract ......................................................................................... 错误！未定义书签。第1章绪论. (1) 1.1 课题背景 (1) 1.2 图像增强的研究及发展现状 (3) 1.3 论文工作内容 (4) 本章小结......................................................................................... 错误！未定义书签。第二章图像增强的基本理论.. (5) 2.1 数字图像的基本理论 (5) 2.1.1数字图像的表示 (5) 2.1.2图像的灰度 (6) 2.1.3灰度直方图 (6) 2.2 数字图像增强概述 (7) 2.3 图像增强概述 (9) 2.3.1图像增强的定义 (9) 2.3.2常用的图像增强方法 (10) 2.4 图像增强流程图 (12)
摘要：图像增强处理技术是图像处理领域中一项基本的，也是很重要的技术，一直是图像处理领域中不可回避的研究课题。因为一幅图像总是可能受到各种因素的干扰影响，造成图像质量的下降。图像增强包含两个方面内容：一是消除噪声，二是增强(或保护)图像特征。对图像恰当增强，能使图像去噪的同时特征得到较好保护，使图像更加清晰明显，从而提供给我们准确的信息。常用的图像增强技术各有其特点和效果。 论文在介绍图像频域增强原理的基础上，在频域内通过对Butterworth低通滤波器增强方法进了研究，介绍了相关的理论和数学模型，并给利用MATLAB工具进行实现。通过各种滤波后图像比较，实验证明在质量较差的图像中，选择不同的滤波算法对图像的增强在准确性上均有不同。 关键词：图像增强；Butterworth低通滤波器；MATLAB
Abstract:I mage enhancement in image processing technology is a basic and very important technology, the field of image processing has been a research topic can not be avoided. Because an image is always possible interference by various factors, resulting in a decline in image quality. Image enhancement includes two aspects: First, eliminate the noise, the second is enhanced (or protected) image features. Appropriate image enhancement, image denoising can be well protected at the same time features, to make the image more clearly evident, thus providing us with accurate information. Commonly used image enhancement techniques have their own characteristics and effects. Paper, introducing the principle of image enhancement based on frequency domain, in the frequency domain through the Butterworth low-pass filter enhancement into the study, describes the relevant theoretical and mathematical models and tools to use MATLAB implementation. After filtering through a variety of image comparison, real proof of poor image quality, choose a different algorithm for image enhancement filter of accuracy are different. Key words:Image enhancement; Butterworth low-pass filter; MA TLAB.