数字图像增强对比研究分析.doc

数 字 信 号 处 理 课程设计报告 题目： 数字图像的增强处理对比研究 学院： 信息工程学院 专业： 通信工程 指导教师： 金星 指导时间: 2014年12月ppt美术指导和增强对比度均值滤波 1、背景 1 2、设计目的 3 3、设计原理 3 4、设计过程 4 5、实验代码及结果 4 5.1 MATLAB源程序 4 5.2 结果分析 8 6、实验体会及总结 8 7、参考文献 9 背景 1.数字图像处理（Digital Image Processing），就是利用数字计算机或者其他数字硬件，对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算，以提高图像的实用性。例如从卫星图片中提取目标物的特征参数，三维立体断层图像的重建等。总的来说，数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。 由于计算机处理能力的不断增强，数字图像处理学科在飞速发展的同时，也越来越广泛地向许多其他学科快速交叉渗透，使得图像作为信息获取以及信息的利用等方面也变得越来越重要。目前数字图像处理的应用越来越广泛，已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。 2.设计目的1.提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理方法。 2.熟悉掌握MATLAB语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。编程实现以下基本功能：1.能够对图像文件进行打开、保存、退出等功能操作；2.数字图像直方图的统计及绘制等；3.数字图像的增强处理功能：空域直方图均衡化、图像增强对比度，图像求反，均值滤波等； 可根据情况，自己选择一感兴趣的内容，进行功能实现、论文撰写。 3 原理分析 1．数字图像噪声 数字图像在图像获取集数字化过程，以及在数字图像传输的过程中，有可能会受到噪声干扰。图像传感器在获取图像中会受到环境和原件质量的影响，产生噪声。例如照相机照相时会受到光照影响。数字图像在传输过程中，由于传输信道回手到噪声干扰，也会产生噪声。 噪声有很多种类，例如：高斯噪声，瑞利噪声，椒盐噪声，指数分布噪声等等。本次课设讨论的是高斯噪声和椒盐噪声。 高斯噪声符合高斯分布，高斯噪声的产生源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声。其概率密度函数为： 椒盐噪声又称（双极）脉冲噪声，其概率密度函数为： ba,灰度级b在图像中将显示为一个亮点，灰度级a为一个暗点。椒盐噪声最主要表现在成像中的短暂停留中。 2.空间域图像增强 对噪声图片处理要使用图像增强的方法。图像增强技术是为了人类视觉系统的生理接受特点而设计一种改善图像的方法，处理图像，使其更适合于特定应用。图像增强的方法有空间域方法和频域方法。 本次课设使用的是空间域方法。空间域指图像平面本身，以图像像素直接处理为基础。空间域增强包括灰度变换，直方图处理，用算数、逻辑操作增强，空间滤波等。其中空间滤波包括平滑空间滤波器，锐化空间滤波器。平滑空间滤波器包括平滑线性滤波器和统计排序滤波器。本实验主要介绍滤波器中的一种即均值滤波 3.均值滤波 平滑线性滤波器，即为均值滤波，其输出是包含在滤波掩模邻域内像素的简单平均值。这种处理减小了图像灰度的尖锐变化，可以减噪，也会有灰度边缘模糊的负面效应。 一幅M×N的图像经过一个m×n（m和n是奇数）的加权平均值滤波器滤波的过程可由下式给出： 如下图2.1、2.2显示了两个3×3线性平滑滤波器： 1 1 1 1 1 1 1 1 1 图2.1空间均值滤波器 1 2 1 2 4 2 1 2 1 图2.2 加权平均滤波器 图2.1所有系数都相等的空间均值滤波器，又称为盒滤波器，设R是由掩膜定义的3×3邻域像素灰度的平均值，则： ，在滤波处理后，所有图像被9除。m×n掩膜应有等于1/mn的归一化常数。 图2.2所示的掩膜叫加权平均，一些像素比另一些像素更为重要，对于图2.2，掩膜中心位置的像素权值大一些，因此这一像素比较重要，其他像素不太重要。随着距中心距离的增加权值也在减小，这样设定可以减小平滑处理中的模糊。另外，掩膜中所有系数的和为16，很方便于计算机的实现。 4.增强对比度 4.设计过程 增强对比度实际是增强原图像的各部分的反差。实际中往往是通过原图中某两个灰度值之间的动态范围来实现的。 通过变换可以使原图的较高的和较低的灰度值的动态范围减小了，而原图在二者之间的动态范围增加了，从而其范围的对比度增加了。 对图像求反是将原来的