開題報告-陳乾new

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1、湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)全日制普通本科生畢業(yè)論文（設(shè)計）開題報告學(xué)生姓名陳乾學(xué)號201041919224年級專業(yè)及班級2010級信工二班指導(dǎo)教師及職稱何儒云教授學(xué)院東方科技學(xué)院20年月日畢業(yè)論文（設(shè)計）題目基于Matlab的圖像增強技術(shù)研究文獻(xiàn)綜述1．選題選題研究意義圖像作為自然界景物的客觀反映，是人類感知世界的視覺基礎(chǔ)，也是人類獲取信息、表達(dá)信息和傳遞信息的重要手段。據(jù)統(tǒng)計，人類獲得的信息大約75%是以圖像的形式，通過視覺系統(tǒng)獲得的。圖像時人類重要的信息源，“百聞不如一見”、“眼見為實”即時圖像對于人類重要性的簡明概括。圖像是物體透射或反射的光信息，通過人的視覺系統(tǒng)接受后，

2、在大腦中形成的印象或認(rèn)識，是自然景物的客觀反映。一般來說，凡是能為人類視覺系統(tǒng)所感知的有形信息，或人們心目中的有形想象都統(tǒng)稱為圖像。圖像作為一種有效的信息載體，是人類獲取和交換信息的主要來源。實踐表明，人類感知的外界信息，80%以上是通過視覺得到的。然而，在一般情況下，經(jīng)過圖像的傳送和轉(zhuǎn)換，如成像、復(fù)制、掃描、傳輸和顯示等，經(jīng)常會造成圖像質(zhì)量的下降，即圖像失真。在攝影時由于光照條件不足或過度，會使圖像過暗或過亮；光學(xué)系統(tǒng)的失真、相對運動、大氣流動等都會使圖像模糊，傳輸過程中會引入各種類型的噪聲。總之輸入的圖像在視覺效果和識別方便性等方面可能存在諸多問題，這類問題不

3、妨統(tǒng)稱為質(zhì)量問題。因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。所謂圖像處理，就是通過某些數(shù)學(xué)運算對圖像信息進(jìn)行加工和處理，以滿足人的視覺心理和實際應(yīng)用需求。圖像增強是圖像處理的一個重要環(huán)節(jié)，在整個圖像處理過程中起著承前啟后的重要作用。圖像增強處理技術(shù)一直是圖像處理領(lǐng)域一類非常重要的基本圖像處理技術(shù).圖像增強是采用一些技術(shù)手段,有選擇地突出圖像中感興趣的特征或抑制圖像中某些不需要的特征,使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量,加強圖像判讀和識別效果.圖像增強不考慮圖像質(zhì)量下降的原因,只將圖像中感興趣的特征有選擇的突出,而衰減不需要的特征,它的目的主要是提高圖像

4、的視覺質(zhì)量或凸現(xiàn)某些特征信息,使得處理后的圖像對某些特定的應(yīng)用比原來的圖像更加有效.因此此類圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)、遙感、微生物、刑偵以及軍事等諸多科研和應(yīng)用領(lǐng)域?qū)υ紙D像的模式識別、目標(biāo)檢測等起著重要作用。2．國內(nèi)外研究現(xiàn)狀圖像處理技術(shù)始于20世紀(jì)60年代，由于當(dāng)時圖像存儲成本高，處理設(shè)備造價高，因而其應(yīng)用面很窄。1964年美國加州理工學(xué)院的噴氣推進(jìn)實驗室，首次對徘徊者7號太空飛船發(fā)回的月球照片進(jìn)行了處理，得到了前所未有的清晰圖像，這標(biāo)志著圖像處理技術(shù)開始得到實際應(yīng)用。70年代進(jìn)入發(fā)展期，出現(xiàn)了CT和衛(wèi)星遙感圖像，對圖像處理的發(fā)展起到了很好的促進(jìn)作用。80年代進(jìn)入普

5、及期，此時微機(jī)己經(jīng)能承擔(dān)起圖形圖像處理的任務(wù)。VLSI的出現(xiàn)更使得處理速度大大提高，其造價也進(jìn)一步降低，極大的促進(jìn)了圖像處理系統(tǒng)的普及和應(yīng)用。90年代是圖像處理技術(shù)實用化時期，圖像處理的信息量巨大，對處理的速度要求極高。21世紀(jì)的圖像處理技術(shù)要向高質(zhì)量化方面發(fā)展，實現(xiàn)圖像的實時處理，采用數(shù)字全息技術(shù)使圖像包含最為完整和豐富的信息，實現(xiàn)圖像的智能生成、處理、理解和識別。圖像增強是圖像處理的基本內(nèi)容之一。圖像增強是指按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時，削弱或去除某些不需要的信息的處理方法。其主要目的是使處理后的圖像對某種特定的應(yīng)用，比原始圖像更適合，處理的結(jié)果

6、使圖像更適合于人的視覺特性或機(jī)器的識別系統(tǒng)。圖像增強可歸納為兩方面[6]:(1)消除噪聲;(2)邊緣增強和結(jié)構(gòu)信息的保護(hù)。圖像增強的過程往往也是一個矛盾的過程:圖像增強希望既去除噪聲又增強邊緣。但是，增強邊緣的同時會同時增強噪聲，而濾去噪聲又會使邊緣在一定程度上模糊，因此，在圖像增強的時候，往往是將這兩部分進(jìn)行折中，找到一個好的代價函數(shù)達(dá)到需要的增強目的7]。傳統(tǒng)的圖像增強算法在確定轉(zhuǎn)換函數(shù)時常是基于整個圖像的統(tǒng)計量，如:ST轉(zhuǎn)換，直方圖均衡，中值濾波，微分銳化，高通濾波等等。這樣對應(yīng)于某些局部區(qū)域的細(xì)節(jié)在計算整幅圖的變換時其影響因為其值較小而常常被忽略掉，從而局

7、部區(qū)域的增強效果常常不夠理想，噪聲濾波和邊緣增強這兩者的矛盾較難得到解決。目前，許多新的增強算法都充分利用了周圍鄰域這一重要的信息，形成了很多局部處理的灰度調(diào)整算法，該方法主要利用了鄰域的統(tǒng)計特性[8]。自適應(yīng)增強的研究主要集中在以下三大類增強算法:1.既能平滑又能保護(hù)邊緣的自適應(yīng)濾波器。自適應(yīng)濾波的基本思想是濾波器數(shù)可根據(jù)像素所在的鄰域情況而自適應(yīng)選取，也可描述為加權(quán)平均濾波器。(1)在提高算法的抗噪性能方面，文獻(xiàn)[9]介紹了幾種方法。這些方法可以較好的平滑噪聲區(qū)域，并能保護(hù)較顯著的邊緣，但對圖像細(xì)節(jié)的保護(hù)較差。(2)在提高算法的細(xì)節(jié)保護(hù)能力方面，saint-M

8、arc利用