圖像局部增強(qiáng)算法研究

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1、分類號(hào)：ＴＰ３９１．４１密級(jí)：＾碩±研究生學(xué)位論文圖像局部增強(qiáng)算法研究專業(yè)：應(yīng)用數(shù)學(xué)研究方向：數(shù)字圖像處理研究生：周啟雙指導(dǎo)教師：孫玉秋教授論文起止日期：２０１４年９月至２０１６年４月：：ＴＰ３９１．４１密級(jí)分類號(hào)＠碩±研巧生學(xué)位論文圖像局部增強(qiáng)算法研究專業(yè)；應(yīng)用數(shù)學(xué)研巧方向：數(shù)字圖像處理—？，研究生：周啟雙指導(dǎo)教師；孫玉秋教授４２０１６年４月論文起止日期：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一一圖像增強(qiáng)是國(guó)像處理領(lǐng)域中最常用的技術(shù)之，是圖像預(yù)處理過(guò)程的個(gè)重要環(huán)節(jié)。本文從圖像局部増強(qiáng)處理Ｗ及局部濾波去噪的基本算法和理論出發(fā)，針對(duì)増強(qiáng)圖像的局部區(qū)域化及常見(jiàn)的脈沖噪聲圖像展開(kāi)。對(duì)増強(qiáng)圖像局部細(xì)節(jié)的算法及對(duì)基于灰度變換和直方圖修正法的的増強(qiáng)方法進(jìn)行研究學(xué)習(xí)、比較，分析了各自的優(yōu)缺點(diǎn)。分別研究圖像局部區(qū)域增強(qiáng)，局部直方圖統(tǒng)計(jì)局部對(duì)比度増強(qiáng)，提出了兩種圖像局部增強(qiáng)的改進(jìn)算法一。圖像去噪是圖像處理中項(xiàng)應(yīng)用最廣泛最其作用是為了提高信噪比?；A(chǔ)的技術(shù)，突出圖像的期望特

4、征本文對(duì)常用的去噪，一一一算法作了進(jìn)歩的研巧，提出了種改進(jìn)的中值濾波算法，它是種基于噪聲點(diǎn)檢測(cè)濾波去噪増強(qiáng)算法。具體內(nèi)容如下：１．基于局部直方圖増強(qiáng)圖像的算法研究。該算法是在圖像局部増強(qiáng)結(jié)合局部直方圖規(guī)定化的基礎(chǔ)上提出的，簡(jiǎn)單實(shí)用，增強(qiáng)圖像局部區(qū)域的同時(shí)提升圖像對(duì)比度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法較常用的局部圖像増強(qiáng)效果更優(yōu)，増強(qiáng)了圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)兼顧到圖像的對(duì)比度。２．基于直方圖統(tǒng)計(jì)的局部對(duì)比度増強(qiáng)算法。該改進(jìn)算法是在局部均值和局部標(biāo)準(zhǔn)差増強(qiáng)算法基礎(chǔ)上提出的，該算法涉及的

5、增強(qiáng)系數(shù)隨圖像直方圖統(tǒng)計(jì)值動(dòng)態(tài)變化，主要為了増強(qiáng)圖像局部區(qū)域，提高該區(qū)域?qū)Ρ榷?，凸顯局部細(xì)節(jié)。該算法為局部自適應(yīng)増強(qiáng)，達(dá)到增強(qiáng)圖像局部區(qū)域，能夠自適應(yīng)調(diào)整増強(qiáng)系數(shù)和相關(guān)參數(shù)的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該改進(jìn)算法較傳統(tǒng)的局部對(duì)比度増強(qiáng)算法具有更好的増強(qiáng)效果，增強(qiáng)圖像灰度較暗區(qū)域，同時(shí)保證圖像較亮區(qū)域灰度不變，達(dá)到増強(qiáng)圖像局部細(xì)節(jié)的目的。３．圖像局部濾波去噪増強(qiáng)算法，。該改進(jìn)算法在自適應(yīng)中值濾波基礎(chǔ)上提出一自適應(yīng)中值濾波去噪算法是種新的基于噪聲點(diǎn)檢測(cè)，該算法對(duì)噪聲點(diǎn)檢測(cè)，基

6、于檢測(cè)結(jié)果制定合適的閩值，運(yùn)用自適應(yīng)中值濾波去除脈沖噪聲。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法進(jìn)行濾波去噪時(shí)效果非常明濕，保持圖像細(xì)節(jié)的能力又略優(yōu)于自適應(yīng)中值濾波。關(guān)鍵詞：圖像處理，局部增強(qiáng)，直方圖，局部均值，局部標(biāo)準(zhǔn)差，濾波去噪，點(diǎn)檢測(cè)，閥值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