新编确认稿数字图像增强技术项目应用可行性研究分析报告.docx
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新编确认稿数字图像增强技术项目应用可行性研究分析报告
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
第1章绪论
在网络发展迅速的.今天,Google可以搜索到与“image”一词有关的.内容有五千多万条,然而,“image”至今还没有一个精确的.定义’.甚至在webster词典中,“图像(image)”被等同于“图形(picture)”,被模糊的.定义为“一种对绘画或摄影的.简单表示”‘.人类对于图像的.认识和利用还停留在一个较低的.层次,对于图像处理技术甚至图像定义本身还需要更多更深入的.研究[1]’.
1.1课题背景
数字图像处理技术是20世纪60年代随着计算机技术和VLS(VeryLargeScaleIntegrator}的.发展而产生、发展和不断成熟起来的.一个新兴技术领域,它在理论上和实际应用中都取得了巨大的.成就[1]’.
视觉是人类最重要的.感知手段,图像又是视觉的.基础’.早期图像处理的.目的.是改善图像质晕,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’.首次获得成功应用的.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.几千张月球照片进行图像处理,如:
几何校正、灰度变换、去除噪声,并考虑了太阳位和月球环境的.影响,由计算机成功地绘出月球表面地图,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,获得月球的.地形图、彩色图及全景镶嵌图,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.宇航空间技术探测研究中,数字图像处理技术都发挥巨大的.作用[11]’.
数字图像处理技术取得的.另一个巨大成就是在医学上’.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(ComputerTomograph)’CT的.基本方法是根据人的.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被授予诺贝尔奖,以表彰它对人类做出的.划时代贡献’.
从20世纪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,数字图像处理技术向更高、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,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,取得了不少的.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.视觉计算理沦,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的.主导思想[3]’.
20世纪80年代末期,人们开始将其应用于地理信息系统,研究海图的.自动读入、自动生成方法’.数字图像处理技术的.应用领域不断拓展’.
数字图像处理技术的.大发展是从20世纪90年代初开始的.’.自1986年以来,小波理论和变换方法迅速发展,它克服r傅里叶分析不能用于局部分析等方面的.不足之处,被认为是调和分析半个世纪以来工作之结晶’.Ma11at于1988年有效地将小波分析应用于图像分解和重构’.小波分析被认为是信号,图像分析在数学方法上的.重大突破’.随后数字图像处理技术迅猛发展,到目前为止,图像处理在图像通讯、办公自动化系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域的.应用越来越多’.
进入21世纪,随着计算机技术的.迅猛发展和相关理论的.不断完善,数字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、生物医学、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等’.该技术成为一门引人注目、前景远大的.新学科’.
1.2图像增强的.研究及发展现状
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至根本无法分辨的.原始图像处理成清晰的.富含大量有用信息的.可使用图像,有效地去除图像中的.噪声、增强图像中的.边缘或其他感兴趣的.区域,从而更加容易对图像中感兴趣的.目标进行检测和测量[4]’.处理后的.图像是否保持原状已经是无关紧要的.了,不会因为考虑到图像的.一些理想形式而去有意识的.努力重现图像的.真实度’.图像增强的.目的.是增强图像的.视觉效果,将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的.形式’.它一般要借助人眼的.视觉特性,以取得看起来较好地视觉效果,很少涉及客观和统一的.评价标准’.增强的.效果通常都与具体的.图像有关系,靠人的.主观感觉加以评价[6]’.
图像增强处理的.应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片的.处理等领域’.如对x射线图片、CT影像、内窥镜图像进行增强,使医生更容易从中确定病变区域,从图像细节区域中发现问题;对不同时间拍摄的.同一地区的.遥感图片进行增强处理,侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现;在煤矿工业电视系统中采用增强处理来提高工业电视图像的.清晰度,克服因光线不足、灰尘等原因带来的.图像模糊、偏差等现象,减少电视系统维护的.工作量’.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[5]’.
在图像处理过程中,图像增强是十分重要的.一个环节’.本文的.主要内容就是围绕图像增强部分的.一些基本理论和算法而展开’.基于MATLAB的.图像增强算法研究’.
1.3论文工作内容
图像增强的.过程往往也是一个矛盾的.过程:
图像增强既希望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.’.
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’.常用的.一些图像增强方法是学习图像增强的.基础,至今它们对于改善图像质量仍发挥着重要的.作用’.本文着重研究了这些增强方法对图像进行增强处理,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.适用场合,并对其图像增强方法进行性能评价’.
全文共分六章,具体安排如下’.
第一章引言’.介绍图像增强技术的.课题背景和意义、本文的.研究内容’.
第二章图像增强的.基本理论’.阐述图像增强中用到的.有关数字图像的.一些基本概念;概述常用的.一些图像增强方法及其特点,如灰度变换、直方图均衡化’.
第三章图像增强方法与原理’.针对图像增强过程中遇到的.问题,提出相应的.解决方法’.
第四章图像增强算法与实现’.
最后是总结与致谢,论文的.结尾附有源程序代码’.
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(2-D)的.,一幅图像可以用一个2-D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0<
<1’.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2.1a为原图像b为a的.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’.
(图要自己画)
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,图像处理在图像通讯、办公自动化系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域的.应用越来越多’.但就国内的.情况而言,应用还是很不普遍,人们主要忙于从事于理论研究,诸如探索图像压缩编码等,而对于将成熟技术转化为生产力方面认识还远远不够’.California大学的.Tonychen教授认为,目前国际上最常用的.三种图像处理框架是:
基于变换的.图像处理框架;基于偏微分方程(PDE)的.图像处理框架;基于统计学的.图像处理框架’.其中基于变换的.图像处理框架主要在实现图像压缩上有优势,而基于偏微分方程(PDE)的.图像处理框架在图像的.噪声去除、边缘提取、图像分割上有优势’.事实上,除了这三种工具以外,数学形态学、神经网络等学科在图像去噪及图像分割方面也存在特有的.优势[10]’.
2.3图像增强概述
2.3.1图像增强的.定义
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.信息的.处理方法,也是提高图像质量的.过程[9]’.图像增强的.目的.是使图像的.某些特性方面更加鲜明、突出,使处理后的.图像更适合人眼视觉特性或机器分析,以便于实现对图像的.更高级的.处理和分析’.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.[10]’.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’.
2.3.2常用的.图像增强方法
图像增强可分成两大类:
频率域法和空间域法’.前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的.信号增强’.采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的.噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的.图片变得清晰’.具有代表性的.空间域算法有局部求平均值法和中值滤波(取局部邻域中的.中间像素值)法等,它们可用于去除或减弱噪声[9]’.
图像增强的.方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据,有选择地突出图像中感兴趣的.特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的.特征,使图像与视觉响应特性相匹配’.在图像增强过程中,不分析图像降质的.原因,处理后的.图像不一定逼近原始图像’.图像增强技术根据增强处理过程所在的.空间不同,可分为基于空间域的.算法和基于频率域的.算法两大类’.基于空间域的.算法处理时直接对图像灰度级做运算;基于频率域的.算法是在图像的.某种变换域内对图像的.变换系数值进行某种修正,是一种间接增强的.算法[9]’.
基于空间域的.算法分为点运算算法和邻域去噪算法’.点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等,目的.或使图像成像均匀,或扩大图像动态范围,扩展对比度’.邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种’.平滑一般用于消除图像噪声,但是也容易引起边缘的.模糊’.常用算法有均值滤波、中值滤波’.锐化的.目的.在于突出物体的.边缘轮廓,便于目标识别’.常用算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等[9]’.
(1)直方图均衡化
有些图像在低值灰度区间上频率较大,使得图像中较暗区域中的.细节看不清楚’.这时可以通过直方图均衡化将图像的.灰度范围分开,并且让灰度频率较小的.灰度级变大,通过调整图像灰度值的.动态范围,自动地增加整个图像的.对比度,使图像具有较大的.反差,细节清晰’.
(2)对比度增强法
有些图像的.对比度比较低,从而使整个图像模糊不清’.这时可以按一定的.规则修改原来图像的.每一个像素的.灰度,从而改变图像灰度的.动态范围’.
(3)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[9]’.
(4)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.[10]’.
2.4图像增强流程图
图2-1图像增强流程图
本章小结
对图像增强基本理论进行了阐述,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.信息的.处理方法,也是提高图像质量的.过程’.图像增强可分成两大类:
频率域法和空间域法’.本章对图像增强的.基本理论进行了逐步分析,阐明了图像的.增强方法的.种类及常用的.几种方法’.
第三章图像增强方法与原理
3.1图像变换
人与电脑对事物的.理解是不同的.,对于人来说,文字信息要比图像信息抽象,但是对于电脑来说,图像信息要比文字信息抽象’.因此,对于计算机来说,要对图像进行处理,并不是一件容易的.事情’.为了快速有效的.对图像进行处理和分析,我们通常都需要对图像进行一些变换,把原来的.图像信息变为另一张形式,使计算机更容易理解、处理和分析’.这种变换就是所谓的.图像变换’.
图像变换是指图像的.二维正交变换,它在图像增强、复原、编码等方面有着广泛的.应运’.如傅立叶变换后平均值正比于图像灰度的.平均值,高频分量则表明了图像中目标边缘的.强度和方向,利用这些性质可以从图像中抽取出特征;又如在变换域中,图像能量往往集中在少数项上,或者说能量主要集中在低频分量上,这时对低频成分分配较多的.比特数,对高频成分分配较少的.比特数,即可实现图像数据的.压缩编码’.
3.1.1离散图像变换的.一般表达式
对于二维离散函数
x=0’1’2’…’M-1;y=0’1’2’…’N-1(3.1)
有变换对
(3.2)
u=0,1,2,…,M-1v=0,1,2,…,N-1
(3.3)
x=0,1,2,…,M-1y=0,1,2,…,N-1
变换核可分离的.离散图像变换表示为:
(3.4)
如此,二维离散变换就可以用两次一维变换实现’.
3.1.2离散沃尔什变换
由于傅立叶变换的.变换核由正弦余弦函数组成,运算速度受影响’.要找另一种正交变换,要运算简单且变换核矩阵产生方便’.WalshTransform矩阵简单,只有1和-1,矩阵容易产生,有快速算法[1]’.
一维离散沃尔什变换
假如N=2
,则离散f(x)(x=0’1’2’…’N-1)的.沃尔什变换
u=0,1,2,…,N-1(3.5)
x=0,1,2,…,N-1(3.6)
二维离散沃尔什变换
(3.7)
(u=0’1’2…’M-1v=0’1’2…’N-1)
(3.8)
(x=0’1’2…’M-1y=0’1’2…’N-1)
这里假定了M=2
,N=2
从上式可知,反正变换核具有可分离性,即
(3.9)
所以,二维离散沃尔什变换可由两次变换来实现’.
3.2灰度变换
灰度变换可使图像动态范围增大,对比度得到扩展,使图像清晰、特征明显,是图像增强的.重要手段之一’.它主要利用点运算来修正像素灰度,由输入像素点的.灰度值确定相应输出点的.灰度值,是一种基于图像变换的.操作’.灰度变换不改变图像内的.空间关系,除了灰度级的.改变是根据某种特定的.灰度变换函数进行之外,可以看作是“从像素到像素”的.复制操作’.基于点运算的.灰度变换可表示为[1]:
(3.10)
其中T被称为灰度变换函数,它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的.转换关系’.一旦灰度变换函数确定,该灰度变换就被完全确定下来’.
灰度变换包含的.方法很多,如逆反处理、阈值变换、灰度拉伸、灰度切分、灰度级修正、动态范围调整等’.虽然它们对图像的.处理效果不同,但处理过程中都运用了点运算,通常可分为线性变换、分段线性变换、非线性变换’.
3.2.1线性变换
假定原图像f(x’y)的.灰度范围为[a’b],变换后的.图像g(x’y)的.灰度范围线性的.扩展至[c’d],如图3.11所示’.则对于图像中的.任一点的.灰度值P(x’y),变换后为g(x’y),其数学表达式如下所示[1]’.
(3.11)
若图像中大部分像素的.灰度级分布在区间[a’b]内,maxf为原图的.最大灰度级,只有很小一部分的.灰度级超过了此区间,则为了改善增强效果,可以令
(3.12)
在曝光不足或过度的.情况下,图像的.灰度可能会局限在一个很小的.范围内,这时得到的.图像可能是一个模糊不清、似乎没有灰度层次的.图像’.采用线性变换对图像中每一个像素灰度作线性拉伸,将有效改善图像视觉效果’.
3.2.2分段线性变换
为了突出图像中感兴趣的.目标或灰度区间,相对抑制不感兴趣的.灰度区间,可采用分段线性变换,它将图像灰度区间分成两段乃至多段分别作线性变换’.进行变换时,把0-255整个灰度值区间分为若干线段,每一个直线段都对应一个局部的.线性变换关系’.如图3.1所示,为二段线性变换,(a)为高值区拉伸,(b)为低值区拉伸[9]’.
(自己画)
图3.1二段线性变换
3.2.3非线性变换
非线性变换就是利用非线性变换函数对图像进行灰度变换,主要有指数变换、对数变换等’.
指数变换,是指输出图像的.像素点的.灰度值与对应的.输入图像的.像素灰度值之间满足指数关系,其一般公式为[1]:
(3.13)
其中b为底数’.为了增加变换的.动态范围,在上述一般公式中可以加入一些调制参数,以改变变换曲线的.初始位置和曲线的.变化速率’.这时的.变换公式为:
(3.14)
式中a,b,c都是可以选择的.参数,当f(x’y)=a时,g(x’y)=0,此时指数曲线交于X轴,由此可见参数a决定了指数变换曲线的.初始位置参数c决定了变换曲线的.陡度,即决定曲线的.变化速率’.指数变换用于扩展高灰度区,一般适于过亮的.图像’.
对数变换,是指输出图像的.像素点的.灰度值与对应的.输入图像的.像素灰度值之间为对数关系,其一般公式为:
(3.15)
其中
表示以10为底,也可以选用自然对数
‘.为了增加变换的.动态范围,在上述一般公式中可以加入一些调制参数,这时的.变换公式为:
(3.16)
式中a,b,c都是可以选择的.参数,式中f(x’y)+1是为了避免对0求对数,确保
‘.当f(x’y)=0时,
,则y=a,则a为Y轴上的.截距,确定了变换曲线的.初始位置的.变换关系,b、c两个参数确定变换曲线的.变化速率’.对数变换用于扩展低灰度区,一般适用于过暗的.图像’.
3.3直方图变换
3.3.1直方图修正基础
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