基于Retinex理论的草地图像增强算法研究

图像增强算法综述

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.360docs.net/doc/e513819838.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

图像去雾设计报告

课程设计——图像去雾 一、设计目的 1、通过查阅文献资料，了解几种图像去雾算法，； 2、理解和掌握图像直方图均衡化增强用于去雾的原理和应用； 3、理解和掌握图像退化的因素，设计图像复原的方法； 4、比较分析不同方法的效果。 二、设计内容 采用针对的有雾图像，完成以下工作： 1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图； 2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像； 3、分析实验效果； 4、写出具体的处理过程，并进行课堂交流展示。 三、设计要求 1、小组合作完成； 2、提交报告（*.doc）、课堂交流的PPT（*.ppt）和源代码。

四、设计原理 （一）图像去雾基础原理 1、雾霭的形成机理 雾实际上是由悬浮颗粒在大气中的微小液滴构成的气溶胶，常呈现乳白色，其底部位于地球表面，所以也可以看作是接近地面的云。霭其实跟雾区别不大，它的一种解释是轻雾，多呈现灰白色，与雾的颜色十分接近。广义的雾包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的要求。在雾的影响下，经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。 2、图像去雾算法 图像去雾算法可以分为两大类：一类是图像增强；另一类是图像复原。图1-1介绍了图像去雾算法的分类: 图1-1 去雾算法分类 从图像呈现的低亮度和低对比度的特征考虑，采用增强的方法处理，即图像增强。比较典型的有全局直方图均衡化，同态滤波，Retinex 算法，小波算法等等。 基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析，实现场景复原，即图像复原。运用最广泛、

基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现-附matlab实现源代码

本文主要介绍基于Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。并通过编写两个程序来实现图像的去雾功能。 1 Rentinex理论 Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Human Visual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land（埃德温?兰德）于1971年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论的基本容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retinex理论是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。 根据Edwin Land提出的理论，一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像：反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y)，其原理示意图如图8.3-1所示。 图-1 Retinex理论示意图 对于观察图像S中的每个点(x,y)，用公式可以表示为： S(x,y)=R(x,y)×L(x,y) （1.3.1） 实际上，Retinex理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R，也就是去除了入射光L的性质从而得到物体原本该有的样子。 2 基于Retinex理论的图像增强的基本步骤 步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离，即： S＇(x, y)=r(x, y)+l(x, y)=log(R(x, y))+log(L(x, y))； 步骤二：用高斯模板对原图像做卷积，即相当于对原图像做低通滤波，得到低通滤波后的图像D(x,y)，F（x, y）表示高斯滤波函数： D(x, y)=S(x, y) *F（x, y）； 步骤三：在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G （x, y）：

基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现附matlab实现源代码

基于ｍaｔｌab的图像去雾算法详细讲解与实现-附ｍaｔｌａb 实现源代码

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本文主要介绍基于Retiｎex理论的雾霭天气图像增强及其实现。并通过编写两个程序来实现图像的去雾功能。 1Rentinex理论 Retinex(视网膜“Ｒｅｔina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Hｕman Viｓual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Ｅdｗin Ｌand(埃德温?兰德）于1９7１年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Ｒeｔｉnex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波(红)、中波（绿）和短波（蓝)光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的;物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retｉｎex理论是以色感一致性（颜色恒常性)为基础的。 根据Eｄwin Lanｄ提出的理论,一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像:反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y),其原理示意图如图8.3－1所示。 图-1 Retinｅx理论示意图 对于观察图像S中的每个点(ｘ,y）,用公式可以表示为:? S(ｘ,y）＝R(x，y)×Ｌ(x，y) （1.3．1）实际上，Retinｅx理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R，也就是去除了入射光Ｌ的性质从而得到物体原本该有的样子。 2 基于Reｔｉｎｅｘ理论的图像增强的基本步骤 步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离，即: S'(x，ｙ)=r(ｘ，y)+ｌ(ｘ, ｙ)＝ｌog(Ｒ(ｘ，y))+lｏｇ(Ｌ(x, ｙ))； 步骤二:用高斯模板对原图像做卷积，即相当于对原图像做低通滤波,得到低通滤波后的图像D（x,y）,F(x, y）表示高斯滤波函数： Ｄ（ｘ，y)＝Ｓ(x, y) *F（x, y)； 步骤三:在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G （x,ｙ）: G(ｘ,y)=S＇(ｘ, y)－log(D(ｘ, ｙ)) ;

图像增强研究现状

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

图像增强方法的研究

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)

基于retinex的图像去雾算法

I=imread('1.jpg'); R = I(:, :, 1); G = I(:, :, 2); B = I(:, :, 3); R0 = double(R); G0 = double(G); B0 = double(B); [N1, M1] = size(R); Rlog = log(R0+1); Rfft2 = fft2(R0); sigma1 = 128; F1 = fspecial('gaussian', [N1,M1], sigma1); Efft1 = fft2(double(F1)); sigma2 = 256; F2 = fspecial('gaussian', [N1,M1], sigma2); Efft2 = fft2(double(F2)); sigma3 = 512; F3 = fspecial('gaussian', [N1,M1], sigma3); Efft3 = fft2(double(F3)); DR0 = Rfft2.* Efft1; DR = ifft2(DR0); DRlog = log(DR +1); Rr1 = Rlog - DRlog; DR0 = Rfft2.* Efft2; DR = ifft2(DR0); DRlog = log(DR +1); Rr2 = Rlog - DRlog; DR0 = Rfft2.* Efft3; DR = ifft2(DR0); DRlog = log(DR +1); Rr3 = Rlog - DRlog; Rr = (Rr1 + Rr2 +Rr3)/3; a = 125; II = imadd(R0, G0); II = imadd(II, B0); Ir = immultiply(R0, a); C = imdivide(Ir, II); C = log(C+1); Rr = immultiply(C, Rr); EXPRr = exp(Rr); MIN = min(min(EXPRr)); MAX = max(max(EXPRr)); EXPRr = (EXPRr - MIN)/(MAX - MIN); EXPRr = adapthisteq(EXPRr); Glog = log(G0+1); Gfft2 = fft2(G0); DG0 = Gfft2.* Efft1;

图像增强研究现状

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

图像去雾霭算法及其实现..

图像去雾霭算法及其实现 电气工程及其自动化 学生姓名杨超程指导教师李国辉 摘要雾霭等天气条件下获得的图像，具有图像不清晰，颜色失真等等一些图像退化的现象，直接影响了视觉系统的发挥。因此，为了有效的改善雾化图像的质量，降低雾霭等天气条件下造成户外系统成像的影响，对雾霭图像进行有效的去雾处理显得十分必要。 本设计提出了三种图像去雾算法，一种是基于光照分离模型的图像去雾算法；一种是基于直方图均衡化的图像去雾算法；还有一种是基于暗原色先验的图像去雾算法。并在MATLAB的基础上对现实生活的图像进行了去雾处理，最后对不同的方法的处理结果进行了简要的分析。 关键词：图像去雾光照分离直方图均衡化暗原色先验

Algorithm and its implementation of image dehazing Major Electrical engineering and automation Student Yang Chaocheng Supervisor Li Guohui Abstract Haze weather conditions so as to obtain the image, the image is not clear, the phenomenon of color distortion and so on some image degradation, directly influence the exertion of the visual system. Therefore, in order to effectively improve the atomization quality of the image, reduce the haze caused by outdoor weather conditions such as imaging system, the influence of the haze image effectively it is necessary to deal with the fog. This design introduced three kinds of algorithms of image to fog, a model is based on the separation of light image to fog algorithm; One is the image to fog algorithm based on histogram equalization; Another is based on the dark grey apriori algorithms of image to fog. And on the basis of MATLAB to the real life to deal with the fog, the image of the processing results of different methods are briefly analyzed. Key words:Image to fog Light separation histogram Dark grey

基于matlab的数字图像增强算法研究与实现

基于matlab的数字图像增强算法研究与实现 摘要图像在获取和传输过程中，会受到各种噪声的干扰，使图像退化质量下降，对分析图像不利。图像的平滑或去噪一直是数字图像处理技术中的一项重要工作。为此，论述了在空间域中的各种数字图像平滑技术方法。 关键字：数字图像；图像增强；平滑处理

目录 第一章、概述 2 1.1 图像平滑意义 2 1.2图像平滑应用 2 1.3噪声模 型 (3) 第二章 、图像平滑方法 5 2.1 空域低通滤波 5 2.1.1 均值滤波器 6 2.1.2 中值滤波器 6 2.2 频域低通滤波 7 第三章、图像平滑处理与调试 9 3.1 模拟噪声图像 9 3.2均值滤波法 11 3.3 中值滤波法 14 3.4 频域低通滤波法 17 第四章、总结与体会 19 参考文献 20 第一章、概述 1.1图像平滑意义 图像平滑（S m o o t h i n g）的主要目的是减少图像噪声。图像噪声来自于多方面，有来自于系统外部的干扰（如电磁波或经

电源窜进系统内部的外部噪声），也有来自于系统内部的干扰（如摄像机的热噪声，电器机械运动而产生的抖动噪声内部噪声）。实际获得的图像都因受到干扰而有噪声，噪声产生的原因决定了噪声分布的特性及与图像信号的关系。减少噪声的方法可以在空间域或在频率域处理。在空间域中进行时，基本方法就是求像素的平均值或中值；在频域中则运用低通滤波技术。 图像中的噪声往往是和信号交织在一起的，尤其是乘性噪声，如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边缘轮廓，线条等模糊不清，从而使图像降质。图像平滑总是要以一定的细节模糊为代价的，因此如何尽量平滑掉图像的噪声，又尽量保持图像的细节，是图像平滑研究的主要问题之一。 1.2图像平滑应用 图像平滑主要是为了消除被污染图像中的噪声,这是遥感图像处理研究的最基本内容之一,被广泛应用于图像显示、传 输、分析、动画制作、媒体合成等多个方面。该技术是出于人类视觉系统的生理接受特点而设计的一种改善图像质量的方法。处理对象是在图像生成、传输、处理、显示等过程中受到多种因素扰动形成的加噪图像。在图像处理体系中,图像平滑是图像复原技术针对“一幅图像中唯一存在的退化是噪声”时的特例。 1.3噪声模型 1.3.1噪声来源 一幅图像可能会受到各种噪声的干扰，而数字图像的实质就是光电信息，因此图像噪声主要可能来源于以下几个方面：光电传感器噪声、大气层电磁暴、闪电等引起的强脉冲干扰、

夜间图像增强

目录 摘要 (2) 一、引言 (2) 二、观察 (3) 三、自然特性指标 (5) 四、算法 (6) A. 亮通滤波器的定义 (6) B、使用亮通滤波器进行图像分解 (7) C、使用双对数转换处理光照映射 (9) D、反射率的合成和映射的照明 (10) 五、实验与讨论 (10) A、主观评估 (13) B、客观评价 (13) 六、结论 (15)

光照不均匀图像的自然特性增强算法 摘要 图像增强在图像处理和分析中的起着重要作用。在各种增强算法中，Retinex 算法作为基础的算法可以有效地提高细节，并已被广泛采用。基于Retinex算法把照明去除作为缺省处理方式，但是，该方式没有考虑反射的程度，因此，不能有效地保留非均匀照明图像中的自然特性。然而，图像增强的目的是符合视觉认知，其自然性质是必不可少的，需要通过增强图像中的自然细节信息，我们提出了一种增强算法用于非均匀照明的图像。总体上，本文提出了以下三个主要研究结果。首先，提出了明度排序误差测量，用于客观地评价图像的自然特性。第二，提出了亮通滤波器(bright-pass) 将图像分解到反射率和照明，分别确定细节和图象的自然状态。第三，我们提出了一个双对数转换函数实现照明映射，实现图像中的细节和自然状态达到平衡。实验结果表明该算法不仅可以提升图像中细节，而且保留了非均匀照明的图像的自然特性。 一、引言 图像增强的主要目标是使图像处理之后比原始图像更适合特定的应用。到现在为止，图像增强已被应用到科学和工程的多种区域。如大气科学，天文学，生物医药，计算机视觉等。许多图像增强算法都已经被提出如基于Retinex算，反锐化掩模算法，直方图均衡化（HE）算法，等等。部分算法专注于细节增强，但通常会导致不自然的视觉效果，如光源混乱和似人为效果（artifacts）。因此，一些人试图减少以细节换取过度增强的代价。 Retinex理论认为色彩的感知与反射具有很强的联系，而且可见光到达观察者的量依赖于反射率和照明的乘积。大多数基于Retinex的算法是通过去除反射率来增强照明的效果，因此，它们可以明显的增强细节。但是，不可能确切地除去照明场景的凹凸深度。一些中置/环绕算法采取照明的局部卷积来代替不考虑反射率的上限。实际上，反射率应该考虑在内，它表示表面不能反射多于比它接收的光。此外，简单地删除照明是不合理的。 基于反锐化掩模的算法通常把图像分解为高频和低频两个方面，并分别进行处理。低频信息对于这些算法抑制过度增强是很有用的。然而，这些算法只是简单的一起整合处理高频和低频的信息，这往往未能达到细节和自然特性之间较好的折中。其结果是这些算法需要一个对每个图像以获得最佳结果而采取的重新调整的过程。 HE技术很简单，但被广泛用于图像增强。由于常规HE算法可能导致过度增强，许多已经提出的算法被限制，如照明保存和对比度的限制，照明的保存在应用中非常有用，但是，一些在不恰当的强度地区，对于非均匀照明图像，照明保持不利于细节增强，如暗区。对比度受限算法抑制过度增强是通过重新分配直方图使其高度不超出限制。但是，对于直方图有很大的不同的严重的非均匀照明图象，这是不容易解决的。为了保护自然特性以及增强细节，Chen等人提出了如下的自然特性保护的概念用于图像增强。图像增强后的周围环境不应该被大幅度

基于同态滤波的图像去雾方法本科毕业论文

本科毕业设计（论文） 题目：基于同态滤波的图像去雾方法

基于同态滤波的图像去雾方法摘要 在雾霭等天气条件下获得的图像，模糊不清、颜色失真，影响视觉效果。因此有必要对图像进行去雾研究。图像去雾是通过一定的手段去除图像中雾的干扰，达到快速有效的去雾和清晰度恢复的作用，从而得到高质量的图像。 图像去雾的方法众多，同态滤波是一种在频域中进行的图像对比度增强和压缩图像亮度范围的特殊滤波方法。这种方法能减少低频并增加高频，即尽量保留低频中的灰度级（保存图像原貌），又锐化细节，从而达到去雾的效果。 本文把基于同态滤波的去雾算法，与全局均衡化的图像去雾算法等方法进行对比，借鉴其他算法的优点，优化同态滤波算法，使图像去雾效果更加理想。实验结果表明，同态滤波能较好的锐化细节，同时保持原图概况。若要使图片达到更好的清晰度，需结合多种算法，叠加运行。 关键词：图像去雾；图像增强；同态滤波；直方图均衡化

Image defog method based on the method of image filterin Abstract The image obtained in bad weather conditions such as fog, blur, color distortion, visual effects.Therefore, it is necessary to study images defogging.Images defogging is through a certain means of removing fog interference and achieve rapid recovery of fog and clarity of role, resulting in high quality images. Homomorphic filtering is an image in the frequency domain of contrast enhancement and special filtering method of image brightness range, homomorphic filtering can reduce the frequency and increase the frequency, that is, try to keep the low frequency of gray levels (save the original image) and sharpen details, so as to achieve the effect of fog. This fog based on homomorphic filtering method, and global equalization algorithm for images defogging method compares the advantages of other algorithms, optimizing the homomorphic filter algorithm, making the image to fog effect is more ideal. Experimental results show that the homomorphic filtering can be used to sharpen detail, while keeping the original profile. To make the image better definition, should be combined with a variety of algorithms, stacking operation. Key words: image, image enhancement, image enhancement, image enhancement, image enhancement, histogram equalization.

基于matlab的图像增强方法研究 开题报告

毕业设计(论文)开题报告 学生姓名：学号： 专业： 设计(论文)题目：基于matlab的图像增强方法研究 指导教师： 年月日

开题报告填写要求 1．开题报告（含“文献综述”）作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期内完成，经指导教师签署意见及所在系审查后生效； 2．开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印，禁止打印在其它纸上后剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见； 3．“文献综述”应按论文的格式成文，并直接书写（或打印）在本开题报告第一栏目内，学生写文献综述的参考文献应不少于10篇（不包括辞典、手册）； 4．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。如“2002年4月26日”或“2002-04-26”。

毕业设计（论文）开题报告 1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2000字左右的文献综述： 文献综述 1.1课题研究的目的和意义 图像作为自然界景物的客观反映，是人类感知世界的视觉基础，也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。据统计，人类获得的信息大约75%是以图像的形式，通过视觉系统获得的。图像时人类重要的信息源，“百闻不如一见”、“眼见为实”即时图像对于人类重要性的简明概括。[1] 图像是物体透射或反射的光信息，通过人的视觉系统接受后，在大脑中形成的印象或认识，是自然景物的客观反映。一般来说，凡是能为人类视觉系统所感知的有形信息，或人们心目中的有形想象都统称为图像。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。实践表明，人类感知的外界信息，80%以上是通过视觉得到的。 然而，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。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。所谓图像处理，就是通过某些数学运算对图像信息进行加工和处理，以满足人的视觉心理和实际应用需求[2]。图像增强是图像处理的一个重要环节，在整个图像处理过程中起着承前启后的重要作用。 随着图像处理设备性能的不断提高以及图像数字化和图像显示设备的普及化和低价化，人们对图像质量的要求越来越高。而图像质量的含义[3]包括两个方面的内容，即图像的保真度（Fidelity）和理解度（Intelligibility）。保真度是指被评价图像与标准图像的偏离程度，两者属于同一个映像，只是由于传输和处理等原因造成了偏差，因此保真度往往指的是图像细节方面的差异。理解度表示图像能向人或机器提供信息的能力，其中主要包括清晰度和美感等，因此，理解度通常指的是图像整体和细节的总体概念。

一种基于à Trous算法的水下图像增强算法

电子设计工程Electronic Design Engineering 第26卷Vol.26第16期No.162018年8月Aug.2018 收稿日期：2017-08-03稿件编号：201708019基金项目：国家自然科学基金资助项目（11261061；61362039；10661010）；新疆维吾尔自治区自然科学基金资 助项目（200721104）；新疆师范大学应用数学重点学科基金资助项目；新疆师范大学研究生科技创新项目资助（XSY201602010） 作者简介：黄允浒（1990—），男，福建泉州人，硕士研究生。研究方向：小波分析及其应用。由于水体本身性质,光学特性和悬浮体等的存 在,造成水下图像对比度差,噪声大等缺陷。然而这 些缺陷影响着水下图像的后期处理,如图像分割、特 征提取以及目标识别等,这也使得水下图像增强也 越来越受到重视[1]。现有的水下图像增强的方法主要有变换域增强,空问域增强[2-3]。其中基于变换域增强方法主要基于多尺度分析,如傅里叶变换,小波变换,二进小波变换[4],Contourlet 变换[5],非下采样Contourlet 一种基于àTrous 算法的水下图像增强算法 黄允浒1，韩燕2，吐尔洪江·阿布都克力木1 （1.新疆师范大学数学科学学院，新疆乌鲁木齐830017；2.新疆和静县第九小学新疆和静841304）摘要：针对水下图像的对比度低，噪声大问题，提出一种基于àTrous 算法水下图像增强算法。该算法一方面利用直方图均衡，提高水下图像整体对比度；另一方面根据àTrous 小波变换的抽取过程允许在不丢失高通细节（如空间和纹理）的空间连续下完成在空间频域上将图像分解在几乎脱节的带通信道上，有效避免由于非线性变换引起的视觉形变；再是模糊对比度增强图像的纹理和边缘信息，从局部增大图像对比度。与当前一些典型的增强方法相比，实验结果表明本文提出的算法的几种客观评价指标明显优于其他算法，能有效提升水下图像的对比度，抑制伪吉布斯现象，而且图像视觉效果也有明显改善。 关键词：水下图像；àTrous 算法；改进的模糊对比度增强；Bayes 萎缩阈值；平移不变性 中图分类号：TN957.52；TN97文献标识码：A 文章编号：1674-6236（2018）16-0006-06 An underwater image enhancement algorithm based on àTrous algorithm HUANG Yun-hu 1,HAN Yan 2,Turghunjan·ABDUKIRIM 1 （1.College of Mathematical Sciences ,Xinjiang Normal University ,Urumqi 830017,China ；2.Hejing County 9th Primary School ,Hejing 841304,China ） Abstract:For underwater images with low contrast ,noise is large problem ,proposed a new enhancement algorithm ,àTrous algorithm based on underwater image.On the one hand ,the use of histogram equalization ,improve the overall contrast of image under water ；on the other hand ,according to the extraction process of àTrous wavelet transform allows without loss of high details （such as space and texture space ）under continuous space frequency domain image decomposition in a communication channel almost disjointed ,effectively avoid the deformation caused by visual nonlinear transformation ；then fuzzy contrast enhancement of image edge and texture information ,from the local increase image contrast ,so as to obtain high quality of underwater images.With some typical enhancement methods ,experimental results show that the proposed algorithm is superior to other kinds of objective evaluation algorithm ,can effectively enhance the underwater image contrast ,and the image visual effect is significantly improved.Key words:underwater image ；àTrous algorithm ；improved fuzzy contrast enhancement ；Bayes estimation and nonlinear gain function ；translation invariance - -6万方数据

基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现-附matlab实现源代码

基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现-附matlab实现源代码

本文主要介绍基于Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。并通过编写两个程序来实现图像的去雾功能。 1 Rentinex理论 Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Human Visual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land（埃德温?兰德）于1971年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retinex理论是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。 根据Edwin Land提出的理论，一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像：反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y)，其原理示意图如图8.3-1所示。 图-1 Retinex理论示意图 对于观察图像S中的每个点(x,y)，用公式可以表示为： S(x,y)=R(x,y)×L(x,y) （1.3.1）实际上，Retinex理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R，也就是去除了入射光L的性质从而得到物体原本该有的样子。 2 基于Retinex理论的图像增强的基本步骤 步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离，即： S＇(x, y)=r(x, y)+l(x, y)=log(R(x, y))+log(L(x, y))； 步骤二：用高斯模板对原图像做卷积，即相当于对原图像做低通滤波，得到低通滤波后的图像D(x,y)，F（x, y）表示高斯滤波函数： D(x, y)=S(x, y) *F（x, y）； 步骤三：在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G （x, y）：