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基于Matlab的图像增强技术研究.pdf

基于Matlab的图像增强技术研究.pdf

上传者: jie111 2011-11-10 评分 5 0 185 25 840 暂无简介 简介 举报

简介:本文档为《基于Matlab的图像增强技术研究pdf》,可适用于IT/计算机领域,主题内容包含科技信息年第期SCIENCETECHNOLOGYINFORMATION.引言随着电子计算机技术的进步计算机图像处理近年来得到飞跃的发展已经成功的应用符等。

科技信息年第期SCIENCETECHNOLOGYINFORMATION.引言随着电子计算机技术的进步计算机图像处理近年来得到飞跃的发展已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。在图像的形成、传输或变换过程中由于受到多种因素的影响如光学系统失真、系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等图像往往与原始景物之间或图像与原始图像之间产生某种差异、降质或退化的图像通常模糊不清是人观察起来不满意或者使机器从中提取的信息减少甚至错误。因此在对图像进行分析前必须向对图像质量进行改善。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。图像增强技术图像增强的目的主要包括:消除噪声改善图像的视觉效果突出边缘有利于识别和处理。图像增强方法从增强的作用域出发可分为空间域增强和频率域增强两种。空间域增强技术空间域增强是直接对图像各像素进行处理空间域增强方法大致分为三种.它们分别是用扩展对比度的灰度变换、消除噪声的各种平滑方法和增强边缘的各种锐化技术。灰度直方图均衡化是很经典且很有效的图像增强技术其基本原理是:对一幅图像的灰度直方图经过一定的变换之后使其成为均匀或基本均匀的即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数.f=H等或基本相等。此方法是典刑的图像空间域技术处理但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数因此当用离散的灰度等级做变换时很难得到完全平坦均匀的结果。频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域然后进行各种各样的处理再将所得到的结果进行反变换从而达到图像处理的目的。常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什哈达玛变换、小波变换等。假定原图像为f(xy)经傅立叶变换为F(uv)。频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理然后经逆傅立叶变换得到增强的图像g(x,y)。频率域增强的一般过程如下:f(xy)DFTF(uv)H(uv)滤波F(uv)H(uv)IDFTg(xy)频率域平滑图像的平滑除了在空间域中进行外也可以在频率域中进行。由于噪声主要集中在高频部分为去除噪声改善图像质量滤波器采用低通滤波器H(u,v)来抑制高频成分通过低频成分然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像就可达到平滑图像的目的。常用的频率域低滤波器H(u,v)有四种:理想低通滤波器设傅立叶平面上理想低通滤波器离开原点的截止频率为D则理想低通滤波器的传递函数为H(uv)=D(uv)DD(uv)>D()由于高频成分包含有大量的边缘信息因此采用该滤波器在去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像边模糊。Butterworth低通滤波器n阶Butterworth滤波器的传递函数为:H(uv)=+D(uv)Dn它的特性是连续性衰减而不象理想滤波器那样陡峭变化即明显的不连续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时图像边缘的模糊程度大大减小没有振铃效应产生。指数低通滤波器指数低通滤波器是图像处理中常用的另一种平滑滤波器。它的传递函数为:H(uv)=e-DD(uv)n采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波产生的大些无明显的振铃效应。频率域锐化图像的边缘、细节主要位于高频部分而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的。频率域锐化就是为了消除模糊突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过使低频成分削弱再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。常用的高通滤波器有:理想高通滤波器二维理想高通滤波器的传递函数为H(uv)=D(uv)DD(uv)>D巴特沃斯高通滤波器n阶巴特沃斯高通滤波器的传递函数定义如下H(uv)=+D(uv)Dn指数滤波器指数高通滤波器的传递函数为:H(uv)=e-DD(uv)n从上述分析可以看到平滑会使图像的边缘变模糊而锐化处理使模糊的图像清晰化。但是锐化处理在增强边缘效果的同时也增加了图像的噪声。如果要进行锐化处理的图像自身信噪比较低则可能噪声增加得比信号还快导致失败。因此预处理时一般是先平滑再进行锐化。结果结合上面的原理重点用matlab软件实现频域中的巴特沃斯滤波器进行图像增强处理得到结果如下:图原图图巴特沃斯滤波器平滑结果(下转第页)基于Matlab的图像增强技术研究张彩甜(河南经贸职业学院电子工程系河南郑州)【摘要】图像增强技术一直是图像处理领域一类非常重要的基本图像处理技术。本文从空间域和频率域展开图像增强技术重点阐明图像增强处理的基本方法如图像平滑、图像锐化。在此基础上就频率域中几种有代表性的图像增强算法进行研究分析重点给出了以matlab为工具的巴特沃斯滤波器的实现结果。【关键词】图像增强频率域平滑频率域锐化巴特沃斯滤波器IT论坛科技信息年第期SCIENCETECHNOLOGYINFORMATION理后的时间序列在~之间波动幅度与原数据比较有明显减小历元数由减小到剔除了原数据中偏离平均值较大的历元消除了周跳等粗差的影响达到了预期的效果。.结语本文将概率统计学应用于GPS动态变形时间序列处理剔除了原始数据序列的周跳等粗差。相对于高次差法、多项式拟合法等常用的探测周跳的方法概率检验法处理过程简单且很好地保证了点位的精确程度说明利用概率统计学进行粗差探测是可行的。两种方法对比可知利用点位落入误差椭圆的假设检验不但考虑了X坐标和Y坐标与中误差的关系而且结合X坐标和Y坐标的协方差阵及误差椭圆考虑了两者的相互影响增强了周跳探测的灵敏度对点位观测值的质量控制有良好的效果。概率统计分析后的时间序列消除了原序列中的粗差(周跳)的影响为时间序列的进一步分析提供了良好的数据背景。【参考文献】[]宋太广,杨国林,潘福顺GPS测量的误差源及精度控制J测绘与空间地理信息():[]徐绍铨,张华海,杨志强,王泽民GPS测量原理及应用M第三版武汉:武汉大学出版社[]黄丁发,卓健成GPS相位观测值周跳检测的小波分析法J测绘学报():[]DTHristopulos,SPMertikas,IArhontakisandJMWBrownjohnUsingGPSformonitoringtallbuildingresponsetowindloading:filteringofabruptchangesandlowfrequencynoise,variographyandspectralanalysisofdisplacementsJGPSSolut,,():[]葛永慧测量平差M徐州:中国矿业大学出版社[]彭振中点位落入误差椭圆的概率检验J测绘工程():[]盛骤,谢式干,潘承毅概率论与数理统计M第三版北京:高等教育出版社[责任编辑:王静]科图假设检验剔除粗差后的X方向序列值图标准差检验剔除粗差后的X方向序列值图X方向观测值的数据序列科(上接第页)结束语本文从空间域和频率域展开图像增强技术重点阐明图像增强处理的基本方法如图像平滑、图像锐化。在此基础上就频率域中几种有代表性的图像增强算法进行研究分析重点给出了巴特沃斯滤波器的实现结果。图像增强技术至今还有许多问题尚未解决图像增强理论有待完善。.对于增强方法可以比较快地选择出效果较好的图像但需要通过比较增强后的图像人机交互确定参数的变化如何自动实现最佳参数的选择有待进一步研究。.对于增强后的图像的质量并没有统一的评价标准许多年来人们一直希望能找到一种衡量图像质量的方法作为评价图像和设计图像系统的依据以消除现有的许多定性测试方法的不精确性但由于目前对人的视觉系统机理还没有充分理解虽然取得了一些进展但这个问题还没有得到很好的解决。【参考文献】[][美]R.C.冈萨雷斯P.温茨著李叔梁等译.数字图象处理[M].科学出版社.[]刘榴娣刘明奇党长民.实用数字图像处理M].北京:北京理工大学出版社.[]贾永红.计算机图像处理与分析[M].武汉:武汉大学出版社.[]罗军辉等.MAllLAB.O在图像处理中的应用[M].北京:机械工业出版社。.[]沈庭芝方子文数字图像处理及模式识别M北京:北京理工大学出版社作者简介:张彩甜()女河南郑州人助教在读研究生主要研究方向为信号与信息处理等。[责任编辑:张慧]图巴特沃斯滤波器增强科教前沿

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