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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1 评论0 下载29 收藏10 阅读量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》,可适用于专题技术领域,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 2009 年 第 21期SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 0.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。 1.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。 1.1 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。 1.2 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(x,y),经傅立叶变换为 F(u,v)。 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(x,y) DFT F(u,v) H(u,v) 滤波 F(u,v)H(u,v) IDFT g(x,y) 1.2.1 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: 1.2.1.1 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 D0,则 理想低通滤波器的传递函数为 H(u,v)= 1 D(u,v)D0 0 D(u,v)>D0 (4.4-1) 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。 1.2.1.2 Butterworth 低通滤波器 n 阶 Butterworth 滤波器的传递函数为:H(u,v)= 1 1+ D (u,v) D0 2n 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。 1.2.1.3 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(u,v)=e - D0D(u,v) 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。 1.2.2 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: 1.2.2.1 理想高通滤波器 二维理想高通滤波器的传递函数为 H(u,v)= 0 D(u,v)D0 1 D(u,v)>D0 1.2.2.2 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(u,v)= 1 1+ D (u,v) D0 2n 1.2.2.3 指数滤波器 指数高通滤波器的传递函数为:H(u,v)=e - D0D(u,v) 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。 2.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 1 原图 图 2 巴特沃斯滤波器平滑结果 (下转第 439 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 450053) 【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 464 科技信息 2009 年 第 21期SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 理后的时间序列在 920.050~920.060 之间, 波动幅度与原数据比较有 明显减小,历元数由 512 减小到 465,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。 3.结语 3.1 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。 3.2 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。 3.3 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】 [1]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.2008;31(4):119—122. [2]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.2008;64—67. [3]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.1997;26 (4):352—357. [4]D.T.Hristopulos,S.P.Mertikas,I.Arhontakis and J.M.W.Brownjohn.Using GPS for monitoring tall-building response to wind loading:filtering of abrupt changes and low -frequency noise,variography and spectral analysis of displacements [J].GPS Solut ,2007,(11):85—95. [5]葛永慧.测量平差[M].徐州:中国矿业大学出版社.2005;181—184. [6]彭振中.点位落入误差椭圆的概率检验[J].测绘工程.2004;13(2):12—14. [7]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 . 2001;213—253. [责任编辑:王静] 科 图 3 假设检验剔除粗差后的 X 方向序列值 图 2 标准差检验剔除粗差后的 X 方向序列值 图 1 X 方向观测值的数据序列 科 (上接第 464 页)3.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。 3.1 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。 3.2 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】 [1][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, 1982. [2]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, 1998. [3]贾永红.计算机图像处理与分析[M].武汉:武汉大学出版社,2001. [4]罗军辉等 .MAllLAB7.O 在图像处理中的应用[M].北京:机械工业出版社 。 2005. [5]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, 1998. 作者简介:张彩甜(1981.10—),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 3 巴特沃斯滤波器增强 科教前沿 439

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