基于MATLAB数字图像增强处理+源程序(2)
4.3.1 空域滤波增强 11
4.3.2 基本原理 11
4.3.3 低通滤波 12
4.3.4 高通滤波 13
5 二值图像分析 16
5.1 引言 16
5.2 二值形态学的基本运算 17
5.2.1 膨胀 17
5.2.2 腐蚀 18
5.3 二值分析进行图像处理综合应用 19
5.3.1 噪声滤除 19
5.3.2 边界提取 20
6 总结与展望 23
6.1 总结 23
6.2 展望 23
致谢 24
参考文献 25
附录 26
1 绪论
1.1 图像增强的背景及意义
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面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。图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时削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的甚至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。处理后的图像是否保持原有的状态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地努力重现图像的真实度。图像增强的摸底是增强图像的视觉效果，将原图转换成一种更适合与人眼观察和计算机分析处理的形式。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。一般要借助人眼的视觉特性，已取得看起来较好的视觉效果，很少涉及客观和统一的评价。
1.2 国内外研究现状
1.3 图像增强的应用
目前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，侦察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，减少电视系统文护的工作量[2]。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。
2 图像增强的基本理论
2.1 图像增强的定义
为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或者加强特征的措施称为图像增强。
一般情况下，图像增强是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：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转换，直方图均衡，中值滤波，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比较小而常常被忽略掉，从而达到目的。传统的图像增强算法在确定转换函数市场是基于整个图像的统计量，如：ST转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。
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