摘 要
在图像的采集、处理、存储、显示或传输的过程中，由于受到多种因素的影响，如光电系统失真、噪声干扰、曝光不足或过量、相对运动、传输误码等，往往使图像与原始景物之间或图像与原始图像之间产生某种差异，从而引起图像的降质或退化。降质或退化的图像通常模糊不清，使人观察起来不满意，或者使机器从中提取的信息减少甚至造成错误。因此必须对图像进行增强。图像增强的方法基本上可分为空间域方法和频率域方法两大类。空间域方法是在原图像上（空间域）直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理。频率域方法是在图像的变换域上进行处理，增强感兴趣部分的频率分量，然后进行反变换得到增强后的图像。
论文在介绍图像增强原理的基础上，利用MATLAB工具进行了算法的设计和实现。实验证明在质量较差的图像中，选择不同的算法对图像增强有不同的效果。
关键词：图像增强；时域；频域；MATLAB
ABSTRACT
In the process of collection, processing, storage, display or transmission of the image, the images have some differences with the original scene or the original image, because of many factors such as PV systems distortion, noise, underexposure, overexposure, relative motion, transmission error, etc. These results are called image degradation or degeneration. The degraded or degenerated image is usually fuzzy. It makes us feel unsatisfied or the machine fail to extract full information and even results in errors. So, the image enhancement is needed. The image enhancement methods are basically divided into two categories: spatial domain and frequency domain. Spatial domain methods directly deal with the original image data and the operations are performed on the pixel gray value. The frequency domain methods are explored on the transformation domain of the image processing to enhance the interesting part of the frequency components and the enhanced image is obtained by performing the inverse transformation.
Based on the principle of the image enhancement, this paper introduces some algorithms and implements them by the MATLAB tools. The experiment proves that different methods will give different results when processing low quality image.
Keywords: image enhancement; spatial domain; frequency domain; MATLAB; image processing
目 录
1绪论 ................................................................................................................................................................... 1 1.1课题研究的背景和意义 ............................................................................................................................... 1
1.2 图像增强的国内外研究情况 .............................................................................................................. 2
1.2.1 图像增强的国外发展情况 ...................................................................................................... 2 1.2.2图像增强技术国内发展状况 ............................................................................................... 3
2 时域图像增强方法 .......................................................................................................................................... 4
2.1 引言 ...................................................................................................................................................... 4 2.2 时域增强的定义和步骤 ...................................................................................................................... 4 2.3 灰度变换 .............................................................................................................................................. 4
2.3.1 灰度扩展（缩减） .................................................................................................................. 4 2.3.2 分段线性变换 .......................................................................................................................... 5 2.3.3 非线性变换 .............................................................................................................................. 5 2.3.4 MATLAB函数及示例 ............................................................................................................... 6 2.4 直方图修正 .......................................................................................................................................... 6
2.4.1 图像的直方图 .......................................................................................................................... 6 2.4.2 直方图均衡化 .......................................................................................................................... 8 2.4.3 MATLAB函数及实现 ................................................................................................................. 9 2.5 空域滤波增强 ..................................................................................................................................... 11
2.5.1 空域滤波基本原理和分类 ..................................................................................................... 11 2.5.2 平滑滤波器 ............................................................................................................................ 12 2.5.3 锐化滤波器 ............................................................................................................................ 16
3 频域图像增强方法 ........................................................................................................................................ 20
3.1 二维离散傅里叶变换（DFT）简介 .................................................................................................. 20 3.2频域增强定义和步骤 ......................................................................................................................... 21 3.3 低通滤波 ............................................................................................................................................ 21
3.3.1 理想低通滤波器 .................................................................................................................... 21 3.3.2 Butterworth 低通滤波器 .................................................................................................... 22 3.3.3 指数低通滤波器 .................................................................................................................. 22 3.3.4 梯形低通滤波器 .................................................................................................................... 22 3.3.5 MATLAB算法及其实现 ........................................................................................................... 22 3.4高通滤波 ............................................................................................................................................. 26
3.4.1 理想高通滤波器 .................................................................................................................... 26 3.4.2 Butterworth高通滤波器 ..................................................................................................... 26 3.4.3 指数高通滤波器 .................................................................................................................... 27 3.4.4 MATLAB算法及其实现 ........................................................................................................... 27
4 结论与对未来展望 ........................................................................................................................................ 31 参考文献 ............................................................................................................................................................ 33 英文原文 ............................................................................................................................................................ 34 中文译文 ............................................................................................................................................................ 44 致 谢 ................................................................................................................................................................ 52
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1绪论
1.1课题研究的背景和意义
随着人类社会的进步，科学技术的发展，人们对信息处理和信息交流的要求越来越高。图像信息具有直观、形象、易懂和信息量大等特点，它是在人们日常生活、生产中接触最多的信息种类之一。近年来，随着信息社会数字化的发展，数字图像处理（digital image processing）无论是在理论研究方面还是在实际应用方面都取得了长足的发展。尤其是计算机技术的应用、遥感技术的发展、数字通信的兴起、互联网的普及、数字处理芯片性能的提高以及应用数学理论与方法的更新，对数字信号处理起了关键性的推动作用；而数字图像处理技术的发展又有力地促进和加速了上述各项技术的进步[1]。
人类传递信息的主要媒介是语言和图像。有研究表明，大约有70%的信息是通过人眼获得图像的图像信息，所以图像信息是十分重要的信息传递媒体和方式。在当代科学研究、军事技术、航天、气象、医学、工农业生产等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物解决实际问题。例如，人们利用人造卫星所拍摄的地面照片来分析地球资源、气象态势和污染情况，利用“神州”宇宙飞船所拍摄的月球表面照片来分析月球的地形；在医学上，通过计算机断层图像，医生可以观察和诊断人体内部是否有病变组织；在公安侦破案件中，采用指纹图像提取和比对来识别罪犯；在军事上，目标的自动识别和跟踪都有赖于高速图像处理。
图像传递系统包括图像采集、图像压缩、图像编码、图像存储、图像通信、图像显示这六个部分。在实际应用中每个部分都有可能导致图像品质变差，使图像传递的信息无法被正常读取和识别。例如，在采集图像过程中由于光照环境或物体表面反光等原因造成图像整体光照不均，或是图像采集系统在采集过程中由于机械设备的缘故无法避免的加入采集噪声，或是图像显示设备的局限性造成图像显示层次感降低或颜色减少等等，往往使图像与原始景物或者原始图像之间产生某种差异，常将这种差异称之为降质或退化。降质或退化的图像通常模糊不清，使人观察起来不满意，或者使机器从中提取的信息减少甚至造成错误。因此，必须对图像进行改善。
改善的方法主要包括图像增强和图像复原。图像增强是从人的主观出发，可以不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的部分加以处理或突出有用的图像特征，故改善后的图像并不一定要去逼近原图像，如增加图像的对比度、提取图像中目标物轮廓、衰减各类噪声、均衡图像灰度等。图像复原技术是从客观出发，针对图像降质的具体原因，设法补偿降质因素，从而使改善后的图像尽可能地逼近原始图像。显然，图像复原的主要目的是提高图像的逼真度，这里我不做讨论和研究。
图像增强处理的方法基本上可分为时域（空间域）方法和频率域方法两大类。空间域方法是在原图像上（时域）进行数据运算，对像素的灰度值进行处理。如果是对图像作逐点运算，称为点运算，如果是在像素点邻域内进行运算，称为局部运算或邻域运算。频率域方法是在图像的变换域上进行处理，增强感兴趣部分的频率分量，然后进行反变换，得到增强后的图像。
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1.2 图像增强的国内外研究情况
1.2.1 图像增强的国外发展情况
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和分析处理三维图像的系统已经研制成功了，图像处理技术得到了广泛的应用。进入20世纪90年代，图像增强技术已经逐步涉及人类生活和社会发展的各个方面。计算机程序用于增强对比度或将亮度编码为彩色，以便解释X射线和用于工业、医学及生物科学等领域的其他图像。地理学用相同或相似的技术从航空和卫星图像中研究污染模式。在考古学领域中使用图像处理方法已成功地复原模糊图片。在物理学和相关领域中计算机技术能增强高能等离子和电子显微镜等领域的实验图片。直方图均衡处理是图像增强技术常用的方法之一。1997年Kim 提出如果要将图像增强技术运用到数码相机等电子产品中，那么算法一定要保持图像的亮度特性。在文章中Kim提出了保持亮度特性的直方图均衡算法(BBHE)。Kim的改进算法提出后，引起了许多学者的关注。在1999年Wan等人提出二维子图直方图均衡算法(DSIHE)。接着Chen和Ramli提出最小均方误差双直方图均衡算法(MMBEBHE)。为了保持图像亮度特性，许多学者转而研究局部增强处理技术，提出了许多新的算法：递归均值分层均衡处理(RMSHE)、递归子图均衡算法(RSIHE)、动态直方图均衡算法(DHE)、保持亮度特性动态直方图均衡算法(BPDHE)、多层直方图均衡算法(MHE)、亮度保持簇直方图均衡处理(BPWCHE)等等[2]。