基于小波變換的圖像增強(qiáng)研究.pdf

1、隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步，網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)在人們?nèi)粘Ｉ钪械难杆倨占埃瑘D像、視頻、音頻等多媒體文件的傳輸給人們帶來工作和生活的樂趣的同時(shí)，人們對(duì)這些文件的要求也愈來愈高。而圖像在獲取或傳輸過程中，由于各種原因，可能對(duì)圖像造成破壞，使圖像失真，為了滿足人們的視覺效果，必須對(duì)這些降質(zhì)的圖像進(jìn)行處理，滿足實(shí)際需要，使用不同的方法進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，盡可能對(duì)圖像進(jìn)行還原。
　　 圖像增強(qiáng)技術(shù)是數(shù)字圖像處理的的一個(gè)重要分支，圖像增強(qiáng)的方法很多，主要可

2、以分為兩大類：空間域增強(qiáng)和頻率域增強(qiáng)?？臻g域增強(qiáng)就是直接對(duì)像素值進(jìn)行操作，頻率域增強(qiáng)方法是對(duì)圖像進(jìn)行傅里葉變換的操作。常用的空間域增強(qiáng)技術(shù)有灰度拉伸、直方圖均衡、鄰域平均、中值濾波、圖像銳化等。頻率域增強(qiáng)方法很直觀，首先計(jì)算原圖像的傅里葉變換，然后再乘以一個(gè)濾波算子，最后再通過傅里葉逆變換產(chǎn)生一個(gè)增強(qiáng)后的圖像。對(duì)圖像的平滑主要是減少圖像的高頻部分，對(duì)圖像的銳化主要是加強(qiáng)圖像的高頻分量。頻率域的增強(qiáng)方法主要有：低通濾波、高通濾波、同態(tài)濾波

3、。從計(jì)算效率來看，頻率域的實(shí)現(xiàn)要比空間域的實(shí)現(xiàn)效率高。
　　 但是傳統(tǒng)的方法在增強(qiáng)圖像的同時(shí)，也會(huì)帶來相應(yīng)的塊效應(yīng)，不符合人們的視覺效果。小波變換是多尺度多分辨率的分解方式，可以將噪聲和信號(hào)在不同尺度上分開。根據(jù)噪聲分布的規(guī)律可以得到圖像增強(qiáng)的目的。本文主要研究利用小波變換對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。
　　 主要包含兩方面的內(nèi)容：
　　 1、本文首先對(duì)傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)和圖像去噪的算法做了詳細(xì)的介紹。對(duì)小波變換理論、小波閾值濾