圖像增強(qiáng)算法綜述【文獻(xiàn)綜述】

1、<p><b>　　畢業(yè)論文文獻(xiàn)綜述</b></p><p><b>　　電子信息工程</b></p><p><b>　　圖像增強(qiáng)算法綜述</b></p><p>　　摘要：在當(dāng)今生活中圖像處理技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，如軍事，醫(yī)學(xué)成像和視頻監(jiān)控等領(lǐng)域，但在有些應(yīng)用中，圖像的質(zhì)量會(huì)有所下降，有

2、些無法看清楚細(xì)節(jié)而有些連概貌都無法看清。所以，在對(duì)圖像進(jìn)行分析之前，必須先對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行改善，一般來說改善的方法有兩種：圖像增強(qiáng)和圖像復(fù)原。圖像處理的方法有許多種，往往結(jié)合各種處理方法才能得到需要的效果。本文闡述了圖像增強(qiáng)技術(shù)的概念，應(yīng)用以及各種實(shí)現(xiàn)方法，圖像增強(qiáng)是一種重要預(yù)處理手段，它的速度快，計(jì)算量大，能改善圖像的視覺效果，針對(duì)給定圖像的應(yīng)用場合，有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，改

3、善圖像質(zhì)量、豐富信息量。在現(xiàn)實(shí)的處理中，受到了越來越多的關(guān)注。</p><p>　　關(guān)鍵詞：圖像處理；圖像增強(qiáng)；FPGA</p><p><b>　　1 圖像處理的概述</b></p><p>　　圖像處理是指用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行去噪、分類、識(shí)別、復(fù)原、校正、增強(qiáng)以及統(tǒng)計(jì)分析等加工的技術(shù)過程[1]。有時(shí)在圖像的傳輸和轉(zhuǎn)換中會(huì)有噪聲，嚴(yán)重影響了圖像

4、的質(zhì)量和觀看效果，所以去噪是很有必要的[2，5]。低通濾波法可以去除圖中的噪聲，高通濾波法可以增強(qiáng)邊緣高頻信號(hào)，使圖像變得清晰，圖像去噪效果如圖1所示。</p><p><b>　　圖1 圖像去噪效果</b></p><p>　　圖像復(fù)原是對(duì)的掃描線漏失、錯(cuò)位等的改正，把圖像重建成理想圖像的過程。圖像復(fù)原過程如圖2所示。</p><p><

5、;b>　　圖2 復(fù)原后的圖片</b></p><p>　　圖像處理一般指的是數(shù)字圖像處理。如用掃描儀經(jīng)過采樣和數(shù)字化處理后得到的一個(gè)大的二維數(shù)組則為數(shù)字圖像，數(shù)組的元素稱為像素，他的值叫做灰度值，是一個(gè)整數(shù)。圖像處理的內(nèi)容包括圖像壓縮，增強(qiáng)復(fù)原，匹配描述和識(shí)別。 其中圖像增強(qiáng)、圖像編碼、圖像復(fù)原、圖像數(shù)字化、圖像分割和圖像分析等都屬于圖像處理。圖像處理的每個(gè)內(nèi)容之間都是相互有聯(lián)系的。一種圖像處理

6、系統(tǒng)往往需要結(jié)合運(yùn)用幾個(gè)圖像處理技術(shù)才能得到有用的處理結(jié)果。</p><p><b>　　2 圖像增強(qiáng)的定義</b></p><p>　　圖像增強(qiáng)是指增強(qiáng)圖像中有用的信息，能使模糊的圖像變得清晰,增加對(duì)比度，豐富信息量，修正幾何畸變，改善圖像的效果，針對(duì)某些場合。有目的的調(diào)整圖像整體或局部的特性，突出了一些有用的特性，并使圖像變得清晰，或把圖像轉(zhuǎn)換為比較適合人或機(jī)器分

7、析的形式[4]，圖像增強(qiáng)效果如圖3所示。</p><p><b>　　圖3 圖像增強(qiáng)效果</b></p><p>　　增強(qiáng)數(shù)位影像從而提取真實(shí)圖像是在一些應(yīng)用中的目標(biāo)，這種轉(zhuǎn)變被稱為圖像增強(qiáng)。在圖像的增強(qiáng)中，并不要求忠實(shí)的反應(yīng)原始圖像[5]。圖像增強(qiáng)可以使人們看到的圖像質(zhì)量變好，但是不一定追究圖像質(zhì)量下降的原因。圖像增強(qiáng)的通用理論是不存在的，由于接受者是人，處理結(jié)果的

8、質(zhì)量主要取決于人們的心理、愛好、文化素養(yǎng)等因素，對(duì)于結(jié)果的評(píng)價(jià)是相對(duì)的，所以對(duì)圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)是非常主觀的[6] 。常用的增強(qiáng)方法有許多種。</p><p>　　2.1灰度等級(jí)直方圖處理</p><p>　　可以使加工后的圖像在某一灰度范圍內(nèi)有更好的對(duì)比度；當(dāng)目標(biāo)輪廓不清，且提取困難時(shí)可使圖像灰度級(jí)的動(dòng)態(tài)范圍增大，使輪廓變得清晰[7]，對(duì)比度增大，使背景和目標(biāo)的區(qū)別變大，從而使背景圖像分離出

9、來進(jìn)行處理。直方圖均衡化的對(duì)比效果如圖4所示。</p><p>　　原始圖像 直方圖均衡化后 原始圖像直方圖 均衡化后直方圖</p><p>　　圖4 直方圖均衡化的對(duì)比效果</p><p>　　從上述效果圖可以看出雖然圖像變清晰了，直方圖分布更均勻了，在每個(gè)灰度級(jí)上圖像都有像素點(diǎn)。但是直方圖均衡化存在著兩個(gè)缺點(diǎn)[8]：&

10、lt;/p><p>　　1、變換后圖像的灰度級(jí)減少，某些細(xì)節(jié)消失。</p><p>　　2、某些圖像，如直方圖有高峰，經(jīng)處理后對(duì)比度不自然的過分增強(qiáng)。</p><p><b>　　2.2 干擾抑制</b></p><p>　　通過低通濾波、多圖像平均、施行某類空間域算子等處理，抑制疊加在圖像上的隨機(jī)性干擾。如基于圖像處理的微

11、分梯度方法預(yù)先對(duì)數(shù)字全息圖進(jìn)行空間域的圖像增強(qiáng)操作可以消除全息再現(xiàn)時(shí)的零級(jí)衍射的干擾[9]。</p><p><b>　　2.3邊緣銳化</b></p><p>　　通過高通濾波、差分運(yùn)算或某種變換，使圖形的輪廓線增強(qiáng)，也增強(qiáng)了灰度跳變的部分。使圖像變得清晰。圖像變得模糊，有的是因?yàn)槭艿搅似骄蚍e分運(yùn)算因此，逆運(yùn)算可以使圖像變得清晰，如微分運(yùn)算。高頻分量的衰退也會(huì)導(dǎo)致

12、圖像模糊，所以高通濾波器可以使圖像增強(qiáng)。圖像銳化對(duì)比如圖5所示。</p><p><b>　　圖5圖像銳化對(duì)比</b></p><p><b>　　2.4偽彩色處理</b></p><p>　　處理灰度圖像，然后對(duì)各個(gè)像素點(diǎn)的灰度值做進(jìn)一步為彩色變換，使黑白圖像轉(zhuǎn)換為彩色圖像，從而使人們易于分析和檢測圖像包含的信息。由于計(jì)

13、算機(jī)可以分辨上千種色彩而人眼只能分辨二十幾種色彩。偽彩色處理可以使人眼接收到的信息量變多，這是一種視覺效果明顯又不太復(fù)雜的圖像增強(qiáng)技術(shù)。偽彩色處理技術(shù)不僅適用于航空攝影和遙感圖像，也可以用于X光片和云圖的判讀等處理中[10]。</p><p><b>　　3 圖像增強(qiáng)的原理</b></p><p>　　原始圖片 直方圖均衡化后 頻域低通濾波后

14、 濾波處理后</p><p><b>　　圖6處理過程</b></p><p>　　圖像增強(qiáng)可以解決原始圖像邊緣模糊，對(duì)比度低等問題。圖像處理中的變換屬于圖像輸入—圖像輸出模式，而在圖像分析中的操作屬于圖像輸入—數(shù)字信息輸出模式。而圖像處理技術(shù)基本與圖像生成的過程無關(guān)。用頻域或空間域都可以進(jìn)行圖像增強(qiáng)的處理。問題不同應(yīng)該用不同的處理方法，大多數(shù)頻域處理都

15、可以轉(zhuǎn)換成空間域的卷積，他們是同理的。圖像增</p><p>　　強(qiáng)與感興趣的物體的特性與觀察者的習(xí)慣有很強(qiáng)的針對(duì)性[11] 。其處理過程效果如圖6所示。</p><p><b>　　3.1頻域處理</b></p><p>　　頻域處理法就是在某種變換域內(nèi)，對(duì)圖像的變換值進(jìn)行運(yùn)算，然后通過逆變換獲得圖像增強(qiáng)的效果用直方圖增強(qiáng)處理是典型的頻域方法

16、，適用于軟件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。用頻域法是把圖像看成一種二維信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行基于二維傅里葉變換的信號(hào)增強(qiáng)[12]。利用頻域處理速度快但需要較好的數(shù)學(xué)功底。如下式f(x,y) 是輸入圖像函數(shù)，F(xiàn)(u，v)是f(x,y)變換后的函數(shù)，G(u，v)是頻域處理后的函數(shù)，g(x,y)是G(u，v)反變換后的函數(shù)。</p><p>　　輸入f(x,y) 正變換 F(u，v) 頻率域處理 G(u，v) 反變換 輸出g(x,y)&

17、lt;/p><p><b>　　3.2空間域處理</b></p><p>　　硬件處理適合用空間域處理?？臻g域處理是非常直觀的，容易理解，但是速度比較慢， 空間域算法中局部求平均值法和中值濾波法可以減弱或消除噪聲。空域算法有點(diǎn)運(yùn)算算法和鄰域去噪算法。空間域處理可由下式定義[13]：</p><p>　　G(x,y)=T[f(x,y)}]</p

18、><p>　　f(x,y)是輸入圖像，G(x,y)是處理后圖像。T是對(duì)f的一種操作。其定義在(x,y)的領(lǐng)域。另外T能對(duì)輸入圖像進(jìn)行操作[13]。</p><p>　　輸入f(x,y） 空域處理 輸出G(x,y)</p><p>　　3.2.1點(diǎn)運(yùn)算算法</p><p>　　點(diǎn)運(yùn)算算法就是灰度級(jí)校正、灰度

19、變換和直方圖修正等，可以使圖像成像均勻，增強(qiáng)對(duì)比度，并擴(kuò)大動(dòng)態(tài)范圍。點(diǎn)運(yùn)算可以用下式表示，其中A（x,y）是原圖像像素點(diǎn)灰度值，B(x,y)是變換后圖像像素點(diǎn)灰度值。F(D)是灰度變換函數(shù)。</p><p>　　B(x,y)=f[A（x,y）]</p><p>　　3.2.2鄰域增強(qiáng)算法</p><p>　　鄰域增強(qiáng)算法分為圖像平滑和銳化兩種。平滑用于消除噪聲，但是

20、容易使邊緣模糊，常用算法有均值濾波和中值濾波。而銳化可以突出圖像的邊緣，使之便于識(shí)別。常用算法有梯度法、算子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計(jì)差值法等。</p><p>　　3.3頻域和空間域結(jié)合</p><p>　　空間域算法是直接在圖像所在的空間里進(jìn)行處理的，而頻率域是原空間的圖像轉(zhuǎn)到其它空間，然后按該空間的特性進(jìn)行處理，最后再轉(zhuǎn)回原空間[13]。而結(jié)合兩種方法比用任何一種方法的效果都要好。

21、</p><p>　　4 圖像增強(qiáng)的實(shí)現(xiàn)</p><p>　　通過一些手段對(duì)圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù)，突出一些需要的特征并掩飾不需要的特征，使圖像與視覺響應(yīng)特性相匹配，這就實(shí)現(xiàn)了圖像的增強(qiáng)。</p><p>　　4.1 DSP的實(shí)現(xiàn)</p><p>　　用DSP來實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)需要利用仿真器，從PC機(jī)中讀入原始圖像，將圖像數(shù)據(jù)存入到DSP指

22、定的單元中，然后初始化圖像，再對(duì)圖像的每個(gè)像素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，然后得到原圖像的直方圖。然后進(jìn)行直方圖的調(diào)整，計(jì)算出新的直方圖數(shù)據(jù)，最后把該直方圖映射到新的存儲(chǔ)空間。這樣就完成了圖像的增強(qiáng)，流程圖如圖7所示。</p><p><b>　　圖7 流程圖</b></p><p>　　4.2 FPGA的實(shí)現(xiàn)</p><p>　　FPGA的并行處理方式和“流水

23、線”結(jié)構(gòu)非常適合用于圖像處理，并且，其強(qiáng)大的編程和邏輯功能可以進(jìn)行灰度拉升、平滑濾波、遞歸降噪以及灰度的變換等圖像處理，實(shí)現(xiàn)視頻圖像的去噪和增強(qiáng)。所以，現(xiàn)在使用FPGA來實(shí)現(xiàn)圖像處理的設(shè)計(jì)非常普遍[14]。如利用FPGA實(shí)現(xiàn)圖像直方圖均衡化流程如圖8所示。</p><p><b>　　圖8 流程圖</b></p><p>　　首先統(tǒng)計(jì)原始圖像的各級(jí)灰度值在FPGA內(nèi)部

24、使用block ram定義一個(gè)256字節(jié)的sram區(qū)域作為灰度記數(shù)表去統(tǒng)計(jì)每一級(jí)的灰度值，接著做灰度映射，把結(jié)果存到另一個(gè)256字節(jié)的sram區(qū)域這樣就可以把灰度值映射到新的灰度級(jí)上[15]。</p><p><b>　　5 各種實(shí)現(xiàn)的比較</b></p><p>　　用DSP來實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)可以使硬件設(shè)備簡單,實(shí)時(shí)性強(qiáng)，能夠在一些便攜式圖像采集設(shè)備中得到應(yīng)用，利用DS

25、P芯片進(jìn)行處理硬件電路簡單且功耗較低，適合用于圖像的預(yù)處理等過程[15]。FPGA有著高速并行，可重配置的架構(gòu)和基于查找表的獨(dú)特結(jié)構(gòu)等優(yōu)點(diǎn)，且具有豐富的寄存器資源，可滿足高速系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[14] 擁有較高的密度和容量，還具有I/O多、功耗低等優(yōu)點(diǎn)，但是他的布線復(fù)雜，導(dǎo)致時(shí)序延遲，只呈非固定式，延遲時(shí)間較長其功耗較大。總的來說每種方法都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和缺點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中需要我們更具現(xiàn)實(shí)的情況采取最合適的方法來達(dá)到預(yù)期的效果。</p&g

26、t;<p><b>　　6 總結(jié)</b></p><p>　　通過學(xué)習(xí)了各種圖像增強(qiáng)的算法，使我有了較深刻的概念，經(jīng)過對(duì)幾種圖像增強(qiáng)算法的比較，我們了解了各種方法的優(yōu)勢(shì)與弱勢(shì)，在今后處理圖像的時(shí)候，我們可以靈活運(yùn)用，結(jié)合各種算法的特點(diǎn)，取長補(bǔ)短，突破成規(guī)，使我們的成果更加具有實(shí)用性。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)</b>&l

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