圖像去噪增強算法的研究.pdf

1、圖像是人類獲取外界信息的重要來源,圖像處理技術(shù)與人類生產(chǎn)生活息息相關(guān)。但由于拍攝環(huán)境,拍攝設(shè)備以及傳輸條件的不同,一幅圖像的質(zhì)量會受到噪聲和光照的影響,使圖像質(zhì)量降低,進而影響人們對其的識別程度。而圖像去噪增強等預(yù)處理方法能顯著增強圖像質(zhì)量,提高圖像還原真實場景的能力。目前,針對影響圖像質(zhì)量的不同因素,學者提出了不同的圖像增強算法。針對由噪聲所引起的圖像質(zhì)量問題,我們主要采用傳統(tǒng)濾波方法以及偏微分方程微分方法;而對于由光照不足或過強所以

2、引起的圖像對比度問題,我們主要采用直方圖均衡化方法來增強圖像質(zhì)量。本文針對影響圖像質(zhì)量的不同因素,提出了兩種提高圖像質(zhì)量的算法。本文的具體工作包括以下三個部分:
　　1)簡單分析比較了傳統(tǒng)圖像增強方法的優(yōu)缺點。其中包括空域濾波,頻域濾波以及形態(tài)學操作。這類傳統(tǒng)的預(yù)處理方法由于其具有簡單、高效的特點,所以常被應(yīng)用于實際的工程項目中。
　　2)針對一些對圖像處理應(yīng)用要求比較高的情況,本文提出了一種結(jié)合了分數(shù)階偏微分方程微分和四元

3、數(shù)的彩色圖像去噪模型。算法將能量泛函從整數(shù)階推廣到分數(shù)階,分數(shù)階模型綜合了各整數(shù)階模型的優(yōu)點。同時針對傳統(tǒng)彩色圖像 RGB三通分開處理導(dǎo)致圖像失真的缺點,算法引入四元數(shù)將彩色圖像RGB三通道表示為一個純四元數(shù),將其作為一個有機的整體作用于分數(shù)階微分去噪模型。實驗表明,該方法比傳統(tǒng)的彩色圖像去噪方法能更好地的去除噪聲和增強紋理。
　　3)介紹了基于亮度保持的直方圖均衡化方法的研究現(xiàn)狀,并從這類方法的發(fā)展歷程出發(fā),闡述了各階段典型算法