基于數(shù)學(xué)形態(tài)處理的圖像增強(qiáng)方法研究【開題報(bào)告】

1、<p><b>　　畢業(yè)論文開題報(bào)告</b></p><p><b>　　電子信息工程</b></p><p>　　基于數(shù)學(xué)形態(tài)處理的圖像增強(qiáng)方法研究</p><p><b>　　課題研究意義及現(xiàn)狀</b></p><p>　　隨著電子計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，計(jì)算機(jī)圖像處理

2、近年來得到了飛躍的發(fā)展。已經(jīng)成功的應(yīng)用于幾乎所有與成像有關(guān)的領(lǐng)域，并正發(fā)揮著相當(dāng)重要的作用。圖像增強(qiáng)是圖像處理最關(guān)鍵的研究問術(shù)，作為圖像預(yù)處理部分的基本技術(shù)，是系統(tǒng)中十分重要的環(huán)節(jié)。在一般情況下，經(jīng)過圖像的傳送和轉(zhuǎn)換，會造成圖像質(zhì)量的下降，在視覺效果和識別方便性等方面可能存在許多問題。圖像增強(qiáng)是根據(jù)特定的 需要突出圖像中的重要信息，同時(shí)減弱或除去不需要的信息。通過適當(dāng)?shù)脑鰪?qiáng)的處理，可以有效去除圖像中的噪聲、增強(qiáng)圖像中的邊緣或其他感興趣的

3、區(qū)域。</p><p>　　由于圖像增強(qiáng)技術(shù)現(xiàn)在還沒有通用的算法，因此圖像增強(qiáng)技術(shù)根據(jù)各種不同目的產(chǎn)生了多種算法，最常用的是“空間域”方法和“頻率域”方法。近年來數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)成為圖像處理的一個(gè)新的研究領(lǐng)域，它的基本思想和方法對圖像處理的理論和技術(shù)產(chǎn)生了重大的影響。它設(shè)計(jì)了一整套變換、運(yùn)算、概念和算法，用以描述圖像的基本特征，這些數(shù)學(xué)工具是區(qū)別于常用的頻域或時(shí)域方法的。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法在有效的濾除噪聲同時(shí)保留圖像中的原

4、有信息，突出圖像的幾何特征便于進(jìn)一步分析圖像，可以根據(jù)不同的結(jié)構(gòu)元素得到的處理結(jié)果反映原始圖像各像素間邏輯關(guān)系的不同側(cè)面，易于并行處理，算法靈活，運(yùn)行速度快，便于硬件實(shí)現(xiàn)?；跀?shù)學(xué)形態(tài)處理的圖像增強(qiáng)方法不同于數(shù)學(xué)方法，它不涉及變換技術(shù)和不同的變換域而是直接以輸入信號的集合特征為目標(biāo)，直觀，方便使用且更易于理解。</p><p>　　圖像增強(qiáng)一般包括圖像的濾波和圖像的銳化。因?yàn)榫€性濾波器對非高斯白噪聲和關(guān)聯(lián)噪聲的濾

5、除效果不令人滿意，不能有效濾除脈沖噪聲，所以提出了一種非線性濾波，而基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的濾波器就是其中一種。它能較好的抑制噪聲、保持圖像的邊緣輪廓。圖像的銳化處理的目的是使模糊圖像變得更清晰。在圖像銳化中，不同的邊緣提取方法與不同的銳化增強(qiáng)方法相結(jié)合，就會產(chǎn)生很多種不同的圖像銳化結(jié)果，從而達(dá)到銳化增強(qiáng)的目的。</p><p>　　二、課題研究的主要內(nèi)容和預(yù)期目標(biāo)</p><p><b&g

6、t;　　主要內(nèi)容：</b></p><p>　　基于數(shù)學(xué)形態(tài)處理的圖像增強(qiáng)技術(shù)，研究基于數(shù)學(xué)形態(tài)的圖像增強(qiáng)算法。</p><p><b>　　具體要求：</b></p><p>　　1、了解數(shù)學(xué)形態(tài)處理的基本內(nèi)容。</p><p>　　2、掌握基本的圖像增強(qiáng)技術(shù)。</p><p>　　

7、3、研究分析出基于數(shù)學(xué)形態(tài)處理的圖像增強(qiáng)算法。</p><p>　　4、基于VC平臺進(jìn)行實(shí)驗(yàn)方針調(diào)試，分析算法性能，給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。</p><p><b>　　預(yù)期目標(biāo)：</b></p><p>　　在已有的技術(shù)基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)處理算法實(shí)現(xiàn)新的圖像增強(qiáng)方法,從而增加圖像的可理解性,同時(shí)減少或抑制圖像中混有的噪聲，改善圖像的質(zhì)量,提高視覺效果

8、。</p><p>　　三、課題研究的方法及措施</p><p>　　1、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的形態(tài)濾波: 數(shù)學(xué)形態(tài)的基本處理是開閉運(yùn)算，由于單獨(dú)使用開-閉或閉-濾波器會使得輸出幅度偏大或偏小這樣的結(jié)果并不能獲得較好的濾波效果。圖（1）是對于形狀相同但尺寸不同的結(jié)構(gòu)元素構(gòu)成串聯(lián)濾波器：</p><p>　　圖（1）用相同形狀不同尺寸的結(jié)構(gòu)元素構(gòu)成的串聯(lián)濾波器</p&

9、gt;<p>　　2 、圖像銳化：首先，提取原始圖像的邊緣輪廓，即邊緣提取；其次，將提取的邊緣信息與原始圖像進(jìn)行融合，稱之為銳化增強(qiáng)。</p><p>　　圖（2）基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像銳化</p><p>　　四、課題研究進(jìn)度計(jì)劃</p><p>　　畢業(yè)設(shè)計(jì)時(shí)間：自2010年9月至2011年5月。</p><p>　　2010

10、/2011第一學(xué)期第8周至第9周：分析任務(wù)，學(xué)習(xí)和查找資料。</p><p>　　2010/2011第一學(xué)期第10周至第12周：完成資料的搜集，文獻(xiàn)綜述，外文翻譯以及開題報(bào)告。</p><p>　　2010/2011第一學(xué)期第13周至第14周：上交文獻(xiàn)綜述，外文翻譯，開題報(bào)告并制作開題答辯的PPT。</p><p>　　2010/2011第一學(xué)期第15周至第18周：

11、算法的初步設(shè)計(jì)和詳細(xì)設(shè)計(jì)，并用程序?qū)崿F(xiàn)，調(diào)測結(jié)果，撰寫設(shè)計(jì)報(bào)告與論文。</p><p>　　2010/2011第二學(xué)期第1周至第4周: 聽取指導(dǎo)老師的意見并完善論文。</p><p>　　2010/2011第二學(xué)期第5周至第9周：上交論文并制作答辯使用的PPT。</p><p><b>　　五、參考文獻(xiàn)</b></p><p

12、>　　[1]張起麗.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的彩色圖像處理研究[D].西北大學(xué),2009.</p><p>　　[2]陳愛軍.數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)及其在圖像分析中的應(yīng)用[J].紅外與激光工程, 2006,35(3):465-468.</p><p>　　[3]陳延梅，胡勃英.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像增強(qiáng)方法[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào).2006， 38(6):16-18.</p><p&g

13、t;　　[4]馮國進(jìn)，顧國華，陳錢.基于形態(tài)學(xué)的紅外圖像邊緣增強(qiáng)[J].激光與紅外.2003，33（6）：3-6.</p><p>　　[5]陳秋芳,王建國.數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在SAR圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2008, 31(14):36-45.</p><p>　　[6]閆海霞，趙曉輝.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像邊緣檢測和增強(qiáng)算法的研究[D].吉林大學(xué),2009.</p>

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15、t;p>　　[8]曹添.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的超聲圖像增強(qiáng)探析.技術(shù)與市場.2009，16(2):30-45.</p><p>　　[9]Laurence Meylan,Sabine Susstrunk.High dynamic range image rendering with a retinex2based adaptive filter[J].IEEE Transactions on Image Proc