毕业设计(论文)

学号： 14082500064
毕业设计 题 目： 基于空域法的图像平滑运算研究 作 者 蒋群 届 别 2012 学院 物电学院 专 业 电子科学与技术 指导老师 王晓明 职 称 讲师 完成时间 2012.05 摘 要 一幅原始图像，在图像形成、传输或变换的过程中，由于受到其它客观因素诸如系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等影响，获取图像往往会与原始图像之间产生某种差异。因此，图像质量不可避免地会降低，轻者表现为图像不干净、难以看清细节，重者表现为图像模糊不清，连概貌也看不出来。所以，在对图像进行分析之前必须先对图像质量进行改善。一般对图像质量改善的方法有两种，一是图像增强，二是图像复原。图像复原技术需要了解图像质量下降的原因，首先要建立“降质模型”，再利用该模型恢复原始图像，分析起来比较麻烦。而图像增强与此不同，图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息，目的是将处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。图像增强的方法有空域法和频域法两类：频域法的基础是卷积定理，利用修改图像博里叶变换的方法实现对图像的增强处理；空域法是直接对图像中的像素进行处理，基本上是以灰度映射变换为基础的，所用的映射变换取决于增强的目的。 本文主要本文详细介绍了空域法在图像平滑运算中的应用，分析了图像平滑处理的特点，图像平滑处理系统的频率响应，以及空域法平滑处理的各种方法。采用空域法中的平滑滤波、锐化滤波对图像进行增强处理，并与频域法的低通滤波和高通滤波作比较。 关键词：数字图像，平滑处理，空域法。  目录 绪论 引言 图像平滑处理的特点 问题的提出 论文各章节的安排 数字图像的平滑处理方法研究 图像平滑处理 1. 1 平滑处理的模板运算 图像平滑处理的频域分析 2. 1 二维离散信号的频谱 2. 2 平滑处理系统的频率响应 2. 3 平滑处理系统的频率响应 3．空间域平滑处理 1. 1 邻域平均法 1. 2 阈值平均法 1. 3 加权平均法 1. 4 模板平滑法 1. 5 多图像平均法 4. 空域法的平滑处理与频域法相比较 第三章 空域法进行图像增强处理在MATLAB 中的仿真与分析 1．空域法 2．空域变换增强 3．算子简介及应用 4．局域滤波处理 5. 结语 第四章 总结与展望 参考文献 致谢 第一章 绪论 1.1 引言 随着多媒体技术的广泛应用和不断发展, 数字图像处理与通信技术变得越来越重要。在图像的形成、传输或变换过程中, 由于受多种因素的影响, 如光学系统失真、系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等, 往往使 图像与原始景物或图像与原始图像之间产生某种差异, 这种差异称为降质或退化。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, 必须对降质的图像 进行改善。改善的方法有两类: 一类是图像增强, 其主要目的是提高图像的可懂度; 另一类是图像复原, 其主 要目的是提高图像的逼真度。 1.2 图像平滑处理的特点 图像平滑处理是一种图像增强技术, 其目的是为了减少图像噪声。图像中的噪声往往和信号交织在一 起, 因此平滑过程中会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变得模糊不清。如何既能平滑掉图像中的噪 声, 而又尽量保持图像细节即少付出一些细节模糊代价是图像平滑研究的主要问题之一。为此需要定义一 个代价函数来表示图像平滑性能以及细节模糊程度。但这样计算起来十分困难, 这是属于系统最优化问题, 理论答案和实际结果相差很大[ 2] 。因此, 通常并不这样去做, 而是使用一些简单又实用的非最佳平滑方法。 如本文讨论的线性平滑处理, 是一种在空间域中直接进行运算的图像增强处理方法, 也能够在一定程度上满 足要求。本文在比较详细地讨论了线性平滑处理的空域算法的同时, 还对其频域特性进行了分析, 然后利用 MATLAB 对该处理方法的空域算法和频域分析进行了仿真。 对于数字图像处理来说, 处理结果主要用于演示. 基本的图像处理操作, 已有成熟的方法流程. 处理效 果的优劣, 主要取决体现方法的程序上. 以前为了运行图像处理程序, 是通过专用的计算机或在计算机中配 以昂贵的图像处理卡实现的. 程序一般与专用硬件配合或直接固化在硬件中, 这种方法灵活性差, 适用范围 窄, 价格高. 随着计算机工业的进步, 现在可以在微机上用通用语言开发出图像处理软件包了, 它可以随时 按实际需要调整, 适用领域广, 价格低, 开发周期短. 这种方法是数字图像处理的一大创新, 也是研究数字图 像处理的方向, 笔者在进行数字图像处理实践中也沿用这一方法.。 一幅图像在获取和传输等过程中, 会受到各种各样的噪声干扰. 图像噪声来自多方面, 有系统外部的干扰, 如电磁波或经电源串进系统内部而引起的外部噪声, 也有来自系统内部的干扰, 如摄像机的热噪声, 电 器的机械运动而产生的抖动噪声等. 这些噪声干扰使图像退化, 质量下降. 表现为图像模糊, 特征淹没, 对图像分析不利. 图像的平滑是一种实用的数字图像处理技术, 主要目的是为了减少噪声. 一个较好的平滑处理 方法应该既能消除图像噪声, 又不使图像边缘轮廓和线条变模糊, 这就是研究数字图像平滑处理要追求的 目标. 一般情况下, 减少噪声的方法可以在空间域或频率域进行处理. 空间域可以用邻域平均、空间低通滤 波、多图像平均、中值滤波等方法来减少噪声. 在频率域, 由于噪声频谱通常在高频部分, 因此可以采用各种形式的低通滤波器的方法减少噪声。 1.3 问题的提出 数字图像在获取和传输的