1、 - 1 - 本科毕业设计 (论文 )开题报告 通信 工程 基于直方图均衡的图像增强及其 MATLAB 实现 一、 课题研究意义及现状 数字图像处理将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理，起源于 20世纪 20年代，作为一门学科形成于 20世纪 60年代初期，目前已广泛地应用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，已成为一门引人注目、前景远大的新型学科，发挥着越来越大的作用。 而图像增强是图像处理过程中一个十分重要的环节。 2000年至 2011年，在中国学术文献网络出版总库 收录关于图像处理的文献 52835篇，其
2、中关于图像增强的文献有 5293篇，占图像处理类文献的 9.98%。 从中我们可以预测，图像处理在 今后一段时间内仍将是一个热点。 直方图均衡 处理是图像增强技术常用的方法之一。 在 算法保持图像的亮度特性 前提下，国外已经 提出了保持亮度特性的直方图均衡算法 (BBHE)、 二维子图直方图均衡算法 (DSIHE)、 最小均方误差双直方图均衡算法 (MMBEBHE)等 。 在 局部增强处理技术 方面 ，提出了许多新的算法：递归均值分层均衡处理 (RMSHE)、递归子图均衡算法 (RSIHE)、动态直方图均衡算法 (DHE)、保持亮度特性动态直方图均衡算法 (BPDHE)、多层直方图均衡算法 (
3、MHE)、亮度保持簇直方图均衡处理 (BPWCHE)等等。 在借鉴国外相对成熟理论体系和技术应用体系的条件下，国内的增强技术和应用也有了很大的发展。一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中，提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题，并且随着交互式图像增强技术的应用，可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展：例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。 传统 直方图均衡化方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，这种方法的一个主要优势是它是一个相当直观的技术并且是可逆操作，如果已知均衡化函数，那
4、么就可以恢复原始的直方图，并且计算量也不大。 但传统 直方图均衡化方法 有 2个 缺点： - 2 - （ 1） 变换后图像的灰度级减少，某些细 节消失； （ 2） 某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。 因此，基于传统直方图均衡化方法，找到一个改进方法，改善、解决全部或其中一个缺点，将是未来直方图均衡处理的研究方向。 二、课题研究的主要内容和预期目标 1、主要内容 讨论基于直方图均衡化的图像增强技术的基本原理 , 给出了相关推导公式和算法 ； 同时 , 以一个彩色图像为例 , 用 Matlab 语言实现了直方图均衡化和规定化增强处理 , 并给出了具体程序、实验结果图像及直方
5、图 ，验证算法的可行性 。 2、预期目标 了解传统直方图均衡化图像增强技术的原 理和处理过程，掌握 Matlab 软件的使用。 从直方图及其均衡化、彩色图像的基本理论出发，将直方图均衡化的理论用于彩色图像增强的算法。通过 Matlab 仿真实验， 对一张彩色图片进行处理，有明显效果，以此 验证算法的可行性。 找到一个 传统直方图均衡化 改进方法，利用它的原理，编写出 Matlab 语言程序， 通过Matlab 仿真实验， 对一张彩色图片进行处理 。 理想情况下，这种改进方法的效果应该要比传统方法的效果明显。 三、课题研究的方法及措施 首先通过查阅相关资料来了解课题的研究背景、发展状况和未来发展
6、趋势等多方面的知识，来 对课题有一个系统的总体把握，熟悉在设计过程中将用到的软件知识。需要深入了解的各方面的知识有： （ 1） Matlab 语言及其软件操作； （ 2） 直方图的相关内容； （ 3） 彩色图像相关知识； （ 4） 传统直方图均衡化图像增强技术的原理和处理过程； 其次， 利用 传统 直方图均衡化来处理彩色图像 。写出传统直方图均衡化算术公式，利用它 编写出 Matlab 语言程序，利用 Matlab 提供的图像处理工具箱对一幅彩色图像进行处理，输出新图像。 接着，可尝试对现有直方图均衡化算法进行改进。写出改进后的直方图均衡化算术公式，编写 Matlab 语言程序 ，利用 Mat
7、lab 提供的图像处理工具箱对同一幅彩色图像进行处理，输出另一幅新图像。 最后，对比两种方法处理后的图像，分析它们的优缺点。 此次课题所使用的设施： Matlab 软件系统。 - 3 - 四、课题研究进度计划 毕业设计期限：自 2011 年 7 月 9 至 2012 年 4 月 20 日。 2011 年 07 月 09 日至 2011 年 09 月 30 日：查找资料，确定研究方向； 2011 年 10 月 01 日至 2011 年 11 月 03 日：撰写文献综述及外文翻译； 2011 年 11 月 04 日至 2011 年 11 月 11 日：完成开题报告，准备开题答辩； 2011 年 1
8、1 月 13 日至 2011 年 12 月 31 日：完成传统方法的研究及仿真； 2012 年 01 月 01 日至 2012 年 02 月 15 日：完成改进方法的研究及仿真，完成两种方法的分析比较； 2012 年 02 月 16 日至 2012 年 04 月 03 日：撰写毕业论文，完善与修改毕业论文； 2012 年 04 月 04 日至 2012 年 04 月 20 日：提交所有电子文档材料，做好论文答辩的PPT 资料，准备答辩。 五、 参考文献 1 马琳，于宁 .数字图像增强算法分析 J.交通科技与经济， 2011(01)： 122-125. 2 章毓晋 .图像处理和分析 M.北京 :
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