二维数字图像直方图均衡化算法及应用研究

"这篇毕业设计论文主要探讨了二维数字图像的直方图均衡化算法，由燕山大学电子信息工程专业的魏智强在付炜老师的指导下完成。论文的主要内容包括数字图像的傅里叶变换、频率域滤波、灰度线性变换以及直方图均衡化模型的设计。通过这些技术，旨在提升图像的可解析性和目标识别能力，同时减少噪声干扰，突出显示图像的细节。参考了多部相关著作，如阮秋琦的《数字图像处理学》等，并使用VC++作为编程工具进行实践操作。论文分为多个阶段，从资料收集、编程学习到程序实现和论文撰写，最终进行答辩。" 本文详细研究了二维数字图像的直方图均衡化算法，这是一种用于改善图像对比度的技术。直方图均衡化是通过改变图像的灰度级分布，使得图像的整体灰度范围更加充分利用，从而增强视觉效果。在这个过程中，首先对图像进行傅里叶变换，这一步能够揭示图像在频域的特性，便于进行频率域滤波。高通滤波用于保留图像的高频成分，去除噪声，而低通滤波则可以平滑图像，消除细节，有助于突出主要特征。 接下来，设计了灰度线性变换模式，包括全域线性和分段线性变换，这两种变换可以调整图像的灰度级，使得图像的灰度变化更为均匀，有利于后续的目标识别和解译。直方图均衡化模型的构建是核心部分，通过对图像的灰度直方图进行统计分析，找到合适的映射关系，实现灰度级的重新分配，使得图像的亮度分布更加均匀。 论文参考了多部图像处理领域的经典著作，如阮秋琦的《数字图像处理学》，荆仁杰等的《计算机图像处理》，何斌等的《VC++数字图像处理》以及K.R.Castleman的《数字图像处理》（朱志刚等译）。在实际操作中，使用了VC++编程语言，从第5周开始，作者通过自学和实践，用VC++实现了图像处理程序，包括去噪和均衡化处理，最后在第13-16周进行了程序调试，并在17-18周撰写论文，准备答辩。 整个项目涵盖了理论研究、编程实现和实验验证，是一份全面研究二维数字图像直方图均衡化的毕业设计，对于理解图像处理中的直方图均衡化算法具有重要的学习价值。