二维数字图像直方图均衡化算法及应用研究
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更新于2024-07-31
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"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。
2021-07-25 上传
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skybird520
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