科技创新研究国际杂志
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DeepikaBansal一号博士Renu Bagoria2维诺德夏尔马3
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图像增强对图像处理具有重要意义技术使用前处理步骤语音识别、纹理合成、计算机图形学、智能交通系统、数字相机图像等提高图像效果,我们必须提高对比度,消除噪声和运动模糊直方图均衡适应直方图这种方法能提高对比度中位滤波清除噪声 微信过滤器清除噪声 微信过滤器也清除噪声后我们可以用全变换法从同一张图像中消除模糊运动本文展示GUI使用所有功能增强图像同输入图像
关键字 |
| 线性滤镜 图像增强 噪声清除 直方图均衡化 对比度增强 图像处理 |
导 言 |
| 数字图像处理技术由行星科学家使用以加强火星、金星或其他行星图像 图像处理的一部分是图像增强图像增强技术 可解释性或感知性图像供人阅读[2]提高图像质量 生成图像比原创图像优图像增强的主要目的 带出图像隐藏细节或提高低对比图像对比图像增强器 提高对比度和清除图像噪声或图像模糊化后,我们也能消除模糊化 对比度增强技术用作语音识别预处理步骤、纹理合成和比较 图像处理软件、智能运输系统、计算机图形学、数字化多维 系统内,军医工工和许多其他应用 视觉、品味和触摸-人用它理解环境-视觉最强事实更多 超过99%的活动 人脑处理图像 从视觉So图像 需要增强HE,AHE中位亮度 图像置输入图像于不顾,并引入令人反感手工艺品并影响对比效果这个 使处理图像的视觉质量不足图像直方图尽可能相似 [4] 图像采集过程中,如果图像中出现噪声,则会报错结果我们有一个图像做 不可提供图像实强度像素.[4]清除信号或图像噪声进程调用 噪声消减概念上信号处理与噪声消解技术相同然而知识 输入信号需要通过它查找取决于信号类型预期输出第一图像 传感器捕捉后图像归入不同类型平滑滤波 产生图像图像处理的主要问题是减少数字色图像的噪声数不胜数 噪声源可添加到图像中 只依赖图像如何生成图片集 象素中,每样都含有接触时捕捉光平均值-时间框架时主体不 时段内移动(并聚焦中),图像中显示会冷冻,我们会得到更锐利的边缘闪光发生时单元格(或像素)从场景多点抓光 。[5] 闪光在图片中非常常见何时 图片模糊, 很多信息丢失检测图像模糊度并重构模糊区 恢复部分信息这是检测图像模糊运动的动机出焦点图像 对象捕捉时生成的不深 兰斯域令图像或部分图像模糊模糊度 开关引起像素从更多方向捕光时也可以显示运动模糊 通常由图像生成时,接触时间长于运动速度我们的目标是 模糊图片识别运动将尝试识别场景运动 由相对运动引起 摄像头和全场并发局部模糊 多对象场景或运动后台意指,我们可以期望部分 场景敏锐生成图像将无噪声和运动与增强对比[9] |
图像增强 |
| 图像增强主要归为2类.q |
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| 图像增强可使用不同作用法提高、亮度增量和噪声 清除或混淆可惜没有泛泛理论判定何为'好'图像增强 来人感知[5] |
| a) 噪声清除 |
| 操作清除图像中不良细节细节附图时点击 图像获取过程噪声可能是捕捉设备失能,原因有环境粒子,缺乏经验 机器/计算机运算符或其他原因[5] |
| 对比度增强 |
| 对比度与颜色和亮度条件相关基本提高可解释性 信息感测 图像为人浏览者提供并提供其他自动图像处理技术的“更好”输入[6] |
Hiscogram电子化 |
| 方法的目的是为特定应用制作显为接受的图像最热点 适当的对比增强法直方图均衡化HE机制转换灰色 图像水平统一直方图基于输入图像发生灰度概率内 泛型HE方法将平面图像概率分布并增加动态范围 然而,HE的强度取决于原创图像对比越低对比度越高 强度是自简易实现通常应用多领域,包括纹理 合成、医学图像处理和语音识别3 |
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| I.长处 : |
| 这种方法的一个长处是它是一种相当直截了当的技巧和倒置运算符理论上,如果 直方图均衡功能已知后原直方图可恢复[2] |
| 二.缺陷: |
| 方法的一个缺陷是它泛指方法增加背景噪声对比 减少可用信号 |
故障作用消除 |
| 滤镜去除图像噪声噪声以图片形式出现 |
| A.白黑图像 |
| .b.超声波黑强度图像 |
| 有不同类型的滤波器:平均滤波器、平均滤波器和中位滤波器等过滤器执行空间处理 判定图像中哪些像素受噪声影响比较像素中的每一像素,将像素归为噪声 图像相邻像素大小邻里可调整,并阈值 比较与大多数邻里不同,结构上不匹配像素 相似像素命名为脉冲噪声噪声像素代之以中位 近邻像素值通过噪声检测 |
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运动爆破 |
| 接触期内相机运动或对象产生运动模糊图像,即 光亮变化随时间推移归并涂抹锐度另一方面,运动模糊图像 保留运动信息参数化模糊提供线索从单片恢复运动 图像化运动模糊性特征为点扩展函数,参数与函数关系密切 运动最简单运动模糊度为空间不变线性运动模糊度,内 运动混淆比简单案例复杂得多 恢复模糊图像是一个重要问题,特别是在追踪和识别罪犯方面。可用区 图像可用来识别人脸或移动车辆数板 炸弹爆炸场要成功恢复模糊图像,模糊函数需要精确估计理由解析 因这些不完全性可以是相机与主体之间的相对运动开关 可以说图像在接触期间逐步整合,从而产生单像素记录 点对数位像素 真实图像图像退化可称作 运动模糊为了恢复目的,常假设运动卷动图像g可建模 |
| g=f*h+n,l |
| wheref,h和IZ分别是原创场景、线性移位点扩展函数和噪声 众所周知PSF时,许多技术可用从g估计f然而,实战运动 图像,PSF一般不为人知并假设PSF完成修复 开发方法从模糊图像估计PSFs 变量约束最小平方法使用交替方向法乘法中 我们使用编译滤波 |
果实 |
| 我们使用MATLAB创建GUI函数加载图像 函数相同图象上 |
| A.可调整对比度并拥有输出图像直方图 |
| .b.直方图均衡化和图像直方图 |
| C.适配直方图均衡图像直方图 |
| 公元前之后我们可以用中位滤波清除噪声 |
| E.使用winer滤波清除噪声 |
| F.使用新创建过滤器清除噪声 |
| G.使用全变换法消除模样模糊 |
| 或重置图像 |
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结论 |
| 新建GUI创建时通过改善对比度或清除噪声和运动增强图像 模糊性提高对比度时,我们可以使用不同类型直方图均衡技术,即HE、AHE等通过 对比或研究我们通过直方图均衡理解结果比其他技术高得多 显示对比度提高. 因此,直方图均衡化和自适应直方图均衡化 成功应用后通过中位过滤器清除噪声并完成winer滤波产生过滤器 并应用到图像中结果显示运动模糊,如果图像上存在 也可以通过此消除 GUI.GUI有所有操作按钮 |
引用 |
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