数字图像处理开题报告推荐
数字图像处理技术是对图像信息进行加工修改的过程，从诞生以来，其处理算法不断优化，处理速度不断加快，应用也日渐广泛。下面是小编为大家准备的数字图像处理开题报告，希望大家喜欢。
一、研究的目的、意义及国内外现状和发展趋势
通常经图像信息输入系统获取的源图像信息中都含有各种各样的噪声与畸变。例如传感器获取的遥感图像含有大量地物特征信息，在图像上这些地物特征信息以灰度形式表现出来，当地物特征间表现的灰度差很小时，目视判读就无法认辨，而图像增强的目的就是（1）采用某种技术手段，改善图像的视觉效果、工艺的适应性，使图像更清晰，目标物更突出。（2）将图像转换成一种更适合与人或机器进行分析处理的形式。它不是以图像保真度为原则，而是通过处理设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。因此图像增强的实质是增强感兴趣地物和周围地物图像间的反差。
现阶段国内外普遍使用的图像增强的方法分为光学增强方法和数字增强方法两种。光学增强处理采用光学仪器进行。其特点是快速、简易，操作方法容易掌握，仪器和处理材料费用较低，目前在遥感中广泛使用。但光学仪器功能比较单一，对各种增强方法的适应性比数字处理设备差。数字增强处理是采用数字图像计算机系统进行。其特点是快速、功能全，还能应用光学方法无法进行的一些算法对图像增强。其主要增强技术从增强的作用域出发包括空间域增强（对图像像素灰度进行操作，即直接对图像进行增强处理）和频率域增强（在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如付立叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像，以此达到增强的目的）两种。
严格来讲，图形图像处理技术常常是光学技术和数字技术相结合，在未来的21世纪可能采用纯数字技术。
总的说来，21世纪图形图像要向高质量化方面发展。高质量化内容包括6个方面，即高分辨率、高速度、立体化、多媒体化、智能化和标准化。
二、阅读的文献资料和本课题的主攻方向
文献资料：
1) 孙家柄，舒宁，关泽群。遥感原理、方法和应用。北京：测绘出版社，1997。
2) 贾永红。计算机图像处理和分析。武汉大学出版社，2001。
3) 张宇，王希勤，彭应宁。一种用于夜间图像增强的算法。清华大学学报自然科学版，1999年，39卷，第9期。
4) 李叔梁。话说图像处理。北京师范大学现代教育技术研究所，1999。
5) 徐建华。图像处理与分析。科学出版社，1992。
6) 容观傲。计算机图像处理。清华大学出版社，2000。
7) 万发观，柳健，等。遥感图像数字处理。华中理工大学出版社，1991。
8) 荆仁杰，等。计算机图像处理。浙江大学出版社，1990。
9) 张远鹏，董海，周文灵。计算机图像处理技术基础。北京大学出版社，1996。
10) 博彦科技。编程高手Visual C++。北京大学出版社，2001。
11) 郑莉，董渊。C++语言程序设计。清华大学出版社，2001。
12) 何斌，马天予，等。Visual C++数字图像处理。人民邮电出版社，2001。
13) 黄维通，姚瑞霞。Visual C++程序设计教程。机械工业出版社，2001。
14) 郑阿奇，丁有和，郑进。Visual C++实用教程。电子工业出版社，2001。
15) 刘涛。Visual C++实现数字图像增强处理。天极网，2002。
16) 王燕。面向对象的理论与C++实践。清华大学出版社，1997。
17) 谭浩强。C程序设计。清华大学出版社，1991。
主攻方向：
掌握用Visual C++高级语言编程的基本知识，能用该语言实现图像读取和显示影像；掌握图像增强处理的各种算法及其应用；编程实现图像常用增强算法，分析算法的优缺点及应用。
三、主要研究内容及技术路线
在此次毕业设计中，我主要研究的是利用Visual C++编程实现读取、显示图像和设计几种主要算法以实现图像的增强。
1、点运算中的直方图修正
图像直方图是图像处理中一种十分重要的图像分析工具，它描述了一幅图像的灰度级内容，任何一幅图像的直方图都包含了丰富的信息，它主要用在图像分割，图像灰度变换等处理过程中。从数学上来说图像直方图是图像各灰度值统计特性与图像灰度值的函数，它统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率；从图形上来说，它是一个二维图，横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标为各个灰度级上图像各个像素点出现的次数或概率。
直方图修正可使图像的灰度间距拉开或使灰度分布均匀，从而增大反差，使图像细节清晰，达到增强的目的。它通常有直方图均衡化（将原图像的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡直方图修改原图像）和直方图规定化（使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图 而对图像做修正的增强方法）两类。
在实际操作中，先利用VC++编程在一个对话框中显示一个图像的直方图，再编程实现直方图均衡化的修正方法，将原图像变换为直方图均衡的图像。最后比较均衡前后的图像和直方图。
2、实现空间域中的模板操作
假设图像是由许多灰度恒定的小块组成，相邻像素间或属于同一集合体的'像素间存在很高的空间相关性，而噪声则是统计独立的。这样就能在空间域中利用模板对图像进行处理。这种增强处理的方法就是在被处理像元周围的像元参与下进行运算处理，使输出图像上每个像素的灰度值是由输入图像中以对应像素为中心的邻域中多个像素的灰度值计算出来的，它主要用于图像平滑和锐化。
任何一幅原始图像，在获取和传输等过程中，会受到各种噪声的干扰，使图像退化，质量下降，图像模糊，特征淹没，对图像分析不利。为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。而一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，因此，图像的平滑是使图像中高频成分消退，即平滑图像的细节，使其反差降低，保存低频成分。但由于系统中所要提取的边缘信息也主要集中在其高频部分，图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变的模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰，也就是使图像细节的反差提高。
在实际操作中，采用模板的方法编程定义一个5*5加权模板，实现图像平滑和锐化，分析结果。
3、实现频率域中的图像增强
通过傅立叶变换能将空间域图像变换成频率域图像。在经过一次傅立叶逆变换，又能将频率域图像变成空间域图像。依据这样的关系，我们能通过修改频谱的方法来增强图像中某些信息或压抑另一些信息。最常用的方法是滤波。所谓滤波是让图像频谱中某些频率成分通过，阻止另一些频率成分通过。
从频率域来考虑，由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，就能采用低通滤波器来抑制高频部分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就能达到平滑图像的目的。图像模糊的实质是由于其高频分量被衰减，因此要消除模糊，突出边缘，则采用高通滤波器让高频部分通过，使低频成分削弱，再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。
在实际操作中，是通过编程分别实现理想低通滤波器和指数高通滤波器，达到图像增强的目的，并分析结果。
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