分數(shù)階微分和小波分解結(jié)合用于圖像增強的方法研究.pdf

1、在現(xiàn)代生活中，圖像是人們感知信息最直接、最常用的方式之一。在一般情況下，要得到具有豐富細節(jié)特征與微弱細節(jié)對比明顯的圖像并不容易，并且隨著人們生活水平的不斷提高，對圖像多細節(jié)、高分辨率質(zhì)量的要求顯得越來越迫切，于是對圖像細節(jié)進行增強便成為了提高圖像微弱特征與高分辨率質(zhì)量的一種方式。本文也將對圖像增強理論及方法進行探索和研究。
　　 圖像增強作為圖像處理領域一個分支，至今已提出了很多圖像增強方法，本文首先對已有的方法進行了探究，從不

2、同分數(shù)階微分掩模處理圖像存在方向性特點與小波分解圖像具有方向性特征出發(fā)，研究出將兩者在方向相互垂直原則下結(jié)合用于圖像增強的FWE(Fractional Wavelet Enhancement)方法。其次在FWE方法基礎上進一步給出一種用于圖像增強的FOWE(Fractional Optimal WaveletEnhancement)方法。即通過在一定分解層數(shù)范圍內(nèi)分別計算圖像經(jīng)小波分解所得各分量信息熵最大值所對應的分解層來確定一個最優(yōu)分

3、解層，使用新設計的分數(shù)階微分掩模對原始圖像以及圖像經(jīng)小波分解與重構(gòu)的最優(yōu)分解層各分量信號有針對性地進行處理。對處理結(jié)果進行疊加，可深度地保留圖像原有特征，同時對灰度變化不明顯區(qū)域圖像紋理細節(jié)也得到增強。理論分析表明FOWE方法可進一步提升圖像增強的效果。其最大特點在于依據(jù)經(jīng)驗公式計算得到一個小波分解最優(yōu)層。在最優(yōu)層上對圖像進行分數(shù)階微分處理。論文中對分數(shù)階微分方法進行了分析，重點推理了用于圖像增強中的分數(shù)階微分掩模的構(gòu)造與變換過程。

4、r>　　 最后對以上給出的圖像增強方法在Matlab上進行仿真實驗，對實驗所得到的圖像統(tǒng)計其質(zhì)量參數(shù)，并與已有的典型圖像增強方法處理結(jié)果進行對比，從對比結(jié)果來看，新給出的FOWE圖像增強方法對增強灰度圖像的細節(jié)特征比較有效。通過對多種圖像使用FOWE方法增強的結(jié)果對比，并有規(guī)則地改變FOWE方法中小波分解最優(yōu)層來對比處理結(jié)果，得出FOWE方法中小波分解最優(yōu)層的確定對增強人或動物的正面頭部灰度圖像增強效果較優(yōu)。同時將FOWE方法在DM6