基于數(shù)學形態(tài)處理的圖像增強方法研究【開題報告】

1、<p><b>　　畢業(yè)論文開題報告</b></p><p><b>　　電子信息工程</b></p><p>　　基于數(shù)學形態(tài)處理的圖像增強方法研究</p><p><b>　　課題研究意義及現(xiàn)狀</b></p><p>　　隨著電子計算機技術的進步，計算機圖像處理

2、近年來得到了飛躍的發(fā)展。已經(jīng)成功的應用于幾乎所有與成像有關的領域，并正發(fā)揮著相當重要的作用。圖像增強是圖像處理最關鍵的研究問術，作為圖像預處理部分的基本技術，是系統(tǒng)中十分重要的環(huán)節(jié)。在一般情況下，經(jīng)過圖像的傳送和轉(zhuǎn)換，會造成圖像質(zhì)量的下降，在視覺效果和識別方便性等方面可能存在許多問題。圖像增強是根據(jù)特定的 需要突出圖像中的重要信息，同時減弱或除去不需要的信息。通過適當?shù)脑鰪姷奶幚?，可以有效去除圖像中的噪聲、增強圖像中的邊緣或其他感興趣的

3、區(qū)域。</p><p>　　由于圖像增強技術現(xiàn)在還沒有通用的算法，因此圖像增強技術根據(jù)各種不同目的產(chǎn)生了多種算法，最常用的是“空間域”方法和“頻率域”方法。近年來數(shù)學形態(tài)學成為圖像處理的一個新的研究領域，它的基本思想和方法對圖像處理的理論和技術產(chǎn)生了重大的影響。它設計了一整套變換、運算、概念和算法，用以描述圖像的基本特征，這些數(shù)學工具是區(qū)別于常用的頻域或時域方法的。數(shù)學形態(tài)學算法在有效的濾除噪聲同時保留圖像中的原

4、有信息，突出圖像的幾何特征便于進一步分析圖像，可以根據(jù)不同的結(jié)構(gòu)元素得到的處理結(jié)果反映原始圖像各像素間邏輯關系的不同側(cè)面，易于并行處理，算法靈活，運行速度快，便于硬件實現(xiàn)。基于數(shù)學形態(tài)處理的圖像增強方法不同于數(shù)學方法，它不涉及變換技術和不同的變換域而是直接以輸入信號的集合特征為目標，直觀，方便使用且更易于理解。</p><p>　　圖像增強一般包括圖像的濾波和圖像的銳化。因為線性濾波器對非高斯白噪聲和關聯(lián)噪聲的濾

5、除效果不令人滿意，不能有效濾除脈沖噪聲，所以提出了一種非線性濾波，而基于數(shù)學形態(tài)學的濾波器就是其中一種。它能較好的抑制噪聲、保持圖像的邊緣輪廓。圖像的銳化處理的目的是使模糊圖像變得更清晰。在圖像銳化中，不同的邊緣提取方法與不同的銳化增強方法相結(jié)合，就會產(chǎn)生很多種不同的圖像銳化結(jié)果，從而達到銳化增強的目的。</p><p>　　二、課題研究的主要內(nèi)容和預期目標</p><p><b&g

6、t;　　主要內(nèi)容：</b></p><p>　　基于數(shù)學形態(tài)處理的圖像增強技術，研究基于數(shù)學形態(tài)的圖像增強算法。</p><p><b>　　具體要求：</b></p><p>　　1、了解數(shù)學形態(tài)處理的基本內(nèi)容。</p><p>　　2、掌握基本的圖像增強技術。</p><p>　　

7、3、研究分析出基于數(shù)學形態(tài)處理的圖像增強算法。</p><p>　　4、基于VC平臺進行實驗方針調(diào)試，分析算法性能，給出實驗結(jié)果。</p><p><b>　　預期目標：</b></p><p>　　在已有的技術基礎上，結(jié)合數(shù)學形態(tài)處理算法實現(xiàn)新的圖像增強方法,從而增加圖像的可理解性,同時減少或抑制圖像中混有的噪聲，改善圖像的質(zhì)量,提高視覺效果

8、。</p><p>　　三、課題研究的方法及措施</p><p>　　1、基于數(shù)學形態(tài)學的形態(tài)濾波: 數(shù)學形態(tài)的基本處理是開閉運算，由于單獨使用開-閉或閉-濾波器會使得輸出幅度偏大或偏小這樣的結(jié)果并不能獲得較好的濾波效果。圖（1）是對于形狀相同但尺寸不同的結(jié)構(gòu)元素構(gòu)成串聯(lián)濾波器：</p><p>　　圖（1）用相同形狀不同尺寸的結(jié)構(gòu)元素構(gòu)成的串聯(lián)濾波器</p&

9、gt;<p>　　2 、圖像銳化：首先，提取原始圖像的邊緣輪廓，即邊緣提?。黄浯?，將提取的邊緣信息與原始圖像進行融合，稱之為銳化增強。</p><p>　　圖（2）基于數(shù)學形態(tài)學的圖像銳化</p><p>　　四、課題研究進度計劃</p><p>　　畢業(yè)設計時間：自2010年9月至2011年5月。</p><p>　　2010

10、/2011第一學期第8周至第9周：分析任務，學習和查找資料。</p><p>　　2010/2011第一學期第10周至第12周：完成資料的搜集，文獻綜述，外文翻譯以及開題報告。</p><p>　　2010/2011第一學期第13周至第14周：上交文獻綜述，外文翻譯，開題報告并制作開題答辯的PPT。</p><p>　　2010/2011第一學期第15周至第18周：

11、算法的初步設計和詳細設計，并用程序?qū)崿F(xiàn)，調(diào)測結(jié)果，撰寫設計報告與論文。</p><p>　　2010/2011第二學期第1周至第4周: 聽取指導老師的意見并完善論文。</p><p>　　2010/2011第二學期第5周至第9周：上交論文并制作答辯使用的PPT。</p><p><b>　　五、參考文獻</b></p><p

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15、t;p>　　[8]曹添.基于數(shù)學形態(tài)學的超聲圖像增強探析.技術與市場.2009，16(2):30-45.</p><p>　　[9]Laurence Meylan,Sabine Susstrunk.High dynamic range image rendering with a retinex2based adaptive filter[J].IEEE Transactions on Image Proc