非锐化掩模锐化算法的改进算法研究

摘要

图像增强是图像处理研究领域非常实用且有价值的一门分支学科。随着科学技术的不断创新与进步，图像处理早已深入到人们生活的各个方面之中，并成为国民经济与国防等一些国家核心重要领域不可或缺的一部分。图像增强技术在图像处理的整个研究领域中处于重要的研究地位，其主要目的是增强图像中的有用信息，即人们对于图像中的较为感兴趣区域的信息，如边缘、对比不明显区域。图像增强可有助于人们实现提取并获得有价值且感兴趣的图像信息，使得能够进一步分析图像中的关键信息。
　　本论文从传统的图像锐化方法非锐化掩模锐化入手，观察并分析传统方法的实现机理与实验结果，剖析传统图像锐化方法的不足与缺陷，转而谋求一种新的思路和思想来实现锐化增强算法。本文创新出一种新的方法来实现图像锐化增强，并对传统方法中所存在的不足之处进行了改进，克服了传统方法容易带来的问题，即噪声敏感性与过冲现象。本文主要从数学形态学的角度来解决图像锐化过程中所遇到的实际问题，对一幅图像实行分区域并进行不同程度的增强处理，使得本方法具有较明显的区域自适应性。
　　本论文所提出的方法能够实现图像的锐化处理，在与基于拉普拉斯方法和高斯方法结果的对比中，本论文方法能使图像的细节区域更加明显，层次感更加突出，纹理更加丰富，边缘更加锐利，且图像对比度有所增强。在与传统方法结果的比较中发现，由于本方法的数学模型的迭代处理和分区域加权机制，本方法能够解决传统方法所带来的问题，并实现了较好的图像锐化效果。
　　总体而言，本论文提出了一种新的思路和解决方法来实现图像锐化，并有效解决传统方法所带来的问题，最终实验结果验证了本论文所提方法的有效性。

目录

声明

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第一章 绪论

1.1 课题的研究背景和研究意义

1.2 图像增强技术的研究手段及评价标准

1.3 本论文具体研究内容的及选题来源

1.4 本论文的框架层次和各章节的内容安排

第二章 经典的图像锐化方法

2.1 图像锐化的预备知识

2.2 图像锐化及其基本思想

2.3 几种经典的图像锐化算法

2.4 对几种经典算法的理解与总结

2.5 几种经典方法的缺陷

2.6 本章小结

第三章 几种常用图像滤波算法

3.1 双边滤波

3.2 高斯滤波

3.3 均值滤波

3.4 中值滤波

3.5 导向滤波

3.6 本章小结

第四章 图像锐化改进算法研究介绍

4.1 锐化思想的进一步深化

4.2 锐化公式的重定义与提出

4.3 公式中δ的介绍与确定方法

4.4 公式中图像分区域的方法

4.5 本方法的分析与总结

4.6 关于彩色图像

4.7 本章小结

第五章 实验结果的对比与分析

5.1 实验结果

5.2 结果对比分析

5.3 本章小结

第六章 关于本论文工作的总结与展望

6.1 主要总结

6.2 研究展望

参考文献

在学期间的研究成果

致谢