图像去雾算法matlab

本节主要介绍基于Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。 1.3.1 Rentinex理论

Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Human Visual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land（埃德温?兰德）于1971年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retinex理论是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。

根据Edwin Land提出的理论，一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像：反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y)，其原理示意图如图8.3-1所示。

图 1.3-1 Retinex理论示意图

对于观察图像S中的每个点(x,y)，用公式可以表示为：

S(x,y)=R(x,y)×L(x,y)

数字图像去雾算法的验证、研究与优化

目录

1.绪论 (1)

1.1研究课题背景及意义 (1)

1.2课题研究现状 (1)

1.3本文主要工作及章节安排 (1)

2.图像去雾算法研究现状 (3)

2.1图像增强方法用于雾天图像清晰化 (3)

2.1.1.用于雾天图像增强的图像增强方法 (3)

2.1.2.视网膜皮层理论(Retinex)雾天图像增强 (4)

2.2以大气散射模型为基础的数字图像去雾算法 (6)

2.2.1.雾气影响图像质量的物理原理——大气散射模型[19-22] (6)

2.2.2.基于场景深度信息的图像去雾算法 (8)

2.2.3.结合光偏振特性的去雾算法 (9)

2.2.4.基于先验知识的单幅图像去雾算法 (11)

2.3本章小结 (16)

3.结合Quick Shift 分割算法对暗原色先验去雾进行改进 (17)

3.1暗原色先验去雾的具体原理 (17)

3.2暗原色先验算法的不足 (18)

3.3Quick Shift图像分割原理 (19)

3.4Quick shift分割引导的暗原色先验去雾 (21)

3.5实验结果 (24)

3.6本章小结 (26)

4.后向传播神经网络图像去雾算法 (27)

IV

万方数据

数字图像去雾算法的验证、研究与优化

4.1颜色特征与场景深度

东北石油大学本科生毕业设计（论文） 摘 要

在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。

本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法的图像去噪算法。首先介绍图像处理应用时的常用函数及其用法；其次详细阐述了四种去噪算法原理及特点；最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；维纳滤波对高斯噪声有明显的抑制作用；对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。

关键词：邻域平均法；中值滤波；维纳滤波；小波变换

I

东北石油大学本科生毕业设计（论文） Abstract

In the information society, the image in the information transmission is used more and more widely. Therefore, ensuring the minimum of th

本 科 生 毕 业 设 计 论 文

基于修正的Retinex雾天图像增强算法

cxp

院 系： 电子信息工程系 专 业： 通信工程 班 级： 通信082 学 号： 8107052XX 指导教师： XXXXXXX,XXXXXXX 职称（或学位）： 副教授，讲师

2012年 4月

原创性声明

本人郑重声明：所呈交的论文（设计），是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

学生签名： 年 月 日

指导声明

本人指导的 同学的毕业论文（设计）题目大小、难度适当，且符合该同学所学专业的培养目标的要求。本人在指导过程中，通过网上文献搜索及文献比对等方式，对其毕业论文（设计）内容进行了检查，未发现抄袭现象，特此声明。

指导教师签名

指纹图像去噪算法的研究

Fingerprint Image Denoising Algorithm Research

指纹图像去噪算法的研究

目 录

摘 要 ................................................................ III Abstract ................................................................. IV 第1章 绪论 ............................................................... 1 1.1 研究背景及意义 ......................................................................................................... 1 1.2 国内外研究现状 ............................................................................................

MATLAB仿真实现图像去噪

本文概述了小波阈值去噪的基本原理。对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现。最后结合理论分析和实验结果，讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。为实际的图像处理中，小波阈值去噪法的选择和改进提供了数据参考和依据。、图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学，如今其理论体系已十分完善，且其实践应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且成熟的应用。MATLAB是一种高效的工程计算语言，在数值计算、数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。MATLAB是一种向量语言，它非常适合于进行图像处理。

关键字：小波变换 图像去噪 阈值 MATLAB

The Research of Image De-noising Based on Matlab

[Abstract] Image is one kind of important information source, may help People through the imagery processi

MATLAB仿真实现图像去噪

本文概述了小波阈值去噪的基本原理。对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现。最后结合理论分析和实验结果，讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。为实际的图像处理中，小波阈值去噪法的选择和改进提供了数据参考和依据。、图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学，如今其理论体系已十分完善，且其实践应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且成熟的应用。MATLAB是一种高效的工程计算语言，在数值计算、数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。MATLAB是一种向量语言，它非常适合于进行图像处理。

关键字：小波变换 图像去噪 阈值 MATLAB

The Research of Image De-noising Based on Matlab

[Abstract] Image is one kind of important information source, may help People through the imagery processi

图像增强算法研究与实现

摘 要:图像处理是近年来发展起来的新兴研究领域，受到越来越多学者的关注。本论文主要研究图像处理的一个重要分支——图像增强技术。由于图像在生成、传递、压缩、储存、变换等一系列过程中，会受到各种因素的影响，例如在不同的照明环境下操作，会引起图像亮度的变化；操作设备时，不可避免地会发生抖动，引起图像位移；捕捉到的图像对比度低或是位置不适当等等。在实际应用中，这些都会造成图像质量的退化，影响图像的整体视觉效果。因此，为了解决这些问题，需要对图像进行增强处理，对已获取的图像进行加工处理，有目的地对图像进行增强，比如突出图像的局部细节特征或是增强图像的整体效果，同时抑制图像中不必要的细节信息，把模糊的图像变成清晰的图像，改善图像的质量，以便在后续的图像分析时，实验者或计算机视觉系统可以对图像进行更好地分析和理解。

本文对图像增强技术的常用方法进行了介绍，其中主要介绍了空域图像增强算法的原理及方法，包括灰度变换、直方图处理(直方图均衡化和直方图规定化)等和频域图像增强算法的原理及方法，包括低通滤波、高通滤波、同态滤波，以及彩色图像增强算法的原理及实现。在此基础上，提出了两种结合空域和频域特征的图像增强算法，并在MATLAB开发平台

图像增强算法研究与实现

摘 要:图像处理是近年来发展起来的新兴研究领域，受到越来越多学者的关注。本论文主要研究图像处理的一个重要分支——图像增强技术。由于图像在生成、传递、压缩、储存、变换等一系列过程中，会受到各种因素的影响，例如在不同的照明环境下操作，会引起图像亮度的变化；操作设备时，不可避免地会发生抖动，引起图像位移；捕捉到的图像对比度低或是位置不适当等等。在实际应用中，这些都会造成图像质量的退化，影响图像的整体视觉效果。因此，为了解决这些问题，需要对图像进行增强处理，对已获取的图像进行加工处理，有目的地对图像进行增强，比如突出图像的局部细节特征或是增强图像的整体效果，同时抑制图像中不必要的细节信息，把模糊的图像变成清晰的图像，改善图像的质量，以便在后续的图像分析时，实验者或计算机视觉系统可以对图像进行更好地分析和理解。

本文对图像增强技术的常用方法进行了介绍，其中主要介绍了空域图像增强算法的原理及方法，包括灰度变换、直方图处理(直方图均衡化和直方图规定化)等和频域图像增强算法的原理及方法，包括低通滤波、高通滤波、同态滤波，以及彩色图像增强算法的原理及实现。在此基础上，提出了两种结合空域和频域特征的图像增强算法，并在MATLAB开发平台

摘 要

摘 要

视频图像处理技术广泛用于工业、安全、医疗、管理等领域。运动目标的检测和跟踪是图像处理技术在视频序列图像处理方面的一个重要应用，在航天、交通、机器人视觉、视频监控、公共场所客流数据监测等场合发挥着重要作用。

本文介绍了一种基于MATLAB的简易的从视频播放的帧图像中找出目标图像，并进行视频跟踪的实现方法。通过对图像进行阈值处理（图像分割），再对分割后的图像求取形心，以对目标图像进行定位，并最后找到各幅帧图像的目标位置的方法，从而实现对100帧视频图像的实时跟踪。

关键词：目标检测；阈值处理；视频序列目标跟踪；形心估计

I

ABSTRACT

ABSTRACT

Video image processing technology is widely used in industrial, security, health care, management and other fields. Motion target detection and tracking is image processing technology in video sequence is an important application in image