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4.3 高斯滤波 20
4.3.1 算法原理 20
4.3.2 系统展示 20
4.4 维纳滤波 21
4.4.1 基本原理 22
4.4.2 优缺点 22
4.4.3 系统展示 22
第五章 系统三级功能的实现 25
5.1 边缘检测 25
5.2 Roberts算子边缘检测 25
5.3 Canny算子边缘检测 27
5.4 Sobel算子边缘检测 28
总 结 30
致 谢 31
参考文献 32
第一章 图像处理相关介绍
1.1 图像处理的意义
人类传递信息的主要媒介是语言和图像。据统计在人类接受的各种信息中视觉信息占80%，所以图像信息是十分重要的信息传递媒体和方式。图像传递系统包括图像采集、图像压缩、图像编码、图像存储、图像通信、图像显示这六个部分[1]。在实际应用中每个部分都有可能导致图像品质变差，使图像传递的信息无法被正常读取和识别。例如，在采集图像过程中由于光照环境或物体表面反光等原因造成图像整体光照不均，或是图像采集系统在采集过程中由于机械设备的缘故无法避免的加入采集噪声，或是图像显示设备的局限性造成图像显示层次感降低或颜色减少等等。因此研究快速且有效地图像增强算法成为推动图像分析和图像理解领域发展的关键内容之一。
图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。很多由于场景条件的影响图像拍摄的视觉效果不佳，这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果，比如突出图像中目标物体的某些特点、从数字图像中提取目标物的特征参数等等，这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解。图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息。这样使有用信息得到加强，从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。图像增强的应用领域也十分广阔并涉及各种类型的图像。例如，在军事应用中，增强红外图像提取我方感兴趣的敌军目标；在医学应用中，增强X射线所拍摄的患者脑部、胸部图像确定病症的准确位置；在空间应用中，对用太空照相机传来的月球图片进行增强处理改善图像的质量；在农业应用中，增强遥感图像了解农作物的分布；在交通应用中，对大雾天气图像进行增强，加强车牌、路标等重要信息进行识别；在数码相机中，增强彩色图像可以减少光线不均、颜色失真等造成的图像退化现象。
影响图像质量清晰程度有很多因素，室外光照度不均匀会造成图像灰度过于集中；摄像头获得的图像经过数/模转换，线路传输时都会产生噪声污染，图像质量不可避免降低，轻者变现为图像伴有噪点，难于看清图像细节；重者图像模糊不清，连大概物体面貌轮廓都难以看清。因此，对图像进行分析处理之前，必须对图像进行改善，即增强图像。图像增强并不考虑图像质量下降的原因，只是将图像中感兴趣的重要特征有选择性的突出出来，同时衰减不需要的特征，目的就是提高图像的可懂度。
1.2 图像处理在国内外的现状
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