基于MATLAB的图像增强算法设计(3)

菜单

f(x,y) 输入像灰度值

g(x,y) 输出图像灰度值

T 变换函数

M 图像灰度值

N 图像灰度值

P 图像灰度值

Q 图像灰度值

Max j 输入图像灰度值最大值

Max k 输出图像灰度值最大值

C 常数

N 像素总数

nj 第 j 元素出现的频数

R 像素值

F(u,v) 频域图像

G(u,v) 滤波后图像

∅(u, v) 变换相角

P(u,v) 功率谱

I(u,v) F(u,v)的实部

R(u,v) F(u,v)的虚部

H(u,v) 滤波器函数

D(u,v) 点(u,v)到原点距离

D0 截止频率

1 绪论

1.1 图像增强的应用

在通信系统的信息传输中数字图像传达给人类的信息更准确、客观与形象化，成为人类获取信息的重要来源，满足人类的百分之七十多的信息需求，因此数字图像成为通信系统中重要的信息载体。随着近十年 3G、4G 的飞速发展与推广普及，传输带宽的不断增加以及现代网络用户更倾向于移动通信的应用，移动通信的主流业务也由话音业务转向多媒体业务，例如图像通信、视频通信等，由此可见，在通信系统中数字图像变得尤为重要变的，推动着人类生活以及社会的发展。

在通信系统传输中，数字图像在系统的发送、编码译码，调制解调、信道传输、接收等环节中会因为受到外界的各种加性噪声以及信道中噪声的干扰造成图像信息的丢失而产生图像质量的下降，那么在通信过程中接收到的图像信息就会出错，于是针对于提升通信系统中数字图像质量的图像增强技术应运而生，图像增强作为图像处理的核心技术组成在数字通信领域发挥着积极的作用，但是目前图像增强所采用的技术只是基于图像的某种特征进行的，具有一定的局限性，目前为止还未找到一种适合任何图像的通用图像增强技术，因此未来对于图像增强的研究任重而道远。

图像增强包括两种，即灰度图像增强与彩色图像增强，但彩色图像的增强是建立在灰度图像的基础上。图像增强的原理在于突出图像中的重要有用特征，提取有用的信息，扩大图像中不同部分之间的灰度差异，扩大分辨率，抑制甚至削弱图像中无关紧要的信息，而使处理后的图像更有利于人眼的观察和计算机的分析应用。因为各种原因而造成的图像模糊不清晰，通过图像增强技术可以滤除其中的噪声及不重要的部分，让模糊不清的图像变得清晰有用，增强的意义不在于恢复成与原图像一样的图像，而是恢复出重要有用的信息，提升包含的信息量，满足某种分析的特殊要求，所以图像增强并不是无失真的图像处理技术。

图像增强技术已经被实际应用到通信的多个方面，与生活生产密不可分。在通信工程方面，随着当今多媒体的发展趋势，图像数据在通信上日趋重要，处理上也最为复杂困难，新的图像增强技术有效解决了通信系统中的图像数据传输问题，此外图像增强还在图像通信、电视电话会议、计算机多媒体系统等发挥重要作用，扮演者关键性的角色；此外在通信系统中图像通信还有很多其他应用，包括生物医学工程，工农业生产，军事航天等。在生物医学工程上，除了 CT、核磁共振 MRI、X 线成像的应用外，还有细胞的分类与识别，遗传基因的分析，内窥镜、心电图、B 超图像的处理；工农业领域利用遥感图像分析了解农作物的生