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    摘要为了解决微光成像信噪比低、信号强度弱的问题，提高微光图像在目标识别中的可靠性，必须进行包括去噪和细节增强的微光图像增强处理。目前对于微光图像的消噪处理主要采用多帧处理以及中值滤波等方法。增强处理包括基于时空域与频域的算法，其中属于时空域的增强方法有：灰度处理法和直方图法，属于频域的增强方法有：低通滤波，高通滤波和同态滤波。同时运用了微光图像实例来说明如何利用MATLAB图像处理工具箱进行微光图像去噪及处理。在常规算法之外，本文也介绍了小波变换在图像增强中的作用。30064
    关键词  MATLAB 微光图像增强 图像去噪 直方图增强 小波变换
    毕业论文设计说明书外文摘要
    Title    Research of Low-light-level Image Enhancement               
    Abstract
    Image enhancement aims to stand out some information of a picture to strength image identification and reorganization.At the same time it can wipe out those minor information that we don’t need in order to improve the quality of image.Image enhancement includes two aspects : First, eliminating the noise ;the second is enhancing or protecting image  features.  
    This paper outlines the use of the low-light-level image in real life ,and   low-light-level imaging system introduced by the composition of the low- light-level imaging to illustrate the principle. Low-light-level image enhancement is illustrated by the use of MATLAB Image Processing Toolbox for image processing method in MATLAB software environment. Introduced based on the spatial domain image enhancement technologies, including gray scale histogram method and processing method,and image enhancement based on frequency domain techniques, including the idea low-pass filtering, high-pass filtering and homomorphism filtering. On the basis of conventional algorithms，this paper also introduces the effect of the wavelet transform and PCA in image enhancement. For each algorithm, the theory ,program and simulation are provided.
    Keywords  MATLAB           Spatial Domain Enhancement
              Low-light-level Image Enhancement       Frequency Domain Enhancement
    目   次
    1  引言    1
    1.1  微光图像特性以及研究意义    1
    1.2  国内外研究现状    1
    1.3  本课题研究工作及课题安排    2
    2 微光成像系统的介绍    3
    2.1  微光夜视系统    3
    2.2  微光电视系统    3
    3 常用的微光图像降噪算法    5
    3.1微光图像噪声分析    5
    3.2 微光系统的内部噪声    5
    3.2.1 输入的光子涨落噪声    5
    3.2.2 光电阴极的噪声    6
    3.2.3 MCP的噪声    6
    3.2.4 荧光屏的噪声    7
    3.2.5  CCD的噪声    8
    3.3 常用的微光图像降噪方法    9
    3.3.1 空间域滤波方法    9
    ,3.3.2 基于频域滤波的方法    15
    3.3.3时域方法：多帧累加法    18
    4 微光图像增强方法研究        20
    4.1  图像增强原理及方法    20
    4.2  空间变换图像增强        20
    4.2.1  灰度线性变换    20
    4.2.2  灰度分段线性变换    22
    4.2.3  灰度非线性变换    24
    4.3直方图修正    25
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