基于MATLAB的近景图像增强与图像分割算法研究开题报告

全文总字数：3850字

1. 研究目的与意义（文献综述）

数字图像处理（digital image processing），即是利用计算机或者其他数字硬件对从图像信息转换而得到的电信号再进行某些数学运算，以提高图像的实用性。例如去掉图像的噪声，抽取图像中的一些目标的轮廓，图像的勾边处理，提取图像中的特征以及把黑白图像映射为彩色图像等技术。总的来说，数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。

图像工程的历史非常的悠久，现在已经独立发展成一门综合学科，其研究内容范围是非常广泛的，覆盖面也很大，通常和其他学科交叉进行发展，尤其是数学学科结合地非常的紧密。上世纪90年代开始，《中国图像图像学报》就开始连续刊登一些关于图像工程的期刊和论文等文献资料。学报根据文献的内容将其分为图像理解、图像分析、图像处理、技术应用和综述等5个模块。刊登的主要刊物内容有：《数据采集与处理》、《信号处理》、《电子学报》、《计算机学报》、《自动化学报》等众多学报内容和刊物文献。

在图像传输系统的六大部分中，每部分在实际传输的过程中都有可能使图像的质量变差，以至于使图像的信息无法被正常识别和读取。比如，在图像采集的过程中会由于光照不均匀等原因使得图像成像的时候不太均匀，整体的图像效果不好。又比如，图像采集的时候由于机器本身的硬件不行或是成像之后设备显示问题有问题都会影响人的视觉观感，从而影响图像的成像质量。由于以上原因都有可能产生不好的影响。所以，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处理领域发展的关键步骤。

2. 研究的基本内容与方案

本次研究的主要的内容是基于matlab的近景图像增强与图像分割算法研究，学习数字图像处理技术及matlab的相关知识。掌握matlab软件的操作，能运用软件进行图像的增强及图像分割处理。对近景图像的对比度和亮度进行分析，编写图像增强算法，分析图像对比度太小、亮度太高或太低对近景图像分割造成的影响。比较不同算法对图像增强和图像分割的效果。

本实验平台拟采用图形化虚拟仪器开发平台matlab，它是一种图标代替文本行创建应用程序的图形化编程语言，matlab采用基于流程图的图形化编程方式，它编程简单、易于理解、效率高，针对数据采集、仪器控制、信号分析和数据处理等任务，设计提供了丰富完善的功能图标，且能解决极其复杂的数值运算。

图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些信息使得图像更加实用。数字图像增强算法包括空间域图像增强和频率域图像增强，频域处理法主要是卷积定理，采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理技术；空域处理法是直接对图像中的像素进行处理，基本上是以灰度映射变换为基础的。图像增强具体分类方法可总结为图1。

3. 研究计划与安排

第1-3周：查阅论文相关的中、英文文献资料，明确研究方向和主要内容。

确定设计方案和论文结构，完成开题报告。完成不少于2万字符的英文翻译任务；

第4-5周：完成论文开题工作；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 王鑫,孔航,崔雨航,等.基于matlab图像增强算法的比较研究[j]．电声技术.2018，42(1):13－17．

[2] 张弯,靳奉祥,赵相伟,季民,李婷.基于opencv的近景图像增强和分割算法研究[j].北京测绘,2018,32(08):881-886.

[3] 黄时杰,曾建华.图像边缘检测与分割的matlab实现[j].赤峰学院学报(自然科学版),2019,35(09):47-49.