圖像增強(qiáng)文獻(xiàn)綜述(可編輯修改word版)

1、文獻(xiàn)綜述題目圖像增強(qiáng)與處理技術(shù)學(xué)生姓名李洋專業(yè)班級(jí)網(wǎng)絡(luò)工程08-2班學(xué)號(hào)200813080223院（系）計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院指導(dǎo)教師（職稱）吳雪麗完成時(shí)間2012年5月20日?qǐng)D像增強(qiáng)與處理技術(shù)綜述內(nèi)容摘要數(shù)字圖像處理是指將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理的過(guò)程。圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理的過(guò)程中經(jīng)常采用的一種方法，它對(duì)提高圖像質(zhì)量起著重要的作用。本文先對(duì)圖像增強(qiáng)的原理進(jìn)行概述，然后對(duì)圖像增強(qiáng)的方法分類并給出直方圖增強(qiáng)對(duì)比度增強(qiáng)、平滑和銳化等幾種常用的增強(qiáng)方法的理論基礎(chǔ)，通過(guò)Matlab實(shí)驗(yàn)得出的實(shí)際處理效果來(lái)對(duì)比各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，討論不同的增強(qiáng)算法的技術(shù)要點(diǎn)，并對(duì)其圖像增強(qiáng)方法進(jìn)行性

2、能評(píng)價(jià)。關(guān)鍵詞：圖像增強(qiáng)對(duì)比度增強(qiáng)平滑銳化梯度變換拉普拉斯變換AbstractDigitalimageprocessingistheproceduresofconvertingimagesignalintodigitalformat,thenusingthecomputertoprocessit.Imageenhancementisdigitalimageprocessingprocessoftenuseamethodtoimproveimagequality,itplaysanimportantrole.Thisarticlefirstintroducestheprincipleofimag

3、eenhancementandclassification，andthenfocusonseveralmethodstostudysuchasandhistogramenhancement,contrastenhancement,smoothingandsharpening,andothercommonlyusedinlearningthebasicdigitalimageWiththeapproach,throughMatlabexperimentthattheactualeffectofvariousalgorithmstocomparetheadvantagesanddisadvanta

4、gestodiscussthedifferentenhancementalgorithm.Theapplicationofoccasions,anditsimageenhancementmethodofperformanceevaluation.Keywords:ImageEnhancementhistogramenhancementcontrastenhancementsmoothingsharpening1 圖像增強(qiáng)概述1.1 圖像增強(qiáng)背景及意義在一般情況下，經(jīng)過(guò)圖像的傳送和轉(zhuǎn)換，如成像、復(fù)制、掃描、傳輸和顯示等，經(jīng)常會(huì)造成圖像質(zhì)量的下降，即圖像失真。在攝影時(shí)由于光照條件不足或過(guò)度，會(huì)使圖

5、像過(guò)暗或過(guò)亮；光學(xué)系統(tǒng)的失真、相對(duì)運(yùn)動(dòng)、大氣流動(dòng)等都會(huì)使圖像模糊，傳輸過(guò)程中會(huì)引入各種類型的噪聲?？傊斎氲膱D像在視覺(jué)效果和識(shí)別方便性等方面可能存在諸多問(wèn)題，這類問(wèn)題不妨統(tǒng)稱為質(zhì)量問(wèn)題。圖像增強(qiáng)是指根據(jù)特定的需要突出圖像中的重要信息，同時(shí)減弱或去除不需要的信息。從不同的途徑獲取的圖像，通過(guò)進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑鰪?qiáng)處理，可以將原本模糊不清甚至根本無(wú)法分辨的原始圖像處理成清晰的富含大量有用信息的可使用圖像，有效地去除圖像中的噪聲、增強(qiáng)圖像中的邊緣或其他感興趣的區(qū)域，從而更加容易對(duì)圖像中感興趣的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和測(cè)量。處理后的圖像是否保持原狀已經(jīng)是無(wú)關(guān)緊要的了，不會(huì)因?yàn)榭紤]到圖像的一些理想形式而去有意識(shí)的努力重現(xiàn)

6、圖像的真實(shí)度。圖像增強(qiáng)的目的是增強(qiáng)圖像的視覺(jué)效果，將原圖像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人眼觀察和計(jì)算機(jī)分析處理的形式。它一般要借助人眼的視覺(jué)特性，以取得看起來(lái)較好地視覺(jué)效果很，少涉及客觀和統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。增強(qiáng)的效果通常都與具體的圖像有關(guān)系，靠人的主觀感覺(jué)加以評(píng)價(jià)。1.2 圖像增強(qiáng)的應(yīng)用目前圖像增強(qiáng)處理的應(yīng)用已經(jīng)滲透到醫(yī)學(xué)診斷、航空航天、軍事偵察、指紋識(shí)別、無(wú)損探傷、衛(wèi)星圖片的處理等領(lǐng)域。如對(duì)X射線圖片、CT影像、內(nèi)窺鏡圖像進(jìn)行增強(qiáng)，使醫(yī)生更容易從中確定病變區(qū)域，從圖像細(xì)節(jié)區(qū)域中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題；對(duì)不同時(shí)間拍攝的同一地區(qū)的遙感圖片進(jìn)行增強(qiáng)處理，偵查是否有敵人軍事調(diào)動(dòng)或軍事裝備及建筑出現(xiàn)；在煤礦工業(yè)電視系統(tǒng)中采用增

7、強(qiáng)處理來(lái)提高工業(yè)電視圖像的清晰度，克服因光線不足、灰塵等原因帶來(lái)的圖像模糊、偏差等現(xiàn)象，減少電視系統(tǒng)維護(hù)的工作量。圖像增強(qiáng)技術(shù)的快5速發(fā)展同它的廣泛應(yīng)用是分不開(kāi)的，發(fā)展的動(dòng)力來(lái)自穩(wěn)定涌現(xiàn)的新的應(yīng)用，我們可以預(yù)料，在未來(lái)社會(huì)中圖像增強(qiáng)技術(shù)將會(huì)發(fā)揮更為重要的作用。2 圖像增強(qiáng)的基本理論2.1 圖像增強(qiáng)的定義為了改善視覺(jué)效果或者便于人和機(jī)器對(duì)圖像的理解和分析，根據(jù)圖像的特點(diǎn)或存在的問(wèn)題采取的簡(jiǎn)單改善方法或者加強(qiáng)特征的措施稱為圖像增強(qiáng)。一般情況下，圖像增強(qiáng)是按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時(shí)削弱或去除某些不需要的信息的處理方法，也是提高圖像質(zhì)量的過(guò)程。圖像增強(qiáng)的目的是使圖像的某些特性方面更加鮮

8、明、突出，使處理后的圖像更適合人眼視覺(jué)特性或機(jī)器分析，以便于實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的更高級(jí)的處理和分析。圖像增強(qiáng)的過(guò)程往往也是一個(gè)矛盾的過(guò)程：圖像增強(qiáng)希望既去除噪聲又增強(qiáng)邊緣。但是，增強(qiáng)邊緣的同時(shí)會(huì)同時(shí)增強(qiáng)噪聲，而濾去噪聲又會(huì)使邊緣在一定程度上模糊，因此，在圖像增強(qiáng)的時(shí)候，往往是將這兩部分進(jìn)行折中找，到一個(gè)好的代價(jià)函數(shù)達(dá)到需要的增強(qiáng)目的。傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法在確定轉(zhuǎn)換函數(shù)時(shí)常是基于整個(gè)圖像的統(tǒng)計(jì)量，如：ST轉(zhuǎn)換，直方圖均衡，中值濾波，微分銳化，高通濾波等等。這樣對(duì)應(yīng)于某些局部區(qū)域的細(xì)節(jié)在計(jì)算整幅圖的變換時(shí)其影響因?yàn)槠渲递^小而常常被忽略掉，從而局部區(qū)域的增強(qiáng)效果常常不夠理想，噪聲濾波和邊緣增強(qiáng)這兩者的矛盾較難

9、得到解決。2.2 圖像增強(qiáng)的分類及方法圖像增強(qiáng)可分成兩大類：頻率域法和空間域法。前者把圖像看成一種二維信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行基于二維傅里葉變換的信號(hào)增強(qiáng)。采用低通濾波（即只讓低頻信號(hào)通過(guò)）法，可去掉圖中的噪聲；采用高通濾波法，則可增強(qiáng)邊緣等高頻信號(hào)，使模糊的圖片變得清晰。具有代表性的空間域算法有局部求平均值法和中值濾波（取局部鄰域中的中間像素值）法等，它們可用于去除或減弱噪聲。圖像增強(qiáng)的方法是通過(guò)一定手段對(duì)原圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù)，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制（掩蓋）圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺(jué)響應(yīng)特性相匹配。在圖像增強(qiáng)過(guò)程中，不分析圖像降質(zhì)的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像

10、。圖像增強(qiáng)技術(shù)根據(jù)增強(qiáng)處理過(guò)程所在的空間不同，可分為基于空域的算法和基于頻域的算法兩大類?；诳沼虻乃惴ㄌ幚頃r(shí)直接對(duì)圖像灰度級(jí)做運(yùn)算基于頻域的算法是在圖像的某種變換域內(nèi)對(duì)圖像的變換系數(shù)值進(jìn)行某種修正，是一種間接增強(qiáng)的算法?；诳沼虻乃惴ǚ譃辄c(diǎn)運(yùn)算算法和鄰域去噪算法。點(diǎn)運(yùn)算算法即灰度級(jí)校正、灰度變換和直方圖修正等，目的或使圖像成像均勻，或擴(kuò)大圖像動(dòng)態(tài)范圍，擴(kuò)展對(duì)比度。鄰域增強(qiáng)算法分為圖像平滑和銳化兩種。平滑一般用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。常用算法有均值濾波、中值濾波。銳化的目的在于突出物體的邊緣輪廓，便于目標(biāo)識(shí)別。常用算法有梯度法、算子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計(jì)差值法等。2.3

11、 常用的圖像增強(qiáng)方法2.3.1 灰度變換灰度變換可使圖像動(dòng)態(tài)范圍增大，對(duì)比度得到擴(kuò)展，使圖像清晰、特征明顯，是圖像增強(qiáng)的重要手段之一。它主要利用點(diǎn)運(yùn)算來(lái)修正像素灰度，由輸入像素點(diǎn)的灰度值確定相應(yīng)輸出點(diǎn)的灰度值，是一種基于圖像變換的操作。灰度變換不改變圖像內(nèi)的空間關(guān)系，除了灰度級(jí)的改變是根據(jù)某種特定的灰度變換函數(shù)進(jìn)行之外，可以看作是“從像素到像素”的復(fù)制操作。基于點(diǎn)運(yùn)算的灰度變換可表示為1：g(x,y)=Tf(x,y)(2.i)其中T被稱為灰度變換函數(shù)，它描述了輸入灰度值和輸出灰度值之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。一旦灰度變換函數(shù)確定，該灰度變換就被完全確定下來(lái)?；叶茸儞Q包含的方法很多，如逆反處理、閾值變換、灰

12、度拉伸、灰度切分、灰度級(jí)修正、動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整等。雖然它們對(duì)圖像的處理效果不同，但處理過(guò)程中都運(yùn)用了點(diǎn)運(yùn)算，通?？煞譃榫€性變換、分段線性變換、非線性變換。2.3.2 線性變換假定原圖像f(x,y)的灰度范圍為a,b,變換后的圖像g(x,y)的灰度范圍線性的擴(kuò)展至c,d,如圖2.2所示。則對(duì)于圖像中的任一點(diǎn)的灰度值P(x,y),變換后為g(x,y)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下所示。g(x,y)-dcxf(x,y)-a+cb-a(2.2)若圖像中大部分像素的灰度級(jí)分布在區(qū)間a,b內(nèi)，maxf為原圖的最大灰度級(jí)，只有很小一部分的灰度級(jí)超過(guò)了此區(qū)間,則為了改善增強(qiáng)效果,可以令(2.3)g(x,y)=b-axf(x,

13、y)a+co<f(x,y)<aa<f(x,y)<bb<f(x,y)<maxf在曝光不足或過(guò)度的情況下，圖像的灰度可能會(huì)局限在一個(gè)很小的范圍內(nèi)，這時(shí)得到的圖像可能是一個(gè)模糊不清、似乎沒(méi)有灰度層次的圖像。采用線性變換對(duì)圖像中每個(gè)像素灰度作線性拉伸，將有效改善圖像視覺(jué)效果。2.3.3分段線性變換為了突出圖像中感興趣的目標(biāo)或灰度區(qū)間，相對(duì)抑制不感興趣的灰度區(qū)間，可采用分段線性變換，它將圖像灰度區(qū)間分成兩段乃至多段分別作線性變換。進(jìn)行變換時(shí)，把0-255整個(gè)灰度值區(qū)間分為若干線段，每一個(gè)直線段都對(duì)應(yīng)一個(gè)局部的線性變換關(guān)系。如圖2.1所示，為二段線性變換，（a）為高值區(qū)

14、拉伸，（b）為低值區(qū)拉伸幾6圖2.1二段線性變換2.3.4非線性變換非線性變換就是利用非線性變換函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行灰度變換，主要有指數(shù)變換、對(duì)數(shù)變換等。指數(shù)變換，是指輸出圖像的像素點(diǎn)的灰度值與對(duì)應(yīng)的輸入圖像的像素灰度值之間g(x,y)=bf(x,y)(2.4)滿足指數(shù)關(guān)系，其一般公式為1：其中b為底數(shù)。為了增加變換的動(dòng)態(tài)范圍，在上述一般公式中可以加入一些調(diào)制參數(shù)，以改變變換曲線的初始位置和曲線的變化速率。這時(shí)的變換公式為：g(x,y)=bcxf(x,y)-a-1(25)式中a，b，c都是可以選擇的參數(shù)，當(dāng)f(x,y)二a時(shí)，g(x,y)=O，此時(shí)指數(shù)曲線交于X軸，由此可見(jiàn)參數(shù)a決定了指數(shù)變換曲線的

15、初始位置參數(shù)c決定了變換曲線的陡度，即決定曲線的變化速率。指數(shù)變換用于擴(kuò)展高灰度區(qū)，一般適于過(guò)亮的圖像。對(duì)數(shù)變換，是指輸出圖像的像素點(diǎn)的灰度值與對(duì)應(yīng)的輸入圖像的像素灰度值之間為對(duì)數(shù)關(guān)系，其一般公式為：g(x,y)=igf(x，y)(2.6)其中l(wèi)g表示以10為底，也可以選用自然對(duì)數(shù)In。為了增加變換的動(dòng)態(tài)范圍，在上述一般公式中可以加入一些調(diào)制參數(shù)，這時(shí)的變換公式為：/、lnf(x,y)+1g(x,y)=a+弓'一-bxInc(2.7)式中a，b，c都是可以選擇的參數(shù)，式中f(x,y)+1是為了避免對(duì)0求對(duì)數(shù)，確保lnf(x，)+I0。當(dāng)f(x,y)=0時(shí)，lnf(x，)+I=0，則y=

16、a則a為Y軸上的截距，確定了變換曲線的初始位置的變換關(guān)系，b、c兩個(gè)參數(shù)確定變換曲線的變化速率。對(duì)數(shù)變換用于擴(kuò)展低灰度區(qū)，一般適用于過(guò)暗的圖像。2.3.5平滑獲得的圖像可能會(huì)因?yàn)楦鞣N原因而被污染，產(chǎn)生噪聲。常見(jiàn)的圖像噪聲主要有加性噪聲、乘性噪聲和量化噪聲等。噪聲并不僅限于人眼所見(jiàn)的失真，有些噪聲只針對(duì)某些具體的圖像處理過(guò)程產(chǎn)生影響。圖像中的噪聲往往和正常信號(hào)交織在一起，尤其是乘性噪聲，如果處理不當(dāng)，就會(huì)破壞圖像本身的細(xì)節(jié)，如會(huì)使線條、邊界等變得模糊不清。有些圖像是通過(guò)掃描儀掃描輸入或傳輸通道傳輸過(guò)來(lái)的。圖像中往往包含有各種各樣的噪聲。這些噪聲一般是隨機(jī)產(chǎn)生的，因此具有分布和大小不規(guī)則性的7特點(diǎn)

17、。圖像平滑就是針對(duì)圖像噪聲的操作，其主要作用是為了消除噪聲。如何既平滑掉噪聲又盡量保持圖像細(xì)節(jié)，是圖像平滑的主要研究任務(wù)。這些噪聲的存在直接影響著后續(xù)的處理過(guò)程，使圖像失真。這時(shí)可以采用線性濾波和中值濾波的方法。（1）線性濾波線性濾波一般采用的是領(lǐng)域平均法。對(duì)于給定的圖像f（x,y）中的每一個(gè)點(diǎn)（m.m，n）(2.8)n），取其領(lǐng)域s。設(shè)s含有M個(gè)像素，取其平均值作為處理后所得圖像像素點(diǎn)處的灰度。設(shè)S是3*3的正方形鄰域，點(diǎn)（m,n）位于S中心，則:f(m，n)工f(m+x,y+n)X=-ly=_12）中值濾波中值濾波就是輸出圖像的某點(diǎn)象素等于該象素鄰域中各象素灰度的中間值。給定的圖像f（x,

18、y）中的每一個(gè)點(diǎn)（m,n），取其領(lǐng)域s。設(shè)s含有M個(gè)像素al,a2，,aM,將其按大小排序，若M是奇數(shù)時(shí)，則位于中間的那個(gè)象素值就是修改后圖像g（x,y）在點(diǎn)f（m,n）處的像素值；若M是偶數(shù)則取中間兩個(gè)象素的平均值作為修改后圖像g（x,y）在點(diǎn)（m,n）處的像素值。2.3.6銳化圖像平滑往往使圖像中的邊界、輪廓變得模糊，為了減少這類不利效果的影響，這就需要利用圖像銳化技術(shù)，使圖像邊緣變得清晰。圖像銳化處理的目的是為了使圖像的邊緣、輪廓線以及圖像的細(xì)節(jié)變得清晰，經(jīng)過(guò)平滑的圖像變得模糊的根本原因是圖像受到了平均或積分運(yùn)算，因此可以對(duì)其進(jìn)行逆運(yùn)算（如微分運(yùn)算）就可以使圖像變得清晰。從頻率域來(lái)考慮，

19、圖像模糊的實(shí)質(zhì)是因?yàn)槠涓哳l分量被衰減，因此可以用高通濾波器來(lái)使圖像清晰。為了要把圖像中間任何方向伸展的邊緣和輪廓變得清晰，我們希望對(duì)圖像的某種運(yùn)算是各向同性的。（1）梯度法梯度是圖像處理中最常用的一種一階微分方法。對(duì)圖像函數(shù)Fj,k）,其在點(diǎn)（j,k）上的梯度定義為矢量：8(2.9)OFGF(J,K)=莎OF9從梯度的性質(zhì)可知，梯度的方向確定了圖像F(j,k)的最大變化率的方向,GF(j,k)的幅度為下式:GF(J,K)處H2丿阿丿(2.10)對(duì)于數(shù)字圖像，用差分來(lái)近似微分。為了便于編程和提高運(yùn)算速度，可以如下進(jìn)行絕對(duì)值的運(yùn)算：GF(J,K)|F(J,K)-F(J+1,K)2+|F(J,K)-

20、F(J+1,K)2#(2一旦計(jì)算梯度的算法確立之后，就可以有很多方法來(lái)使圖像輪廓突出。最簡(jiǎn)單的方法就是令(x,y)點(diǎn)上銳化后的圖像函f(x,y)數(shù)值等于原始圖像在該點(diǎn)上的梯度值，即：g(x,y)=GF(J,K)(2.12)此法的缺點(diǎn)是處理后的圖像僅顯示出輪廓，灰度平緩變化的部分由于梯度值較小而顯得很黑。(2)拉普拉斯算子拉普拉斯算子是線性二階微分算子，與梯度算子一樣，具有旋轉(zhuǎn)不變性，從而滿足不同走向的圖像邊界的銳化要求。拉普拉斯算子對(duì)圖像中的噪聲非常敏感，為了減少噪聲的影響，在做增強(qiáng)處理之前，先將待處理的圖像進(jìn)行平滑，再做拉普拉斯運(yùn)算。相對(duì)于梯度算子，拉普拉斯算子具有增強(qiáng)的邊緣精確定位的優(yōu)點(diǎn)。

21、因?yàn)樘荻纫浑A微分算子會(huì)在較大范圍內(nèi)形成梯度值，差分的結(jié)果不適合精確定位。然后，二階差分算子的過(guò)零特性，可以使邊緣增強(qiáng)后精確定位。3 圖像增強(qiáng)小結(jié)增強(qiáng)圖象中的有用信息，它可以是一個(gè)失真的過(guò)程，其目的是要改善圖像的視覺(jué)效果，針對(duì)給定圖像的應(yīng)用場(chǎng)合，有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來(lái)不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果，滿足某些特殊分析的需要。圖像增強(qiáng)可分成兩大類：頻率域法和空間域法。前者把圖像看成一種二維信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行基于二維傅里葉變換的信號(hào)增強(qiáng)。采用低通濾波(即只讓低頻信號(hào)通過(guò)

22、)法，可去掉圖中的噪聲；采用高通濾波法，則可增強(qiáng)邊緣等高頻信號(hào)，使模糊的圖片變得清晰。具有代表性的空間域算法有局部求平均值法和中值濾波(取局部鄰域中的中間像素值)法等，它們可用于去除或減弱噪聲。圖像增強(qiáng)的方法是通過(guò)一定手段對(duì)原圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù)，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制(掩蓋)圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺(jué)響應(yīng)特性相匹配。在圖像增強(qiáng)過(guò)程中，不分析圖像降質(zhì)的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像。圖像增強(qiáng)技術(shù)根據(jù)增強(qiáng)處理過(guò)程所在的空間不同，可分為基于空域的算法和基于頻域的算法兩大類。基于空域的算法處理時(shí)直接對(duì)圖像灰度級(jí)做運(yùn)算基于頻域的算法是在圖像的某種變換域內(nèi)對(duì)圖像的變

23、換系數(shù)值進(jìn)行某種修正，是一種間接增強(qiáng)的算法?；诳沼虻乃惴ǚ譃辄c(diǎn)運(yùn)算算法和鄰域去噪算法。點(diǎn)運(yùn)算算法即灰度級(jí)校正、灰度變換和直方圖修正等，目的或使圖像成像均勻，或擴(kuò)大圖像動(dòng)態(tài)范圍，擴(kuò)展對(duì)比度。鄰域增強(qiáng)算法分為圖像平滑和銳化兩種。平滑一般用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。常用算法有均值濾波、中值濾波。銳化的目的在于突出物體的邊緣輪廓，便于目標(biāo)識(shí)別。常用算法有梯度法、算子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計(jì)差值法等。參考文獻(xiàn)1 王耀南.計(jì)算機(jī)圖像處理與識(shí)別技術(shù).北京:高等教育出版社,2001.2 呂風(fēng)軍.數(shù)字圖像處理編程入門(mén).北京:清華大學(xué)出版社,1999.3 夏德深,傅德勝.計(jì)算機(jī)圖像處理及應(yīng)用.南京:東南大學(xué)出版社,2004.4 容觀澳.計(jì)算機(jī)圖像處理.北京:清華大學(xué)出版社,2000.5 王斌.MATLAB實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像增強(qiáng)處理.佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào)，2005,23(1):31-34.6 黃濤.數(shù)字圖像的增強(qiáng).肇慶學(xué)院學(xué)報(bào),2005,25(2):23-25.7 張娜.像增強(qiáng)技術(shù)的研究.計(jì)算機(jī)仿真，2007,24(1):02-04.8王慧琴.數(shù)字圖像處理.北京:北京