【摘 要】
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图像增强技术是对于图像进行各种处理的统称,其目的是加工图像以突出我们需要的信息,同时将不需要的信息削弱。当图像包含更多的信息时,对存储空间以及传输信道的容量产生了
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图像增强技术是对于图像进行各种处理的统称,其目的是加工图像以突出我们需要的信息,同时将不需要的信息削弱。当图像包含更多的信息时,对存储空间以及传输信道的容量产生了更高的要求。在现有的图像压缩技术中,如何进一步满足获得更大的图像数据压缩比的要求,并尽可能把图像损失降到最小,是我们需要深入研究的内容。图像分割是从处理图像到分析图像过渡的关键步骤,在图像技术中占据重要的位置。图像分割有助于对特征目标的测量,并且基于图像分割的目标表达、特征提取和参数测量等,可以将一幅图像从原始状态转化为相对抽象且紧凑的形式,有利于更高层的图像分析和理解。本文从图像增强、图像分割以及图像压缩编码三个角度进行研究,并通过MATLAB工具箱进行相关仿真所得到的结论是:对于灰度图像来说,四种滤波器中,高斯滤波器和巴特沃斯滤波器是效果最好的两种,其中巴特沃斯滤波器中D0取值由20到70时锐化和平滑效果越来越明显,当D0不变而阶数变化时,由仿真结果可以看出四阶效果最明显。高斯滤波部分的D接近0.1时锐化效果最明显。对于彩色图像,均值滤波对于椒盐噪声效果最显著,中值滤波中,五乘以五的模板要远远好于三乘三的模板。对比几种分割方法,通过改变参数值,我们可以看到迭代法是相对于其他几种方法来说,分割的更细致,细节更加清楚。边缘算子中,canny算子得到分割最细致的图像,其他各算子都有或多或少的细节丢失。
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