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論文題目：基於自適應閾值的影象增強演算法
一、選題背景
影象，指的是客觀物體在人腦中的自然反映，它是資訊傳遞的重要媒介，以紙張，照片，計算機螢幕等介質呈現出來。現實中，人類大部分的資訊都是通過人眼觀察的方式取得。五種感官方式中視覺是主要的獲取方式。然而，由於光照，噪聲，介質形狀等多方面因素的影響，在影象的生成和傳輸過程中，影象會發生質量降低的情況，如對比度偏低，影象明暗不均，幾何形變等。因此，需要進行影象處理，以取得符合人們應用需求的影象。數字影象處理，指的是以數學運算為方式，對影象作出的各種加工過程，目的是得到對使用者適用的效果⑴。這些過程包括降噪、配準、增強、壓縮等，它們與現實中的生產過程是緊密結合的。數字影象處理，起始於1950年代，至1960年代時從計算機學中分離出來，形成獨立發展的學問。經過半個多世紀的擴充，現在影象處理的技術基礎己經很穩固，在許多社會領域廣泛運用。如氣象部門通過對遙感影象的處理，得到更加有效的天氣雲圖，提高了預報的準確性;林業部門通過對航拍影象的分析，評估森林發生火災險情的可能性;航天部門需要對飛行器傳回的影象進行處理才能得到更多更清晰的細節;醫療部門的CT診斷技術採用影象重建技術，獲得人體各部位的重建影象，而對X射線影象的處理能突出病變區域的顯示效果，讓醫生得以準確地判斷病變區域;在安檢領域，對阿爾法射線照射影象的處理，使得包裹內物品的形狀和層次更加清晰，利於判斷物品型別。現在，數字影象處理技術和流行的技術相結合(如生物技術、人工智慧、智慧終端等)，以後將有更好的發展。數字影象處理按照方式和目標的不同大致分為以下幾類：一是提高影象的視覺效果，如增加對比度，色彩變換，幾何變換等，本文主要討論的影象增強就屬於這一方面;二是獲取影象的特徵資訊，以滿足匹配的需要，如獲取邊緣資訊，顏色特徵，紋理特徵等;三是影象的壓縮編碼方面，這是為了減小影象的大小同時一定程度上保證影象質量，使得傳送更為容易。從具體方法來看，數字影象處理常用方法有影象變換，影象分割，影象配準，影象增強，影象特徵提取等。影象增強，指的是在一定的處理背景下(如整體偏暗，對比度不足等)，提升影象上使用者感興趣的部分，同時抑制甚至去除不感興趣的部分，提升影象區域之間的差異，以突出某些部分的特徵的過程。它的目的是提高影象中有用資訊的顯示效果，使影象更利於機器識別和視覺觀察，達到特定的分析目標。影象增強是整個處理過程中非常關鍵的一環，在這個步驟序列中起著承上啟下的作用。很多情況下，裝置採集到的影象不能直接滿足特定的分析需求，需要採用一些影象增強方法對影象進行預處理，處理後的影象再交給業務處理部分。例如，醫療中X射線照射生成的影象可能因為對比度不足而難以識別，可以先進行影象增強處理，再用其他演算法標註可能的病灶區域，可以提高診斷準確性。影象增強的主要目的在於兩點：一是提升視覺效果，使影象更清晰，人眼觀察時更容易獲取需要關注的區域;二是使影象的呈現形式更容易被機器處理，通過機器解析出人們想要的資訊。例如，軍事偵查衛星得到的遙感影象可能經過了偽裝處理，其中的重要建築，車輛等混為一體，不易分清，進行影象增強處理可以突出諸如機場、橋樑、車輛等元素，再對不同時段的遙感影象對比處理，能夠更正確完整地觀察對方部署的變動情況。影象增強在技術的選取上並不是一勞永逸的，不同的方法有不同的使用情況。
二、研究目的和意義
本文將闡述影象增強的數學基礎和一些典型的演算法，並提出自己的改進後的方法。本文所做研宄的專案來源為十一五國家科技支撐平臺重點專案課題：便攜智慧閱讀器和國家自然科學基金專案(61371142):基於逆向工程的扭曲文件影象校正技術研宄。前一個專案的產品智慧閱讀器是本課題的研宄平臺，該產品是一款基於文字識別的有聲電子閱讀產品，主要通過拍照方式獲取印刷文字資訊，經OCR識別後轉換為語音後輸出。是為盲人及弱視等人群閱讀普通書籍所準備的視聽轉換工具。藉助該產品，盲人可閱讀紙質書籍雜誌、選單、說明書等。影象增強是閱讀器處理過程中的重要步驟，包括了灰度增強和位置增強，目的是提高影象的人眼視覺效果和機器處理精確度。後一個專案是前一個的延伸，這個專案通過基於模型的、基於連通域的或基於3D的等各種方法，來實現扭曲文字的校正工作，以達到位置增強的目的。本課題從基於模型的思路出發，提出了一種新的拋物線數學模型，對文字線進行遍歷，得到一系列文字的位置點，用位置點的座標結合模型擬合出文字線，根據文字線與水平線之間的差距進行精確恢復，以得到水平分佈的文字行。
三、本文研究涉及的主要理論
影象處理經過半個多世紀的發展，現在在技術基礎上己經比較完備。影象增強作為其中的重要部分，也在技術的更新換代中不斷地推陳出新，產生新的方法。影象增強方法於二十世紀六十年代為起步時期，它在美國噴氣推進實驗室獲得第一次實用化。實驗室人員對航天飛行器傳回的影象資料進行了一系列的增強處理，如灰度變換，幾何變換等，獲得了質量優良的月球表面影象，影象增強技術展示出了強大的應用潛力"]。此後，該技術又多次用於火星，土星等探測影象的優化工作，贏得了巨大的技術成功。七八十年代，影象增強技術與其它領域結合，步入了快速發展時期。例如，這一時期，影象增強技術用於指紋識別領域，通過提升指紋的生成效果和提取質量，使指紋識別的準確率得以保障，指紋識別因此成為實用化的技術。影象增強也應用於了醫療領域，一方面用在顯微鏡光學成像，對生成的影像進行了大幅度的視覺優化處理，可以對細胞結構，細菌形狀，染色體形狀等進行更細緻的分析;另一方面，是用在X射線所產生影象的處理上，同樣對影像效果有了大幅度的提升1990年代以後，影象增強步入普及民用化時期。由於硬體技術的發展，電腦的處理速度快速增長，製造成本卻大致遵循著摩爾定律不斷下降。影象增強技術普遍應用於生產的各個方面，針對於各行各業生產環境的增強方法大大增加了。二十一世紀以後，影象增強研宄的發展又有新的特點，其中包括大資料量，實時性，與網際網路技術結合，使用者定製需求，與人工智慧結合，與智慧終端結合等。影象增強的方法按照是否經過變換可分為：空域增強和變換域增強。空域增強是以影象各點的畫素值為一般處理物件，通過對畫素值的單獨的或鄰域的公式運算來實現提升顯示效果的目的，例如灰度變換就是按照公式對畫素值進行一一替換，直方圖均衡則按照均衡分佈的準則重新安排畫素值;變換域增強則不是操作畫素值本身，而是令其轉換到某一變換域後，根據其在變換域中的分佈特點進行鍼對性的操作，如傅立葉變換是轉換到頻率域上，小波變換是轉換到小波域上。轉換後的處理方式有同態濾波，帶阻濾波等還有其他一些較獨立的方法。如數學形態學方法，它是一種用來解析幾何形狀的方法，被應用於影象處理中。它包括一些特定的結構元素，通過這些結構元素對影象進行操作，可以提取影象中的對應形狀。這樣將形狀和背景分離開，分別加以強調和抑制處理，可以達到影象的增強效果。
另外，影象增強與其他領域的方法相結合，出現了很多新的處理方法，如與模擬神經訊號傳遞的神經網路演算法相結合的新方法，利用神經網路得到一種非線性增強方式，對影象進行直接增強前面提到過，本文提出的方法是以智慧閱讀器的產品為基礎的，產品組成如圖。這款產品包括了一個影象採集器和一款配套的軟體，採集器通過USB線連線到電腦上，採集到的影象經過軟體的識別，生成電子文件，再轉化為聲音訊號播放出來，這樣實現文字影象的可讀化。該機的便攜版是將軟體燒錄到閱讀器內的微控制器，實現類似的處理過程，行動式閱讀器通過電供電，省去了與電腦連線的過程。這款軟體的處理過程大致包括這幾個步驟：一是影象採集;二是影象預處理;三是文字識別;四是語音合成。影象增強是預處理步驟屮的一個組成部分，一般來說，排在前面的步驟會影響後續處理的結果，這樣影象增強對後面的二值化、版面分析都會有顯著影響，所以探究效果更好的增強演算法是很有必要的。這種增強的效果既可以體現在影象亮度的針對性提升或削弱，也可以是體現在影象各點位置的調整和校正上，目的都是利於後續的分析步驟。
四、本文研究的主要內容
灰度變換，直方圖均衡，中值濾波等方法是影象增強中的典型方法，本文將在概念介紹後首先講解這些方法。基於小波變換的增強是本文著重探討的地方，包括了理論和具體方法。另外一部分就是作為視覺增強的幾何扭曲校正方法。本文以BMP格式圖片為基本圖片處理格式，對多種方法進行了實驗。實驗結果，這種方法處理對比度不理想的影象時，有良好的增強結果。全文共分五章，具體安排如下：
第一章緒論，介紹了影象增強研究的出發點和本文的內容安排。
第二章闡述影象增強現在的發展狀況，先是概要地闡述若干經典的'方法，如灰度變換，直方圖均衡等，然後介紹了現在己有的小波閾值化處理方法，在介紹這些方法的時候會注重數學原理和實現方法的闡述。
第三章介紹了影象增強的程式，包括程式實現的功能和邏輯流程，然後介紹了程式的主要檔案和功能函式，最後對部分核心程式碼進行了分析。
第四章闡述方法的過程。先是本文提出的基於自適應閾值的小波增強方法，對閾值的選取進行了細緻的數學分析，然後介紹方法的實現過程。另外，位置增強的方法，具體指標對文字文件的幾何扭曲狀況，提出一種快速的校正方法，使得影象平直排布，提升了視覺效果。
第五章是實驗工作，對新提出的影象增強方法進行了模擬，得到了直觀的影象對比和客觀的資料表格，並根據一些評判參量對方法進行了評價。
第六章總結，概括講述本文所作出的研宄工作，分析現有工作的成果和不足之處，為下一步的研究工作做鋪塾。
五、寫作提綱
摘要 3-4
Abstract 4
第一章 緒論 7-10
1.1 選題背景 7-8
1.2 本文的內容安排 8-10
第二章 研究現狀 10-21
2.1 增強理論簡介 11-17
2.1.1 灰度變換 12-15
2.1.2 直方圖均衡 15-17
2.2 小波變換增強的研究 17-21
2.2.1 閾值化的方法 17-19
2.2.2 與直方圖均衡結合 19-21
第三章 程式的基本架構 21-27
3.1 程式簡介 21-24
3.1.1 程式框架 21-23
3.1.2 程式流程 23-24
3.2 主要檔案和功能函式 24-25
3.3 部分核心程式碼 25-27
第四章 增強方法的具體實現 27-41
4.1 小波變換簡介 27-32
4.1.1 連續小波變換 27-28
4.1.2 離散小波變換 28-29
4.1.3 多分辨分析與Mallat演算法 29-32
4.2 基於自適應閾值的增強 32-35
4.2.1 用於增強的閾值 32-34
4.2.2 用於降噪的閾值 34-35
4.2.3 方法流程 35
4.3 位置增強的扭曲校正方法 35-41
4.3.1 原理簡析 35-36
4.3.2 拋物線模型 36-38
4.3.3 類拋物線模型 38-39
4.3.4 方法實現 39-41
第五章 實驗結果 41-48
5.1 基於自適應閾值的增強 41-46
5.2 扭曲校正方法 46-48
第六章 總結 48-49
6.1 課題工作總結 48
6.2 展望 48-49
參考文獻 49-52
申請學位期間的研宄成果及發表的學術論文 52-53
致謝 53
六、目前已經閱讀的主要文獻
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