直方图修正可使图像的灰度间距拉开或使灰度分布均匀，从而增大反差，使图像细节清晰，达到增强的目的。它通常有直方图均衡化（将原图像的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡直方图修改原图像）和直方图规定化（使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图 而对图像做修正的增强方法）两类。

　　在实际操作中，先利用VC++编程在一个对话框中显示一个图像的直方图，再编程实现直方图均衡化的修正方法，将原图像变换为直方图均衡的图像。最后比较均衡前后的图像和直方图。

　　2、实现空间域中的模板操作

　　假设图像是由许多灰度恒定的小块组成，相邻像素间或属于同一集合体的像素间存在很高的空间相关性，而噪声则是统计独立的。这样就可以在空间域中利用模板对图像进行处理。这种增强处理的方法就是在被处理像元周围的像元参与下进行运算处理，使输出图像上每个像素的灰度值是由输入图像中以对应像素为中心的邻域中多个像素的灰度值计算出来的，它主要用于图像平滑和锐化。

　　任何一幅原始图像，在获取和传输等过程中，会受到各种噪声的干扰，使图像退化，质量下降，图像模糊，特征淹没，对图像分析不利。为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。而一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，因此，图像的平滑是使图像中高频成分消退，即平滑图像的细节，使其反差降低，保存低频成分。但由于系统中所要提取的边缘信息也主要集中在其高频部分，图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变的模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的'细节变的清晰，也就是使图像细节的反差提高。

　　在实际操作中，采用模板的方法编程定义一个5*5加权模板，实现图像平滑和锐化，分析结果。

　　3、实现频率域中的图像增强

　　通过傅立叶变换可以将空间域图像变换成频率域图像。在经过一次傅立叶逆变换，又能将频率域图像变成空间域图像。依据这样的关系，我们可以通过修改频谱的方法来增强图像中某些信息或压抑另一些信息。最常用的方法是滤波。所谓滤波是让图像频谱中某些频率成分通过，阻止另一些频率成分通过。

　　从频率域来考虑，由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，就可以采用低通滤波器来抑制高频部分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可以达到平滑图像的目的。图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此要消除模糊，突出边缘，则采用高通滤波器让高频部分通过，使低频成分削弱，再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。

　　在实际操作中，是通过编程分别实现理想低通滤波器和指数高通滤波器，达到图像增强的目的，并分析结果。

　　技术路线：

　　查阅整理有关遥感影像增强的技术资料，掌握遥感影像处理的各种增强算

　　法及应用

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　　学习用Visual C++编程的基本知识

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　　编程实现遥感影像的读取和显示

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　　以在空间域实现遥感影像增强为主进行算法设计和程序编制

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　　通过程序调试和试验，用不同方法对所给影像进行增强，并比较结果

　　篇二：基于图像处理的论文开题

　　1选题的背景及研究意义

　　1.1 选题背景

　　煤仓是煤矿生产运输系统中的一个重要环节。无论是井下生产系统还是地面生产系统，煤炭的装卸和储存一般都是通过煤仓来实现的。在实际生产中，因未能对煤仓煤位进行有效的检测，导致经常出现空仓满仓等不良工况，引起通风短路、炭块自由下落破碎、空仓装料损坏仓壁、满仓后堵死放煤口等严重问题的发生，严重制约煤矿生产系统的正常运行。

　　随着科学技术的发展，对煤仓料位的检测越来越向智能化发展，也越来越需要对其进行精准的检测，以提高工作效率。为了适应这种需要，越来越多的检测方法应运而生，但对于不同的环境，要求的条件也不一样，对于煤仓来说，因为其环境相对来说比较恶劣一点，这就对煤仓煤位检测方法的适应能力以及可靠性提出更高的要求。