基于MATLAB的模拟滤波器的设计(4)

术，所以要想了解图像增强就先要了解数字图像处理的一些基本内容。

数字图像处理的主要研究[1]目的在于通过对原始图像的再加工，使之能具备更好的视觉效果或能满足某些应用的特定需求。图像处理着重强调图像之间进行的各类变换，以及对图像中感兴趣的部分进行特征提取与目标的分隔。前述过程一般可用算法的形式加以表述，对于某些对处理速度有特殊要求的场合，还可以通过芯片等硬件的形式来实现。

数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，获得了巨大的成功。为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。数字图像处理取得的另一个巨大成就是医学上获得的成果。1972年英国工程师豪斯菲尔德发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄像装置，就是我们常所说的CT（Computer Tomograph，计算机断层摄像）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，如航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。

数字图像处理是由图像获取技术，图像增强技术，图像复原技术，色彩图像处理技术，图像压缩技术，形态学处理技术，图像分割技术，图像识别与提取技术等各种处理技术按照实际的应用需要有机的组合在一起的一门图像处理技术。 图像增强是数字图像处理最简单和最有吸引力的领域。基本上，增强技术是显示那些被模糊了的细节，或简单地突出一幅图像中感兴趣的特征。一个图像增强的例子是增强图像的对比度，使其看起来好一些。

图像增强技术在实际应用中确实能创造出令人满意的结果。大多数的工具都基于数学和统计学的观念，但是，它们的用途是严格面向问题的。换言之，图像的增强与其说是一门科学，其实更像是一门艺术，一个正确的图像增强定义是高度主