基于MATLAB的模拟滤波器的设计(6)

前不久恩智浦半导体在2007 3GSM(Global System For Mobile Communication,全球移动通信系统)世界大会上宣布，它将把世界一流的图像增强技术用于移动图片和移动视频应用，包括便携式摄像机、下载的视频、手机电视等等，从而明显提升用户的移动观看体验。

3. 图像增强在生物识别系统预处理上的应用

图像预处理过程就是图像增强处理过程,例如指纹识别系统的预处理, 其目的是对输入噪声较多的灰度图像进行增强, 去除图像中的叉点、断点以及模糊不清的部分, 改善图像视觉效果, 最终达到对图像进行适当的分解以利于特征提取。

4. 图像增强技术在工业生产上的应用

工业电视图像信号在传输过程中不可避免地会遇到多种干扰的影响。因此，工业电视图像进入调度室后如果未经一定的图像处理，其画面的清晰度不够高。因此，有必要利用图像增强技术以增强工业电视图像画面的清晰度。

2.2 图像增强技术的发展现状和开发工具介绍

2.2.1 图像增强技术的发展现状

图像增强有着较长的研究历史，学术思想非常活跃，新理论、新方法不断涌现，一直是国内外图像处理领域研究的热点，目前为止已经提出了许多方法和理论。这一方面是由于图像增强本身的重要性，另一方面也反映了图像增强这个课题的深度和难度。传统的图像增强的方法有空域法与频域法两种，空域法就是直接对图像本身进行处理，基本上以灰度映射为基础；频域法是将原来的图片经过傅立叶变换后转换到频率中去处理，再将处理后的图片经过傅立叶反变换转换到空间域。但是这两种传统的算法有一定的局限性，功能比较单一往往在改善图像的对比度和增强图像的细节的同时放大了噪声。

因此人们一直在寻找一种功能更强大的算法以保证在增强图像细节的同时抑制了图像的噪声，终于随着小波变换理论的介入，这一现状得到了很大的改观。 由于小波的多分辨率分析[3]具有良好的空间域和频率域局部化特性，小波增强在增强图像细节的同时还抑制了图像的噪声，因此对基于小波变换的图像增强的算法的研究越来越受到人们的关注。