低成本CMOS成像的图像处理技术研究

摘要

低成本CMOS图像传感器以其功耗低、可靠性高、体积小、价格便宜等优点，成为图像采集的关键设备，广泛应用于摄像机、数码相机、移动通讯产品、安全监控等领域。由于低成本CMOS成像系统应用的时间、场合随意性很大，造成了许多图像的关键信息比如监控录像中肇事车辆、犯罪嫌疑人等图像信息无法确认。 本文针对由于曝光不足，聚焦不准，噪声大等原因造成的图像的模糊不清进行了研究，提出了通过图像处理技术来解决图像中的关键信息无法辨认的处理方案。针对低成本CMOS成像系统采集的图像为彩色图像，采用了通过提取彩色图像的灰度、色度、色调信息，分别采用现有的或改进的图像处理算法处理后，再还原彩色图像的方案，来提高图像的质量。该方案可以利用现有的灰度图像处理的方法，处理手段丰富，且比对彩色图像的所有数值进行计算的运算量有所减少。在此基础上，针对曝光不足的问题，提出了提高图片亮度的灰度变换法和提高图片对比度的直方图修正法；针对图像模糊的问题，提出了强化图像细节的频域滤波法和增强轮廓的图像锐化法；针对图像噪声大的问题，提出了消除噪声的自适应滤波法。 论文通过软件编程对上述算法进行了验证。结果表明，经过处理的图片亮度和对比度有了明显增强，图像清晰度有所提高，噪声消除效果明显。该结论可以应用于对案件的侦破、事故认定等图像中不能准确辨认的关键信息进行提取。

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第一章绪论

1.1现代数字图像处理技术发展和应用

1.2目前低成本CMOS成像系统的现状

1.3低成本CMOS成像系统图像处理的意义

1.4本文主要研究内容

第二章彩色图像处理基础

2.1彩色图像处理

2.2彩色理论

2.2.1人眼视觉特性

2.2.2三色成像

2.2.3常用颜色模型介绍

2.2.4常用图像模型间的相互转换

第三章低成本CMOS成像的主要问题及图像处理算法研究现状

3.1低成本CMOS成像存在的主要问题

3.2图像处理算法研究现状

3.2.1图像增强技术

3.2.2图像复原技术

第四章低成本CMOS图像处理算法方案

4.1彩色图像处理方案

4.2解决曝光不足问题的算法方案

4.2.1灰度变换法

4.2.2直方图修正法

4.3提高图像清晰度的算法方案

4.3.1频域滤波增强

4.3.2图像锐化

4.4去除图像噪声的算法方案

4.4.1均值滤波消躁

4.4.2顺序统计滤波消躁

4.4.3自适应滤波消躁

第五章低成本CMOS图像处理算法实验结果

5.1曝光不足解决方案实验结果

5.1.1灰度变换处理结果

5.1.2灰度直方图均衡化后的结果

5.2提高图像清晰度方案实验结果

5.2.1频域滤波增强处理结果

5.2.2锐化处理结果

5.3去除噪声方案实验结果

第六章总结

致 谢

参考文献