本文重点介绍了数字图像处理的两个重要技术:图像增强技术和图像去噪技术。 由于空间成像和医学研究的需要,诞生了图像增强技术,并由此成为数字图像处理技术中一项基本的却极为重要的研究课题。如今,随着数码相机、数码摄像机等数码设备的普及,又一次迎来了图像增强技术的研究浪潮。本文首先介绍了各种彩色空间,细致地分析了人眼视觉系统,并着重剖析了其中的侧抑制现象。然后总结介绍了各种图像增强算法,并在前人研究的基础上,提出了两种模拟人类视觉系统的自动图像增强算法:基于非对称性Retinex滤波器的图像增强算法和一种将全局压缩和局部处理相结合的实时图像增强算法。结果表明,这两种方法在细节上和鲁棒性上都优于传统的图像增强算法,能够有效的增强图像质量,适用于包括高对比度低可见度在内的复杂图像。 图像去噪是数字图像处理的另一个重要课题。受传感器设备的限制或通信信道的影响,图像往往受到噪声的干扰,如何在保持原始图像特性的前提下消除噪声一直是一个很具现实意义的研究课题。本文介绍了三种典型的图像去噪方法:数学形态学去噪,Gaussian平滑滤波器去噪和TV(Total Variation)模型去噪,并详细推导了其中的TV模型去噪原理。从实验结果可以看出,TV模型去噪具有比较好的去噪效果,并且能够保持图像原有的边缘特性。