利用matlab设计频域滤波器，分别对灰度图像与彩色图像进行加噪去噪

将彩色图像转换为灰度图像后，再进行小波阈值去噪

mean shift算法的彩图分割算法，能够实现彩色图像的相关分割，亲测有效。

基于SVM的图像分割-真彩色图像分割，可以很好的分割彩色图像

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索引彩色图片

：图像分割是图像分析中一个非常重要的预处理步骤，分割效果将直接影响到后续任务的有效性。彩 色 图 像 相较于灰度图像更接近人类的视觉特性，因此对彩色图像的研究更为重要。对当前比较常用的一些彩色图像分割方 法进行了综述，阐述了基于阈值、基于聚类、基于区域以及基于特定理论的几类分割方法各自的优缺点和应用场景。 最后根据基于过完备字典的稀疏表示能够刻画图像细节信息、实现图像最优逼近的特点，提出将其推广至彩色图像 分割的研究思路。

在从图像源到终端显示的过程中，电路噪声、传输损耗等会造成图像质量下降，为了改善显示器的视觉效果，常常需要进行图像增强处理。图像增强处理有很强的针对性，没有统一的*价标准，从一般的图片、视频欣赏角度来说，滤除噪声、扩展对比度、锐化以及色彩增强等处理能显著提升视觉效果。 　　这里设计一个基于FPGA的实时视频图像处理系统，包含增强对比度扩展和色饱和度两种处理方法，相比于DSP和ASIC方案来说，FPGA在性能和灵活性方面具有优势，应用FPGA设计视频通信系统更普遍。 　　1 原理和算法 　　图像增强处理可以在频域和空间域进行，典型的频域方法如直方图增强处理，适合于软件系统实现；而硬件系统更适

用于计算图像直方图的通用函数。 图像可以是 2D 或 3D、灰度或彩色。 对于彩色图像，结果是为每个波段计算的直方图的串联。 如果未请求输出，则在当前轴上绘制直方图。 可以应用几个选项，例如要考虑的最小和最大级别，直方图箱的数量，箱中心的位置，感兴趣的区域。 请将错误报告发送给作者（grignon.inra.fr 上的 david.legland）。

在许多应用中都需要增强彩色图像的细节。 锐化蒙版（UM）是用于细节增强的最经典工具。 已经提出了许多通用的UM方法，例如，有理UM技术，三次模糊技术，自适应UM技术等。 对于彩色图像，这些算法分三个步骤：a）实施color2grey步骤； b）基于亮度分量（LC）设计高频信息（HFI）提取方法； c）利用HFI完成增强过程。 但是，仅使用LC的HFI可能会丢失色度分量（CC）的HFI。 提出了一种基于四元数的细节增强算法，既利用亮度又利用CC来提取彩色图像的细节。 设计该算法以解决三个任务：1）设计基于3Dvector旋转的四元数描述的彩色高频信息（CHFI）提取方法； 2）执行CHFI和灰色高频信息（GHFI）的有效融合策略； 3）设计了基于四元数的局部动态范围的测量方法，基于该方法可以确定所提出算法的增强系数。 该算法的性能优于其他许多类似的增强算法。可以调整八个参数以控制清晰度，以产生所需的结果，从而使该算法具有实用价值。