1. 研究目的与意义
对彩色的感知是人类的眼睛固有的能力，人眼把不同频率的电磁波感知为不同颜色。随着技术的进步，彩色图像采集设备和处理设备得到广泛的普及和应用。彩色图像的应用越来越广泛，彩色图像比灰度图像提供更多信息，并且随着计算机处理能力的迅速提高，对彩色图像处理的研究也越来越受到人们的关注。学习灰度图像时，图像的像素值是光强， 即二维空间变量的函数f(x, y)。如果把灰度值看成是二维空间变量和光谱变量的函数f(x, y, λ)，即多光谱图像，也就是通常所说的彩色图像。在计算机上显示一幅彩色图像时，每一个像素的颜色是通过三种基本颜色（即红、绿、蓝）合成的，即最常见的RGB颜色模型。为了科学地定量描述和使用颜色，人们提出了各种颜色模型。目前常用的颜色模型按用途可分为两类，一类面向诸如视频监视器、 彩色摄像机或打印机之类的硬件设备。另一类面向以彩色处理为目的的应用，如动画中的彩色图形。
2. 课题关键问题和重难点
课题关键问题：
1、在曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内。彩色图像增强的关键在于要在空间域直接对图像像素的灰度进行处理，灰度变换会调整图像对比度，加强图像细节的区别。
2、彩色图像在生成、传输、解码过程中都有可能产生噪声。彩色图像滤波的关键在于滤波要求能有效地滤除噪声，同时要求滤波后要保持良好的边缘细节。
3. 国内外研究现状（文献综述）
视频图像用数字任意描述像素点、强度和颜色。描述信息文件存储量较大，所描述对象在缩放过程中会损失细节或产生锯齿。在显示方面它是将对象以一定的分辨率分辨以后将每个点的色彩信息以数字化方式呈现，可直接快速在屏幕上显示。分辨率和灰度是影响显示的主要参数。图像适用于表现含有大量细节（如明暗变化、场景复杂、轮廓色彩丰富）的对象，如：照片、绘图等，通过图像软件可进行复杂图像的处理以得到更清晰的图像或产生特殊效果。计算机中的图像从处理方式上可以分为位图和矢量图，从中得到的视频图像。视频图像处理是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。
图像处理是运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。20世纪90年代是图像处理技术的实用化时期，图像处理的信息量巨大，对处理速度的要求提高。现阶段数字图像处理的方法已经很成熟了，图像感知、图像模型、图像处理中的线性代数、图像的Fourier分析、图像的边缘检测、图像复原、基于统计的图像复原、多尺度空间与图像的各向同性扩散、图像的各向异性扩散、全变分图像处理、小波变换、提升格式、图像数据压缩，等等。相对于灰度图像彩，色图像处理是一种新的研究方向由于彩色图像比灰度图像提供的信息更多，并且随着计算机处理能力的迅速提高，彩色图像处理受到人们越来越多的关注。学习灰度图像时，图像的像素值是光强， 即二维空间变量的函数f(x, y)。如果把灰度值看成是二维空间变量和光谱变量的函数f(x, y,λ)，即多光谱图像，也就是通常所说的彩色图像。在计算机上显示一幅彩色图像时，每一个像素的颜色是通过三种基本颜色（即红、绿、蓝）合成的，即最常见的RGB颜色模型。
为了科学地定量描述和使用颜色，人们提出了各种颜色模型。目前常用的颜色模型按用途可分为两类，一类面向诸如视频监视器、 彩色摄像机或打印机之类的硬件设备。另一类面向以彩色处理为目的的应用，如动画中的彩色图形。面向硬件设备的最常用彩色模型是RGB模型，而面向彩色处理的最常用模型是HSI模型。另外，在印刷工业上和电视信号传输中，经常使用CMYK和YUV色彩系统。
4. 研究方案
本课题为实现彩色图像处理的研究，采用了RGB彩色模型。运用线性灰度变换法，非线性灰度变换法，标量滤波法，矢量滤波法，区域增长分割法，区域分裂分割法，熵编码法等方法，进行了彩色图像增强，滤波，分割，数字图像的压缩方面的研究，具体方案如下：
1、采用线性灰度变换和非线性灰度变换实现彩色图像增强，将模糊的图像进行增强处理，要求边缘细节清晰图像有灰度层次。进行算法比较研究。
2、采用标量滤波法和矢量滤波法实现彩色图像滤波，将图像中出现的颜色失真进行有效滤除噪声，同时要求滤波后要保持良好的的边缘细节。进行算法比较研究。
5. 工作计划
第一周：布置英文翻译，查阅有关毕业设计的专业文献资料
第二周：复习数字图像处理基础知识，加深对毕业设计课题的理解
第三周：熟悉MATLAB或C语言使用，练习编程
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