如何去除扫描件的黑色底色

如何去除扫描件底色

照片和扫描出来的文件，大家都知道要是直接打印成黑白纸张的时候，和原文件比都会留有很重的底色（黑色）。需要修改的大家应该都知道，不言多说。若想和原文件差不多，下面就告诉大家一个方法，仅供参考！

需要用到的软件、工具和材料：

Photoshop CS6

扫描仪

扫描文件一份

第一步：

咱们通过用Photoshop来解决这个问题。先看一下扫描件与处理后的对比图吧，带箭头的扫描件打印出来文件四周会有一周黑色的灰底，如图1所示。

图1

第二步：

然后打开Photoshop，咱们知道，一般打印的话是打印成A4纸大小，为了不失真，扫描的时候建议按300分辨率进行扫描，纸张尽量放方正，然后在Photoshop中先建一个A4纸大小的文档，分辨率为300，然后把刚才扫描的文件拖入新建文档中，如此最后保存再打印在图像大小、像素上边就不会失真了。如图2所示是建立A4至大小文档的操作。

图2

第三步：

如图3是把扫描件拖入新建文档后的效果。此操作是在ＰＳＣＳ6中操作的，您不会说不知道怎么拖入吧？再解释一遍哈，Photoshop中“文件—打开”，把扫描件在PS中打开，然后鼠标左键点击扫描件任何位置不松手，拖入新建文档中后发现鼠标有变化（呈一个小框带加号）时松手就OK了，然后在调整一下位置就可以了。

图3

第四步：

从图中可以看到，扫描件明显的显灰色，如果打印出来浪费粉墨不说，也不美观呀，不要着急现在咱们就处理，先放大图像（快捷方法：按住Ctrl + 空格键，同时点击鼠标就可以），目的是看的更清楚。如图4所示，注意，并不是说让您也放这么大，主要是根据实际情况而定，找准灰色就可以，意思就是说把灰色严重的地方放大。

图4

第五步：

然后选择“图像---调整---色阶”，如图5所示，按图示步骤操作如下所示。

图5

第六步：

做如图6中所示操作，选择一个设置白场的吸管，然后点击扫描件中除了打印部分外的最灰的地方设置白场（意思是不如他灰色的地方都变白了），效果如下图所示。

未点击前

点击后变化

图6

第七步：

好了，现在缩小一下文档看一下效果（缩小快捷方式：Alt + 空格键，同时点击鼠标左键），如图7中所示，发现文字的颜色变浅了，这是因为刚才设置白场时把部分灰色给消

掉了。

图7

第八步：

咱们还是适时放大图像（这个方法就不用再解释了吧），然后选择“图像---调整---色阶”，在弹出的对话框中选择设置黑场的吸管，然后在文字或背景上边点击一下，发现没有，文字或背景变黑了，也可以通过滑动下方最左边的滑块来加深文字颜色，如图8所示。根据效果反复操作，直到自己满意为止。

未更改前

更改后

到现在为止，看到扫描件变得很白了吧，如果对效果不甚满意，可以从头再来一遍，反复操作直到自己满意，注意，操作的时候，点击时要尝试着点击，不要是颜色失真哦。

最后说一点，扫描中出现的折痕，如图9所示，在PS中用仿制图章工具或修复画笔工具解决掉就可以了。

仿制图章工具的使用方法是：选中仿制图章工具后，按住Alt键不松，然后点击鼠标左键取源色（意思就是我要把将要涂抹的地方换成我点击的地方的颜色），然后点击你想要涂抹的地方就OK了，修复画笔工具与之相似，不再累述，这里只讲一下操作基本操作方法就行了，因为关于仿制图章工具与修复画笔工具的使用方法在其他经验里有介绍，可参照哦。

基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现-附matlab实现源代码

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图像去雾霭算法及其实现 电气工程及其自动化 学生姓名杨超程指导教师李国辉 摘要雾霭等天气条件下获得的图像，具有图像不清晰，颜色失真等等一些图像退化的现象，直接影响了视觉系统的发挥。因此，为了有效的改善雾化图像的质量，降低雾霭等天气条件下造成户外系统成像的影响，对雾霭图像进行有效的去雾处理显得十分必要。 本设计提出了三种图像去雾算法，一种是基于光照分离模型的图像去雾算法；一种是基于直方图均衡化的图像去雾算法；还有一种是基于暗原色先验的图像去雾算法。并在MATLAB的基础上对现实生活的图像进行了去雾处理，最后对不同的方法的处理结果进行了简要的分析。 关键词：图像去雾光照分离直方图均衡化暗原色先验

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图像去雾设计报告

课程设计——图像去雾 一、设计目的 1、通过查阅文献资料，了解几种图像去雾算法，； 2、理解和掌握图像直方图均衡化增强用于去雾的原理和应用； 3、理解和掌握图像退化的因素，设计图像复原的方法； 4、比较分析不同方法的效果。 二、设计容 采用针对的有雾图像，完成以下工作： 1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图； 2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像； 3、分析实验效果； 4、写出具体的处理过程，并进行课堂交流展示。 三、设计要求 1、小组合作完成； 2、提交报告（*.doc）、课堂交流的PPT（*.ppt）和源代码。

四、设计原理 （一）图像去雾基础原理 1、雾霭的形成机理 雾实际上是由悬浮颗粒在大气中的微小液滴构成的气溶胶，常呈现乳白色，其底部位于地球表面，所以也可以看作是接近地面的云。霭其实跟雾区别不大，它的一种解释是轻雾，多呈现灰白色，与雾的颜色十分接近。广义的雾包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的要求。在雾的影响下，经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。 2、图像去雾算法 图像去雾算法可以分为两大类：一类是图像增强；另一类是图像复原。图1-1介绍了图像去雾算法的分类: 图1-1 去雾算法分类

从图像呈现的低亮度和低对比度的特征考虑，采用增强的方法处理，即图像增强。比较典型的有全局直方图均衡化，同态滤波，Retinex 算法，小波算法等等。 基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析，实现场景复原，即图像复原。运用最广泛、最权威的是由何凯明等人提出的暗通道先验的方法。 （1）图像增强技术 为了改善视觉效果或者便于人们对图像的判别和分析，根据图像的特征采取简单的改善方法或者加强特征的措施叫做图像增强。图像增强可分为两大类：频率域法和空间域法。空间域处理主要包括：点处理，模块处理即领域处理。频率域处理主要包括：高、低通滤波、同态滤波等等。 图像增强可分为两大类：频率域法和空间域法。空间域处理主要包括：点处理，模块处理即领域处理。频率域处理主要包括：高、低通滤波、同态滤波等等。 （2）图像复原技术 从广义上讲，图像复原是一个求逆问题，逆问题经常存在非唯一解，甚至无解。图像复原的目的是将所观测到的退化图像恢复到退化前的原始图像，这种恢复过程在很多图像处理中的应用十分重要。为了更好的对图像复原的理解，图1-2为图像复原的流程图：

基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现附matlab实现源代码

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本文主要介绍基于Retiｎex理论的雾霭天气图像增强及其实现。并通过编写两个程序来实现图像的去雾功能。 1Rentinex理论 Retinex(视网膜“Ｒｅｔina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Hｕman Viｓual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Ｅdｗin Ｌand(埃德温?兰德）于1９7１年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Ｒeｔｉnex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波(红)、中波（绿）和短波（蓝)光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的;物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retｉｎex理论是以色感一致性（颜色恒常性)为基础的。 根据Eｄwin Lanｄ提出的理论,一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像:反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y),其原理示意图如图8.3－1所示。 图-1 Retinｅx理论示意图 对于观察图像S中的每个点(ｘ,y）,用公式可以表示为:? S(ｘ,y）＝R(x，y)×Ｌ(x，y) （1.3．1）实际上，Retinｅx理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R，也就是去除了入射光Ｌ的性质从而得到物体原本该有的样子。 2 基于Reｔｉｎｅｘ理论的图像增强的基本步骤 步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离，即: S'(x，ｙ)=r(ｘ，y)+ｌ(ｘ, ｙ)＝ｌog(Ｒ(ｘ，y))+lｏｇ(Ｌ(x, ｙ))； 步骤二:用高斯模板对原图像做卷积，即相当于对原图像做低通滤波,得到低通滤波后的图像D（x,y）,F(x, y）表示高斯滤波函数： Ｄ（ｘ，y)＝Ｓ(x, y) *F（x, y)； 步骤三:在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G （x,ｙ）: G(ｘ,y)=S＇(ｘ, y)－log(D(ｘ, ｙ)) ;

图像去雾技术研究概述

编号 图像去雾技术研究 The research on image defogging technology 学生姓名XX 专业电子科学与技术 学号XXXXXXX 学院电子信息工程学院

摘要 本文首先简单介绍了云雾等环境对图像成像的影响，接着从图像增强的角度研究图像去雾技术的基本方法，介绍了去雾算法的原理和算法实现步骤，并对去雾算法的优缺点和适用条件进行了总结。 基于图像增强的去雾原理，本文提出了联合使用同态滤波和全局直方图均衡的改进去雾算法。先进行同态滤波使有雾图像的细节充分暴露，然后采用全局直方图均衡扩展图像的灰度动态范围。去雾效果具有对比度高，亮度均匀，视觉效果好的特点，不足的是图像的颜色过于饱和。 关键字：图像增强图像去雾同态滤波全局直方图均衡

Abstract Firstly, this paper simply introduces the influence of cloud environment of image formation, then from the enhanced image perspective of image to fog technology basic method, is introduced to fog algorithm principle and algorithm steps, and has carried on the summary to fog algorithm advantages, disadvantages and applicable conditions. As for the defogging theory based on the image enhancement, the paper puts forward the improved defogging algorithm which requires combining homomorphic filtering and global histogram equalization. We should use homomorphic filtering to get details of the fogging images clearly exposed and then use global histogram equalization to spread the images’ gray scale dynamic range. Defogging has features of high contrast ratio, uniform brightness and good visual effect. But its drawback is that the image color is too saturated. Key words: image enhancement; image defogging; homomorphic filtering; global histogram equalization;