四对比度增强

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时间:2019-06-20

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1、图象增强对比度增强图象平滑图象锐化同态滤波伪彩色与假彩色处理代数运算几何运算目的:采用一系列技术去改善图象的视觉效果,或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。图象增强并不以图象保真为准则,而是有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息,抑制无用信息,提高图象的使用价值。方法:空间域处理全局运算:在整个图象空间域进行。局部运算:在与象素有关的空间域进行。点运算:对图象作逐点运算。频域处理在图象的Fourier变换域上进行处理。对比度增强灰度变换法线性变换对数变换指数变换直方图调整法直方图均衡化直方图匹配要点:灰度变换法(一)线性灰度变换当图象成象时曝光不足或过

2、度,或由于成象设备的非线性和图象记录设备动态范围太窄等因素。都会产生对比度不足的弊病,使图象中的细节分辨不清。这时可将灰度范围线性扩展。设f(x,y)灰度范围为[a,b],g(x,y)灰度范围为[c,d],线性灰度变换线性灰度变换0f(x,y)g(x,y)abcd灰度变换法(二)分段线性灰度变换将感兴趣的灰度范围线性扩展,相对抑制不感兴趣的灰度区域。设f(x,y)灰度范围为[0,Mf],g(x,y)灰度范围为[0,Mg],分段线性灰度变换分段线性灰度变换0f(x,y)g(x,y)abcdMfMg灰度变换法(三)非线性灰度变换(1)对数变换低灰度区扩展,高灰度区压缩。(2)

3、指数变换高灰度区扩展,低灰度区压缩。对数变换a,b,c是按需要可以调整的参数。对数变换对数变换指数变换a,b,c是按需要可以调整的参数。指数变换实例原始图象灰度倒置底片效果原始图象非线性灰度变换对数效应原始图象非线性灰度变换指数效应原始图象分段线性化出现假轮廓招贴画化4级灰度招贴画化3级灰度招贴画化2级灰度即二值化原始图象亮度倒置底片效果红色分量置零红色、绿色分量均置零点击图片播放视频点击图片播放视频原始图象非线性亮度变换对数效应非线性亮度变换指数效应原始图象分段线性化出现假轮廓招贴画化4级亮度招贴画化16级亮度招贴画化3级亮度招贴画化2级亮度阈值化阈值128阈值化阈值1

4、80阈值化阈值66阈值化阈值128阈值化阈值180阈值化阈值66点击图片播放视频直方图调整法(一)直方图均衡化HistogramEqualization直方图:表示数字图象中的每一灰度级与其出现的频率(该灰度级的象素数目)间的统计关系,用横坐标表示灰度级,纵坐标表示频数(也可用概率表示)。直方图:直方图直方图均衡化直方图均衡化是将原图象的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图,然后按均衡直方图修正原图象。图象均衡化处理后,图象的直方图是平直的,即各灰度级具有相同的出现频数,那么由于灰度级具有均匀的概率分布,图象看起来就更清晰了。直方图均衡化首先假定连续灰度级的情况,推导直方

5、图均衡化变换公式,令r代表灰度级,P(r)为概率密度函数。r值已归一化,最大灰度值为1。连续灰度的直方图非均匀分布连续灰度的直方图均匀分布直方图均衡化目标直方图均衡化直方图均衡化要找到一种变换S=T(r)使直方图变平直,为使变换后的灰度仍保持从黑到白的单一变化顺序,且变换范围与原先一致,以避免整体变亮或变暗。必须规定:(1)在0≤r≤1中,T(r)是单调递增函数,且0≤T(r)≤1;(2)反变换r=T-1(s),T-1(s)也为单调递增函数,0≤s≤1。rjrj+rsjsj+s直方图均衡化变换公式推导图示直方图均衡化考虑到灰度变换不影响象素的位置分布,也不会增减象素数

6、目。所以有直方图均衡化应用到离散灰度级,设一幅图象的象素总数为n,分L个灰度级。nk:第k个灰度级出现的频数。第k个灰度级出现的概率P(rk)=nk/n其中0≤rk≤1,k=0,1,2,...,L-1形式为:算例例例:设图象有64*64=4096个象素,有8个灰度级,灰度分布如表所示。进行直方图均衡化。rkr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1nk790102385065632924512281p(rk)0.190.250.210.160.080.060.030.02步骤:rkr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r

7、4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1nk790102385065632924512281p(rk)0.190.250.210.160.080.060.030.02例1.由(2-2)式计算sk。rkr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1nk790102385065632924512281p(rk)0.190.250.210.160.080.060.030.02sk计算0.190.440.650.810.890.950.981.00例rkr0=0r1=1/7r2=2/7r3=

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