《空间域图像增强》PPT课件

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1、空间域图像增强北京化工大学W.X.J图像增强的目的改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度。突出图像的特征，便于计算机对图像的识别、理解、分析的需要。处理一幅给定的图像，使它的结果对某种特定应用来说比原始图像更适合。图像增强的分类空间域处理频率域处理输入图像x[m,n]输出图像y[m,n]处理过程输入图像x[m,n]输出图像y[m,n]频域处理图像变换反变换背景知识空间域处理定义为：T：对图像的操作背景知识T：点操作，灰度级变换函数。空间域增强法灰度变换直方图处理算术／逻辑操作增强平滑空间滤波器锐化空间滤波器点操作邻域操作一、基本灰度变换

2、函数灰度级变换：三种基本类型变换：线性的对数的幂次的１、图像反转反比变换（输入图像的灰度级范围[0,L-1]）：２、对数变换对数变换表达式：特征：在很大程度上压缩了图像像素值的动态范围。３、幂次变换幂次变换：３、幂次变换—伽马校正３、幂次变换３、幂次变换４、分段线性变换优点：变换函数可以任意合成。缺点：需要更多的用户输入。分类：对比拉伸灰度切割位图切割４、分段线性变换——对比拉伸提高图像灰度级的动态范围对比拉伸４、分段线性变换灰度切割：提高特定灰度范围的亮度。方法：关心范围内的灰度指定一个较高值，其它的灰度值指定一个较低值。关心范围的

3、灰度变亮，其它保持原有灰度。灰度切割４、分段线性变换位图切割：提高特定位的亮度。对于分析每一位在图像中的相对重要性是有用的。４、分段线性变换位图切割分形图像二、直方图处理直方图定义：是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。归一化的直方图概率密度函数二、直方图处理1234566432211664663456661466231364661234565456214灰度直方图１．所有的空间信息全部丢失。２．每一灰度级的像素个数可直接得到。归一化的直方图h03122434415164718293P00.1210.0820.163

4、0.1640.0450.0460.1670.0480.0890.12二、直方图处理结论：若一幅图像其像素占有全部可能的灰度级并且分布均匀，则图像具有高对比度和丰富的色调。１、直方图均衡化目的：使一幅输入图像转换为在每一灰度级上都有相同的像素个数的输出图像。（ａ）　　在区间　　　　中为单值且单调递增（ｂ）在　　　　时，P(r)dr表示图像中灰度为[r,r+dr]的像素面积在整个图像中占的比例rmaxrP(r)sP(s)smaxrS=T(r)rmaxsmax原始图像f(x,y)在[0,r]灰度范围内像素面积占图像面积的比率F(r):变换后

5、图像g(x,y)在对应的[0,s]灰度范围内像素面积占图像面积的比率G(s):变换前后上述像素在图像中所占比率不变，因此有：G(s)=F(r)，即１、直方图均衡化均衡化的直方图ps(s)=1[0,1]，因此故有：１、直方图均衡化变换函数的离散形式：离散情况下：算法：设f、g分别为原图像和处理后的图像。1)求出原图f的灰度直方图，设为h。h为一个256维的向量。例、直方图均衡化1399821373360646820529260fh0312243441516471829300.1210.0820.1630.1640.0450.0460.1

6、670.0480.0890.1200.1210.0820.1630.1640.0450.0460.1670.0480.0890.1200.1210.2020.3630.5240.5650.6060.7670.8080.8891.00求出新图像g的灰度值1399821373360646820529260fg51133255255224925113320413313319401941431942249201539225592194000.1210.2020.3630.5240.5650.6060.7670.8080.8891.00１、直方

7、图均衡化２、直方图匹配目的：使输入图像直方图与另一幅图像的直方图或给定直方图相匹配。输入图像均衡化给定直方图P(z)求直方图P(r)均衡化s=T(r)v=G(z)z=G-1(v)=G-1(T(r))２、直方图匹配步骤：对原始图像直方图进行均衡化，求得变换函数　　；给出规定直方图，并进行均衡化处理，求得变换函数　　；求得反变换函数　　；对所有像素变换。２、直方图匹配离散情况下：２、直方图匹配２、直方图匹配由NASA表面探测器拍摄的火星卫星图像２、直方图匹配直方图均衡化２、直方图匹配规定化直方图(1)规定化直方图的变化函数；(2)反变换函

8、数三、算术／逻辑操作增强逻辑操作(像素值作为一个二进制字符串来处理。)“非”操作“与”操作“或”操作三、算术／逻辑操作增强与或三、算术／逻辑操作增强算术操作减法加法乘法除法１、图像减法处理作用：增强两幅图像的差异。两幅图