第四章 图象增强ppt课件.ppt

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1、主要内容：1.图象增强2.直方图修改技术3.图象平滑4.图象锐化5.同态滤波6.彩色图象处理7.几何校正第四章图象增强14.0序言图象增强加强、突出图象中的主要信息，抑制、削弱、剔除图象中的不需要的信息，使处理的结果对特定的应用来说比原始图象更“合适”，更便于进一步处理。目的：使图象更适合于人的视觉特性或机器的识别系统。注意:(1)图象信息有损无增；(2)图象增强一般是一个复杂图象处理系统的主要的“预处理”环节。2例13例2例34方法频域处理法和空域处理法常见的具体技术：灰度映射，图象平滑，图象锐化，几何校正等。数学模型处理器源图象目标

2、图象处理器f(x,y)g(x,y)h(x,y)f(x,y)g(x,y)5g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)(4.1)G(u,v)=H(u,v)F(u,v)(4.2)g(x,y)=F-1(H(u,v)F(u,v))(4.3)注:(1)图象质量的判断标准与具体问题有关(2)图象增强没有通用理论，本章所讨论的理论只具有指导意义64.1图像增强的点运算一.灰度变换灰度变换可调整图像的灰度动态范围或图像对比度，是图像增强的重要手段之一。1．线性变换令图像f(x，y)的灰度范围为[a,b]，线性变换后图像g(x，y)的范围为[c,d]，如图:

3、g(x，y)与f(x，y)之间的关系式为：7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。这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没有灰度层次的图像。采用线性变换对图像每一个像素灰度作线性拉伸，可有效地改善图像视觉效果。82．分段线性变换为了突出感兴趣目标所在的灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间，可采用分段线性变换。设原图像f(x,y)在[0，Mf],感兴趣目标的灰度范围在[a,b],欲使其灰度范围拉伸到[c,d],则对应的分段线性变换表达式为9通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间进

4、行拉伸或压缩。103．非线性灰度变换当用某些非线性函数如对数函数、指数函数等，作为映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。①对数变换对数变换的一般表达式为这里a,b,c是为了调整曲线的位置和形状而引入的参数。当希望对图像的低灰度区较大的拉伸而对高灰度区压缩时，可采用这种变换，它能使图像灰度分布与人的视觉特性相匹配。f(x,y)g(x,y)11②指数变换指数变换的一般表达式为这里参数a,b,c用来调整曲线的位置和形状。这种变换能对图像的高灰度区给予较大的拉伸。g(x,y)f(x,y)12二.用直方图修改技术进行图象增强--直方图修整法灰度

5、直方图反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率间的关系,它能描述该图像的概貌。通过修改直方图的方法增强图像是一种实用而有效的处理技术。直方图修整法包括直方图均衡化及直方图规定化两类。13直方图14figure,imhist(b,64);15figure,imhist(b,128);16图象灰度直方图是反映一幅图象中的灰度级与出现这种灰度级的像素的概率之间的关系的图形直方图的作法a)将图象的灰度级归一化b)计算各灰度级的像素频数(或概率)17c)作图例:直方图的数学解释：直方图反映了图象的像素的灰度分布1819201.直方图均衡化处理灰度变

6、换设r和s分别表示图象增强过程中，源图象与目标图象的灰度级，并假定在源图象中的像素值为ri的像素的像素值，在目标图象中变为sj。r与s之间的关系由变换函数T表示，则s=T(r)称为灰度变换（/映射）.概率论的两个引理直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。21引理1设T是如上所定义的函数，可微，X,Y是两个随机变量，且Y=T(X),它们的概率密度分别为pX(r)和pY(s),则有：引理2在引理1的假设下，若pX(r)>0,且则pY(s)=1。(4.4)22考察可知，上式的离散形式，取如下函数比较合

7、适：一般，用上式将图象直方图均衡化，使得图象的灰度级分布适中，明暗均匀，视觉效果更佳。232425直方图均衡化算法：(1)统计图象中各灰度级像素个数nk;(2)计算直方图中应变量的值：pk=nk/(M×N);(3)计算累计直方图中应变量的值：sk=Σpk;(4)取整Sk=int{(L-1)sk};(5)确定映射对应关系：kSk;(6)对图象进行增强变换(kSk).其中L是灰度层次数，M×N是图像尺寸26例：假定有一幅64*64的8灰度级层次的图象，其灰度分布如图所示，则均衡化过程如图所示。krknknk/nskInt{7sk}00

8、7900.190.19111/710230.250.44322/78500.210.65533/76560.160.81644/73290.080.89655/72450.060.95766/71220.0