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1、空间域图像增强第三章图像在系统中成像、复制、传输时，总要产生某些降质。这些降质会使计算机从图像中提取信息时发生错误，因此有必要对降质的图像进行处理改善。引言改善的方法有两种：其一是根据降质的原因，设法进行补偿，称之为图像的复原。其二是不考虑降质的原因，凭借人的感觉和经验，将图像中感兴趣的特征尽量突出出来，而衰减抑制不需要的特征，称之为图像的增强。引言图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果,或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和处理的形式。例如采用一系列技术有选择地突出某些感兴趣的信息，同时抑制一些
2、不需要的信息，提高图像的使用价值。图像增强的首要目标是处理图像，使其比原图像更适合于特定应用。图像增强的概念图像增强的方法图像增强方法从增强的作用域出发，可分为空间域增强和频率域增强两种。空间域增强方法对图像像素进行直接处理频域增强方法将图像经傅立叶变换后的频谱成分进行处理，然后逆傅立叶变换获得所需的图像。*图像增强的通用理论是不存在的空间域图像增强主要内容基本灰度变换直方图处理算术/逻辑操作增强平滑空间滤波锐化空间滤波3.1背景知识空间域增强是指增强构成图像的像素。空域处理可由定义式：g(x,y)=T[f(
3、x,y)]。其中f(x,y)是输入图像，g(x,y)是处理后的图像，T是对f的一种操作，其定义在(x,y)的邻域。T操作最简单的形式是邻域为1*1的尺度（即单个像素）。在这种情况下，g仅依赖于f在(x,y)点的值，T操作成为灰度级变换函数，形式为：s=T(r)，s和r表示g和f在任一点的灰度级。图像在任一点的增强仅依赖于该点的灰度，称为点操作。3.1背景知识3.1背景知识这种操作会产生比原始图像更高的对比度，灰度级低于m时变暗，高于m时变亮。（对比度扩展）极限情况下产生二值图像，这种情况下的映射称之为阈值函数
4、用于图像增强的某些灰度变换函数3.2基本灰度变换反比正比对数指数反对数N次方根s=T(r)T把像素值r映射成s变换T的值通常存储在一个一维阵列中3.2基本灰度变换s=Alog(r+1)A为调整参数T把像素值r映射成s变换T的值通常存储在一个一维阵列中S…165166167….236236237…r…353637….168169170…3.2.1图像反转灰度级范围为[0,L-1]的图像反转可表示为：s=L-1-r适用于增强嵌入于图像的暗色区域的白色或灰色细节3.2.2对数变换对数变换表达式为：s=c*log(1
5、+r)这种变换使窄带低灰度输入图像值映射为宽带输出值。压缩了图像像素值的动态范围。幂次变换的基本形式为：3.2.3幂次变换阴极射线管装置的伽马校正用于修正幂次响应现象的过程称为伽马校正3.2.3幂次变换c=1，人的脊椎骨折的核磁共振图像，b~d图c=1,r=0.6,0.4,0.33.2.3幂次变换航空图像，b~d图c=1,r=3,4,53.2.3幂次变换3.2.4分段线性变换函数对比拉伸最简单的分段线性函数之一是对比拉伸变换。低对比度图像可由照明不足、成像传感器动态范围太小，甚至在图像获取过程中透镜光圈设置错
6、误引起。对比拉伸的思想是提高图像处理时灰度级的动态范围。3.2.4分段线性变换函数灰度切割在图像中提高特定灰度范围的亮度通常是必要的，其应用包括增强特征和增强X射线图中的缺陷。3.2.4分段线性变换函数位图切割对任意m比特灰度级的图像可用多项式表示，图像可分解成m个二值图。即m个位平面。3.2.4分段线性变换函数3.3直方图处理灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素的个数：从图形上说，其横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的频率；从数学上说，灰度直方图是图像各灰度值统计特性与图像灰度值的函数，它
7、统计一幅图像中各灰度级出现的次数或概率。3.3直方图处理灰度级为[0，L-1]范围的数字图像的直方图是离散函数，rk是第k级灰度，nk是图像中灰度级为rk的像素的个数。直方图归一化这里k=0,1,2,……,L-1。给出了灰度级为发生的概率估计值，n为图像像素的总数。一个归一化的直方图其所有部分之和等于1。直方图是多种空间域处理技术的基础，直方图操作能有效地用于图像增强。3.3直方图处理3.3直方图处理考虑连续函数并让变量r代表增强图像的灰度级。假设r被归一化到区间[0,L-1]。对于任一个满足上述条件的r,我
8、们注意以下变换形式在原始图像中,对于每一个象素值r产生一个灰度值s。显然可以假设变换函数T(r)满足以下条件:1)T(r)在区间[0,1]中为单值且单调递增。2)当时,。3.3.1直方图均衡化T(r)在区间[0,L-1]中为单值且单调递增。那么变换s的概率密度函数可由以下简单公式得到:01rksk=T(rk)srT(r)3.3.1直方图均衡化在图像处理中一个尤为重要的变换函数如下:其中w是积分变量。
