数字图像处理--第4章-图像增强.ppt

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1、1DigitalImageProcessing数字图像处理2第四章图像增强34.1概述4基于像素的点处理基于模板的空域滤波空域方法频域方法图像增强方法概述图像增强的目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”，更“有用”的图像54.2空域点处理增强6空域处理表示定义设f(x,y)是增强前的图像，g(x,y)是增强处理后的图像，T是定义在(x,y)邻域一种操作,则空间域处理可表示为：如果T是定义在每个点(x,y)上，则T称为点操作；如果T是定义在(x,y)的某个邻域上，则T称为模板操作。7空域处理表示如果用s和t分别代表f和g在(x,y)处的灰度值，则空间域处

2、理就表示为：下图是增强对比度的T操作：空域处理表示黑白9直接灰度变换1、图像求反假设对灰度级范围是[0，L-1]的图像求反，就是通过变换将[0，L-1]变换到[L-1，0]，变换公式如下：此方法适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节。10直接灰度变换1、图像求反255025511直接灰度变换2.线性灰度变换线性变换数学表达式如下：12直接灰度变换2.线性灰度变换线性变换数学表达式如下：13直接灰度变换2.线性灰度变换线性变换数学表达式如下：14直接灰度变换2.线性灰度变换典型的分段线性变换数学表达式如下：用分段线性法，将需要的图像细节灰度级拉伸，增强对比度，不需要的

3、细节灰度级压缩空域处理表示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行拉伸或压缩。163.对数变换要消除这种因动态范围太大而引起的失真，一种有效的方法是对原图像的动态范围进行压缩，最常用的是借助对数形式对动态范围进行调整，其数学表达式如下：直接灰度变换17例如，傅里叶谱的范围在[0R]=[0，1.6×106]，为了在一个8位的显示设备上进行显示，并充分利用显示设备的动态范围，则变换表达式中的C为：C=256/log(1+1.6*106)图为增强前后的傅里叶谱对数变换18对数变换原始图象19对数变换非线性灰度变换对数效应20对数变换非线性灰度变换指数

4、效应21直接灰度变换4、灰度切割一种方法：是对感兴趣的灰度级以较大的灰度值t2以显示而对另外的灰度级则以较小的灰度值t1来显示。另一种方法：对感兴趣的灰度级以较大的灰度值进行显示而其他的灰度级则保持不变。22直接灰度变换5、位图切割设图像中每一个像素由8bit表示，也就是说图像有8个位面，一般用位面0表示最低位面，位面7表示最高位面，如图所示。借助图像的位面表示形式可通过对图像特定位面的操作来达到对图像的增强效果。23直方图修正直方图均衡化直方图规定化图像灰度统计直方图：常用的方法：24直方图均衡化可以证明，累积分布函数（cumulativedistributionf

5、unctionCDF）满足上述两个条件，并能将s的分布转换为t的均匀分布T满足2个条件：（1）T单值单增函数。（2）对有则有：25直方图均衡化直方图均衡化中T：则：26直方图均衡化原始图像各灰度级对应的概率分布灰度级01234567像素790102385065632924512281概率0.190.250.210.160.080.060.030.02例27直方图均衡化图像直方图均衡化过程如下：（1）得到变换后的值：依此类推，即可得到例28直方图均衡化（2）用式将扩展到范围内并取整，得：(3)将相同值的归并起来,得:例29直方图均衡化（4）变换后5个灰度级的像素数(5)新灰

6、度级分布例30直方图均衡化结果原始直方图变换函数直方图均衡化结果31直方图均衡化效果原图均衡化后效果图3233直方图均衡化%getcdfcdf(1)=histgram(1);fori=2:256cdf(i)=cdf(i-1)+histgram(i);end%runpointoperationfori=1:128forj=1:128k=lenna(i,j);lenna_equ(i,j)=cdf(k)*256/(128*128);endend%生成直方图均衡化后的lenna图imwrite(lenna_equ,map,'c:templenna_equ.bmp');34效果

7、原图像及直方图均衡后的图像及直方图图像的反差大了，细节清楚了在直方图中的表现是直方图灰度范围窄且集中在低灰度值区域。现在直方图占据了整个图像灰度值的允许范围，增加了图像的动态范围。原图较暗且动态范围小直方图均衡化实质上是减少图像的灰度级以换取对比度的加大。在均衡过程中，原来的直方图上频数较小的灰度级被归入很少几个或一个灰度级内，故得不到增强。若这些灰度级所构成的图像细节比较重要，则需采用局部区域直方图均衡。36直方图规定化2．直方图规定化（2）同样对规定图像计算能使规定的直方图均衡化：（3）将原始直方图对应映射到规定的直方图（