第4章图像增强ppt课件.ppt

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1、4.1图像增强的概念图像增强技术目的(1)对于具体应用来说视觉效果更“好“(2)后续工作更“容易“处理的图像。图像增强的方法根据其处理数据所进行空间不同,可分为:空域(空间域)图像增强方法变换域(频域)增强方法。注意:没有一种增强算法能适用于所有的应用场合。空域图像增强方法是直接处理构成图像的像素点的灰度值,变换域图像增强方法是经过图像变换后,增强方法是在其变换域中间接进行的。4.2图像增强的点运算所谓点运算就是输出图像上的每个像素的灰度值仅由相应输入像素点的值确定。4.2.1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

2、度,是图像增强的重要手段之一。黑白1.线性变换令图像f(i,j)的灰度范围为[a,b],线性变换后图像g(i,j)的范围为[a´,b´],如图,g(i,j)与f(i,j)之间的关系式为:对曝光不足的图像采用线性变换对图像每一个像素灰度作线性拉伸。2.分段线性变换:式中,,为变换系数。分段线性变换主要是通过增加源图像中两个灰度值间的动态范围。3.灰度切分灰度切分的主要目的是要将某些特定灰度值变得比较突出。(1)将所关心的范围内所有的灰度值指定一个较高值,而其他灰度值指定为一个较低值,进行二值化处理。(2)是将所需范围内的灰度变亮

3、,但仍保持原图像的其他灰度值。4图像反转clearclccloseallI=imread('Miss256G.bmp');hist=zeros(256,1);[m,n]=size(I);fori=1:mforj=1:nF(i,j)=255-I(i,j);endendfigure,imshow(I)figure,imshow(F)5幂次变换式中c,为常量。有时考虑到偏移量,也可写成其中为偏移量。当时,可将图像中较小的灰度值压缩为较小的窄带,将图像中较大的灰度值扩展为较大的宽带。同理,当时,可将图像中较大的灰度值压缩为较小的窄带,

4、将图像中较小的灰度值扩展为较大的宽带。%%灰度变换:幂变换的图像增强clearclccloseallI=imread('Couple.bmp');hist=zeros(256,1);[m,n]=size(I);I=double(I);I=I/255;r=0.4;fori=1:mforj=1:nF(i,j)=255*I(i,j)^r;endendF=uint8(F);figure,imshow(I)figure,imshow(F)figure,imhist(I)figure,imhist(F)4.2.2直方图修整法直方图修整法包

5、括直方图均衡化及直方图规定化两类。1.直方图均衡化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。直方图均衡化思考:如何能才能实现图像直方图的均衡化呢?推导结果上式表明,当变换函数为r的累积直方图函数时,能达到直方图均衡化的目的。对于离散的数字图像,变换函数T(rk)的离散形式可表示为:上式表明,均衡后各像素的灰度值sk可直接由原图像的直方图算出。一幅图像的sk与rk之间的关系称为该图像的累积灰度直方图。rkPr(rk)rkS(rk)1.01.01.0下面举例说明直方图均衡过程。rknkpr(r

6、k)=nk/nsk计sk并sknskpk(s)r0=07900.190.191/7s0=1/77900.19r1=1/710230.250.443/7s1=3/710230.25r2=2/78500.210.655/7s2=5/78500.21r3=3/76560.160.816/7r4=4/73290.080.896/7s3=6/79850.24r5=5/72450.060.951r6=6/71220.030.981r7=1810.021.001s4=14480.11例假定有一幅总像素为n=64×64的图像,灰度级数为8,各

7、灰度级分布列于表中。对其均衡化计算过程如下:?若在原图像一行上连续8个像素的灰度值分别为:0、1、2、3、4、5、6、7,则均衡后,他们的灰度值为多少?00.14290.28570.42860.57140.71430.85711.0000注意:直方图均衡化增加了图像灰度的动态范围,增强图像的对比度,反映在图像上就是图像有较大的反差,许多细节可看的比较清晰,但值得注意的是,输出图像的灰度级有可能被过多地合并。由于灰度的吞噬也易造成图像信息的丢失。2.直方图规定化直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正的

8、增强方法。可见,它是对直方图均衡化处理的一种有效的扩展。直方图均衡化处理是直方图规定化的一个特例。直方图规定化增强处理的步骤如下:①对原始图像作直方图均衡化处理;②按照希望得到的图像的灰度概率密度函数pz(z),求得变换函数G(z);③用步骤①得到的灰度级s作逆变换z=G-1

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