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形态，可以产生不同的变换效果。
若b a b a ，则影像被拉
伸，亮度范围扩大;
若 b a b a ，影像被压缩，
亮度范围缩小;
对于a与b，是取在影像亮度值
的全部或部分，偏亮或偏暗 处，均可根据对影像显示效 果的需要而人为地设定。
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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，有效地改善图像视觉效1果0 。
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②指数变换
指数变换的一般表达式:
g(i, j) bcf (i,j)a 1
参数a,b,c用来调整曲线的位置和形状。 效果：较大的扩展图像的高灰度区，压缩低灰度区
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二、直方图修正法
灰度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。
采用直方图修正后可以使图像的灰度间距拉开 或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清 晰，达到图像增强的目的。
r5=5/7 245
0.06
g(x,
y)
[(d
c)
/(b
a)][
f
(x,
y)
a]
c
a f (x, y) b
[(M g d) /(M f b)][ f (x, y) b] d b f (x, y) M f 11
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。
高的灰度级被拉伸，因此可以使亮度集中于中部的 图像得到改善，增强图像上面积地物与周围地物的 反差。
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例：假定有一幅总像素为n=64×64的图像，灰度级数为 8，各灰度级分布见下表，对其均衡化。计算过程如下：
rk
nk
pr(rk)=nk/n
sk累积
sk并
sk
nsk
pk(sk)
r0=0 790
0.19
S(rk) 1.0
原始图像
rk
rk
原图像的累积直方图
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对于数字图像而言，均衡化后的灰度级sk可直接由 原图像的直方图计算出。
sk T rk
k ni n i0
0 rk 1,k 0,1,, L 1
直方图均衡化的效果
• 各灰度级出现的频率近似相等； • 原图像上频率小的灰度级被合并，实现压缩；频率
直方图修正法包括： 直方图均衡化 直方图规定化
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1.直方图均衡化
概念
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。
直方图均衡化
从人眼视觉特性考虑，一幅图像的灰度直方图如 果是均匀分布的，感觉上该图像比较协调。
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直方图均衡化的变换函数
原图像直方图累积分布函数
Pr(rk)
1.图像增强处理并不能增加原始图像的信息，其结 果只能增强对某种信息的辨别能力，而这种处理 肯定会损失一些其它信息。
2.强调根据具体应用而言，更“好”，更“有用” 的视觉效果图像。
3.图像增强处理最大的困难－增强后图像质量的好 坏主要依靠人的主观视觉来评定，也就是说，难 以定量描述。
4
灰度变换
数字图像处理
测绘工程学院
1
第五章 图像增强
图像增强的点运算 图像的空间域平滑 图像的空间域锐化 图像的频率域增强 彩色增强技术 图像的代数运算
2
图像增强定义：
将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些关注的特
征，抑制非关注的特征，使之改善图像质量、丰富
信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
内
空间域点局邻运部 域算 运算算直图 图方像 像图锐 平修化 滑正法规 均定 衡化 化
容
图像增强频率域高低低通通通滤滤滤波波波
同高态通滤滤波波增强
假彩色增强
彩色增强伪彩色增强
彩色变换增强Biblioteka 图像的代数运算图像增强的目的：
1）采用一系列技术去改善图像的视觉效果，提高图
像的清晰度；
2）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，同时抑制一些不需要的信息，
提高图像的使用价值。
3
前提：不考虑图像降质的原因
结果：改善后的图像不一定逼近原图像 注意：
0.19 1/7 s0=1/7 790 0.19
r1=1/7 1023
0.25
0.44 3/7 s1=3/7 1023 0.25
r2=2/7 850
0.21
0.65 5/7 s2=5/7 850 0.21
r3=3/7 656
0.16
0.81 6/7
r4=4/7 329
0.08
0.89 6/7 s3=6/7 985 0.24
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5.1 图像增强的点运算
输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关
点处理的计算表达式：
点运算主要以图像的灰度直方图作为分析处理的依据。
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基于点运算的增强
灰度变换 直方图修正法
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。
按照变换函数的不同，分为线性变换和非线性变 换。不同形式，得到不同的效果。
原图
线性变换法
分段线性变换法
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3．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
g(i, j) a ln f (i, j) 1
b ln c
a,b,c参数调整曲线的位置和形状
效果：较大的扩展图像的低灰度区，同时压缩高灰度区
2.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],对应分段线性变换
表达式：
(c / a) f (x, y)
0 f (x, y) a
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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：
g(i, j) a b a ( f (i, j) a) ba
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通过调整参数 a, a,b,b ，即改变变换直线的
