第四章图像增强-计算机系主页.ppt

4、灰度切分－与增强对比度相仿，将某个灰度值范围 变得比较突出
典型的(.)操作如图所示
L-1 t 0
EH(s)
s1 s2 s
L-1 t
L-1 0
EH(s)
s1 s2
s
L-1
将s1,～s2之间的灰度级 突出，而将其余灰度值 逐渐变为某个低灰度值
将s1,～s2之间的灰度级突出， 而将其余灰度值保留
位面图
3、动态范围压缩－与增强对比度相反，有时原图的动 态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围，这时 如直接使用原图，则一部分细节可能丢失
对原图进行灰度压缩
常用的(.)操作，是一种对数形式的函数，曲 线如图所示
L-1
EH(s) t
0
s
L-1
(1) C为尺度比例常数
与第3章中傅立叶变换能量谱的表示一致
灰度图像 彩色图像
g ( x ,y ) T 1 E T [ H f( x ,y ) ]
空域法的基本原理
➢ 直接对图像中的象素进行处理 ➢ 基本上是以灰度映射变换为基础 ➢ 所用的映射变换取决于增强的目的
频域法的基本原理
➢ 基础是卷积定理－它采用修改图像傅立叶变换的方 法实现对图像的增强处理
➢ 由卷积定理可知，如果原始图像是f()，处理后的图 像是g()，而h()是处理系统中的冲激响应，那么， 处理过程可由下式表示
➢结果：改善后的图像不一定逼近原图像
注意：
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
第4章图像增强
➢概述
➢
➢空域变换增强技术
➢
➢频域变换增强技术
➢
概述
定义：图像增强是指按特定的需要突出一幅 图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些 不需要的信息的处理方法
目的：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， 也就是说，提高图像的可懂度
前提：不考虑图像降质的原因
Pr(r)
Pr(r)
p(r)
0
1r
0
1r0
1r
（a）
（b）
图（a）的大多数象素灰度值取在较暗的区域。所以这
幅图像肯定较暗，一般在摄影过程中曝光过强就会造成
这种结果。
图（b）图像的象素灰度值集中在亮区，因此图像的特 性偏亮，曝光太弱，导致这种结果。
图(c)图像的象素灰度值集中在某个较小的范围内， 也就是说图像(c)的灰度集中在某一个小的亮区
直接灰度变换也可以借助图像的位面表示进行。
对1幅用多个比特表示其灰度值得图像来说，其中的每 个比特可看作表示了1个二值的平面，也称位面。 1幅其灰度级用8表示的图像有8个位面，一般用位面0代 表最低位面，位面7代表最高位面，如图所示。
对图像特定位面 的操作进行图像 增强
实例
直方图处理
➢ 定义
灰度级的直方图描述了一幅图像的概貌。
➢
g()()*f()
➢ 如果G()()()分别是g()，h()和f()的傅立叶变换，上面 的卷积关系可表示为变换域的乘积关系，即
➢
G()()F()
➢ H()为传递函数。
在增强问题中，f()是给定的原始数据，经傅立叶 变换可得到F().选择合适的H(),使得
g()1[H()F()] 这样得到的g()比f()在某些特性方面更具鲜明，突 出，因而更具容易识别，解译。
典型的增强对比度的(.)如图～s1之间 的动态范
围减小
(s2,t2) EH(s) t
(s1,t1)
0
s
s1～s2之间的动
L-1
态范围增加， 对比度增强
s1212取不同的值， 得到不同效果
s1122，与原 图相同
s121=021只有2个灰度级，对比度 最大，但细节全丢失
前面所讲的图 像基本运算
基于模板（滤波）操作的增强，主要有平滑和 锐化处理两种方法
基于点操作的增强
直接灰度变换
(.)变换函数可以取不同形式，从而得到不同的效果
1、 线性变换
g (x ,y) E[fH (x ,y) ](g 1 g 0 )f[(x ,y)f0 ] g 0 f1f0
2 、 对数变换
g ( x ,y ) E [ f ( x , H y ) l ]c o [ f ( x ,y g ) 1 ] lc o b a g
图像的动态范围得到压缩、图像边缘信息得到锐化 处理以及解决颜色恒常性(即改变光照变化的影响)
压缩动 态范围
➢ 主要增强方法 增强
操作
对图像进
直接对象素 灰度值运算
行变换 g(x,y)E[H f(x,y)]
处理方法
图像增强处理策略
处理对象
变换
空域方法
点处理（变换） 模板处理（滤波）
频域方法
全局处理 局部处理
简单讲，灰度级直方图就是反映一幅图像中的灰度级与 出现这种灰度的概率之间的关系的图形
设变量r代表图像中象素灰度级，在图像中，象素的灰 度级可作归一化处理，这样，r的值将限定为0≤r ≤ 1
对于一幅给定的图像而言，每一个象素取得[0，1]区间内 的灰度级是随机的，也就是说，r是一个随机变量。假定
对每一瞬间它们是连续的随机变量，那么，就可以用概率 密度函数(r)来表示原始图像的灰度分布。如果用直角坐 标系中的横轴代表灰度级r，用纵轴代表灰度级的概率密 度函数(r)，这样就可针对一幅图像在这个坐标系中作曲 线来。这条曲线在概率论中就是分布密度曲线
两个关键：
1、将图像从图像空间转换到频域空间所需的变 换T以及再将图像从频域空间转换到图像空间所 需的变换T-1 2、在频域空间对图像进行增强加工的操作EH
空域变换增强处理方法
➢ 基于点操作的增强－也叫灰度变换，常见的几 类方法为：
➢ 1、将f(.)中的每个象素按操作直接变换以得到 g(.)
➢ 2、借助f(.)的直方图进行变换 ➢ 3、借助对一系列图像间的操作进行变换
3 、指数变换
g (x ,y ) E[fH (x ,y ) ]b c [f(x ,y ) a ] 1
1、图像求反-灰度值进行反转，黑变白
此时的(.)操作，可用曲线表示 L-1
EH(s) t
s’－>t’
t’
0
s s’
L-1
普通的黑白底片和照片的关系如此
2、增强对比度－增强图像各部分的反差，实际中增 加图像中某两个灰度值间的动态范围来实现