对比度拉伸或灰度变换

几种常见点运算的实现在数字图象处理中，一种最简单且最有用的工具是灰度直方图。

灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图象中具有该灰度级的象素的个数：其横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的频率（象素的个数）。

它概括了一幅图象的灰度级内容。

任何一幅图象的直方图都包括了可观的信息，某些类型的图象还可由其直方图完全描述。

在直方图的应用中，直方图的点运算是一种简单却很重要的技术。

一、理论基础在图象处理中，点运算是一种简单却很重要的技术，它能让用户改变图象数据占据的灰度范围，当显示一幅图象时，点运算的作用尤其明显。

点运算可用于光度学校正、显示校正、图象增强和直方图修正。

点运算有时又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。

对一幅图象，经过点运算将产生一幅输出图象，后者的每个象素点的灰度值仅由输入象素点的灰度值决定。

因此，点运算不可能改变图象内的空间关系。

点运算以预定的方式改变一幅图象的灰度直方图。

除了灰度级的改变是根据某种特定的灰度变换函数进行之外，点运算可以看作是“从象素到象素”的复制操作。

若输入图象为A(x,y) ,输出图象为B (x,y) ,则点运算可以表示为：B（x,y）=f [A(x,y)]点运算完全可以由灰度变换函数f（D）确定。

二、几种常见的点运算及其实现1.灰度的线性变换灰度的线性变换就是将图象中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换，该线性灰度变换函数f(x)是一个一维线性函数：f(x)=a*x+b灰度变换方程为：D（B）=a*D（A）+b其中D（A）表示输入点的灰度值，D（B）表示输出点的灰度值。

我们还可以看出，a为线性函数的斜率，b为线性函数在y轴的截距。

（1）当a>1时，输出图象的对比度将增大：（原始图象）（a=1.2,b=-32时得到的图象）（2）a<1时，图象对比度减少：（原始图象）（a=0.5,b=0时的图象）（3）当a=1,b≠0时，所有象素的灰度值上移或下移，其效果是使整个图象在显示时更暗或更亮：（a=1,b=10时的图象）（a=1,b=-10时的图象）（4）当a为负值时，暗区域变亮，亮区域变暗。

灰度变换原理
灰度变换是一种图像处理技术，用于改变图像的亮度和对比度。

其原理是通过对图像中每个像素的灰度值进行线性或非线性的映射，从而调整图像的整体亮度分布。

在灰度变换中，会根据图像的特征和需求选择不同的变换函数。

常用的线性灰度变换函数包括对比度拉伸、对数变换和伽马校正等。

对比度拉伸是将输入灰度值的范围扩展至输出灰度值的全范围。

这样可以增加图像中灰度级的细节，使得图像更具有视觉效果和观赏性。

对数变换用于增强图像的暗部细节。

它可以对较低灰度级的像素进行放大，从而增加图像中低对比度的细节信息。

伽马校正是一种非线性的灰度变换方法，用于调整图像的亮度分布。

它可以改变图像中灰度级的分布和整体亮度，从而达到对图像对比度和真实感的调整效果。

需要注意的是，灰度变换只改变图像的亮度分布，而不改变其颜色信息。

灰度变换在图像增强、对比度调整和色彩校正等领域都有广泛的应用。

它可以帮助改善图像的质量，使得图像更加清晰、鲜明和易于分析。

低对比度图像的清晰化与增强低对比度图像的清晰化与增强是图像处理领域中的一个重要任务，主要用于改善图像的质量和可视化效果。

低对比度图像通常指的是灰度图像中像素灰度级别较少或灰度差异较小的情况。

低对比度图像的清晰化可以通过以下几个步骤实现：1. 直方图均衡化：直方图是图像中不同灰度级别像素的数量分布情况。

直方图均衡化通过调整图像的像素值分布，使得像素灰度级别更加均匀分布，从而增强图像的对比度。

该方法通过计算图像的累积直方图，并对图像中每个像素值进行归一化处理，从而实现对图像的清晰化增强。

2. 自适应直方图均衡化：常规直方图均衡化方法对整个图像应用相同的像素值变换规则，这可能导致图像的局部细节被过度增强或压缩。

自适应直方图均衡化则通过分割图像为不同的区域，并对每个区域分别进行直方图均衡化操作，从而保留了图像的局部细节信息，提高了图像的清晰化增强效果。

3. 对比度拉伸：对比度是图像中最亮（最大灰度级别）和最暗（最小灰度级别）像素之间的灰度差异程度。

对比度拉伸通过调整图像的像素值范围，将原本分布在较窄灰度范围内的图像像素均匀分布到整个灰度级别范围内，从而增强图像的对比度。

对比度拉伸方法可以通过简单的线性变换实现，或者通过应用特定的增强函数进行非线性变换。

4. 锐化滤波：锐化滤波通过增强图像边缘和细节信息来改善图像的清晰度。

常用的锐化滤波方法包括拉普拉斯滤波、Sobel滤波和Canny边缘检测等。

这些滤波器可以通过基于图像梯度的计算方法来增强图像的边缘信息，从而使图像变得更加清晰。

低对比度图像的增强可以通过上述方法进行，下面给出一个具体的实现示例：1. 加载图像并转化为灰度图像。

2. 对图像进行直方图均衡化操作。

6. 输出增强后的图像。

通过上述步骤，我们可以清晰化并增强低对比度图像，从而改善图像的可视化效果和质量。

低对比度图像的清晰化与增强是通过直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对比度拉伸和锐化滤波等方法来实现。

实验报告实验名称:图像处理姓名:刘强班级:电信1102学号:1404110128实验一图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换一、实验条件PC机数字图像处理实验教学软件大量样图二、实验目的1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”,能够进行图像处理方面的简单操作;2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理,了解编程实现的具体步骤;3、观察图像的灰度直方图,明确直方图的作用与意义;4、观察图像点运算与几何变换的结果,比较不同参数条件下的变换效果;5、观察图像正交变换的结果,明确图像的空间频率分布情况。

三、实验原理1、图像灰度直方图、点运算与几何变换的基本原理及编程实现步骤图像灰度直方图就是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具,它描述了一幅图像的灰度分布情况,为图像的相关处理操作提供了基本信息。

图像点运算就是一种简单而重要的处理技术,它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。

点运算可以瞧作就是“从象素到象素”的复制操作,而这种复制操作就是通过灰度变换函数实现的。

如果输入图像为A(x,y),输出图像为B(x,y),则点运算可以表示为:B(x,y)＝f[A(x,y)]其中f(x)被称为灰度变换(Gray Scale Transformation,GST)函数,它描述了输入灰度值与输出灰度值之间的转换关系。

一旦灰度变换函数确定,该点运算就完全确定下来了。

另外,点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。

点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。

点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸与均衡等。

图像几何变换就是图像的一种基本变换,通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放与图像旋转等,其理论基础主要就是一些矩阵运算,详细原理可以参考有关书籍。

实验系统提供了图像灰度直方图、点运算与几何变换相关内容的文字说明,用户在操作过程中可以参考。

下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图,如下:2、图像正交变换的基本原理及编程实现步骤数字图像的处理方法主要有空域法与频域法,点运算与几何变换属于空域法。

1.一般来说，图像采样间距越大，图象数据量_____，质量____；反之亦然。

答：少,差2.如果一幅图像尺寸为200＊300，每个像素点的灰度为64级，则这幅图像的存储空间为（）。

A、200＊300＊4B、200＊300＊6C、200＊300＊8D、200＊300＊643.若采样4个数，大小分别为4.560.237.9416.55。

现用三位二进制数进行量化，则量化后的值分别为多少？4.色彩丰富的图像是（）。

A、二值图像B、灰度图像C、RGB图像D、黑白图像5.举4个例子有关数字图像处理的内容。

答：图像变换、图像编码和压缩、图像增强和复原、图像分割（图像分析和理解）也可再举出：图像描述、图像识别。

6.三种基本因素体现颜色（色觉的三个特征量）是（）。

A. 亮度B.色调C.色饱和度D.对比度7.纯彩色光的饱和度则为多少？A、0%B、25%C、50%D、100%8.与光谱的波长相联系的是（）。

A、亮度B、对比度C、色调D、饱和度9.可以统计一幅图像像元灰度等级的分布状态。

像元的灰度值为是0、1、2、3---2N-1，在图像中每一个灰度等级值均可统计出来，设某灰度值的像元个数mi，如果整幅图象的像元总数为M，则某一灰度值的频率为Pi=mi/M，将其绘制成统计图称为___。

A、直方图B、彩色图C、二值图D、灰度图10.几何运算的两个算法过程是什么？答：空间变换、灰度运算11.什么是灰度插值？答：估计像素在图像像素间某一位置取值的过程。

12.举2个实例说明空间变换（）。

A、傅立叶变换B、余弦变换C、仿射变换D、透视变换13.对比度增强、对比度拉伸（或灰度变换），对图像中的每一个像素值进行计算，从而改变图像的显示效果，这种运算叫______。

14.判断：点运算也叫灰度级变换。

（）答：正确15.判断：直方图均衡化也是一种非线性点运算。

（）答：正确16.区别灰度插值与灰度变换？答：前者为几何运算，后者为点运算。

17.线性点运算可以改变数字图像的对比度。

一、判断题（10分）（正确√，错误×）1.图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求（√）2.在MATLAB中，uint8是无符号8位整数（√）3.在MATLAB中，uint16是无符号16位整数（√）4.图像的点运算与代数运算不相同（√）5.点运算也叫灰度级变换（√）6.线性点运算可以改变数字图像的对比度（√）7.图像的几何变换也叫图像的点运算（×）8.图像的平滑操作实际上是邻域操作（√）9.傅立叶变换后的矩阵处在频域上（√）10.傅立叶变换后的矩阵处在空域上（×）11.傅立叶变换，人们可以在空域和频域中同时思考问题（√）12.像素深度是指存储每个像素所用的位数（√）13.图像经过变换后，图像的大部分能量都集中在中、高频段（×）14.图像经过变换后，图像的大部分能量都集中在低频段（√）15.直方图均衡化也是一种非线性点运算（√）16.仿射变换是空间变换（√）17.空间变换是频域变换（×）18.边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术（√）19.灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比（√）20.直方图均衡是一种点运算，图像的二值化则是一种局部运算（×）21.双边滤波法可用于边缘增强（×）22.均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘（×）23.拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理（×）24.高频加强滤波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的对比度（√）25.应用傅立叶变换的可分离性可以将图像的二维变换分解为行和列方向的一维变换（√）26.图像分割可以依据图像的灰度、颜色、纹理等特性来进行（√）27.图像增强有空域和变换域两类（√）28.加大、减小对比度分别会使图像发生亮处更亮，暗处更暗的直观变化（√）29.加大、减小亮度分别会使图像发生亮处更亮，暗处更暗的直观变化（×）30.二值图像就是只有黑白两个灰度级（√）31.一般来说，图像采样间距越大，图像数据量越大，质量越好；反之亦然（×）32.用Matlab开辟一个图像窗口的命令是imshow（×）33.图像尺寸为400*300是指图像的宽为400毫米，高为300毫米（×）34.一般而言，对于椒盐噪声，均值滤波的效果好于中值滤波（×）35.与高斯低通滤波器相比，理想低通滤波低通滤波器在图像处理过程中更容易出现振铃(rings)（√）二、填空题（20分，1分/空）1.一般来说，图像采样间距越小，图像数据量_____，质量_____；反之亦然（大，高）2.若采样4个数，大小分别为4.56 0.23 7.94 16.55。

图像增强—灰度变换及直方图均衡化一、实验目的1、了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识。

2、掌握直接灰度变换的图像增强方法。

3、掌握灰度直方图的概念及其计算方法；4、掌握直方图均衡化的计算过程；二、实验原理及知识点1、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。

其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。

图像增强可以在空间域中执行，也可以在变换域中执行。

2、空间域指的是图像平面本身，在空间域内处理图像是直接对图像的像素进行处理。

空间域处理方法分为两种：灰度级变换、空间滤波。

空间域技术直接对像素进行操作，其表达式为g(x,y)=T[f(x,y)]其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，T是对图像f进行处理的操作符，定义在点(x,y)的指定邻域内。

定义点(x,y)的空间邻近区域的主要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或长方形区域。

此区域的中心从原点(如左上角)开始逐像素点移动，在移动的同时，该区域会包含不同的邻域。

T应用于每个位置(x,y)，以便在该位置得到输出图像g。

在计算(x,y)处的g值时，只使用该领域的像素。

2、灰度变换T的最简单形式是使用领域大小为1×1，此时,(x,y)处的g值仅由f在该点处的亮度决定，T也变为一个灰度变换函数。

由于灰度变换函数仅取决于亮度的值，而与(x,y)无关，所以亮度函数通常可写做如下所示的简单形式：s=T(r)其中，r表示图像f中相应点(x,y)的亮度，s表示图像g中相应点(x,y)的亮度。

灰度拉伸又叫对比度拉伸是最基本的一种灰度变换，使用简单的分段线性变换函数，可以提高灰度的动态范围，适用于低对比度图像的处理，增强对比度。

3、直方图是多种空间城处理技术的基础。

直方图操作能有效地用于图像增强。

除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。

对比度增强的方法对比度增强是数字图像处理中一种常用的图像增强技术，其目的是通过调整图像中不同亮度级的像素值，使图像中的细节更加明显，从而提高图像的视觉质量。

在数字图像中，对比度越高，图像的明暗差异越明显，细节越清晰。

以下是几种常用的对比度增强方法：1.直方图拉伸：直方图拉伸是一种简单且有效的对比度增强方法。

它通过将图像的像素值线性映射到一个更宽的值域范围内，以扩展原始图像的灰度级范围。

这样可以使图像的黑色和白色更加明显，细节更加清晰。

2.直方图均衡化：直方图均衡化是一种通过重新分布图像中像素的灰度级来增强对比度的方法。

通过对图像的累积分布函数进行均衡化，可以使得图像中的灰度级分布更加均匀，从而提高图像的对比度。

但是，直方图均衡化可能会导致图像的整体亮度发生变化，需要进一步处理以保持原始图像的亮度。

3.自适应直方图均衡化：自适应直方图均衡化是一种改进的直方图均衡化方法，可以在不影响图像整体亮度的情况下增强图像的对比度。

它将图像划分为多个小块，在每个小块上进行直方图均衡化，以适应不同区域的亮度变化。

4.对比度拉伸：对比度拉伸是一种通过压缩图像的动态范围来增强对比度的方法。

它将图像的像素值重新映射到一个较小的范围内，以增加图像中各个灰度级之间的差异。

通常可以通过设置一个合适的拉伸参数来控制拉伸的程度。

5.非线性映射：非线性映射是一种通过对图像像素值进行非线性的转换来增强对比度的方法。

常用的非线性映射函数包括对数变换、幂次变换等。

这些函数可以调整图像中较低或较高灰度级的像素值，以增强图像中的细节。

此外，还有一些其他的对比度增强方法，如灰度变换、直方图规定化等，它们都可以通过调整图像像素值的分布来增强对比度。

选择合适的对比度增强方法需要考虑图像的特点以及增强的目的，最终效果的好坏需要通过实验来验证。

数字图像灰度变换技术总结篇一：图像的灰度变换昆明理工大学（数字图像处理）实验报告实验名称：图像的灰度变换专业：电子信息科学与技术姓名：学号：成绩：[实验目的]1、理解并掌握灰度变换的基本原理和方法。

2、编程实现图像灰度变换。

3、分析不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。

[实验内容]1、灰度的线性变换；2、灰度的非线性变换；3、图像的二值化；4、图像的反色处理；[实验原理]图像的灰度变换(grayscaletransformation,GST)处理是图像增强处理技术中一种非常基础、直接的空间域图像处理方法,也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。

灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。

目的是为了改善画质,使图像的显示效果更加清晰。

灰度变换有时又被称为图像的对比度增强或对比度拉伸。

从图像输入装置得到的图像数据,以浓淡表示,(:数字图像灰度变换技术总结)各个像素与某一灰度值相对应。

设原图像像素的灰度值d=f(x,y),处理后图像像素的灰度值d′=g(x,y),则灰度增强可表示为:g(x,y)=T[f(x,y)]或d′=T(d)要求d和d′都在图像的灰度范围之内。

函数T(d)称为灰度变换函数,它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。

灰度变换主要针对独立的像素点进行处理,通过改变原始图像数据所占据的灰度范围而使图像在视觉上得到良好的改观,没有利用像素点之间的相互空间关系。

因此,灰度变换处理方法也叫做点运算法。

点运算可以按照预定的方式改变一幅图像的灰度直方图。

除了灰度级的改变是根据某种特定的灰度变换函数进行之外,点运算可以看做是“从像素到像素”的复制操作。

根据g(x,y)=T[f(x,y)],可以将灰度变换分为线性变换和非线性变换。

1、灰度的线性变换若g(x,y)=T[f(x,y)]是一个线性或分段线性的单值函数,例如g(x,y)=T[f(x,y)]=af(x,y)+b则由它确定的灰度变换称为灰度线性变换,简称线性变换。

运用计算机视觉技术进行图像增强的方法分享图像增强是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在通过调整图像的各种属性和特性，提高图像的质量和可视化效果。

计算机视觉技术在图像增强中扮演着关键角色，它提供了各种方法和算法来改善图像的亮度、对比度、清晰度等关键特性。

在本文中，我们将探讨几种常见的运用计算机视觉技术进行图像增强的方法。

一、灰度变换灰度变换是最简单但也是最常见的图像增强方法之一。

通过对图像像素的灰度级进行变换，可以调整图像的亮度和对比度。

常用的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图均衡化。

线性变换是通过对每个像素进行乘法和加法操作来改变图像的亮度和对比度。

常用的线性变换方法有亮度调整和对比度拉伸。

亮度调整可以通过将每个像素乘以一个常数来增加或减少亮度。

对比度拉伸则通过对像素值进行线性伸缩来增加图像的对比度。

非线性变换通常涉及到像素值的幂次、指数、对数等运算。

这些操作可以用来调整图像的亮度和对比度，同时改变像素值的分布。

例如，幂次变换可以通过将每个像素值的幂次来调整图像的亮度和对比度。

指数变换则可以用来调整图像的亮度和增强细节。

直方图均衡化是一种常用的非线性灰度变换方法，它通过调整图像的灰度级分布来增强图像的对比度。

直方图均衡化可以使图像的灰度级更均匀地分布在整个灰度范围内，从而提高图像的可视化效果。

二、滤波器应用滤波器应用是另一种常见的图像增强方法。

滤波器可以通过对图像进行卷积操作来改变图像的特征和属性。

常用的滤波器包括平滑滤波器、锐化滤波器和边缘检测滤波器。

平滑滤波器主要用于降低图像的噪声和去除细节。

平滑滤波器通过计算周围像素的平均值或加权平均值来减少图像的噪声。

常用的平滑滤波器包括均值滤波器和高斯滤波器。

锐化滤波器用于增强图像的细节和边缘。

锐化滤波器通过计算图像中不同方向的梯度，从而增强图像中的边缘信息。

常用的锐化滤波器包括拉普拉斯滤波器和Sobel滤波器。

边缘检测滤波器用于检测图像中的边缘和轮廓。