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数字图像处理与图像通信 第4章 图像增强

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数字图像处理(第二版)章 (4)

数字图像处理(第二版)章 (4)
一灰度区间进行扩展或压缩。例如，当［a，b］之间的变换直
线斜率大于1时，该灰度区间的动态范围增加，即对比度增强
了，而另外两个区间的动态范围被压缩了。当a=b，c=0，d=L-
1时，式(4-4)就变成一个阈值函数，变换后将会产生一个二值 图像。图4-3(c)是经由图4-3 (b)所示的分段线性变换对图43(a)的变换结果，它保持低灰度像素不变，增强了中间灰度的 对比度，并压缩了高灰度的动态范围。
2r 2 0 r 1
pr (r) 0
其他值
用式(4-11)求其变换函数，即其累积分布函数为
s T(r)
像素数之比p)r。(r对k ) 数 n字nk 图像，直k方图0,1可,2表,示, L为1
(4-8)
式中： n是一幅图像的像素总数； L是灰度级的总数目； rk表示第k个灰度级； nk为第k级灰度的像素数； pr(rk)表示 该灰度级出现的频率，是对其出现概率的估计。
第4章 图像增强
在直角坐标系中做出rk与pr(rk)的关系图形，称为该图像
设r为变换前的归一化灰度级，0≤r≤1，T(r)为变换函数， s=T(r)为变换后的归一化灰度级，0≤s≤1。变换函数T(r)应
满足下列条件：
(1) 在0≤r≤1区间内，T(r)单值单调递增； (2) 对于0≤r≤1，有0≤T(r)≤1。
第4章 图像增强
第一个条件保证了变换后图像的灰度级从黑到白的次序不 变。第二个条件保证了变换前后图像灰度范围一致。反变换
第4章 图像增强 灰度变换就是把原图像的像素灰度经过某个变换函数变换
成新的图像灰度。常见的灰度变换方法有直接灰度变换法和直 方图修正法。直接灰度变换法可以分为线性、分段线性以及非 线性变换。直方图修正法可以分为直方图均衡化和直方图规定 化。

数字图像处理与摄影技术作业指导书

数字图像处理与摄影技术作业指导书

数字图像处理与摄影技术作业指导书第1章数字图像处理基础 (3)1.1 数字图像处理概述 (3)1.1.1 数字图像定义 (3)1.1.2 数字图像处理的目的与意义 (4)1.1.3 数字图像处理的基本流程 (4)1.2 图像处理基本操作 (4)1.2.1 图像采样与量化 (4)1.2.2 图像变换 (4)1.2.3 图像滤波 (4)1.2.4 图像增强 (4)1.2.5 图像恢复 (4)1.3 图像类型与存储格式 (4)1.3.1 二值图像 (4)1.3.2 灰度图像 (4)1.3.3 彩色图像 (4)1.3.4 图像存储格式 (5)第2章摄影技术基础 (5)2.1 摄影光学原理 (5)2.1.1 镜头 (5)2.1.2 光圈 (5)2.1.3 快门 (5)2.1.4 感光度 (5)2.2 摄影器材与拍摄技巧 (5)2.2.1 相机类型 (5)2.2.2 镜头选择 (5)2.2.3 摄影附件 (6)2.2.4 拍摄技巧 (6)2.3 摄影构图与审美 (6)2.3.1 构图原则 (6)2.3.2 画面元素 (6)2.3.3 视角与角度 (6)2.3.4 色彩运用 (6)第3章图像增强 (6)3.1 灰度变换增强 (6)3.1.1 灰度变换原理 (6)3.1.2 线性灰度变换 (6)3.1.3 对数灰度变换 (7)3.1.4 幂次灰度变换 (7)3.2 直方图增强 (7)3.2.1 直方图均衡化 (7)3.2.2 直方图规定化 (7)3.3.1 频域滤波原理 (7)3.3.2 低通滤波 (7)3.3.3 高通滤波 (7)3.3.4 带通滤波和带阻滤波 (7)第4章图像复原与重建 (8)4.1 图像退化模型 (8)4.1.1 线性退化模型 (8)4.1.2 非线性退化模型 (8)4.2 噪声分析与去除 (8)4.2.1 噪声类型 (8)4.2.2 去噪方法 (8)4.3 图像重建技术 (9)4.3.1 逆滤波 (9)4.3.2 维纳滤波 (9)4.3.3 稀疏表示与重建 (9)4.3.4 深度学习方法 (9)第5章图像分割与边缘检测 (9)5.1 阈值分割 (9)5.1.1 灰度阈值分割 (10)5.1.2 彩色图像阈值分割 (10)5.2 区域生长与合并 (10)5.2.1 区域生长 (10)5.2.2 区域合并 (10)5.3 边缘检测算法 (10)5.3.1 基于梯度的边缘检测算法 (10)5.3.2 基于二阶导数的边缘检测算法 (10)5.3.3 其他边缘检测算法 (11)第6章形态学处理 (11)6.1 形态学基本运算 (11)6.1.1 膨胀 (11)6.1.2 腐蚀 (11)6.1.3 开运算 (11)6.1.4 闭运算 (11)6.2 形态学应用实例 (11)6.2.1 骨架提取 (11)6.2.2 噪声消除 (11)6.2.3 区域填充 (12)6.3 数学形态学在图像处理中的应用 (12)6.3.1 边缘检测 (12)6.3.2 目标分割 (12)6.3.3 特征提取 (12)6.3.4 图像增强 (12)第7章图像特征提取与描述 (12)7.1.1 颜色直方图 (12)7.1.2 颜色矩 (12)7.1.3 颜色聚合向量 (12)7.2 纹理特征提取 (13)7.2.1 灰度共生矩阵 (13)7.2.2 局部二值模式 (13)7.2.3 Gabor滤波器 (13)7.3 形状特征提取 (13)7.3.1 傅里叶描述符 (13)7.3.2 Hu不变矩 (13)7.3.3 Zernike矩 (13)第8章摄影后期处理技术 (13)8.1 色彩调整与校正 (13)8.2 图像合成与特效 (13)8.3 景深与动态范围优化 (14)第9章数字摄影与计算机视觉 (14)9.1 计算机视觉概述 (14)9.2 三维重建与虚拟现实 (14)9.3 摄影测量与遥感 (14)第10章数字图像处理与摄影技术在实际应用中的案例分析 (14)10.1 数字图像处理在医学领域的应用 (14)10.1.1 X射线成像 (15)10.1.2 CT和MRI成像 (15)10.1.3 超声成像 (15)10.2 摄影技术在广告摄影中的应用 (15)10.2.1 光线控制 (15)10.2.2 摄影构图 (15)10.2.3 后期处理 (15)10.3 数字图像处理与摄影技术在人工智能领域的融合与发展趋势 (15)10.3.1 计算机视觉 (15)10.3.2 智能驾驶 (16)10.3.3 无人机航拍 (16)10.3.4 发展趋势 (16)第1章数字图像处理基础1.1 数字图像处理概述1.1.1 数字图像定义数字图像是由像素点组成的二维离散信号，每个像素点的值代表该点的亮度或颜色信息。

(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案

(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案

数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。

2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？3.列举并简述常用表色系。

1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。

2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。

根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。

图像处理着重强调在图像之间进行的变换。

比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。

图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。

图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。

图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。

图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。

图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。

第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。

数字图像处理教学大纲

数字图像处理教学大纲

数字图像处理课程教学大纲（理论课程）◆课程编号：130128◆课程英文名称：Digital Image Processing◆课程类型：☐通识通修☐通识通选☐学科必修√学科选修☐跨学科选修☐专业核心√专业选修（学术研究）☐专业选修（就业创业）◆适用年级专业（学科类）：四年级电子信息工程专业、通信工程（专业电气信息类）◆先修课程：信号与系统、数字信号处理、线性代数、概率统计◆总学分：2◆总学时：34一、课程简介与教学目标数字图像处理时模式识别，计算机视觉，图像通信，多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科。

通过本课程的学习，使学习者系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法，了解与各种处理技术相关的应用领域。

为学生今后从事数字图像信息处理工作奠定坚实的理论基础。

二、教学方式与方法教学方式：课堂讲授（以多媒体课件为主导）和课下上机实践相结合；教学方法：采用以BTEC（Business Technology Education Council）模式为主，以TBL（task-based learning）任务型模式为辅的两种教学模式相结合的教学方法。

用任务引导学习，更注重学生个性的发展和个人潜能的开发，考核以平时的课业、表现、出勤、学习态度和最后的考试共同衡量学生的学习水平，达到教学目的。

三、教学重点与难点（一）教学重点重点是第4章图像增强、第6章图像复原、第7章图像分割；（二）教学难点难点是第3章图像变换和第6章图像复原。

四、学时分配计划五、教材与教学参考书（一）教材1.《数字图像处理与分析》，刘直芳、王运琼、朱敏，清华大学出版社，2006；2.《数字图像处理（第二版》，R. C. Gonzalez和R. E. Woods（美国），电子工业出版社，2006；（二）教学参考书1.《图像工程（上册）：图像处理》，章毓晋，清华大学出版社，2006；2.《图像工程（中册）：图像分析》，章毓晋，清华大学出版社，2005；3.《数字图像处理学》，阮秋琦，电子工业出版社，2003；4.《数字图像处理》，陈天华，清华大学出版社，2007；5.《数字图像处理》，姚敏，机械工业出版社，2006；六、课程考核与成绩评定【考核类型】√考试☐考查【考核方式】☐开卷（Open-Book）√闭卷（Close-Book）☐项目报告/论文☐其它：（填写具体考核方式）【成绩评定】平时成绩占(30－40)％，考试成绩占(70-60)％七、课程内容概述第一章绪论（一）教学要求了解数字图像处理的基本概念和特点，研究的目的和意义，数字图像图像处理的主要研究内容，国内外研究现状与发展趋势，主要应用领域。

《数字图像处理》习题参考答案与解析

《数字图像处理》习题参考答案与解析

《数字图像处理》习题参考答案第1 章概述1.1 连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。

这样，数字图像可以用二维矩阵表示。

将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。

图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。

在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。

1.2 采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。

（1）处理精度高。

（2）重现性能好。

（3）灵活性高。

2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。

3．数字图像处理技术适用面宽。

4．数字图像处理技术综合性强。

1.3 数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。

1.4 讨论数字图像处理系统的组成。

列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。

答：如图1.8，数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的信息系统。

图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。

图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、图像输出设备等组成。

软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。

图1.8 数字图像处理系统结构图11.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。

两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。

胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答

胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答

2
1．PHOTOSHOP：当今世界上一流的图像设计与制作工具，其优越性能令其产品望尘 莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 P扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图 像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式，只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能 可以很方便地编辑和修改图像，使平面设计充满创意。利用 PHOTOSHOP 还可以方便地对 图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色 模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？ 答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互 间的软件接口。 Microsoft 公司的 VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发 出来的 Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础 类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装，提高了代码 的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复杂，为 了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 6.0 提供的动态链接库 ImageLoad.dll 支持 BMP、JPG、TIF 等常用 6 种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱 MATLAB 是由 MathWorks 公司推出的用于数值计算的有 力工具，是一种第四代计算机语言，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，力求使人们摆 脱繁杂的程序代码。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运用这些 函数可以完成大部分图像处理工作，从而大大节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计 中的重复劳动。MATLAB 图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和 算法，如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检 测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是，MATLAB 也存在不足 之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先，强大的功能只能在安装有 MATLAB 系统 的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的 m 文件来实现。其次，MATLAB 使用行解 释方式执行代码，执行速度很慢。第三，MATLAB 擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形 界面的处理不及 C++等语言。为此，通应用程序接口 API 和编译器与其他高级语言（如 C、 C++、Java 等）混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MATLAB 与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于 MATLAB 环境的程序，从而使其他 语言的应用程序使用 MATLAB。

数字图像处理教案

数字图像处理教案.(总22页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--本册教案目录常州大学教案第 1 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 1 页常州大学教案第 2 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 2 页常州大学教案第 3 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 3 页常州大学教案第 4 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 5 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 6 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 7 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 8 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 9 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 9 页常州大学教案第 10 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 10 页常州大学教案第 11 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 11 页常州大学教案第 12 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 12 页常州大学教案第 13 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 13 页常州大学教案第 14 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 14 页常州大学教案第 15 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 15 页常州大学教案第 16 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 16 页常州大学教案第 17 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 17 页常州大学教案第 18 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 18 页常州大学教案第 19 次课 2 学时授课时间教案完成时间第 19 页学生反馈。

图像增强 image enhancement

1、图像增强的应用概括数字图像处理在40多年的时间里，迅速发展成一门独立的有强大生命力的学科，图像增强技术已逐步涉及人类生活和社会生产的各个方面，下面仅就几个方面的应用举些例子。

1.1航空航天领域的应用早在60年代初期，第3代计算机的研制成功和快速傅里叶变换的提出，使图像增强技术可以在计算机上实现。

1964美国喷气推进实验室(JPL)的科研人员使用IBM7094计算机以及其它设备，采用集合校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片成功的进行了处理。

随后他们又对“徘徊者8号”和“水手号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂地数字图像处理，使图像质量得到进一步的提高，从此图像增强技术进入了航空航天邻域的研究与应用。

同时图像增强技术的发展也推动了硬件设备的提高，比如1983年LANDSAT-4的分辨率为30m，而如今发射的卫星分辨率可达到3-5m的范围内。

图像采集设备性能的提高，使采集图像的质量和数据的准确性和清晰度得到了极大地提高。

1.2生物医学领域的应用图像增强技术在生物医学方面的应用有两类，其中一类是对生物医学的显微光学图像进行处理和分析，比如对红细胞、白细胞、细菌、虫卵的分类计数以及染色体的分析；另一类应用是对X射线图像的处理，其中最为成功的是计算机断层成像。

1973年英国的EMI公司在制造出第一台X射线断层成像装置。

由于人体的某些组织，比如心脏、乳腺等软组织对X射线的衰减变化不大，导致图像灵敏度不强。

由此图像增强技术在生物医学图像中得到广泛的应用。

1.3工业生产领域的应用图像增强在工业生产的自动化设计和产品质量检验中得到广泛应用，比如机械零部件的检查和识别、印刷电路板的检查、食品包装出厂前的质量检查、工件尺寸测量、集成芯片内部电路的检测等等。

此外计算机视觉也可以应用到工业生产中，将摄像机拍摄图片经过增强处理、数据编码、压缩送入机器人中，通过一系列的控制和转换可以确定目标的位置、方向、属性以及其它状态等，最终实现机器人按照人的意志完成特殊的任务。

数字图像处理-第二版-贾永红-复习资料

第一章导论图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。

模拟图像空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像数字图像空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。

是图像的数字表示，像素是其最小的单位。

数字图像处理（Digital Image Processing）利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。

（计算机图像处理）数字图像处理的特点（1）处理精度高，再现性好。

（2）易于控制处理效果。

（3）处理的多样性。

（4）图像数据量庞大。

（5）图像处理技术综合性强。

数字图像处理的目的（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。

（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。

（3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。

数字图像处理的主要研究内容（1）图像的数字化（2）图像的增强（3）图像的恢复（4）图像的编码（5）图像的重建（6）图像的分析（7）图像分割与特征提取（8）图像隐藏（9）图像通信图像工程的三个层次（1）图像分析：图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。

（2）图像理解：图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各个目标的性质和他们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。

（3）图像处理：数字图像处理的应用领域1.通信：图象传输，电视电话等。

2.宇宙探测：星体图片处理。

遥感：地形、地质、矿藏探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，自然灾害预测，环境污染的监测，气象云图。

3.生物医学：CT，X射线成象，B超，红外图象，显微图象。

4.工业生产：产品质量检测，生产过程控制，CAD，CAM。

5.军事：军事目标侦察，制导系统，警戒系统，自动火器控制，反伪装等。

数字图像处理知识点与考点(经典)

数字图像处理知识点与考点（经典）
第 1 章 导论（知识引导）
1. 图像、数字图像和数字图像处理： 答： “图”是物体投射或反射光的分布，是客观存在的。“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的 印象或认识。图像（image）是图和像的有机结合，即反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；是 客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。 数字图像是指由被称作像素（pixel）的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小 块区域称为像素。 数字图像处理是指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种 预想目的的技术. 2. 数字图像处理一般包括图像处理、图像分析、图像理解三个层次。 图像处理是对图像本身进行加工，以改善其视觉效果或表现形式，为图像分析打下基础，图像处理 的输出仍是图像。 图像分析是目标图像进行检测和各种物理量的计算，以获取对图像的客观描述。 图像理解是在图像分析的基础上。理解图像所表现的内容，分析图像间的相互联系，得出对客观场 景的解释。 3. 数字图像处理主要包括哪些研究内容？ 答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、 重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 4. 一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？试说明各模块的作用。 答： 一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像处理和分析、图像存储、图像通信、图像输出5 个模块组成，如下图所示。
说明：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。 4.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，故采用线性变换拉伸图像。 5.直方图的均衡化（考）（习题第四章 6 题，如下示例）与规定化
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g ( x, y )
i 1 i
M
30
4.4
4.4.1 微分法
因为：图像模糊＝＝对图像平均或积分运算， 所以：图像锐化＝＝对图像“微分”。
图像的锐化
微分运算－－求信号的变化率，加强高频分量，使图像轮廓清晰。
1. 梯度法
对比度不足， 灰度范围太小
灰度总体偏黑、偏白，
……
解决办法：灰度变换法，改善人的视觉效果。
灰度变换：线性、分段线性以及非线性变换。
7
1. 线性变换
假定原图像f(x,y) 的灰度范围为 ［a,b］，
则采用线性变换：
d c g ( x, y ) [ f ( x, y ) a ] c 变换后图像g(x,y)的灰度范围扩为［c,d］， ba
双曲分布
1 Ps ( s) s[ln( smax ) ln( smin )]
smax 0 s smin s min
r
Pr ( ) d
15
4.2
同态增晰法属于图像频率域处理范畴，
图像的同态增晰
同态增晰法是对图像的灰度范围进行调整。
图4.9
图像同态增晰 原理框图
直方图能给出该图像的大致描述，如灰度范围、灰度级的分布、整幅图 像的平均亮度等， 直方图不能完整地描述一幅图像， 一幅图像只对应一个直方图，但一个直方图可对应不同的图像。
11
图4.4 几个具有相同直方图的图像实例
图4.5 Lena 图像及直方图
12
2. 直方图均衡化
将连续图像的非均匀概率密度 函数Pr (r) 经变换函数s=T(r)
左图中的直线段构成的直方图形状受4个参量控制，只要改变上述4个参量就
可以得到许多有用的直方图。
图4.8 由直线段构成的直方图
14
表4.4
几种给定形状的直方图修正变换函数
修正后要求的概率密度函数
均匀分布
变换函数s = T(r)
Ps 1/( smax smin ) smin s smax Ps ( s ) exp[ ( s smin )] s smin
H(u,v)保留有较多的高频，所以对噪声的平滑效果不如ILPE。 H(u,v)的频域平滑导致空域平滑。
27
3. 指数低通滤波器(ELPF)
ELPF的传递函数H(u,v)表示为：
n D(u, v) H (u, v) exp D0 n 1 D(u, v) 或 H (u, v) exp ln 2 D0
《数字图像处理与图像通信》
朱秀昌
1
第4章
4.1 4.2
图像增强
4.3
4.4 4.5 4.6 图像的几何校正
2
图像质量的下降：对比度、聚焦等不合适
对比度下降
光学聚焦引起的模糊
3
图像质量的下降：噪声影响
原始图像
Density=0.2 Salt&Pepper 椒盐噪声
(4)求傅立叶反变换
F 1 Gln (u , v) ln[ g i ( x, y ) g r ( x, y )]
(5)最后求指数变换，得到经同态滤波处理的图像
g ( x, y ) exp ln[ gi ( x, y ) g r ( x, y )] g i ( x, y ) g r ( x, y )
16
自然景物的图像 f(x,y) ＝照明函数 fi(x,y) × 反射函数fr(x,y)

(1)首先对图像函数 f(x,y) 取对数
ln f ( x, y ) ln f i ( x, y ) f r ( x, y ) ln f i ( x, y ) ln f r ( x, y )
(2)对上式取傅立叶变换
Fln (u, v) F[ln f ( x, y)] Fi ,ln (u, v) Fr ,ln (u, v)
(3)将对数图像频谱式乘上同态滤波函数H(u,v)
Gln (u, v) Fi,ln (u, v) H (u, v) Fr ,ln (u, v)H (u, v) Gi,ln (u, v) Gr ,ln (u, v)
g ( x, y ) f ( x, y ) n( x, y)
若图像噪声是互不相关的加性噪声，且均值为0，则
f ( x, y ) E g ( x, y )
对M 幅有噪声的图像经平均后有，把噪声方差减少M倍：
和
1 f ( x, y ) E g ( x, y ) g ( x, y ) M 1 2 2 g ( x, y ) n( x, y ) M
0 f ( x, y ) a a f ( x, y ) b b f ( x, y ) M f
9
3. 非线性灰度变换
采用非线性变换函数（例如对数函数、幂指数函数等） 对数变换式
ln[ （x, y） 1] g ( x, y ) a b ln c
a、b、c是调整曲线的位置和形状的参数。 指数变换式
17
同态滤波的实例
原图像
同态滤波后的图像
18
4.3
4.3.1 邻域平均
1 g ( x, y) M
邻域平均法是一种局部空间域处理的算法：
图像的平滑
( i , j )s

f (i, j )
S 是以(x,y)点为中心的邻域的集合，M是S内坐标
19
加噪图像
3×3平滑图像
22
采用邻域平均法处理后的图像 2
原图像
加高斯噪声
3×3邻域平均滤波
23
4.3.2
空间域低通滤波
对图像来说，它的边缘以及噪声干扰的频率分量都处于频率域较高的部分。 因此可以采用低通滤波的方法来去除噪声， 频域的滤波又很容易在空间域用卷积来实现，如：
几种用于噪声平滑的系统单位冲激响应阵列:
g ( x, y) bc[ f ( x, y )a ] 1
a、b、c 是调整曲线的位置和形状的参数。
10
4.1.2
直方图修正法
1. 直方图的概念
直方图表示数字图像中每一灰度级与其出现频数（该灰度像素的数目） 间的统计关系。横坐标表示灰度级，纵坐标表示频数。
nk P (rk ) N
图像增强处理的基本方法：
（1）空间域方法：在原图像上直接进行运算，对像素的灰度值进行处理。如 对图像作逐点运算，为点运算；如在处理像点邻域上运算，称局部运算。 （2）频率域方法：在图像的变换域上进行处理，增强感兴趣的频率分量，然 后进行反变换，得到增强图像。
5
4.1
灰度级修正－－点运算： 不改变像素点的位置，只改变像素点的灰度值。 点运算的表示：
L L g ( x, y) f ( x m , y n )h(m, n) 2 2 m 0 n 0
L
L
1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 h1 1 1 1 h2 1 2 1 h3 2 4 2 9 10 16 1 1 1 1 1 1 1 2 1

f (m, n) T
当一些点和它们邻值的差值小于T 时，保留这些点的像素灰度值。
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模板运算实例
模板 h(x,y)
1 0 0 1
1 2 原图 f(x,y) 3 4
1 2 3 4
1 2 3 4
1 2 3 4
1 2 3 4
3 5 处理后 图像g(x,y) 7 x
图像邻域平均法算法
优点：算法简单， 缺点：在降低噪声的同时容易模糊图像边沿和细节处；
改进：采用阈值法
1 f (m, n) g ( x, y ) M ( m,n )S f ( x, y )
式中T 是一个非负阈值，
1 若 f ( x, y ) M 其它
( m ,n )S
s T (r ) Pr ( )d
0
r
转换为均匀概率分布Ps(s)的过程。
变换函数＝原图像概率密度函数
的积分， 变换函数是一个非负的递增函数。
图4.6 图像均衡化处理
13
4.1.3
直方图规定化
直方图规定化：用一个转换函数来将图像转换为规定的概率密度函数。
例如：通过控制一组直线段来构成直方图，使其满足所希望的形状。然后再 数字化并归一化。
24
4.3.3
频率域低通滤波
用频域低通滤波法除去其高频分量就能去掉噪声，使图像得到平滑。
G(u, v) H (u, v) F (u, v)
利用低通滤波器H(u,v)使F (u,v)的高频分量得到衰减， 滤波得到G (u,v)，经过反变换就得到平滑的图像 g (u,v)。
频域空间滤波框图
ELPF具有比较平滑的过滤带，平滑后的图像没有振铃现象， ELPF比BLPF衰减更快，ELPF滤波的图像比BLPF处理的图像稍微模糊一些。
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上述3种低通滤波器的频率特性比较可见图4.13。
图4.13
ILPF、BLPF、ELPF特性曲线
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4.3.4
多幅图像平均
多幅图像平均法：利用对同一景物的多幅图像取平均来消除噪声。 设原图像为f(u,v)，加性噪声n (u,v)，则有噪声的图像g (u,v)可表示为
灰度级修正
g ( x, y ) T [ f ( x, y )]
(4.5)
其中：输入图像为f(x,y) 变换后的图像为g (x,y)
变换函数为T［· ］
通过选择不同的映射变换，达到对比度增强的效果。