chapt03-1图像增强概述(精)

数字图像增强图像增强就是增强图象中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。

图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。

前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。

采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。

具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。

下面介绍几种基于频率域和空间域的图像增强方法：一、空间变换增强空间变换增强又包含了增强对比度和图像求反。

增强对比度实际是增强原图像的各部分的反差。

实际中往往是通过原图中某两个灰度值之间的动态范围来实现的。

对图像求反是将原来的灰度值翻转，简单的说就是使黑变白，使白变黑。

普通的黑白底片和照片就是这样的关系。

具体的变换就是将图像中每个像素的灰度值根据变换曲线进行映射。

1.1增强对比度增强对比度实际是增强原图像的各部分的反差。

实际中往往是通过原图中某两个灰度值之间的动态范围来实现的（如图4-1）。

图1-1 增强对比度在图1.1中可以看出，通过变换可以使原图的较高的和较低的灰度值的动态范围减小了，而原图在二者之间的动态范围增加了，从而其范围的对比度增加了。

在matlab 中编写程序，导入D 盘中的示例图片，进行增强对比度的处理，程序运行结果如下：1.2图像求反在matlab 中编写图像求反程序，将原图像的灰度值中大过某个阈值的部分 全部变为0，小过该阈值的部分作合理的线性变换，程序运行结果如下：二、空域滤波增强一般情况下，像素的领域比该像素要大，也就是说这个像素的领域内除了包括该像素外还包含其他像素。

中值滤波
中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用 中值代替窗口中心像素的原来灰度值，因此它是一种非线性 的图像平滑法。 例：采用1×3窗口进行中值滤波 原图像为： 2 2 6 2 1 2 4 4 4 2 4 处理后为： 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 它对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪 声的同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较 多的图像却不太合适。 对中值滤波法来说，正确选择窗口尺寸的大小是很重要 的环节。一般很难事先确定最佳的窗口尺寸，需通过从小窗 口到大窗口的中值滤波试验，再从中选取最佳的。
f (i,j)
②指数变换
指数变换的一般表达式为
g(i, j) b
c f (i , j )a
1
这里参数a,b,c用来调整曲线的位置和形状。这种变 换能对图像的高灰度区给予较大的拉伸。 f (i,j)
g (i,j)
对数变换动态范围压缩
直方图修整法
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。通过修改直方图的方法 增强图像是一种实用而有效的处理技术。
(c / a ) f ( x, y ) 0 f ( x, y ) a g ( x, y) [(d c) /(b a)][ f ( x, y) a] c a f ( x, y) b [(M d ) /(M b)][ f ( x, y) b] d b f ( x, y) M f f g
下面是一个直方图规定化应用实例。
图(C)、(c)是将图像(A)按图(b)的直方图进行规定化得 到的结果及其直方图。通过对比可以看出图(C)的对比度同 图（B)接近一致，对应的直方图形状差异也不大。这样有利 于影像融合处理，保证融合影像光谱特性变化小。

8 3 4 5 0
h
3 4 5 6 7 8 9
注：这里为了描述方便起见，设
灰度级的分布范围为[0,9]。
二、计算灰度分布概率
3.1 求出图像f的总体像素个数 Nf = m*n (m,n分别为图像的长和宽） 3.2 计算每个灰度级的像素个数在整个 图像中所占的百分比。 hs(i)=h(i)/Nf (i=0,1,…,255)
255

0
a
黑
b
白
1
0 255a 255 * h (i, j ) h(i, j ) (b a) b a 255
h(i, j ) a h(i, j ) (a, b) h(i, j ) b
a
b
255
f

变换曲线应该如何设置？
3.1.1
灰度的线性变换
g (m, n) c k[ f (m, n) a]
d c 其中， k b a
称为变换函数的斜率

线性变换如下图所示：

(a) k>0

(b) k<0
3.1.1

灰度的线性变换
根据[a, b]和[c，d]的取值大小可有如下几种情 况：
（1）扩展动态范围：若[a, b] [c, d]，即k>1，则结 果会使图像灰度值的动态范围展宽，从而改善曝光不足 的缺陷； （2）改变取值区间：若k=1，即d-c = b-a，则变换后灰 度动态范围不变，但灰度取值区间会随a和c的大小而平 移。 （3）反转或取反：若k<0，则变换后图像的灰度值会 反转，原来亮的变暗，原来暗的变亮。当k=-1时，g(m, n) 即为f(m, n )的取反。
（3） 灰级窗切片 只保留感兴趣的部分，其余部分置为0。

对比度太差
2、图像降质——噪声
原始图像 Density＝ 0.2 Salt&Pepp er盐和胡椒 噪声
Mean=0.0 1, Var=0.02 高斯噪声
Var＝0.01 Speckle斑 点噪声
一、图像增强概述
3、图像增强的定义
图像增强技术：不考虑图像降质的原因，只将
图像中感兴趣的部分加以处理或突出有用的图 像特征，故改善后的图像并不一定要去逼近原 图像。图像增强的目的是提高可懂度。
g(x, y)
M
g
压缩 拉伸
d
c 仔细调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可以对 f (x, y) a b M 图像的任一灰度区间进行拉伸或压缩 。
f
分段线性变换
若大部分像素的灰阶分布在[a, b]之间 ，小部分灰 度级超出了此区域，为了改善增强效果，可以用如下所 示的变换关系：
c d c g ( x ,y ) ( f( x ,y ) a ) c b a d
对于一幅输入图像，经过点运算将产生一幅输
出图像。

输出图像上每个像素的灰度值仅由相应输入像素 的灰度值决定，而与像素点所在的位置无关。
典型的点运算：

对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。
（一）灰度级校正
在成像过程中，如光照的强弱、感光部件的
灵敏度、光学系统引起图像亮度分布的不均匀。
标定系统失真系数的方法： 采用一幅灰度级为常数C的图像成像，若 经成像系统的实际输出为 gc (i, j) ，则有
g ( i ,j ) e ( i ,j ) C c
（一）灰度级校正
可得比例因子： 1 e ij , gijC , c 可得实际图像g(i,j)经校正后所恢复的原始图像