数字图像处理图像增强第一讲概述及灰度变换共57页文档

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图像灰度变换

f (x, y)
其他
b
f (x, y)
非线性变换
输出灰度级与输入灰度级呈非线性关系的点运算。
255
输出
0
输入
255
灰度对数变换
对原图像的动态范围进行压缩.
g clog(1 f )
非线性变换
255
255
210
30 120 255
120 255
对数运算
指数运算
非线性变换
s
s
s
O
r
O
r
O
r
s
s
s
O
r
O
r
O
r
第4章图像灰度变换
（第二讲）
4.3 二值化和阈值处理
0 x<T f(x)=
255 x>T
经过阈值处理后的图像变成了一幅黑白二值图。
效果对比图
(a) 原图
(b)以100作为阈值二值化的图
实现步骤
1)取得原图的数据区指针。 2)通过对话框输入阈值T。 3)所有像素依次循环，若像素
(a)
1r (b)
从图像灰度级的分布可以看出一幅图
像的灰度分布特性。 (a) 较暗；(b) 偏亮。
直方图性质
1）只反映该图像中不同灰度值出现的次数（或频数），而未反映某一灰度值像素所在位置。丢失了位置的信息。 2）图像与直方图之间是多对一的映射关系。 3）由于直方图是对具有相同灰度值的像素统计得到的，因此，一幅图像各子区的直方图之和等于该图像全图的直方图。
4.4 窗口灰度变换处理
灰度窗口变换的变换函数表达式如下：
0
x<L
f(x) = x

图像的灰度变换与增强处理

图像的灰度变换与增强处理1 图像的灰度变换 (1)1.1 概述 (1)1.2 灰度的线性变换 (1)1.3 二值化处理 (2)2 图像的增强处理 (2)2.1 概述 (2)2.2 图像的噪声处理 (3)2.3 噪声的来源 (3)2.4 图像的平滑滤波 (4)1 图像的灰度变换1.1 概述图像的灰度变换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算法。

由于形成图像的系统亮度有限，常出现对比度不足的弊病，使人眼观看图像时视觉效果很差。

通过灰度变换可使图像动态范围增大，图像对比度扩展，图像变得清晰，从而大大改善人眼的视觉效果。

1.2 灰度的线性变换以灰度图像为例，假设原图像像素的灰度值为),(y x f D =，),(y x 为图像坐标，处理后的图像像素的灰度值为),('y x g D=，则灰度变换函数可以表示为：)],([),(y x f T y x g = (1) 或]['D T D = (2) 要求D 和'D 都在图像的灰度范围内。

灰度变换函数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，则图像中每一点的运算就被完全确定下来。

灰度变换主要针对独立的像素点进行处理，由输入像素点的灰度值来决定相应的输出像素点的灰度值，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改观。

灰度的线性变换就是将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。

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。

用一个线性单值函数，对图像内的每一个像素做线性扩展，将有效地改善图像的视觉效果。

假定原图像),(y x f 的灰度范围为],[b a ，希望变换后图像),(y x g 的灰度范围扩展至],[d c ，则线性变换的表示式为：c a y x f a b cd y x g +---=]),()][/()[(),( (3)1.3 二值化处理在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。

数字图像处理第04章图像增强ppt课件

归一化的直方图（histogram）定义为灰度级出现的相对频率。即
Pr(k)nk /N
（4.13）
式中，N表示像素的总数；nk表示灰度级为k的
像素的数目。
Slide 25
为了规范事业单位聘用关系，建立和完善适应社会主义市场经济体制的事业单位工作人员聘用制度，保障用人单位和职工的合法权益
1．线性变换
灰度g与灰度f之间的关系为
gaba[f a] ba
（1）变换使得图像灰度范围增大，即对比度增大，图像会变得清晰；
（2）变换使得图像灰度范围缩图4.4 线性变换小，即对比度减小。
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图4.7 三段线性变换实例
（a）原始图像
（b）增强效果
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3．非线性灰度变换
当用某些非线性函数如对数、指数函数等作为映射函数时，可实现灰度的非线性变换。
J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); %使用imadjust函数进行灰度的线性变换
figure,imshow(J); figure,imhist(J)
%显示变换后图像的直方图
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【例4.1】采用线性变换进行图像增强。

数字图像处理图像增强第一讲及灰度变换

2
应该明确的是增强处理并不能增强原始图像的信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能力，而这种处理有可能损失一些其他信息。
图像增强是数字图像处理的基本内容之一。
图像增强示例
概述
图像增强技术是一大类基本的图像处理技术，其目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”、更“有用”的图像。
利用映射函数可将原始图像中每个像素的灰度都映射到新的灰度.
左图增加对比度右图降低对比度
直接灰度变换
直接灰度变换属于所有图像增强技术中最简单的一类。为了将图像灰度级的整个范围或一段范围扩展或压缩到记
录或显示设备的动态范围内，可使图像动态范围增大，图像对比度扩展。使图像变得清晰/图像上的特征变得明显。
s L 1t
此方法适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节, 特别是黑色面积在尺寸上占主导低位时。
15
直接灰度变换
2.线性灰度变换
灰度线性变换表示对输入图像灰度作线性扩张或压缩，映射函数为一个直线方程，其表达式和演示控件如下：
gx, y af x, y b
增强的对象：
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。采用灰度线性变换方法可以拉伸灰度动态范围，使图像清晰。
1、如果S1=t1，S2=t2，则T为1条斜率为1的直线，增强图像和原图像相同。
2、如果S1=S2，t1=L-1，则增强图像只剩2个灰度级，此时对比度最大但细节全丢失。
3、如果S1>t1，S2<t2，则原图像中灰度值在0到S1和S2到 L-1间的动态范围减少了，而原图中灰度值在S1和S2间的动态范围增加了，从而增强了中间范围内的对比度。

数字图像处理图像增强第一讲概述及灰度变换59页PPT

数字图像处理图像增强第一讲概述及灰度变换
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、少。——托·富勒 49、犯罪总是以惩罚相补偿；只有处罚才能使犯罪得到偿还。— —达雷尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护。—— 威·厄尔
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地走到底，决不回头。 ——左
56、书不仅是生活，而且是现在、过去和未来文化生活的源泉。 ——库法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一次也不善于度过。— —吕凯特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处，只不过是愈来愈发觉自己的无知。 ——笛卡儿

第4章图像增强1灰度变换PPT课件

pr(rk)n n k
k0,1,2, ,L1
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。在直角坐标系中做出rk与pr(rk)的关系图形，称为该图像的
直方图。其横坐标表示灰度级，纵坐标表示该灰度级出现的次数或频率。对
连续图像，直方图的纵坐标表示灰度级出现的概率密度。
7
直方图
1 2 34 5 6 6 4 32 2 1 1 6 64 6 6 3 4 56 6 6 1 4 66 2 3 1 3 64 6 6
1 2 34 5 6 5 4 5 6 2 14
图像灰度直方图
8
直方图
直方图的性质： (1) 直方图是一幅图像中各灰度级出现频数的统计
作。
4
空域处理表示
如果用s 和t 分别代表 f 和 g 在(x,y)处的灰
度值，则空间域处理就表示为： t T(s)
下图是增强对比度的T操作：
5
空域点处理增强
灰度变换方法
直接灰度变换法直方图修正法
线性变换分段线性非线性变换直方图均衡化直方图规定化
6
直方图
直方图
直方图是灰度级的函数，它反映了图像中每一灰度级出现的次数(该灰度级的像素数)或频率(该灰度级像素数与图像总像素数之比)。对数字图像，直方图可表示为
t3 6 n t3 98p t 5 ( s t3 ) 0 .24 t4 7 n t4 44p t 8 ( s t4 ) 0 .11
50
直方图规定化
例
（2）对规定直方图像操作：
v 0 0 .0 T 0 u ( u 0 ) v 1 0 .0 T 0 u ( u 1 ) 0

第四章图像增强

2、频率域方法：指将图像以某种形式转换到其它空间，并利用这些空间特有的性质进行加工，最后再转换回图像空间以得到所需的效果。
14
4.1 灰度级修正
灰度级修正是对图像在空间域进行增强的一种增强方法，根据对图像不同的要求采用不同的方法。
灰度级修正不改变像素点的位置，只改变像素点的灰度值，属于点运算。
49
50
Prk

nk N
1.0
直方图
0.5
0.0
z1 z2 z
图像a 图像b 图像c 图像d
几个具有相同直方图的图像实例
51
求直方图
13998
例
21373
f3 6 0 6 4
68205
29260
01 2 3 4 5 6 7 8 9
32 4 4 1 13 1 2 3
3244114123 p [ , , , , , , , , , ]52
M Ndb[f(x,y)b]d
0 f (x, y)a a f (x, y)b
b f (x, y)M
22
分段线性灰度变换
g(x,y) N
d
c
0
a
b
M
通过调制折线拐点位置和分段直线的斜率，可对任一灰度区间进行扩展和压缩
f(x,y)
23
例
gx,y 1320 [f0 (x,y)5]0 205 0f(x,y)80
因为f和g的取值范围相同，所以通过抑制不重要的部分，来扩展所关心部分的对比度。
18
线性灰度变换
c
g(x,y) b d ac[f(x,y)a]c d
f(x,y)a af(x,y)b f(x,y)b

914738-数字图像处理-第1讲图像增强的概念、灰度直方图及线性变换

3.2 空域增强灰度变换：
第3章图像增强
3.3.2 空域增强
灰度线性变换(反色)：
数字图像处理
数字图像处理
第3章图像增强
3.2 空域增强
灰度线性变换(对比度扩展)：
第3章图像增强
3.2 空域增强
灰度线性变换(灰度切分)：
第3章图像增强
演示文稿说明：本讲内容以板书为主，ppt 演示为辅；本讲部分图片来自冈萨雷斯的数字图像处理(英文版)教材。
第3章图像增强
3.1 引言 3.2 空域增强 3.3 频域增强 3.4 彩色增强
第3章图像增强
3.1 引言
图像增强(Image enhancement)是图像处理的基本内容之一。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，削弱(weaken)或去除(eliminate)某些不需要的信息。这类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更适合于人的视觉特性或机器识别系统。增强处理并不能增加原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，并且这种处理有可能损失一些其它信息。
图像平滑图像平滑图像锐化图像锐化中值滤波等中值滤波等点运算点运算邻域运算邻域运算几何变换几何变换彩色增强彩色增强频域增强频域增强滤波图像增强32空域增强灰度直方图
数字图像处理
（Digital Image Processing）
山东科技大学曹茂永教授
第3章图像增强
第1讲图像增强的概念、灰度直方图及线性变换
3.2 空域增强
位图切割：
第3章图像增强
3.1 引言
线性点运算
图像平滑图像锐化
空域增强
邻域运算
几何变换
非线性：中值滤波等