第三讲 图像增强1

注：图像来自R.C.Gonzalez
Enhancement in the spatial domain
空间域处理是直接 对像素操作的过程， 处理可由下式定义：
（x, y） y
g ( x, y) T [ f ( x, y)]
图像 f( x, y) x
T操作每作用到一个 （x, y）位置就得到该点的输出g，按T作用 邻域的大小，空间域处理又分为两种： 1.局部运算 3×3 2.点运算 1×1 跟所处理像素附近的像素有联系 处理的只是某一像素的灰度
Point Processing

based only on the intensity of single pixels. r denotes the pixel intensity before processing. s denotes the pixel intensity after processing.
Original Image
s = 1.0 - r
Negative Image

对数变换
公式：
s T (r )
L 1
(Log Transformations)
s c log(1 r )
O
L 1
r
物理意义：使一窄带低灰度输入图像值映射为一宽带输出值， 可以利用这种变换来扩展被压缩的高值图像中的暗像素

Compression of dynamic range: Sometimes the dynamic range exceeds capability of the display device. An effective way to compress the dynamic range of pixel values is s = c log(1+r)
输入图像灰度范围[a,b] 线性变换后图像的灰度级范围为[a’,b’]
' ' b a g a' ( f a) ba
g
g
O
f
O
f
选自《武汉大学精品课程》
f=imread('Fig3.10(b).jpg'); f=im2double(f); imshow(f); figure;imhist(f); a=min(f(:)); b=max(f(:)); g=1*(f-a)/(b-a); figure; imshow(g); figure;imhist(g);
Power (power, root transformations) 4. 分段变换 Piecewise transformations
Contrast stretching Gray-level slicing Bit-plane slicing
Illustration
Linear: Negative, Identity
0 0
50
100
150
200
Hale Waihona Puke 250输入灰度级 r
Power-Law Transformations
s cr



C, : positive constants If γ <1: transformation maps a narrow range of dark input values into a wider range of output values. If γ >1:opposite of the above effect
r=0.04 r=0.1
公式：
200
r=0.20 r=0.40 r=0.67 r=1
输出灰度级 S
物理意义：
用于图像获取、打 印和显示的各种装置 根据幂次规律进行响 应，习惯上，幂次等 式中的指数是指伽马 值，用于修正幂次响 应过程为伽马校正。
150
100
r=1.5 r=2.5
50
r=5.0 r=10.0 r=25
Negative images are useful for enhancing white or grey detail embedded in dark regions of an image增强嵌入于图像暗色区 域的白色或灰色细节
Note
how much clearer the tissue is in the negative image of the mammogram below
Contrast Stretching
Thresholding
空间域处理之一—— 点运算(point operation)
设图像的灰度级是L，可以通过一个映射把原 图像的第r级灰度映射为结果图像的第s级灰度
S = T（r）
这个T可以是线性的也可以是非线性的，选取不同 的函数将得到不同的效果。
Some Basic gray Level Transformation
Conception
图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果，或将图像 转化成一种更适合于人或机器进行分析和处理的形式。例如采用 一系列技术有选择地突出某些感兴趣的信息，同时抑制一些不需 要的信息，提高图像的使用价值
图像增强的目的： 使图像更适合特定使用
美容处理
空间域增强是直接对图像各像素进行处理 频域增强是对图像进行傅立叶等变换后的频 谱成份进行处理，然后逆傅立叶变换得到所 需图像
Most spatial domain enhancement operations can be reduced to the form x g (x, y) = T[ f (x, y)] Origin
where f (x, y) is the input image, g (x, y) is the processed image and T is some operator defined over some neighbourhood of (x, y)
四种基本的灰度变换函数：
1. 线性的（正比，反比） Linear (negative and identity transformations) 2. 对数的（正对数，反对数） Logarithmic (log and inverse- log transformations)
3. 幂次的（幂，方根）
Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain
——Some Basic Gray Level Transformations
What Is Image Enhancement?
Image enhancement is the process of making images more useful The reasons for doing this include:
Point processing点处理 Histogram processing直方图处理 Neighbourhood operations

Frequency

domain techniques频域方法
Manipulation of Fourier transform or wavelet transform of an image傅里叶变换或小波变换 For the moment we will concentrate on techniques that operate in the spatial domain
Example
In the example the Fourier transform of an image is put through a log transform to reveal more detail

幂次变换
s cr

(Power-Law Transformations)
250
Spatial & Frequency Domains
There are two broad categories of image enhancement techniques Spatial domain techniques空间域方法

Direct manipulation of image pixels直接操作图像像素
y Image f (x, y)
(x, y)
Gray-level Transformation

When the neighborhood is 1 x 1 then g depends only on the value of f at (x,y) and T becomes a gray-level transformation (or mapping) function: s=T(r) r,s: gray levels of f(x,y) and g(x,y) at (x,y) This type of processing. processing is called point
Linear: Negative, Identity
Logarithmic: Log, Inverse LogLog Logarithmic: Log, Inverse Power-Law: nth power, nth n root Power-Law: nth power, th root

线性变换(Linear Transformations)
图像反转(Image Negatives)
输入图像灰度范围[0， L－1]
公式： s = L－1－ r 物理意义：倒转图像的强度产生图像反转的对等图像
适用范围： 特别适用于增强嵌入 暗色区域的白色或灰 色细节，特别是黑色 面积占主导地位
注：图像来自R.C.Gonzalez