图像滤波和图像增强97页PPT

频域：由频率成分构成的空间，在频域空间进行处理。一般在图象的Fourier变 换域上进行处理。 g(x,y)T1{E[H T[f(x,y)]]}
.
2
4.2 空域变换增强
灰度变换:基于点的操作的增强方法。 可分几类： a.将f(·)的每个象素按EH操作直接得到变换g(·)。 b.利用f(·)的直方图进行变换。 c.利用一系列图象间的操作进行变换。 一.象素按EH操作直接得到变换(直接灰度变换) 1.图象求反
.
7
5.灰度切分 与增强对比度相仿，将某个范围灰度值变得比较突出
。如图s1<s<s2灰度级突出，其余灰度值变为某个低灰度。
直接灰度变换也可借助图象位面表示进行。位面：对1 幅用多个比特看作表示其灰度值的图象来源，其中的每一 个比特看作表示一个二值的平面。
.
8
6.非线性灰度变换 （1）对数变换 低灰度区扩展，高灰度区压缩。 （2）指数变换 高灰度区扩展，低灰度区压缩。
c a
f
(x,
y)
b f (x, y)Mf a f (x,y)b 0 f (x,y)a
g(x,y) Mg
d
c
0
a
b
Mf
f(x,y)
.
6
4.动态范围压缩(非线性) 该方法的目标与增强对比度相反。由于原图动态范围太 大，超出某些显示设备的允许动态范围，若直接用原图则 一部分细节会失去，解决办法是对原图进行灰度压缩，采 用压缩方法如下：t=clog(1+|s|),c为尺度比例常数。
均衡化变换公式，令r代表灰度级，P ( r )
为概率密度函数。
r值已归一化，最大灰度值为1。
.
18
直方图均衡化
要找到一种变换 S=T ( r ) 使直方图

素位置重合； 读取模板下各对应像素的灰度值； 将这些灰度值从小到大排成一列； 找出这些值的中间值； 将这个值赋给对应模板中心位置的像素。
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噪声图像
中值滤波3x3
48
平均滤波与中值滤波比较
噪声图像
均值滤波
中值滤波
均值滤波和中值滤波都采用的是2x2 的模板
49
均值，中值和最频值
均值是模板内像素点灰度的平均值，中值是数值排列 后处于中间的值，最频值是出现次数最多的灰度值；
8
常用像素距离公式
欧几里德距离
DE
(
p,
q)


x

s 2


y

t
2

范数距离
D( p, q) x s y t
棋盘距离
D( p, q) max x s , y t
9
像素间的基本运算
算术运算：
加法： p + q
减法： p - q
乘法： p * q
这三者都与直方图有着密切的关系； 直方图的一个峰对应一个区域，如果这个峰是对称的，
那么均值等于中值，等于最频值。
50
中值滤波的代码实现 Matlab中函数medfilt1和medfilt2，第一个是一维
的中值滤波，第二个是二维的中值滤波。 使用help查看函数功能
51
示例
52
代码讲解
0.25
0.10 0.05
0.125 01 2
34
56
7
P r 关系目标曲线 r
原始图像中的Ｐ－r点位置 对应变换后的P-r点位置
24
算法描述 设像素共分为L级(r = 0,1,2,…L1)，变换后对应的

❖ 由于实现上用微分值代替原图的灰度值， 故最后的新图像灰度范围变小，边缘处亮， 非边缘处暗，丢失原图灰度信息
Sobel算子：系数大，故边缘亮 Prewitt算子：边缘较暗
二阶微分算法的基本原理
2 f 2 f 2 f x2 y2
2f x2
[fx(i,j)fx(i1,j)]
[ f ( i , j ) f ( i 1 , j ) [ ] f ( i 1 , j ) f ( i , j )
一阶水平方向锐化效果
一阶垂直方向锐化效果
Roberts梯度锐化效果 (与Roberts模板卷积)
Prewitt梯度锐化效果 (与Prewitt模板卷积)
❖ 用梯度算子锐化图像的过程
扩展原图（周围加边） 定义模板（水平＋垂直）
对每个像素进行模板卷积，得到每个像素点的 Gx与Gy
G=sqrt(Gx*Gx+Gy*Gy)或者G=|Gx|+|Gy| G为处理后每个像素点的新灰度
❖ 分类
灰度线性变换
❖全局线性 ❖分段线性
灰度非线性变换
❖对数变换 ❖指数变换
❖ 线性变换
假设：原始图像为f ( i , j) ，灰度范围：[ a , b]，变换后图像： g ( i , j) ，灰度范围：[ c , d]，线性变换中，存在以下关系：
g(i,cj )dc(f(i,aj) 另一种情况，图像中大部b分a像素的灰度级在[a, b]范围内，
二阶微分滤波器－拉普拉斯算子
不同的算子有不同的模板，实现不同的一阶微分效果
图像中梯度的定义
❖ 考虑一个3×3 的图像区域，z 代表灰度级，上式在点z5 的∇f 值可用数字方式近似
❖
水平方向上的梯度
Gx

1. 由累计分布函数计算tk。
k
sk
nk p(sk) tk计算
0 r0=0/7 790 0.19 0.19
1 r1=1/7 1023 0.25 0.44
2 r2=2/7 850 0.21 0.65
3 r3=3/7 656 0.16 0.81
4 r4=4/7 329 0.08 0.89
5 r5=5/7 245 0.06 0.95
t(k)
i0
k
ps(si )
i0
ni n
2020/8/13
ppt课件.
19
直方图均衡化
⑤ 计算映射后的输出图像的灰度级
gk，k=0,1,2,...,P-1, P 输出图像灰度级的个数。
g k IN [L ( T 1 )t(k ) 0 .5 ]
INT是取整的符号。
⑥ 统计新直方图各灰度级象素n(gk)，
4 r4=4/7 329 0.08 0.89 6
5 r5=5/7 245 0.06 0.95 7 s4 448 0.11
6 r6=6/7 122 0.03 0.98 7
7 r7=1 81 0.02 1.00 7
2020/8/13
ppt课件.
24
均衡化前后直方图比较
直方图均衡化
2020/8/13
ppt课件.
受噪声干扰的图像像素以50%的相同概率等于 图像灰度的最大或最小的可能取值
l随机值脉冲噪声
受噪声干扰图像点取值均匀分布于图像灰度的 最大与最小可能取值之间。
l高斯白噪声
噪声在整个平面的概率密度函数为一维正态分 布（高斯分布）。
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噪声及受不同噪声污染的图片效果显示

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。
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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。

0.25
0.21
0.16
0.08
0.06
0.03
0.02*Fra bibliotek由下面公式可以得到s2…..s7
*
均衡化过程
原灰度级
变换函数值
原灰度级分布
原来像素数
新灰度级
新灰度级分布
r0=0
s0=T(r0)=0.19
0
790
r1=1/7
s1=T(r1) =0.44
1/7=0.14
1023
r2=2/7
s2=T(r2) =0.65
*
一、线性变换 对比度：亮度最大值和最小值之比称为亮度对比度 线性变换—>扩展对比度：通过将亮暗差异（即对比度）扩大，把人所关心的部分强调出来。原理是:进行像素点对像素点的灰度级的线性影射。该影射关系通过调整参数，来实现对亮暗差异的扩大。
4.1.1 灰度变换法
*
设原图、处理后的结果图的灰度值分别为[f(i,j)]和[g(i,j)] ; 要求[g(i,j)]和[f(i,j)]均在[0，255]间变化，但是g的表现效果要优于f。 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。
1.00
81
s0’(790)
790/4096=0.19
s1’(1023)
1023/4096=0.25
s2’(850)
850/4096=0.21
s3’(985)
985/4096=0.24
s4’(448)
448/4096=0.11
*
直方图均衡化结果
图像直方图均衡化
0 rk
*
问题：均衡化后的每个灰度等级的概率密度仍不相等或者说均衡化之后仍然没有均匀，该如何处理？

东华理工大学 官云兰
②指数变换
指数变换的一般表达式:
g(i, j) bcf (i,j)a 1
参数a,b,c用来调整曲线的位置和形状。 效果：较大的扩展图像的高灰度区，压缩低灰度区
东华理工大学 官云兰
二、直方图修正法
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。
rk
nk
pr(rk)=nk/n
sk累积
sk并
sk
nsk
pk(sk)
r0=0 790
0.19
0.19 1/7 s0=1/7 790 0.19
r1=1/7 1023
0.25
0.4Байду номын сангаас 3/7 s1=3/7 1023 0.25
r2=2/7 850
0.21
0.65 5/7 s2=5/7 850 0.21
r3=3/7 656
直方图均衡化的效果
• 各灰度级出现的频率近似相等； • 原图像上频率小的灰度级被合并，实现压缩；频率
高的灰度级被拉伸，因此可以使亮度集中于中部的 图像得到改善，增强图像上面积地物与周围地物的 反差。
东华理工大学 官云兰
例：假定有一幅总像素为n=64×64的图像，灰度级数为 8，各灰度级分布见下表，对其均衡化。计算过程如下：
灰度变换
内
空间域点局邻运部 域算 运算算直图 图方像 像图锐 平修化 滑正法规 均定 衡化 化
容
图像增强频率域高低低通通通滤滤滤波波波
同高态通滤滤波波增强
假彩色增强
彩色增强伪彩色增强
彩色变换增强
图像的代数运算
东华理工大学 官云兰
5.1 图像增强的点运算

频域滤波和空域滤波的区别
频域滤波是在图像的频域进行处理，利用傅里叶变换将图像转换到频域进行滤波。而空域滤波是直接在图像的 空间域进行处理，通过对图像的像素进行操作来实现滤波效果。
傅里叶变换的原理和作用
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学变换方法。它将信号分解成不同频率的正弦波组成，揭示了 信号的频域特性。在图像处理中，傅里叶变换可以帮助我们理解图像的频域信息，并进行频域滤波等处理。
3
效果展示
展示经过频域增强滤波处理后的图像效果，让你感受滤波带来的改善和增强。
《图像频域增强滤波》 PPT课件
这个PPT课件将带你深入了解图像频域增强滤波，激发你的学习兴趣和创造力。 你将掌握频域滤波的原理和应用，以及频域增强滤波的优点和局限性。准备 好启航了吗？
图像频域增强滤波的介绍
频域增强滤波是一种图像处理技术，通过在频域对图像进行滤波来增强图像的质量和细节。它可以去除噪声、 增强边缘等，使图像更加清晰和饱满。
频域增强滤波的常见方法
理想滤波
通过构造频域滤波器来实现 图像增强，但可能导致边缘 模糊和振铃效应。
巴特沃斯滤波
利用巴特沃斯函数设计滤波 器，可以控制滤波器的截止 频率和阶数。
指数滤波
根据图像的直方图均匀性和 对比度，对频域进行指数变 换来实现增强效果。
频域滤波的应用领域
图像频域增强滤波在医学影像处理、图像恢复、遥感图像处理等领域具有广泛的应用。它可以帮助提取目标信 息、改善图像质量、增强图像细节等。
频域增强滤波的优点和局限性
1 优点
能够有效增强图像的质量和细节；可以通过选择不同的滤波方法和振铃效应；对于某些复杂的图像，滤波效果不一定理想。
实例分析和应用案例

三、新兴的图像增强技术
SRGAN
具备超分辨率图像生成能力的生成对抗网络，可提 高图像细节和清晰度。
ESRGAN
在SRGAN基础上进一步改进的超分辨率图像生成 算法，提供更高质量的图像增强效果。
StyleGAN
基于神经网络的图像生成算法，能够生成高质量、 更具艺术风格的图像。
CycleG一种图像风格 转化为另一种图像风格。
二、传统图像增强技术
直方图均衡化
通过重新分配图像的 像素值来改善图像对 比度和亮度，从而增 强图像细节。
滤波器增强
利用滤波器进行图像 平滑、边缘增强或噪 声去除，以提高图像 质量。
空间域增强
基于图像的空间域特 征，如边缘和纹理等， 对图像进行局部增强。
频率域增强
利用傅里叶变换将图 像转换到频率域，在 频率域进行增强处理， 如降噪和图像恢复。
四、应用
人脸识别
图像增强技术可提高人脸图像 质量、对比度和细节，以提升 人脸识别的准确性和可靠性。
视频增强
通过图像增强技术，可以改善 视频的清晰度、稳定性和色彩 表现，提供更好的观看体验。
医学图像分析
图像增强技术在医学领域的应 用可以帮助医生更准确地诊断 和分析医学图像，提高医疗质 量。
五、总结
《图像增强技术》PPT课 件
欢迎来到《图像增强技术》PPT课件！在本课件中，我们将探索图像增强的 概念、传统与新兴的增强技术，以及应用领域和发展趋势。准备好了吗？让 我们开始吧！
一、介绍
图像增强的概念
图像增强是通过处理技术改善图像质量，使其更具视觉吸引力和可用性。
增强的目的和意义
图像增强的目的是提高图像的视觉效果、清晰度、对比度和颜色等特征，以便更好地满足人 类视觉需求。

无人驾驶
图像增强可以提高无人驾驶汽车的感知能力， 增强道路和障碍物的识别。
艺术和娱乐
图像增强可以改善艺术作品和娱乐内容的视 觉效果，提供更好的观赏体验。
未来发展趋势1来自深度学习利用深度神经网络和人工智能技术，实现更准确、自动化的图像增强。
2
实时增强
通过优化算法和硬件性能，实现实时图像增强，满足实时应用的需求。
滤波器和增强方法的比较
滤波器
滤波器通过在空域或频域中对图像进行操作来 改变图像的特性。
增强方法
增强方法通过调整图像的亮度、对比度和细节 来改善图像质量和视觉效果。
图像增强的应用领域
医学图像
通过增强医学图像，可以更清晰地显示病变 和器官结构。
安防监控
通过增强监控图像，可以更容易识别和监视 潜在的安全威胁。
《图像的增强》PPT课件
通过图像增强，我们可以改善图像的质量和视觉效果，使其更加鲜明和引人 注目。
图像增强的定义
图像增强是一种技术，通过对图像的处理和改进，提高其质量、增强细节、改变光照和色彩等特性，使 图像更易于理解和分析。
常见的图像增强方法
1 灰度变换
2 直方图均衡化
通过调整图像的亮度和对比度来改变图像 的整体感观。
通过重新分布图像的像素强度，使整个亮 度范围更均衡，增强对比度和细节。
3 空域滤波
4 频域滤波
通过对图像进行平滑或增强，改变图像的 细节和纹理。
通过对图像进行傅里叶变换和反变换，改 变图像的频率特性和细节。
基于直方图的增强方法
直方图是显示图像像素强度分布的统计图。基于直方图的增强方法使用直方 图信息来调整图像的对比度和亮度。
3
自适应增强
根据不同图像的特点和应用需求，自动调整增强方法和参数，实现个性化的图像 增强。

双边滤波
优点
双边滤波器能够在平滑图像的同时保 留边缘信息，对于图像中的噪声和细 节都能进行很好的处理，且处理后的 图像质量较高。
缺点
双边滤波器的计算量较大，处理速度 较慢，且其参数设置较为敏感，需要 根据具体情况进行调整。
04
高级图像滤波技术
自适应滤波
灵活调整；
• 自适应滤波是一种根据图像局部特性灵活调整滤波器参数的方法。它能够根据 图像内容自适应地选择不同的滤波策略，以在保留图像细节的同时去除噪声。
数字图像处理图像 滤波课件
目 录
• 图像滤波概述 • 线性滤波 • 非线性滤波 • 高级图像滤波技术
01
பைடு நூலகம்图像滤波概述
图像滤波的定义与目的
定义
图像滤波是数字图像处理中的一 种基本操作，它通过对图像的像 素进行某种特定的运算，以达到 特定的处理效果。
目的
图像滤波的主要目的是为了改善 图像的质量，它可以消除图像中 的噪声，增强图像的某些特征， 或者提取图像中的特定信息等。
原理
对于图像中的每个像素，均值 滤波将其替换为周围像素的平
均值。
用途
均值滤波主要用于去除图像中 的噪声，特别是高斯噪声。
缺点
均值滤波可能会使图像变得模 糊，特别是在边缘区域。
高斯滤波
定义
高斯滤波是一种使用高斯函数作 为权重的线性滤波方法。
原理
高斯滤波通过对图像中的每个像 素及其邻域进行加权平均，实现 图像的平滑处理，其中权重服从
THANKS
感谢观看
高斯分布。
用途
高斯滤波在图像处理中广泛应用 ，包括去噪、平滑、以及降低细 节层次等。相比于均值滤波，高 斯滤波能更好地保留图像的边缘

distribution function CDF）
满足上述两个条件，
2021/4/并8 能将s的分布转换为t的均匀分布
24
直方图均衡化
直方图均衡化中T： 则：
tk T(sk)ik0nni ik0ps(si)
sk T 1 (tk)
0 tk L 1
25
2021/4/8
25
直方图均衡化
例
原始图像各灰度级对应的概率分布
板操作。
2021/4/8
6
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：
2021/4/8
7
空域处理表示
黑
白
2021/4/8
8
直接灰度变换
1、图像求反
假设对灰度级范围是[0，L-1]的图像求反 ，就是通过变换将[0，L-1]变换到[L-1，0]， 变换公式如下：
度值进行显示而其他的灰度级则保持不变。
t
t2 s
s1 s s2 其它
2021/4/8
21
直接灰度变换
5、位图切割
设图像中每一个像素由8bit表示，也就是说图像有8 个位面，一般用位面0表示最低位面，位面7表示最高位 面，如图所示。借助图像的位面表示形式可通过对图像 特定位面的操作来达到对图像的增强效果。
end
%run point operation
for i=1:128
for j=1:128
k=lenna(i,j);
lenna_equ(i,j)=cdf(k)*256/(128*128);
end
end