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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。
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线性灰度变换
c
g(x,y) b d a c[f(x,y)a]c d
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分段线性灰度变换
ac f(x,y) g(x,y)bdac[f(x,y)a]c
M Ndb[f(x,y)b]d
0f(x,y)a af(x,y)b
bf(x,y)M
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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)
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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。
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设输入图像为f(x,y)，经变换后的输出图像为g(x,y)， 变换函数为T[•]，则有
g(x,y)=T[f(x,y)]
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对数变换
34
对数变换动态范围压缩
35
Y=x+0.06x×(255-x)
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指数变换
g(x,y)bc[f(x,y)a]1
a,b,c是按需要可以调整的参数。
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指数变换
38
实例
39
原始图像
40
灰度倒置 底片效果
41
原始图像
42
非线性灰度变换 43 对数变换
原始图像
44
非线性灰度变换 45
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例
gx,y 1 32 0 [f0 (x,y)5]0 205 0f(x,y)80
f(x,y)
其它
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g(x,y)
140
80
50 20
0
50
80
f(x,y)
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线性变换可写成：g(x,y)=af(x,y)+b
a=1,b=0,原样复制 a>1输出图像的对比度增大 a<1输出图像的对比度减小 a=1,b≠0 所有像素的灰度值上移或下移，其效果
是使整个图像变亮或变暗 a<0 图像的亮暗反转
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b=200
a=-1
a=10
a=20
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原图像A 1.3A
A+50
原图像求补
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线性对比度展宽
—— 灰级窗
当256，通过开窗的方式，每次只把 窗内的灰度级展宽，而把窗外的灰度级完全抑制掉。
例如，CT图像的原始数据为12bit （或是16bit）， 要将其显示出来，则只能转换为8bit，于是有了16归 并为1（或256归并为1）的需要。这时，开骨窗、肌 肉窗、组织窗就可分别清晰地显示相应的内容。
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三、非线性灰度变换
• 提出非线性动态范围调整，是因为线性动 态范围调整的分段线性影射不够光滑。
blnc
a,b,c是按需要可以调整的参数。
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非线性动态范围调整
g(i,j)=9×log[f(i,j)+1]
11 39 99 99 168
2 12 178 167 220 36064 68205 29260
10 14 18 18 20
6 10 20 20 21 58086 89407 49480
作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。
规定化
频率域
低通滤波
同态滤波增强
假彩色增强
彩色增强
伪彩色增强
彩色变换及应用
图像的代数运算
3
➢ 光学聚焦模糊
6
➢ 运动引起模糊
7
➢ 模糊及高斯噪声
8
➢ 对比度太差
9
➢噪声
原始图像
Mean=0.01, Var=0.02 高斯噪声
Density＝0.2 Salt&Pepper 椒盐噪声
原始图像
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分段线性化 出现假轮廓
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4.1.2 直方图修正法
一、 直方图概念
反映一幅图像中灰度级与出现这种灰度的概率之 间的关系的图像。
直方图反映了图像的灰度值分布情况，灰度 分布不同，图像视觉效果不同。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。用横坐标表示灰度级，纵坐标表 示频数（也有用相对频数即概率表示的）
通过选择不同的映射变换，达到对比度增强 的效果。
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4.1.1 灰度变换法
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。
第四章 图像增强
4.1 灰度级修正 4.2 图像的同态增晰 4.3 图像平滑 4.4 图像锐化 4.5 图像伪彩色处理
1
第四章 图像增强
2
图像增强所包含的主要内容如图：
图像增强
空间域
灰度变换
点运算
直方图修正法
局部统计法
局部运算
图像平滑
图像锐化
高通滤波
均衡化
• 非线性动态范围调整，要求可以用光滑的 曲线来实现。
• 考虑到人眼对视觉信号的处理过程中，有 一个近似对数算子的环节，因此，可采用 对数运算来实现非线性动态范围调整。
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三、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。
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对数变换 g(x,y)alnf([x,y)1]
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三、图像增强的具体处理方法
1、空间域方法：空间域是指像素组成的空间，其增 强是直接作用于像素，即在原图像上直接进行数 据运算，对像素灰度值进行处理，包括点运算和 邻域运算；
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。
Var＝0.01 Speckle斑 点噪声
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二、改善图像质量方法
➢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。
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➢ 图像复原技术：针对图像降质的具体原
因，设法补偿降质因素，从而使改善后 的图像尽可能地逼近原始图像 。图像复 原主要目的是提高图像的逼真度 。
f(x,y)a af(x,y)b f(x,y)b
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线性灰度变换
g(x,y) d
c
0
a
b
f(x,y)
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二、分段线性灰度变换
扩展感兴趣的灰度范围线性，相对抑制不感兴 趣的灰度区域。
设f(x,y)灰度范围为[0,M]，g(x,y)灰度范围为[0,N], 将[0,a]和[b,M]加以压缩，灰度区间[a,b]进行扩展。
