第4章灰度图像处理

第1章绪论1.1数字图像数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。

数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用计算机或数字电路存储和处理的图像。

像素（或像元，Pixel）是数字图像的基本元素，像素是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的。

每个像素具有整数行（高）和列（宽）位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。

通常，像素在计算机中保存为二维整数数阻的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。

数字图像可以许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机、seismographic profiling、airborne radar等等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。

数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。

1.2设计平台本次设计采用的平台是MATLAB 7.0。

MATLAB编程语言被业界称为第四代计算机语言，它允许按照数学推导的习惯编写程序。

MATLAB7.0的工作环境包括当前工作窗口、命令历史记录窗口、命令控制窗口、图形处理窗口、当前路径选择菜单、程序编辑器、变量查看器、模型编辑器、GUI编辑器以及丰富的函数库和MATLAB附带的大量M文件。

MATLAB是由美国Math Works公司生产的一个为科学和工程计算专门设计的交互式大型软件，是一个可以完成各种计算和数据处理的、可视化的、强大的计算工具。

它集图示和精确计算于一身，在应用数学、物理、化工、机电工程、医药、金融和其他需要进行复杂计算的领域得到了广泛应用。

MATLAB作为一种科学计算的高级语言之所以受欢迎，就是因为它有丰富的函数资源和工具箱资源，编程人员可以根据自己的需要选择函数，而无需再去编写大量繁琐的程序代码，从而减轻了编程人员的工作负担，被称为第四代编程语言。

在MATLAB设计环境中，图像处理工具箱提供一套全方位的参照标准算法和图形工具，用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发。

第四章图象预处理基本内容灰度变换直方图变换空间域图像平滑空间域图像锐化频域图象平滑和锐化伪彩色和假彩色处理4.1灰度变换•目的–改善图象的视觉效果，或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。

图象增强并不以图象保真为准则，而是有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图象的使用价值。

它可使图像动态范围加大，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。

4.1灰度变换•方法–空间域处理全局运算：在整个图象空间域进行。

局部运算：在与象素有关的空间域进行。

点运算：对图象作逐点运算。

–频域处理在图象的Fourier变换域上进行处理。

4.1灰度变换：对比度增强•灰度变换法线性变换对数变换指数变换•直方图调整法直方图均衡化直方图匹配线性灰度变换亮度倒置底片效果分段线性化出现假轮廓非线性亮度变换对数效应非线性亮度变换指数效应原图GAMMA = 0.5 GAMMA = 1.8分色调整[.2 .3 0; .6 .7 1]Glossary•Image enhancement:图象增强•Image quality:图象质量•Globe operation: 全局运算•Local operation: 局部运算•Point operation: 点运算•Contrast enhancement: 对比度增强•Contrast stretching: 对比度扩展Glossary•Gray-scale transformation(GST): 灰度变换•Logarithm transformation: 对数变换•Exponential transformation: 指数变换•Threshold: 阈值•Thresholding: 二值化、门限化•False contour: 假轮廓4.2直方图变换•直方图( Histogram ):表示数字图象中的每一灰度级与其出现的频率(该灰度级的象素数目)间的统计关系,用横坐标表示灰度级, 纵坐标表示频数(也可用概率表示)。

灰度像处理原理灰度图像处理原理1. 引言在数字图像处理中，灰度图像处理是一项重要的技术，通过调整像素的亮度值或色彩分布，可以达到图像增强、去噪和特征提取等目的。

本文将介绍灰度图像处理的原理及相关算法。

2. 灰度图像基础知识灰度图像由像素组成，每个像素代表图像中的一个点，其灰度值表示该点的亮度。

灰度图像处理是在不改变图像颜色的情况下，仅修改像素的亮度值来改变图像外观。

3. 灰度化灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。

常见的灰度化方法有平均法、加权法和色彩分量法。

其中，平均法是将彩色像素的红、绿、蓝分量取平均值得到灰度像素值；加权法则根据不同颜色通道的感知度给予不同权重；色彩分量法是将彩色像素的红、绿、蓝分量加权叠加得到灰度像素值。

4. 灰度变换灰度变换是通过对灰度图像的像素进行变换来增强图像的对比度或亮度。

常用的灰度变换方法有线性变换、非线性变换和直方图均衡化。

线性变换是通过对灰度像素的线性映射来调整亮度和对比度。

非线性变换通过定义不同的映射函数来调整像素的灰度值，例如对数变换和幂次变换。

直方图均衡化是通过调整像素灰度值的分布来提高图像的对比度。

5. 滤波滤波是通过对图像进行空域或频域滤波来实现图像增强或去噪。

常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高通滤波。

均值滤波通过对像素周围区域的灰度值取平均来模糊图像。

中值滤波则通过对像素周围区域的灰度值取中值来去除椒盐噪声等离群点。

高通滤波则可通过对图像进行边缘检测和细节增强。

6. 阈值处理阈值处理是基于像素灰度值与预设阈值之间的比较来实现图像二值化或分割。

常见的阈值处理方法有全局阈值和自适应阈值。

全局阈值是将整个图像根据一个固定的阈值进行二值化或分割。

自适应阈值则根据局部区域的灰度值动态地调整阈值。

7. 灰度形态学灰度形态学是在灰度图像上进行形态学操作的一种方法。

常用的灰度形态学操作有腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。

腐蚀操作用于缩小图像中的亮区域，膨胀操作则用于扩大图像中的亮区域。

灰度图像处理技巧Adobe Premiere Pro是一款功能强大的视频编辑软件。

对于广大的视频编辑爱好者和专业人士来说，掌握一些灰度图像处理的技巧是非常重要的。

本文将介绍一些实用的技巧，帮助你在Adobe Premiere Pro中高效处理灰度图像。

一、调整亮度和对比度在处理灰度图像时，调整亮度和对比度是最基本的步骤。

在Adobe Premiere Pro的“色彩校正”面板中，你可以找到“亮度/对比度”调节选项。

通过调整“亮度”滑块，你可以增加或减少图像的整体亮度。

而“对比度”滑块则可以控制图像的明暗程度差异。

二、应用滤镜效果借助Adobe Premiere Pro的滤镜效果，你可以为灰度图像增加一些特殊的效果，使其更具艺术感。

在“效果”面板中选择“视频效果”和“调整滤镜”选项，可以找到各种各样的滤镜效果，比如“褪色”、“旧电影”、“线素描”等等。

根据需要选择相应的滤镜效果，将其应用到灰度图像上即可。

三、尝试黑白调色板黑白调色板是一种非常有趣且经典的图像处理方法，可以将彩色图像转换为黑白图像，并增加一些特定颜色的强调效果。

在Adobe Premiere Pro中，你可以通过向工作区中添加调色板图像，并将其与灰度图像叠加来实现这一效果。

在“图像建立”选项中选择“色彩替换”，选中调色板图像并将其拖动到源图像位置。

然后，通过调整替换范围和替换颜色的选项，你可以根据需要调整灰度图像的黑白强调效果。

四、使用蒙版工具蒙版工具是Adobe Premiere Pro中非常实用的功能，可以帮助你在灰度图像上局部加入颜色或特效。

首先，在“图形”面板中创建一个透明的图形，将其放置在灰度图像的特定区域上，并且调整其大小和位置。

然后，在“蒙版”面板中选择“裁剪蒙版”，将其与所创建的透明图形进行关联。

最后，你可以通过为裁剪蒙版应用颜色或特效来实现灰度图像的局部处理。

五、尝试混合模式混合模式是Adobe Premiere Pro中非常强大且灵活的功能，可以将多个图像层进行混合，实现惊人的视觉效果。

前章介绍的灰度变换，输出图像中每个像素的灰度值，仅取决于输入图像中对应像素的灰度值和采用的变换函数，而与其邻域无关。

本章介绍的空间域滤波方法，在确定输出图像每个像素的灰度值时，其邻域将起重要作用。

所谓像素邻域，是指以该像素为中心一定空间范围内像素的集合。

空间域是指图像平面自身，空间域图像增强就是直接修改像素值的处理方法，所以灰度变换和空间域滤波（Spatial Filtering）都属于空间域图像增强。

4.1 关于滤波经典与现代滤波是从含有噪声或干扰的接收信号中提取有用信号的一种技术。

根据傅里叶分析和变换理论，任何满足一定条件的信号，都可以看成是由不同频率正弦信号成分线性叠加而成。

经典滤波器假定输人信号中的有用成分和希望去除的无用成分各自占有不同的频带，这样，当输入信号通过一个滤波器后，可以将无用成分有效去除。

如果信号和噪声等无用成分的频谱相互重叠，那么经典滤波器将无能为力。

现代滤波器理论则从含有噪声的数据样本中估计出信号的某些特征或信号本身。

它把信号和噪声都视为随机信号，利用其统计特征导出一套最佳的估值算法，然后用硬件或软件予以实现。

维纳滤波器（Wiener filter）便是这一类滤波器的典型代表。

此外，还有卡尔曼滤波器（Kalman filter）、自适应滤波器（Adaptive filter）等。

本章介绍的统计排序非线性空间域滤波器（Order statistics filter）也可归类为现代滤波器。

平滑与锐化如果滤波器输出中保留了信号的低频成分、去除了高频成分，那么该滤波器就是低通滤波器（low-pass filter）；反之，如果保留了信号中的高频成分、而去除低频成分，那么该滤波器就是高通滤波器（high-pass filter）。

低通滤波器能减弱像素灰度值的空间波动程度，使之变得平滑，故称平滑滤波器；而高通滤波器能提取图像中的纹理细节，可用于图像的锐化，提高图像的清晰度，又称锐化滤波器。