第四章图像增强 (2)数字图像处理阮秋琦

1 0 1 H 2 0 2
1 0 1
例题
1 0 1 H 2 0 2
1 0 1
1*1+2*2+1*3-1*3-2*2-1*8=-7
12321 21262 30876 12786 23269
00 0 00 0 -7 -17 4 0 0 -16 -25 5 0 0 -17 -22 -3 0 0 0 0 00
于是滤波输出的数字图像g(x,y)用离散卷积表示为
k
l
g(x, y) f (x r, y s)H (r, s)
rk sl
水平浮雕效果
垂直浮雕效果
水平边缘的提取效果
垂直边缘的提取效果
交叉锐化效果图例1
交叉锐化效果图例2
交叉锐化与水平锐化的比较
Sobel锐化效果图
一阶锐化算法效果比较
20 20 2 0 20 20 20 17 7 0 20 20 14 7 7 20 20 21 32 25 20 20 2 0 20 2 0 20
单方向锐化算法的后处理
方法2：将所有的像素值取绝对值。
这样做的结果是，可以获得对边 缘的有方向提取。
00 0 0 0 0 -3 -13 -20 0 0 -6 -13 -13 0 0 1 12 5 0 00 0 00
12321 21262 30876 12786 23269
00 0 0 0 0 -3 -13 -20 0 0 -6 -13 -13 0 0 1 12 5 0 00 0 00
问题：计算结果中出现了小于零的像素值
垂直锐化算法
• 垂直锐化算法的设计思想与水平锐化算法相 同，通过一个可以检测出垂直方向上的像素 值的变化模板来实现。
• 因为图像为水平、垂直两个方向组成，所 以，所谓的单方向梯度算法实际上是包括 水平方向与垂直方向上的锐化。

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9
二、辐射增强
点运算用数学公式表示为：
s T r
r--原始图像f(x,y)的灰度级 s--增强图像g(x,y)的灰度级
T--灰度映射函数
❖ 只作用在单个像素上，输出g(x,y)只与位置 (x,y)处的输入f(x,y)有关。“点到点的处理”
❖ 点运算完全由T决定。根据T的形式，可分为 线性点运算和非线性点运算。
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图像增强不是以图像保真度为原则，而是通过 处理设法有选择地突出便于人或机器分析某些 感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高 图像的使用价值，即图像增强处理只是增强了 对某些信息的辨别能力。
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❖增强的实质
增强感兴趣地物与周围地物之间的反差。
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➢图像增强的分类
• 若a2-a1<b2-b1，则影像被拉伸，亮度范围扩大，;
• 若a2-a1>b2-b1，影像被压缩，亮度范围缩小，;
• 对于a2与a1 ，是取在影像亮度值的全部或部分，偏亮或偏暗 处，均可根据对影像显示效果的需要而人为地设定。
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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，此时可利用灰度变换对图像每一个像素灰度 作拉伸，可以有效地改善图像视觉效果。
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设图像变换前原图像的灰度范围为的亮度值为： xaa1,a2
设图像变换后的亮度值为： xbb1,b2
则 xb b1 xa aa b2 b1 a2 a1
xb
b2 a2
b1 a1
(xa
a1)b1

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。
.
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直方图均衡化
要找到一种变换 S=T ( r ) 使直方图

4.菜单灰度化
f (x, y) < T1 T1 ≤ f (x, y) ≤ T2 f (x, y) > T2
第五章：图像增强与平滑 第五章：
灰度变换
直方图
图像平滑
图像锐化
1.定义 1.定义
nk pr ( rk ) = n
1 6 1 3 1 1 2 4 6 4 4 3 3 3 6 5 6 6 4 2 4 6 6 4
s＝T(r) 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 r
pr(s)
0
r 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 s
(a)
(b)
(c)
思考：T(r)=？
第五章： 第五章：图像增强与平滑
灰度变换
直方图
图像平滑
图像锐化
4.2 直方图均衡步骤
64×64大小的图像灰度分布表 × 大小的图像灰度分布表
第四章：图像增强与平滑
一．灰度变换 灰度变换： 灰度变换
二．直方图： 直方图： 三. 图像平滑
四. 图像锐化
第五章：图像增强与平滑 第五章：
灰度变换
直方图
图像平滑
图像锐化
1.定义 1.定义
1.将一个灰度区间映射到另一个灰度区间的变换称为灰度变换 1.将一个灰度区间映射到另一个灰度区间的变换称为灰度变换 2.一幅输入图象经过点处理将产生一幅输出图象，后者的 一幅输入图象经过点处理将产生一幅输出图象， 一幅输入图象经过点处理将产生一幅输出图象 每个象素点的灰度值仅由相应输入象素点的值决定
0 ≤ rk ≤ 1 k = 0,1,2, L, l − 1
1 5 2 6 6 2 6 6 5 1 6 6 3 6 4 5 6 2 14 2 3 4 5 6