《空域图像增强技术》PPT课件

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1、第3章空域图像增强技术图像增强的目的是使处理后的图像更适合于具体的应用，是面向问题的，例如：适合于处理X射线的技术并不一定适合于处理空间探测器传送的图像。图像增强是最有趣的和最生动的图像处理技术之一。判断标准：人的主观视觉图像增强技术从总体上说，可以分为两大类：空域增强和频域增强。空域增强是直接对图像平面中的像素进行处理，像前面已经介绍过的直方图均衡、匹配等方法，都属于空域增强技术。频域增强则是将原定义在图像空间中的图像以某种形式转换（Fourier变换）到其它空间（频率域）中，利用该空间的特有性质方便地进行图像处理，最后再转回原图像空间中。另外，两大类中的某些方法

2、通常也被结合在一起来进行增强操作。3.1基础空域增强的一般数学表达式：算子T操作在(x,y)的某个邻域(neighborhood)上，例如3×3领域，或一输入图像集上当领域为1×1，即只包含当前象素自己时，T成为灰度级变换函数，此时的处理成为点处理。当更大的邻域被考虑时，往往成为掩码处理(maskprocessing)或者滤波。两个常用的灰度级变换函数：对照度拉伸和阈值函数3.2一些基本的灰度变换3.2.1负变换S=L-1-r,这里图像的灰度范围为[0,L-1]3.2.2对数变换其将使比较狭窄的低灰度级范围变得更宽，而较宽的高灰度级范围变得更窄，同时能够压缩象素值变

3、化范围很大的图像，使之象素值分布范围更小。Fourier谱(0~1.5*106)经过对数变换后：0~6.23.2.3幂律变换c＝1，而变化时的各种变换规律幂律变换的一个最好应用是伽马校正(Gammacorrection)被广泛使用在图像捕捉、打印和显示设备上。＝2.5＝0.4Gamma变换用于通常的对照度操作3.2.4分段线性变换分段线性函数的主要有点是其形式可以任意复杂，主要缺点是其说明需要更多的用户输入。对照度拉伸变换：分段线性函数低对照度放大约700倍的花粉SEM图像对照度拉伸结果灰度阈值化处理灰度切割(slicing):主要用于突出某个特定的灰度范围，

4、从而增强某个专门的特征，如卫星图像中的水团。位平面切割(bit-planeslicing):该操作主要是为突出图像中的某个具体的位对整个图像外表的贡献。可以把一副数字图像分解成位平面的组合，分析图像每个位的相对重要性，从而在图像量化时可以帮助决定所使用的位数是否足够，这种分解在图像压缩中也有很大的作用。3.3直方图处理直方图是大量的空域处理技术的基础，直方图处理可以有效地用于图像增强。除了能提供有关图像的统计特征外，其所包含的信息还能用于其他很多的图像处理技术，如图像分割、图像压缩等。其软件实现简单，可以做成固件，使其在实时图像处理中成为最受欢迎的工具。定义：性质：

5、直方图描述了每个灰度级具有的像素的个数，反映的是图像灰度的统计信息，但丢失了所有这些像素点的空间信息，即像素点的相对位置。因此，任一特定的图像有唯一的直方图，但反之并不成立。直方图反映的总体性质：明暗程度、细节是否清晰、动态范围大小等四种典型灰度图像的直方图特征：(a)暗图像；(b)亮图像；(c)低对照度图像；(e)高对照度图像直方图的计算：通过面积求直方图（做实验）：直方图的用途：1）数字化参数的选择：2）边界阈值的选取：例：3.3.1直方图均衡处理(equalization)用于直方图均衡化的函数s=T(r)必须满足两个条件:T(r)是一个单调递增的单值函数0

6、＝T(r)<＝1，对0＝r<＝1;以上s和r；分别表示输入和输出图像的规一化灰度，即在[0,1]范围可以证明，概率累计分布函数就是所要的直方图均衡函数：在离散情况下：以上，k表示某个灰度级，L是整个灰度级的数目，在通常的8位图像下，为256。以上的方程就是通常所说的直方图均衡化或者线性化。很显然，该方程满足前面所说的两个条件。特点：虽然不象连续情况下时输出灰度完全满足均匀分布，但从该方程明显可以看出，均衡化后的图像比原图像所跨越的灰度级范围更宽。另外，直方图处理是完全“自主”性质的，即该过程所需的参数完全来自图像本身，不需要任何额外的参数，是一种有力的自适应增强工

7、具。。还有，该技术实现起来也很简单。rjrj+rsjsj+s例例：设图象有64*64=4096个象素，有8个灰度级，灰度分布如表所示。进行直方图均衡化。rkr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1nk790102385065632924512281p(rk)0.190.250.210.160.080.060.030.02步骤：rkr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1nk790102385065632924512281p(rk)0.190.250.210.160