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《第三讲 图象基本运算与灰度映射变换ppt课件.ppt》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第三讲图像基本运算与灰度变换本讲主要内容图像运算代数运算几何运算基本灰度变换图像翻转灰度切割位图切割直方图处理※直方图规定化及均衡化3.1图像的运算点运算比如改变亮度，对比度等代数运算是图像之间点对点的运算几何运算涉及到空间位置变化，和灰度插值2021/8/5华中科技大学软件学院3.1.1点运算a=1,b=0,图像没有变化a＝1，b<>0,图像变亮或是变暗a>1,b=0,图像对比度增强；a<1,b=0,图像对比度减弱。Note：是点对点的对灰度值进行计算2021/8/5华中科技大学软件学院3.1.1点运算2
2、021/8/5华中科技大学软件学院3.1.2代数运算图像的代数运算指图像点对点的代数运算，不是矩阵的运算。2021/8/5华中科技大学软件学院几何运算点运算、代数运算都是针对点的运算，运算结果都不会改变图像各部分之间的几何关系。图像转动、扭曲、倾斜、拉伸是几何运算的结果。点运算、代数运算只涉及到特定点的灰度值的变化，而几何变换到空间点位置的变化、灰度值的变化等2021/8/5华中科技大学软件学院几何运算确定灰度值的两种方法2021/8/5华中科技大学软件学院几何运算—最临近插值算法最简单的插值方法是所谓零阶
3、插值或称为最近邻插值，即令输出像素的灰度值等于离它所映射到的位置最近的输入像素的灰度值。最近邻插值方法的计算十分简单，在许多情况下，其结果也可令人接受。然而，当图像中包含像素之间灰度级有变化的细微结构时，最近邻插值法会在图像中产生人为的痕迹。用最近邻插值法旋转图像带有锯齿边。2021/8/5华中科技大学软件学院几何运算—双线性插值算法一阶插值(或称双线性插值法)和零阶插值法相比可产生更令人满意的效果。只是程序稍复杂一些，运行时间稍长一些。由于通过四点确定一个平面是一个过约束问题，所以在一个矩形栅格上进行的一
4、阶插值就需要用到双线性函数。2021/8/5华中科技大学软件学院双线性插值令f（x,y）为两个变量的函数，其在单位正方形顶点的值已知。假设我们希望通过插值得到正方形内任意点的f(x,y)值。我们可由如下双曲线方程：f(x,y)=ax+by+cxy+d2021/8/5华中科技大学软件学院线性插值最临近插值：(0,0)(0,1)(0,0.4)(0,0)(0,1)(0,0.4)f(0,0)f(0,1)f(0,0.4)f(0,0.4)=f(0,0)=3f(0,0.4)=f(0,0)+(0.4/1)*[f(0,1)-
5、f(0,0)]=3+0.4*(5-3)=3.8线性插值：假设f(0,0)=3,f(0,1)=52021/8/5华中科技大学软件学院双线性插值的简单算法3.2基于灰度变换的图像增强基于点操作的增强变换，常见的有几类方法：将f(.)中的象素按EH操作直接变换以得到g(.);借助f(.)的直方图进行变换；借助对一系列图像间的操作进行变换。2021/8/514华中科技大学软件学院3.2灰度变换灰度变换的目的灰度变换可使图像动态范围加大，图像对比度扩展，图像清晰，特征明显，是图像增强的重要手段。基本直接灰度变换图像反
6、转（negative_enhance.m）增强对比度（contrast_strentching.m）压缩动态范围压缩灰度切片什么是灰度变换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。8bit图像位平面表示位图切割幂次变换习惯上，幂次等式中的指数是指伽马值。用于修正幂次响应现象的过程称作伽马校正。伽马校正对数增强2021/8/5华中科技大学软件学院3.3直方图处理定义：横坐标为灰度级的值，纵坐标为某个灰度级出现的次数。为了便于表示，往往将纵坐标用出现概率表示。3.4直方图图像增强3.5直方图均衡化直
7、方图均衡方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。Example_histeq.m直方图均衡化基本算法设有Kbit图像f做直方图均衡化后得到图像g。以下以k=8为例说明1)求出原图f的灰度直方图，设为h。h为一个2k维的向量。3.5直方图均衡化fh3.5直方图均衡化2）求出图像f的总体像素个数Nf=m*n（m,n分别为图像的长和宽）计算每个灰度级的像素个数在整个图像中所占的百分比。hs(i)=h(i)/Nf(i=0,1,…,255)3.5直
8、方图均衡化hhs3.5直方图均衡化3）计算图像各灰度级的累计分布hp。3.5直方图均衡化hshp3.5直方图均衡化4）求出新图像g的灰度值。3.5直方图均衡化结果fghp（对最小灰度级进行修正）演示I=imread('tire.tif');J=histeq(I);subplot(2,2,1);subimage(I);title('原图像');subplot(2,2,2);imhist(I,64);title('原
