影响系统图像清晰程度的因素很多,例如室外光照度不够均匀

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1、影响系统图像清晰程度的因素很多，例如室外光照度不够均匀就会造成图像灰度过于集中；由CCD（摄像头）获得的图像经过A/D（数/模转换，该功能在图像系统中由数字采集卡来实现）转换、线路传送都会产生噪声污染等等。因此图像质量不可避免的降低了，轻者表现为图像不干净，难于看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌也看不出来。因此，在对图像进行分析之前，必须要对图像质量进行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减不需要的特征，它的目的主要是提高图像的可懂度。图

2、像增强的方法分为空域法和频域法两类，空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作；而频域法是在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如付立叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像。图像复原技术与增强技术不同，它需要了解图像质量下降的原因，首先要建立"降质模型"，再利用该模型，恢复原始图像。本期讲座我们主要介绍各种增强技术在图象处理系统中的实际应用。　　1．灰度变换　　简单的说，灰度变换就是指对图像上各个像素点的灰度值x按某个函数T（）变换到y。例如为了提高图像的清晰度，需要将图像的灰度级整个范围或其中

3、某一段（A，B）扩展或压缩到（A，B）；需要显示出图像的细节部分等都要求采用灰度变换方法。灰度变换有时又被称为图像的对比度增强或对比度拉伸。假定输入图像中的一个像素的灰度级为Z，经过T(Z)函数变换后输出图像对应的灰度级为Z，其中要求Z和Z都要在图像的灰度范围之内。根据T()形式，可以将灰度变换分为线性变换和非线性变换。具体应用中采用何种T()，需要根据变换的要求而定。　　对于图像的灰度变换，我们这里介绍一种稍微复杂一点的方法，既直方图均衡化。直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用，广泛应用在图像增强处理中，它是以累计分布函数变换为基础

4、的直方图修正法，可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像，扩展了像素的取值动态范围。若像素点的原灰度为R，变换后的灰度为S，需要注意的是R、S是归一化后的灰度值，其灰度变换函数T()为：S=T (R)；k=0,1…,；　　式中，是第j级灰度值的概率，是图像中j级灰度的像素总数，是图像中灰度级的总数目，是图象中像素的总数。对变换后的S值取最靠近的一个灰度级的值，建立灰度级变换表，将原图像变换为直方图均衡的图像。下面是实现图像直方图均衡化函数的源代码和效果图：voidCDibView::OnZftJh(){　CClientDCpDC(

5、this);　HDChDC=pDC.GetSafeHdc();//获取当前设备上下文的句柄；　SetStretchBltMode(hDC,COLORONCOLOR);　CDibDoc*pDoc=GetDocument();　HDIBhdib;　hdib=pDoc->GetHDIB();　BITMAPINFOHEADER*lpDIBHdr;//位图信息头结构指针；　BYTE*lpDIBBits;//指向位图像素灰度值的指针；　lpDIBHdr=(BITMAPINFOHEADER*)GlobalLock(hdib);//得到图像的位图头信

6、息　lpDIBBits=(BYTE*)lpDIBHdr+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+256*sizeof(RGBQUAD);　file://获取图像像素值　floatp[256],p1[256],num[256];　inti,j,k;　for(i=0;i<256;i++)//清空三个数组;　{num[i]=0.0f;　　p[i]=0.0f;　　p1[i]=0.0f;　}　file://num[]存放图象各个灰度级出现的次数;　intHeight=lpDIBHdr->biHeight;　intWidth=lpDIB

7、Hdr->biWidth;　for(i=0;i

8、i<256;i++)　　{　　　for(k=0;k<=i;k++)　　　p1[i]+=p[k];　　}　　file://直方图变换；　　for(i=0;i