《图像的点运算》PPT课件

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1、图像的点运算是图像处理中相对处理基础的技术，它主要用于改变一幅图像的灰度分布范围，点运算通过变换函数将图像的像素一一转换，最终构成一副新的图像。由于操作对象是图像的单个像素值，故得名为"点运算"。点运算的最大特点是输出像素值只与当前输入像素值有关。其处理过程可以用以下公式表示：g(x,y)=T[f(x,y)]其中f(x,y)表示输入图像，g(x,y)表示输出图像。函数T是对f的一个变换操作，在这里它表示灰度变换公式。可以看到，对于点运算而言，最重要的是灰度变换公式。第七章图像的点运算本章的主要内容为：

2、灰度非线性变换灰度阈值变换灰度拉伸灰度均衡图像的点运算灰度直方图灰度线性变换7.1灰度直方图是一个二维图。从数学上来说，它描述了图像各灰度值的统计特性，显示了各个灰度值出现的次数或概率。从图形上来说，其横坐标表示图像的灰度值，取值范围是0~255。其纵坐标则通过高度来表示出现次数的多少或者概率的高低.灰度直方图7.1在高亮度图像的直方图中，像素集中在灰度高的一侧。8位灰度图能表示256种灰度，也就是灰度取值范围为0~255.其中0表示黑色，255表示白色。对于高亮度图像，整个画面的颜色偏亮，故灰度直方

3、图偏向灰度高的一侧。相反，低亮度图像的直方图则偏向灰度较低的一侧。亮度灰度直方图7.1在高对比图像的直方图中，灰度的覆盖范围很广。图像在任意一段灰度范围中都有一定的像素数量。同时，高对比图像的灰度分布相比其他图像而言较为均匀，整个直方图显得比较平滑。而低对比度图像的灰度则主要分布在中间狭窄的区域，图像效果就像被冲淡了一样对比度：图像中灰度反差的大小图像灰度直方图基本原理灰度直方图的基本思想是数量统计。对于拥有256种灰度的图像，灰度值为k的像素个数由一个离散函数确定：其中表示当前图像灰度值为k的像素的

4、个数，则对应的出现概率可以使用如下公式公式表示：其中n表示图像像素个数的综合，可以用图像宽度与高度的乘积来表示。基本原理灰度直方图的坐标系为（x=k,y=)，横坐标表示输入灰度值k，而纵坐标表示对应灰度值的统计个数。绘制直方图最重要的是确定灰度值为k的像素的个数。直方图在绘制时采用相对高度。代码分析1.各级灰度数量的统计统计数据是绘制灰度直方图的依据。该对话框在初始化时，也就是在OnInitDialog函数中完成统计工作。正如前面介绍的一样，MagicHouse将图像保存在一个线性数组中，图像的每一个

5、像素都统一采用32位形式存储，故8位灰度图的一个像素也会占用32位。为方便统计，对话框默认当前处理图像为灰度图，即R=G=B，故每次只需要统计出其中一种颜色的数量。代码分析2.灰度直方图绘制过程绘制工作主要有Refresh函数完成，它完成了以下功能。*双缓存的创建*绘制直方图的坐标系和刻度*查找所有灰度中最多的出现次数。*以相对高度绘制直方图*利用鼠标操作改变显示灰度的上下限。7.2灰度线性变换灰度线性变换是灰度变换的一种，图像的灰度变换通过建立灰度映射来调整原图像的灰度，从而达到图像增强的目的。灰度

6、映射通常是用灰度变换曲线来表示的1002550变换函数T(x)输出灰度值y输入灰度值x图7-7灰度线性变换如果图像灰度局限在一个很小的范围内，显示出来的将是一个模糊不清、似乎没有灰度层次的图像。通过对左图采用线性变换，对图像每一个像素灰度作线性变换，有效地改善图像视觉效果。线性变换7.2基本原理灰度线性变换就是将图像的像素值通过指定的线性函数进行变换，以此增强或者减弱图像的灰度。灰度线性变换的公式就是常见的一维线性函数。g(x,y)=k*f(x,y)+d设x为原始灰度值，则变换后的灰度值y为：y=kx

7、+d基本原理由数学知识可以知道k表示直线的斜率，也就是倾斜程度；d为线性函数在y轴的斜率。下面通过讨论k的取值来分析灰度线性变换的效果。1）当k>1时此时可用于增加图像的对比度。图像的像素值在变换后全部增大，整体显示效果被增强，如图7-8所示。可以看到，图像经过变换后，其灰度分布被拉伸了。2）当k=1时这种情况常用于调节图像亮度。这种情况下可以通过改变d的值达到增加或者减少图像亮度的目的。基本原理3）当01时刚刚相反，图像的对比度和整体效果都被消弱了。从图7-10中直方图可以看到，

8、灰度分布被集中在一段区域上。k越小，图像的灰度分布越窄，图像看起来也越显得灰暗。4）当k<0时，在这种情况下，源图像较亮的区域变暗，而较暗的区域会变亮。使函数中的k=-1，d=255，可以让图像实现反色效果。点运算一般的处理方式是将每个点都经过变换函数计算。变换后的像素值就是函数计算后得到的值。如果是未优化的处理方法，一幅图像大小为m*n的图像至少需要m*n次。而8位灰度图的灰度取值范围为0~255，也就是256种取值只对应于256种变换结果。本节介绍灰