数字图像处理图像增强经典案例

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1、第4章图像增强4.1引言4.2直接灰度变换4.3直方图修正法4.4图像平滑4.5图像锐化4.6同态增晰4.7彩色增强14.1引言根据所处理的空间不同：基于图像域的方法：直接在图像所在的空间进行处理基于变换域的方法：在图像变换域间接进行处理方法：空域频域图像增强处理策略：全局局部处理对象：灰度彩色空域处理：点处理、邻域处理、全图处理24.2直接灰度变换4.2.1灰度线性变换4.2.2灰度非线性变换3灰度范围线性变换关系线性变换关系4.2.1灰度线性变换0abf(x,y)dcg(x,y)0abf(x,y)dcg(x,y)44.2.1灰度线性变换1.全域线性变换设原始图像中

2、所有像素灰度的最小值和最大值分别为f1（>0）和f2（<255）设结果图像中所有像素灰度的最小值和最大值分别为g1（≥0）和g2（≤255）线性变换表示公式：54.2.1灰度线性变换1.全域线性变换若大部分像素的灰阶分布在[a,b]，小部分灰度级超出了此区域，为了改善增强效果，可以用如下所示的变换关系：64.2.1灰度线性变换2．分段线性变换abcdMfMgf(x,y)g(x,y)74.2.1灰度线性变换线性变换特例图像反转条件：原始图像（输入图像）：f(x,y)结果图像（输出图像）：g(x,y)灰度反转公式：f(x,y)=255-g(x,y)84.2.1灰度线性变换

3、104.2.1灰度线性变换对比度扩展增强原图各部分的反差。也即增强原图里某两个灰度值间的动态范围来实现突出感兴趣的区间，相对抑制不感兴趣的灰度区域非线性变换往往以牺牲某些灰度范围的图像信息（灰度压缩），来换取其它灰度范围的图像信息的改善（灰度拉伸）。114.2.2灰度非线性变换非线性变换：变换函数方程为例如：对数函数作为图像的映射函数12对数变换:使一窄带低灰度输入图像映射为一宽带输出值.可以用于扩展被压缩的高值图像中的暗像素.4.2.2灰度非线性变换134.2.2灰度非线性变换14图像的γ校正我们知道，数字图像信息的获取通常都是通过光电传感器(如：CCD)来完成的。

4、但是，由于传感器的输入输出特性不是线性的。所以，如果不进行校正处理的话，将无法得到好的图像效果。（同理，加洗照片不对颜色进行校正配准，所以效果都会略差一些）15光电传感器的输入输出特性设CCD的输入（入射光强度）为L，输出（电流强度）为I，则有：当我们得到信号I之后，必须对其进行校正，使得后面处理的信息为L或估计的近似L。16幂次变换:s=crﻻ17γ校正的原理因此，γ校正的关键是确定γ值。18实际中γ值的确定方法通常CCD的γ值在0.4~0.8之间，γ值越小，画面的效果越差。根据画面对比度的观察与分析，可以大致得到该设备的γ值（或依据设备的参考γ值）。γ校正方法19

5、4699954686680878950759580原始信息Lγ=0.41399821373360646820529260CCD的输出信息I如果不进行校正的话，会有11/25=44%的数据畸变严重。从上面的数据规律可以看出，会导致对比度的减小。γ校正方法202.对输入信息进行γ校正在实际中，通常是根据预先设计好的速查表来完成校正。2146999546866808789507595801399921363360656920529260CCD的输出信息I1399821373360646820529260γ校正后的信息原始信息γ=0.4校正后的误差为计算误差，是不得已的，可忽

6、略的误差224.3直方图修正法4.3.1灰度直方图的定义4.3.2直方图的用途4.3.3直方图均衡化4.3.4直方图规定化234.3.1灰度直方图的定义直方图直方图是图像的灰度——像素数统计图，即对于每个灰度值，统计在图像中具有该灰度值的像素个数，并绘制成图形，称为灰度直方图（简称直方图）。直方图模型表示图像中不同灰度级出现的相对频率Gray-levelhistogram244.3.2直方图的用途P(k):具有该灰度级的像素的频数254.3.2直方图的用途图像——直方图不可逆变换，多对一的变换直方图是多对一的映射结果，即多个图像可以生成相同的直方图，因此直方图作为一阶

7、统计特征未反映相邻点之间的关系。但反映了图像的灰度散布范围等特征，在很多场合下，往往是重要特征。26六个像素0.24.3.2直方图的用途274.3.2直方图的用途直方图性质1）2）如果一图像由两个不连接的区域组成，且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直方图是该两个区域的直方图之和。28T双峰直方图4.3.2直方图的用途3）边界阈值的选择294.3.2直方图的用途要点1．直方图表明在每一灰度级有多少个像素2．观察直方图可以看出不合适的数字化30动态范围宽了，对比度增强了4.3.2直方图的用途314.3.3直方图均衡化直方图均衡把原始图的直方图变换为均匀