03.第三章+空间域图象增强

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1、主要内容：1.图像增强2.直方图技术3.图像平滑4.图像锐化第三章空间域图像增强图像增强(ImageEnhancement)什么是图像增强？采用某些技术把质量低的图像进行计算机处理,有选择地加强或抑制图像中的某些信息,改善图像质量,提高人或机器对图像的分析与判读能力。图像增强范畴：灰度和对比度处理、噪声衰减与平滑、边缘隆起与锐化、干扰的过滤等。处理方法：点和区域运算、局部运算、变换运算。图像增强技术图像增强的方法分为两大类：空间域方法和频域方法。“空间域”是指图像平面自身，这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。“频域”处理技术是以修改图像的傅氏

2、变换为基础的。图像增强的体系结构3.1背景知识空间图像增强增强构成图像的像素。空间域方法是直接对这些像素操作的过程。方法：映射变换，g(x,y)=T[f(x,y)]T[•]代表一种变换或映射目的：使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统。注意:(1)图像信息有损无增；(2)图象增强一般是一个复杂图象处理系统的主要的“预处理”环节。图像增强处理方法中空间域处理方法是在图像像素组成的二维空间里直接对每一像素的灰度值进行处理，它可以是在一幅图像内的像素点之间的运算处理，也可是数幅图像间的相应像素点之间的运算处理。边缘检测去噪声灰度变换目的改善图像的视

3、觉效果，或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。图像增强并不以图像保真为准则，而是有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图像的使用价值。它可使图像动态范围加大，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。方法空间域处理全局运算：在整个图像空间域进行。局部运算：在与像素有关的空间域进行。点运算：对图像作逐点运算。频域处理在图像的Fourier变换域上进行处理。常见的具体技术：灰度映射，图像平滑，图像锐化，几何校正等数学模型处理器源图像目标图像处理器f(x,y)g(x,y)h(x,y)f(x,y)g(x,y

4、)注:(1)图像质量的判断标准与具体问题有关(2)图像增强没有通用理论，本章所讨论的理论只具有指导意义点运算在图像处理中，图像灰度变换和直方图修正属于点运算范畴，点运算的概念是，当算子T的作用域是以每一个单个像素为单位，图像的输出g(x,y)只与位置(x,y)处的输入f(x,y)有关，实现的是像素点到点的处理时，称这种运算为“点运算”。点运算有时又被称为“灰度变换”、“对比度拉伸”或“对比度增强”。点处理g(x,y)=T[f(x,y)]当参与运算的是1×1领域时,T称为灰度变换(映射).一般被表示为:S=T(r)设r和s分别表示图像增强过程中，源图

5、像与目标图像的灰度级，并假定在源图像中的像素值为r的像素的像素值，在目标图像中变为s。r与s之间的关系由变换函数T表示，则s=T(r)称为灰度变换（/映射）。对比度差的原因：成像亮度条件差、传感器动态范围小对比度增强3.2某些基本灰度变换灰度线性变换当图像成象时曝光不足或过度，或由于成象设备的非线性和图像记录设备动态范围太窄等因素。都会产生对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清。这时可将灰度范围线性扩展。灰度倒置线性变换图像反转的效果图像反转:s=L-1-r反转变换适于处理增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节,特别是当黑色面积占主导地位时.输入

6、图像灰度范围为[a,b]，输出图像灰度范围为[c,d]。f(x,y)灰度范围为[a,b]，g(x,y)灰度范围为[c,d]。输入输出灰度线性映射关系为:灰度线性变换分段线性灰度变换为了突出图像中感兴趣的目标或者灰度区间，将图像灰度区间分成两段乃至多段分别作线性变换称之为分段线性变换。分段线性灰度变换分段线性灰度变换分段线性变换函数形式可以任意组合,有些重要的变换可以应用分段线性函数描述.对比拉伸(a)变换函数的形式(b)低对比度图像(c)对比度拉伸的结果(d)门限化的结果(a)(b)(c)(d)(a)变换函数的形式(b)低对比度图像(c)对比度拉伸

7、的结果(d)门限化的结果灰度级的分层灰度级分层的目的与对比度增强相似。一种是对感兴趣的[a，b]范围中灰度级以较大的灰度值d进行显示，而对另外的灰度级则以较小的灰度值c进行显示。从而突出了[a，b]间的灰度，而将其余灰度值变为低灰度值c。另一种方法是对感兴趣的灰度级d以较大的灰度值进行显示，而其他的灰度级则保持不变。灰度级的分层灰度级分层变换关系灰度级的分层灰度切割(a)加亮[A,B]范围,其他灰度减小为一恒定值(b)加亮[A,B]范围,其他灰度级不变(c)原图像(d)使用(a)变换的结果(a)(b)(c)(d)(a)(b)(c)(d)灰度非线性变

8、换用某些非线性函数，例如平方、对数、指数函数等作为映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。灰度的非线性变换简称非线性变换，