数字图像处理及应用（MATLAB)第3章

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1、第三章图像增强及去噪技术图像增强及去噪技术是运用一系列技术手段改善图像数据中所承载的信息，清除图像中的无用信息，去除噪声，恢复有用信息，抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理来说比较重要的图像特征，将图像转化成一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式。本章主要讲述图像的灰度增强、空间域图像去噪、频率域图像去噪、形态学滤波去噪技术和伪彩色图像增强等内容。3.1图像的灰度增强图像的灰度增强是指通过一定的处理方法，提高图像中的亮暗对比度，由此加大亮暗差异目标特征。由于描述一幅图像的灰度级有限，因此图像的灰度增强处理的核心思路是通过抑制非重要目标信息来增强重要目标信息。图像增强应用范围广泛，这

2、里主要介绍图像灰度变换和直方图修正。3.1.1图像灰度变换灰度变换按映射函数可分为线性、分段线性、非线性以及其他的灰度变化等多种形式。常见的灰度变换就是直接修改灰度的输入/输出映射关系。1．线性灰度变换比例线性变换是对每个线性段逐个像素进行处理，它可将原图像灰度值动态范围按线性关系式扩展到指定范围或整个动态范围。假定给定的是两个灰度区间，如图（a）所示，原图像f（x，y）的灰度范围为[a，b]，希望变换后的图像g（x，y）的灰度扩展为[c，d]，根据线性方程式可得如式所示的线性变换：即可把输入图像的某个亮度值区间[a，b]扩展为输出图像的亮度值区间[c，d]。采用比例线性灰度变换对图像每

3、一个像素灰度作线性拉伸，将有效地改善图像视觉效果。若图像灰度在0～M范围内，其中大部分像素的灰度级分布在区间[a，b]内，很小部分像素的灰度级超出此区间。为改善增强效果，对于图（b）的映射关系为：注意：这种变换扩展了[，b]区间的灰度级，但是将小于和大于b范围内的灰度级分别被压缩为c和d，这样使图像灰度级在上述[0]、[bM]两个范围内都各自变成c、d灰度级分布，从而截取了这两部分信息。线性灰度变换关系分段线性灰度变换2．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，把线性灰度变换原理引申应用。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。分段线性变换的优

4、点是可以根据用户的需要，拉伸特征物体的灰度细节，相对抑制不感兴趣的灰度级。采用分段线性法，可将需要的图像细节灰度级拉伸，增强对比度，将不需要的细节灰度级压缩。其数学表达式如下：[例3.1.1]灰度图像分段线性变换增强算法的实现clc;clearall;X1=imread('cameraman.tif');%读入原灰度图像subplot(1,2,1),imshow(X1);title('原图');%显示原灰度图像f0=0;g0=0;%分段直线的折线点赋值f1=20;g1=10;f2=130;g2=180;f3=255;g3=255;r1=(g1-g0)/(f1-f0);%第一段直

5、线的斜率b1=g0-r1*f0;%计算截距1r2=(g2-g1)/(f2-f1);%第二段直线的斜率b2=g1-r2*f1;%计算截距2r3=(g3-g2)/(f3-f2);%第三段直线的斜率b3=g2-r3*f2;%计算截距3[m,n]=size(X1);fori=1:mforj=1:nf=X1(i,j);if(f=f1)&(f<=f2)g(i,j)=r2*f+b2;else(f>=f2)&(f<=f3)g(i,j)=r3*f+b3;endendendsubplot(1,2,2),imshow(g);title('灰度变

6、换后');%显示变换后的图像程序运行结果如图(a)、（c）所示。（a）分段线性变换（b）原灰度图像（c）变换后的图像分段线性变换程序示例3．图像反转图像反转是典型的灰度线性变换，就是使黑变白，使白变黑，将原始图像的灰度值进行翻转，使输出图像的灰度随输入图像的灰度增加而减少。这种处理对增强嵌入在暗背景中的白色或灰色细节特别有效，尤其当图像中黑色为主要部分时效果明显。（a）反变换关系（b）原图（c）变换后的图像图像反转的效果由直线方程截斜式可知当k=-1，b=L-1时，其表达式为：其中[0，L-1]是图像灰度级范围。[例]灰度图像反转的算法实现。I=imread(‘kids.tif’)

7、;%读入原始图像J=double(I);%将图像矩阵转化为double类型J=-J+(256-1);%图像反转线性变换H=uint8(J);%double数据类型转化为unit8数据类型subplot(1,2,1),imshow(I);title('原始图像');%显示灰度原始图像subplot(1,2,2),imshow(H);title(‘灰度反转后图像’);%显示灰度反转后图像程序运行结果如图（c）所示。4.灰度非线性变换当用