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1、在成像过程中，如光照的强弱、感光部件的灵敏度、光学系统的不均匀性、元器件特性的不稳定等均可引起图像亮度分布的不均匀。灰度级校正在图像采集系统中对图像像素进行逐点修正，使得整幅图像能够均匀成像。4.2.1灰度级校正设理想真实的图像为，实际获得的含噪声的图像为，则有（4.1）是使理想图像发生畸变的比例因子。知道了,就可以求出不失真图像。标定系统失真系数的方法采用一幅灰度级为常数C的图像成像，若经成像系统的实际输出为，则有（4.2）可得比例因子：可得实际图像g(i,j)经校正后所恢复的原始图像（4.3）（4.4）实际应用中注意的问题：乘了
2、一个系数C/gc(i,j)，校正后可能出现“溢出”现象灰度级值可能超过某些记录器件或显示设备输入信号的动态可范围，需再作适当的灰度变换，最后对变换后的图像进行量化。经灰度级校正后的图像灰度值不一定在原降质图像的量化值上，因此必须对变换后的图像重新进行量化。4.2.2灰度变换（gray-leveltransformation)在一些应用场合，为了将图像灰度级的整个范围或一段范围扩展或压缩到记录或显示设备的动态范围，使图像变得更加清晰、图像上的特征更加明显。故采用灰度变换方法。灰度变换可使图像动态范围增大，图像对比度扩展从而使图像变得清
3、晰以及图像上的特征变得明显举例：数码相片灰度变换可分为线性变换，分段线性变换、非线性变换。1．线性变换(Lineartransformation)令原图像f(i,j)的灰度范围为[a，b]线性变换后图像g(i,j)的范围为[a’,b’]。f(i,j)g(i,j)ab图4.2线性变换【例4.1】在MATLAB环境中，采用图像线性变换进行图像增强。应用MATLAB的函数imadjust将图像0.3×255~0.7×255灰度之间的值通过线性变换映射到0~255之间。解：分别取：a＝0.3×255，b＝0.7×255，a’=0，b’=25
4、5。A=imread('pout.tif');%读入图像imshow(A);%显示图像figure,imhist(A);%显示图像的直方图J1=imadjust(A,[0.30.7],[]);%函数将图像在0.3*255~0.7*255灰度之间的值通过线性变换映射到0~255之间figure,imshow(J1);%输出图像效果图figure,imhist(J1)%输出图像的直方图实现的程序：（a）原图（b）原图的直方图（c）输出图像（d）输出图像的直方图图4.3图像线性变换2.分段线性变换对整个灰度区间进行分段，采用分段线性函数进
5、行变换。分段线性变换的目的突出感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间。常用的是三段线性变换。g(i,j)与f(i,j)之间的关系为：图4.4三段线性对灰度区间[a,b]进行了线性拉伸，而灰度区间[0,a]和[b,Mf]则被压缩。仔细调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可以对图像的任一灰度区间进行拉伸或压缩。在某些应用场合，可将过黑或过白的灰度级压缩成一个灰度级。3．非线性灰度变换当用某些非线性函数如对数、指数函数等作为映射函数时，可实现灰度的非线性变换。对数变换的一般表达式为：（4.7）a是偏置参数，c是比例系数
6、。对数变换可以增强低灰度级的像素，压制高灰度级的像素,使灰度分布与视觉特性相匹配。指数变换的作用与对数变换相反，用来压缩低灰度区，增强高灰度级的像素。表达式：g=b*exp[c*(f-a)]1、直方图（Histogram)（图4.5）：指图像中各种不同灰度级像素出现的相对频率。灰度级相对频率4.2.3灰度直方图变换灰度直方图（gray-levelhistogram):反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率间的统计关系。描述了图像的概貌:图像灰度范围、每个灰度级出现的频率、灰度级的分布、整幅图像的平均明暗和对比度。为图像的进一步处理提
7、供重要依据。2、直方图变换自然图像由于灰度分布可能集中在较窄的区间，引起图像不够清晰。如过曝光图像的灰度级集中在高亮度范围内；曝光不足将是灰度级集中在低亮度范围内；直方图变换后可使图像的灰度间距拉开或使灰度分布均匀，从而增大对比度，使图像细节清晰，达到增强的目的。直方图变换有直方图均衡化（histogramequalization)直方图规定化(histogramspecification)直方图均衡化通过对原图像进行某种变换，使得图像的直方图变为均匀分布的直方图。灰度级连续的灰度图像：当变换函数是原图像直方图累积分布函数时，能达到
8、直方图均衡化的目的。对于离散的图像，用频率来代替概率。【例4.2】假定有一幅总像素为n＝64×64的图像，灰度级数为8，各灰度级分布列于表4.1中。试对其进行直方图均衡化。k01234567rk01/72/73/74/75/76/71
