直方图均衡化.docx

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1、图像增强是数字图像处理的基本内容。遥感图像增强是为特定目的,突出遥感图像中的某些信息,削弱或除去某些不需要的信息,使图像更易判读。图像增强的实质是增强感兴趣目标和周围背景图像间的反差。它不能增加原始图像的信息,有时反而会损失一些信息。它也是计算机自动分类一种预处理方法。目前常用的图像增强处理技术可以分为两大类:空间域和频率域的处理。主要内容包括基于直方图的处理、图像平滑以及图像锐化等。空间域处理是指直接对图像进行各种运算以得到需要的增强结果。频率域处理是指先将空间域图像变换成频率域图像,然后在频率域中对图像的频谱进行处理,以达到增强图像的目的。6.2.1图像灰度的直方图图像灰

2、度直方图反映了一幅图像中灰度级与其出现概率之间的关系。对于数字图像,由于图像空间坐标和灰度值都已离散化,可以统计出灰度等级的分布状况。数字图像的灰度编码从0,1,2,…,2n-1(n为图像量化时的比特数),每一个灰度级的像元个数mi可以从图像中统计出来,整幅图像的像元数为M,则任意灰度级出现的频率为:(6-20)(6-21)由2n个P值即可绘制出数字图像的灰度直方图,如图6-5。图像直方图随图像不同而不同,不同图像有不同的直方图。图6-5数字图像直方图灰度直方图可以看成是一个随机分布密度函数,其分布状态用灰度均值和标准差两个参数来衡量。灰度均值为:(6-22)式中:为整幅图像

3、灰度平均值;Xij为(i,j)处像元的灰度值;R为图像行数;L为图像列数;M=R*L为图像像元总数;标准差:Xi:i处像元的灰度值直方图分布状态不同,图像特征不同,如图6-6所示。a图像直方图靠近低灰度区,该图像属于低反射率景物图像;b图像为高反射率景物图像;c图像直方图标准差偏小,为低反差景物图像;d图像直方图的标准差较大,为高反差景物的图像;e图像直方图呈现出多峰,图中有多种地物出现的频率较高;f图像直方图呈现出双峰,并且高亮度地物(如云、白背景等)出现频率高。图像直方图所包含的面积为1,即有:(6-24)如果用F表示累积分布函数,则有:(6-25)累计分布函数用图6-7

4、来表示,图像下部为图像直方图,虚线部分为累积直方图。基于直方图增强就是对一幅给定的图像的直方图按要求一定目的进行修改,以达到改善图像的目的。6.2.2线性变换简单线性变换是按比例拉伸原始图像灰度等级范围,一般为了充分利用显示设备的显示范围,使输出直方图的两端达到饱和。变化前后图像每一个像元呈一对一关系,因此像元总数不变,亦即直方图包含面积不变。图6-7图像累积直方图线性变换通过一个线性函数实现变换,其数学表达式为:(6-26)式中:—经线性变换后输出像元的灰度值;dij—原始图像像元灰度值;A和B为常数,A和B可以根据需要来确定:(6-27)(6-28)式中:—增强后图像的最

5、大灰度值和最小灰度值;—为原始图像中最大和最小灰度值。将A和B代入(6-26)式,有(6-29)线性变换过程可用图6-8来表示。图6-8灰度变换的三种情况在实际计算时,一般先建立一个查找表,即建立原始图像灰度和变换后图像灰度之间对应值,在变换时只需使用查找表进行变换即可(如表6-1),这样计算速度将极大提高。图像灰度变换查找表表6-1原图像灰度1011121314151617…222352变换后的灰度06121824303642…7379255由于遥感图像的复杂性,线性变换往往难以满足要求,因此在实际应用中更多地采用分段线性变换(图6-8b),可以拉伸感兴趣目标与其他目标之间

6、的反差。6.2.3直方图均衡直方图均衡是将随机分布的图像直方图修改成均匀分布的直方图(图6-9),其实质是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像元值,使一定灰度范围内的像元的数量大致相等。图6-9直方图均衡图中(a)为原始图像直方图,可用一维数组P(A)表示,有:图中b为均衡后的图像直方图,也用数组表示,有:其中:m为均衡后的直方图灰度级。因此直方图均衡需知道图像均衡后的灰度级m。由直方图可知:(6-30)为了达到均衡直方图的目的,可用累加的方法来实现,即:当时,原图像上的灰度为d0,d1,d2,…dk的像元都合并成均衡后的灰度dˊ0,同理:当时dk,+1,dk+2,…dL合并

7、为dˊ1,依次类推直到时dR,dR+1,…dn-1合并为dˊm-1。可以用累积值直方图来图解解求,均衡直方图在原灰度轴上的区间,如图6-10所示,在P轴上等分m份,通过累积值曲线,投影到G轴上,则G轴上交出的各点就为均衡所取的原直方图灰度轴上的区间值。一般先求出区间阈值,列成查找表,然后对整幅图像每个像元查找它们变换后的灰度值。图6-10直方图均衡图解直方图均衡后每个灰度级的像元频率,理论上应相等,实际上为近似相等,直接从图像上看,直方图均衡效果是:·各灰度级所占图像的面积近似相等,因为具有相同灰度值的

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