第五讲图像增强ppt课件.pptx

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1、图像增强第五讲图像增强5.1概述5.2空域灰度点运算5.3空域平滑5.4空域锐化5.5频域增强图像增强5.1概述在各类图像系统中,图像的传送和转换,如成像、复制、扫描、传输及显示等,总要造成图像质量降低。因此,必须对降质图像进行改善处理。改善的方法有两类:图像增强图像复原图像增强一、图像增强的特点和目的1、图像增强的特点:*不考虑图像降质的原因,只将图像中感兴趣的特征有选择地突出(增强),而衰减其不需要的特征。*改善后的图像不一定要去逼近原图像。2、图像增强的目的从图像质量评价观点看,是提高图像的视觉效果。图像增强二、图像

2、复原的特点和目的1、图像复原的特点:*要考虑图像降质的原因,建立“降质模型”。*要建立评价复原好坏的客观标准。2、图像复原的目的从图像质量评价观点看,是提高图像的逼真度。图像增强三、图像增强的方法图像增强空域法频域法线性灰度修正非线性灰度修正直方图修正低通滤波高通滤波同态滤波点运算(像素)模板运算(邻域)空域平滑空域锐化直接修改图像像素点灰度在频域中对图像进行处理图像增强5.2空域灰度点运算空域:组成图像像素的集合。灰度:表示某一像素点位置上亮暗程度的整数。一幅黑白图像灰度范围一般从0到255,255为白色,0为黑色。空域

3、增强表示法:图像增强在图像生成过程中,由于受光源、成像设备等因素的影响,其图像某些区域过亮或者过暗,从而导致图像表达的信息不准确,需要进行灰度修正。灰度修正:对像素的灰度进行修正,是图像增强中一种比较简单和直观的方法。有三种方法:线性灰度修正、非线性灰度修正、直方图修正。图像增强5.2.1线性灰度修正增强修正后的图像灰度值与修正前的灰度值之间为线性关系。令原图像f(x,y)的灰度范围为[a,b],线性修正后的图像g(x,y)的灰度范围为[c,d],则g(x,y)与f(x,y)之间可以有如下三种关系:图像增强对应的坐标图如图

4、5-1所示:灰度级扩展,对比度增加,用于将目标与背景分离。图5-1线性灰度变换图图像增强对应的坐标图如图5-2所示:两端截取,扩展中间,有小部分信息丢失。图像增强图5-2线性灰度变换图图像增强对应的坐标图如图5-3所示:避免信息丢失,压缩不感兴趣的,拉伸感兴趣的细节。图像增强图5-3分段线性灰度变换图图像增强5.2.2非线性灰度修正增强修正后的图像灰度值与修正前的灰度值之间为非线性关系,常见的有对数变换和指数变换。一、对数变换:主要用于扩展低灰度区,同时压缩高灰度区。图像增强对数变换曲线如图5-4所示:图5-4对数灰度变换

5、图灰度区间[0-128]被扩展到[0-218];灰度区间[128-255]被压缩到[218-255]图像增强二、指数变换:主要用于扩展高灰度区,同时压缩低灰度区。指数变换曲线如图5-5所示:图像增强图5-5指数灰度变换图灰度区间[0-128]被压缩到[0-32];灰度区间[128-255]被扩展到[32-255]图像增强5.2.3直方图修正一、直方图概念直方图:是一个二维坐标图,横坐标表示图像中像素点的灰度级,纵坐标为每个灰度级上图像像素点出现的次数或概率。直方图性质:1、直方图具有叠加性,一幅图像的直方图等于它各部分直方

6、图的和。图像增强2、直方图反映了图像的整体灰度分布情况。对于暗图像,直方图的组成集中在灰度级低的一侧,而亮图像,直方图的组成集中在灰度级高的一侧。图像增强3、不同的图像可能具有相近或相同的直方图。图像增强二、直方图修正直方图修正:利用修改给定直方图的方法来增强图像。直方图修正的实质:对图像进行灰度变换,选用合适的变换函数T(·)来修正图像灰度级概率密度函数(对于连续图像)或灰度级的概率(对于离散图像),以使修正后的灰度级分布到适合人眼的亮度区域,从而提高图像的视觉效果。图像增强设灰度变换函数T(·),它能把原图像f(x,y

7、)映射为图像g(x,y)。令r代表原图像灰度,S代表经直方图修正后的图像灰度,二者是归一化了的,则:0≤r,S≤1。直方图修正函数可以表示为:S=T(r)变换函数T(·)满足以下两个条件:1、在有效区间内为单值单调增加函数;(保证原图像在增强变换后灰度级仍然保持由黑到白排列次序)图像增强2、在有效区间内0≤T(r)≤1。(保证变换前后灰度值动态范围的一致性)(T(r)可逆,r=T-1(S))图像增强直方图修正方法:直方图均衡化和直方图规定化。三、直方图均衡化把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式,从而使图像的对比度增加。1

8、、连续图像图像为连续图像,设变换前的灰度值的概率密度函数为Pr(r),变换后的灰度值的概率密度函数为PS(S),若Pr(r)与S=T(r)已知,由概率论可知PS(S),为:图像增强为了保证图像灰度直方图为均匀分布,即PS(S)=1,则灰度变换公式为:图像增强例5-1:已知一幅图灰度级的概率分布密度,对其

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