数字图像处理-空域增强.ppt

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1、空间域图像增强基本概念图像增强分为两类：空间域增强：对图像的像素直接处理频率域增强：修改图像的傅里叶变换（后面介绍）空间域增强：f(x,y)是原图像，g(x,y)是处理后的图像T是作用于f的操作，定义在(x,y)的邻域空间域增强的简化形式：r是f(x,y)在任意点(x,y)的灰度级s是g(x,y)在任意点(x,y)的灰度级基础知识(变换）基本概念点运算代数运算直方图运算点运算图像邻域内的处理T最简单的形式1×1邻域，此时s=T（r）也叫点映射。对比度增强的灰度级变换函数常用的三种基本类型函数：线性的（正比，反比

2、）对数的（对数，反对数）幂次（n次幂，n次方根）1、反转变换反转变换：[0,L-1]为图像的灰度级。作用：黑的变白，白的变黑。2、对数变换有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围，如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决办法是对原图进行灰度压缩，如对数变换。2、对数变换图a显示了值为0-的傅里叶频谱在一个8位的系统中显示。图b显示了对数变换在8位系统中的显示结果。3、幂次变换幂次变换：c和是正常数?提高灰度级，在正比函数上方，使图像变亮?降低灰度级，在正比函数下方，使图像变暗例：人体胸上部脊椎骨

3、折的核磁共振图像γ<1提高灰度级，使图像变亮。c=1,γ=0.6,0.4,0.3γ=0.4增强效果最好例：航空地面图像γ>1降低灰度级，使图像变暗c=1,γ=3,4,54、分段线性变换优点：灵活、形式任意合成。缺点：需要更多的输入（即需编程实现）。分段线性点运算公式灰度切割：提高特定范围的灰度值。代数运算加减乘除:一幅图像取反和另一幅图像相乘代数运算——加法加法运算的定义C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)主要应用举例去除叠加性噪声生成图像叠加效果代数运算——加法去除叠加性噪声对于原图像f(x,y),有一个

4、噪声图i=1,2,...N其中：假设噪声h(x,y)均值为0，且互不相关N个图像的均值定义为：期望值E(g(x,y))=f(x,y)上述图像均值将降低噪声的影响去除叠加性噪声——星系图举例噪声图像原图N=8N=64N=16N=128去除叠加性噪声——星系图举例原图与均值图像的差值图像和直方图差别越小，图像越暗。均值减小，标准差减小像素个数灰度级代数运算——加法生成图像叠加效果对于两个图像f(x,y)和h(x,y)的均值有：g(x,y)=1/2f(x,y)+1/2h(x,y)推广这个公式为：g(x,y)=αf(x

5、,y)+βh(x,y)其中α+β=1可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图片的衔接代数运算——减法减法的定义C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)主要应用举例（1）显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像之间的变化（2）去除不需要的叠加性图案（3）图像分割：如分割运动的车辆，减法去掉静止部分，剩余的是运动元素和噪声。检测同一场景两幅图像之间的变化设：时间1的图像为T1(x,y)，时间2的图像为T2(x,y)g(x,y)=T2(x,y)-T1(x,y)去除不需要的叠加性图案背景图像b(x,y)，前景背景混

6、合图像f(x,y)g(x,y)=f(x,y)–b(x,y)g(x,y)为去除了背景的图像。减去背景b(x,y)叠加蓝色背景例：电视制作的蓝屏技术直方图运算直方图定义直方图均衡化直方图定义图像直方图的定义（1）一个灰度级在范围[0，L-1]的数字图像的直方图是一个离散函数是图像中灰度级为的像素个数。是第k个灰度级，k=0,1,2,…,L-1由于的增量是1，直方图可表示为：即，图像中不同灰度级像素出现的次数。直方图定义图像直方图的定义（2）一个灰度级在范围[0，L-1]的数字图像的直方图是一个离散函数是图像的像素总

7、数是图像中灰度级为的像素个数是第k个灰度级，k=0,1,2,…,L-1两种图像直方图定义的比较其中，第二种定义：（1）使函数值正则化到[0,1]区间，成为实数函数。（2）函数值的范围与像素的总数无关。（3）给出灰度级在图像中出现的概率密度统计。直方图定义图像直方图的定义举例图像与其直方图直方图均衡化希望一幅图像的像素占有全部可能的灰度级且分布均匀，能够具有高对比度。使用的方法是灰度级变换：s=T(r)基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效

8、果。直方图均衡化目标直方图均衡化直方图均衡化s=T(r)0≤r≤1T(r)满足下列两个条件：（1）T(r)在区间0≤r≤1中为单值且单调递增。（2）当0≤r≤1时,0≤T(r)≤1条件：（1）保证原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白（或从白到黑）的排列次序。（2）保证变换前后灰度值动态范围的一致性。rjrj+rsjsj+s直方图均衡化变换公式推导图示直方图均衡化对于离散值：已知变换函