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1、数字图像处理与分析第3章(1)问题的引入看两个图例，分析画面效果不好的原因亮暗差别不是很大解决问题的思路提高对比度，增加清晰度问题3：图像模糊影响图像细节分辨原因：成像通道分辨率不足、景物移动等3.1概述:定义:图像增强是通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。结果：改善后的图像不一定逼近原图像前提：不考虑图像降质的原因3、图像增强处理最大的困难－增强后图像质量的好坏主要依靠人的主观视觉来评定，也就是说，难以定量描述注意：1、图像增强处理并不能增加原始图像的信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能力，而这种处理肯定会
2、损失一些其它信息2、强调根据具体应用而言，更“好”，更“有用”的视觉效果图像3.1图像增强的两类方法空域增强:直接在图像所在的二维空间进行处理，即直接对每一像素的灰度值进行处理。频域增强:首先经过傅里叶变换将图像从空间域变换到频率域，然后在频率域对频谱进行操作和处理，再将其反变换到空间域，从而得到增强后的图像。图象增强方法总结3.1概述—空域增强按技术不同可分为灰度变换和空间滤波灰度变换基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。常用的有:对比度增强、直方图变换等方法。空域滤波基于邻域处理，应用某一模板对每个像素及其周
3、围邻域的所有像素进行某种数学运算，得到该像素的新的灰度值。图像平滑与锐化技术就属于空域滤波。3.2.1灰度变换法增强灰度变换可使图像对比度扩展，图像清晰，特征明显。它是图像增强的重要手段。1.线性灰度变换。2.分段线性灰度变换。3.非线性灰度变换。当图像成象时曝光不足或过度,或由于成象设备的非线性和图像记录设备动态范围太窄等因素。都会产生对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清。这时可将灰度范围线性扩展。设f(x,y)灰度范围为[a,b]，g(x,y)灰度范围为[c,d],(1)线性灰度变换0f(x,y)g(x,y)abcd线性拉伸前:图像灰度集中在
4、[a,b]之间.线性拉伸后:图像灰度集中在[c,d]之间.图像灰度变换前后效果对比图:变换前变换后函数imadjust介绍Imadjust(f,[low_inhigh_in],[low_outhigh_out],gamma)对图像进行灰度变换所有输入输出都指定在0和1之间gamma指定曲线的形状Gamma=1是线性变换Gamma<1低灰度区扩展，高灰度区压缩。Gamma>1高灰度区扩展，低灰度区压缩。使用imadjust函数的灰度变换步骤(1)绘制直方图，观察灰度范围(2)将灰度范围转换为0-1之间的数，使得灰度范围[low_in,high_in]传
5、递给imadjust函数线性拉伸将原始输入图像中的灰度值不加区别地扩展。(2)分段线性变换分段线性拉伸是将某一段感兴趣的灰度范围线性扩展，相对抑制不感兴趣的灰度区域。0f(x,y)g(x,y)aba’b’MM’分段线性变换分段线性变换例：原始图像分段线性变换函数图线性变换后的图像分段线性变换——灰级窗当256个灰度级所表示的亮暗范围内的信息量太大，没办法很好地表述时，通过开窗的方式，每次只把窗内的灰度级展宽，而把窗外的灰度级完全抑制掉。例如，CT图像的原始数据为12bit（或是16bit），要将其显示出来，则只能转换为8bit，于是有了16归并为1（
6、或256归并为1）的需要。这时，开骨窗、肌肉窗、组织窗就可分别清晰地显示相应的内容。灰级窗效果示例原图肺窗肌肉窗骨窗分段线性变换——灰级窗的实现方法如图所示，灰级窗实际上是线性对比度展宽的一种特殊形式。255abfg255a’b’αγβ(i,j)(i,j)255abfg255β(i,j)(i,j)线性对比度展宽灰级窗(3)非线性灰度变换对数变换幂次变换对数变换对数变换低灰度区扩展，高灰度区压缩。一个简单的例子image=imread('moon.tif');subplot(1,2,1);imshow(image);image=double(image
7、);log_image=log(image);subplot(1,2,2);imshow(log_image)原图像对数变换后指数变换高灰度区扩展，低灰度区压缩。实例原始图像灰度倒置底片效果原始图像非线性灰度变换对数效应原始图像非线性灰度变换指数效应3.2.2直方图变换增强灰度直方图是灰度值的函数，它描述了图像中各灰度值的像素个数。通常用横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标表示对应的灰度级出现的频率（像素的个数）。数字图像的灰度直方图——计算例123456643221166466345666146623136466灰度直方图3.2.2直方图变换增强—灰度
8、直方图直方图的性质只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,。一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之
