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第四章 图像增强 4.1 概述和分类 一、 目的  1. 改善图像视觉效果，提高清晰度；  2. 改善（增强）感兴趣部分（如滤除噪声、锐化目标物边缘），以提高图像可懂度。 4.1 概述和分类 4.1 概述和分类 4.2 空域变换增强 基于点操作的增强方法也叫灰度变换，它 不改变像素点位置，只改变像素灰度值。 常见有以下几类方法: (1)直接灰度变换 (2)直方图处理 (3)图像间运算 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 增强原图像中某两灰度值间的动态范围： (1) 扩展有用，牺牲无用（见图 1-b） (2）扩展有用，压缩其它（见图 1-c） 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 举例 应用：直方图修正 灰度修正（改变像素灰度值）? 改变直方图（修正）? 灰度非线性变换 方法：直方图均衡化 直方图规定化（匹配） 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 方法 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 结果分析 4.2 空域变换增强 （2）直方图规定化 引入 直方图均衡化能自动增强整个图像对比度，结果得到全局均匀化直方图，但实际中有时要求突出感兴趣灰度范围，即修正直方图使其具有要求的形式。 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 这里假设各点的噪声是互不相关的，且具有零 均值。设将M个图像{gi(x, y)}相加求平均： 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 4.2 空域变换增强 4.3 空域滤波增强 4.3 空域滤波增强 4.3 空域滤波增强 4.3 空域滤波增强 4.3 空域滤波增强 4.3 空域滤波增强 举例：空域低通滤波的模糊效果 图(a)为一幅原始图（叠加均匀分布随机噪声的8bit图像），图(b)，图(c) 和图(d)依次为用7 ? 7，9 ? 9 和11 ? 11平滑模板对图(b)进行低通滤波 的结果。可见，当模板增大时，对噪声的消除增强，不过同时图像变得 更为模糊。 4.3 空域滤波增强 举例：邻域平均和中值滤波的比较 4.3 空域滤波增强 线性高通滤波与高频增强滤波的比较 4.3 空域滤波增强 非线性锐化滤波 　邻域平均可以模糊图象，而平均对应积分所以可以利 用微分锐化图象。图象处理中最常用的微分方法就是利 用梯度。对一个连续函数f（x，y），其梯度是一个矢量 （需要用两个模板分别沿x和y方向计算）： 其模为以2为范数（对应欧氏距离）计算为： 4.3 空域滤波增强 在实用中为了计算简便，也可不用上述对应欧氏距离的 以2为范数的方法组合2个模板的输出。有一种简单的方法是 利用城区距离（以1为范数），即： 另一种简单的表示方法是利用棋盘距离（以∞为范数），即 注意，上述组合方法本身都是非线性的。一些实用的空域微 分算子将在第7章中介绍。 4.4 频域增强 4.4 频域增强 4.4 频域增强 4.4 频域增强 举例：频域低通滤波所产生的图像模糊 4.4 频域增强 图像中的大部分能量集中在低频分量里。上 图中(a)为原始图像， (b)为它的傅立叶频谱，其 上所叠加圆周半径分为5，11，45和68。这些圆周 内分别包含了原始图像中、90%， 95%， 99%和 99.5%的能量。 4.4 频域增强 由(c)可见尽管只有10%的能量被滤除，但图 像中绝大多数细节信息都丢失了，事实上这幅图 已无多少实际用途。由(d)可见,当仅5%的能量被 滤除后，图像中仍有明显的振铃效应。由(e)可 见,如果只滤除1%的能量，图像虽有一定程度的 模糊但视觉效果尚可。 最后由(f)可见,滤除 0.5%的能量后所得的滤波结果与原图几乎无差 别。 4.4 频域增强 4.4 频域增强 4.4 频域增强 4.4 频域增强 举例：频域高通滤波增强示例 4.4 频域增强 4.4 频域增强 4.4 频域增强 4.4 频域增强 4.5 彩色增强 4.5 彩色增强 4.5 彩色增强 4.5 彩色增强 4.5 彩色增强 4.5 彩色增强 4.5 彩色增强 ? ? (b) ? ? 1. 原理与分类 空域滤波根据其特点一般可分成线性的和非线性的2类。线性滤波器的设计常基于对傅里叶变换的分析，非线性空间滤波器则一般直接对邻域进行操作。 另外各种空域滤波器根据功