第四章 图像增强与平滑1.ppt

数字图像处理 姓名：樊红莉 Tele.：8207097 (O) Email：fhl_1@126.com 1. 灰度直方图(Histogram) 设r为图像的灰度级，作归一化处理，灰度级r将被限定在［0, 1］之内。在灰度级中，r=0代表黑，r=1代表白。r的灰度级是随机的，假定每一瞬间，它们是连续的随机变量，那么就可以用概率密度函数pr(r)来表示原始图像的灰度分布。 1. 一般离散形式下的计算 2. 步骤 示例图 图像增强——均衡化 1、基础 2、直方图均衡化 处理 基础——变换函数 一幅给定图像的灰度级分布在0≤r≤1范围内。可以对［0, 1］区间内的任一个r值进行如下函数变换： s=T(r) 通过上述变换，每个原始图像的像素灰度值r都对应产生一个s值。变换函数T(r)应满足下列条件：  （1） 在0≤r≤1区间内，T(r)值单调增加；  （2） 对于0≤r≤1， 有 0≤T(r)≤1。 基础 通过变换函数T(r)可以控制图像灰度级的概率密度函数，从而改变图像的灰度层次。这就是直方图修改技术的理论基础。 均衡化 很重要很常用的变换函数： 均衡化 均衡化 均衡化 均衡化——离散情况 均衡化——离散情况 1、利用累积分布函数作为灰度变换函数的的方法对于对比度较弱的图像进行处理很有效。 2、由于直方图是近似的概率密度函数，所以用离散灰度级作变换一般得不到完全平坦的结果。 3、变换后的灰度级减少了的这种现象叫“简并”现象。由于简并现象的存在，处理后的灰度级总是要减少的， 这是像素灰度有限的必然结果。所以 数字图像的直方图均衡只是近似的。 4.2 灰度变换 概述 4.2 灰度变换 线性变换 线性变换2 线性变换3 线性变换效果图 分段线性变换 为了突出感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区域，可采用分段线性变换。常用的三段线性变换法如下页图所示，其数学表达式如下： 分段线性变换 分段线性变换 通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间进行扩展或压缩。这种变换适用于在黑色或白色附近有噪声干扰的情况。 直方图均衡的效果图 图像直方图 定义 性质 应用 计算 花粉图像均衡化后的图像及直方图 直方图均衡的效果图 图像直方图 定义 性质 应用 计算 直方图均衡的效果图 直方图均衡结论 图像直方图 定义 性质 应用 计算 二. 分类 一．概述 一．概述 1. 定义 2. 目的 灰度变换 概述 分类 概述 分类 2、灰度变换的目的 灰度变换可使图像动态范围加大，图像对比度扩展，图像清晰，特征明显，是图像增强的重要手段。 1、定义： 将一个灰度区间映射到另一个灰度区间的变换称为灰度变换。 灰度变换 二. 分类 一．概述 1.线性变换 2.分段线性变换 3.非线性变换 概述 分类 灰度变换 灰度变换 概述 分类 情况１：原始图像：f (x, y)，灰度范围：[a, b]， 变换后图像：g (x, y)，灰度范围：[c, d]， 则线性变换可表示为： （4-8） 情况２，图像中大部分像素的灰度级在[a, b]范围内，少部分像素灰度级分布在小于a和大于b的区间内。此时可用下式作变换： 灰度变换 概述 分类 （4-9） 为了保持f(x, y)灰度低端和高端值不变，可以采用如式(4-10)所示的形式 ： 式中的a、 b、 c、 d这些分割点可根据用户的不同需要来确定。 概述 分类 灰度变换 （4-10） 图　 线性灰度变换 (a) 原始图像； (b) 灰度变换后的图像 概述 分类 灰度变换 概述 分类 灰度变换 （4-11） 概述 分类 灰度变换 图　 分段线性变换 变换后图像 原始图像 变换函数 实例 概述 分类 灰度变换 * * 湖北汽车工业学院 1.改善图像的视觉效果。 2.突出图像的特征，便于计算机处理。 一．应用 二. 分类 第四章：图像增强(一) 三. 内容 1.空域处理:直接对图像进行处理。 2.频域处理:是图像的变换域上进行处理， 增强感兴趣的频率分量，然后通过逆变换获得图像增强效果。 一．应用 二. 分类(按作用域) 第四章：图像增强 三. 内容 1.假彩色增强 2.伪彩色增强 3.彩色变换 1.高通滤波 2.低通滤波 3.同态滤波 1.直方图变换 2.灰度变换 3.邻域平均法 4.中值滤波 5.边缘增强的各种离散空间差分算子 彩色增强 频率域 空间域 图像增强 三. 内容 第四章：图像增强 一．应用 二. 分类 4.1 图像直方