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5图像增强(ImageEnhancement).ppt
第5章图像增强(Image Enhancement) 5.1 概述 一、处理原因: 图像形成、传输、转换、显示产生降质 二、改善方法: 1.? 图像增强:目的是为了改善图像的视觉效果,或者是为了更便于人或机器的分析和处理,提高图像的可懂度。在不考虑降质原因的情况下,用试探的方式对图像进行加工,力求改善图像的质量,如突出了一部分信息,同时可能压制另一部分的信息。 2 图像复原:考虑降质原因,分析降质模型,试图利用退化现象的某种先验知识,把已经退化了的图像加以重建或恢复。 三、??增强的方法: 1.??空域法 2.??频域法 四、???图像增强技术: 主要可分为 1.点运算增强算子:如图像灰度倒置、对比度伸缩、灰度动态范围的伸缩、灰度级分片、图像减影、直方图修正等; 2.区域(模板)运算增强算子:如平滑、中值滤波、 锐化等; 3.变换增强算子:如低通滤波、高通滤波、带通滤波、同态增晰等; 4.色彩算子:如伪彩色处理。 5.2 灰度修正(空域法) 如K=1,即为点增强处理 特点: 1)?? 输出图像在像素点(m, n)的灰度值 g(m, n)仅取决于输入图像在像素点(m, n)的灰度值f(m, n) ,与像素点(m, n)的邻近点无关。 2)? 我们通常写成 s = T(r) ,其中s是输出像素点值,r是输出像素点值。 3)? T可以是任一从[0,1]到[0,1]映射的递增函数。 5.2.1???????? 灰度变换 (一)线性灰度变换 当图象成象时曝光不足或过度, 或由于成象设备的非线性和图象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,使图象中的细节分辨不清。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]。 (二)分段线性灰度变换 将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。 设f(x,y)灰度范围为[0,Mf],g(x,y)灰度范围为[0,Mg] (三)非线性灰度变换 (1)对数变换 低灰度区扩展,高灰度区压缩。 (2)指数变换 高灰度区扩展,低灰度区压缩。 (四) 一些基本的灰度变换 1) 灰度倒置—负像(Image Negatives) s = L - 1 – r 2)??对数变换 (Log Transformations) ,c是常数,且 3)幂规律变换(Power-Law Transformations) 或 ,c和γ是正数,有时也称Gamma校正。 4)分段线性变换(Piecewise-Linear Transformation Functions) ??????? 对比度伸缩(Contrast stretching) ??????? 灰度级分片(Gray-level slicing) 使指定的灰度值范围高亮度 左图转换函数相当于二值化(没有背景) ????? 位平面分片(Bit-plane slicing) 5)图像减影 ????? 在这种情况,通过计算两帧相似图像之间的不同,来增强(高亮度化)两帧间的区别 这种方法已经应用于图像分割和增强,如X光线成像,医学上的运用 5.2.2????????????? 直方图修正 一、 直方图的概念 图像 的灰度级 , 表示 内所有灰度级出现的相对频率, 的图形为图像 的直方图。 就是图像中的灰度级概率概率密度函数的估计值。 直方图修正是灰度级变换的常用方法 直方图归一化 原始图像灰度级 归一化 原始图像灰度 归一化 变换后图像灰度 归一化 二、直方图修正的技术基础 三、???????? 直方图均衡化 1. 基本原理: 设 =常数 ==》均匀化直方图==》图像熵大 2.连续直方图的均衡化 假定变换函数为 直方图均衡化变换公式推导图示 3.离散直方图均衡化 例:设图象有64*64=4096个象素,有8个灰度级,灰度分布如表所示。进行直方图均衡化。 步骤: 1. 由(2-2)式计算sk。 直方图均衡化处理应注意的问题 直方图均衡化实质上是减少图象的灰度级以换取对比度的加大。在均衡过程中,原来的直方图上频数较小的灰度级被归入很少几个或一个灰度级内,故得不到增强。若这些灰度级所构成的图象细节比较重要,则需采用局部区域直方图均衡。 ? 四
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