3第三章_图像的点运算.ppt

第3章 图像的点运算 主要内容 主要内容 3.1 灰度直方图 3.1.2 Matlab实现 直方图的作用 分析图像的灰度直方图往往可以得到很多有用的信息，比如可以很直观地看出图像的亮度和对比度的特征。直方图的峰值位置说明了图像总体上的亮暗：如果图像较暗，则直方图的峰值出现在直方图较右部分；反之，出现在较左的部分。如果直方图中只有中间某一段非零值，则这张图像的对比度较低；反之，如果直方图的非零值分布很宽而且比较均匀，则图形的对比度较高。 3.2 灰度的线性变换 结论 3.3 灰度对数变换3.3.1 理论基础 3.3.2 Matlab实现 有未经变换的频谱可见，图像中心绝对高灰度值的存在压缩了低灰度部分的动态范围，从而无法在显示时表现出细节；而经过对数灰度处理的图像，其低灰度区域对比度将会增加，暗部细节被增强。 3.4 伽马（Gamma）变换 3.5 灰度阈值变换灰度阈值变换可以将一幅灰度图像转换成黑白二值图像。用户指定一个起到分界线作用的灰度值，如果图像中某像素的灰度值小于该灰度值，则将该灰度值设置为0，否则设置为255。3.5.1 理论基础灰度阈值变换的函数表达式为：其中，T为指定的阈值。灰度阈值变换的用途和可扩展性都非常广泛。通过将一幅灰度图像转为二值图像，可以将图像内容直接划分为我们关心和不关心的2部分，从而在复杂背景中直接提取出感兴趣的目标。 matlab中与阈值变换有关的函数有2个—im2bw和graythresh，下面分别介绍。 函数im2b可用于实现阈值变换，调用语法为：BW=im2bw(I，level) 参数I为需要处理的输入图像，参数level为变换阈值，返回值为二值化后的图像。 函数graythresh可以自行设定变换所用的“最优”阈值，调用语法为 thresh=graythresh(I) 参数I为需要计算的输入图像，thresh是计算机得到的最优化阈值。 程序实例 I=imread(rice.png) thresh=graythresh(I) bw1=im2bw(I,thresh); bw2=im2bw(I,130/255); subplot(1,3,1);imshow(I);title(原图像)； subplot(1,3,2);imshow(bw1);title(自动选择阈值)； subplot(1,3,3);imshow(bw2);title(阈值130)； 效果对比图 3.6 分段线性变换 分段线性变换有很多种，包括灰度拉伸、灰度窗口变换等，在此仅讲述最常用的灰度拉伸。 3.6.1理论基础 利用分段线性变换函数来增强图像对比度的方法实际是增强原图个部分的反差，即增强输入图像中感兴趣的灰度区域，相对抑制那些不感兴趣的灰度区域。 分段线性变换的函数形式为： 其中x1和x2为给出需要转换的灰度范围，y1和y2决定线性变换的斜率。 分段线性变换的应用 a.变换前 b.变换后 3.7 直方图均衡化 3.7.1理论基础 直方图均衡化又称为灰度均衡化，是指通过某种灰度映射是输入图像转换为在每一灰度级上都有近似相同的像素点数的输出图像。 直方图均衡化的转换公式为： 式中Hi为第i级灰度的像素个数，Ao为像素总数。 3.7.2 matlab实现 matlab图像处理工具箱提供了用于直方图均衡化的函数histeq,调用语法： [J，T]=histeq(I) I是原始图像，J是经过直方图均衡化的输出图像，T是变换矩阵。 程序例子： I=imread(pout.tif); I1=2*I-55/255; subplot(4,4,1); imshow(I1); subplot(4,4,2); imhist(I1); subplot(4,4,3); imshow(histeq(I1)); subplot(4,4,4); imhist(histeq(I1)); I1=0.5*I-55/255; subplot(4,4,1); imshow(I1); subplot(4,4,2); imhist(I1); subplot(4,4,3); imshow(histeq(I1)); subplot(4,4,4); imhist(histeq(I1)); I1=I+55/255; subplot(4,4,1); imshow(I1); subplot(4,4,2); imh