第5章图像增强(上)详解.ppt

图像噪声 图像增强方法分类 基于灰度变换的图像增强方法 基于直方图的图像增强方法 空间域滤波增强技术 频域滤波增强 彩色增强;图像噪声;对于数字图像处理而言，噪声是指图像中的非本源信息。因此，噪声会影响人的感官对所接收的信源信息的准确理解。 ;1. 图像噪声的产生 ;2. 图像噪声分类 ;3. 图像噪声特点 ;图像增强方法分类;图像增强的定义;图像增强（突出边界）;图像增强（消除噪声）;图像增强的目的;图像增强的技术方法;空间域;基于灰度变换的图像增强方法;基于空域灰度变换的图像增强方法; 直接灰度变换; ;提高对比度举例;灰度动态范围较窄 观察直方图分布;对比度拉伸 灰度动态范围变宽;灰度动态范围变宽 观察直方图分布;;非线性拉伸：是在整个灰度值范围内按照统一的 变换函数来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。 常用的有按对数函数扩展和按指数函数扩展。 ;按指数函数变换：高灰度区扩展，低灰度区压缩。;原始图象;非线性灰度变换对数效应;返回; 基于直方图的图像增强方法;较暗图象的直方图 ;较亮图象的直方图 ;对比度较低图象的直方图 ;基于灰度直方图的图像增强;直方图均衡化 1) 目的 将原始图像的直方图变为均衡分布的形式，即将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像。 图像均衡化处理后，图像的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图像看起来就更清晰了。 ;对比度较高图象的直方图 ;直方图均衡化 2. 原理 首先假定连续灰度级的情况，推导直方图均衡化变换公式，令r 代表灰度级，P ( r ) 为概率密度函数。r 值已归一化，最大灰度值为1。;连续灰度的直方图非均匀分布;连续灰度的直方图均匀分布;直方图均衡化 目标; 要找到一种变换 S=T ( r ) 使直方图变平直，为使变换后的灰度仍保持从黑到白的单一变化顺序，且变换范围与原先一致，以避免整体变亮或变暗。必须规定： （1）在0≤r≤1中，T(r)是单调递增函数，且0≤T(r)≤1； （2）反变换r=T-1(s),T-1(s)也为单调递增函数，0≤s≤1。 ?;; 考虑到灰度变换不影响像素的位置分布，也不会增减像素数目。所以有 ?; 应用到离散灰度级，设一幅图像的像素总数为n，分L个灰度级。 n k : 第k个灰度级出现的个数。 第k个灰度级出现的概率： P (r k)=n k /n 其中0≤rk≤1，k=0,1,2,...,L-1 形式为： ?; 3.基本步骤: (1) 求出图像中所包含的灰度级rk,可以定为0~L-1, (2) 统计各灰度级的像素数目nk (k=0,1,2,…L-1) (3) 计算图像直方图 (4) 计算变换函数： (5) 用变换函数计算映射后输出的灰度级Sk (6) 统计映射后新的灰度级Sk的像素数目nk (7) 计算输出图像的直方图;例;步骤：;(1) 由（2-2）式计算s k;S k舍入 1/7 3/7 5/7 6/7 6/7 1 1 1;S k s0 s1 s2 s3 s4 ;;直方图均衡化;原图像及直方图;应用举例; (2)用变换函数计算映射后输出的灰度级: 原图像的灰度只有8级, 所以Sk需以1/7为量化单位进行舍入运算。（1/7=0.14 2/7=0.29 3/7=0.43 4/7=0.57 5/7=0.72 6/7=0.86 7/7=1） S0 =0.19 S0 = 1/7 S1 =0.44 S1 =3/7 S2 =0.65 S2 =5/7 S3 =0.81 S3 =6/7 S4=0.89 S4 = 6/7 S5=0.95 S5=1 S6=0.98 S6 = 1 S7=1 S7=1; (3)统计映射后