改善图象的视觉效果-Read.DOC

pp 图象增强的目的是采用某种技术手段，改善图象的视觉效果，或将图象转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式，以便从图象中获取更有用的信息。 图象增强与感兴趣物体特性、观察者的习惯和处理目的相关，因此，图象增强算法应用是有针对性的，并不存在通用的增强算法。 图象增强的基本方法： 空域处理：点处理（图象灰度变换、直方图均衡、伪彩色处理等）； 邻域处理（线性、非线性平滑和锐化等）； 频域处理：高、低通滤波、同态滤波等。 pp 点处理实际上是一种图象灰度变换，它将输入图象中灰度，通过映射函数映射成输出图象中的灰度，与图象象素位置及被处理象素邻域灰度无关。其映射函数和变换示意图如下： pp 图象的点处理操作关键在于设计合适的映射函数（曲线），映射函数的设计有两类方法，一类是根据图象特点和处理工作需求，人为设计映射函数，试探其处理效果；另一类设计方法是从改变图象整体的灰度分布出发，设计一种映射函数，使变换后图象灰度直方图达到或接近预定的形状。前者包括直接灰度变换方法和伪彩色处理等，后者为图象直方图修整方法，将在后面一一介绍。 Pp 1灰度线性变换 对输入图象灰度作线性扩张或压缩，映射函数为一个直线方程，其表达式和演示控件如下： 其中： 相当于变换直线的斜率, 相当于截距； pp 与线性变换相类似，都是对输入图象的灰度对比度进行拉伸（Contrast stretching），只是对不同灰度范围进行不同的映射处理。当灰度范围分成三段时，其表达式及演示示意如下： pp pp 图象灰度的对数变换将扩张数值较小的灰度范围，压缩数值较大的图象灰度范围。这种变换符合人的视觉特性，是一种有用的非线性映射变换函数。其映射函数表达式及演示示意如下： pp 另一种非线性变换，常与对数变换配合使用构成复合滤波操作。其映射表达式如下： pp 图象直方图描述图象中各灰度级出现的相对频率.基于直方图的灰度变换,是调整图象直方图到一个预定的形状.例如,一些图象由于其灰度分布集中在较窄的区间，对比度很弱,图象细节看不清楚.此时,可采用图像灰度直方图均衡化处理,使得图象的灰度分布趋向均匀,图像所占有的象素灰度间距拉开,加大了图像反差，改善视觉效果,达到增强目的。 Pp 直方图均衡化处理算法描述： 原始图象灰度级 归一化在 之间，即 。 为原始图象灰度分布的概率密度函数, 直方图均衡化处理实际上就是寻找一个灰度变换函数 ，使变化后的灰度值 ,其中，归一化为 ,即建立 与 之间的映射关系，要求处理后图象灰度分布的概率密度函数 ，期望所有灰度级出现概率相同。 Pp 从上图中可以看出在灰度变换的 和 区间内，象素点个数是不变的，因此有： 当 ，，略去下标 有 由于 ,， 则 ， 最终得到直方图均衡化的灰度变换函数为 它是原始图象灰度 的累积分布函数（CDF）。 Pp 对于数字图象离散情况，其直方图均衡化处理的计算步骤如下： 统计原始图象的直方图 ,是归一化的输入图象灰度级； 计算直方图累积分布曲线 3、用累积分布函数作变换函数进行图像灰度变换 根据计算得到的累积分布函数，建立输入图象与输出图象灰度级之间的对应关系，并将变换后灰度级恢复成原先数范围。 例子 8级灰度的均衡化 原象灰级 归一化灰级 () 第象素级象 素个数 变换后灰级 0 0/7=0 790 0.19 0.19 S1 1 1/7=0.1428 1023 0.25 0.44 S3 2 2/7=0.2856 850 0.21 0.65 S5 3 3/7=0.4285 656 0.16 0.81 S6 4 4/7=0.5714 329 0.08 0.89 S6 5 5/7=0.7142 245 0.06 0.95 S7 6 6/7=0.8571 122 0.03 0.98 S7 7 7/7=1 81 0.02 1 S7 Pp 概述：1）变换后直方图趋向平坦，灰级减少，灰度合并。 2）原始象零灰度级象素个数多于,变换后零灰度级消失，含有象素数多的几个灰级间隔被拉大了，压缩的只是象素数少的几个灰度级，实际视觉能够接收的信息量大大地增强了。 Pp 将输入图象灰度分布变换成规定一个期望的灰度分布直方图，为原图的灰度密度函数，为希望得到的灰度密度函数 首先分别对 ，作直方图均衡化处理则有： 经上述变换后的灰度及，其密度函数是相同的均匀密度，再借助于直方图均衡化结果作媒介，实现从到的转换。 Pp