《03第四章图像增强(1-2节)点运算》精选课件.ppt

第四章 图像增强 ?图像增强的目的: (1)采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度； (2)将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。 ?不以图像保真度为原则 ?有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。 4.1 图像增强的点运算 4.1 图像增强的点运算 4.1 图像增强的点运算 4.1 图像增强的点运算 4.1 图像增强的点运算 4.1 图像增强的点运算 4.1 图像增强的点运算 4.1 图像增强的点运算 4.1 图像增强的点运算 4.1 图像增强的点运算 4.1 图像增强的点运算 4.1 图像增强的点运算 4.1 图像增强的点运算 4.1 图像增强的点运算 4.1 图像增强的点运算 作业 步骤1 在网上查找图像lena.gif 或图像girl.gif等，调入matlab并显示； 步骤2 在图像lena.gif 和图像girl.gif 的数据上进行加、减、乘、除一个常数，观察计算结果； 步骤3 利用imcrop 函数对图像lena.gif 的头部进行剪裁，然后显示剪裁的结果。 原图像及直方图 均衡后的图像及直方图 图像的反差大了，细节清楚了 在直方图中的表现是直方图灰度范围窄且集中在低灰度值区域。 现在直方图占据了整个图像灰度值的允许范围，增加了图像的动态范围。 原图较暗且动态范围小 4.1.3 直方图修正法 直方图均衡化实例 直方图均衡化 4.1.3 直方图修正法 直方图均衡化实质上是减少图像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像细节比较重要，则需采用局部区域直方图均衡。 ? 4.1.3 直方图修正法 (课堂作业)一幅图像共有8个灰度级，每一灰度级 概率分布如下表所示，要求对其进行直方图均衡 化处理，并画出均衡化后的图像的直方图。 0.01 0.02 0.06 0.09 0.12 0.17 0.24 0.29 Pr（rk） r7 r6 r5 r4 r3 r2 r1 r0 rk S k P s (S k ) 1/7 2/7 3/7 4/7 5/7 6/7 0 1 0.29 0.24 0.17 0.21 0.09 4.1.3 直方图修正法 2.直方图规定化 在某些情况下，并不一定需要具有均匀直方图的图像，有时需要具有特定的直方图的图像，以便能够增强图像中某些灰度级。直方图规定化方法就是针对上述思想提出来的。直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正的增强方法。 可见，它是对直方图均衡化处理的一种有效的扩展。直方图均衡化处理是直方图规定化的一个特例。 4.1.3 直方图修正法 (A)原图象直方图 (B)规定直方图 (C) 变换函数 (D)规定化后图象直方图 图4.1.5 直方图规定化 4.1.3 直方图修正法 图(C)、(c)是将图像(A)按图(b)的直方图进行规定化得到的结果及其直方图。通过对比可以看出图(C)的对比度同图（B)接近一致，对应的直方图形状差异也不大。这样有利于影像融合处理，保证融合影像光谱特性变化小。 4.1.3 直方图修正法 图4.1.6 两幅图像直方图匹配的示意图 (a)是直方图匹配前的镶嵌结果，中间有明显的接缝， (b)是直方图匹配后的镶嵌图像，中间的接缝已经消失， 直方图规定化处理实例 原图像 原图像的直方图 规定直方图 输出图像 输出图像的直方图 直方图中高灰度值一边更密集 由于规定的直方图在高灰度区值较大，所以变换的结果比均衡化更亮 * * 在图像处理中，点运算是一种简单而又很重要的技术。 对于一幅输入图像，经过点运算将产生一幅输出图像，输出图像上每个像素的灰度值仅由相应输入像素的值决定。 主要处理方法 灰度级校正 灰度变换 直方图修正 4.1.1 灰度级校正 灰度级校正的目的: 在成像过程中，扫描系统、光电转换系统中的很多因素，如光照强弱、感光部件灵敏度、光学系统不均匀性、元器件特性不稳定等均可造成图像亮度分布的不均匀，导致某些部分亮．某些部分暗。 灰度级校正就是在图像采集系统中对图像像素进行修正，使整幅图像成像均匀。 4.1.1 灰度级校正 灰度级校正的过程: 令理想输入