第四章点处理(字图象处理).ppt

作业 1.设某个图像为 试计算该图像的灰度直方图 2.已知一幅图像为 计算对比度并进行如下处理 （1）线性对比度展宽，要求展宽后的对比度大于原图像的对比度。 （2）对其进行非线性动态范围调整，并计算调整后的图像对比度。 （3）对其进行直方图均衡化处理，并计算处理后的图像对比度。 （4）比较以上三种方法对图像的处理效果。（从对比度的角度） t1=0.667*[0:96]; t2=2*[97:160]-128; t3=0.6632*[161:255]+85.8947; T=uint8(floor([t1 t2 t3])); plot([0:255],T,.),axis tight b3=T(q);imshow(b3) 动态范围调整动态范围调整的思路 动态范围调整思路： 通过动态范围的压缩可以将所关心部分的灰度级的变化范围扩大。 动态范围调整方法分为以下两种： 1）线性动态范围调整 2）非线性动态范围调整 1）线性动态范围调整基本思路 通过把原图中“不太黑”的像素也变成黑，把原图中“不太白”的相素也变成白的方式，来压缩动态范围，使新的图像中，关心部分的对比度可以展宽。 如下图所示，将原来[0,255]范围内的亮暗变化，压缩到[a,b]范围内。 黑 白 a b 0 255 线性动态范围调整效果示例 按照上面的设计思路，可以得到新图与原图的对应关系如下。 可以看到，线性动态范围调整的影射关系与灰级窗的相同。 黑 白 a b 0 255 255 a b f g 255 (i,j) (i,j) 线性动态范围调整例题 1 3 9 9 8 2 1 3 7 3 3 6 0 6 4 6 8 2 0 5 2 9 2 6 0 黑：0 2 白：9 7 0 3 9 9 9 0 0 3 9 3 3 6 0 6 4 6 9 0 0 5 0 9 0 6 0 0 2 9 9 9 0 0 2 9 2 2 7 0 7 4 7 9 0 0 5 0 9 0 7 0 将[2,7]转换到[0,9] 作用：进行亮暗限幅 g(i,j)=9/5*f(i,j)-18/5 C=16.9211 C=26.2895 2）非线性动态范围调整 —— 原理 提出非线性动态范围调整，是因为线性动态范围调整的分段线性影射不够光滑。 非线性动态范围调整，要求可以用光滑的曲线来实现。 考虑到人眼对视觉信号的处理过程中，有一个近似对数算子的环节，因此，可采用对数运算来实现非线性动态范围调整。 非线性动态范围调整示例 非线性动态范围调整实现方法 设原图为[f(i,j)]，处理后的图像为[g(i,j)]， 则影射关系为： 非线性动态范围调整例题 1 3 9 9 8 2 1 3 7 3 3 6 0 6 4 6 8 2 0 5 2 9 2 6 0 3 5 9 9 9 4 3 5 8 5 5 8 0 8 6 8 9 4 0 7 4 9 4 8 0 g(i,j)=9*log(f(i,j)+1) 作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。 C=16.9211 C=18.7632 此处γ对图像显示结果的影响。 t=imread(tire.tif); th=imadjust(t,[],[],0.5); imshow(t),figure,imshow(th) 原图 γ=0.5 th=imadjust(t,[],[],2); imshow(t),figure,imshow(th) γ=2 原图 th=histpwl(t,[0 .25 .5 .75 1],[0 .75 .25 .5 1]); imshow(th); figure,plot(t,th,.),axis tight 四.直方图均衡化方法 直方图均衡方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。 直方图均衡化的效果 1. 求灰度直方图 设f、g分别为原图像和处理后的图像。 求出原图f的灰度直方图，设为h。 显然，在[0,255]范围内量化时，h是一个256维的向量。 例 1 3 9 9 8 2 1 3 7 3 3 6 0 6 4 6 8 2 0 5 2 9 2 6 0 f 注：这里为了描述方便起见，设灰度级的分布范围为[0,9]。 2. 计算灰度分布概率 1) 求出图像f的总体像素个数 Nf = m*n (m,n分别为图像的长和宽） 2) 计算每个灰度级的像素个数在整个 图像中所占的百分比。 hs(i)=h(i)/Nf (i=0,1,…,255) 例 hs=h/25 =[0.12, 0.08, 0.16, 0.16, 0.04, 0.04,