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第5章-图像增强.ppt

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第5章-图像增强.ppt
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数字图像处理,测绘工程学院,图像增强的点运算图像的空间域平滑图像的空间域锐化图像的频率域增强彩色增强技术图像的代数运算,第五章 图像增强,图像增强定义: 将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些关注的特征,抑制非关注的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果的图像处理方法。,图像增强的目的: 1)采用一系列技术去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和处理的形式。例如采用一系列技术有选择地突出某些感兴趣的信息,同时抑制一些不需要的信息,提高图像的使用价值。,结果:改善后的图像不一定逼近原图像,前提:不考虑图像降质的原因,3.图像增强处理最大的困难-增强后图像质量的好坏主要依靠人的主观视觉来评定,也就是说,难以定量描述。,注意:,1.图像增强处理并不能增加原始图像的信息,其结果只能增强对某种信息的辨别能力,而这种处理肯定会损失一些其它信息。,2.强调根据具体应用而言,更“好”,更“有用”的视觉效果图像。,内 容,5.1 图像增强的点运算,输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关,点处理的计算表达式:,点运算主要以图像的灰度直方图作为分析处理的依据。,基于点运算的增强灰度变换直方图修正法,一、灰度变换灰度变换可调整图像的灰度动态范围或图像对比度,是图像增强的重要手段之一。,按照变换函数的不同,分为线性变换和非线性变换。不同形式,得到不同的效果。,1.线性变换令图像f(i,j)的灰度范围为[a,b],线性变换后图像g(i,j)的范围为[a´,b´],如图。 g(i,j)与f(i,j)之间的关系式为:,若 ,则影像被拉伸,亮度范围扩大;若 ,影像被压缩,亮度范围缩小;对于a与b,是取在影像亮度值的全部或部分,偏亮或偏暗处,均可根据对影像显示效果的需要而人为地设定。,通过调整参数 ,即改变变换直线的形态,可以产生不同的变换效果。,在曝光不足或过度的情况下,图像灰度可能会局限在一个很小的范围内。这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没有灰度层次的图像。采用线性变换对图像每一个像素灰度作线性拉伸,有效地改善图像视觉效果。,2.分段线性变换 为了突出感兴趣目标所在的灰度区间,相对抑制那些不感兴趣的灰度区间,可采用分段线性变换。 设原图像f(x,y)在[0,Mf],感兴趣目标的灰度范围在[a,b],欲使其灰度范围拉伸到[c,d],对应分段线性变换表达式:,通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率,可对任一灰度区间进行拉伸或压缩。,原图,线性变换法,分段线性变换法,3.非线性灰度变换当用某些非线性函数如对数函数、指数函数等,作为映射函数时,可实现图像灰度的非线性变换。 ①对数变换 对数变换的一般表达式为,效果:较大的扩展图像的低灰度区,同时压缩高灰度区,a,b,c参数调整曲线的位置和形状,②指数变换 指数变换的一般表达式:,参数a,b,c用来调整曲线的位置和形状。,效果:较大的扩展图像的高灰度区,压缩低灰度区,二、直方图修正法灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率间的关系,它能描述该图像的概貌。采用直方图修正后可以使图像的灰度间距拉开或使灰度均匀分布,从而增大反差,使图像细节清晰,达到图像增强的目的。直方图修正法包括:直方图均衡化直方图规定化,1.直方图均衡化概念 将原图像通过某种变换,得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像。,,直方图均衡化,从人眼视觉特性考虑,一幅图像的灰度直方图如果是均匀分布的,感觉上该图像比较协调。,直方图均衡化的变换函数原图像直方图累积分布函数,,原始图像 原图像的累积直方图,直方图均衡化的效果 各灰度级出现的频率近似相等; 原图像上频率小的灰度级被合并,实现压缩;频率高的灰度级被拉伸,因此可以使亮度集中于中部的图像得到改善,增强图像上面积地物与周围地物的反差。,对于数字图像而言,均衡化后的灰度级sk可直接由原图像的直方图计算出。,例:假定有一幅总像素为n=64×64的图像,灰度级数为8,各灰度级分布见下表,对其均衡化。计算过程如下:,思考:若在原图像一行上连续8个像素的灰度值分别为:0、1、2、3、4、5、6、7,则均衡化后,他们的灰度值为多少?,原图像的直方图,均衡后图像的直方图,直方图均衡化后的图像每个灰度级的像元频率,理论上应相等,直方图形态应为理想的直线。实际上均衡化后的直方图呈现参差不齐的外形,这是由于图像是离散函数,各灰度级可能的像元个数有限造成的。,直方图均衡化示例,这种方法对于对比度较弱的图像进行处理很有效。,2.直方图规定化(直方图匹配)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:使原图像灰度直方图变
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