數(shù)字圖像處理-空域增強.ppt

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1、空間域圖像增強基本概念圖像增強分為兩類：空間域增強：對圖像的像素直接處理頻率域增強：修改圖像的傅里葉變換（后面介紹）空間域增強：f(x,y)是原圖像，g(x,y)是處理后的圖像T是作用于f的操作，定義在(x,y)的鄰域空間域增強的簡化形式：r是f(x,y)在任意點(x,y)的灰度級s是g(x,y)在任意點(x,y)的灰度級基礎(chǔ)知識(變換）基本概念點運算代數(shù)運算直方圖運算點運算圖像鄰域內(nèi)的處理T最簡單的形式1×1鄰域，此時s=T（r）也叫點映射。對比度增強的灰度級變換函數(shù)常用的三種基本類型函數(shù)：線性的（正比，反比

2、）對數(shù)的（對數(shù)，反對數(shù)）冪次（n次冪，n次方根）1、反轉(zhuǎn)變換反轉(zhuǎn)變換：[0,L-1]為圖像的灰度級。作用：黑的變白，白的變黑。2、對數(shù)變換有時原圖的動態(tài)范圍太大，超出某些顯示設(shè)備的允許動態(tài)范圍，如直接使用原圖，則一部分細節(jié)可能丟失。解決辦法是對原圖進行灰度壓縮，如對數(shù)變換。2、對數(shù)變換圖a顯示了值為0-的傅里葉頻譜在一個8位的系統(tǒng)中顯示。圖b顯示了對數(shù)變換在8位系統(tǒng)中的顯示結(jié)果。3、冪次變換冪次變換：c和是正常數(shù)?提高灰度級，在正比函數(shù)上方，使圖像變亮?降低灰度級，在正比函數(shù)下方，使圖像變暗例：人體胸上部脊椎骨

3、折的核磁共振圖像γ<1提高灰度級，使圖像變亮。c=1,γ=0.6,0.4,0.3γ=0.4增強效果最好例：航空地面圖像γ>1降低灰度級，使圖像變暗c=1,γ=3,4,54、分段線性變換優(yōu)點：靈活、形式任意合成。缺點：需要更多的輸入（即需編程實現(xiàn)）。分段線性點運算公式灰度切割：提高特定范圍的灰度值。代數(shù)運算加減乘除:一幅圖像取反和另一幅圖像相乘代數(shù)運算——加法加法運算的定義C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)主要應(yīng)用舉例去除疊加性噪聲生成圖像疊加效果代數(shù)運算——加法去除疊加性噪聲對于原圖像f(x,y),有一個

4、噪聲圖i=1,2,...N其中：假設(shè)噪聲h(x,y)均值為0，且互不相關(guān)N個圖像的均值定義為：期望值E(g(x,y))=f(x,y)上述圖像均值將降低噪聲的影響去除疊加性噪聲——星系圖舉例噪聲圖像原圖N=8N=64N=16N=128去除疊加性噪聲——星系圖舉例原圖與均值圖像的差值圖像和直方圖差別越小，圖像越暗。均值減小，標準差減小像素個數(shù)灰度級代數(shù)運算——加法生成圖像疊加效果對于兩個圖像f(x,y)和h(x,y)的均值有：g(x,y)=1/2f(x,y)+1/2h(x,y)推廣這個公式為：g(x,y)=αf(x

5、,y)+βh(x,y)其中α+β=1可以得到各種圖像合成的效果，也可以用于兩張圖片的銜接代數(shù)運算——減法減法的定義C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)主要應(yīng)用舉例（1）顯示兩幅圖像的差異，檢測同一場景兩幅圖像之間的變化（2）去除不需要的疊加性圖案（3）圖像分割：如分割運動的車輛，減法去掉靜止部分，剩余的是運動元素和噪聲。檢測同一場景兩幅圖像之間的變化設(shè)：時間1的圖像為T1(x,y)，時間2的圖像為T2(x,y)g(x,y)=T2(x,y)-T1(x,y)去除不需要的疊加性圖案背景圖像b(x,y)，前景背景混

6、合圖像f(x,y)g(x,y)=f(x,y)–b(x,y)g(x,y)為去除了背景的圖像。減去背景b(x,y)疊加藍色背景例：電視制作的藍屏技術(shù)直方圖運算直方圖定義直方圖均衡化直方圖定義圖像直方圖的定義（1）一個灰度級在范圍[0，L-1]的數(shù)字圖像的直方圖是一個離散函數(shù)是圖像中灰度級為的像素個數(shù)。是第k個灰度級，k=0,1,2,…,L-1由于的增量是1，直方圖可表示為：即，圖像中不同灰度級像素出現(xiàn)的次數(shù)。直方圖定義圖像直方圖的定義（2）一個灰度級在范圍[0，L-1]的數(shù)字圖像的直方圖是一個離散函數(shù)是圖像的像素總

7、數(shù)是圖像中灰度級為的像素個數(shù)是第k個灰度級，k=0,1,2,…,L-1兩種圖像直方圖定義的比較其中，第二種定義：（1）使函數(shù)值正則化到[0,1]區(qū)間，成為實數(shù)函數(shù)。（2）函數(shù)值的范圍與像素的總數(shù)無關(guān)。（3）給出灰度級在圖像中出現(xiàn)的概率密度統(tǒng)計。直方圖定義圖像直方圖的定義舉例圖像與其直方圖直方圖均衡化希望一幅圖像的像素占有全部可能的灰度級且分布均勻，能夠具有高對比度。使用的方法是灰度級變換：s=T(r)基本思想是把原始圖的直方圖變換為均勻分布的形式，這樣就增加了像素灰度值的動態(tài)范圍，從而達到增強圖像整體對比度的效

8、果。直方圖均衡化目標直方圖均衡化直方圖均衡化s=T(r)0≤r≤1T(r)滿足下列兩個條件：（1）T(r)在區(qū)間0≤r≤1中為單值且單調(diào)遞增。（2）當0≤r≤1時,0≤T(r)≤1條件：（1）保證原圖各灰度級在變換后仍保持從黑到白（或從白到黑）的排列次序。（2）保證變換前后灰度值動態(tài)范圍的一致性。rjrj+?rsjsj+?s直方圖均衡化變換公式推導(dǎo)圖示直方圖均衡化對于離散值：已知變換函