第四章图像增强 图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果 或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。 图像增强方法从增强的作用域出发,可分为空间域 增强和频率域增强两种 空间域增强是直接对图像各像素进行处理: 频率域增强是对图像经傅立叶变换后的频谱成分进 行处理,然后逆傅立叶变换获得所需的图像
第四章 图像增强 图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果, 或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。 图像增强方法从增强的作用域出发，可分为空间域 增强和频率域增强两种。 空间域增强是直接对图像各像素进行处理； 频率域增强是对图像经傅立叶变换后的频谱成分进 行处理，然后逆傅立叶变换获得所需的图像
讲解内容 目的 灰度变换 1.熟悉并掌握本章基本概 点运算直方图修正法均衡化 念、空间域图像增强的原 规定化 空间域 局部统计法 理、方法及其特点; 局部运章图像平滑 图像锐化 2.了解频率域图像增强的 图像增强 高通滤波 方法及其实现过程; 频率域低通滤波 同态滤波增强 3.重点掌握直方图修正方 假彩色增强 法、特点及其应用;空间 彩色增强{伪彩色增强 域平滑、锐化和彩色增强 彩色变换及应用 图像的代数运算 技术
讲解内容 图像的代数运算 彩色变换及应用 伪彩色增强 假彩色增强 彩色增强 同态滤波增强 低通滤波 高通滤波 频率域 图像锐化 图像平滑 局部运算 局部统计法 规定化 均衡化 直方图修正法 灰度变换 点运算 空间域 图像增强 目的 1. 熟悉并掌握本章基本概 念、空间域图像增强的原 理、方法及其特点； 2. 了解频率域图像增强的 方法及其实现过程； 3.重点掌握直方图修正方 法、特点及其应用；空间 域平滑、锐化和彩色增强 技术
4.1图像增强的点运算 4.1.2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 1.线性变换 令图像(i,的灰度范围为ab], 线性变换后图像g(i,)的范围为[a'b 如图,g(i,n与fi,之间的关系式为 fi f b (,八)=ob-d, (f(,1)-a) 4.1-5 图4.1.1线性变换示意图 b-a
4.1图像增强的点运算 4.1.2 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。 ( , ) ( ( , ) − ) (4.1− 5) − − = + f i j a b a b a g i j a 黑 白 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：
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。 下图是对曝光不足的图像采用线性变换对图像每 个像素灰度作线性拉伸。可有效地改善图像视觉效果
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。 下图是对曝光不足的图像采用线性变换对图像每一 个像素灰度作线性拉伸。可有效地改善图像视觉效果
2.分段线性变换 g(x 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xy)在[0,M感 兴趣目标的灰度范围在[a,b1,欲 使其灰度范围拉伸到[c,d],则对 应的分段线性变换表达式为c 9 Me f(r, y) (claf(, y) 0sf(r,y)<a gxy)={【d-c)(b-o)(x;y)-d+ca≤f(xy<b (Mg-d)(Mr-b)f(x,y)-b+db≤f(x,y)≤M 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
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],则对 应的分段线性变换表达式为 − − − + − − − + = g f M f M d M b f x y b d b f x y d c b a f x y a c a f x y b c a f x y f x y a g x y [( )/ ( )][ ( , ) ] ( , ) [( )/ ( )][ ( , ) ] ( , ) ( / ) ( , ) 0 ( , ) ( , ) 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
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 (,)=a+ [G+ (41-7) bIn c 这里ab,C是为了调整曲线 的位置和形状而引入的参数。 希望对图像的低灰度区较 大的拉伸而对高灰度区压缩 时,可采用这种变换,它能 f(i,) 使图像灰度分布与人的视觉 特性相匹配
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 (4.1 7) ln ln ( , ) 1 ( , ) − + = + b c f i j g i j a 这里a,b,c是为了调整曲线 的位置和形状而引入的参数。 当希望对图像的低灰度区较 大的拉伸而对高灰度区压缩 时，可采用这种变换，它能 使图像灰度分布与人的视觉 特性相匹配。 f (i,j) g(i,j)
②指数变换 指数变换的一般表达式为 g)=b0-1 这里参数a,b,c用来调整曲线的位置和形状。这种变 换能对图像的高灰度区给予较大的拉伸。 f(i,i
②指数变换 指数变换的一般表达式为 这里参数a,b,c用来调整曲线的位置和形状。这种变 换能对图像的高灰度区给予较大的拉伸。 ( , ) 1 (4.1 8) ( , ) = − − c f i j −a g i j b g (i,j) f (i,j)
4.1.3直方图修整法 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。通过修改直方图的方法 增强图像是一种实用而有效的处理技术。 直方图修整法包括直方图均衡化及直方图规定化两类 直方图均衡化 直方图均衡化是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的方法 直方图均衡化
4.1.3 直方图修整法 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。通过修改直方图的方法 增强图像是一种实用而有效的处理技术。 直方图修整法包括直方图均衡化及直方图规定化两类。 1.直方图均衡化 直方图均衡化是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的方法。 直方图均衡化
下面先讨论连续变化图像的均衡化问题,然后推广 到离散的数字图像上。 设r和s分别表示归一化了的原图像灰度和经直方图 修正后的图像灰度。即 O<rs< (4.1-9) 在[0,1]区间内的任一个r值,都可产生一个s值,且 S=7(r) (4.1-10 T(r)作为变换函数,满足下列条件: ①在0≤r≤1内为单调递增函数,保证灰度级从黑到 白的次序不变; ②在0≤r≤1内,有0≤T(r)≤1,确保映射后的像素 灰度在允许的范围内
下面先讨论连续变化图像的均衡化问题，然后推广 到离散的数字图像上。 设r和s分别表示归一化了的原图像灰度和经直方图 修正后的图像灰度。即 （4.1-9） 在[0,1]区间内的任一个r值，都可产生一个s值，且 (4.1-10) 0 r,s 1 s = T(r) T(r)作为变换函数，满足下列条件： ①在0≤r≤1内为单调递增函数，保证灰度级从黑到 白的次序不变； ②在0≤r≤1内，有0≤T(r)≤1，确保映射后的像素 灰度在允许的范围内