第3章灰度变换与空间滤波 69 图3.10(a)显示了一个用于对比度拉伸的典型变换。点(G,)和点(，52)的位置控制变换函数的 形状。如果万=5且与=52，则变换为一线性函数，将产生一个没有变化的灰度级。若万=2，=0 且马2=L-1,则变换变为阀值处理函数，并产生一幅二值图像，如图326)所示。(G,)和(2，一 的中间值产生输出图像的不同程度的灰度级扩展，从而来影响输出图像的对比度。一般情况下，假设 ”≤且5，≤，函数是单值的且单调递增的。这一条件保持了灰度级的次序，从而避免了在处理后的 图像中产生人为的灰度错误。 L-1 3L4 r.s） L/2 -T) 1/4L./23L./4L. 输入灰度级r a b c d 图3.10对比度拉伸：(a)变换函数的形式；(b)低对比度图像：(C)对比度拉伸的结果；(d阀值处理 的结果（原图像由位于堪培拉的澳大利亚国立大学生物科学研究院的Roger Heady博士提供） 图3.10()显示了一幅8比特低对比度图像。图3.10（）显示了对比拉伸后的效果得到该效果的参 设置如下：(G,)=(m,0)且(，2)=（心，L-1),其中r和r分别表示图像中的最小灰度级和最 大灰度级。因此，变换函数把灰度级由其原范围线性地拉伸至整个范围0.L-】。最后，图3.10()显示 了使用前面定义的(，s)=(m0)和(，52)=(m,L-1)的阔值处理函数后的结果，其中，m是图像的平 均灰度级。作为这些结果的基础的原图像是电子显微镜扫描的放大约700倍的花粉图像 灰度级分层 突出图像中特定灰度范围的亮度通常是重要的，其应用包括增强特征，如卫星图像中大量的水 和X射线图像中的缺陷。通常称之为灰度级分层的处理可以有许多方法实现，但是它们中的大多数 是两种基本方法的变形。 一种方法是将感兴趣范围内的所有灰度值显示为一个值（譬如“白色”），而 将其他灰度值显示为另一个值（譬如“黑色”）。如图3.11(a)所示，该变换产生了一幅二值图像。第 二种方法以图3.11(6)所示的变换为基础，使感兴趣范围的灰度变亮（或变暗），而保持图像中的其他 灰度级不变。 a b L-I -1P 图3.山(a这一变换突出了范围[A,B刷内的灰度，而将所有其他灰度降低到了一个更低 的级别：(6)这一变换突出了范周[A,B)内的灰度，而保持所有其他灰度级不变