数字图像处理4前.ppt

数字图像处理; 图像增强概述 空间域单点增强 3. 平滑 4. 锐化;4.1 图像增强概述 ;首要目标: 处理图像，使其比原始图像更适合于特定应用。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。 增强的结果 只是靠人的主观感觉加以评价。;增强的方法 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。 因应用不同而不同的；图像增强方法只能有选择地使用。;4.1.2 图像增强研究的内容 ;4.2 空间域单点增强;对于一幅输入图像，经过点运算将产生一幅输出图像。输出图像上每个像素的灰度值仅由相应输入像素的灰度值决定，而与像素点所在的位置无关。 典型的点运算： 对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。;在成像过程中，如光照的强弱、感光部件的灵敏度、光学系统的不均匀性、元器件特性的不稳定等均可引起图像亮度分布的不均匀。 灰度级校正 在图像采集系统中对图像像素进行逐点修正，使得整幅图像能够均匀成像。 ; 设理想真实的图像为 ，实际获得的含噪声的图像为 ，则有 （4.1） 是使理想图像发生畸变的比例因子。 知道了 ，就可以求出不失真图像。 标定系统失真系数的方法 采用一幅灰度级为常数C的图像成像，若经成像系统的实际输出为 ，则有 （4.2） ;可得比例因子： 可得实际图像g(i,j)经校正后所恢复的原始图像 乘了一个系数C/ gc(i,j) ，校正后可能出现“溢出”现象 灰度级值可能超过某些记录器件或显示设备输入信号的动态范围 需再作适当的灰度变换，最后对变换后的图像进行量化。 ;灰度变换的目的 可使图像动态范围增大，图像对比度扩展； 使图像变得清晰以及图像上的特征变得明显。;; 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。;; 对灰度区间[a,b]进行了线性拉伸，而灰度区间[0,a]和[b,Mf]则被压缩。 仔细调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可以对图像的任一灰度区间进行拉伸或压缩 。; 【例4.1 】在MATLAB环境中，采用图像线性变换进行图像增强。应用MATLAB的函数imadjust将图像0.3×255~0.7×255灰度之间的值通过线性变换映射到0~255之间。 解：分别取：a＝0.3×255，b＝0.7×255， a’=0，b’=255。;A=imread(pout.tif); %读入图像 imshow(A); %显示图像 figure,imhist(A); %显示图像的直方图 J1=imadjust(A,[0.3 0.7],[]); %函数将图像在0.3*255~0.7*255灰度之间的值通过线性变换映射到0~255之间 figure,imshow(J1); %输出图像效果图 figure,imhist(J1) %输出图像的直方图 ;非线性灰度变换 当用某些非线性函数如对数、指数函数等作为映射函数时，可实现灰度的非线性变换。 对数变换的一般表达式为：;灰度直方图： 灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级像素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来增强图像是一种实用而有效的处理技术。;灰度直方图描述了图像的概貌。 直方图变换后可使图像的灰度间距拉开或使灰度分布均匀，从而增大对比度，使图像细节清晰，达到增强的目的。 直方图变换有: 直方图均衡化及直方图规定化两类。;直方图均衡化 通过对原图像进行某种变换，使得图像的直方图变为均匀分布的直方图。 对于灰度级连续的灰度图像：当变换函数是原图像直方图累积分布函数时，能达到直方图均衡化的目的。 对于离散的图像，用频率来代替概率 。; 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 （4.8） 在[0,