数字图像处理PPT 第3章_图像直方图
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3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
计算图像信息量H (熵)
假设一幅数字图像的灰度范围为[0, L-1]，各灰度级像素出现的 概率为P0，P1，P2，…，PL-1，根据信息论可知，各灰度级像素具有 的信息量分别为：-log2P0，-log2P1，-log2P2，…,-log2PL-1。
则该幅图像的平均信息量（熵）为：
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
第3章 图像灰度直方图
内容： 灰度直方图的基本概念 灰度直方图的性质 灰度直方图的应用
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
原图像的直方图
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.2 灰度直方图的性质
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.2 灰度直方图的性质
一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图
L1
H Pi log 2 Pi i0
熵反映了图像信息丰富的程度，在图像编码处理中具有重要意义。
1. 有一胶片图象，在背景明亮的天空衬托 下，有一亮色屋顶的深色谷仓.
在下述各种情况下，试指出直 方图看起来将是什么样子：如果该图象被（a） 正确数字化；（b）数字化时增益调整过低； （c）数字化时增益调整过高；（d）数字化 时偏置过大；（e）数字化时偏置过小；（f） 数字化时增益和偏置均过大。假设0为暗， 255为亮。
3.3 灰度直方图的应用
用于判断图像量化是否恰当
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
用于确定图像二值化的阈值 0 f (x, y) T
g(x, y) 1 f (x, y) T
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
用于判断图像量化是否恰当 用于确定图像二值化的阈值 当物体部分的灰度值比其他部分灰度值大时，可利用 直方图统计图像中物体的面积 计算图像信息量H（熵）
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
用于判断图像量化是否恰当
数字化获取的图像应该利用全部可能的灰度级
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
用于确定图像二值化的阈值
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
3.1 图像灰度直方图的基本概念
灰度直方图的定义：
反映一幅图像中各灰度级与各灰度级像素出 现 的频率之间的关系。
灰度直方图的绘制： 以灰vi度 级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘 制频率同灰度级频率的关系图。
频率的计算：
vi
ni n
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.1 图像灰度直方图的基本概念
vi
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.1 图像灰度直方图的基本概念
vi
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
N5=5
i
12321212
N6=8
31231221
N7=5
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.2 灰度直方图的性质
只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素 的位置
一幅图像对应惟一的灰度直方图，反之不成立 一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为
3 图像灰度直方图
彩色图像的分波段直方图
vi
计算(1) [纵轴：相对数量] 该图像像元总数为8*8=64, i=[0,7]
v0=5/64
vi
01321321
v1=12/64
05762567
v2=18/64
16063512 26753650 32272416
v3=8/64 v4=1/64
22562760
用于确定图像二值化的阈值
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
统计图像中物体的面积
当物体部分的灰度值比其他部分灰度值大时，可利用 直方图统计图像中物体的面积
A nvi iT
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
2. 有一幅在灰色背景下的黑白足球的图 象，直方图如下所示。足球的直径为 230mm，求其象素间距。
[0 520 920 490 30 40 5910 24040 6050 80 20 80 440 960 420 0]
假定你有两张相隔八个月拍摄的一个病 人的胸部X光片。两张胶片上都显示有一个 小瘤子，该小瘤子也许是良性的，也许是 恶性的。小瘤的大小和密度在八个月期间 都发生了变化，但仅凭视觉检查，放射学 家不能肯定小瘤是变得更好或更坏了。下 面是每幅图象的包含有小瘤的一块小区域 的直方图。在胶片上，低灰度级代表黑色。 计算每张胶片上的小瘤的面积。
v5=5/64
i
12321212
v6=8/64
31231221
v7=5/64
计算(2) [纵轴：绝对数量] 该图像像元总数为8*8=64, i=[0,7]
N0=5
Ni
01321321
N1=12
05762567
N2=18
16063512 26753650 32272416
N3=8 N4=1
ຫໍສະໝຸດ Baidu
22562760
3.3 灰度直方图的应用
计算图像信息量H (熵)
假设一幅数字图像的灰度范围为[0, L-1]，各灰度级像素出现的 概率为P0，P1，P2，…，PL-1，根据信息论可知，各灰度级像素具有 的信息量分别为：-log2P0，-log2P1，-log2P2，…,-log2PL-1。
则该幅图像的平均信息量（熵）为：
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
第3章 图像灰度直方图
内容： 灰度直方图的基本概念 灰度直方图的性质 灰度直方图的应用
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
原图像的直方图
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.2 灰度直方图的性质
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.2 灰度直方图的性质
一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图
L1
H Pi log 2 Pi i0
熵反映了图像信息丰富的程度，在图像编码处理中具有重要意义。
1. 有一胶片图象，在背景明亮的天空衬托 下，有一亮色屋顶的深色谷仓.
在下述各种情况下，试指出直 方图看起来将是什么样子：如果该图象被（a） 正确数字化；（b）数字化时增益调整过低； （c）数字化时增益调整过高；（d）数字化 时偏置过大；（e）数字化时偏置过小；（f） 数字化时增益和偏置均过大。假设0为暗， 255为亮。
3.3 灰度直方图的应用
用于判断图像量化是否恰当
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
用于确定图像二值化的阈值 0 f (x, y) T
g(x, y) 1 f (x, y) T
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
用于判断图像量化是否恰当 用于确定图像二值化的阈值 当物体部分的灰度值比其他部分灰度值大时，可利用 直方图统计图像中物体的面积 计算图像信息量H（熵）
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
用于判断图像量化是否恰当
数字化获取的图像应该利用全部可能的灰度级
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
用于确定图像二值化的阈值
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
3.1 图像灰度直方图的基本概念
灰度直方图的定义：
反映一幅图像中各灰度级与各灰度级像素出 现 的频率之间的关系。
灰度直方图的绘制： 以灰vi度 级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘 制频率同灰度级频率的关系图。
频率的计算：
vi
ni n
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.1 图像灰度直方图的基本概念
vi
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.1 图像灰度直方图的基本概念
vi
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
N5=5
i
12321212
N6=8
31231221
N7=5
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.2 灰度直方图的性质
只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素 的位置
一幅图像对应惟一的灰度直方图，反之不成立 一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为
3 图像灰度直方图
彩色图像的分波段直方图
vi
计算(1) [纵轴：相对数量] 该图像像元总数为8*8=64, i=[0,7]
v0=5/64
vi
01321321
v1=12/64
05762567
v2=18/64
16063512 26753650 32272416
v3=8/64 v4=1/64
22562760
用于确定图像二值化的阈值
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
统计图像中物体的面积
当物体部分的灰度值比其他部分灰度值大时，可利用 直方图统计图像中物体的面积
A nvi iT
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
2. 有一幅在灰色背景下的黑白足球的图 象，直方图如下所示。足球的直径为 230mm，求其象素间距。
[0 520 920 490 30 40 5910 24040 6050 80 20 80 440 960 420 0]
假定你有两张相隔八个月拍摄的一个病 人的胸部X光片。两张胶片上都显示有一个 小瘤子，该小瘤子也许是良性的，也许是 恶性的。小瘤的大小和密度在八个月期间 都发生了变化，但仅凭视觉检查，放射学 家不能肯定小瘤是变得更好或更坏了。下 面是每幅图象的包含有小瘤的一块小区域 的直方图。在胶片上，低灰度级代表黑色。 计算每张胶片上的小瘤的面积。
v5=5/64
i
12321212
v6=8/64
31231221
v7=5/64
计算(2) [纵轴：绝对数量] 该图像像元总数为8*8=64, i=[0,7]
N0=5
Ni
01321321
N1=12
05762567
N2=18
16063512 26753650 32272416
N3=8 N4=1
ຫໍສະໝຸດ Baidu
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