DIPUM2E_Chapter03_翻译资料

翻译资料第三章强度变换和空间滤光前言空间域一词指的是图像平面本身，此类方法都是基于对图像中像素的直接控制。

本章我们将着重阐述2类重要的空间域处理方法：强度变换（又称灰度变换）和空间滤光。

后者有时亦被称为相邻处理或空间卷积。

接下来我们会详细说明在MATLAB模式下的这两类处理技术中的典型。

为了主题的一致，在本章的例子大部分与图像增强有关。

这很有助于引入空间处理，因为图像增强非常直观且具吸引力，尤其对于本领域的初学者而言。

正如你将会在本书中看到，然而，这些技术已大范围使用，并且活跃在数字图像处理的其他众多分支。

3.1 背景正如前段所指，空间域的技术直接对图像的像素进行操作。

本章所讨论的空间域处理记为以下表达式：g(x,y)=T[f(x,y)]其中f(x,y)是输入图像，g(x,y)是输出（已处理）图像，T是在点(x,y)的一个特定域上的对f的操作。

此外，T还可以对图片进行成组处理，例如K映像降噪处理的加法指令。

定义点(x,y)空间域的主要方法是以(x,y)为中心，画出一个正方形或矩形区域，如图3.1所示。

该区域的中心从一个像素移动到另一个像素，例如，在顶部，在左下角，当它移动的时候，它会包含不同的区域。

操作T适用于每个（X，Y），以产生在该位置上的输出,即g（x,y）。

只有在以（x，y）为中心邻近的像素可用于计算的g（x，y）。

本章余下的内容会用来讨论上述方程的不同实现。

虽然这个方程概念很简单，但在计算机上用MA TLAB实现时，要特别留意其数据类型和值范围。

3.2强度变换函数T变换的最简形式是图3.1中邻域的大小变为1X1(即单一像素)。

在这种情况下，g（x，y）的值只取决于这一点，同时T也变成了强度或灰度变换函数。

在涉及单色（即灰度）图像时，强度变换函数等于灰度变换函数。

当涉及到彩色图像时，“强度”用来表示在某色空间的彩色图像分量，第6章将会详述。

由于输出值只依赖于1个点的强度值，而不是一个邻域的点，强度变换函数经常简化为以下形式：s = T(r)其中r表示f的强度、s表示g的强度，二者同为坐标（x，y）的函数。

3.2.1灰度级调整函数灰度级变换函数是关于灰度图像强度变换的基本图像处理工具箱函数。

它的一正般语法为g = imadjust(f, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma)如图 3.2所示，这个函数映射了图像的强度值由F变为新值G的过程，即，从low_in 到high_in之间的值映射到了从low_out到high_out之间的值。

小于low_in及大于high_in的值是截断的，也就是说，小于low_in的值，其输出依然等于low_out，同样大于high_in的输入其输出依然等于high_out。

输入图像可以是8位的，16位的，16位整型的，单精度或双精度的，但是输出图像要与输入图像类型一致。

所有灰度级调整函数的输入，除f和γ以外，其值都应0和1之间，且独立于f类。

例如，f是8位的，灰度级就要乘以255，以确定实际值；同样，f是16位的，灰度级就要乘以65535。

[low_in high_in]或[low_out high_out]使用空矩阵([ ])，得到的默认值为[0 1]。

如果high_out 小于low_out，输出强度逆转。

参数γ指定强度值f映射到g的曲线的形状。

如果γ小于1，映射是偏重于高灰度的输出值，如图。

3.2（a）。

如果伽玛大于1，映射是偏重于低灰度的输出值。

如果它被省略，γ默认为1（线性映射）。

图3.3（a）是一张数字X光图像，女性，出现小病变；图3.3（b）是其负片图象，可通过使用以下命令获得>> g1 = imadjust(f, [0 1], [1 0]);这个过程，是以数码的方法获得底片——在一个大图内加强白色或灰色的细节，当光线暗时效果尤为明显。

请注意，看，现在要分析图3.3（b）中乳房组织是何其容易。

图像的负片也可通过工具箱中的反色功能来实现：>> g = imcomplement(f)图3.3（c）是使用该命令的结果>> g2 = imadjust(f, [0.5 0.75], [0 1]);扩大了灰度区间，从[0.5,0.75]到整个[0，1]区间。

这种方法通常用来突出强度带。

最后，使用命令>> g3 = imadjust(f, [ ], [ ], 2);P68通过灰度低端的压缩和高端的扩大得[图 3.3（d）]，类似于图3.3（c）（但更灰色调）。

3.2.3 对数和对比度拉伸变换对数和对比度拉伸变换是动态范围操作的基本工具。

对数转换使用如下表达式g = c*log(1 + f)其中c是一个常数，f是浮点数。

这个转变函数的形状类似于伽玛曲线（图3.2（a））——低值设置在0处，高值设置在1处。

然而，请注意，该伽玛曲线的形状是可变的，但对数函数的形状是固定的。

P69使用对数变换的主要原则之一是压缩动态范围。

例如，傅立叶谱（会在第4章提及）值的范围通常在[0，106]或更高。

在一个线性8位显示器上，以高谱值的信号为主，就会失去光谱中由低强度值所产生的视觉细节。

通过计算对数，压缩动态范围，例如，106，减少到大约14，这更具操作性。

当对数变换时，我们都希望得到的是从压缩值返回到显示器的完整范围。

对于8位，是最简单的方法是在MATLAB中输入语句>> gs = im2uint8(mat2gray(g));使用mat2gray使值范围变为[0，1]、使用im2uint8使值范围变为[0，255]。

接下去，我们会在3.2.3节中讨论一个定标函数，它能自动检测输入类型并进行相应的转换。

图3.4（a）中所示函数被称为对比拉伸变换函数，因为它可以把小范围的输入域变成大范围的输出域，这就是所谓的拉伸。

同样，它把大于m的输入值归纳为一个一定的输出范围，即图片中的深色部分，其结果是高对比度的图像。

事实上，如图3.4（b ）所示，输出的是一个二进制图像。

这有限函数称为阈值函数，正如我们在第11章所讨论的那样，这是一个简单的用于图像分割的工具。

使用在本节开头介绍的符号，图3.4（a）中的函数有如下形式其中r表示输入图像的的强度，S是在输出图像的相应强度值，E控制函数的斜率。

这个方程在MATLAB中用浮点实现的形式为：g = 1./(1 + (m./f).^E)P70如果f有任何0值，须注意高清晰图形文件的使用（见表2.10），以防止溢出。

当使用这种类型的变换时，因为g的值只能为1，所以输出值不能超过[0，1]这个范围。

图3.4（a）的E值为20。

图3.5（a）是值范围在0到106的傅立叶谱显示在一个8位线性的显示系统。

图3.5（b）显示的是使用命令所得结果，对原有形象的视觉改善是显而易见的。

>> g = im2uint8(mat2gray(log(1 + double(f))));>> imshow(g)3.2.3强度转换方面实用的M-函数在本节中，我们开发了两个自定义的M-函数，它们能综合前三个部分中所介绍的强度变换的不同方面。

我们展示一段代码用以描述错误检查的过程，从而引出MATLAB函数的构造方法。

这些方法使函数们能够处理可变数据的输入和输出，同时也引出在本书中通用的代码格式。

自此，新M-函数的详细代码不会再被详细讨论，除非需要说明具体的编程结构，或说明新MATLAB和图像处理工具箱的使用功能，或审查早些时候引入的概念。

否则，只有函数语法方面的解释，函数的代码在附录C上。

另外，为了把精力集中在本书所提及的其余开发功能的基本结构上，这是我们最后一次说明错误检查的广泛使用。

接下来的程序是典型的在MATLAB中编译的错误处理程序。

P71可变数据的输入/输出处理为了检查输入到M函数的参数个数，我们使用输入宗量数函数（function nargin），n = nargin该函数返回实际输入M函数的参数个数。

同样，输出宗量数函数（function nargout）用于连接M函数的输出。

语法是：n = nargout举例来说，假设我们执行下面的M-函数，并在提示符下，键入：>> T = testhv(4, 5);在函数主体使用nargin函数将返回一个2，而使用nargout函数将返回1。

函数nargchk可用于M-函数的主体，以检查参数的个数是否正确。

语法如下，msg = nargchk(low, high, number)如果输入参数个数小于最少输入参数个数或大于最多输入参数个数，这个函数将提示参数不足或过多。

如果数量在最低值和最高值之间（包含最低和最高值），nargchk将返回空矩阵。

一个nargchk的常见用途是通过检测输入参数的个数来阻止函数的错误执行。

实际输入参数的个数是由nargin函数决定的。

举例来说，请阅读以下代码段：function G = testhv2(x, y, z)...error(nargchk(2, 3, nargin));...Typing>> testhv2(6);只有一个输入参数会产生错误没有足够的输入参数。

程序执行将终止。

P72能够编写输入/输出参数个数可变的函数是有用的。

为此，我们使用变量varargin和varargout。

在声明中，varargin和varargout必须小写。

例如function [m, n] = testhv3(varargin)testhv3.m函数允许可变数量的输入，function [varargout] = testhv4(m, n, p)数量不定的输出将从testhv4函数中返回。

比如说，如果函数testhv3有一个固定的输入参数x，之后是数目不定的参数，那么使用如下语句，function [m, n] = testhv3(x, varargin)调用函数时，varargin变量将从第2个参数起被使用。

varargout用法同。

函数允许输入和输出参数的个数都是可变的。

当varargin是一个函数的输入参数时，MATLAB将其设置到一个单元阵列中（见第2.10.7节），其中包含由用户提供的参数。

由于varargin是一个单元阵列，所以它允许调用函数的输入为各种类型。

例如，想象一下，我们假设的testhv3函数是这样一种函数，它完全接受各种输入类型，如下语法亦正确>> [m, n] = testhv3(f, [0 0.5 1.5], A, 'label');其中f是一个图像，下一个参数是一个长度为3的行向量，A是一个矩阵，'label是一个字符串。

这是一个强大的功能，可用于简化各种不同类型输入函数的结构。