4-1、图像增强之灰度变换和彩色增强

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遥感图像增强实验报告

遥感图像增强实验报告1. 实验目的和内容实验目的：（1）遥感图像的空间域增强：通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像，是图像增强技术的基本组成部分，包括点运算和邻域运算。

（2）遥感图像的频率域增强：通过对频率域的调整对遥感图像进行平滑和锐化，平滑主要是保留图像的低频部分抑制高频部分，锐化则保留图像的高频部分而削弱低频部分。

（3）遥感图像的彩色增强：将黑白图像转换成彩色图像，使地物的差别易于分辨，突出图像的有用信息，从而提高对图像的解译和分析能力。

实验内容：（1）遥感图像的空间域增强：点运算—直方图均衡化、灰度拉伸、任意拉伸，邻域运算—图像平滑、图像锐化。

（2）遥感图像的频率域增强：定义FFT，反向FFT，再进行对比。

（3）遥感图像的彩色增强：多波段影像—彩色合成、单波段影像—伪彩色增强、色彩空间变换、遥感数据融合。

2. 图像处理方法和流程A.遥感图像的空间域增强1.直方图均衡化(1)在主窗口中打开can_tmr.img文件。

(2)以gray形式显示一个波段。

(3)Display窗口>enhance>equalization2.灰度拉伸(1)Display窗口>enhance>interactive stretching(2)弹出的对话框>stretch_type>linear(3)在STRETCH对应的两个文本框中输入需要拉伸的范围，然后单击对话框上的APPLY按钮，图像显示为线性拉伸后的效果。

3.任意拉伸（1）弹出的对话框>stretch_type>Arbitary，在output histogram中单击绘制直方图，右键结束（2）点击apply，结果如图所示4.图像平滑（1）均值平滑，在主窗口中打开can_tmr.img文件。

主窗口>enhance>filter>smooth[3*3]。

结果如图所示（2）中值平滑，在主窗口中打开can_tmr.img文件。

数字图像处理要点简述详述

第一.二章.采样，量化，数字图像的表示基本的数字图像处理系统系统的层次结构I 应用程序 I 开发工具操作系统设备驱动程序I硬件I图像处理的主要任务：图像获取与数字化图像增强图像恢复图像重建图像变换图像编码与压缩图像分割特点：(1) 处理精度高。

(2) 重现性能好。

(3) 灵活性髙1•图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化2. 在数字图像领域，将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成3. 为便于数字存储和计算机处理可以通过数模转换(A/D)将连续图像变为数字图像。

4•数字化包括取样和量化两个过程：取样：对空间连续坐标(x,y)的离散化量化：幅值f(x,y)的离散化(使连续信号的幅度用有限级的数码表示的过程。

)5.数字化图像所需的主要硬件：♦采样孔、图像扫描机构、光传感器、量化器、输岀存储体6•取样和量化的结果是一个矩阵 7.其中矩阵中的每个元素代表一个邃塞8•存储一幅图像的数据量又空间分辨率和幅度分辨率决定 9•灵敏度、分辨率、信噪比是三大指标第三章，傅里叶变换，DCT变换，WHT•余弦型变换：•傅里叶变换(DFT)和余弦变换(DCT)O•方波型变换：•沃尔什•哈达玛变换(DWT)1•二维连续傅里叶正反变换:F(u,v)= I f f(x.y)eJ_oc J_ocf g y)= \f F(u, v)ej27r(nA+vv)dwdvJ —oo J —oo二维离散傅里叶变换：M — 1 N — I=乏疋 Fgg 宀SS)if=o v=O。

F(u, v)即为f (x, y)的频谱。

频谱的直流成分说明在频谱原点的傅里叶变换尸(0,0)等于图像的平均灰度级卷积定理：/(x,y)*^(x, y)= ss /O, n)g(x 一 m, y~n)/?/=() n=02•二维离散余弦变换(DCT)一维离散余弦变换：EO)=%)岳gfg 芈严其中 c®=怜 ""DCT 逆变换为F(u.v)=1~MN A =0 y=02 A r -1/(«)=咅 C(0) + \1三工 F (gsn(2n +1)« ~~2N3•—维沃尔什变换核g （W ）：1 X_JL£（乂申）=丄口（一 1）®（”）為一】一心）＜N i=o• 厂、Cn 7V--1 ^T-l码3》=卡吝 /G 〉耳(—1)635—一 3«JC> =牙中 O )n (—O务i二维：•正变换: 1 N —l. N —!■H —1护(“*) = —X X /X%」)口( — 1)4(5—373$一_W] N 宜 U • JO■逆变换二1 AT-l JV-l 片_]/（X.y ）=丄 £ 乞疗（心巧口弟-i -心）JN 為 v=o ~。

遥感数字图像处理复习资料(1-4章)

第一章概论1、按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可以分为数字图像和模拟图像。

数字图像：可用计算机存储和处理，空间坐标和灰度均不连续。

模拟图像：计算机无法直接处理，空间坐标和明暗程度连续变化。

2遥感数字图像中的像素值称为亮度值（灰度值/DN值），它的高低由传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。

2、遥感数字图像处理的主要内容包括以下三个方面：图像增强、图像校正、信息提取。

1）图像增强：用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像大的目视解译效果，它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换（K—L/K—T）、彩色合成、代数运算、融合等。

图像显示：为了理解数字图像中的内容，或对处理结果进行对比。

图像拉伸：为了提高图像的对比度（亮度的最大值与最小值的比值），改善图像的显示效果。

2）图像校正（恢复/复原）：为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。

注意：图像校正包括辐射和几何校正，前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素值由灰度级改变为辐照度或反射率，后者利用已有的参照系修改像素坐标，使得图像能够与地图匹配或多景图像之间可以相互匹配。

3）信息提取：从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。

包括图像分割、分类等。

图像分割：用于从背景中分割出感兴趣的地物目标。

分割的结果可作为监督分类的训练区。

图像分类：按照特定的分类系统对图像中像素的归属类别进行划分。

3、遥感数字图像处理系统：硬件系统（输入、存储、处理、显示、输出），软件系统。

4、数字图像处理的两种观点：离散方法（空间域）、连续方法（频率域）2.遥感图像的获取和存储1、遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。

遥感的实施依赖于遥感系统2、遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、储存、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。

第5章图像的增强与变换

第五章图像的增强与变换§5.1 图像增强与变换§5.2 光谱增强§5.3 空间增强§5.4 多源信息的复合§5.1 图像增强与变换图像增强和变换为了突出相关的专题信息，提高图像的视觉效果，使分析者能更容易地识别图像内容，从图像中提取更有用的定量化信息。

按其作用的空间可分两种：光谱增强空间增强§5.2 光谱增强光谱增强对应于每个像元，与像元的空间排列和结构无关。

因此又叫点操作。

1. 彩色合成2. 对比度增强（直方图增强）3. 图像间运算为了充分利用色彩在遥感图像判读和信息提取中的优势，常常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理，以得到彩色图像。

单波段彩色变换（密度分割）多波段彩色变换（真彩色，假彩色）HLS变换：色调(hue)、明度(lightness)和饱和度(saturation)的色彩模式。

即RGB模式ÆHLS模式。

1. 彩色合成单波段彩色变换(密度分割)（1）求图像的极大值dmax 和极小值d min ；（2）求图像的密度区间ΔD=dmax -d min +1；（3）求分割层的密度差Δd=ΔD／n，其中n为需分割的层数；（4）求各层的密度区间；（5）定出各密度层灰度值或颜色。

1.彩色合成1.彩色合成多波段彩色变换真彩色合成真彩色图像上影像的颜色与地物颜色基本一致。

把红色波段的影像作为合成图像中的红色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把蓝色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。

如TM321分别用RGB合成的图像。

假彩色合成假彩色图像是指图像上影像的色调与实际地物色调不一致的图像。

遥感中最常见的假彩色图像是彩色红外合成的标准假彩色图像。

它是在彩色合成时，把近红外波段的影像作为合成图像中的红色分量、把红色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。

如TM432用RGB合成的图像为标准假彩色图像。

数字图像处理第04章图像增强ppt课件

归一化的直方图（histogram）定义为灰度级出现的相对频率。即
Pr(k)nk /N
（4.13）
式中，N表示像素的总数；nk表示灰度级为k的
像素的数目。
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为了规范事业单位聘用关系，建立和完善适应社会主义市场经济体制的事业单位工作人员聘用制度，保障用人单位和职工的合法权益
1．线性变换
灰度g与灰度f之间的关系为
gaba[f a] ba
（1）变换使得图像灰度范围增大，即对比度增大，图像会变得清晰；
（2）变换使得图像灰度范围缩图4.4 线性变换小，即对比度减小。
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图4.7 三段线性变换实例
（a）原始图像
（b）增强效果
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3．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。
J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); %使用imadjust函数进行灰度的线性变换
figure,imshow(J); figure,imhist(J)
%显示变换后图像的直方图
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【例4.1】采用线性变换进行图像增强。

遥感数字图像处理-第8章图像增强

伪彩色处理的类型：
（1）伪彩色处理：对灰度图像的每一个灰度值都赋予一种独立的颜色。（2）密度分割：将图像的灰度值进行分层（或分段），每一层包含了一定的灰度值范围，分别给每个层赋予不同的颜色。
18
四、图像融合
图像融合：把那些在时间或空间中存在冗余或者互补的多
源数据按照一定的法则进行运算，从而获得比任何单一数据都更为精确、信息更为丰富的合成图像。
y f x
式中，f 是一个变换函数，常见的变换函数如线性变换、分段线性变换和非线性变换等。
5
一、空间域图像增强
邻域运算
邻域运算的卷积滤波器分为平滑和锐化两种类型。在图像增强中主要是指利用锐化滤波器对图像作锐化处理，将图像中灰度值缓慢变化的区域滤去，使图像反差增加，突显边缘。图像锐化的应用： (1)增强图像边缘，使模糊的图像更加清晰，一般是将图像锐化结果与原图像相加以突出原图像的细节信息。 (2)用于目标物的边缘提取，并可进一步利用这些提取的边缘信息对图像进行分割、目标区域识别、区域形状提取等，从而为进一步的图像理解与分析奠定基础。
9
二、变换域图像增强（补充知识）
带通滤波
仅保留某个固定范围内的频率信息而屏蔽掉其它的频率信息
（1）理想带通滤波器
0 H (u, v) 1 0
D(u,
v)＜D0
w 2
D0
w 2
D(u,
v)
D0
w 2
D(u,
v)＞D0
+
w 2
式中，D0是理想带通滤波器频带的中心频率；w为频带的宽度；D(u, v)是从频率平面的中心原点到点(u, v)的距离，即D(u,v)= (u2+ v2)1/2。
常用的图像变换算法： • 傅里叶变换 • 小波变换 • 颜色空间变换

图像处理技术简介

图像处理技术简介图像处理技术是关于图像处理的一系列技术的总称，其包含了许多不同的研究方向。

目前，其主要的相关研究内容可分为如下一些领域：1．图像增强：目的使图像中不突出，或不清楚的部分被增强，对灰度图是调整其部分的亮度；对彩色图是调整其相应分量的颜色。

如：对比度增强、灰度拉伸、直方图修正、图像平滑、图像锐化、图像滤波、同态滤波(f(x,y)-ln-fft-H(u,v)-fft-1-exp-g(x,y))；γ校正、彩色增强（伪彩色处理、假彩色处理）等。

(见教材)2．图像变换：包括空间域变换(如：对数极坐标变换、randon变换、hough变换)、频域变换、彩色变换(RGB-HSV-CMY-NTSC-YCbCr-HSI)，主要是频域变换：常用的正交变换有DFT,DCT,DWT,KLT(PCA),DHT(Walsh变换),斜变换等。

目的使图像在通常情况下难以显示的特征变得突出。

(见教材)A=imread('');[ca,ch,cv,cd]=dwt2(double(A), 'sym4');subplot(221),imshow(ca,[]),ti tle('低频分量')subplot(222),imshow(ch,[]),ti tle('水平分量')subplot(223),imshow(cv,[]),ti tle('垂直分量')subplot(224),imshow(cd,[]),ti tle('对角线分量')3．图像分割：依据图像特征将其具有不同含义的区域区分开来：主要分：①利用灰度统计信息的分割（直方图阈值、分水岭、基于云模型）、②利用区域或光谱信息的分割（区域分裂合并-四叉树方法）、纹理分割法、多光谱分割法、形态学法等。

③利用边缘检测方法：微分边缘检测(edgedemo)，snake模型边缘检测，曲面拟合边缘检测，据统计现有百余种边缘检测方法。

图像增强-数字图像处理

图像增强
2.图像噪声的特点 (1)噪声在图像中的分布和大小不规则,即具有随机性。 (2)噪声与图像之间一般具有相关性。 (3)噪声具有叠加性。
图像增强
3.3.2 模板卷积模板操作是数字图像处理中常用的一种邻域运算方式,
灰度变换就是把原图像的像素灰度经过某个函数变换成新图像的灰度。常见的灰度变换法有直接灰度变换法和直方图修正法。直接灰度变换法可以分为线性变换、分段线性变换以及非线性变换。直方图修正法可以分为直方图均衡化和直方图规定化。
图像增强
3.1.1 线性变换假定原图像f(x,y)的灰度范围为[a ,b],希望变换后图像
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图像增强
例如,假定一幅大小为64×64、灰度级为8个的图像,其灰度分布及均衡化结果如表3-1 所示,均衡化前后的直方图及变换用的累积直方图如图3-10所示,则其直方图均衡化的处理过程如下。
图像增强
图像增强由式(3-12)可得到一组变换函数:
依此类推:s3=0.81,s4=0.89,s5=0.95,s6=0.98,s7=1.0。变换函数如图3-10(b)所示。
图像增强
１
图像增强
图3-1 灰度线性变换
图像增强
图3-2 灰度线性变换示例
图像增强
3.1.2 分段线性变换为了突出感兴趣的灰度区间,相对抑制那些不感兴趣的
灰度区间,可采用分段线性变换。常用的3段线性变换如图33所示,L 表示图像总的灰度级数,其数学表达式为
图像增强
图3-3-分段线性变换
图像增强
设r 为灰度变换前的归一化灰度级(0≤r≤1),T(r)为变换函数,s=T(r)为变换后的归一化灰度级(0≤s≤1),变换函数T(r)满足下列条件:

智能图像处理与机器视觉智慧树知到答案章节测试2023年山东交通学院

第一章测试1.图像是对物体的一种完全的、精确的描述。

（）A:对B:错答案:B2.根据图像的连续性，可以分为（）。

A:模拟图像B:物理图像C:数字图像D:虚拟图像答案:AC3.我们平时常用的PS技术属于图像处理中的（）。

A:图像到图像的处理B:图像到非图像的处理C:目标检测D:图像分类答案:A4.数字图像处理系统包括（）。

A:图像处理器B:输出设备C:存储器D:图像传感器答案:ABCD5.使用CT图像判断患者是否感染新冠肺炎属于图像处理中的（）。

A:图像分类B:目标跟踪C:图像语义分割D:目标检测答案:A6.数字图像坐标系中坐标原点在图像的（）。

A:右上角B:左下角C:右下角D:左上角答案:D7.我们日常生活中所说的黑白照片实际上是指（）。

A:都不是B:灰度图像C:二值图像D:彩色图像答案:B8.手机指纹、人脸解锁技术使用了图像处理中的生物特征识别技术。

（）A:对B:错答案:A9.图像生成技术生成的是实际存在的物理图像。

（）A:错B:对答案:A10.常见的数字图像处理技术的前沿应用有（）。

A:目标检测B:图像风格化C:图像生成D:图像分类答案:ABCD第二章测试1.图像的数字化不包括以下哪个步骤（）。

A:采样B:光电转换C:量化D:滤波答案:D2.一般来说，采样间距越大，图像数据量越少，质量越差。

（）A:错B:对答案:B3.扫描仪分辨率的单位是：（）。

A:dpiB:厘米C:像素D:bit答案:A4.目前非特殊用途的图像通常采用的量化等级是：（）。

A:3bitB:8bitC:16bitD:4bit答案:B5.量化是将各个像素所含的位置信息离散化后，用数字来表示。

（）A:对B:错答案:B6.如果图像的量化等级在____个灰度级以下，会发生伪轮廓现象。

（）。

A:2B:4C:8D:256答案:C7.索引色模式图像数据区保存的是：（）。

A:坐标值B:RGB值C:调色板D:颜色索引值答案:D8.真彩色模式图像数据区保存一个像素需要：（）。

4.1 图像的对比度增强

二、灰窗级切片有什么用？

在图像处理中，经常要对某个目标物的形状、边界、截面面积以及体积进行测量，从而得到该目标物功能方面的重要信息。如，医学中要对人体器官和组织进行精确测量。
2014-12-21
第四章图像增强
29
4.1.4 线性变换的应用——灰级窗
切片（灰度切割）三、灰窗级切片实现原理？
展宽（拉伸）
对比度展宽（拉伸）例图
(a)变换函数的形式 (b)低对比度图像 (c)对比度展宽（拉伸）的结果 (d)门限化的结果
(a) (b)
(c)
2014-12-21 第四章图像增强
(d)
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4.1.4 线性变换的应用——灰级窗
一、什么是灰级窗?

就是通过映射关系，把灰度值落在一定范围内的目标进行对比度增强。也就是只显示指定灰度级范围内的信息
其中是调节常数。用于调节变换后的灰度值，使其符合实际要求。对数变换的作用是扩展图像的低灰度范围，同时压缩高灰度范围。

2014-12-21
第四章图像增强
38
4.1.5 灰度的非线性变换——对数
变换二、对数变换应用—非线性动态范围调整

通常用取对数的方法。原因是人眼对信号的处理是有一个近似对数算子的环节。
二、灰窗级实现原理

g
还是分段线性变换，此处有: α=γ=0
g γ β
255
255
gb
β
ga
α
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a b
255
f
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a b
255
f
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4.1.4 线性变换的应用——灰级窗

[工程科技]envi中图像增强

第四章图像增强图像增强处理的目的，是突出图像中的有用信息，扩大不同影像特征（例如灰度或不同的颜色）之间的差别，以便提高对图像的解译和分析能力，使之更适合实际应用。

图像中的各种信息或影像特征是由亮度值或灰度的差别反映出来的，因而最基本的增强方法是扩大不同亮度值之间的差别，一般多达到256个等级，而人眼能够识别的灰度等级比这个数目要小得多。

因此，增强是相对的和有选择性的，就是说用某种方法增强某些信息的同时，另一些信息实际上被压缩了。

图像增强处理方法的选择和应用，取决于研究的对象、目的和要解决的问题以及图像本身的信息特征。

一种增强处理方法的效果与图像的数据特征（如统计特征、空间频谱特征等）有直接关系。

图像增强处理有多种不同的方法，根据增强的目的不同可选择不同的方法。

增强的目的有：改变灰度等级．提高对比度；消除噪声．平滑图像;突出边缘，锐化图像；形成彩色图像；减少波段图像个数（特征选择），突出某些信息特征。

可以选择的增强技术主要有。

空间域（又称图像域）增强、频率域增强、彩色增强及多光谱图像增强等。

4.1灰度变换对比度增强是增强技术中比较简便但又十分重要的一种方法。

这种处理只是逐点修改输入图像中每一像素的灰度，图像中各像素的位置并不改变，是一种输入与输出像素间一对一的运算，是一种点运算。

4.1.1 线性变换为了改善图像的对比度，作像元灰度值的变换，如果变换函数是线性的就称为线性变换。

如图4-1所示，变换前图像对比度较差，灰度范围窄，表示在X a 轴上最小灰度值为1a ，最大灰度值为2a ，变换后图像对比度提高、灰度范围扩大，表示在x b 轴上，最小值为1b ，最大值为2b 。

因为变换关系是直线，变换方程可写为：()],[],,[2121121121b b x a a x a a a x b b b x b a a b ∈∈−−=−−于是111212)(b a x a a b b x a b+−−−=通过直线方程（4-1）可以把[1a ，2a ]范围内任一a x 值交换成b x，从而使原来较窄的直方图（图4-1b ）变化成范围较宽的直方图（图4-1c ），有时称之为直方图拉伸。

图像增强实验报告

图像增强实验报告篇一：图像处理实验报告——图像增强实验报告学生姓名：刘德涛学号:2010051060021指导老师：彭真明日期：2013年3月31日一、实验室名称：光电楼329、老计算机楼309机房二、实验项目名称：图像增强三、实验原理：图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外，还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息，以便更好地利用图像。

图像增强分频域处理和空间域处理，这里主要用空间域的方法进行增强。

空间域的增强主要有：灰度变换和图像的空间滤波。

1.灰度变换灰度变换主要有线性拉伸、非线性拉伸等。

灰度图像的线性拉伸是将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸到指定范围或整个动态范围。

令原图像f(x,y)的灰度变化范围为[a,b]，线性变换后图像g(x,y)的范围为[a',b']，线性拉伸的公式为：b'?a'g(x,y)?a?[f(x,y)?a] b?a灰度图像的非线性拉伸采用的数学函数是非线性的。

非线性拉伸不是对图像的灰度值进行扩展，而是有选择地对某一灰度范围进行扩展，其他范围的灰度值则可能被压缩。

常用的非线性变换：对数变换和指数变换。

对数变换的一般形式：g(x,y)?a?ln[f(x,y)?1] blnc指数变换的一般形式：g(x,y)?bc[f(x,y)?a]?1（a,b,c用于调整曲线的位置和形状的参数。

）2.图像的空间滤波图像的空间滤波主要有图像的空域平滑和锐化。

图像的平滑是一种消除噪声的重要手段。

图像平滑的低频分量进行增强，同时抑制高频噪声，空域中主要的方法有领域平均、中值滤波、多帧相加平均等方法。

图像锐化能使图像的边缘、轮廓处的灰度具有突变特性。

图像的锐化主要有微分运算的锐化，包括梯度法和拉普拉斯法算子。

四、实验目的：1．熟悉和掌握利用Matlab工具进行数字图像的读、写、显示等数字图像处理基本步骤。

数字图像处理与分析习题及答案

1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。

①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。

主要包括采样和量化两个过程。

②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。

③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。

④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。

⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。

2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。

比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。

3. 简述图像几何变换与图像变换的区别。

①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。

比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。

②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。

比如傅里叶变换、小波变换等。

4.一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？答：一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成5.连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。

这样，数字图像可以用二维矩阵表示。

将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。

图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。

在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。

6.采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。

数字图像处理方法-图像增强2

求出：k1和k2 求出：l1和l2
第五章图像增强
23
空域处理—彩色图像增强
彩色平衡实现的算法
9 分别对R、G、B图像实施变换：
*=
+
R(x, y) k1*R(x, y) k 2
B(x, y)* = l1*B(x, y) + l2
G(x, y)* = G(x, y)
9 得到彩色平衡图像
第五章图像增强
直方图均衡化的技术要点：
公理：直方图p(rk )，为常数的图像对比度最好
目标：寻找一个灰度变换函数T(r)，使结果图像的直方图p(sk )为一个常数
第五章图像增强
3
空域处理—直方图增强
直方图均衡—灰度变换函数
1) 求出原图 f 的灰度直方图，设为h。h为一个256维的向量。
2) 求出图像 f 的总体像素个数， Nf=m ×n
第五章图像增强
32
空域处理—彩色图像增强
伪彩色增强
人类可以分辨比灰度层次更多的颜色种类将灰度图像变换为彩色图像——伪彩色图像方法：伪彩色变换，密度分割
伪彩色变换法—独立映射表变换法
9对灰度图像 f(x, y)，建立颜色映射表：
IR
=
T (I ) R
IG
=
T (I ) G
I = T (I )
B
B
9形成RGB图像各分量为： R (x , y ) = T R ( f (x , y
))
第五章图像增强
G (x, y ) = TG( f (x, y ))
B(x, y) = TB( f (x, y
33
))
空域处理—彩色图像增强
伪彩色变换流程

三种不同灰度图像增强算法对比

三种不同灰度图像增强算法对比一、摘要本文主要是运用直方图均衡化、平滑、锐化三种常见的图像增强算法对图像进行处理,并在此基础上分别用这 3 种算法处理的灰度图像进行比较，比对它们对图像的处理效果, 分析 3 种方法在图像增强处理能力的优劣之处。

结果发现,直方图均衡化可以均衡图像的灰度等级, 经过直方图的均衡化，图像的细节更加清楚了，但是由于直方图均衡化没有考虑图像的内容，只是简单的将图像进行直方图均衡，提高图像的对比度,使图像看起来亮度过高，使图像细节受到损失;图像平滑的目的是减少或消除图像的噪声, 图像平滑可以使图像突兀的地方变得不明显, 但是会使图像模糊，这也是图像平滑后不可避免的后果，只能尽量减轻，尽量的平滑掉图像的噪声又尽量保持图像细节，这也是图像平滑研究的主要问题;图像锐化使图像的边缘、轮廓变得清晰，并使其细节清晰,常对图像进行微分处理，但是图像的信噪比有所下降。

关键词: 图像增强灰度图直方图平滑锐化二、三种图像增强算法图像预处理是相对图像识别、图像理解而言的一种前期处理，主要是指按需要进行适当的变换突出某些有用的信息，去除或削弱无用的信息，在对图像进行分析之前, 通常要对图像质量进行改善,改善的目的就是要使处理后的图像比原始图像更适合特定的应用。

影响图像清晰度的因素很多,主要有光照不足、线路传输收到干扰等。

现存的图像增强技术主要分为空间域法和频率域法两类,其中的增强方法主要有直方图的修正、灰度变换、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色处理等。

下面主要采用直方图均衡化、图像平滑、图像线性锐化对图像进行增强处理, 对比他们的处理效果,分析 3 种方法的在图像增强处理方面的优劣。

1、直方图均衡化直方图均衡化也称为直方图均匀化，是一种常见的灰度增强算法，是将原图像的直方图经过变换函数修整为均匀直方图，然后按均衡后的直方图修整原图像。

为方便研究，先将直方图归一化，然后图像增强变换函数需要满足2个条件。

第4章-图像增强PPT课件

将[2,7]转换到[0,9] g(i,j)=9/5*f(i,j)-18/5
09 060
02 999
00 292
27 074
79 005
0C=926.028975 0
线性动态范围调整效果
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二、非线性动态范围调整
• 提出非线性动态范围调整，是因为线性动态范围调整的分段线性影射不够光滑。
第4章
图像增强
问题的引入
• 看两个图例，分析画面效果不好的原因。
亮暗差别不是很大
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2
解决问题的思路
• 提高对比度，增加清晰度
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4.1 对比度
对比度的概念：
• 对比度：通俗地讲，就是亮暗的对比程度。
• 对比度通常表现了图像画质的清晰
程度。
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4
对比度的计算
• 对比度的计算公式如下：
像处理的一种手段。
• 所谓灰度变换，就是通过一个灰度映射函数：Gnew=F(Gold)，将原灰度直方图改造成你所希望的直方图。所以，灰度变
换的关键就是灰度映射函数F。
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•图像灰度变换主要包括： 1.线性对比度展宽 2.动态范围调整 3.直方图均衡化处理 4.伪彩色技术 5.图像反色
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( 1 2 3 2 3 2 ) ( 3 2 6 2 5 2 2 2 ) ( 6 2 6 2 3 2 2 2 ) ( 6 2 1 2 6 2 )
( 3 2 2 2 ) ( 2 2 6 2 2 2 ) ( 6 2 2 2 2 2 ) ( 2 2 6 2 ) ] / 4 8
– 直方图均衡化（平滑化）是一种最常用的直方图修正，它是把给定图像的直方图分布改造成均匀直方图分布。直方图均衡化导致图像的对比度增加。

数字图像处理第四章图像增强

Pr（rk） 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06
0.03
0.02
计算每个sk对应的像素数目计算均衡化后的直方图
Tr
Sk并
sk
nsk Ps（sk）
0.19
1/7
0.44
3/7
S0=1/7 S1=3/7 S2=5/7
790 0.19 1023 0.25 850 0.21
0.65
✓ 校正后的原始图像 f (i, j) C g(i, j) gc(i, j)
9
灰度级校正注意问题：
对降质图像进行逐点灰度级校正所获得的图像，其中某些像素的灰度级值有可能要超出记录器件或显示器输入灰度级的动态范围，在输出时还要采用其他方法来修正才能保证不失真地输出。
降质图像在数字化时，各像素灰度级都被量化在离散集合中的离散值上，但经校正后的图像各像素灰度极值并不一定都在这些离散值上，因此必须对校正后的图像进行量化。
），使得结果图像s的直方图Ps(s)为一个常数
Pr(r)
Ps(s)
直方图均衡化 T(r)
r
s
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直方图均衡化理论基础
-1 由概率论可知，若Pr(r)和变换函数s=T(r)已知，r=T (s)是单调增长函数，则变换后的概率密度函数Ps(s)可由Pr(r)得到：
分布函数 Fs(s)sp（ s s） ds=rp（ r r） dr
✓ 计算均衡后的直方图
s k 计
T（ rk）
k
=
i 0
P（r
r
）
i
k i 0
ni n
s k并
round（ sk计 * (L L 1
1)）
j

2022年春新疆一体化平台《数字与图像处理 (51711)》章节测试与作业题库

本次得分100分历史最高分100分随堂测试1总分：100分多选题判断题单选题一、多选题（共1题，共40分）得分：40分1、下列哪项是数字图像处理的基本特点。

信息量大综合性强灵活性高相关性大得分：40分本题分值：40分回答正确您的答案：二、判断题（共1题，共20分）得分：20分1、再现能力强是数字图像处理的优点。

对错得分：20分本题分值：20分回答正确您的答案：三、单选题（共1题，共40分）得分：40分1、下列哪一个不是数字图像处理的目的。

存储和传输显示和打印增强和恢复可视化得分：40分本题分值：40分回答正确您的答案：多选题（共1题，共40分）判断题（共1题，共20分）单选题（共1题，共40分）正确部分正确错误主观题本次得分100分历史最高分100分随堂测试2总分：100分判断题单选题多选题一、判断题（共1题，共20分）得分：20分1、在RG空间中，若某个像素点的值是（0, 0, 0）,则表示该颜色为白色。

对错得分：20分本题分值：20分回答正确您的答案：二、单选题（共1题，共40分）得分：40分1、下列哪项不是构成彩色图像的矩阵。

红（R）黄（γ）绿（G）蓝（）得分：40分本题分值：40分回答正确您的答案：三、多选题（共1题，共40分）得分：40分1、数字图像常用的术语有哪些？数字化采样量化公共管理得分：40分本题分值：40分回答正确您的答案：判断题（共1题，共20分）单选题（共1题，共40分）多选题（共1题，共40分）正确部分正确错误主观题本次得分100分历史最高分100分随堂测试3总分：100分单选题多选题判断题一、单选题（共1题，共40分）得分：40分1、实现图像变换的手段有以下哪种形式?模糊处理电磁波绘图数字得分：40分本题分值：40分回答正确您的答案：二、多选题（共1题，共40分）得分：40分1、图像变换在以下哪些方面有着十分重要的应用。

图像增强图像恢复编码压缩锐化得分：40分本题分值：40分回答正确您的答案：三、判断题（共1题，共20分）得分：20分1、图像处理中所用的变换都是满足正交条件的变换。