3.1 图象增强_0913
图像增强的方法有哪些
图像增强的方法有哪些图像增强是数字图像处理中的一个重要环节，它通过对图像进行处理，改善图像的质量和视觉效果，使图像更加清晰、鲜艳、易于观察和分析。
图像增强的方法有很多种，下面将介绍几种常见的图像增强方法。
首先，直方图均衡是一种常见的图像增强方法。
直方图是描述图像像素分布的统计图，直方图均衡就是通过重新分配图像像素的灰度级，使得图像的直方图均匀分布，从而增强图像的对比度。
直方图均衡的优点是简单易行，但是对于某些图像来说，可能会造成图像的过增强和噪声放大。
其次，滤波是图像增强的另一种常见方法。
滤波操作可以通过对图像进行平滑或锐化处理，来增强图像的细节和对比度。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，它们可以有效地去除图像中的噪声，并增强图像的质量。
但是滤波方法也存在着一定的局限性，比如在平滑图像的同时可能会导致图像细节的丢失。
另外，小波变换也是一种常用的图像增强方法。
小波变换是一种多尺度分析方法，它可以将图像分解成不同尺度的频域信息，从而实现对图像的局部增强。
小波变换可以有效地增强图像的边缘和纹理特征，同时减少图像的噪声。
但是小波变换对参数的选择和计算量要求较高，需要根据具体的图像特点进行调整。
此外，增强型对比度拉伸也是一种常见的图像增强方法。
对比度拉伸通过线性或非线性的变换函数，将图像的灰度级进行重新映射，从而增强图像的对比度。
增强型对比度拉伸可以有效地增强图像的细节和纹理，使图像更加清晰。
但是对比度拉伸也存在着过增强的问题，需要根据具体的图像特点进行调整。
综上所述，图像增强的方法有很多种，每种方法都有其适用的场景和局限性。
在实际应用中，我们可以根据图像的特点和需求，选择合适的图像增强方法，从而达到最佳的增强效果。
希望本文对图像增强方法有所帮助。
第3章图像增强3
00 0 0 0 0 3 13 20 0 0 6 13 13 0 0 1 12 5 0 00 0 00
这样做可以得到对边缘的有方向提取。
17
垂直边缘的提取效果
18
水平边缘的提取效果
19
(2)无方向一阶锐化
—— 问题的提出
前面的锐化处理结果对于人工设计制造的具有 矩形特征物体（例如：楼房、汉字等）的边缘 的提取很有效。但是，对于不规则形状（如： 人物）的边缘提取，则存在信息的缺损。
12321 21262 30876 12786 23269
00 0 0 0 0 -3 -13 -20 0 0 -6 -13 -13 0 0 1 12 5 0 00 0 00
问题：计算结果中出现了小于零的像素值
10
b.水平方向的一阶锐化
—— 基本方法
水平锐化算法的设计思想与垂直锐化算法相 同，通过一个可以检测出水平方向上的像素 值的变化模板来实现。
3
1、图像细节的灰度变化特性
扫描线
4
图像细节的灰度变化微分特性
数字 信号
一阶 微分
二阶 微分
4 3 2 1 0 0 0 6 0 00 0 1 3 1 0 00 0 7 7 … -1 -1 -1 -1 0 0 6 -6 0 0 0 1 2 -2 -1 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0 1 0 6 -12 6 0 0 1 1 -4 1 1 0 0 7 -7 0
20 20 2 0 20 20 20 17 7 0 20 20 14 7 7 20 20 21 32 25 20 20 2 0 20 2 0 20
这样做可以获得类似浮雕的效果。
14
垂直浮雕效果
15
水平浮雕效果
图像的增强 图象处理及应用 教学课件
i M 1 j N 1
f (x, y) 1
2
2
f (x i, y i)
MN I M 1 j N 1
2
2
图象处理及应用
如果图象中的噪声是随机不相关的加性噪声，窗口内各点 的噪声是独立等分布的，则经过上面的平滑后，信噪比可 提高倍。图象的平滑这种做法实现的是一种简单的低通滤 波器（low pass filter）。它可以有效地减弱或去除傅里叶 空间的高频分量，保留低频的有效信号。使图象中灰度值 突变的边缘得以平滑，图象将变得柔和一些（也模糊一 些）。 使用滤波器对图象进行处理中最有意义的操作是利用模板 对图象进行卷积处理，所谓的模板就是形如下式所示线性 距阵：
图象处理及应用
中值滤波：
中值滤波也是一种典型的低通滤波器，它的目的是在保护 图象边缘的同时去除噪声。所谓中值滤波，就是指把以某 点(x,y)为中心的小窗口内的所有象素的灰度按从大到小的 顺序排列，将中间值作为(x,y)处的灰度值(若窗口中有偶数 个象素，则取两个中间值的平均)。这种平滑方法对脉冲 干扰和椒盐噪声效果较好。 中值滤波与邻域平均法就处理效果相比较而言，应用邻域 平滑模板，图象平滑了，但是也使边界模糊了。而中值滤 波不仅能很容易去除孤立点、线等形式的噪声和去除二值 噪声并且可以很好地保持原有的图象边缘；Gauss模板对 付高斯噪声非常有效，而中值滤波对于高斯噪声则无能为 力。但要注意的是，当窗口内噪声点的个数大于窗口宽度 的一半时，中值滤波的效果不好。这是很显然的。
LPBITMAPINFO lpbmi;
lpbmi = (LPBITMAPINFO)lpDIB;
LPBITMAPINFOHEADER pbi=(LPBITMAPINFOHEADER)lpbmi;
图像增强技术-PPT文档资料
设有一幅N×N的图像f(x,y)，若平滑图像为 g(x,y),则有
g(x,y)1 f(i,j)
M i,j s
(4.21)
式中x,y=0,1,…,N-1； s为（x,y）邻域内像素坐标的集合； M表示集合s内像素的总数。 可见邻域平均法就是将当前像素邻域内各像 素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。
通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直 线的斜率，可对任一灰度区间进行拉伸或压缩。
获取变换函数的方法之一
固定函数：指数函数、正弦函数、分段直线、
对数函数，如显示傅立叶的s =clog(1+|r|)
255
255
216
142
23
0
0
灰度切割
❖ 应用：
增强特征（卫星图象中大量的水） 增强X射线图象中的缺陷
乘以系数255/max;
加法运用的例子：图象平均处理
空间滤波基础
在待处理的图象中逐点移动模板 R=w(-1,-1)f(x-1,y-1)+
w(-1,0)f(x-1,y)+ w(-1,1)f(x-1,y+1)+ w(0,-1)f(x,y-1)+ w(0,0)f(x,y)+ w(0,1)f(x,y+1)+ w(1,-1)f(x+1,y-1)+ w(1,0)f(x+1,y)+ w(1,1)f(x+1,y+1)
图象反转
适用于增强嵌入于图象暗色区域的白色或者灰 色细节，特别是黑色面积占主导地位的时候
对数变换
❖ s = c log(1+r) ❖ 压缩图象灰度的动态范围 ❖ 典型运用是傅立叶谱的显示
❖ 大于1 ❖ 小于1 ❖ 等于1
《图像增强技术》课件
三、新兴的图像增强技术
SRGAN
具备超分辨率图像生成能力的生成对抗网络，可提 高图像细节和清晰度。
ESRGAN
在SRGAN基础上进一步改进的超分辨率图像生成 算法，提供更高质量的图像增强效果。
StyleGAN
基于神经网络的图像生成算法，能够生成高质量、 更具艺术风格的图像。
CycleG一种图像风格 转化为另一种图像风格。
二、传统图像增强技术
直方图均衡化
通过重新分配图像的 像素值来改善图像对 比度和亮度，从而增 强图像细节。
滤波器增强
利用滤波器进行图像 平滑、边缘增强或噪 声去除，以提高图像 质量。
空间域增强
基于图像的空间域特 征，如边缘和纹理等， 对图像进行局部增强。
频率域增强
利用傅里叶变换将图 像转换到频率域，在 频率域进行增强处理， 如降噪和图像恢复。
四、应用
人脸识别
图像增强技术可提高人脸图像 质量、对比度和细节，以提升 人脸识别的准确性和可靠性。
视频增强
通过图像增强技术，可以改善 视频的清晰度、稳定性和色彩 表现，提供更好的观看体验。
医学图像分析
图像增强技术在医学领域的应 用可以帮助医生更准确地诊断 和分析医学图像，提高医疗质 量。
五、总结
《图像增强技术》PPT课 件
欢迎来到《图像增强技术》PPT课件！在本课件中，我们将探索图像增强的 概念、传统与新兴的增强技术，以及应用领域和发展趋势。准备好了吗？让 我们开始吧！
一、介绍
图像增强的概念
图像增强是通过处理技术改善图像质量，使其更具视觉吸引力和可用性。
增强的目的和意义
图像增强的目的是提高图像的视觉效果、清晰度、对比度和颜色等特征，以便更好地满足人 类视觉需求。
简述图像增强的应用原理
简述图像增强的应用原理什么是图像增强图像增强是指通过一系列的处理方法，对原始图像进行修复、增强或改善，以获得更好的视觉效果或更好的图像质量。
图像增强技术是计算机视觉领域中的重要技术之一，被广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。
图像增强的应用原理图像增强的应用原理基于对图像的像素值进行调整或处理，以改善图像的对比度、亮度、清晰度等视觉效果。
以下是常见的图像增强应用原理的介绍：1.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过重新分配图像的灰度级，使得图像的直方图均匀分布在整个灰度级范围内。
这样可以增加图像的对比度，使得图像细节更加突出。
2.对比度增强对比度增强是通过调整图像中像素值的动态范围来增加图像的对比度。
常见的对比度增强方法包括拉伸对比度、直方图均衡化、灰度拉伸等。
3.锐化增强锐化增强是通过增强图像的边缘和细节来提高图像的清晰度。
常见的锐化增强方法包括拉普拉斯算子、边缘增强滤波器等。
4.噪声消除图像中的噪声会影响图像的质量和清晰度，通过噪声消除技术可以减少或去除图像中的噪声。
常见的噪声消除方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
5.色彩增强色彩增强是调整图像中的色彩分量，以改善图像的颜色饱和度和色彩平衡。
常见的色彩增强方法包括颜色平衡、色彩曲线调整、HSV调整等。
图像增强的应用场景图像增强的应用广泛，以下列举几个常见的应用场景：•医学图像处理：对医学图像进行增强处理，提升图像的细节和对比度，以便医生更准确的诊断和分析。
•智能监控：对监控摄像头捕捉到的图像进行增强，提高图像质量和识别能力，提高监控的效果。
•无人驾驶：对车载摄像头捕捉到的图像进行增强处理，提高图像的清晰度和对比度，以提高无人驾驶系统的感知能力和安全性。
•图像检索：对图像进行增强处理，以提高图像检索的准确性和召回率。
以上只是部分图像增强的应用场景，图像增强技术的应用还在不断拓展和发展中。
随着计算机视觉和人工智能的不断进步，图像增强技术将会在更多的领域得到应用和发展。
图像增强原理
图像增强原理图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，它通过对图像进行各种处理，改善图像的质量，使图像更适合于后续的分析和应用。
图像增强的原理是通过增强图像的对比度、亮度、锐度等特征，以提高图像的视觉效果和信息表达能力。
在本文中，我们将介绍图像增强的原理及常见的增强方法。
图像增强的原理主要包括两个方面，空间域增强和频域增强。
空间域增强是指直接对图像像素进行操作，包括灰度变换、直方图均衡化、滤波等方法；频域增强是指将图像转换到频域进行处理，包括傅里叶变换、滤波器设计等方法。
在空间域增强中，最常见的方法之一是灰度变换。
灰度变换通过对图像的灰度级进行变换，可以改变图像的对比度和亮度。
常见的灰度变换函数包括线性变换、对数变换、幂次变换等。
线性变换可以通过拉伸或压缩图像的灰度范围来增强对比度，对数变换可以扩展图像的暗部细节，幂次变换可以调整图像的亮度分布。
这些方法都是通过对图像的像素值进行重新映射来实现增强的效果。
另一个常见的空间域增强方法是直方图均衡化。
直方图均衡化是一种通过重新分配图像灰度级来增强对比度的方法。
它通过对图像的灰度直方图进行变换，将原始的灰度级分布变换为均匀分布，从而增强图像的对比度。
直方图均衡化在很多图像处理领域都有广泛的应用，特别是在医学影像、遥感图像等领域。
在频域增强中，傅里叶变换是一种重要的方法。
傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，通过对频率域进行滤波来实现图像增强。
频域滤波可以通过去除图像中的噪声、增强图像的边缘等方式来改善图像的质量。
常见的频域滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
低通滤波可以去除图像中的高频噪声，高通滤波可以增强图像的边缘细节，带通滤波可以选择性地增强或抑制特定频率成分。
除了上述方法外，图像增强还可以通过图像增强技术来实现。
图像增强技术是一种通过对图像进行分析和处理来实现增强效果的方法。
常见的图像增强技术包括锐化、平滑、边缘增强等。
锐化可以增强图像的细节和边缘，平滑可以去除图像中的噪声，边缘增强可以突出图像中的边缘信息。
图像增强
实验二图像增强一、实验目的1、了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识。
2、学会对图像直方图的分析。
3、掌握直接灰度变换的图像增强方法。
4、掌握直方图均衡化。
5、采用均值滤波、中值滤波实现图像平滑。
6、采用梯度方法、拉普拉斯算子、Sobel 算子和 Prewitt 算子实现图像锐化。
二、实验原理及知识点图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要有直接灰度尺度变换、直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理等。
1、灰度变换灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。
在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理。
若假定原图像f(x, y)的灰度范围为［a, b］，希望变换后图像 g(x, y)的灰度范围扩展至［c, d］，则线性变换可表示为：g(x,y)=[ f (x, y)− a]+ c2、直方图变换直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。
直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。
直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。
依据定义，在离散形式下，用r k代表离散灰度级，用p r(r k)代表p r(r)，并且有下式成立：式中：n k为图像中出现r k级灰度的像素数，n是图像像素总数，而n k/n即为频数。
n js k= T (r k)=∑=∑ p r(r j) 0≤ r j≤1 k = 0,1,...,l −1nP r(r k) =n k0 ≤ r k≤ 1 k = 0,1,2,...,l−1 nabcd--3、空域滤波空域滤波是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。
图像增强_精品文档
图像增强图像增强是一种改善图像质量的技术。
通过对图像进行处理和调整，可以提高图像的对比度、清晰度和细节，使其更加鲜明和有吸引力。
图像增强在很多领域都有广泛的应用，包括医学影像、航空航天、安防监控等。
在图像增强中，有许多常见的技术和方法，这些技术可以分为两大类：空域增强和频域增强。
空域增强是指在图像的像素级上进行改变，主要通过对像素的亮度、对比度、色彩等进行调整来改善图像的质量。
常见的空域增强方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、对比度增强等。
灰度拉伸是一种简单常用的空域增强方法，它通过对图像的灰度级进行拉伸来增加图像的动态范围。
具体实现时，可以选择一个最小和最大灰度级，然后将原始图像中的灰度级映射到新的范围上。
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法，它通过对图像的直方图进行重新分布来增加图像的动态范围。
通过这种方法，可以使得图像中的像素灰度分布更加均匀，使得图像的细节更加明确和丰富。
对比度增强是一种通过调整图像的亮度和对比度来改善图像质量的方法。
可以通过增加图像的对比度来增强图像的细节和清晰度，使得图像更加饱满和生动。
频域增强是指在图像的频域上进行改变，主要通过对图像进行傅里叶变换来改变频域的信息。
常见的频域增强方法包括傅里叶变换、滤波等。
傅里叶变换是一种将图像从时域转换到频域的方法，可以通过分析图像在不同频率上的分量来进行增强。
通过傅里叶变换，可以提取出图像中的高频、中频、低频分量，然后根据需要进行增强处理。
滤波是一种常见的频域增强方法，通过在频域上对图像进行滤波，可以增加图像的清晰度和细节。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
图像增强在实际应用中有很多挑战和难点。
首先，不同的图像增强方法适用于不同的图像，在选择合适的方法时需要考虑到图像的特点和要求。
其次，图像增强可能会引入噪声或者产生不良影响，因此需要进行适当的处理和控制。
此外，图像增强还需要考虑到计算资源的限制和实时性要求。
最后，随着技术的进步和发展，图像增强也在不断创新和改进。
图像增强
之
图像增强
成员：张旭、高云朋、曹勇、陈胜、申超
图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中 的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息， 提高图像质量。通过采取适当的增强处理方法， 可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图 片处理成清楚、明晰的富含大量有用信息的可使 用图像。
图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、 轮廓、对比度等进行强调或锐化，以便于显示、 由于太空技术的发展，需要用数字图像处理技术处理大量的星体照片。 3.遥 感 航空遥感和卫星遥感图像需要用数字技术加工处理，并提取有用的信 息。主要用于地形地质，矿藏探查， 森林、 水利、 海洋、 农业等资源调 查， 自然灾害预测预报，环境污染监测， 气象卫星云图处理以及地面军事 目标的识别。 在遥感应用中，我们可以看到大量的与图像处理密切相关的技术。从世 界上出现第一幅照片(1839年）、意大利人乘飞机拍摄了第一张照片(1909 年）、前苏联（1957年）及美国（1958年）发射第一颗人造地球卫星等 都为遥感技术的发展奠定了坚实的基础。1962年国际上正式使用遥感一词 （Remote Sensing）。此后，美国相继发射多颗陆地资源探测卫星（1972 年，LANDSAT-I—四个波段，地面分辨率59m×79m；1975年，LANDSATⅡ；1978年，LANDSAT-Ⅲ，分辨率40m×40m；1982年，LANDSAT-Ⅳ， 分辨率30m×30m，在这颗卫星上配置了GPS系统（Global Positioning System），定位精度在地心坐标系中为土10m。
1.通讯 包括图像传输、电视电话、 电视会议等， 主要是进行图像压缩甚至理 解基础上的压缩。 ①电视广播：单色电视广播1925年在英国实现。1936年BBC开始电视广 播。目前出现的彩色电视有三种制式，即NTSC（美国、日本等）、PAL（中 国、西欧、非洲等）和SECAM（法国、俄罗斯等）。 ②可视电话和会议电视：1964年美国国际博览会展出了Picture-phone MOD-I可视电话系统，带宽为1MHz，目前的可视电话/会议电视均采用数字 压缩技术，也出现了相应的国际标准。如：图像编码标准H.261、H.263等， 会议电视的H.230标准，在专用通信网中用PCM一次群传输，速率为 2048kb/s。桌面型系统遵循H.323标准。 ③图文电视和可视图文：图文电视（Teletext）和可视图文（Videotext） 是提供可视图形文字信息的通信方式，图文电视是单向传送信息，它是在电 视信号消隐期发送图文信息，用户可用电视机和专用终端收看该信息；可视 图文是双向工作方式，用户可用电话向信息中心提出服务内容或从数据库中 选择信息。 ④传真：是把文字、图表、照片等静止图像通过光电扫描的方式变成电 信号加以传送的设备。经过多年发展，传真技术不断进步，现在已有仅数秒 钟就可传送一幅A4文件的传真机，分辨率高达16点／毫米。
图像增强方法
图像增强方法图像增强是数字图像处理领域的重要研究方向，它旨在改善图像的质量、增强图像的细节、增加图像的对比度等，以便更好地满足人类视觉系统的需求。
在本文中，我们将介绍几种常见的图像增强方法，包括直方图均衡化、滤波和锐化等，希望能为您在图像处理领域提供一些帮助。
首先，直方图均衡化是一种常见的图像增强方法。
它通过重新分配图像像素的灰度级来增强图像的对比度，使图像的直方图更加均匀，从而提高图像的视觉效果。
直方图均衡化可以有效地增强灰度分布不均匀的图像，并且计算简单，易于实现。
然而，直方图均衡化也存在一些问题，比如可能导致图像的噪声增加，以及在一些情况下会使图像过度增强，造成视觉效果不佳。
其次，滤波是另一种常见的图像增强方法。
滤波可以通过对图像进行平滑或锐化来改善图像的质量。
平滑滤波通常用于去除图像中的噪声，而锐化滤波则可以增强图像的边缘和细节。
常见的滤波方法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等，它们各自适用于不同类型的图像和噪声。
需要注意的是，滤波操作可能会导致图像的细节丢失，因此在选择滤波方法时需要根据具体应用进行权衡。
最后，锐化是图像增强中的重要手段。
锐化可以突出图像的边缘和细节，使图像看起来更加清晰和真实。
常见的锐化方法包括拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等，它们可以有效地增强图像的边缘和纹理。
然而，过度的锐化也会导致图像的噪声增加，因此在进行图像锐化时需要控制好参数，避免过度增强。
综上所述，图像增强是数字图像处理中的重要环节，它可以通过直方图均衡化、滤波和锐化等方法来改善图像的质量和视觉效果。
在实际应用中，我们需要根据具体的图像特点和应用需求来选择合适的增强方法，并注意控制参数，避免过度增强和噪声的引入。
希望本文能为您在图像增强领域提供一些帮助，谢谢阅读！。
图像处理(第五周备课)经典.ppt
A=imread('d:\face.jpg') A1=rgb2gray(A) A2=floor(double(A1)) N=zeros(256) for i=1:16
for j=1:16 k=A2(i,j) N(k+1)=N(k+1)+1
end end
subplot(1,3,1) imshow(A) subplot(1,3,2) imshow(A1) subplot(1,3,3) bar(N)
.精品课件.
6
A=imread('pout.tif')
A2=double(A);
A3=(A2-90)*255/30
s=size(A3)
fo【图rfifoi=Ar像例1j3=:s(1i(灰3,1:js)-)(<32度0)】值根，据增图强像该po图ut像.tif的的明颜暗色对分比布度情。况调整
A3(i,j)=0
K=rgb2gray(I)
G=stretchlim(K)
J=imadjust(K,G)
.精品课件.
2
3.1.1 灰度调整
灰度调整：增加灰度图像的明暗对比度，灰 度图像就变得更加清楚。增加明暗对比度的 一种常用方法是灰度调整方法。灰度调整方 法是基于灰度直方图的一种图像增强方法。
.精品课件.
3
【例3-1】统计face.jpg（人脸）灰度图像数据，计 算0～255种颜色每种颜色的像素点个数
B1=imadjust(A1,[0.2 0.5],[0,1]);与 B1=imadjust(A1,[0.2 0.5);在输出结果上没有区 别，后者没有输出区间，但默认映射到[0,1]。
2021/3/3
.精品课件.
(优选)图像增强
b ln c 这里a,b,c是便于调整曲线的位置和形状引入的参 数，它使低灰度范围的f(x,y)得以扩展而高灰度f(x,y) 得到压缩，以使图像的灰度分布与人的视觉特性相 匹配。
灰度变换法
指数变换的一般形式为：
g(x, y) bc f (x,y)a 1
由于成像系统的限制，常出现对比度不足的弊病， 使人眼观看图像时视觉效果很差。采样灰度变换法 可以提高对比度，大大改善人的视觉效果。
灰度变换法
➢ 线性变换法：
假定原图像f(x,y)的灰度范围为[a,b]，希望变换
后图像g(x,y)的灰度范围扩展至[c,d]，则线性变换
可表示为：
g(x,y) d
g(x, y) d c f (x, y) a c
c a
f
(x,
y)
a
c
a
f (x, y) b
d
b f (x, y) M f
灰度变换法
➢ 灰度变换图像处理示例2
灰度变换法
➢ 分段线性变换法：
为了突出感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制那 些不感兴趣的灰度区域，可采用分段线性变换。
c f (x, y)
a
0 f (x, y) a
g(x,
y)
直方图修正法
直方图能够给出该图像的大致描述，如图像的灰度范围、 灰度级的分布、整幅图像的平均亮度等。
但是仅从直方图不能完整地描述一幅图像，因为一幅图 像只对应一个直方图，但一个直方图可以对应不同的图 像。
1.0
0.5
0.0 z1 z2 z
灰度级修正
➢ 灰度级修正： 灰度级修正是对图像在空间域进行增强的一种简 单而有效的方法。 灰度级修正也叫点运算，它不改变像素点的位置， 只改变像素点的灰度值。
图像增强的几种方法
1、图像增强的原理及应用前景图象增强是图像处理的基本内容之一，图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用，比原始图像更合适。
增强图象中的有用信息，它是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。
近年来，随着消费型和专业型数码相机的日益普及，海量的图像数据正在被产生．但由于场景条件的影响，很多在高动态范围场景、昏暗环境或特殊光线条件下拍摄的图像视觉效果不佳，需要进行后期增强处理调整动态范围或提取一致色感才能满足显示和印刷的要求。
人类视觉系统具有强烈的全局和区域的自适应性和非线性，在多种不同的光照条件下都能清晰地辨识细节，具有电子设备所不可比拟的优势。
因此，图像增强引起了广泛的关注，很多图像增强方法在设计时考虑描述和模仿人类视觉系统的特性，以期获得符合人类视觉系统特性的增强效果。
2图像增强的算法分类图像增强算法可分成两大类：频率域法和空间域法。
前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。
采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算，具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。
基于空域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。
点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
直方图匹配
离散灰度级情况： 由 （ 1 ）、（ 2 ） 计算得两张表 ，从中选取一对vk, sj，使vk≈sj，并 从两张表中查得对应的 rj，zk。于 是，原始图象中灰度级为rj 的所有 象素均映射成灰度级zk。最终得到 所期望的图象。
g(x,y) d
换 将感兴趣的灰度范围线性扩展，相对 抑制不感兴趣的灰度区域。 设f(x,y)灰度范围为[0,Mf]，g(x,y)灰度 范围为[0,Mg],
分段线性灰度变换
M g d [ f ( x, y ) b ] d M f b d c g ( x, y ) [ f ( x, y ) a ] c b a c a f ( x, y ) b f ( x, y ) M f a f ( x, y ) b 0 f ( x, y ) a
c[ f ( x, y )a ]
1
a,b,c是按需要可以调整的参数。
指数变换
灰度变换示例
原始图象
非线性灰度变换对数效应 低灰度区扩展，高灰度区压缩
非线性灰度变换指数效应
低灰度区压缩，高灰度区扩展
分段线性化 出现假轮廓
灰度倒置 底片效果
阈值化 阈值128
阈值化 阈值180
阈值化 阈值66
I=imread(‘Adomen3D.jpg’); J = imadjust(I,[0.2 0.9],[]); subplot(222);imshow(J,[]); K = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); subplot(222);imshow(K,[]); L = imadjust(I,[0 1],[0.3 0.7]); subplot(224);imshow(L,[]);
imshow(I), figure,imhist(I); figure, imshow(J), figure,imhist(J);
%例2 彩色图象
RGB1 = imread('flowers.tif');
RGB2 = imadjust(RGB1,[.2 .3 0; .6 .7 1],[]); imshow(RGB1), figure, imshow(RGB2)
第三章 图象增强
• • • • • • •
对比度增强 图象平滑 图象锐化 同态滤波 伪彩色与假彩色处理 代数运算 几何运算
目的：
采用一系列技术去改善图象的视觉 效果，或将图象转换成一种更适合于人 或机器进行分析处理的形式。图象增强 并不以图象保真为准则，而是有选择地 突出某些对人或机器分析有意义的信息， 抑制无用信息，提高图象的使用价值。
例：设图象有64*64=4096个象素，有8个灰度级，灰度 分布如表所示。进行直方图均衡化。
rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
nk 790 1023 850 656 329 245 122 81
p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
sk计算 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00
sk舍入 1/7 3/7 5/7 6/7 6/7 1 1 1
3. 重新命名sk，归并相同灰度 级的象素数
rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
直方图调整法
（一）直方图均衡化 Histogram Equalization 直方图:表示数字图象中的每一灰度级 与其出现的频率(该灰度级的象素数目) 间的统计关系,用横坐标表示灰度级, 纵坐标表示频数(也可用概率表示)。 直方图有什么作用？ 图像与直方图是否是一一对应的？
直方图
计算直方图
I=imread('rice.tif'); [m,n]=size(I); s = 256; %灰度级 H = zeros(1,s); for j=1:m for k=1:n v=I(j,k); %取当前像素灰度值 H(1,v+1) = H(1,v+1) + 1; end; end;
灰度变换法
(三)非线性灰度变换 （1）对数变换 低灰度区扩展，高灰度区压缩。 （2）指数变换 高灰度区扩展，低灰度区压缩。
对数变换
ln[ f ( x, y ) 1] g ( x, y ) a b ln c
a,b,c是按需要可以调整的参数。
对数变换
指数变换
g ( x, y) b
连续灰度的直方图非均匀分布
连续灰度的直方图均匀分布
直方图均衡化目标
直方图均衡化
直方图均衡化
要找到一种变换 S=T ( r ) 使直方图变平直， 为使变换后的灰度仍保持从黑到白的单一变 化顺序，且变换范围与原先一致，以避免整 体变亮或变暗。必须规定： （1）在0≤r≤1中，T(r)是单调递增函数， 且0≤T(r)≤1； （2）反变换r=T-1(s),T-1(s)也为单调递增函 数，0≤s≤1。
nk 790 1023 850 656 329 245 122 81
p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
sk计算 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00
sk舍入 1/7 3/7 5/7 6/7 6/7 1 1 1
1. 由（3-2）式计算sk
rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
nk 790 1023 850 656 329 245 122 81
p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
sk计算 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00
2. 把计算的sk就近安排到8个 灰度级中
rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
nk 790 1023 850 656 329 245 122 81
p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
分段线性灰度变换
% Matlab 代码 I=imread(‘lina.bmp’); %读图象 [m,n]=size(I); % 获取图象大小 R=zeros(m,n); % 初始化结果图象 for i=1:m %行 for j=1:n %列 g=I(i,j); % 当前象素灰度 if g<a % 判断灰度，转换 R(i,j) = c*g/a; elseif (g>=a) & (g<b) R(i,j) = (d-c)*(g-a)/(b-a) +c ; else R(i,j) =(Mg-d)*(g-b)/(Mf-b)+d; end; end; end;
应用到离散灰度级，设一幅图象的 象素总数为n，分L个灰度级。 nk: 第k个灰度级出现的频数。 第k个灰度级出现的概率 P(rk)=nk/n 其中0≤rk≤1，k=0,1,2,...,L-1 形式为：
sk T (rk ) p(rj )
j 0 j 0 k k
nj n
(3 2)
sk s0 s1 s2 s3
nsk 790 1023 850 985
p(sk) 0.19 0.25 0.21 0.24
s4 448 0.11
均衡化前后直方图比较
直方图均衡化
直方图均衡化
直方图均衡化实质上是减少图象 的灰度级以换取对比度的加大。在均 衡过程中，原来的直方图上频数较小 的灰度级被归入很少几个或一个灰度 级内，故得不到增强。若这些灰度级 所构成的图象细节比较重要，则需采 用局部区域直方图均衡。
有没有更聪明的方法？
灰度直方图
直方图均衡化
直方图均衡化是将原图象的直方图 通过变换函数修正为均匀的直方图， 然后按均衡直方图修正原图象。 图象均衡化处理后，图象的直方图 是平直的，即各灰度级具有相同的出 现频数，那么由于灰度级具有均匀的 概率分布，图象看起来就更清晰了。
直方图均衡化
首先假定连续灰度级的情况，推 导直方图均衡化变换公式，令 r 代 表灰度级，P ( r ) 为概率密度函数。 r值已归一化，最大灰度值为1。
直方图均衡化 – 实例1
直方图均衡化 – 实例2
Matlab中有关直方图的函数
1、显示直方图 imhist()
I = imread('pout.tif');
imshow(I); figure; imhist(I);
2、直方图均衡化 histeq()
%例1
J = histeq(I);
imshow(I) ; title('原始图象'); figure, imshow(J); title('直方图均衡化后图象');
频域处理
在图象的Fourier变换域上进行处理。
3.1 对比度增强
(contrast enhancement)
• 灰度变换法 线性变换(linear transformation) 对数变换(logarithmic transformation) 指数变换(exponential/power transformation) • 直方图调整法 直方图均衡化(histogram equalization) 直方图匹配(histogram matching/normalization)
More examples
直方图匹配
(histogram matching/normalization) 调整某一图象的直方图，使其 与另一幅图象的直方图相匹配，即 二者具有相同或相似的直方图。从 而使两幅图像具有类似的色调和反 差；或使其具有一种预先规定的函 数形状。 目的：突出感兴趣的灰度范围或 区域，改善图像视觉效果。