图像增强ppt课件
合集下载
红外图像增强技术ppt课件
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
其他处理方法——小波变换
分解后的图像，其主要信息(即轮廓)由低频部分来 表征，而其细节部分则由高频部分表征。实际应用 中，通过对高频部分分量进行变换，经过处理达到 增强图像的目的。 基于小波变换理论的红外图像增强技术,即对低对比 度的红外图像，通过施行小波变换,得到该图像的多 尺度梯度分布，增强多尺度梯度模的大小，并扩大 其在尺度空间的动态范围，就可以实现图像的对比 度增强。
图像噪声滤除成为红外图像预处理中的重要组成部分。 空域或频域的平滑滤波可以抑制图像噪声，提高图像的 信噪比。 其中，中值滤波器在处理噪声的方面有较好的表现，不 仅能消除强脉冲性噪声的影响，而且较好地保留了图像 的边缘。 在频域上可以通过低通滤波器实现平滑。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
外界环境的随机干扰和热成像系统的不完善，给红外 图像带来多种多样的噪声。
由于红外探测器各探测单元的响应特性不一致、光机 扫描系统缺陷等原因，造成红外图像的非均匀性，体 现为图像的固定图案噪声、串扰、畸变等。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
红外图像增强的主要工作
增强图像边缘锐度，改善红外图像模糊状态； 对灰度进行拉伸，使红外图像的灰度适中，灰度层次更
M R I增强检查常规ppt课件
SUCCESS
THANK YOU
2019/8/26
增强扫描：2处转移
脊髓多发性硬化
脊髓炎
颈髓炎增强扫描
腹部
病例1
囊肿？血管瘤？
病例2
强化第25S、45s图像
病理（HCC）
×100 × 200
病例3
男，49岁，曾患乙肝，经治疗好转，肝功能正常。常规检查。
瘤栓累及肠系膜上静脉
质子并不是静止的平行于 或反平行于磁力线，而是 以某种形式在运动，即进 动（precession)
什么形式的运动是“进动”？一个旋转的陀螺受到撞击时，进行摇摆 式的运动，强磁场内的质子也表现这种运动形式，称“进动”。进动 的速度用进动频率表示（precession frequency),即质子每秒进动多少 次，进动频率不是一个常数，依赖于质子所处的场强，场强越强，进 动比率越快，进动频率越高。
MR造影剂的分类
• 顺磁性：主要有钆、锰。造影剂到 达病灶后，影响水分子，缩短T1， 在T加权像上显著提高信号强度， 显示病灶。
• 超顺磁性：主要是铁剂，到达某一 组织后，使该组织信号减低，也称 为阴性造影剂。
MRI增强扫描
机理：改变局部组织的磁环境而间接增 强
• 同时缩短组织的T1和T2 • T2质子弛豫增强缩短组织的T2 半数致死量（LD50）为20mmol/kg体重 常用剂量：0.1 ~ 0.2mmol/kg 体重
MRI增强扫描的适应证
• 肿瘤的显示及其与周围水肿组织的区分 • 血脑屏障的破坏程度的显示（脑膜或脊膜
病变的显示） • 血管病变的检查（包括磁共振血管成像） • 肝脏良恶性肿瘤的鉴别 • 骨骼肿瘤的显示及向周围浸润的显示。 • 肿瘤术后有无残留或复发 • 炎性疾病诊断的应用
变换域图像增强PPT课件
49
Sinusoidal
50
Rectangle
51
二维离散傅立叶变换的若干性质 离散傅立叶变换建立了函数在空间域与频率 域之间的转换关系。在数字图像处理中，经 常要利用这种转换关系及其转换规律，下面 将介绍离散傅立叶变换的若干重要性质
52
周期性和共轭对称性
若离散的傅立叶变换和它的反变换周期为 N，则有
旋转后图像及 其傅里叶变换
60
线性叠加
k1 f(x,y) + k2 g(x,y) <==> k1 F(u,v) + k2 G(u,v)
a)Image A; b)Image B; c)0.25 * A + 0.75 * B
a)spectrum A; b)spectrum B; c)0.25 * A + 0.75 * B
35
幅度谱和相位谱
从幅度谱中我们 可以看出明亮线 反映出原始图像 的灰度级变化， 这正是图像的轮 廓边
36
幅度谱和相位谱
从幅度谱中我们 可以看出明亮线 和原始图像中对 应的轮廓线是垂 直的。如果原始 图像中有圆形区 域那么幅度谱中 也呈圆形分布
37
幅度谱和相位谱
图像中的颗粒状对 应的幅度谱呈环状， 但即使只有一颗颗 粒，其幅度谱的模 式还是这样。
38
幅度谱和相位谱
这些图像没有特定 的结构，左上角到 右下角有一条斜线， 它可能是由帽子和 头发之间的边线产 生的 两个图像都存在一 些小边界
39
离散函数的傅立叶变换 假定取间隔△x单位的抽样方法将一个连续 函数f(x)离散化为一个序列{f(x0)， f(x0+△x)，…，f[x0+(N-1)△x]}
P: ( x,y,z)
Sinusoidal
50
Rectangle
51
二维离散傅立叶变换的若干性质 离散傅立叶变换建立了函数在空间域与频率 域之间的转换关系。在数字图像处理中，经 常要利用这种转换关系及其转换规律，下面 将介绍离散傅立叶变换的若干重要性质
52
周期性和共轭对称性
若离散的傅立叶变换和它的反变换周期为 N，则有
旋转后图像及 其傅里叶变换
60
线性叠加
k1 f(x,y) + k2 g(x,y) <==> k1 F(u,v) + k2 G(u,v)
a)Image A; b)Image B; c)0.25 * A + 0.75 * B
a)spectrum A; b)spectrum B; c)0.25 * A + 0.75 * B
35
幅度谱和相位谱
从幅度谱中我们 可以看出明亮线 反映出原始图像 的灰度级变化， 这正是图像的轮 廓边
36
幅度谱和相位谱
从幅度谱中我们 可以看出明亮线 和原始图像中对 应的轮廓线是垂 直的。如果原始 图像中有圆形区 域那么幅度谱中 也呈圆形分布
37
幅度谱和相位谱
图像中的颗粒状对 应的幅度谱呈环状， 但即使只有一颗颗 粒，其幅度谱的模 式还是这样。
38
幅度谱和相位谱
这些图像没有特定 的结构，左上角到 右下角有一条斜线， 它可能是由帽子和 头发之间的边线产 生的 两个图像都存在一 些小边界
39
离散函数的傅立叶变换 假定取间隔△x单位的抽样方法将一个连续 函数f(x)离散化为一个序列{f(x0)， f(x0+△x)，…，f[x0+(N-1)△x]}
P: ( x,y,z)
数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
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。
Slide 25
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。
Slide 16
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
图4.7 三段线性变换实例
（a）原始图像
（b）增强效果
Slide 21
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
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
Slide 17
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
【例4.1】采用线性变换进行图像增强。
精品课件-HALCON数字图像处理-第6章 图像增强
◘图像增强 目的：一是改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度； 二是将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形
式。
分类： 频域法：直接对图像的像素灰度值进行操作。包括图像的
灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处理、彩色增强 等。
空域法：在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作， 然后经逆变换获得所需的增强结果。常用的方法包括低通滤 波 、高通滤波以及同态滤波等。
二、为什么要增强图象？ 图像在传输或者处理过程中会引入噪声或使图像变模 了 困难。
Digital Image
6.0 概 述
三、目的： 1.改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度； 2.将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形式。
注意：在图像增强的过程中，没有新信息的增加， 只是 通过压制一部分信息，从而突出另一部分信息。
( f (m, n)
)
其中λ 和γ 为常数。为避免时底数为0的情况，增加偏移量 ε 。γ 值的选择对于变换函数的特性有很大影响，当γ ＜ 1 时会将原图像的灰度向高亮度部分映射，当γ ＞1时向低亮度部 分映射，而当γ =1时相当于正比变换。灰度指数变换的图 像 示例如图4.1.5所示。
Digital Image
)=
nnj
0.19
0.25
0.21 0.24 0.11
6.2 图像的直方图修正
图4.2.3给出了直方图均衡化的示意图。从图和表中可以看 出，由于 数字图像灰度取值的离散性，通过四舍五入使变换后 的分灰布度，值但。出相现比了于归原直并现方象图，要而平使坦变得换多后的直方图并非完全均匀
图4.2.3 直方图均衡化的示意图
第6章
图像增强
◆ 6.0 ◆ 6.1 ◆ 6.2 ◆ 6.3 ◆ 6.4 ◆ 6.5 ◆ 6.6
式。
分类： 频域法：直接对图像的像素灰度值进行操作。包括图像的
灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处理、彩色增强 等。
空域法：在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作， 然后经逆变换获得所需的增强结果。常用的方法包括低通滤 波 、高通滤波以及同态滤波等。
二、为什么要增强图象？ 图像在传输或者处理过程中会引入噪声或使图像变模 了 困难。
Digital Image
6.0 概 述
三、目的： 1.改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度； 2.将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形式。
注意：在图像增强的过程中，没有新信息的增加， 只是 通过压制一部分信息，从而突出另一部分信息。
( f (m, n)
)
其中λ 和γ 为常数。为避免时底数为0的情况，增加偏移量 ε 。γ 值的选择对于变换函数的特性有很大影响，当γ ＜ 1 时会将原图像的灰度向高亮度部分映射，当γ ＞1时向低亮度部 分映射，而当γ =1时相当于正比变换。灰度指数变换的图 像 示例如图4.1.5所示。
Digital Image
)=
nnj
0.19
0.25
0.21 0.24 0.11
6.2 图像的直方图修正
图4.2.3给出了直方图均衡化的示意图。从图和表中可以看 出，由于 数字图像灰度取值的离散性，通过四舍五入使变换后 的分灰布度，值但。出相现比了于归原直并现方象图，要而平使坦变得换多后的直方图并非完全均匀
图4.2.3 直方图均衡化的示意图
第6章
图像增强
◆ 6.0 ◆ 6.1 ◆ 6.2 ◆ 6.3 ◆ 6.4 ◆ 6.5 ◆ 6.6
图像增强ppt教学课件
东华理工大学 官云兰
②指数变换
指数变换的一般表达式:
g(i, j) bcf (i,j)a 1
参数a,b,c用来调整曲线的位置和形状。 效果：较大的扩展图像的高灰度区，压缩低灰度区
东华理工大学 官云兰
二、直方图修正法
灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其 出现频率间的关系,它能描述该图像的概貌。
rk
nk
pr(rk)=nk/n
sk累积
sk并
sk
nsk
pk(sk)
r0=0 790
0.19
0.19 1/7 s0=1/7 790 0.19
r1=1/7 1023
0.25
0.4Байду номын сангаас 3/7 s1=3/7 1023 0.25
r2=2/7 850
0.21
0.65 5/7 s2=5/7 850 0.21
r3=3/7 656
直方图均衡化的效果
• 各灰度级出现的频率近似相等； • 原图像上频率小的灰度级被合并，实现压缩；频率
高的灰度级被拉伸，因此可以使亮度集中于中部的 图像得到改善，增强图像上面积地物与周围地物的 反差。
东华理工大学 官云兰
例：假定有一幅总像素为n=64×64的图像，灰度级数为 8，各灰度级分布见下表，对其均衡化。计算过程如下：
灰度变换
内
空间域点局邻运部 域算 运算算直图 图方像 像图锐 平修化 滑正法规 均定 衡化 化
容
图像增强频率域高低低通通通滤滤滤波波波
同高态通滤滤波波增强
假彩色增强
彩色增强伪彩色增强
彩色变换增强
图像的代数运算
东华理工大学 官云兰
5.1 图像增强的点运算
《图像的增强》课件
无人驾驶
图像增强可以提高无人驾驶汽车的感知能力， 增强道路和障碍物的识别。
艺术和娱乐
图像增强可以改善艺术作品和娱乐内容的视 觉效果，提供更好的观赏体验。
未来发展趋势1来自深度学习利用深度神经网络和人工智能技术，实现更准确、自动化的图像增强。
2
实时增强
通过优化算法和硬件性能，实现实时图像增强，满足实时应用的需求。
滤波器和增强方法的比较
滤波器
滤波器通过在空域或频域中对图像进行操作来 改变图像的特性。
增强方法
增强方法通过调整图像的亮度、对比度和细节 来改善图像质量和视觉效果。
图像增强的应用领域
医学图像
通过增强医学图像，可以更清晰地显示病变 和器官结构。
安防监控
通过增强监控图像，可以更容易识别和监视 潜在的安全威胁。
《图像的增强》PPT课件
通过图像增强，我们可以改善图像的质量和视觉效果，使其更加鲜明和引人 注目。
图像增强的定义
图像增强是一种技术，通过对图像的处理和改进，提高其质量、增强细节、改变光照和色彩等特性，使 图像更易于理解和分析。
常见的图像增强方法
1 灰度变换
2 直方图均衡化
通过调整图像的亮度和对比度来改变图像 的整体感观。
通过重新分布图像的像素强度，使整个亮 度范围更均衡，增强对比度和细节。
3 空域滤波
4 频域滤波
通过对图像进行平滑或增强，改变图像的 细节和纹理。
通过对图像进行傅里叶变换和反变换，改 变图像的频率特性和细节。
基于直方图的增强方法
直方图是显示图像像素强度分布的统计图。基于直方图的增强方法使用直方 图信息来调整图像的对比度和亮度。
3
自适应增强
根据不同图像的特点和应用需求，自动调整增强方法和参数，实现个性化的图像 增强。
医学CT增强扫描的临床应用ppt培训课件
CT增强扫描的临床应 用
主要内容
1 CT增强扫描简介 2 常规适用范围 3 CT增强扫描新技术应用
放射科
CT增强扫描简介
定义 增强扫描－静脉内注入含碘对比剂后的CT扫描 平扫－－无对比剂注入的CT扫描
放射科
含碘对比剂
泛影葡胺－－离子型、高渗型 碘海醇－－非离子型、低渗型
（粒子数越多，其渗透压约大， 对血液细胞膜的损伤也越严重）
平扫期：圆形低密度灶，边界清楚。 动脉期：病灶边缘呈高密度强化，
与主动脉相同。 门脉期：增强区进行性向中心扩展，
可见病灶大部分或完全强化。 延迟期：病灶呈等密度填充，
填充时间与病灶大小有关， 最后整个血管瘤被造影剂“填满”
放射科
肝血管瘤
放射科
肝血管瘤
放射科
2 增强扫描有助于肝脏病灶定性
肝癌
肝细胞性肝Ca，最常见，占90%以上 。 主要由肝动脉供血，为不同程度的多血管肿瘤
肝癌
低密度 高密度
低密度 低密度
（少数高 密度）
放射科
3 明确定位，显示组织关系
增强扫描可清晰的 显示病灶与周围组 织的关系。
肝癌门静脉癌栓
放射科
腹部CT增强扫描程序
肝脏 动脉期－门脉期－延迟期 肾脏 皮质期－髓质期－分泌期
放射科
肾脏增强扫描
皮
髓
质
质
期
期
平
分
放射科
肾脏增强扫描：肾癌
皮质期 髓质期
放射科
造影剂不良反应
过敏反应
轻度（７０－75％）
－面色潮红、皮肤瘙痒等－不处理或口服抗组胺药物
中度（２５－３０％）
－心慌、头痛、支气管痉挛所致哮喘、喉水肿致呼吸困难－地 塞米松肌注
主要内容
1 CT增强扫描简介 2 常规适用范围 3 CT增强扫描新技术应用
放射科
CT增强扫描简介
定义 增强扫描－静脉内注入含碘对比剂后的CT扫描 平扫－－无对比剂注入的CT扫描
放射科
含碘对比剂
泛影葡胺－－离子型、高渗型 碘海醇－－非离子型、低渗型
（粒子数越多，其渗透压约大， 对血液细胞膜的损伤也越严重）
平扫期：圆形低密度灶，边界清楚。 动脉期：病灶边缘呈高密度强化，
与主动脉相同。 门脉期：增强区进行性向中心扩展，
可见病灶大部分或完全强化。 延迟期：病灶呈等密度填充，
填充时间与病灶大小有关， 最后整个血管瘤被造影剂“填满”
放射科
肝血管瘤
放射科
肝血管瘤
放射科
2 增强扫描有助于肝脏病灶定性
肝癌
肝细胞性肝Ca，最常见，占90%以上 。 主要由肝动脉供血，为不同程度的多血管肿瘤
肝癌
低密度 高密度
低密度 低密度
（少数高 密度）
放射科
3 明确定位，显示组织关系
增强扫描可清晰的 显示病灶与周围组 织的关系。
肝癌门静脉癌栓
放射科
腹部CT增强扫描程序
肝脏 动脉期－门脉期－延迟期 肾脏 皮质期－髓质期－分泌期
放射科
肾脏增强扫描
皮
髓
质
质
期
期
平
分
放射科
肾脏增强扫描：肾癌
皮质期 髓质期
放射科
造影剂不良反应
过敏反应
轻度（７０－75％）
－面色潮红、皮肤瘙痒等－不处理或口服抗组胺药物
中度（２５－３０％）
－心慌、头痛、支气管痉挛所致哮喘、喉水肿致呼吸困难－地 塞米松肌注
图像增强ppt课件
编辑课件
38
均值降噪
编辑课件
39
补充1 图像的γ校正
• 我们知道，数字图像信息的获取通常都
是通过光电传感器(如：CCD)来完成的。 但是，由于传感器的输入输出特性不是 线性的。所以，如果不进行校正处理的 话，将无法得到好的图像效果。
（同理，加洗照片不对颜色进行校正配准，所以效果 都会略差一些）
编辑课件
一维窗口
编辑课件
28
除上述窗口外，常用的窗口还有方形、 十字形、圆形和环形等等，如下图所示。
图 中值滤波的常用窗口
编辑课件
29
中值滤波是一种非线性运算。它对于 消除孤立点和线段的干扰十分有用。特别是 对于二进噪声尤为有效，对于消除高斯噪声 的影响效果不佳。对于一些细节较多的复杂 图像，还可以多次使用不同的中值滤波，然 后通过适当的方式综合所得的结果作为输出， 这样可以获得更好的平滑和保护边缘的效果。
2）典型低通滤波器
理想的低通滤波器 梯形滤波器 指数滤波器
巴特沃兹滤波器
振铃程度 图像模糊 噪声平 程度 滑效果
严重
严重
最好
较轻
轻
好
无
较轻
一般
无
很轻
一般
编辑课件
17
图6.21 指纹图像的频率域增强
（a）指纹原图
（b）频率域增强后的指纹图像
编辑课件
18
频率域图像增强
编辑课件
19
理想低通滤波器举例
原始信息
• 校正后的误差为计算误差，是不得已的，可忽略的误差
编辑课件
47
• 值得注意的是：所得到的 γ 值不一定 准确，那么我们来看一下， γ 值不准确 时，进行校正后的图像效果。
遥感数字图像增强ppt课件
26
2、锐化—突出图像的边缘、线性目标或某些
亮度变化率大的部分。
① 罗伯特梯度：找到了梯度较大的位置，也
就找到了边缘，用不同的梯度值代替边缘处 像元的值，也就突出了边缘。
② 索伯尔梯度 ③ 拉普拉斯算法 ④ 定向检测
27
Edge Enhancement
edge enhancement mathematically manipulates an image to provide a new image in which edges are made to stand out.
14
This graphic illustrates the increase in contrast in an image before (left) and after (right) a linear contrast stretch.
15
If the input range is not uniformly distributed. In this case, a histogram-equalised stretch may be better. This stretch assigns more display values (range) to the frequently occurring portions of the histoห้องสมุดไป่ตู้ram. In this way, the detail in these areas will be better enhanced relative to those areas of the original histogram where values occur less frequently
2、锐化—突出图像的边缘、线性目标或某些
亮度变化率大的部分。
① 罗伯特梯度：找到了梯度较大的位置，也
就找到了边缘，用不同的梯度值代替边缘处 像元的值，也就突出了边缘。
② 索伯尔梯度 ③ 拉普拉斯算法 ④ 定向检测
27
Edge Enhancement
edge enhancement mathematically manipulates an image to provide a new image in which edges are made to stand out.
14
This graphic illustrates the increase in contrast in an image before (left) and after (right) a linear contrast stretch.
15
If the input range is not uniformly distributed. In this case, a histogram-equalised stretch may be better. This stretch assigns more display values (range) to the frequently occurring portions of the histoห้องสมุดไป่ตู้ram. In this way, the detail in these areas will be better enhanced relative to those areas of the original histogram where values occur less frequently
最新(图像增强技术)第六章基于Contourlet变换的人脸图像超分辨率研究ppt课件
换也是完全重构的,因此Contourlet变换是一个紧框架操作。 (2) 如果LP和DFB都采用正交滤波器,则Contourlet变换提
供了一个框架界为1的紧框架。 (3) Contourlet变换的冗余率小于4/3。 (4) 使用FIR滤波器,N像素图像的Contourlet变换的计算复
杂度为O(N)。 (5) 假定在LP金字塔的第j层应用lj级DFB,则图像的离散
图6-3为k层结构方向滤波器组的多通道表示。 Bamberger 和Smith提出方向滤波器组(DFB)。 它能够对图像进行方向分 解,同时具有很好的重构性。 但是,该DFB结构必须遵循一种 复杂的树形展开规则才能获得较为理想的频率分割。
图6-3 k层结构方向滤波器的多通道表示
第六章 基于Contourlet变换的人脸图像超分辨率研究
因此,M.N.Do.提出了一个新的DFB,并应用于Contourlet变 换。 该DFB是基于梅花滤波器组(Quincunx Filter Bank, QFB) 的扇形滤波器,它可以不用对输入图像进行调节,并且有一个简 单的展开分解树的规则。 实现DFB的锲形频率切分可以通过 QFB的扇形方向频率切分滤波器与二次取样的“旋转”的适 当组合来实现。 这样大大简化了DFB的结构。 由于合成部分 与分解部分是严格对称的,因此下面只介绍分解部分。
第六章 基于Contourlet变换的人脸图像超分辨率研究
图6-6 Contourlet变换流程图
第六章 基于Co1.2 Contourlet变换的特性分析 Contourlet变换主要具有如下特征： (1) 如果LP和DFB都采用完全重构滤波器,则Contourlet变
第六章 基于Contourlet变换的人脸图像超分辨率研究
为了获得四个方向的频率分割,DFB的前两层分解如图6-4 所示,其中Q0和Q1分别为第1层、 第2层的抽样矩阵。 根据 Noble恒等式,可将图6-4中第2层的滤波器与抽样矩阵Q0相互 交换。 扇形滤波器被等效为具有象限频率响应的象限滤波器, 再与第1层的扇形滤波器相结合,就会得到四个方向的子带分 割,如图6-5所示。 为了实现更理想的频率分割,在DFB结构的 第3层分解中,将QFB和“旋转”算子相结合。 使用“旋转” 算子对频率子带进行重新排序,从而实现Contourlet结构中DFB 的二维频率平面的理想分割。
供了一个框架界为1的紧框架。 (3) Contourlet变换的冗余率小于4/3。 (4) 使用FIR滤波器,N像素图像的Contourlet变换的计算复
杂度为O(N)。 (5) 假定在LP金字塔的第j层应用lj级DFB,则图像的离散
图6-3为k层结构方向滤波器组的多通道表示。 Bamberger 和Smith提出方向滤波器组(DFB)。 它能够对图像进行方向分 解,同时具有很好的重构性。 但是,该DFB结构必须遵循一种 复杂的树形展开规则才能获得较为理想的频率分割。
图6-3 k层结构方向滤波器的多通道表示
第六章 基于Contourlet变换的人脸图像超分辨率研究
因此,M.N.Do.提出了一个新的DFB,并应用于Contourlet变 换。 该DFB是基于梅花滤波器组(Quincunx Filter Bank, QFB) 的扇形滤波器,它可以不用对输入图像进行调节,并且有一个简 单的展开分解树的规则。 实现DFB的锲形频率切分可以通过 QFB的扇形方向频率切分滤波器与二次取样的“旋转”的适 当组合来实现。 这样大大简化了DFB的结构。 由于合成部分 与分解部分是严格对称的,因此下面只介绍分解部分。
第六章 基于Contourlet变换的人脸图像超分辨率研究
图6-6 Contourlet变换流程图
第六章 基于Co1.2 Contourlet变换的特性分析 Contourlet变换主要具有如下特征： (1) 如果LP和DFB都采用完全重构滤波器,则Contourlet变
第六章 基于Contourlet变换的人脸图像超分辨率研究
为了获得四个方向的频率分割,DFB的前两层分解如图6-4 所示,其中Q0和Q1分别为第1层、 第2层的抽样矩阵。 根据 Noble恒等式,可将图6-4中第2层的滤波器与抽样矩阵Q0相互 交换。 扇形滤波器被等效为具有象限频率响应的象限滤波器, 再与第1层的扇形滤波器相结合,就会得到四个方向的子带分 割,如图6-5所示。 为了实现更理想的频率分割,在DFB结构的 第3层分解中,将QFB和“旋转”算子相结合。 使用“旋转” 算子对频率子带进行重新排序,从而实现Contourlet结构中DFB 的二维频率平面的理想分割。
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
2021
25
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
2021
2
解决问题的思路
• 提高对比度，增加清晰度
2021
3
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。
2021
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。
2021
9
•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
2021
( 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。
ct增强ppt课件
图像处理
扫描结束后，对获得的图像进 行后处理，如窗宽、窗距的调 整、三维重建等，以便更好地
显示病变。
02
CT增强的应用场景
人体各部位的检查
头部
CT增强可以用于检查脑部肿瘤、脑血管病变以及 脑外伤等。通过注射造影剂，可以更好地显示脑 部血管、脑实质和脑室等结构，提高诊断的准确 性。
腹部
CT增强可以用于检查肝脏、胰腺、肾脏等器官的 肿瘤和病变。通过注射造影剂，可以更好地显示 腹部血管和实质器官等结构，提高诊断的准确性 。
相对较大。
可能过敏
增强CT需要使用碘对照 剂，部分患者可能会出
现过敏反应。
费用较高
相对于普通CT平扫，增 强CT的费用要高一些。
可能影响肾功能
碘对照剂可能会对肾功 能产生一定影响，特别 是对于肾功能不全的患
者。
04
CT增强的安全性和注 意事项
安全性的斟酌
辐射安全
CT增强扫描涉及到放射线，因此 必须确保患者接受的辐射剂量在 安全范围内。医生会根据患者的 年龄、体重和其它因素来决定所
未来发展方向与展望
跨学科合作与创新
01
加强医学影像技术与其他学科领域的合作与创新，推动CT增强
的技术进步和应用拓展。
个性化诊疗与精准医疗
02
结合个体差异和疾病特点，实现个性化诊疗和精准医疗，提高
诊疗效果和患者满意度。
普及与推广
03
通过教育和培训，提高医学影像专业人员对CT增强的认识和应
用能力，促进其在临床实践中的普及和推广。
保护隐私
在检查进程中，患者的隐私保护非常重要。医疗机构应采 取必要的措施，确保患者的个人信息和影像资料不被泄露 。
视察反应
扫描结束后，对获得的图像进 行后处理，如窗宽、窗距的调 整、三维重建等，以便更好地
显示病变。
02
CT增强的应用场景
人体各部位的检查
头部
CT增强可以用于检查脑部肿瘤、脑血管病变以及 脑外伤等。通过注射造影剂，可以更好地显示脑 部血管、脑实质和脑室等结构，提高诊断的准确 性。
腹部
CT增强可以用于检查肝脏、胰腺、肾脏等器官的 肿瘤和病变。通过注射造影剂，可以更好地显示 腹部血管和实质器官等结构，提高诊断的准确性 。
相对较大。
可能过敏
增强CT需要使用碘对照 剂，部分患者可能会出
现过敏反应。
费用较高
相对于普通CT平扫，增 强CT的费用要高一些。
可能影响肾功能
碘对照剂可能会对肾功 能产生一定影响，特别 是对于肾功能不全的患
者。
04
CT增强的安全性和注 意事项
安全性的斟酌
辐射安全
CT增强扫描涉及到放射线，因此 必须确保患者接受的辐射剂量在 安全范围内。医生会根据患者的 年龄、体重和其它因素来决定所
未来发展方向与展望
跨学科合作与创新
01
加强医学影像技术与其他学科领域的合作与创新，推动CT增强
的技术进步和应用拓展。
个性化诊疗与精准医疗
02
结合个体差异和疾病特点，实现个性化诊疗和精准医疗，提高
诊疗效果和患者满意度。
普及与推广
03
通过教育和培训，提高医学影像专业人员对CT增强的认识和应
用能力，促进其在临床实践中的普及和推广。
保护隐私
在检查进程中，患者的隐私保护非常重要。医疗机构应采 取必要的措施，确保患者的个人信息和影像资料不被泄露 。
视察反应
- 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)。
形态，可以产生不同的变换效果。
若b a b a ，则影像被拉
伸，亮度范围扩大;
若 b a b a ，影像被压缩，
亮度范围缩小;
对于a与b，是取在影像亮度值
的全部或部分，偏亮或偏暗 处，均可根据对影像显示效 果的需要而人为地设定。
9
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。采用线性变换对图像 每一个像素灰度作线性拉伸，有效地改善图像视觉效1果0 。
13
②指数变换
指数变换的一般表达式:
g(i, j) bcf (i,j)a 1
参数a,b,c用来调整曲线的位置和形状。 效果：较大的扩展图像的高灰度区，压缩低灰度区
14
二、直方图修正法
灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其 出现频率间的关系,它能描述该图像的概貌。
采用直方图修正后可以使图像的灰度间距拉开 或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清 晰，达到图像增强的目的。
r5=5/7 245
0.06
g(x,
y)
[(d
c)
/(b
a)][
f
(x,
y)
a]
c
a f (x, y) b
[(M g d) /(M f b)][ f (x, y) b] d b f (x, y) M f 11
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。
高的灰度级被拉伸，因此可以使亮度集中于中部的 图像得到改善，增强图像上面积地物与周围地物的 反差。
18
例：假定有一幅总像素为n=64×64的图像，灰度级数为 8，各灰度级分布见下表，对其均衡化。计算过程如下：
rk
nk
pr(rk)=nk/n
sk累积
sk并
sk
nsk
pk(sk)
r0=0 790
0.19
S(rk) 1.0
原始图像
rk
rk
原图像的累积直方图
17
对于数字图像而言，均衡化后的灰度级sk可直接由 原图像的直方图计算出。
sk T rk
k ni n i0
0 rk 1,k 0,1,, L 1
直方图均衡化的效果
• 各灰度级出现的频率近似相等； • 原图像上频率小的灰度级被合并，实现压缩；频率
直方图修正法包括： 直方图均衡化 直方图规定化
15
1.直方图均衡化
概念
将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀 分布的新图像。
直方图均衡化
从人眼视觉特性考虑，一幅图像的灰度直方图如 果是均匀分布的，感觉上该图像比较协调。
16
直方图均衡化的变换函数
原图像直方图累积分布函数
Pr(rk)
1.图像增强处理并不能增加原始图像的信息，其结 果只能增强对某种信息的辨别能力，而这种处理 肯定会损失一些其它信息。
2.强调根据具体应用而言，更“好”，更“有用” 的视觉效果图像。
3.图像增强处理最大的困难－增强后图像质量的好 坏主要依靠人的主观视觉来评定，也就是说，难 以定量描述。
4
灰度变换
数字图像处理
测绘工程学院
1
第五章 图像增强
图像增强的点运算 图像的空间域平滑 图像的空间域锐化 图像的频率域增强 彩色增强技术 图像的代数运算
2
图像增强定义：
将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些关注的特
征，抑制非关注的特征，使之改善图像质量、丰富
信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
内
空间域点局邻运部 域算 运算算直图 图方像 像图锐 平修化 滑正法规 均定 衡化 化
容
图像增强频率域高低低通通通滤滤滤波波波
同高态通滤滤波波增强
假彩色增强
彩色增强伪彩色增强
彩色变换增强Biblioteka 图像的代数运算图像增强的目的：
1）采用一系列技术去改善图像的视觉效果，提高图
像的清晰度；
2）将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和
处理的形式。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。
3
前提：不考虑图像降质的原因
结果：改善后的图像不一定逼近原图像 注意：
0.19 1/7 s0=1/7 790 0.19
r1=1/7 1023
0.25
0.44 3/7 s1=3/7 1023 0.25
r2=2/7 850
0.21
0.65 5/7 s2=5/7 850 0.21
r3=3/7 656
0.16
0.81 6/7
r4=4/7 329
0.08
0.89 6/7 s3=6/7 985 0.24
5
5.1 图像增强的点运算
输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关
点处理的计算表达式：
点运算主要以图像的灰度直方图作为分析处理的依据。
6
基于点运算的增强
灰度变换 直方图修正法
一、灰度变换
灰度变换可调整图像的灰度动态范围或图像对 比度，是图像增强的重要手段之一。
按照变换函数的不同，分为线性变换和非线性变 换。不同形式，得到不同的效果。
原图
线性变换法
分段线性变换法
12
3．非线性灰度变换
当用某些非线性函数如对数函数、指数函数等，作 为映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。 ①对数变换
对数变换的一般表达式为
g(i, j) a ln f (i, j) 1
b ln c
a,b,c参数调整曲线的位置和形状
效果：较大的扩展图像的低灰度区，同时压缩高灰度区
2.分段线性变换
为了突出感兴趣目标所在的 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。
设原图像f(x,y)在[0，Mf], 感兴趣目标的灰度范围在
[a,b],欲使其灰度范围拉伸
到[c,d],对应分段线性变换
表达式：
(c / a) f (x, y)
0 f (x, y) a
7
1．线性变换 令图像f(i，j)的灰度范围为[a,b]，线性变换后
图像g(i，j)的范围为[a´,b´]，如图。 g(i，j)与f(i，j)之间的关系式为：
g(i, j) a b a ( f (i, j) a) ba
8
通过调整参数 a, a,b,b ，即改变变换直线的
若b a b a ，则影像被拉
伸，亮度范围扩大;
若 b a b a ，影像被压缩，
亮度范围缩小;
对于a与b，是取在影像亮度值
的全部或部分，偏亮或偏暗 处，均可根据对影像显示效 果的需要而人为地设定。
9
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。采用线性变换对图像 每一个像素灰度作线性拉伸，有效地改善图像视觉效1果0 。
13
②指数变换
指数变换的一般表达式:
g(i, j) bcf (i,j)a 1
参数a,b,c用来调整曲线的位置和形状。 效果：较大的扩展图像的高灰度区，压缩低灰度区
14
二、直方图修正法
灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其 出现频率间的关系,它能描述该图像的概貌。
采用直方图修正后可以使图像的灰度间距拉开 或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清 晰，达到图像增强的目的。
r5=5/7 245
0.06
g(x,
y)
[(d
c)
/(b
a)][
f
(x,
y)
a]
c
a f (x, y) b
[(M g d) /(M f b)][ f (x, y) b] d b f (x, y) M f 11
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。
高的灰度级被拉伸，因此可以使亮度集中于中部的 图像得到改善，增强图像上面积地物与周围地物的 反差。
18
例：假定有一幅总像素为n=64×64的图像，灰度级数为 8，各灰度级分布见下表，对其均衡化。计算过程如下：
rk
nk
pr(rk)=nk/n
sk累积
sk并
sk
nsk
pk(sk)
r0=0 790
0.19
S(rk) 1.0
原始图像
rk
rk
原图像的累积直方图
17
对于数字图像而言，均衡化后的灰度级sk可直接由 原图像的直方图计算出。
sk T rk
k ni n i0
0 rk 1,k 0,1,, L 1
直方图均衡化的效果
• 各灰度级出现的频率近似相等； • 原图像上频率小的灰度级被合并，实现压缩；频率
直方图修正法包括： 直方图均衡化 直方图规定化
15
1.直方图均衡化
概念
将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀 分布的新图像。
直方图均衡化
从人眼视觉特性考虑，一幅图像的灰度直方图如 果是均匀分布的，感觉上该图像比较协调。
16
直方图均衡化的变换函数
原图像直方图累积分布函数
Pr(rk)
1.图像增强处理并不能增加原始图像的信息，其结 果只能增强对某种信息的辨别能力，而这种处理 肯定会损失一些其它信息。
2.强调根据具体应用而言，更“好”，更“有用” 的视觉效果图像。
3.图像增强处理最大的困难－增强后图像质量的好 坏主要依靠人的主观视觉来评定，也就是说，难 以定量描述。
4
灰度变换
数字图像处理
测绘工程学院
1
第五章 图像增强
图像增强的点运算 图像的空间域平滑 图像的空间域锐化 图像的频率域增强 彩色增强技术 图像的代数运算
2
图像增强定义：
将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些关注的特
征，抑制非关注的特征，使之改善图像质量、丰富
信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
内
空间域点局邻运部 域算 运算算直图 图方像 像图锐 平修化 滑正法规 均定 衡化 化
容
图像增强频率域高低低通通通滤滤滤波波波
同高态通滤滤波波增强
假彩色增强
彩色增强伪彩色增强
彩色变换增强Biblioteka 图像的代数运算图像增强的目的：
1）采用一系列技术去改善图像的视觉效果，提高图
像的清晰度；
2）将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和
处理的形式。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。
3
前提：不考虑图像降质的原因
结果：改善后的图像不一定逼近原图像 注意：
0.19 1/7 s0=1/7 790 0.19
r1=1/7 1023
0.25
0.44 3/7 s1=3/7 1023 0.25
r2=2/7 850
0.21
0.65 5/7 s2=5/7 850 0.21
r3=3/7 656
0.16
0.81 6/7
r4=4/7 329
0.08
0.89 6/7 s3=6/7 985 0.24
5
5.1 图像增强的点运算
输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关
点处理的计算表达式：
点运算主要以图像的灰度直方图作为分析处理的依据。
6
基于点运算的增强
灰度变换 直方图修正法
一、灰度变换
灰度变换可调整图像的灰度动态范围或图像对 比度，是图像增强的重要手段之一。
按照变换函数的不同，分为线性变换和非线性变 换。不同形式，得到不同的效果。
原图
线性变换法
分段线性变换法
12
3．非线性灰度变换
当用某些非线性函数如对数函数、指数函数等，作 为映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。 ①对数变换
对数变换的一般表达式为
g(i, j) a ln f (i, j) 1
b ln c
a,b,c参数调整曲线的位置和形状
效果：较大的扩展图像的低灰度区，同时压缩高灰度区
2.分段线性变换
为了突出感兴趣目标所在的 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。
设原图像f(x,y)在[0，Mf], 感兴趣目标的灰度范围在
[a,b],欲使其灰度范围拉伸
到[c,d],对应分段线性变换
表达式：
(c / a) f (x, y)
0 f (x, y) a
7
1．线性变换 令图像f(i，j)的灰度范围为[a,b]，线性变换后
图像g(i，j)的范围为[a´,b´]，如图。 g(i，j)与f(i，j)之间的关系式为：
g(i, j) a b a ( f (i, j) a) ba
8
通过调整参数 a, a,b,b ，即改变变换直线的