数字图象处理第5章 图像的灰度变换
图像的灰度变换
昆明理工大学（数字图像处理）实验报告实验名称：图像的灰度变换专业：电子信息科学与技术姓名：学号：成绩：[实验目的]1、理解并掌握灰度变换的基本原理和方法。
2、编程实现图像灰度变换。
3、分析不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。
[实验内容]1、灰度的线性变换；2、灰度的非线性变换；3、图像的二值化；4、图像的反色处理；[实验原理]图像的灰度变换 ( gray scale transformation, GST ) 处理是图像增强处理技术中一种非常基础、直接的空间域图像处理方法,也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。
灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。
目的是为了改善画质,使图像的显示效果更加清晰。
灰度变换有时又被称为图像的对比度增强或对比度拉伸。
从图像输入装置得到的图像数据, 以浓淡表示, 各个像素与某一灰度值相对应。
设原图像像素的灰度值 D=f(x,y),处理后图像像素的灰度值D′= g (x,y),则灰度增强可表示为:g(x,y)=T[f(x,y)]或 D ′= T (D)要求 D 和 D′都在图像的灰度范围之内。
函数 T(D) 称为灰度变换函数,它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。
灰度变换主要针对独立的像素点进行处理,通过改变原始图像数据所占据的灰度范围而使图像在视觉上得到良好的改观,没有利用像素点之间的相互空间关系。
因此,灰度变换处理方法也叫做点运算法。
点运算可以按照预定的方式改变一幅图像的灰度直方图。
除了灰度级的改变是根据某种特定的灰度变换函数进行之外,点运算可以看做是“从像素到像素”的复制操作。
根据g(x,y)=T[f(x,y)] , 可以将灰度变换分为线性变换和非线性变换。
1、灰度的线性变换若g(x,y)=T[f(x,y)]是一个线性或分段线性的单值函数,例如g(x,y)=T[f(x,y)]=af(x,y)+b则由它确定的灰度变换称为灰度线性变换,简称线性变换。
数字图像的灰度修正
收稿日期:2003202202 作者简介:官理(19742),女,湖南湘潭人,湖南师范大学计算机教学部助教,学士,研究方向:计算数学、数字图像处理。
文章编号:100622475(2003)0520040203数字图像的灰度修正官 理(湖南师范大学计算机教学部,湖南长沙 410081)摘要:描述了灰度修正技术在数字图像处理中的重要性及其实用价值,并详细介绍了各种方法的原理、实现过程及其适用范围和优缺点,为不同的实际需要选择不同的方法提供了理论依据。
关键词:数字图像;图像处理;灰度修正;灰度变换;直方图中图分类号:TP391.41 文献标识码:AMethods of Greyness Revision on Digital ImageG UA N Li(Co mputer Teaching Department,Hunan No rmal University,Changsha 410081,China)Abstract:Describes the i mpo rtance and practical value of greyness revisio n technique in the digital i mage processing,introduces in detail the principles o f revision methods and their concrete processin g achievements in order to provide the theo retical bases for the choices of different methods of grey ness revision in practice.Keyw ords:di gital imag e;image processing;g reyness revision;g reyness change;histog ram0 引 言在计算机数字图像处理中,数字图像的灰度是进行图像识别与处理的基础。
4-1、图像增强之灰度变换和彩色增强
g=9*log(f+1)
作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。（示例）
4、直方图均衡化
直方图均衡方法的基本思想是对 在图像中像素个数多的灰度级进行展 宽，而对像素个数少的灰度级进行缩 减。从而达到清晰图像的目的。 用以改变图像整体偏暗或整体偏亮， 灰度层次不丰富的情况，将直方图的 分布变成均匀分布
2、 对比度展宽（灰度线性变换）
一、对比度展宽的目的：
是一点对一点的灰度级的影射。设新、旧图的 灰度级分别为g和f，g和f 均在[0，255]间变化。 实质是旧图到新图的灰度级的逐点映射。 g=G(f) 目的：将人所关心的部分强调出来。 特点：变换前后像素个数不变，但不同像素之间的 灰度差变大，对比度加大，视觉效果增强gγຫໍສະໝຸດ 255gbβ
ga
β
α
a b 255
f
a
b 255
f
2、对比度展宽 三、灰级窗切片：
只保留感兴趣的部分，其余部分置为 0。如： 0
g
255
a
b
255
f
2、对比度展宽
四、二值化图像： 可将多灰度的图像转换成黑白二值 图像；方法是对图像取一阈值，大 于该阈值的像素赋予灰度1，小于该 阈值的像素赋予灰度0
I ( x, y) e( x, y) g ( x, y)
g ( x, y) e ( x, y) I ( x, y)
1
1、灰度级的修正
灰度级修正的方法： （1）先用该系统对一已知亮度均匀的图像进行 记录，得到一个实际的“非均匀曝光”的图像， 求得是图像发生畸变的比例因子 （2）当用同一系统对其他图像进行记录时，便 可通过该比例因子求出理想图像
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《数字图像处理》课程教学大纲
二、课程章节主要内容及学时分配第一章、数字图像处理方法概述讲课3课时了解本课程研究的对象、内容及其在培养软件编程高级人才中的地位、作用和任务；了解数字图像处理的应用；了解数字图像的基本概念、与设备相关的位图(DDB)、与设备无关的位图(DIB)；了解调色板的基本概念和应用；了解CDIB类与程序框架结构介绍；了解位图图像处理技术。
重点：CDIB类与程序框架结构介绍。
难点：调色板的基本概念和应用。
第二章、图像的特效显示讲课3课时、实验2学时了解扫描、移动、百叶窗、栅条、马赛克、渐显与渐隐、浮雕化特效显示。
重点：渐显与渐隐。
难点：马赛克。
第三章、图像的几何变换讲课2课时了解图像的缩放、平移、镜像变换、转置、旋转。
重点：镜像变换。
难点：旋转。
第四章、图像灰度变换讲课3课时、实验2学时了解非0元素取1法、固定阈值法、双固定阈值法的图像灰度变换；了解灰度的线性变换、窗口灰度变换处理、灰度拉伸、灰度直方图、灰度分布均衡化。
重点：灰度直方图。
难点：灰度分布均衡化。
第五章、图像的平滑处理讲课3课时了解二值图像的黑白点噪声滤波、消除孤立黑像素点、3*3均值滤波、N*N 均值滤波器、有选择的局部平均化、N*N中值滤波器、十字型中值滤波器、N*N最大值滤波器、产生噪声。
重点：消除孤立黑像素点、中值滤波器。
难点：有选择的局部平均化。
第六章、图像锐化处理及边缘检测讲课3课时、实验2学时了解梯度锐化、纵向微分运算、横向微分运算、双方向一次微分运算、二次微分运算、Roberts边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Krisch边缘检测、高斯-拉普拉斯算子。
重点：Roberts边缘检测算子、高斯-拉普拉斯算子。
难点：梯度锐化。
第七章、图像分割及测量讲课4课时了解图像域值分割、轮廓提取、轮廓跟踪、图像的测量。
重点：轮廓提取、轮廓跟踪。
难点：图像的测量。
包括：图像的区域标记、图像的面积测量及图像的周长测量。
第八章、图像的形态学处理讲课3课时了解图像腐蚀、图像的膨胀、图像开启与闭合、图像的细化、图像的粗化、中轴变化。
数字图像处理第五章
系统失真是有规律的、能预测的；非系统失真则是随 机的。
当对图像作定量分析时，就要对失真的图像先进行精 确的几何校正（即将存在几何失真的图像校正成无几何失 真的图像），以免影响定量分析的精度。
几何校正方法
图像几何校正的基本方法是先建立几何校正的数学模型； 其次利用已知条件确定模型参数；最后根据模型对图像进行 几何校正。通常分两步： ①图像空间坐标变换；首先建立图像像点坐标（行、列 号）和物方（或参考图）对应点坐标间的映射关系， 解求映射关系中的未知参数，然后根据映射关系对图 像各个像素坐标进行校正； ②确定各像素的灰度值（灰度内插）。
因此还有
f ( x , y ) f ( x, y) ( x , y )
二维线性位移不变系统 如果对二维函数施加运算T[· ] ，满足 ⑴ T f1 x, y f 2 x, y T f1 x, y T f 2 x, y ⑵ T af x, y aT f x, y
但实际获取的影像都有噪声，因而只能求F(u,v)的估 ˆ (u, v) 。 计值 F
N (u, v) ˆ F (u, v) F (u, v) H (u, v)
再作傅立叶逆变换得
1 j 2 ( ux vy) ˆ ( x, y) f ( x, y) f N ( u , v ) H ( u , v ) e dudv
采用线性位移不变系统模型的原由： 1）由于许多种退化都可以用线性位移不变模型来近似， 这样线性系统中的许多数学工具如线性代数，能用于 求解图像复原问题，从而使运算方法简捷和快速。 2）当退化不太严重时，一般用线性位移不变系统模型来 复原图像，在很多应用中有较好的复原结果，且计算 大为简化。 3）尽管实际非线性和位移可变的情况能更加准确而普遍 地反映图像复原问题的本质，但在数学上求解困难。 只有在要求很精确的情况下才用位移可变的模型去求 解，其求解也常以位移不变的解法为基础加以修改而 成。
灰度对数变换
灰度对数变换
灰度对数变换是一种在数字图像处理中广泛使用的图像增强技术，它
可以通过对图像的灰度进行变换来实现对图像质量的提升。
在灰度对
数变换中，图像的灰度值被转换为对数空间中的值，从而达到增强图
像的目的。
灰度对数变换的具体步骤如下：
1. 将图像的灰度范围限定在0到1之间，这可以通过将灰度值除以255来实现。
2. 对图像的灰度进行对数变换，具体公式为s = c*log(1+r)，其中，s 表示转换后的灰度值，r表示原始灰度值，c为常数。
3. 将灰度值范围恢复到0到255之间，这可以通过将转换后的灰度值乘以255来实现。
通过灰度对数变换，可以使得图像中低灰度值区域的对比度得到增加，从而使得图像的细节更加突出。
同时，由于该技术能够有效抑制噪声，因此在图像增强中应用非常广泛，例如在医学影像领域中常用于增强
X光图像的细节。
需要注意的是，灰度对数变换的常数c需要根据具体应用的图像进行选择。
在选择c值时，应该考虑到灰度级数的大小、灰度对数变换的灵敏度以及应用后图像的亮度和对比度等因素。
总之，灰度对数变换是一种简单而有效的图像增强技术。
在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的常数c值，从而能够达到目标效果。
同时，需要注意该技术的局限性，例如对于梯度较强的图像，可能需要采用其他增强技术。
数字图象处理第5章_图像的灰度变换
数字图像处理山东大学威海分校信息工程学院张亚涛讲师第三章图像增强1引言灰度变换2直方图均衡化处理34伪彩色技术5图像的同态滤波1 引言1引言1.1 一些问题什么是图像增强？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的处理方法。
为什么进行图像增强？图像在传输或处理过程中会引入噪声或使图像变模糊，从而降低了图像质量，甚至淹没了特征，给分析带来困难，因此要增强特征，进行处理。
图像增强的目的？1 改善图像的视觉效果，提高清晰度。
2 将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形式。
1 引言注意：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。
也就是说，增强处理并不能增强原始图像的信息，其结果只能增强某种信息的辨识能力，而这种处理有可能损失一些其他信息。
图像处理是数字图像处理的基本内容之一。
1 引言1.2 图像增强处理技术：图像增强处理技术分成两大类：频域处理方法，基础是卷积定理，采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强。
常用的方法，低通滤波，高频提升滤波、同态滤波等。
空域处理方法，直接对图像中的像素灰度进行处理，基本上是以灰度映射变换为基础。
所用的映射变换取决于增强的目的。
包括灰度变换、直方图修正，平滑和锐化处理、彩色增强等。
灰度直方图1 概念1.1 什么是灰度直方图？灰度直方图是灰度级的函数，是对图像中灰度级分布的统计。
反映的是一幅图像中各灰度级像素出项的频率。
即：横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中对应某灰度级所出现的像素个数，也可以是某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比，即灰度级的频率。
绘制的频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。
它是图像的一个重要特征，反映了图像灰度分布的情况。
灰度直方图是最简单且最有用的工具。
灰度直方图灰度直方图计算示例123456 643221 166466 345666 146623 136466123456 5456214灰度直方图灰度直方图灰度直方图1.2 灰度直方图的性质1 灰度直方图只能反映图像的灰度分布，而不能反映图像像素的位置，即丢失了像素的位置信息。
(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案
数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？3.列举并简述常用表色系。
1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。
根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。
图像处理着重强调在图像之间进行的变换。
比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。
图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。
图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。
图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。
第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。
数字图像处理基本操作及灰度调整实验报告
一．实验目的1.掌握读、写图像的基本方法；2.掌握MATLAB 语言中图像数据与信息的读取方法；3.理解图像灰度变换处理在图像增强的作用；4．掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方法。
二．实验基本原理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。
1) 图像反转灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得r L s --=12) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围，如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。
解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换：s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 03) 幂次变换：0,0,≥≥=γγc cr s4) 对比拉伸：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，即分段线性拉伸：其对应的数学表达式为：2. 直方图均衡化灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度，它是图像最基本的统计特征。
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：nn r P k k r =)( 1,,2,1,010-=≤≤l k rk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。
直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。
假定变换函数为ωωd p r T s r r)()(0⎰==(a) Lena 图像 (b) Lena 图像的直方图图1-1 Lena 图像及直方图当灰度级是离散值时，可用频数近似代替概率值，即1,,1,010)(-=≤≤=l k r nn r p k k k r式中：l 是灰度级的总数目，p r (r k )是取第k 级灰度值的概率，n k 是图像中出现第k 级灰度的次数，n 是图像中像素总数。
5遥感数字图像处理-第五章
☞ 邻域处理
针对一个像元点周围一个小邻域的所有像元而进行，输出 值大小除与像元点在原图像中的灰度值大小有关，还决定于它 邻近像元点灰度值大小。如卷积运算、中值滤波、滑动平均等。
②
图像增强的分类
点处理
点处理
邻域处理
邻域处理
2. 遥感图像的对比度增强
对比度增强的基本原理
人眼对图像的识别主要是基于图像中不同像元的亮度(灰度、
差别为有选择的滑动平均是一种带门限值的滑 动平均处理。
④
有选择的局部平均法
有选择的局部平均法实现步骤：
1. 2. 3. 4. 给定一个判定阈值T 计算模板窗口内像元DN值的均值X 计算窗口中心目标像元的DN值与X的绝对差值D 比较D与T的大小
如D＞T，则窗口中心像元输出DN值等于X
如D＜T，则窗口中心像元DN值保持不变 优点：边缘信息损失减少，减轻输出图像的模糊效应。
中值滤波是一种非线性变换。其优势在于可在平滑的基 础上较大程度地防止边缘模糊。
③
中值滤波
中值滤波窗口可选用模板的不同形式：
○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 方形窗口：对线性噪声抑制效果好
○ ○ ○ ○ ○ 十字形窗口：对点性噪声抑制效果好
④
有选择的局部平均法
有选择的局部平均法—其实质为一种滑动平均平滑法。与滑动平均法的
其中，x—原始图像的亮度值
X—线性扩展增强后的亮度值
②
非线性扩展
Ⅱ 对数变换法
X d
c a b x
②
非线性扩展
Ⅲ 三角函数扩展
假定原始图像的灰度范围是（a，b），将原始图像灰度范围扩展为 （c，d），其中c ＜ a，d ＞ b，其正切函数计算公式为：
数字图像处理 第5章 灰度变换与色彩校正
图像处理
低分辨 传统方法插值 率图像
边缘检测 边缘以及 特殊处理 附近像素
插值图像
◎区域指导的图像插值算法
输入原始 图像f(x,y)
区域分割
2020/9/23
确定插值 位置
设计插值 公式
输出插值 图像g(x,y)
36
三、灰度变换技术
灰度变换——图像增强手段之一—— 点处理方式
0.03
14
r7=1
180
0.04
解：由变换函数公式得到对应的灰度等级：
s2
s0
s1
T (r
1
2
i0
ni
) CP(rk )
0 i0
ni n
0.17
ni 0.17 0.25 0.42
n
0.17 0.25 0.19 0.61
i0 n
s3
3 i0
ni n
0.17 0.25 0.19 0.18
2020/9/23
5
一、基本概念
1.阶调与色调
①阶调：
描述一种颜色区别与另一种颜色的特征
高光：图像中最亮的部分。灰度等级约在240 左右 中间调：图像中的主要部分。 暗调：图像中最暗的部分。灰度等级约在12 左右
层次：灰度亮化的等级（明暗程度）
注意：对灰度图像，阶调与层次的概念是相同的
阶调与层次的复制状况决定了图像中各种颜
HA(r)
dr
T ' (r) ds dr
0
255
CL
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s T (r)
A0
H A(r)dr
0
CP(r)
13
设：一幅像素总数为n，灰度等级为[0,L]的图像
图像灰度变换、二值化、直方图
图像灰度变换、⼆值化、直⽅图1、灰度变换1）灰度图的线性变换Gnew = Fa * Gold + Fb。
Fa为斜线的斜率，Fb为y轴上的截距。
Fa>1 输出图像的对⽐度变⼤，否则变⼩。
Fa=1 Fb≠0时，图像的灰度上移或下移，效果为图像变亮或变暗。
Fa=-1，Fb=255时，发⽣图像反转。
注意：线性变换会出现亮度饱和⽽丢失细节。
2）对数变换t=c * log(1+s)c为变换尺度，s为源灰度，t为变换后的灰度。
对数变换⾃变量低时曲线斜率⾼，⾃变量⼤时斜率⼩。
所以会放⼤图像较暗的部分，压缩较亮的部分。
3）伽马变换y=(x+esp)γ,x与y的范围是[0,1]， esp为补偿系数，γ为伽马系数。
当伽马系数⼤于1时，图像⾼灰度区域得到增强。
当伽马系数⼩于1时，图像低灰度区域得到增强。
当伽马系数等于1时，图像线性变换。
4）图像取反⽅法1：直接取反imgPath = 'E:\opencv_pic\src_pic\pic2.bmp';img1 = imread(imgPath); % 前景图img0 = 255-img1; % 取反景图subplot(1,2,1),imshow(img1),title('原始图像');subplot(1,2,2),imshow(img0),title('取反图像');⽅法2：伽马变换Matlab：imadjust(f, [low_in, high_in], [low_out, high_out], gamma)[low_in, high_in]范围内的数据映射到 [low_out, high_out]，低于low的映射到low_out, ⾼于high的映射到high_out. imgPath = 'E:\opencv_pic\src_pic\pic2.bmp';img1 = imread(imgPath); % 前景图img0 = imadjust(img1, [0,1], [1,0]);subplot(1,2,1),imshow(img1),title('原始图像');subplot(1,2,2),imshow(img0),title('取反图像');2、⼆值化1）rgb2gray⼀般保存的灰度图是24位的灰度，如果改为8bit灰度图。
数字图像处理-图像的灰度变换
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3.2 图像运算
• 图像算术运算的应用
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3.2 图像运算
• 图像加法的应用
– 图像加法可用于图像平均以减少和去除图像采集中混 入的噪声。
– 实际采集到的图形g(x,y)可看做是有原始场景图像f(x,y) 和噪声图像e(x,y)叠加而成的，即 g(x,y)= f(x,y)+ e(x,y)
• 灰度映射示例2——??
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原图
映射函数
映射后的图
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3.1 灰度映射
• 灰度映射示例2——动态范围压缩
– 概念：其目标与增强对比度相反，其目标在于 与对原图进行灰度压缩。
– 映射函数：t C log(1 s )，C为尺度比例常数。
– 效果：动态范围压缩使得大部分低灰度值的像
素经过映射后其灰度只会集中到高亮度区域，
– 具体的运算主要包含算术和逻辑运算，他们通过改变 像素的值来得到图像增强的效果。算术和逻辑运算中 每次只涉及到一个空间像素的位置，所以可以再“原 地”完成。
– 灰度映射是用某种统一的规则改变图像灰度，而图像 运算可看做对一幅图像每个像素都用一个由另一幅图 像的对应像素为基础而确定的规则来改变图像的灰度。
2
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3.1 灰度映射
• 预备概念
– 图像域（空域）处理
• 直接作用于像素改变其特性的图像处 理方法，如空域增强、空域滤波等
– 变换域（频域）处理
• 在图像的变换域改变其特性的图像处 理方法，如频域滤波、频域增强等 3
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3.1 灰度映射
• 灰度映射的概念
– 一幅灰度图像的视觉效果取决于该图 像中各个像素的灰度。灰度映射通过 改变图像中所有或部分像素的灰度来 达到改善图像视觉效果的目的。
数字图像处理总复习(14)(1)
2.图像锐化与图像平滑有何区别与联系？
第三章 （不考计算题） 频域滤波的物理含义 傅立叶变换性质 频域滤波的基本方法
第四章 灰度基本变换（线形、非线性） 直方图处理（定义、直方图规定化、均衡化） 算术逻辑运算（帧差分，帧平均） 空间滤波（均值、中值、KNN） 同态滤波（滤波流程） 边缘检测（一阶，二阶，循环卷积） 图像锐化与图像平滑 真彩色图像处理与伪彩色图像处理
第一章图像数字图像处理灰度图像的概念图像工程定义分类图像的表达图像文件格式bmp文件第二章视觉感知要素图像采样和量化颜色模型像素之间的基本关系邻接连通距离度量第三章不考计算题频域滤波的物理含义傅立叶变换性质频域滤波的基本方法第四章灰度基本变换线形非线性直方图处理定义直方图规定化均衡化算术逻辑运算帧差分帧平均空间滤波均值中值knn同态滤波滤波流程边缘检测一阶二阶循环卷积图像锐化与图像平滑真彩色图像处理与伪彩色图像处理第五章图像编码与压缩不考计算图像编码的基本概念图像编码的方法第六章图像恢复颜色模型第七章图像分割图像的阈值分割图像的梯度分割图像边缘检测第八章目标的表达和描述目标表达目标的描述第九章形态学运算膨胀腐蚀开运算闭运算?除电磁波谱图像外按成像来源进行划分的话常见的计算机图像还包三种类型
8. 直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别于 联系？
方法：直方图均衡化和直方图规定化。
区别：直方图均衡化得到的结果是整幅图对比度的增 强，但一些较暗的区域有些细节仍不太清楚，直方图 规定化处理用规定化函数在高灰度区域较大，所以变 换的结果图像比均衡化更亮、细节更为清晰。联系： 都是以概率论为基础的，通过改变直方图的形状来达 到增强图像对比度的效果。
【数字图像处理】部分答案第一章到第五章
第一章习题基本概念2007-12-29 16:251.什么是图像？模拟图像与数字图像有什么区别？答：1）图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。
2）模拟图像在数学上主要用连续函数来描述，主要特点表现为图像的光照位置和光照强度均为连续变化的。
数字图像主要用矩阵或数组来描述。
以往的胶片成象就是模拟的图象，它反映了事物在连续空间上的特征，而现在的数码相机成象就是数字图象，它反映了事物在离散空间上的特征，也可以说模拟图象经过抽样和量化就可以转化为数字图象。
而数字图象是随着计算机和数字技术发展起来的新的表现或再现外界事物的方式。
2.模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？答: 1)数学描述方法：模拟图像主要用连续数学方法，数字图像主要用离散数学方法。
2)图像分辨率表示：数字图像分辨率是指反映整个图像画面垂直和水平方向像素数乘积。
模拟图像分辨率是指反映整个画面最多的扫描线数。
3)图像处理：数字图像是通过对模拟图像采样，量化等处理获得的，模拟图像处理的方式很少，往往只能进行简单的放大、缩小等，而数字图像的处理方式可以非常精确、灵活。
数字图像处理再现性好，模拟图像的保存性较差，时间长了会有所变化，而数字图像不会因为保存、传输或复制而产生图像质量上的变化。
但数字图像处理速度较慢，存储容量大。
4)图像传输：模拟图像以实物为载体，传输相对困难，而数字图像以数字信息为载体，传输相对较快3.图像处理学包括哪几个层次？各层次间有何区别和联系？答：图像处理学包含3个层次：图像处理，图像分析和图像理解。
图像处理是比较底层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量大。
图像分析，则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的对目标的描述。
图像理解主要是高层操作，操作对象的基本上是从描述中抽象出来的符号，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
各层次之间起着相辅相承联系，高层指导底层操作，底层为高层服务，中层起着桥梁的作用，为底层和高层联系起衔接作用。
图象灰度变换说明书
*******************实践教学*******************XXX大学XXX学院XXXX年X季学期计算机图象处理综合训练题目：图象灰度变换程序设计专业班级：XXXXXX姓名：XXXXX学号：XXXXXXXX指导教师：XXXXX成绩：目录摘要 (1)一、前言 (2)二、算法分析与描述 (3)三、详细设计过程 (7)四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 (11)五、程序运行截图及其说明 (13)六、简单操作手册 (15)设计总结 (19)参考资料 (20)致谢 (21)附录 (22)摘要程序实现了用直方图均衡化、对比度线形展宽和灰级窗对灰度图像进行灰度变换，从而达到使图像增强的目的。
利用VC++6.0执行效率高，可继承、封装、移植等成熟的软件技术，对直方图均衡化、对比度线形展宽和灰级窗算法进行实现。
实验表明，该程序可以快速、准确地对灰度图像进行灰度变换，达到了使图像对比度增强，改善图像质量的预期目的。
关键词：Visual C++；图像处理；图像增强；灰度变换一、前言随着数字化与多媒体时代的来临，数字图像处理已经成为必备的基础知识。
图像灰度变换处理是图像增强处理技术中一种非常基础、直接的空间域图像处理方法，也是图像数字化和图像显示的一个重要组成部分。
通常经输入系统获取的图像信息中含有各种各样的噪声域畸变，例如室外光照度不够均匀会造成图像灰度过于集中等等这些外部因素的影响。
这些不可避免地影响系统图像的清晰度，降低了图像质量，轻者表现为图像不干净，难以看清细节，重者表现为图像模糊不清，连概貌也看不出来。
因此，在对图像进行分析之前，必须要对质量进行改善，一般情况下改善的方法有两种：图像增强和图像复原。
目前在图像增强和像质改善方面主要由灰度变换、图像锐化、噪声去除、色彩变换等组成。
灰度变换主要针对独立的像素点进行处理，通过改变原始图像数据所占有的灰度范围而使图像在视觉上得到改观，没有利用像素点之间的相互关系。
matlab《数字图像处理》第5章 算术运算(计科)
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5.2、图像的算术运算
算术运算是指两幅或多幅输入图像之间进 行点对点的加、减、乘、除运算得到输出 图像的过程。
算术运算可以简单理解成数组的运算。
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算术运算是指两幅或多幅输入图像之间。 算术运算的结果很容易超出数据类型允许 的范围。如uint8能够存储最大数是255， 乘法运算很容易超过这个数值；还有除法 运算会产生分数结果。所以超过范围的都 按数据范围的极值截取，分数结果将被四 舍五入。 无论哪一种代数运算都要保证两幅输入图 像的大小相等，且类型相同
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5.1.1 线性点运算
在线性点运算中，灰度变换函数在数学上 就是线性函数：f(r)=ar+b
a>1时，输出图像对比度增大；
a<1时，输出图像对比度降低；
a=1,b~=0时，仅使输出图像的灰度值上 移或下移，其效果是使整个图像更亮或更暗。
线性点运算的典型应用是灰度分布标准化。
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5.1.2 非线性点运算
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在 Matlab图像处理工具箱中，imadd函数 实现图像相加运算。可以是一副图像与另 一幅图像相加；也可以是一副图像加上一 个常数。 Z=imadd(X, Y)
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注意类型处理
X=uint8([255 0 75; 44 225 100]); Y=uint8([50 50 50; 50 50 50]); Z=imadd(X,Y)
k=imsubtract(I,J);
k1=255-k;
figure(),imshow(I)
【数字图像处理】灰度变换
【数字图像处理】灰度变换原⽂链接：作者：图像的空间域滤波，其对像素的处理都是基于像素的某⼀邻域进⾏的。
本⽂介绍的图像的灰度变换则不同，其对像素的计算仅仅依赖于当前像素和灰度变换函数。
灰度变换也被称为图像的点运算（只针对图像的某⼀像素点）是所有图像处理技术中最简单的技术，其变换形式如下：s=T(r)s=T(r)其中，T是灰度变换函数；r是变换前的灰度；s是变换后的像素。
图像灰度变换的有以下作⽤：改善图像的质量，使图像能够显⽰更多的细节，提⾼图像的对⽐度（对⽐度拉伸）有选择的突出图像感兴趣的特征或者抑制图像中不需要的特征可以有效的改变图像的直⽅图分布，使像素的分布更为均匀常见的灰度变换灰度变换函数描述了输⼊灰度值和输出灰度值之间变换关系，⼀旦灰度变换函数确定下来了，那么其输出的灰度值也就确定了。
可见灰度变换函数的性质就决定了灰度变换所能达到的效果。
⽤于图像灰度变换的函数主要有以下三种：线性函数（图像反转）对数函数:对数和反对数变换幂律函数：n次幂和n次开⽅变换上图给出了⼏种常见灰度变换函数的曲线图，根据这⼏种常见函数的曲线形状，可以知道这⼏种变换的所能达到的效果。
例如，对数变换和幂律变换都能实现图像灰度级的扩展/压缩，另外对数变换还有⼀个重要的性质，它能压缩图像灰度值变换较⼤的图像的动态范围（例如，傅⽴叶变换的频谱显⽰）。
线性变换令r为变换前的灰度，s为变换后的灰度，则线性变换的函数：s=a⋅r+bs=a⋅r+b其中，a为直线的斜率，b为在y轴的截距。
选择不同的a，b值会有不同的效果：a>1a>1，增加图像的对⽐度a<1a<1，减⼩图像的对⽐度a=1且b≠0a=1且b≠0，图像整体的灰度值上移或者下移，也就是图像整体变亮或者变暗，不会改变图像的对⽐度。
a<0且b=0a<0且b=0，图像的亮区域变暗，暗区域变亮a=1且b=0a=1且b=0，恒定变换，不变a=−1且b=255a=−1且b=255，图像反转。
灰度变换 对数变换
灰度变换对数变换灰度变换是一种常用的图像处理技术，它可以改变图像的亮度，并且能够提取出图像中的细节信息。
而对数变换是一种常见的灰度变换方法，它可以将原图像的灰度值进行压缩或扩展，从而增强图像的对比度和细节。
对数变换的原理是基于对数函数的特性。
对数函数具有将较大值映射到较小值，较小值映射到较大值的特点。
在图像处理中，对数变换通过将原图像的灰度值进行对数转换，从而改变图像的亮度分布。
对数变换的公式为：s = c * log(1 + r)其中，s为输出灰度值，r为输入灰度值，c为常数。
常数c用于调节对数变换的幅度，一般情况下取1。
对数函数中的1 + r是为了避免对0进行对数运算。
对数变换可以将较暗的像素值映射到较亮的灰度值，从而增强图像的对比度。
对于原图像中的较暗区域，对数变换会将其灰度值扩展到较亮的范围，使细节更加清晰可见。
而对于原图像中的较亮区域，对数变换会将其灰度值压缩到较暗的范围，使细节更加突出。
对数变换在图像处理中有着广泛的应用。
例如，在医学图像中，对数变换可以增强X射线、CT扫描等图像的对比度，从而更好地显示病变部位。
在遥感图像中，对数变换可以改善图像的可视化效果，使地物边界更加清晰可见。
在计算机视觉中，对数变换可以用于图像增强、边缘检测等应用。
除了增强图像的对比度和细节，对数变换还具有抑制噪声的作用。
由于对数变换可以将较暗的像素值映射到较亮的灰度值，对于原图像中的噪声点，经过对数变换后，其灰度值会被映射到较亮的范围，从而使噪声点在图像中更加明显，方便进行后续的噪声去除操作。
然而，对数变换也存在一些限制。
首先，对数变换只能改变图像的亮度，而不能改变图像的颜色。
其次，对数变换是一种非线性变换，当输入灰度值较小时，对数变换会使得输出灰度值的变化范围较小，这可能会导致图像细节的丢失。
因此，在应用对数变换时，需要根据实际情况选择合适的参数，以达到最佳的效果。
对数变换是一种常见的灰度变换方法，它通过将原图像的灰度值进行对数转换，可以改变图像的亮度分布，增强图像的对比度和细节，并且具有抑制噪声的作用。