数字图像处理之空间域图像增强(精)
一种基于频率域和空间域相结合的图像增强方法
一
种 基 于频 率域 和 空 间域 相 结 合 的 图像增 强方 法
张 威 ，孙 玉秋 ，赵 天 玉 （ 长江大学信息 与数 学学 院， 湖北 荆州 ４ ３ ４ ０ ２ ３ ）
［ 摘 要 ］ 图像 增 强 是 数 字 图像 的 预 处理 ，对 图像 整 体 或 局 部 特 征 能 有 效 地 改 善 。 讨 论 了直 方 图均 衡 化 、拉
普拉 斯变 换等 。频率 域法 以修改 图像 的傅里 叶变换 为基础 ，属于 间接增强 方法 ，常用 的有各 种高通 滤波 和低通 滤波 。下面 ，笔者 针对 噪声 图像 提 出一种 在频率 域用 高斯低 通滤 波去 噪 ，在 空间域用 直方 图均衡
化 和拉普 拉斯 变换处 理 图像 的方 法 。
ｙ ｕ ｑ ｉ ｕ ｓ ｕ ｎ ＠１ ６ ３ ． ｃ ｏ ｍｏ
第１ Ｏ卷 第 １ ９期
张 威 等 ：一 种 基 于 频 率 域 和 空 间域 相 结 合 的 图像 增 强 方 法
２ 图 像 锐 化
图像 锐 化就 是补 偿 图像 的轮廓 ，增 强 图像 的边缘及 灰 度跳 变 的部分 ，使 图像变 得清 晰 。图像锐 化也
（ ２ ）
输入 图像 的各灰 度级 经过 式 （ ２ ）的映射 就得 到输 出图像 的各灰度 级 Ｓ 。
［ 收稿 日期 ］ ２ ０ １ ２—１ ２—１ ２ ［ 基 金 项 目］ 国家 自 然 科 学 基金 资 助 项 目 （ ６ ０ ５ ７ ２ ０ ４ ８ ） 。 ［ 作者简介］张威 （ １ ９ ８ ７ 一 ） ，男 ，硕士生 ，现主要从事数字图像处理方面的研究工作。 ［ 通 讯 作者 ］ 孙 玉 秋 （ １ ９ ６ ８ 一 ） ，女 ，硕 士 ，教 授 ，现 主 要 从 事 数 字 图 像 处 理 、模 式 识 别 与 目 标 检 测 方 面 的 教 学 与 研 究 工 作 ；Ｅ — ｍａ ｉ ｌ
3.图像增强—灰度变换 - 数字图像处理实验报告
计算机与信息工程学院验证性实验报告一、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。
二、实验原理及知识点术语‘空间域’指的是图像平面本身，在空间与内处理图像的方法是直接对图像的像素进行处理。
空间域处理方法分为两种：灰度级变换、空间滤波。
空间域技术直接对像素进行操作其表达式为g(x,y)=T[f(x,y)]其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，T是对图像f进行处理的操作符，定义在点(x,y)的指定领域内。
定义点(x,y)的空间邻近区域的主要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或长方形区域。
此区域的中心从原点(如左上角)开始逐像素点移动，在移动的同时，该区域会包含不同的领域。
T应用于每个位置(x,y)，以便在该位置得到输出图像g。
在计算(x,y)处的g值时，只使用该领域的像素。
灰度变换T的最简单形式是使用领域大小为1×1，此时,(x,y)处的g值仅由f 在该点处的亮度决定，T也变为一个亮度或灰度级变化函数。
当处理单设(灰度)图像时，这两个术语可以互换。
由于亮度变换函数仅取决于亮度的值，而与(x,y)无关，所以亮度函数通常可写做如下所示的简单形式：s=T(r)其中，r表示图像f中相应点(x,y)的亮度，s表示图像g中相应点(x,y)的亮度。
三、实验内容：1、图像数据读出2、计算并分析图像直方图3、利用直接灰度变换法对图像进行灰度变换下面给出灰度变化的MATLAB程序f=imread('medicine_pic.jpg');g=imhist(f,256); %显示其直方图g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]); %灰度转换，实现明暗转换(负片图像)figure,imshow(g1)%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1]g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]);figure,imshow(g2)g=imread('point.jpg');h=log(1+double(g)); %对输入图像对数映射变换h=mat2gray(h); %将矩阵h转换为灰度图片h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图figure,imshow(h)四、实验仪器PC一台，MATLAB软件五、实验图片columbia480.bmp Fig0704(Vase).tif.tif六、实验程序及结果clc;clear allf=imread('columbia480.bmp');subplot 121;imshow(f)title('原始图像')subplot 122;imhist(f,256)title('原始图像直方图')%灰度转换，实现明暗转换(负片图像）f1=imadjust(f,[0 1],[1 0]);figure(2)subplot 121,imshow(f1)title('明暗转换后的图像')subplot 122;imhist(f1,256) title('明暗转换直方图')%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1] f2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]); figure(3)subplot 121;imshow(f2)title('0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1]的图像') subplot 122;imhist(f2,256) title('灰度级扩展直方图')原始图像0原始图像直方图100200明暗转换后的图像明暗转换直方图1002000.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1]的图像04灰度级扩展直方图100200clc;clear allm=imread('Fig0704(Vase).tif.tif');h=log(1+double(m)); %对输入图像对数映射变换 h=mat2gray(h); %将矩阵h 转换为灰度图片 h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图 figuresubplot 221;imshow(m) title('原始图像') subplot 222;imhist(m) title('原始图像直方图') subplot 223;imshow(h)title('经log 变换后的图像') subplot 224;imhist(h)title('经log 变换后的图像直方图')原始图像原始图像直方图100200经log变换后的图像0经log 变换后的图像直方图100200教师签名：年 月 日。
如何进行高效的图像增强和降噪
如何进行高效的图像增强和降噪图像增强和降噪是数字图像处理中的重要任务之一。
它们的目的是改善图像的视觉质量和可视化细节，并消除图像中的不必要的噪声。
在本文中，我将介绍一些常用的图像增强和降噪技术，以及一些实现这些技术的高效算法。
一、图像增强技术1.灰度变换：灰度变换是一种调整图像亮度和对比度的常用技术。
它可以通过改变灰度级来增加图像的对比度和动态范围，提高图像的视觉效果。
2.直方图均衡化：直方图均衡化是通过重新分配图像灰度级来增加图像对比度的一种方法。
它通过改变图像的直方图来增强图像的细节和对比度。
3.双边滤波：双边滤波是一种能够保留图像边缘信息，同时消除噪声的滤波技术。
它能够通过平滑图像来改善图像的质量，同时保持图像的细节。
4.锐化增强：锐化增强是一种通过增加图像的高频分量来提高图像的清晰度和细节感的方法。
它可以通过增加图像的边缘强度来突出图像的边缘。
5.多尺度增强：多尺度增强是一种通过在多个尺度上对图像进行增强来提高图像视觉质量的方法。
它可以通过提取图像的不同频率分量来增强图像的细节和对比度。
二、图像降噪技术1.均值滤波：均值滤波是一种常见的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的均值来减少噪声。
然而，它可能会导致图像的模糊，特别是在对边缘等细节进行处理时。
2.中值滤波：中值滤波是一种基于排序统计理论的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的中值来消除噪声。
相比于均值滤波，中值滤波能够在去除噪声的同时保留图像的边缘细节。
3.小波降噪：小波降噪是一种利用小波变换的降噪方法，它在时频域上对图像进行分析和处理。
它能够通过消除噪声的高频分量来降低图像的噪声水平。
4.非局部均值降噪：非局部均值降噪是一种通过将像素值替换为与其相似的像素均值来减少噪声的方法。
它能够通过比较像素的相似性来区分图像中的噪声和细节，并有选择地进行降噪。
三、高效实现图像增强和降噪的算法1.并行计算：利用并行计算技术，如GPU加速、多线程等，在处理图像增强和降噪算法时，可以提高计算效率和算法的实时性。
数字图像处理(第二版)章 (4)
线斜率大于1时，该灰度区间的动态范围增加，即对比度增强
了，而另外两个区间的动态范围被压缩了。当a=b，c=0，d=L-
1时，式(4-4)就变成一个阈值函数，变换后将会产生一个二值 图像。图4-3(c)是经由图4-3 (b)所示的分段线性变换对图43(a)的变换结果，它保持低灰度像素不变，增强了中间灰度的 对比度，并压缩了高灰度的动态范围。
2r 2 0 r 1
pr (r) 0
其他值
用式(4-11)求其变换函数，即其累积分布函数为
s T(r)
像素数之比p)r。(r对k ) 数 n字nk 图像，直k方图0,1可,2表,示, L为1
(4-8)
式中： n是一幅图像的像素总数； L是灰度级的总数目； rk表示第k个灰度级； nk为第k级灰度的像素数； pr(rk)表示 该灰度级出现的频率，是对其出现概率的估计。
第4章 图像增强
在直角坐标系中做出rk与pr(rk)的关系图形，称为该图像
设r为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)应
满足下列条件：
(1) 在0≤r≤1区间内，T(r)单值单调递增； (2) 对于0≤r≤1，有0≤T(r)≤1。
第4章 图像增强
第一个条件保证了变换后图像的灰度级从黑到白的次序不 变。第二个条件保证了变换前后图像灰度范围一致。反变换
第4章 图像增强 灰度变换就是把原图像的像素灰度经过某个变换函数变换
成新的图像灰度。常见的灰度变换方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、分段线性以及非 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。
第8章_图像增强
32
一、空间域图像增强（29）
对角线方向边缘增强示意图
33
一、空间域图像增强（30）
单方向一阶微分算子图像增强效果
34
一、空间域图像增强（31）
Roberts交叉微分算子
g x, y f x 1, y 1 f x, y f x 1, y f x, y 1
f
G x x
f
f
G
y
y
27
一、空间域图像增强（24）
一阶微分算子
单方向微分算子
（1）水平方向微分算子
Dlevel
1 2 1
0 0 0
1 2 1
g ( x, y ) [ f x 1, y 1 f x 1, y 1] 2[ f x 1, y f x 1, y ]
遥感数字图像处理
第8章
图像增强
背景知识
图像增强是通过一定手段对原图像进行变换或附加一些信息
，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不
需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配，从而加强图像
判读和识别效果，以满足某些特殊分析的需要。
目的：改善图像的视觉效果，帮助我们更好地发现或识别图
像中的某些特征。
作用：调整两幅图像的色调差异，使图像重叠区域的色调过渡柔和，改
善图像融合和图像镶嵌效果。
14
一、空间域图像增强（12）
直方图匹配的思想：
原图像中的任意一个灰度值ai 都可
以在参考图像上找到一个与之对应
的灰度值bi ，使得原图的灰度概率
空间域图像增强的操作方法
空间域图像增强的操作方法
空间域图像增强操作方法包括以下几种：
1. 线性变换：线性变换常用于图像亮度和对比度的调整。
常见的线性变换操作包括图像的亮度调整、对比度调整、伽马校正等。
2. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。
它通过调整图像的灰度级分布，使得图像在整个灰度范围内的灰度级分布均匀，从而显著改善了图像的视觉效果。
3. 滤波操作：滤波操作可以用于对图像进行平滑处理、边缘增强、噪声去除等。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
4. 锐化操作：锐化操作可以增强图像的边缘和细节信息。
常见的锐化方法包括拉普拉斯锐化、Sobel算子、Prewitt算子等。
5. 图像增强算法：除了上述基本操作外，还有一些图像增强算法可以进一步提高图像质量，如小波变换、Retinex算法、非局部均值去噪方法等。
需要根据具体图像的特点和需求选择合适的增强方法，并通过实验和调整参数来得到最佳的增强效果。
数字图像处理冈萨雷斯空间域图像增强(共104张PPT)
例如每个象素点的灰度值用8bit表示，假设某像素点的灰度值为00100010,分解处理 如下 :
00100010
00000000(0) 00000010(2)
00000000(0)
00000000(0) 00000000(0)
001000(0302) 00000000(0)
这样这个位置的像素，就分解 成了8局部，各局部的值转成
1时 ， 该 变 换 将
低 灰 度 值 （ 暗 值 ） 进 行 拉 伸
例 ： 0.4时 ， 该 变 换 将 动 态 范 围
从 [0,L5]扩 展 到 [0,L2]
1时 ， 该 变 换 将
L5
高 灰 度 值 （ 亮 值 ） 进 行 拉 伸
3.2 根本灰度变换
幂次变换应用 (伽马)校正 s cr
00000000(0)
十进制就是该点在该位平面上
的灰度值。
④分段线性变换函数
3.2 根本灰度变换
位图切割
位图切割例如
位图切割在图像压缩和重建中的应用
重建：
①第n个bit平面的每个像素 2 n1 ；
②所有bit平面相加；
MATLAB 例子:线性变换
I=imread('pout.tif');
pout=double(I);
随机变量:不一定是均匀分布的
根据该方程可以由原图像的各像素灰度值直接得到直方图 均衡化后各灰度级所占的百分比
➢直方图均衡化处理的计算步骤如下：
(1)统计原始图象的直方图
是rk 输入图象灰度级； (2)计算直方图累积分布曲线
pr
rk
nk n
3.3 直方图处理
sk T(rk)j k0pr(rj)j k0nnj
数字图像处理_胡学龙等_第04章_图像增强
直方图均衡化
通过对原图像进行某种变换，使得图像的直 方图变为均匀分布的直方图 。
灰度级连续的灰度图像：当变换函数是原图 像直方图累积分布函数时，能达到直方图均 衡化的目的。 对于离散的图像，用频率来代替概率 。 【例4.2】假定有一幅总像素为n＝64×64的图 像，灰度级数为8，各灰度级分布列于表4.1 中。试对其进行直方图均衡化。
• 4.3.2増晰原理 • 同态増晰采用合适的滤波特性函数，可以即使图 像灰度动态范围压缩，又能让感兴趣的物体图像 灰度扩展，从而是图像清晰。 • 图像是物体对照明光的反射，自然景物图像是由 两个分量乘积组成的，即照明函数和反射函数的 乘积。 • 图像的灰度由照明分量和反射分量合成，反射分 量反映了图像的实际内容（细节，纹理，边缘 等），随图像细节不同在空间上做快速变化，其 频谱落在空间高频区域。 • 而照明分量在空间上均具有缓慢变化的性质，其 频谱落在空间低频区域。 • 因此可通过傅里叶变换将两者分开，进行同态滤 波。
a’=0，b’=255。
实现的程序：
• • • • • A=imread('pout.tif'); %读入图像 imshow(A); %显示图像 figure,imhist(A); %显示图像的直方图 J1=imadjust(A,[0.3 0.7],[]); %函数将图像在0.3*255~0.7*255灰度之间 的值通过线性变换映射到0~255之间 • figure,imshow(J1); %输出图像效果图 • figure,imhist(J1) %输出图像的直方图
• 基本思想：按照高通滤波器设计，压缩低 频分量，提升高频分量。 • 照明函数频率变化缓慢，幅度变化大，数 字化占用位数多，所以要压缩； • 反射函数频率变化快，灰度变化很小，层 次不清，细节不明，应该扩展。
数字图像处理实验报告——图像增强实验
实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级_______________姓名_______________学号_______________电气与信息学院和谐勤奋求是创新2.编写函数w = genlap lacia n(n)，自动产生任一奇数尺寸n的拉普拉斯算子，如5×5的拉普拉斯算子w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 14.采用不同的梯度算子对b lurry_moon.tif进行锐化滤波，并比较其效果。
[I,m ap]=im read('trees.tif');I=double(I);subplo t(2,3,1)imshow(I,m ap);title(' Original Im age');[Gx,Gy]=gradie nt(I); % gradie n t calcul ationG=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy); % matrixJ1=G; % gradie nt1subplo t(2,3,2)imshow(J1,m ap);title(' Operator1 Im age');J2=I; % gradie nt2 K=find(G>=7);J2(K)=G(K);subplo t(2,3,3)im show(J2,m ap);title(' Operator2 Im age');J3=I; % gradie n t3 K=find(G>=7);J3(K)=255;subplo t(2,3,4)im show(J3,m ap);title(' Operator3 Im age');J4=I; % gradie n t4 K=find(G<=7);J4(K)=255;subplo t(2,3,5)im show(J4,m ap);title(' Operator4 Im age');J5=I; % gradie nt5 K=find(G<=7);J5(K)=0;Q=find(G>=7);J5(Q)=255;subplo t(2,3,6)im show(J5,m ap);title(' Operator5 Im age');5.自己设计锐化空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像；附录：可能用到的函数和参考结果**************报告里不能用参考结果中的图像1)采用3×3的拉普拉斯算子w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1]滤波I=im read('moon.tif');T=double(I);subplo t(1,2,1),im show(T,[]);title('Origin al Im age');w =[1,1,1;1,-8,1;1,1,1];K=conv2(T,w,'sam e');subplo t(1,2,2)im show(K);title('Laplacian Transf orm ation');图2.9 初始图像与拉普拉斯算子锐化图像2)编写函数w = genlap lacia n(n)，自动产生任一奇数尺寸n的拉普拉斯算子，如5×5的拉普拉斯算子：w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 11 1 1 1 1]functi on w = genlap lacia n(5)%Com put es the Laplac ian operat orw = ones(n);x = ceil(n/2);w(x, x) = -1 * (n * n - 1);3)分别采用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对blurry_mo on.tif进行锐化滤波，并利用式完成图像的锐化增强，观察其有何不同，要求在同一窗口中显示。
图像增强—空域滤波实验报告
图像增强—空域滤波实验报告篇一：5.图像增强—空域滤波 - 数字图像处理实验报告计算机与信息工程学院验证性实验报告一、实验目的进一步了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。
了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。
二、实验要求(1)学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。
(2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序：I=imread('electric.tif');J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声 J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加椒盐噪声ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3 L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5 M = medfilt2(J,[3 3]);%中值滤波3×3模板 N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板 imshow(I);figure,imshow(J); figure,imshow(K); figure,imshow(L); figure,imshow(M); figure,imshow(N);三、实验设备与软件(1) IBM-PC计算机系统(2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片四、实验内容与步骤a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。
遥感数字图像处理-第四章_遥感数字图像增强处理(一)[研究材料]
![遥感数字图像处理-第四章_遥感数字图像增强处理(一)[研究材料]](https://img.taocdn.com/s3/m/391e6c9c4b73f242326c5f12.png)
计算方法：
Pi
mi M
M表示整幅图像的像元个数
M表示整幅图像的像元个数
Pi表示第i灰度级的像元比例频率
X和
调研学习
13
直方图的性质
（1）直方图反映了图像中的灰度分布规律，描述每个灰度 级具有的像元个数，但不包含这些像元在图像中的位置；
（2）任何图像有唯一的直方图，不同的图像可能有相同的 直方图；
六、图像运算 Image Calcu.
七、多光谱增强 M调u研l学ti习-spectral Enhancement
1
一、图像增强概述
➢ 什么是图像增强？
Image enhancement is the process of making an image more interpretable for a particular application ( Faust, 1989).
空间域增强：空间域是指图像平面所在的二维平面。 直接处理图像上的像素，主要对灰度进行操作；
1）点处理：每次对单个像元进行灰度增强的处理 2）邻域处理或模板处理：对一个像元及其周围的小区域子
图像进行处理
频率域增强：对图像经傅立叶变换后的频谱成分进 行操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果
调研学习
6
➢图像增强的分类
调研学习
2
➢ 图像增强的目的
主要目的：（1）采用一系列技术改善图像的视觉效 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解译和分析处理的形式。
改变图像的灰度等级，提高图像的对比度； 消除边缘和噪声，平滑图像； 突出边缘和线状地物，锐化图像； 合成彩色图像； 压缩图像数据量，突出主要信息等。
图像增强基本理论综述
摘 要 ： 增强是数 字 图像 处理 的最基 本的方 法之 一， 图像 本文 总结 了图像 增强 的基本 理论 ， 并对 新的 图像增 强的 方法作 了 简单 介绍 。
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｇ ｅ ｈ ｎ ｅ ｎｔ ｓ ｆ ｎ ａ ｎｔｌ ｎ ｉ ｏｔｎ ｔｃ ｎ ｌｇ ｉ ｉ ｇ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｆｅｄ Ｓ ｆ ｎ ａ ｎｔｌ ｈ ｏｙ ｎ ｓｍｅ ｅ ｓｒ ｃ ： ｍａ ｅ ｎ ａ ｃ ｍｅ ｉ ａ ｕ ｄ ｍｅ ａ ａ ｄ ｍｐ ｒａ ｔ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｎ ｍａ ｅ ｒｃ ｓ ｉｇ ｉｌ ． ｏ ｕ ｄ ｍｅ ａ ｔｅ ｒ ａ ｄ ｏ ｎ ｗ
…【 ｆ ｆ ａ
，
＝
３ 图像 增 强 的基 本 理 论 图 像 增 强 技 术 主 要 包 括 ： 度 变换 ， 方 图修 正 ， 灰 直 图像 平 滑 ， 图
像 锐 化 及彩 色增 强 等 。从 图像 增 强 的作 用域 出发 可 分 为 两 类 ： 空 ① 除梯度算子 以外 ，还可采用 Ｒ ｂｒ 、ｒｗｔ和 Ｓｂ ｌ ｏ ｅ ｓＰｅ ｉ ｔ ｔ ｏ ｅ 算子计算 域 处理 法 ； 频域 处 理 法 。 ② 梯度 ， 未增 强边 缘 。 ３１空 间域 图像 增 强 技 术 空 间域 指 的是 平 面 本 身 ，空 间 域 图 ． ②高通滤波法。 高通滤波法就是用高通滤波算子和图像卷积来 像 增 强 方法 是 对 图像 的像 素 进行 处理 。 可 以定 义 为 ｆ ０ —１ ０ １ ｆ 一１ —１ —１ １ ｇｘＹ）ＴｆｘＹ】 （， ： 【 ，） （ （） １ 增强边缘。常用的算子有：Ｉｌ１５— Ｉ Ｈ＝— Ｈ：一 １ ２１１ ９— ｌ １ 其 中 ， ｘＹ 是输 入 图 像 ，（， ） 处理 后 的 图像 ， ｆ ，） （ ｇｘ Ｙ是 Ｔ是 对 ｆ 一 的 ０— ０ｊ １ 【１— １ 一 １— Ｊ 种 操作 。 空 间域 图 像增 强技 术 又 可 分 为点 处 理 和 邻域 处理 。 ３２频 域 图 像 增 强技 术 频 域 （ － 变换 域 ） 像 增 强 操 作 的 基 本原 图
数字图象处理：三 空间域图像增强
●两幅图像 f (x, y) 和 h(x, y) 相减，表示为：
g ( x , y ) f ( x , y ) h ( x , y )
( 3 . 4 . 1 )
3.4.1 图像相减运算实例
●血管造影：
●图b是相减图像
3.4.2 图像平均处理(加法处理)
●利用多幅图像相加，然后取平均的办法，其目的主要是为了降低图像的噪声。
简单平均
加权平均
●平滑线性滤波器 实例1：
n=5
n = 15
n=器实例2
平滑线性滤波器实例3
不连续到连续
3.6.2 统计排序滤波器
中值滤波法
取3X3窗口
212 200 198 206 202 201 208 205 207
212 200 198 206 205 201 208 205 207
s cr ●对于不同的γ，其曲线形式不同。
◆当γ<1时，其曲线形式和对数曲线相似。 ◆当γ>1时，作用相反 ● γ(伽马)校正：
用幂次变换进行对比度增强的效果(γ<1):
核磁共 振图像
用幂次变换进行对比度增强的效果(γ>1)
3.2.4 分段线性变换函数
●对比度拉伸
灰度切割
● 方法有两个：
● 教材中的位平面切割放在图像压缩时讲。
平均 8次
平均 64 次
平均 16 次
平均 128次
平均图像和真实图像的差
●不同平均次数的
的差值图像和直方 图。
平 均8 次
平均 16次
平均 64次
平均 128次
3.5 空间滤波基础
● 空间域滤波是通过模板运算实现的。
ab
g (x ,y ) w (s ,t)f(x s ,y t) (3 .5 .1 ) s a t b
图像增强的应用与原理
图像增强的应用与原理1. 介绍图像增强是一种数字图像处理技术，其主要目的是改善或强化图像的质量，使得图像更加适合于观察和分析。
图像增强在许多领域中都有广泛的应用，例如医学影像、计算机视觉、安全监控等。
本文将介绍图像增强的应用和原理。
2. 图像增强的应用2.1 医学影像医学影像是图像增强应用的一个重要领域。
通过图像增强技术，医生可以更清晰地观察和分析影像，从而更准确地诊断疾病。
例如，对于X光片图像，可以通过增强对比度和增强边缘等方式，使得病变更加明显，从而帮助医生发现疾病。
此外，图像增强技术还可以用于医学影像融合，使得多个模态的影像信息结合起来，提供更全面的诊断信息。
2.2 计算机视觉计算机视觉是另一个重要的图像增强应用领域。
在计算机视觉中，图像增强可以用于改善图像的质量和细节，从而提高计算机在图像识别、目标检测和图像分割等任务中的性能。
例如，在人脸识别领域，可以通过图像增强技术提高人脸图像的质量和清晰度，从而提高识别准确率。
2.3 安全监控图像增强技术在安全监控中的应用也十分重要。
通过图像增强技术，可以提高监控摄像头捕捉到的图像质量，从而更准确地观察和分析监控图像，提高安全监控系统的性能和效果。
例如，在夜间监控中，可以通过增强图像亮度和对比度等方式，提高夜间监控图像的可视性。
3. 图像增强的原理图像增强的原理是通过对图像的像素值进行调整和改变，从而使得图像在观察上更加清晰、明确或更适合特定的应用需求。
下面介绍几种常用的图像增强技术原理：3.1 线性变换线性变换是一种简单而常用的图像增强技术。
在线性变换中，对每个像素的灰度值进行线性缩放或平移，从而改变图像的亮度或对比度。
通过适当的选择线性变换的参数，可以增加图像的清晰度和对比度。
3.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整像素灰度值分布来增强图像对比度的方法。
该方法通过将原始图像的像素值进行变换，使得在输出图像中的灰度级别均匀分布。
直方图均衡化可以增加图像的动态范围，使得细节更加明显。
数字图像增强技术
图像增强论文朱振国[日期]数字图像增强技术X振国论文导读：图像增强的目的是要增强视觉效果，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，以到达改善图像质量、丰富信息量的目的，并加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声〔如椒盐噪声〕。
它是一种常用的非线性平滑滤波器，其根本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换其主要功能是让周围象素灰度值的差比拟大的像素改取与周围的像素值接近的值，从而可以消除孤立的噪声点，所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。
在比照了多种去噪方法之后，本文发现经典的图像去噪方法如：维纳滤波和中值滤波，一直存在着去噪之后导致图像模糊的问题。
关键词：图像增强，均值滤波，中值滤波，维纳滤波引言获取和传输图像的过程往往会发生图像失真，所得到图像和原始图像有某种程度的差异。
这种差异如果太大，就会影响人和机器对于图像的理解，在许多情况下，人们不清楚引起图像降质的具体物理过程及其数学模型，但却能根据经历估计出使图像降质的一些可能原因，针对这些原因采取简便有效的方法，改善图像质量。
一、图像增强的定义为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或者加强特征的措施称为图像增强。
二、图像增强的目的图像增强的目的是要增强视觉效果，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，以到达改善图像质量、丰富信息量的目的，并加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
其方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制〔掩盖〕图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。
在图像增强过程中，不分析图像质量降低的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。
三、图像增强的分类图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。
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
26
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