数字图像处理第1讲图像增强的概念、灰度直方图及线性变换
如何使用数字图像处理进行图像增强和分析
如何使用数字图像处理进行图像增强和分析数字图像处理是一门涵盖计算机科学、电子工程和数学等多个学科的交叉领域，它的主要目标是改善和增强图像的质量，并从图像中提取出有用的信息。
图像增强和分析是数字图像处理的两个主要方面，本文将探讨如何使用数字图像处理技术来进行图像增强和分析。
一、图像增强图像增强是指通过改进图像的视觉效果，使其更加鲜明、清晰、易于观察和理解。
在数字图像处理中，图像增强可以通过各种算法和滤波器来实现。
1. 灰度增强灰度增强是改变图像灰度级分布以提高图像对比度的方法。
最简单的灰度增强方法是直方图均衡化，它通过将图像的像素值映射到一个均匀分布的灰度级上，从而增加图像的对比度。
另外，还有一些基于直方图的自适应灰度增强方法，它们根据图像的局部统计特性来调整像素的灰度值，以获得更好的增强效果。
2. 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和细腻度。
常用的锐化增强方法包括拉普拉斯算子和梯度算子等。
这些方法可以检测出图像中的边缘和纹理信息，并增强它们的对比度，从而使图像更加清晰。
3. 去噪增强噪声是数字图像中常见的干扰因素，会导致图像质量下降和信息丢失。
去噪增强是通过滤波器等方法来减少图像中的噪声，并恢复原始图像的细节和信息。
常用的去噪方法包括中值滤波、均值滤波和小波去噪等。
二、图像分析图像分析是从图像中提取和分析有用信息的过程，旨在理解图像的内在结构和内容。
图像分析在许多领域具有广泛的应用，如医学图像分析、目标检测与识别、图像分类与标注等。
1. 特征提取特征提取是图像分析中的重要步骤，它是指从图像中提取出能够描述图像内容和结构的数学特征。
常用的特征包括纹理特征、颜色特征、形状特征等。
特征提取可以通过滤波器、变换和统计方法等来实现，提取到的特征可用于图像分类、目标检测和识别等任务。
2. 目标检测与识别目标检测与识别是图像分析中的重要任务，它是指从图像中自动识别和定位感兴趣的目标物体。
数字图像处理中的图像增强技术
数字图像处理中的图像增强技术数字图像处理技术是一门综合性的学科，涵盖了图像获取、存储、传输、分析、识别和处理等多个方面。
其中，图像增强技术是非常重要的一环，它可以提高图像的质量和清晰度，从而更好地为人类的观察和分析服务。
图像增强是指利用数字图像处理技术，对原始图像进行处理操作，以改善图像的质量和特征的一种技术。
其中，常用的图像增强技术包括直方图均衡化、空间域滤波、频域滤波、非线性滤波、小波变换等多种方法。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它可以改善图像的亮度和对比度。
其原理是将原图像的灰度直方图进行变换，使得原本集中在某一区域的灰度值分散到整个图像上，从而增强图像的细节。
直方图均衡化对于灰度分布比较均匀的图像效果更好，但对于灰度分布不均匀的图像效果可能不如其他方法。
二、空间域滤波空间域滤波是一种通过在图像的空间域中进行像素值的操作，以改善图像质量的方法。
其主要思想是通过对邻域像素值的加权平均或其他运算，来进行图像的滤波操作。
其中，常用的空间域滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、李媛滤波等。
这些方法都可以用来平滑图像、去噪或增强图像的细节，但不同方法的效果和适用范围不同。
三、频域滤波频域滤波是一种利用图像的频域信息来进行图像增强的方法。
它利用傅里叶变换或小波变换等变换将图像从时域转换到频域，从而可以更好地分析图像的频谱信息。
在频域上，可以进行各种滤波操作，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等，从而对图像进行增强。
不过，频域滤波操作非常耗时，对于大规模图像来说，可能会遇到计算量过大的问题。
四、非线性滤波非线性滤波是一种通过非线性操作改善图像质量的方法，其主要思想是通过对图像的局部像素进行运算，消除或加强图像的一些特征。
其中，最广泛使用的是中值滤波，它能够有效地去除图像中的噪声，并保持图像边缘的清晰度。
除此之外，还有一些非线性滤波方法，如自适应中值滤波、漂移滤波、边缘保护滤波等，它们可以根据不同的应用场景，针对不同的图像特征进行优化。
数字图像处理中的图像增强技术
数字图像处理中的图像增强技术数字图像处理是指通过计算机对图像进行处理和分析的一门学科。
图像增强技术是数字图像处理中的一个重要分支，它旨在改善图像的视觉质量，使图像更加清晰、鲜明和易于观察。
本文将介绍几种常见的图像增强技术，并探讨其原理和应用。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它通过对图像像素的灰度值进行重新分配，使得图像的灰度分布更加均匀。
其基本原理是将原始图像的灰度直方图变换为均匀分布的直方图，从而增强图像的对比度和细节。
直方图均衡化可以应用于各种图像类型，包括黑白图像和彩色图像。
二、空间滤波空间滤波是一种基于像素邻域的图像增强技术，它通过对图像的像素进行加权平均或非线性处理，来改善图像的质量。
常见的空间滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波可以有效地降低图像的噪声，中值滤波可以去除图像中的椒盐噪声，而高斯滤波可以平滑图像并增强图像的边缘。
三、锐化增强锐化增强是一种通过增强图像的边缘和细节来改善图像质量的技术。
常见的锐化增强算法包括拉普拉斯算子和梯度算子等。
拉普拉斯算子可以提取图像中的高频信息，从而增强图像的边缘和细节。
梯度算子可以计算图像中每个像素的梯度值，从而增强图像的边缘和纹理。
四、多尺度变换多尺度变换是一种通过对图像进行多尺度分解和重建来实现图像增强的技术。
常见的多尺度变换算法包括小波变换和金字塔变换等。
小波变换可以将图像分解为不同频率的子带，从而提取图像的局部细节和全局结构。
金字塔变换可以将图像分解为不同分辨率的图像，从而实现图像的多尺度分析和增强。
五、颜色增强颜色增强是一种通过调整图像的颜色分布和色彩饱和度来改善图像质量的技术。
常见的颜色增强算法包括直方图匹配和色彩平衡等。
直方图匹配可以将图像的颜色分布转换为指定的目标分布，从而增强图像的色彩对比度和饱和度。
色彩平衡可以调整图像的色调、亮度和对比度，从而改善图像的整体视觉效果。
总结起来，数字图像处理中的图像增强技术有直方图均衡化、空间滤波、锐化增强、多尺度变换和颜色增强等。
数字图像处理图像增强第一讲及灰度变换
应该明确的是增强处理并不能增强原始图像 的信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能 力，而这种处理有可能损失一些其他信息。
图像增强是数字图像处理的基本内容之一。
图像增强示例
概述
图像增强技术是一大类基本的图像处理技术， 其目的是对图像进行加工，以得到对具体应 用来说视觉效果更“好”、更“有用”的图 像。
利用映射函数可将原始图像中每个像素的灰度 都映射到新的灰度.
左图增加对比度 右图降低对比度
直接灰度变换
直接灰度变换属于所有图像增强技术中最简单的一类。 为了将图像灰度级的整个范围或一段范围扩展或压缩到记
录或显示设备的动态范围内，可使图像动态范围增大，图 像对比度扩展。 使图像变得清晰/图像上的特征变得明显。
s L 1t
此方法适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节, 特别是黑色面积在尺寸上占主导低位时。
15
直接灰度变换
2.线性灰度变换
灰度线性变换表示对输入图像灰度作线性扩张或压缩， 映射函数为一个直线方程，其表达式和演示控件如下：
gx, y af x, y b
增强的对象：
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。采用灰度线性变换方法可 以拉伸灰度动态范围，使图像清晰。
1、如果S1=t1，S2=t2，则T为1条斜率为1的直线，增强图 像和原图像相同。
2、如果S1=S2，t1=L-1，则增强图像只剩2个灰度级，此时 对比度最大但细节全丢失。
3、如果S1>t1，S2<t2，则原图像中灰度值在0到S1和S2到 L-1间的动态范围减少了，而原图中灰度值在S1和S2间的动 态范围增加了，从而增强了中间范围内的对比度。
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:
数字图像处理实验报告-线性灰度变换-图像几何变换-频域图像增强技术-图像分割
线性灰度变换一、实验目的1结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法；2理解和掌握图像的线性变换和直方图均衡化的原理和应用；3了解平滑处理的算法和用途，学习使用均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进行图像增强处理的程序设计方法；4 了解噪声模型及对图像添加噪声的基本方法。
二、实验原理1 灰度线性变换就是将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
)],([),(y x f T y x g =⎪⎩⎪⎨⎧<≤+-<≤+-≤≤=255),(]),([),( ]),([),(0 ),(),(y x f b g b y x f b y x f a g a y x f a y x f y x f y x g b a γβαn y m x ,2,1 ,,,2,1==2 直方图均衡化通过点运算将输入图像转换为在每一级上都有相等像素点数的输出图像。
按照图像概率密度函数PDF 的定义：1,...,2,1,0 )(-==L k nn r p k k r 通过转换公式获得：1,...,2,1,0 )()(00-====∑∑==L k n n r p r T s k j k j j j r k k3 均值（中值）滤波是指在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的临近像素。
将模板中的全体像素的均值（中值）来代替原来像素值的方法。
4 拉普拉斯算子如下：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--------111181111 拉普拉斯算子首先将自身与周围的8个像素相减，表示自身与周围像素的差异，再将这个差异加上自身作为新像素的灰度。
三、实验步骤1 启动MATLAB 程序，对图像文件分别进行灰度线性变换（参考教材57页，例4.1）、直方图均衡化（参考教材64页，例4.6）、均值滤波（参考教材69页，例4.9）、中值滤波（参考教材73页，例4.11）和梯度锐化操作（参考教材76页，例4.12）。
添加噪声，重复上述过程观察处理结果。
《数字图像处理》课程教学大纲
数字图像处理课程教学大纲课程简介数字图像处理是计算机科学与技术领域的一门重要课程，它研究如何使用计算机和算法来处理和分析数字图像。
本课程旨在介绍数字图像处理的基本原理、方法和应用，并培养学生的图像处理能力和技巧。
课程目标本课程的主要目标是让学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，具备图像处理算法设计、图像增强、图像分割、图像压缩等技术的基本能力。
同时，通过实践项目的实施，培养学生的问题解决能力和团队合作能力。
课程安排第一周：课程介绍与基本概念•课程介绍•数字图像的基本概念与特点•数字图像处理的基本步骤第二周：图像预处理•图像采集与获取•图像灰度变换•图像噪声模型与去噪方法第三周：图像增强•直方图均衡化•空域滤波与频域滤波•边缘增强与锐化第四周：图像压缩•图像压缩的基本概念与方法•离散余弦变换（DCT）与JPEG压缩算法•小波变换与JPEG2000压缩算法第五周：图像分割与边缘检测•阈值分割•基于边缘的图像分割•基于区域的图像分割第六周：实践项目1 - 图像识别•项目需求分析与设计•图像特征提取与选择•分类器的训练与测试第七周：实践项目2 - 图像恢复•项目需求分析与设计•图像模型与图像去模糊•图像去噪与图像修复第八周：实践项目3 - 图像处理工具开发•项目需求分析与设计•图像处理算法的实现•图形界面设计与用户交互评估方式•平时成绩：30%•作业与实验报告：30%•期末考试：40%参考教材•Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. 数字图像处理（第三版）. 清华大学出版社，2018.•Richard Szeliski. 计算机视觉：算法与应用. 电子工业出版社，2014.参考资源•MATLAB图像处理工具箱文档•OpenCV计算机视觉库官方文档以上是《数字图像处理》课程的教学大纲，希望通过本门课程的学习，能够让学生对数字图像处理有一个全面的了解，并具备实践应用的能力。
图像增强—灰度变换及直方图均衡化试验目的试验原理及知识点
图像增强—灰度变换及直方图均衡化一、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、掌握直接灰度变换的图像增强方法。
3、掌握灰度直方图的概念及其计算方法；4、掌握直方图均衡化的计算过程；二、实验原理及知识点1、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。
图像增强可以在空间域中执行，也可以在变换域中执行。
2、空间域指的是图像平面本身，在空间域内处理图像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)的指定邻域内。
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邻域。
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。
2、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也变为一个灰度变换函数。
由于灰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。
灰度拉伸又叫对比度拉伸是最基本的一种灰度变换，使用简单的分段线性变换函数，可以提高灰度的动态范围，适用于低对比度图像的处理，增强对比度。
3、直方图是多种空间城处理技术的基础。
直方图操作能有效地用于图像增强。
除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。
数字图像处理 图像增强 第一讲 概述及灰度变换59页PPT
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、少。——托·富 勒 49、犯罪总是以惩罚相补偿；只有处 罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
图像增强知识点总结
图像增强知识点总结在图像增强领域，有许多常见的方法和技术，比如灰度变换、直方图均衡化、滤波、锐化、维纳滤波等。
这些方法都有各自的特点和应用场景，下面我们将一一介绍这些知识点。
1. 灰度变换灰度变换是图像增强中最基本的方法之一，它通过对图像的灰度级进行变换，来改善图像的质量。
常见的灰度变换包括线性变换和非线性变换。
线性变换通常使用线性函数来对图像进行变换，而非线性变换则使用非线性函数。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，它通过对图像的灰度分布进行重新分配，来增强图像的对比度和清晰度。
直方图均衡化可以有效地增加图像的动态范围，从而使图像更加有吸引力。
3. 滤波滤波是图像增强中常用的方法之一，它通过对图像进行滤波操作，来去除图像的噪声和增强图像的细节。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，它们都有各自的适用场景和特点。
4. 锐化锐化是图像增强中常用的方法之一，它通过增强图像的边缘和细节，来使图像更加清晰和鲜明。
常见的锐化方法包括拉普拉斯锐化、梯度锐化等，它们都可以有效地改善图像的质量。
5. 维纳滤波维纳滤波是一种基于统计模型的图像增强方法，它通过对图像进行频域滤波操作，来去除图像的噪声和增强图像的对比度。
维纳滤波可以在去噪和保留图像细节之间取得平衡，从而使图像更加清晰和有吸引力。
6. 小波变换小波变换是一种常用的图像增强方法，它可以将图像分解成不同频率的子带，从而使图像的低频部分和高频部分可以分别进行增强。
小波变换可以有效地增强图像的细节和对比度，从而使图像更加清晰和有吸引力。
7. 自适应增强自适应增强是一种基于局部特性的图像增强方法，它可以根据图像的局部特点来选择适当的增强方法和参数。
自适应增强可以在不同的图像区域使用不同的增强方法，从而使图像在不同区域上都能得到最佳的增强效果。
总结来说，图像增强是图像处理领域中一个重要的研究方向，它可以帮助我们改善图像的质量、清晰度和对比度，使图像更加鲜明、有吸引力。
数字图像处理：第4章 图像增强(第一讲)
数字图像处理
第3章 图像增强
（第一讲）
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。其主要目的是使处理后的图像 对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。
Do you see a cube missing a corner? Or do you see a small cube in a big one?
Is the blue on the inner left back or the outer left front?
Do you see a musician or a girl's face?
G(u, v) H (u, v) F(u, v) （4-2）
式中， H (u, v) 为传递函数。
在增强问题中，f (x, y) 是给定的原始数据，
经傅立叶变换可得到 F (u, v) 。选择合适
的 H (u, v) ，使得由式
g(x, y) F 1[H (u, v) F (u, v)]
在实用中可以采用单一方法处理，也可以采 用几种方法联合处理，以便达到预期的增 强效果。
图像增强技术基本上可分成两大类: ➢ 频域处理法 ➢ 空域处理法
频域处理法的基础是卷积定理。它采用修改图 像傅里叶变换的方法实现对图像的增强处理。 由卷积定理可知，如果原始图像是 f (x, y) ，
处理后的图像是 g(x, y) ，而 h( x, y) 是处
运用计算机视觉技术进行图像增强的方法分享
运用计算机视觉技术进行图像增强的方法分享图像增强是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在通过调整图像的各种属性和特性，提高图像的质量和可视化效果。
计算机视觉技术在图像增强中扮演着关键角色，它提供了各种方法和算法来改善图像的亮度、对比度、清晰度等关键特性。
在本文中，我们将探讨几种常见的运用计算机视觉技术进行图像增强的方法。
一、灰度变换灰度变换是最简单但也是最常见的图像增强方法之一。
通过对图像像素的灰度级进行变换，可以调整图像的亮度和对比度。
常用的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图均衡化。
线性变换是通过对每个像素进行乘法和加法操作来改变图像的亮度和对比度。
常用的线性变换方法有亮度调整和对比度拉伸。
亮度调整可以通过将每个像素乘以一个常数来增加或减少亮度。
对比度拉伸则通过对像素值进行线性伸缩来增加图像的对比度。
非线性变换通常涉及到像素值的幂次、指数、对数等运算。
这些操作可以用来调整图像的亮度和对比度，同时改变像素值的分布。
例如，幂次变换可以通过将每个像素值的幂次来调整图像的亮度和对比度。
指数变换则可以用来调整图像的亮度和增强细节。
直方图均衡化是一种常用的非线性灰度变换方法，它通过调整图像的灰度级分布来增强图像的对比度。
直方图均衡化可以使图像的灰度级更均匀地分布在整个灰度范围内，从而提高图像的可视化效果。
二、滤波器应用滤波器应用是另一种常见的图像增强方法。
滤波器可以通过对图像进行卷积操作来改变图像的特征和属性。
常用的滤波器包括平滑滤波器、锐化滤波器和边缘检测滤波器。
平滑滤波器主要用于降低图像的噪声和去除细节。
平滑滤波器通过计算周围像素的平均值或加权平均值来减少图像的噪声。
常用的平滑滤波器包括均值滤波器和高斯滤波器。
锐化滤波器用于增强图像的细节和边缘。
锐化滤波器通过计算图像中不同方向的梯度，从而增强图像中的边缘信息。
常用的锐化滤波器包括拉普拉斯滤波器和Sobel滤波器。
边缘检测滤波器用于检测图像中的边缘和轮廓。
914738-数字图像处理-第1讲图像增强的概念、灰度直方图及线性变换
第3章 图像增强
3.3.2 空域增强
灰度线性变换(反色)：
数字图像处理
数字图像处理
第3章 图像增强
3.2 空域增强
灰度线性变换(对比度扩展)：
第3章 图像增强
3.2 空域增强
灰度线性变换(灰度切分)：
第3章 图像增强
演示文稿说明： 本讲内容以板书为主，ppt 演示为辅； 本讲部分图片来自冈萨雷斯的数字图像处理(英文版)教材。
第3章 图像增强
3.1 引言 3.2 空域增强 3.3 频域增强 3.4 彩色增强
第3章 图像增强
3.1 引言
图像增强(Image enhancement)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(weaken)或去除(eliminate)某些不需要的信息。这 类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更 适合于人的视觉特性或机器识别系统。增强处理并不能增加 原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，并且 这种处理有可能损失一些其它信息。
图像平滑图像平滑图像锐化图像锐化中值滤波等中值滤波等点运算点运算邻域运算邻域运算几何变换几何变换彩色增强彩色增强频域增强频域增强滤波图像增强32空域增强灰度直方图
数字图像处理
（Digital Image Processing）
山东科技大学 曹茂永 教 授
第3章 图像增强
第1讲 图像增强的概念、灰度直方图及线性变换
3.2 空域增强
位图切割：
第3章 图像增强
3.1 引言
线性 点运算
图像平滑 图像锐化
空域增强
邻域运算
几何变换
非线性： 中值滤波等
数字图像处理 图像增强 第一讲 概述及灰度变换
三段线性变换
常用的是三段线性变换。
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实际上，S1、S2、t1、t2可取不同的值进行组合，从而得 到不同的效果。
1、如果S1=t1，S2=t2，则T为1条斜率为1的直线，增强图 像和原图像相同。 2、如果S1=S2，t1=L-1，则增强图像只剩2个灰度级，此时 对比度最大但细节全丢失。 3、如果S1>t1，S2<t2，则原图像中灰度值在0到S1和S2到 L-1间的动态范围减少了，而原图中灰度值在S1和S2间的动 态范围增加了，从而增强了中间范围内的对比度。 4、如果S1<t1，S2>t2，则原图像中灰度值在0到S1和S2到 L-1间的动态范围增加了，而原图中灰度值在S1和S2间的动 态范围减少了。
环境光源太暗，使灰度值偏小，就会使图像太暗看不清。
如果环境光源太亮，又使图像泛白。 通过灰度变换，就可以将灰度值调整到合适的程度。
灰度变换可分为线性变换、分段线性变换和非线性变换几 种方法。
直接灰度变换
1、图像求反
假设对灰度级范围是[0，L-1]的图像求反，就是通过变 换将[0，L-1]变换到[L-1，0]，变换公式如下：
设变量 r 代表图像中像素灰度级。在图像中， 像素的灰度级可作归一化处理，这样，r 的值将 限定在下述范围之内:
0 r 1
在灰度级中， r = 0
(4—4)
代表黑， r = 1 代表白。
对于一幅给定的图像来说，每一个像素取 得[0，1]区间内的灰度级是随机的，也就是说
r 是一个随机变量。假定对每一瞬间它们是连
数字图像处理知识点与考点(经典)
第 1 章 导论（知识引导）
1. 图像、数字图像和数字图像处理： 答： “图”是物体投射或反射光的分布，是客观存在的。“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的 印象或认识。图像（image）是图和像的有机结合，即反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；是 客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。 数字图像是指由被称作像素（pixel）的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小 块区域称为像素。 数字图像处理是指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种 预想目的的技术. 2. 数字图像处理一般包括图像处理、图像分析、图像理解三个层次。 图像处理是对图像本身进行加工，以改善其视觉效果或表现形式，为图像分析打下基础，图像处理 的输出仍是图像。 图像分析是目标图像进行检测和各种物理量的计算，以获取对图像的客观描述。 图像理解是在图像分析的基础上。理解图像所表现的内容，分析图像间的相互联系，得出对客观场 景的解释。 3. 数字图像处理主要包括哪些研究内容？ 答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、 重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 4. 一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？试说明各模块的作用。 答： 一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像处理和分析、图像存储、图像通信、图像输出5 个模块组成，如下图所示。
说明：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。 4.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，故采用线性变换拉伸图像。 5.直方图的均衡化（考）（习题第四章 6 题，如下示例）与规定化
数字图像处理-基于灰度变换的图像增强(分段线性、直方图)
数字图像处理专业实践实验四基于点处理的图像增强◆引言图像增强是图像处理中的基本内容之一，在图像处理中占有非常重要的地位。
图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓或对比度等进行强调或尖锐化。
当一幅图像曝光不足或过度，造成对比度过小或过大而不能显示具体细节，通过增加这些细节的动态范围改善图像的视觉效果。
图像增强可以突出图像中所感兴趣的特征信息，改善图像的主观视觉质量，提高图像的可懂度。
增强的首要目标是处理图像，使其比原始图像更适合于特定应用。
图像增强的方法主要分为两类: 空间域增强法和频域增强法。
“空间域”一词是指图像平面本身，这类方法是以对图像像素直接处理为基础的；“频率域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的。
增强处理可将其灰度范围拉伸到0-255 的灰度级之间来显示，从而使图像对比度提高，质量改善。
增强主要以图像的灰度直方图最为分析处理的基础。
直方图均衡化能够增强整个图像的对比度，提高图像的辨析程度，算法简单，增强效果好。
基于点处理的图像增强方法有:灰度线性变换、灰度非线性变换、灰度分段线性变换和直方图均衡化，本文主要讨论灰度分段线性变换和直方图均衡化对图像的增强，并用MATLAB进行实验验证。
◆图像增强的研究意义图像增强是数字图像处理的最基本的方法之一，它是为了改善视觉效果或便于人或机器对图像的分析理解，根据图像的特点或存在的问题，以及应用目的所采取的改善图像质量的方法或加强图像的某些特征的措施。
图像在成像、采集、运输、复制等过程中不可避免地会造成某些降质。
如在成像过程中由于光学系统会导致图像失真，不同的光照条件会使图像的曝光度差异很大，运动状态下成像会使图像模糊；而在传输过程中，各种噪声和干扰将污染图像。
因此，通常需要对降质的图像进行预处理，以满足后期处理及分析的需要。
图像复原是改善图像的一类方法，这类方法会尽可能还原图像的本来面目，追求提高图像的保真度。
而图像增强则是一类追求图像可懂度的方法，通过处理有选择地突出某些感兴趣的信息，便于人或机器分析这些信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。
如何使用数字图像处理技术进行图像增强
如何使用数字图像处理技术进行图像增强图像增强是数字图像处理中一项重要的技术，通过对图像进行处理，可以改善图像的质量，使得图像更加清晰明亮，从而提升观赏效果和图像分析的准确性。
本文将介绍如何使用数字图像处理技术进行图像增强，并探讨一些常用的技术方法和应用。
一、图像增强技术概述图像增强是指通过数字图像处理技术对图像进行改善和优化，使得图像在视觉上更加清晰、明亮、锐利等。
图像增强技术广泛应用于各个领域，如医学影像、遥感图像、安防监控等。
通过图像增强，可以凸显图像中的细节信息，提高观察和分析的效果。
二、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，其基本原理是通过调整图像像素值的分布，使得图像的直方图均匀分布在整个灰度级范围内。
这样可以增强图像的对比度，使得图像细节更加清晰可见。
直方图均衡化可以应用于灰度图像和彩色图像，具有简单、直观、易于实现的特点。
三、空间滤波空间滤波是一种通过对图像进行滤波处理来增强图像的方法。
常见的空间滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
均值滤波器通过对图像进行平均，可以减小噪声的影响，使得图像更加平滑。
中值滤波器通过对图像像素值的排序，选取中间值作为像素的新值，可以有效去除椒盐噪声等。
高斯滤波器则通过对图像进行加权平均，可以模糊图像，减小噪声的影响。
四、增强算法融合增强算法融合是一种将多种图像增强算法结合起来应用的方法，通过综合多个算法的优点，可以得到更好的图像增强效果。
常用的增强算法融合方法包括加权融合、基于梯度的融合和基于边缘的融合等。
加权融合是一种通过对多个增强结果进行加权平均，综合不同算法的优势的方法。
基于梯度的融合是通过计算图像梯度变化的幅度和方向，对不同算法产生的增强图像进行融合。
基于边缘的融合是通过检测图像中的边缘信息，将边缘信息作为参考，对不同增强图像进行融合。
五、应用实例图像增强在各个领域都有广泛的应用。
以医学影像为例，医学影像中的图像增强可以提高医生对病变的观察和分析能力，从而更准确地进行诊断。
【OpenCV】图像增强---灰度变换、直方图均衡化
【OpenCV】图像增强---灰度变换、直⽅图均衡化图像增强的⽬的：改善图像的视觉效果或使图像更适合于⼈或机器的分析处理。
通过图像增强，可以减少图像噪声，提⾼⽬标与背景的对⽐度，也可以增强或抑制图像中的某些细节。
---------------------------------------------------------------------------------------------------灰度变换：把原图像的像素灰度经过某个函数变换成新图像的灰度。
可分为直线灰度变换法和直⽅图修正法。
直线灰度变换法：线性、分段线性、⾮线性变换。
直⽅图修正法：直⽅图均衡化、直⽅图规定化。
---------------------------------------------------------------------------------------------------图像直⽅图：是对像素的某种属性（如灰度、颜⾊、梯度等）分布进⾏统计分析的重要⼿段。
灰度直⽅图：是灰度级的函数，它反映了图像中每⼀灰度级出现的次数或频率。
直⽅图均衡化：把原始图像的直⽅图变换为均匀分布的形式，从⽽增加图像灰度的动态范围，以达到增强图像对⽐度的效果。
经过均衡化处理的图像，其灰度级出现的概率相同，此时图像的熵最⼤，图像所包含的信息量最⼤。
【注意，离散后是每块区域的概率相等，均衡化后并不是条直线哦。
】 细节概念等省略......---------------------------------------------------------------------------------------------------线性灰度增强、对数变换、指数变换、直⽅图均衡化。
代码见下（代码略粗糙...）【ImageEnhance.cpp部分代码】1//线性灰度增强2bool CImageEnhance::GrayLinearTransform(Mat &src, Mat &dst, uchar c, uchar d)3 {4int b=0,a=255;5 dst = src.clone();6int row = dst.rows, col = dst.cols * dst.channels();7 uchar *cc = dst.data;8for(int i = 0; i < row; ++i) {9for(int j = 0; j < col; ++j) {10int val = *cc;11if(a > val) a = val;12if(b < val) b = val;13 cc++;14 }15 }16 cc = dst.data;17float k = float(d - c)/(b-a);18//CString c1; c1.Format(_T("a=%d,b=%d,c=%d,d=%d,k=%.2f\n"), a,b,c,d,k);MessageBox(c1);19for(int i = 0; i < row; ++i) {20for(int j = 0; j < col; ++j) {21int val = *cc;22int s = (int)(k*(val - a) + c);23 *cc = s;24 cc++;25 }26 }27return true;28 }29//对数变换30bool CImageEnhance::GraynoLinearlog(Mat &src, Mat &dst) {31 dst = src.clone();32int row = dst.rows, col = dst.cols * dst.channels();33 uchar *cc = dst.data;34double k = 255 / log10(256.0);35for(int i = 0; i < row; ++i) {36for(int j = 0; j < col; ++j) {37int val = *cc;38 *cc = k * log10(1.0*(val + 1));39 cc++;40 }41 }42return true;43 }44//指数变换45bool CImageEnhance::GraynoLinearindex(Mat &src, Mat &dst) {46 dst = src.clone();47int row = dst.rows, col = dst.cols * dst.channels();48 uchar *cc = dst.data;49double k = 1.0 / 255;50for(int i = 0; i < row; ++i) {51for(int j = 0; j < col; ++j) {52int val = *cc;53 *cc = k * val * val;54 cc++;55 }56 }57return true;58 }5960 MatND CImageEnhance::getHist1(Mat& image)61 {62 MatND hist;63int channels[] = {0};64int dims = 1;65int histSize[] = {256}; //直⽅图箱⼦的个数66float granges[] = {0, 255};67const float *ranges[] = {granges}; //像素值范围68//计算直⽅图69 calcHist(&image, 1, channels, Mat()/*不使⽤掩码*/, hist, dims/*这是⼀维的直⽅图*/, histSize, ranges);70return hist; //这⾥得到的hiat是256⾏⼀列的Mat71 }7273//直⽅图均衡化74bool CImageEnhance::Equalize_hist(cv::Mat& src,cv::Mat& dst)75 {76//CMFC_Test_lyyDlg pic;77 MatND hist;78int channels[] = {0};79int dims = 1;80int histSize[] = {256}; //直⽅图箱⼦的个数81float granges[] = {0, 255};82const float *ranges[] = {granges}; //像素值范围83//计算直⽅图84 Mat image = src.clone();85 calcHist(&image, 1, channels, Mat()/*不使⽤掩码*/, hist, dims/*这是⼀维的直⽅图*/, histSize, ranges);8687//MatND hist = getHist1(src);//pic.getHist(dst);88float s[256];89float p[256];9091 cv::Mat lookup(cv::Size(1, 256), CV_8U);92int pixNum = src.cols * src.rows;//总像素个数93for (int i =0; i <256; i++) {94 s[i] = hist.at<float>(i) / pixNum;95if (i ==0) {96 p[i] = s[i];97 }98else {99 p[i] = p[i -1] + s[i];100 }101 }102for (int i =0; i <256; i++) {103 lookup.at <uchar>(i) = static_cast<uchar>(p[i]*255.0);104 }105106 cv::LUT(src, lookup, dst);//创建矩阵，把⼀个像素值映射到另⼀个像素值107return true;108 }ImageEnhance.cpp效果如下：原图像：线性灰度增强：我这⾥默认a和b表⽰原图像灰度值的最⼩与最⼤值。
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第3章 图像增强
3.2 空域增强
不同亮度图像的灰度直方图：
第3章 图像增强
3.2 空域增强
直方图的性质：
➢ 直方图是一幅图像中各象素灰度值出现次数(或频数)的统计结果，它 只反映该图像中不同灰度值出现的次数(或频数)，而未反映每一灰度值 象素所在位置。也就是说，它只包含了该图像中某一灰度值的象素出现 的概率，而丢失了其所在位置的信息。
3.2 空域增强 灰度变换：
第3章 图像增强
3.2 空域增强
灰度线性变换(反色)：来自第3章 图像增强3.2 空域增强
灰度线性变换(反色)：
数字图像处理
数字图像处理
第3章 图像增强
3.2 空域增强
灰度线性变换(对比度扩展)：
第3章 图像增强
3.2 空域增强
灰度线性变换(灰度切分)：
第3章 图像增强
3.1 引言
图像增强处理技术基本上可以分成两大类，一类是空 域处理方法,一类是频域处理方法。空域法是直接对图像 中的像素进行处理，基本上是以灰度映射(mapping)变换 为基础的，所用的映射变换取决于增强的目的。例如增加 图像的对比度(contrast)，改善图像的灰度层次等处理均 属空域法处理。频域处理方法的基础是卷积定理 (convolution theorem)，它采用修改图像傅立叶变换的方 法实现对图像的增强处理。
第3章 图像增强
第1讲 图像增强的概念、灰度直方图及线性变换
演示文稿说明： 本讲内容以板书为主，ppt 演示为辅； 本讲部分图片来自冈萨雷斯的数字图像处理(英文版)教材。
第3章 图像增强
3.1 引言 3.2 空域增强 3.3 频域增强 3.4 彩色增强
第3章 图像增强
3.1 引言
图像增强(Image enhancement)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(weaken)或去除(eliminate)某些不需要的信息。这 类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更 适合于人的视觉特性或机器识别系统。增强处理并不能增加 原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，并且 这种处理有可能损失一些其它信息。
➢ 任一幅图像，都能唯一地算出一幅与它对应的直方图，但不同的图像， 可能有相同的直方图。也就说，图像与直方图之间是一种多对一的映射 关系。
➢ 由于直方图是对具有相同灰度值的象素统计计数得到的，因此，一 幅图像各子区的直方图之和就等于该图全图的直方图。
第3章 图像增强
3.2 空域增强
第3章 图像增强
第3章 图像增强
3.1 引言
线性 点运算
图像平滑 图像锐化
空域增强
邻域运算
几何变换
非线性： 中值滤波等
彩色增强
频域增强(滤波)：高通、低通、带通、帯阻等
第3章 图像增强
3.2 空域增强
灰度直方图：对一幅数字图像，若对应于每－灰度值， 统计出具有该灰度值的象素数，并据此绘出象素数-灰度值 图形，则该图形称该图像的灰度直方图，简称直方图。直方 图是以灰度值作横坐标，象素数作纵坐标。有时直方图亦采 用某一灰度值的象素数占全图总象素数的百分比（即某一灰 度值出现的频数）作为纵坐标。