第四章 图像预处理

第四章图象预处理基本内容

灰度变换

直方图变换

空间域图像平滑

空间域图像锐化

频域图象平滑和锐化

伪彩色和假彩色处理

4.1灰度变换

•目的

–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。它可使图像动态范围加大，使图像对

比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。

4.1灰度变换

•方法

–空间域处理

全局运算：在整个图象空间域进行。

局部运算：在与象素有关的空间域进行。

点运算：对图象作逐点运算。

–频域处理

在图象的Fourier变换域上进行处理。

4.1灰度变换：对比度增强

•灰度变换法

线性变换

对数变换

指数变换

•直方图调整法

直方图均衡化

直方图匹配

线性灰度变换

亮度倒置底片效果

分段线性化出现假轮廓

非线性亮度变换对数效应

非线性亮度变换指数效应

原图GAMMA = 0.5 GAMMA = 1.8分色调整[.2 .3 0; .6 .7 1]

Glossary

•Image enhancement:图象增强•Image quality:图象质量

•Globe operation: 全局运算•Local operation: 局部运算•Point operation: 点运算•Contrast enhancement: 对比度增强•Contrast stretching: 对比度扩展

Glossary

•Gray-scale transformation(GST): 灰度变换•Logarithm transformation: 对数变换•Exponential transformation: 指数变换•Threshold: 阈值

•Thresholding: 二值化、门限化

•False contour: 假轮廓

4.2直方图变换

•直方图( Histogram ):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)。

050100150200250

050100150200250

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。

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

•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。

满足上述条件的变换函数如下图

s j+∆s

s j

r j r j+∆r

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。

r k r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1

n k

790 1023

850

656

329

245

122

81

p(r k)

0.19

0.25

0.21

0.16

0.08

0.06

0.03

0.02

例

步骤：

r k r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1

n k

790 1023

850

656

329

245

122

81

p(r k)

0.19

0.25

0.21

0.16

0.08

0.06

0.03

0.02

例

实践

•相关的MATLAB函数

画直方图Imhist( Im, 32)直方图均衡化Im1 =histeq( Im)

直方图均衡化灰度动态范围扩展

对比度扩展

直方图均衡化

直方图调整

（二）直方图匹配

修改一幅图象的直方图，使得它与另一幅图象的直方图匹配或具有

一种预先规定的函数形状。

目标：突出我们感兴趣的灰度范围，使图象质量改善。

连续灰度的直方图原图