图像增强及边缘检测代码ppt课件
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《边缘检测》PPT课件
锐化 图像
二值 图像
边缘连接： 将连续的
边缘连接成为 有意义的完整 边缘，同时去 除假边缘。主 要方法是 Hough变换。
边缘 图像
锐化滤波： 为了检测
边界，必须确 定某点领域中 灰度的变化。 锐化操作加强 了存在有意义 的灰度局部变 化位置的像素 点。
原始 图像
平滑 图像
边缘判定： 图像中存在
许多梯度不为零的 点，但对于特定应 用，不是所有点都 有意义。这就要求 我们根据具体情况 选择和去除处理点， 具体的方法包括二 值化处理和过零检 测等。
?边缘检测?PPT课件
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根本步骤如下图：
平滑滤波： 由于梯度
计算容易受到 噪声的影响， 因此第一步是 用滤波去除噪 声。但是，降 低噪声的平滑 能力越强，边 界强度的损失 也越大。
第四章-图像增强-4.1-4.2PPT课件
频域：由频率成分构成的空间，在频域空间进行处理。一般在图象的Fourier变 换域上进行处理。 g(x,y)T1{E[H T[f(x,y)]]}
.
2
4.2 空域变换增强
灰度变换:基于点的操作的增强方法。 可分几类： a.将f(·)的每个象素按EH操作直接得到变换g(·)。 b.利用f(·)的直方图进行变换。 c.利用一系列图象间的操作进行变换。 一.象素按EH操作直接得到变换(直接灰度变换) 1.图象求反
.
7
5.灰度切分 与增强对比度相仿，将某个范围灰度值变得比较突出
。如图s1<s<s2灰度级突出，其余灰度值变为某个低灰度。
直接灰度变换也可借助图象位面表示进行。位面：对1 幅用多个比特看作表示其灰度值的图象来源，其中的每一 个比特看作表示一个二值的平面。
.
8
6.非线性灰度变换 （1）对数变换 低灰度区扩展，高灰度区压缩。 （2）指数变换 高灰度区扩展，低灰度区压缩。
c a
f
(x,
y)
b f (x, y)Mf a f (x,y)b 0 f (x,y)a
g(x,y) Mg
d
c
0
a
b
Mf
f(x,y)
.
6
4.动态范围压缩(非线性) 该方法的目标与增强对比度相反。由于原图动态范围太 大，超出某些显示设备的允许动态范围，若直接用原图则 一部分细节会失去，解决办法是对原图进行灰度压缩，采 用压缩方法如下：t=clog(1+|s|),c为尺度比例常数。
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。
.
18
直方图均衡化
要找到一种变换 S=T ( r ) 使直方图
.
2
4.2 空域变换增强
灰度变换:基于点的操作的增强方法。 可分几类： a.将f(·)的每个象素按EH操作直接得到变换g(·)。 b.利用f(·)的直方图进行变换。 c.利用一系列图象间的操作进行变换。 一.象素按EH操作直接得到变换(直接灰度变换) 1.图象求反
.
7
5.灰度切分 与增强对比度相仿，将某个范围灰度值变得比较突出
。如图s1<s<s2灰度级突出，其余灰度值变为某个低灰度。
直接灰度变换也可借助图象位面表示进行。位面：对1 幅用多个比特看作表示其灰度值的图象来源，其中的每一 个比特看作表示一个二值的平面。
.
8
6.非线性灰度变换 （1）对数变换 低灰度区扩展，高灰度区压缩。 （2）指数变换 高灰度区扩展，低灰度区压缩。
c a
f
(x,
y)
b f (x, y)Mf a f (x,y)b 0 f (x,y)a
g(x,y) Mg
d
c
0
a
b
Mf
f(x,y)
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4.动态范围压缩(非线性) 该方法的目标与增强对比度相反。由于原图动态范围太 大，超出某些显示设备的允许动态范围，若直接用原图则 一部分细节会失去，解决办法是对原图进行灰度压缩，采 用压缩方法如下：t=clog(1+|s|),c为尺度比例常数。
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。
.
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直方图均衡化
要找到一种变换 S=T ( r ) 使直方图
图像边缘检测ppt课件
❖ (2)边缘存在的尺度范围各不相同，这类算子固定的 大小不利于检测出不同尺度上的所有边缘；
❖ (3)对噪声都比较敏感。 ❖ 这类算子存在上述缺陷的关键是其等效平滑算子过
于简单。为解决这一问题发展并产生了平滑滤波边 缘检测方法，也就是边缘检测理论中最成熟的线性 滤波方法，也称线性滤波边缘检测算子
.
❖ 一阶微分是一个矢量，既有大小又有方向， 和标量相比，它的存储量大。另外，在具有 等斜率的宽区域上，有可能将全部区域都当 作边缘检测出来。因此，有必要求出斜率的 变化率，即对图像函数进行二阶微分运算
❖ 当加入高斯白噪声后，Laplacian算子、LOG算子检 测效果都不同程度的受到噪声的影响，Laplacian算子 受噪声影响最明显，几乎检测不出边缘；而LOG算子 检测出大量伪边缘和噪声点，并且检测出的边缘不全； 虽然Canny算子在噪声严重的情况下，也受到一定的 影响检测出的边缘有少量残缺，并出现少量的伪边缘， 但Canny算子的检测效果总体上还是比较满意的。
❖ 传统的计算方法是用模板在图像中每个象素的邻域 进行卷积运算，如Roberts,Prewitt,Sobel等算子， 这些算子的主要缺点是对噪声敏感和边定位精度低。
❖ 对边缘检测方法的有效性进行评价，Canny提出了 三个边缘检测准则：
❖ (1)最优检测：漏检真实边缘的概率和误检非边缘的 概率都尽可能小；
❖ 由于合理地设置了参数，因而避免了一些伪边缘的 提取。
❖ 改进的Laplacian算子相对于原来的Laplacian算子 而言，不但检测出来的边缘更清晰，而且也检测出 原来所没有检测出的一些边缘。
.
.
LOG边缘检测
❖ 利用图像强度二阶导数的零交义点来求边缘点的算 法对噪声十分敏感，在边缘增强之前滤除噪声。
❖ (3)对噪声都比较敏感。 ❖ 这类算子存在上述缺陷的关键是其等效平滑算子过
于简单。为解决这一问题发展并产生了平滑滤波边 缘检测方法，也就是边缘检测理论中最成熟的线性 滤波方法，也称线性滤波边缘检测算子
.
❖ 一阶微分是一个矢量，既有大小又有方向， 和标量相比，它的存储量大。另外，在具有 等斜率的宽区域上，有可能将全部区域都当 作边缘检测出来。因此，有必要求出斜率的 变化率，即对图像函数进行二阶微分运算
❖ 当加入高斯白噪声后，Laplacian算子、LOG算子检 测效果都不同程度的受到噪声的影响，Laplacian算子 受噪声影响最明显，几乎检测不出边缘；而LOG算子 检测出大量伪边缘和噪声点，并且检测出的边缘不全； 虽然Canny算子在噪声严重的情况下，也受到一定的 影响检测出的边缘有少量残缺，并出现少量的伪边缘， 但Canny算子的检测效果总体上还是比较满意的。
❖ 传统的计算方法是用模板在图像中每个象素的邻域 进行卷积运算，如Roberts,Prewitt,Sobel等算子， 这些算子的主要缺点是对噪声敏感和边定位精度低。
❖ 对边缘检测方法的有效性进行评价，Canny提出了 三个边缘检测准则：
❖ (1)最优检测：漏检真实边缘的概率和误检非边缘的 概率都尽可能小；
❖ 由于合理地设置了参数，因而避免了一些伪边缘的 提取。
❖ 改进的Laplacian算子相对于原来的Laplacian算子 而言，不但检测出来的边缘更清晰，而且也检测出 原来所没有检测出的一些边缘。
.
.
LOG边缘检测
❖ 利用图像强度二阶导数的零交义点来求边缘点的算 法对噪声十分敏感，在边缘增强之前滤除噪声。
最新数字图像处理图像增强ppt课件
4.2.1 灰度级变换的应用
第 四
3.灰度级变换的应用之三
章
灰度级切片
图
像 255
255
增
强 176
214
0
48 134
255
0 48 142 255
4.2.2 获取变换函数的方法
第 四
1.获取变换函数的方法之一
章
固定函数：指数函数、正弦函数、分段直线、
图
对数函数，如显示傅立叶的s=c log(1+|r|)
四
设有1个整数函数I(l),l=0,1, … ,N-1,满足0 ≤I(0) ≤ … ≤I(l)
章 ≤ … ≤I(N-1) ≤M-1 。现要确定能使下式达到最小的I(l)
图
像 增
I(l)
l
ps si pu u j
l 0,1,, N 1
强
i0
j0
如果l=0, 则将其i从0到I(0)的si对应到u0去，如果l≥1, 则将其 i从I(l-1)+1到I(l)的si都对应到ul去。
章
01234567
图
(a) 原始图像直方图
像
0.3
增 强
0.25
0.24
0.2
0.19
0.21
0.11
0.1
0 01234567
(c) 均衡化后的直方图
4.3.1 直方图均衡化
第 小结： 四 章 1) 灰度变换关系
图
灰度变换关系式，通过公式
像
增 强
tk EH sk
k i0
ni n
k i0
0→1
1→3 790
2→5
3,4→ 6 1023
5,6,7 →7 850 985 448
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。
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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
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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
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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。
图像增强PPT课件
0.25
0.21
0.16
0.08
0.06
0.03
0.02*Fra bibliotek由下面公式可以得到s2…..s7
*
均衡化过程
原灰度级
变换函数值
原灰度级分布
原来像素数
新灰度级
新灰度级分布
r0=0
s0=T(r0)=0.19
0
790
r1=1/7
s1=T(r1) =0.44
1/7=0.14
1023
r2=2/7
s2=T(r2) =0.65
*
一、线性变换 对比度：亮度最大值和最小值之比称为亮度对比度 线性变换—>扩展对比度：通过将亮暗差异（即对比度）扩大，把人所关心的部分强调出来。原理是:进行像素点对像素点的灰度级的线性影射。该影射关系通过调整参数，来实现对亮暗差异的扩大。
4.1.1 灰度变换法
*
设原图、处理后的结果图的灰度值分别为[f(i,j)]和[g(i,j)] ; 要求[g(i,j)]和[f(i,j)]均在[0，255]间变化，但是g的表现效果要优于f。 因为f和g的取值范围相同，所以通过 抑制 不重要的部分，来 扩展 所关心部分的对比度。
1.00
81
s0’(790)
790/4096=0.19
s1’(1023)
1023/4096=0.25
s2’(850)
850/4096=0.21
s3’(985)
985/4096=0.24
s4’(448)
448/4096=0.11
*
直方图均衡化结果
图像直方图均衡化
0 rk
*
问题：均衡化后的每个灰度等级的概率密度仍不相等或者说均衡化之后仍然没有均匀，该如何处理？
0.21
0.16
0.08
0.06
0.03
0.02*Fra bibliotek由下面公式可以得到s2…..s7
*
均衡化过程
原灰度级
变换函数值
原灰度级分布
原来像素数
新灰度级
新灰度级分布
r0=0
s0=T(r0)=0.19
0
790
r1=1/7
s1=T(r1) =0.44
1/7=0.14
1023
r2=2/7
s2=T(r2) =0.65
*
一、线性变换 对比度：亮度最大值和最小值之比称为亮度对比度 线性变换—>扩展对比度：通过将亮暗差异（即对比度）扩大，把人所关心的部分强调出来。原理是:进行像素点对像素点的灰度级的线性影射。该影射关系通过调整参数，来实现对亮暗差异的扩大。
4.1.1 灰度变换法
*
设原图、处理后的结果图的灰度值分别为[f(i,j)]和[g(i,j)] ; 要求[g(i,j)]和[f(i,j)]均在[0，255]间变化，但是g的表现效果要优于f。 因为f和g的取值范围相同，所以通过 抑制 不重要的部分，来 扩展 所关心部分的对比度。
1.00
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s0’(790)
790/4096=0.19
s1’(1023)
1023/4096=0.25
s2’(850)
850/4096=0.21
s3’(985)
985/4096=0.24
s4’(448)
448/4096=0.11
*
直方图均衡化结果
图像直方图均衡化
0 rk
*
问题：均衡化后的每个灰度等级的概率密度仍不相等或者说均衡化之后仍然没有均匀，该如何处理？
图像增强(1)ppt课件
对比度太差
2、图像降质——噪声
原始图像 Density＝ 0.2 Salt&Pepp er盐和胡椒 噪声
Mean=0.0 1, Var=0.02 高斯噪声
Var＝0.01 Speckle斑 点噪声
一、图像增强概述
3、图像增强的定义
图像增强技术：不考虑图像降质的原因，只将
图像中感兴趣的部分加以处理或突出有用的图 像特征，故改善后的图像并不一定要去逼近原 图像。图像增强的目的是提高可懂度。
g(x, y)
M
g
压缩 拉伸
d
c 仔细调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可以对 f (x, y) a b M 图像的任一灰度区间进行拉伸或压缩 。
f
分段线性变换
若大部分像素的灰阶分布在[a, b]之间 ，小部分灰 度级超出了此区域，为了改善增强效果，可以用如下所 示的变换关系：
c d c g ( x ,y ) ( f( x ,y ) a ) c b a d
对于一幅输入图像，经过点运算将产生一幅输
出图像。
输出图像上每个像素的灰度值仅由相应输入像素 的灰度值决定，而与像素点所在的位置无关。
典型的点运算：
对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。
（一）灰度级校正
在成像过程中，如光照的强弱、感光部件的
灵敏度、光学系统引起图像亮度分布的不均匀。
标定系统失真系数的方法： 采用一幅灰度级为常数C的图像成像，若 经成像系统的实际输出为 gc (i, j) ，则有
g ( i ,j ) e ( i ,j ) C c
（一）灰度级校正
可得比例因子： 1 e ij , gijC , c 可得实际图像g(i,j)经校正后所恢复的原始图像
边缘检测PPT课件
在实际图像应用中，边缘处四种卷积处理方法并不重要。
31
噪声的影响：一维信号的例子
从图像中取出某行像素值：
边缘在哪里？
32
解决方法之一，首先进行滤波
峰值为边缘的位置
y
2
水平边缘
I(x, y) (I , I) x y
-1 0 1 ×0.5
-1 0 ×0.5 1
图像边界处卷积处理方法
❖1）重复图像边缘的行和列，使卷积在边缘可计算； ❖2）卷绕输入图像，使之成为周期性； ❖3）在图像边缘外侧填充0或其他常数； ❖4）去掉不能计算的行和列，仅对可计算的象素进
行卷积。
的集合。”
6
灰度图像中边缘的类型
阶梯状边缘
屋脊状边缘
线条状边缘
7
为什么要提取边缘？
边缘是最基本的图像特征之一：
❖可以表达物体的特征，边缘集中了图像的大部 分信息
❖边缘特征对于图像的变化不敏感
➢几何变化，灰度变化，光照方向变化
❖可以为物体检测提供有用的信息(图像场景识别 与理解、图像分割等提供重要的特征)
0 1 1
2 0 2
000
G2 2 2 0 ,G3 0 0 0
0 2 2
000
1 1 2
Step4 : F G 5 3 8
6 2 8
20
f (x) h(x) f (x)h(x)
21
f (x) h(x) f (x)h(x)
22
f (x)
f (x)h(x)
23
f (x)
f (x)h(x)
I
2I
2I x2
2I y2
13
在数字图像上计算梯度
一维的情况：
f'(x)dflimf(x x)f(x) f(x)
31
噪声的影响：一维信号的例子
从图像中取出某行像素值：
边缘在哪里？
32
解决方法之一，首先进行滤波
峰值为边缘的位置
y
2
水平边缘
I(x, y) (I , I) x y
-1 0 1 ×0.5
-1 0 ×0.5 1
图像边界处卷积处理方法
❖1）重复图像边缘的行和列，使卷积在边缘可计算； ❖2）卷绕输入图像，使之成为周期性； ❖3）在图像边缘外侧填充0或其他常数； ❖4）去掉不能计算的行和列，仅对可计算的象素进
行卷积。
的集合。”
6
灰度图像中边缘的类型
阶梯状边缘
屋脊状边缘
线条状边缘
7
为什么要提取边缘？
边缘是最基本的图像特征之一：
❖可以表达物体的特征，边缘集中了图像的大部 分信息
❖边缘特征对于图像的变化不敏感
➢几何变化，灰度变化，光照方向变化
❖可以为物体检测提供有用的信息(图像场景识别 与理解、图像分割等提供重要的特征)
0 1 1
2 0 2
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G2 2 2 0 ,G3 0 0 0
0 2 2
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Step4 : F G 5 3 8
6 2 8
20
f (x) h(x) f (x)h(x)
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f (x) h(x) f (x)h(x)
22
f (x)
f (x)h(x)
23
f (x)
f (x)h(x)
I
2I
2I x2
2I y2
13
在数字图像上计算梯度
一维的情况：
f'(x)dflimf(x x)f(x) f(x)
《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。
《边缘检测》PPT课件
0 0 0 6 -6 0 0 0
2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888
0 0 0 3 0 -3 0 0
基于二阶导数的边缘检测
线性内插 一维线性内插
1）高斯平滑和梯度逼近相结合的算 子在边缘方向上是对称的，在垂直边缘 的方向上是反对称的（该算子对最急剧 变化方向上的边缘特别敏感，但在沿边 缘这一方向上是不敏感的，其作用就象 一个平滑算子）．
2）Canny边缘检测器是高斯函数的一阶导数，是对信噪 比与定位之乘积的最优化逼近算子．
图象的信噪比：等于信号与噪声的功率谱之比，但通常功 率谱难以计算，有一种方法可以近似估计图象信噪比，即 信号与噪声的方差之比。首先计算图象所有象素的局部方 差，将局部方差的最大值认为是信号方差，最小值是噪声 方差，求出它们的比值，再转成dB数。
*幅值：
N i ,j N M [ M i ,j ][ , i ,j ] S ) (
5）取阈值
* 将低于阈值的所有值赋零值，得到图像的边缘阵列． * 阈值τ太低和阴影假边缘; * 阈值τ取得太高部分轮廊丢失. * 选用两个阈值: 更有效的阈值方案．
基本思想： 取高低两个阈值作用在幅值图N[i,j]，t1=2t2, 得到两个边缘图， 高阈值和低阈值边缘图。 连接高阈值边缘图，出现断点时，在低阈值 边缘图中的8邻点域搜寻边缘点。
Canny 边缘检测器
1）求图像与高斯平滑滤波器卷积: S [ i ,j] G [ i ,j ;] I [ i ,j]
2）使用一阶有限差分计算偏导数的两个阵列P与Q：
P [ i ,j ] ( S [ i ,j 1 ] S [ i ,j ] S [ i 1 ,j 1 ] S [ i 1 ,j ] / 2 ) Q [ i ,j ] ( S [ i ,j ] S [ i 1 ,j ] S [ i ,j 1 ] S [ i 1 ,j 1 ] / 2 )
2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888
0 0 0 3 0 -3 0 0
基于二阶导数的边缘检测
线性内插 一维线性内插
1）高斯平滑和梯度逼近相结合的算 子在边缘方向上是对称的，在垂直边缘 的方向上是反对称的（该算子对最急剧 变化方向上的边缘特别敏感，但在沿边 缘这一方向上是不敏感的，其作用就象 一个平滑算子）．
2）Canny边缘检测器是高斯函数的一阶导数，是对信噪 比与定位之乘积的最优化逼近算子．
图象的信噪比：等于信号与噪声的功率谱之比，但通常功 率谱难以计算，有一种方法可以近似估计图象信噪比，即 信号与噪声的方差之比。首先计算图象所有象素的局部方 差，将局部方差的最大值认为是信号方差，最小值是噪声 方差，求出它们的比值，再转成dB数。
*幅值：
N i ,j N M [ M i ,j ][ , i ,j ] S ) (
5）取阈值
* 将低于阈值的所有值赋零值，得到图像的边缘阵列． * 阈值τ太低和阴影假边缘; * 阈值τ取得太高部分轮廊丢失. * 选用两个阈值: 更有效的阈值方案．
基本思想： 取高低两个阈值作用在幅值图N[i,j]，t1=2t2, 得到两个边缘图， 高阈值和低阈值边缘图。 连接高阈值边缘图，出现断点时，在低阈值 边缘图中的8邻点域搜寻边缘点。
Canny 边缘检测器
1）求图像与高斯平滑滤波器卷积: S [ i ,j] G [ i ,j ;] I [ i ,j]
2）使用一阶有限差分计算偏导数的两个阵列P与Q：
P [ i ,j ] ( S [ i ,j 1 ] S [ i ,j ] S [ i 1 ,j 1 ] S [ i 1 ,j ] / 2 ) Q [ i ,j ] ( S [ i ,j ] S [ i 1 ,j ] S [ i ,j 1 ] S [ i 1 ,j 1 ] / 2 )
图像增强ppt课件
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38
均值降噪
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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）
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一维窗口
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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
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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
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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
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18
频率域图像增强
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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
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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。
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。
图像增强及边缘检测代码 PPT
空间域滤波增强
1.利用阈值对图像进行平滑处理 局部平滑 添加椒盐噪声 超限像素平滑 2.利用中值滤波去噪 添加椒盐噪声 添加高斯噪声 添加乘性噪声
1.线性滤波（邻域平均）
线性低通滤波器最常用的是线性平滑滤波器，这种滤波器的所有 系数都是正的，也称邻域平均。邻域平均减弱或消除了傅立叶变 换的高频分量，对噪声的消除有所增强，但是由于平均而使图像 变得更为模糊，细节的锐化程度逐渐减弱。
2.分段线性变换（增强对比度）：对输入图像的灰度对比度进行 拉伸（不同灰度范围进行不同的映射处理）
r1f(x,y)
g(x,y)= r2f[f(x,y)-f1]+a
r3f[f(x,y)-f2]+b
(0<f<f1) (f1<f<f2) (f2<f<f3)
大家应该也有点累了，稍作休息
大家有疑问的，可以询问和交流
2.指数扩展。指数扩展的基本形式为: g(x,y)=bc[f(x,y)-a]-1
式中:a为可以改变曲线的起始位置;c为可以改变曲线的变化速率, 指数扩展可以对图像的高亮度进行大幅扩展。
基于直方图处理的图像增强
1
2.利用直方图规定化对图像进行增强
能够有目的地增强某个灰度区间的图像， 即能够人为地修正直方 图的形状， 使之与期望的形状相匹配。人为地改变直方图形状， 使之成为某个特定的形状，直方图规定化就是针对上述要求提出 来的一种增强技术，它可以按照预先设定的某个形状来调整图像 的直方图
2.中值滤波
中值滤波可以保留目标边缘，这是中值滤波器相对于均值滤波器 的最大优势。中值滤波具有去噪的性能，可以消除孤立的噪声点， 可以用来减弱随机干扰和脉冲干扰，但是边缘不模糊。
用Laplacian算子对图像进行锐化处理
图像增强及边缘检测代码ppt课件
2.中值滤波
中值滤波可以保留目标边缘，这是中值滤波器相对于均值滤波器 的最大优势。中值滤波具有去噪的性能，可以消除孤立的噪声点， 可以用来减弱随机干扰和脉冲干扰，但是边缘不模糊。
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14
用Laplacian算子对图像进行锐化处理
3.锐化滤波 图像锐化处理的目的是使模糊图像变得清晰，锐化滤波器减弱或
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1
假期任务
1.预处理的学习至少学会图像增强和图像边缘检测的了解，做一份 word总结 2.任选至少10幅图片做一些基本的图像预处理（任选所要用的方法 如:增强、分割、二值化等）每幅至少有三种处理效果开学来交成果 和程序过程 3.看文献做一份word总结
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2
图像增强
图像增强方法
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12
空间域滤波增强
1.利用阈值对图像进行平滑处理 局部平滑 添加椒盐噪声 超限像素平滑 2.利用中值滤波去噪 添加椒盐噪声 添加高斯噪声 添加乘性噪声
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1.线性滤波（邻域平均）
线性低通滤波器最常用的是线性平滑滤波器，这种滤波器的所有 系数都是正的，也称邻域平均。邻域平均减弱或消除了傅立叶变 换的高频分量，对噪声的消除有所增强，但是由于平均而使图像 变得更为模糊，细节的锐化程度逐渐减弱。
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3
.基于灰度变换的图像增强
1.灰度线性变换：表示输入图像灰度做线性扩张或压缩，表达式 为
g(x,y)=af(x,y)+b
b=0时，且
a>1 对比度扩张
a<1 对比度压缩a=1 相当于复制
若b≠0,灰度偏置
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4
利用灰度调整函数变换图像
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中值滤波可以保留目标边缘，这是中值滤波器相对于均值滤波器 的最大优势。中值滤波具有去噪的性能，可以消除孤立的噪声点， 可以用来减弱随机干扰和脉冲干扰，但是边缘不模糊。
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14
用Laplacian算子对图像进行锐化处理
3.锐化滤波 图像锐化处理的目的是使模糊图像变得清晰，锐化滤波器减弱或
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1
假期任务
1.预处理的学习至少学会图像增强和图像边缘检测的了解，做一份 word总结 2.任选至少10幅图片做一些基本的图像预处理（任选所要用的方法 如:增强、分割、二值化等）每幅至少有三种处理效果开学来交成果 和程序过程 3.看文献做一份word总结
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2
图像增强
图像增强方法
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空间域滤波增强
1.利用阈值对图像进行平滑处理 局部平滑 添加椒盐噪声 超限像素平滑 2.利用中值滤波去噪 添加椒盐噪声 添加高斯噪声 添加乘性噪声
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13
1.线性滤波（邻域平均）
线性低通滤波器最常用的是线性平滑滤波器，这种滤波器的所有 系数都是正的，也称邻域平均。邻域平均减弱或消除了傅立叶变 换的高频分量，对噪声的消除有所增强，但是由于平均而使图像 变得更为模糊，细节的锐化程度逐渐减弱。
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3
.基于灰度变换的图像增强
1.灰度线性变换：表示输入图像灰度做线性扩张或压缩，表达式 为
g(x,y)=af(x,y)+b
b=0时，且
a>1 对比度扩张
a<1 对比度压缩a=1 相当于复制
若b≠0,灰度偏置
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4
利用灰度调整函数变换图像
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• 2.中值滤波
• 中值滤波可以保留目标边缘，这是中值 14
用Laplacian算子对图像进行锐化处理
• 3.锐化滤波 • 图像锐化处理的目的是使模糊图像变得
清晰，锐化滤波器减弱或消除了傅立叶 空间的低频分量，保留高频分量，从而 加强了图像的轮廓，使图像看起来比较 清晰。
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频率域图像增强
• 1.平滑滤波增强
即能够人为地修正直方图的形状， 使之 与期望的形状相匹配。人为地改变直方 图形状，使之成为某个特定的形状，直 方图规定化就是针对上述要求提出来的 一种增强技术，它可以按照预先设定的 某个形状来调整图像的直方图
12
空间域滤波增强
• 1.利用阈值对图像进行平滑处理
• 局部平滑
• 添加椒盐噪声
• 超限像素平滑
具有均衡直方图的图像，即在一定灰度范
围内具有相同的象素点数的图像的过程。
直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，
重新分配图像像素值，使一定灰度范围内
的像素数量大致相同。直方图均衡化就是
把给定图像的直方图分布改变成“均匀”
分布直方图分布。
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1
• 2.利用直方图规定化对图像进行增强 • 能够有目的地增强某个灰度区间的图像，
•
r1f(x,y)
(0<f<f1)
• g(x,y)= r2f[f(x,y)-f1]+a (f1<f<f2)
•
r3f[f(x,y)-f2]+b
(f2<f<f3)
7
• 3.反转变换：适用于增强嵌入图像暗色区 域的白色或灰色细节，特别是当黑色面 积占主导地位时.表达式为： s=l-1-r去噪
• 添加椒盐噪声
• 添加高斯噪声
• 添加乘性噪声
13
• 1.线性滤波（邻域平均）
• 线性低通滤波器最常用的是线性平滑滤 波器，这种滤波器的所有系数都是正的， 也称邻域平均。邻域平均减弱或消除了 傅立叶变换的高频分量，对噪声的消除 有所增强，但是由于平均而使图像变得 更为模糊，细节的锐化程度逐渐减弱。
1
假期任务
• 1.预处理的学习至少学会图像增强和图像 边缘检测的了解，做一份word总结
• 2.任选至少10幅图片做一些基本的图像预 处理（任选所要用的方法如:增强、分割、 二值化等）每幅至少有三种处理效果开 学来交成果和程序过程
• 3.看文献做一份word总结
2
图像增强
• 图像增强方法
3
.基于灰度变换的图像增强
• 1.灰度线性变换：表示输入图像灰度做线 性扩张或压缩，表达式为
•
g(x,y)=af(x,y)+b
a>1 对比度
扩a<张1 对比度
• b=0时，且压缩a=1 相
当于复制
• 若b≠0,灰度偏置
4
• 利用灰度调整函数变换图像
5
• 利用灰度调整算法变换图像
6
• 2.分段线性变换（增强对比度）：对输入 图像的灰度对比度进行拉伸（不同灰度 范围进行不同的映射处理）
19
20
• 1、对数扩展。对数变换常用来扩展低值 灰度,压缩高值灰度,这样可以使低值灰度 的图像细节更容易看清,从而达到增强的 效果。还可使图像灰度分布与人视觉特 性相匹配。其具体形式为:
• g(x,y)=cln[f(x,y)+1]
• 式中:[f(x,y)+1]是为了避免对零求对 数;C为尺度比例系数,用于调节动态范围。9
• 利用巴特沃斯（Butterworth）滤波器对 受噪声干扰的图像进行平滑处理
16
运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化
• 2.锐化滤波增强
17
边缘检测
• 1. sobel算子 • prewitt算子 • roberts算子 • log算子 • kirsch算子
• 算子模板
18
• 2.利用hough变换直线检测
• 2.指数扩展。指数扩展的基本形式为: • g(x,y)=bc[f(x,y)-a]-1
• 式中:a为可以改变曲线的起始位置;c为可 以改变曲线的变化速率,指数扩展可以对 图像的高亮度进行大幅扩展。
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基于直方图处理的图像增强
• 1.利用直方图均衡化对图像进行增强
通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅
• 中值滤波可以保留目标边缘，这是中值 14
用Laplacian算子对图像进行锐化处理
• 3.锐化滤波 • 图像锐化处理的目的是使模糊图像变得
清晰，锐化滤波器减弱或消除了傅立叶 空间的低频分量，保留高频分量，从而 加强了图像的轮廓，使图像看起来比较 清晰。
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频率域图像增强
• 1.平滑滤波增强
即能够人为地修正直方图的形状， 使之 与期望的形状相匹配。人为地改变直方 图形状，使之成为某个特定的形状，直 方图规定化就是针对上述要求提出来的 一种增强技术，它可以按照预先设定的 某个形状来调整图像的直方图
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空间域滤波增强
• 1.利用阈值对图像进行平滑处理
• 局部平滑
• 添加椒盐噪声
• 超限像素平滑
具有均衡直方图的图像，即在一定灰度范
围内具有相同的象素点数的图像的过程。
直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，
重新分配图像像素值，使一定灰度范围内
的像素数量大致相同。直方图均衡化就是
把给定图像的直方图分布改变成“均匀”
分布直方图分布。
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• 2.利用直方图规定化对图像进行增强 • 能够有目的地增强某个灰度区间的图像，
•
r1f(x,y)
(0<f<f1)
• g(x,y)= r2f[f(x,y)-f1]+a (f1<f<f2)
•
r3f[f(x,y)-f2]+b
(f2<f<f3)
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• 3.反转变换：适用于增强嵌入图像暗色区 域的白色或灰色细节，特别是当黑色面 积占主导地位时.表达式为： s=l-1-r去噪
• 添加椒盐噪声
• 添加高斯噪声
• 添加乘性噪声
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• 1.线性滤波（邻域平均）
• 线性低通滤波器最常用的是线性平滑滤 波器，这种滤波器的所有系数都是正的， 也称邻域平均。邻域平均减弱或消除了 傅立叶变换的高频分量，对噪声的消除 有所增强，但是由于平均而使图像变得 更为模糊，细节的锐化程度逐渐减弱。
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假期任务
• 1.预处理的学习至少学会图像增强和图像 边缘检测的了解，做一份word总结
• 2.任选至少10幅图片做一些基本的图像预 处理（任选所要用的方法如:增强、分割、 二值化等）每幅至少有三种处理效果开 学来交成果和程序过程
• 3.看文献做一份word总结
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图像增强
• 图像增强方法
3
.基于灰度变换的图像增强
• 1.灰度线性变换：表示输入图像灰度做线 性扩张或压缩，表达式为
•
g(x,y)=af(x,y)+b
a>1 对比度
扩a<张1 对比度
• b=0时，且压缩a=1 相
当于复制
• 若b≠0,灰度偏置
4
• 利用灰度调整函数变换图像
5
• 利用灰度调整算法变换图像
6
• 2.分段线性变换（增强对比度）：对输入 图像的灰度对比度进行拉伸（不同灰度 范围进行不同的映射处理）
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• 1、对数扩展。对数变换常用来扩展低值 灰度,压缩高值灰度,这样可以使低值灰度 的图像细节更容易看清,从而达到增强的 效果。还可使图像灰度分布与人视觉特 性相匹配。其具体形式为:
• g(x,y)=cln[f(x,y)+1]
• 式中:[f(x,y)+1]是为了避免对零求对 数;C为尺度比例系数,用于调节动态范围。9
• 利用巴特沃斯（Butterworth）滤波器对 受噪声干扰的图像进行平滑处理
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运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化
• 2.锐化滤波增强
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边缘检测
• 1. sobel算子 • prewitt算子 • roberts算子 • log算子 • kirsch算子
• 算子模板
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• 2.利用hough变换直线检测
• 2.指数扩展。指数扩展的基本形式为: • g(x,y)=bc[f(x,y)-a]-1
• 式中:a为可以改变曲线的起始位置;c为可 以改变曲线的变化速率,指数扩展可以对 图像的高亮度进行大幅扩展。
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基于直方图处理的图像增强
• 1.利用直方图均衡化对图像进行增强
通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅