第7章图像灰度变换(1)

合集下载

图像灰度变换原理

图像灰度变换原理

图像灰度变换原理
图像灰度变换原理是指通过对图像的像素点进行灰度值的变换,从而改变图像的亮度和对比度。

灰度变换可以通过增加或减少像素值来改变图像的灰度级,并根据需求来调整图像的亮度和对比度。

灰度变换可以用以下数学公式表示:
g(x, y) = T(f(x, y))
其中,f(x, y)表示输入图像的灰度级,g(x, y)表示输出图像的
灰度级,T表示灰度变换函数。

常见的灰度变换函数有线性变换、非线性变换和直方图均衡化等。

线性灰度变换函数是最简单的一种灰度变换方式,通过对输入图像的每一个像素点应用一个线性方程来实现灰度的线性变换。

线性变换可以改变图像的对比度和亮度。

常见的线性灰度变换函数有平方根变换、指数变换和对数变换等。

非线性灰度变换函数则是通过对输入图像的每一个像素点应用一个非线性方程来实现灰度的非线性变换。

非线性变换可以实现更加复杂的灰度调整,例如增强图像的细节或者减少图像的噪声。

常见的非线性灰度变换函数有伽马变换和分段线性变换等。

直方图均衡化是一种特殊的灰度变换方法,通过对输入图像的
灰度级进行重新分配,使得输出图像的灰度级分布更加均匀。

直方图均衡化可以提高图像的对比度,使得图像的细节更加清晰。

总的来说,图像灰度变换原理是通过对图像的像素点进行灰度值的变换,来改变图像的亮度和对比度。

不同的灰度变换函数可以实现不同的灰度调整效果,根据需求选择合适的灰度变换方法可以获得满足要求的图像效果。

PhotoShop第7章 图像的色调和色彩调整

PhotoShop第7章 图像的色调和色彩调整

4)拖动“颜色容差”滑块可调整选区的大小。容差越大,选取的 范围越大,此时设置“颜色容差”为130,如左下图所示。 5)在“替换”选项组中,调整所选中颜色的“色相”、“饱和度” 和“亮度”,如中下图所示,单击“确定”按钮,结果如右下图 所示。
7.2.5 可选颜色
“可选颜色”命令可校正不平衡的色彩和调整颜色,它是高 端扫描仪和分色程序使用的一项技术,在图像中的每个原色中 添加和减少CMYK印刷色的量。 使用“可选颜色”命令调整图像色彩的具体操作步骤如下: 1)打开要处理的图片,如左下图所示。 2)执行菜单中的“图像”→“调整”→“可选颜色”命令,弹出 右下图所示的对话框。在该对话框中,可以调整在“颜色”下 拉列表框中设置的颜色,有针对性的选择红色、绿色、蓝色、 青色、洋红色、黄色、黑色、白色和中性色进行调整。
吸管工具:对话框右下角从左到右依次为 (设置黑场)、
(设置灰点)和 (设置白场)。选择其中任何一个吸管, 然后将鼠标指针移到图像窗口中,鼠标指针变成相应的吸管 形状,此时单击即可进行色调调整。选择 黑场)后在图像中 单击,图像中所有像素的亮度值将减去吸管单击处的像素亮 度值,从而使图像变暗。 (设置白场)与 ( 设置黑场)相 反,Photoshop CS3将所有的像素的亮度值加上吸管单击处的 像素的亮度值,从而提高图像的亮度。 (设置灰点)所选中 的像素的亮度值用来调整图像的色调分布。 自动:单击“自动”按钮,将以所设置的自动校正选项对 图像进行调整。 存储:单击“存储”按钮,可以将当前所做的色阶调整保 存起来。 载入:单击“载入”按钮,可以载入以前的色阶调整。 3)设置“输入色阶”的三个值分别为0,1.4,90,如左下图 所示,单击“确定”按钮,结果如右下图所示。
7.2.4 替换颜色

第7章 色彩调整

第7章  色彩调整

7.1 图像的色阶和曲线调整
(3)“曲线”按钮:单击按下该按钮后,将鼠标移到色阶曲线 处,当鼠标指针呈十字箭头状或十字线状时,拖曳鼠标可以调 整曲线的弯曲程度,从而调整图像相应像素的色阶。单击鼠标 ,可以在曲线上生成一个空心正方形的控制点。 (4)“画笔”按钮:单击按下该按钮后,将鼠标移到色阶曲线处 。当鼠标指针呈画笔状时,拖曳鼠标可绘制曲线,改变曲线的 形状。此时“曲线”按钮变为有效,单击它可使曲线平滑。
7.2 图像的色彩平衡、亮度/对比度、色相/色饱和度调整
(4)“黄色”滑杆:用鼠标拖曳滑杆上的滑块,调整从黄色到 蓝色的色彩平衡。 (5)“色调平衡”栏:用来确定色彩的平衡处理区域。
“色彩平衡”对话框
7.2 图像的色彩平衡、亮度/对比度、色相/色饱和度调整
2.图像的亮度/对比度调整 单击“图像”→“调整”→“亮度/对比度”菜单命令,即可调 出“亮度/对比度”对话框。
(5)Lab模式: 该模式是由三个通道组成: 亮度,用L表示; a通道,包括的颜色是从深绿色(低亮度值)到灰色(中亮 度值),再到亮粉红色(高亮度值); b通道,包括的颜色是从亮蓝色(低亮度值)到灰色(中亮 度值),再到焦黄色(高亮度值)。L的取值范围是0~ 100,a和b的取值范围是-120~120。 Lab模式是Photoshop内部的颜色模式,可以表示的颜色最多 ,是目前所有颜色模式中色彩范围(叫色域)最广的颜色 模式,可以产生明亮的颜色。 在使用Photoshop进行不同颜色模式之间的转换时,常使用该 颜色模式作为中间颜色模式。
◎“绝对”单选项:改变后的数值按绝对值调整。例如:像素占有黄色的百 分比为30%,若改变20%,则改变的百分数为20%,像素占有黄色的百分数 为30%+20%=50%。

电子信息工程《数字图像处理》总复习题(第1-7章)(1)

电子信息工程《数字图像处理》总复习题(第1-7章)(1)

二.选择题
1. 下面说法正确的是:( B )
A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换;
B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种;
C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换,所以总比基于图
像域的方法计算复杂较高;
D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。
灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像,灰度图像中 不包含彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是 0-255 之间的一个值,灰度级数为 256 级。
彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种 基色的的灰度分别用 256 级表示,三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。
4. 图像与灰度直方图间的对应关系是:( B )
A、 一一对应 B、 多对一
C、 一对多
D、 都不对
一幅图像只有一个灰度直方图与之对应;但是内容不同的图像,他们的直方图有可能一
样。
5. 下列算法中属于局部处理的是:( D )
A、 灰度线性变换 B、二值化 C、 傅立叶变换 D、 中值滤波
6. 一幅 256*256 的图像,若灰度级数为 16,则该图像的大小是:( B )
分析。 ⑤图像识别与理解:通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获
得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换:改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等,这 些方法在图像配准中使用较多。
②图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行 分析。比如傅里叶变换、小波变换等。 3. 简述数字图像处理的至少 4 种应用。

HALCON数字图像处理-第7章 图像分割

HALCON数字图像处理-第7章 图像分割
HALCON数字图像处理
典型算子
一阶算子
Roberts算子利用局部差分算子寻找边缘,边缘定 位较准,但容易丢失一部分边缘,同时由于图像没有经过平滑 处理,因此不具有抑制噪声的能力。该算子对具有陡峭边缘且 含噪声少的图像处理效果较好。
Sobel算子很容易在空间上实现。Sobel算子边缘 检测器不但产生较好的边缘检测效果,同时因为Sobel算子引 入了局部平均,使其受噪声的影响也比较小。当使用较大的模 板时,抗噪声特性会更好,但是这样会增大计算量,并且得到 的边缘比较粗。
HALCON数字图像处理
Hough变换 Hough变换是一种检测、定位直线和解析曲线的有效方法。它是 把二值图变换到Hough参数空间,在参数空间用极值点的检测来完成 目标的检测。 在实际中由于噪声和光照不均等因素,使得在很多情况下所获 得的边缘点是不连续的,必须通过边缘连接将它们转化为有意义的 边缘,一般的做法是对经过边缘检测的图像进一步使用连接技术, 从而将边缘像素组合成完整的边缘。
HALCON数字图像处理
7.3 区域分割
区域分割利用的是图像的空间性质,认为分割出 来的属于同一区域的像素应具有相似的性质。传统的 区域分割方法有区域生长和区域分裂与合并,还有源 于地形学的分水岭分割。
HALCON数字图像处理
1、区域生长法
区域生长也称为区域生成,其基本思想是将一幅图 像分成许多小的区域,并将具有相似性质的像素集合起 来构成区域。
HALCON数字图像处理
典型算子 像素边缘提取和亚像素边缘提取
例如某CMOS摄像机芯片,其像素间距为5.2微米。两 个像素之间有5.2微米的距离,在宏观上可以看作是连在一起 的。但是在微观上,它们之间还有更小的东西存在,这个更小 的东西我们称它为“亚像素”。

北京交通大学图像处理--第7章 图像重建(2)

北京交通大学图像处理--第7章 图像重建(2)

数字图像处理学第7章图像重建(第二讲)7.7 重建图像的显示•图像重建的目的是对目标进行测量和观察,因此,重建图像中大量信息的直观显示是图像重建的任务之一。

人只能观察某些物体的表面特性。

早期,常用的三维实体显示装置是用时间序列描述第三维信息,即用二维显示方法显示三维附加信息。

采用这种方法的主要问题是单个切片的总信息不能在一幅图像中显示,而是需要一个图像的序列。

这种显示方法的直观性是很差的。

7.7.1 重建图像的显示•如果一幅图像是的矩阵,每一个像素包含种可能的灰度,图像的总比特数为:=T2MN要求图像显示的数目为:T=L2•如果,,则,。

这样一来,每幅图像像素包含的最大信息为:160=N 10=M 327680=T 10010≅L MLog H M ==22所以,具有1024级灰度的图像每像素可包含10比特的信息量。

•由于像素之间的相关性,实际的信息量将比这一最大信息量小得多。

我们可以用计算每一像素的水平直方图的方法估计在一幅图像中的一阶熵,即:ii i P P H M221log ∑=-=•此外,我们还要考虑到分辨率N和每像素比特数之间并不是线性关系,然而,某些心理视觉资料表明对于相同的图像质量,M与N之间的关系必须加以修正。

同时,在重建图像的显示方法中必须考虑人的视觉系统对灰度范围和精确度的限制。

•尽管定量描述有些困难,但实验表明,在最好的观察条件下,人类仅能分辨几十种灰度、几千种不同的颜色和几秒的弧度,而大多数情况下视觉条件都难于达到最佳条件,因此,人眼能分辨的灰度级和颜色都是有限的。

7.7.2 单色显示•实际应用中阴极射线管(CRT )及液晶等平板显示器是典型的输出设备。

在图像显示中的线性、量化、开窗口和增强(如平滑、锐化、高通滤波)处理是提高显示质量的必要技术。

•线性处理是首先考虑的预处理技术。

给定一幅数字重建图像,数据和显示器灰度间具有非线性特性,为了获得数据与灰度之间的线性关系,必须考虑视觉条件和人的视觉系统。

数字图像处理第7章

数字图像处理第7章


mpq x p yq f (x, y)dxdy
中心矩

pq (x x)p ( y y)q f (x, y)dxdy
式中
x m10 m00
y m01 m00

m00 f (x, y)dxdy

L1
n (zi m)n p(zi ) i0 L1
m zi p(zi ) (均值) i0
(0=1; 1= 0)
图像描述—纹理分析
二阶矩2(即方差2)在纹理描述中很重要(灰度对比度的度量)。
三阶矩3表示直方图的偏斜度。
L1
一致性度量 U p2 (zi ) i0 ——区域内所有像素灰度级相同时U=1(最大)
L1
平均熵 p(zi )ln p(zi ) i0
图像描述—纹理分析
灰度共生矩阵(联合概率密度描述)
对于图像中的任一点(x,y)及另一个对应点(x+a,y+b),n(i,j)为(x,y)的 灰度级为 i,而(x+a,y+b)的灰度级为 j 的这样的点对出现的次数。 设图像共有L个灰度级,则得到L2个元素组成的矩阵,称为“灰度 共生矩阵”。或用Cij = n(i,j)/(所有点对数)归一化。
ij
——当Cij相等时有最大值。
熵:
Cij ln Cij
ij
——当所有Cij值有最大随机性时最大。
频谱方法
考虑对于具有某种周期性纹理图像,应用傅立叶变换——频谱中 出现较显著的成分,其位置反映出(1)基本空间周期,(2)纹 理模式分布的方向性。
图像描述—纹理分析
令 S (u,v) = F(u,v)2 F(u,v)为图像的傅立叶变换,则S(u,v) 为功率谱。

灰度变换原理

灰度变换原理

灰度变换原理
灰度变换是一种图像处理技术,用于改变图像的亮度和对比度。

其原理是通过对图像中每个像素的灰度值进行线性或非线性的映射,从而调整图像的整体亮度分布。

在灰度变换中,会根据图像的特征和需求选择不同的变换函数。

常用的线性灰度变换函数包括对比度拉伸、对数变换和伽马校正等。

对比度拉伸是将输入灰度值的范围扩展至输出灰度值的全范围。

这样可以增加图像中灰度级的细节,使得图像更具有视觉效果和观赏性。

对数变换用于增强图像的暗部细节。

它可以对较低灰度级的像素进行放大,从而增加图像中低对比度的细节信息。

伽马校正是一种非线性的灰度变换方法,用于调整图像的亮度分布。

它可以改变图像中灰度级的分布和整体亮度,从而达到对图像对比度和真实感的调整效果。

需要注意的是,灰度变换只改变图像的亮度分布,而不改变其颜色信息。

灰度变换在图像增强、对比度调整和色彩校正等领域都有广泛的应用。

它可以帮助改善图像的质量,使得图像更加清晰、鲜明和易于分析。

图像处理 第七章 邻域运算

图像处理 第七章 邻域运算

第七章 邻域运算目录1. 引言相关与卷积2. 平滑3. 中值滤波4. 边缘检测5.细化作业1.引言邻域运算是指当输出图象中每个象素是由对应的输入象素及其一个邻域内的象素共同决定时的图象运算,通常邻域是远比图象尺寸小的一规则形状,如正方形2x2、3x3、4x4或用来近似表示圆及椭圆等形状的多边形。

信号与系统分析中的基本运算相关与卷积,在实际的图象处理中都表现为邻域运算。

邻域运算与点运算一起形成了最基本、最重要的图象处理工具。

以围绕模板(filter mask, template )的相关与卷积运算为例,给定图象f(x,y)大小N×N,模板T(i, j)大小m ×m (m 为奇数),常用的相关运算定义为: 使模板中心T((m-1)/2,(m-1)/2)与f(x,y)对应,∑∑-=-=--+--+=•=101)21,21(),(),(),(m i m j m j y m i x f j i T y x f T y x g当m=3时,)1,1())2,2(),1()1,2(),1()0,2()1,()2,1(),()1,1()1,()0,1()1,1()2,0(),1()1,0()1,1()0,0(),(++++++++++-++-+-+--=y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x g卷积运算定义为:∑∑-=-=-+--+-=•=101)21,21(),(),(),(m i m j m j y m i x f j i T y x f T y x g 当m=3时,)1,1())2,2(),1()1,2()1,1()0,2()1,()2,1(),()1,1()1,()0,1()1,1()2,0(),1()1,0()1,1()0,0(),(--+-++-+-++++-++++++=y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x g可见,相关运算是将模板当权重矩阵作加权平均,而卷积与相关不同的只是在于需要将模板沿中心反叠(先沿纵轴翻转,再沿横轴翻转;即沿次对角线翻转)后再加权平均。

数字图像处理复习提纲

数字图像处理复习提纲
3.数字图像处理的内容不包括() A.图像数字化 B.图像增强 C.图像分割 D.数字图像存储
4. 图像分辨率的单位dpi表示单位长度( )上包含的像素数目。 A.米 B.厘米 C. 寸 D.英寸
5.一幅大小为16*16,灰度级为2的图像,像素点有()个 A.256 B. 512 C. 1024
第2章 matlab软件 • 熟悉matlab界面:命令窗口、工作间、命令历史窗口、路
素少的灰度级,使灰度直方图均衡分布。
histeq,adapthisteq 2.直方图规定化:将直方图按照参考图像的直 方图进行均衡化
[hgram,x]=imhist(I1);
J=histeq(I,hgram) ; • 图像增强:突出有用的特征,便于分析和处理。
方法:直方图均衡化、图像平滑、图像锐化和伪彩色处理
• hold on/off
• grid on/off • 格式化:title,text, legend, label • 特殊字符:: \pi, \omega, \Theta, ^2
第4章 matlab工具箱 • 浏览工具箱:菜单栏-主页-?-image processing toolbox • 图像类型:RGB图像,索引图像,灰度图像,二值图像 • 各种图像的数据结构 • 图像的数据类型:uint8,uint16,double,im2double • 图像类型转换:rgb2gray; ind2rgb, rgb2ind; ind2gray,
• Fourier, DFT,FFT
• fft2, ifft2 • fftshift的作用 • 傅里叶变换的幅度谱和相位谱 • fft高频和低频滤波,字符识别 • 为什么引入DCT?保持傅里叶变换的功能有减少数据量。 • DCT主要用于图像压缩。

图像灰度变换 原理

图像灰度变换 原理

图像灰度变换原理
图像灰度变换是一种图像处理的方法,通过改变图像的灰度级别来增强或调整图像的显示效果。

其原理是对图像中的每个像素点进行灰度级别的转换。

常用的灰度变换函数有线性灰度变换、非线性灰度变换和直方图均衡化。

线性灰度变换是指通过线性映射将原图像的灰度级别转换为新的灰度级别。

常见的线性灰度变换函数有平移、缩放和对比度调整。

平移是将当前灰度级别加上一个偏移量,从而改变整个图像的亮度。

缩放是将灰度级别乘上一个缩放因子,从而调整图像的对比度。

对比度调整是通过同时进行平移和缩放,改变图像的亮度和对比度。

非线性灰度变换是指通过非线性函数将原图像的灰度级别转换为新的灰度级别。

常见的非线性灰度变换函数有幂律变换和对数变换。

幂律变换是通过对原图像的每个像素点进行幂次运算,从而调整图像的亮度和对比度。

对数变换是将原图像的灰度级别取对数,从而改变图像的亮度和对比度。

直方图均衡化是一种将原图像的灰度级别映射到均匀分布的灰度级别上的方法。

其原理是通过计算原图像的灰度直方图,并根据直方图进行灰度级别的重新分布。

这样可以增强图像的对比度和细节,并改善图像的视觉效果。

通过灰度变换,可以调整图像的亮度、对比度、色彩等特性,从而改善图像的视觉效果、增强图像的细节和信息。

在图像处
理和计算机视觉领域,灰度变换是一种常用的图像增强和预处理方法。

胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答

胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答

2
1.PHOTOSHOP:当今世界上一流的图像设计与制作工具,其优越性能令其产品望尘 莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 P扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图 像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式,只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能 可以很方便地编辑和修改图像,使平面设计充满创意。利用 PHOTOSHOP 还可以方便地对 图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色 模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些?各有什么特点? 答.目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++(面向对象可视化集成工具)和 MATLAB 的图像处理工具箱(Image Processing Tool box)。两种开发工具各有所长且有相互 间的软件接口。 Microsoft 公司的 VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具,用它开发 出来的 Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础 类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装,提高了代码 的可重用性,大大缩短了应用程序开发周期,降低了开发成本。由于图像格式多且复杂,为 了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上,VC++ 6.0 提供的动态链接库 ImageLoad.dll 支持 BMP、JPG、TIF 等常用 6 种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱 MATLAB 是由 MathWorks 公司推出的用于数值计算的有 力工具,是一种第四代计算机语言,它具有相当强大的矩阵运算和操作功能,力求使人们摆 脱繁杂的程序代码。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数,灵活运用这些 函数可以完成大部分图像处理工作,从而大大节省编写低层算法代码的时间,避免程序设计 中的重复劳动。MATLAB 图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和 算法,如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检 测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是,MATLAB 也存在不足 之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先,强大的功能只能在安装有 MATLAB 系统 的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的 m 文件来实现。其次,MATLAB 使用行解 释方式执行代码,执行速度很慢。第三,MATLAB 擅长矩阵运算,但对于循环处理和图形 界面的处理不及 C++等语言。为此,通应用程序接口 API 和编译器与其他高级语言(如 C、 C++、Java 等)混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MATLAB 与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于 MATLAB 环境的程序,从而使其他 语言的应用程序使用 MATLAB。

数字图像处理第7章

数字图像处理第7章

1 0 1
1
Wh 2
2
2
1
0 0
2
1
1
Wv
1 2
2
0 1
2 1
0 0
2
1
▓图7.2.5给出了上述五种梯度算子的边缘点检测实例。
Digital Image Processing
7.2 边缘点检测
(a)原图像
(b)梯度算子检测
(c) Roberts检测
(d) Prewitt检测
(e) Sobel检测
感。形成的方向梯度模板集就称为方向匹配检测模板,或方向梯
度响应数组。用其中的每一个方向的模板分别与图像卷积,其最
大模值就是边缘点的强度,最大模值对应的模板方向就是边缘点
的方向,这种检测边缘点并确定其方向的方法就称为方向梯度法
或方向匹配模板法。边缘梯度的定义式为:
N 1
G(m,
n)
MAX i0
{
Gi
(m,
Digital Image Processing
7.2 边缘点检测
(2) Sobel算子法(加权平均差分法) ▓Sobel算子就是对当前行或列对应的值加权后,再进行平
均和差分,也称为加权平均差分。水平和垂直梯度模板分别为:
1 0 1
Wh
1 4
2
0
2
1 0 1
1 2 1
Wv
1 4
0
0
0
1 2 1
(f)各向同性Sobel检测
图7.2-5 五种梯度算子的边缘点检测实例
Digital Image Processing
7.2 边缘点检测
◘方向梯度法(方向匹配模板法)
▓若事先并不知道哪个方向有边缘,但需要检测边缘,并确定 边缘的方向时。我们可设计一系列对应不同方向边缘的方向梯度

第7章图像灰度变换

第7章图像灰度变换

[X,map]=imread('forest.tif'); I=ind2gray(X,map);%索引图像转化为灰度图像 J=imadjust(I,[0 1],[0 1],0.5);%gamma校正 figure, subplot(121),imshow(I); subplot(122),imshow(J)
3.局部自适应直方图均衡
原理:这个方法基于直方图规定化方法来处理图像 的小区域(称为小片)。然后用双线性内插将相邻 小片组合起来以消除人工引入的边界效应,特别是 可以限制均匀亮度区域的对比度,以免放大噪声。
函数:adapthisteq
g=adapthisteq(f,param1,val1,param2,val2,...)
1. 扩展暗区,压缩亮区:延展暗区灰度值(增加曝光) I=double(I); I1=42*log2(I+1); %+1避免0的对数 I1=uint8(I1); %超过255变为255
非线性变换
I=imread(‘office_1.jpg'); subplot(121),imshow(I); I=double(I); I1=42*log(1+I); I1=uint8(I1); %超过255,变为255 subplot(122),imshow(I1);
[hgram1,~]=imhist(I1);
[hgram2,~]=imhist(I2); %执行直方图规定化
J1=histeq(I,hgram1);
J2=histeq(I,hgram2); %绘图 subplot(2,3,1);imshow(I);title('原图'); subplot(2,3,2);imshow(I1);title('标准图1'); subplot(2,3,3);imshow(I2);title('标准图2'); subplot(2,3,5);imshow(J1);title('规定化到1'); subplot(2,3,6);imshow(J2);title('规定化到2'); figure; %绘直方图 subplot(2,3,1);imhist(I);title('原图'); subplot(2,3,2);imhist(I1);title('标准图1'); subplot(2,3,3);imhist(I2);title('标准图2'); subplot(2,3,5);imhist(J1);title('规定化到1'); subplot(2,3,6);imhist(J2);title('规定化到2');

第07章 图像色彩和色调的处理

第07章  图像色彩和色调的处理

中文版Phot训
图像颜色的替换
“替换颜色”命令能够基于特定颜色在图像中创建蒙版来调整色相、 饱和度和明度值。也就是说,它能够把图像的全部或者选定部分的颜色 用指定的颜色来代替。
中文版Photoshop CS2基础与上机实训 中文版Photoshop CS2基础与上机实训
中文版Photoshop CS2基础与上机实训 中文版Photoshop CS2基础与上机实训
图像的色调均化
“色调均化”命令能够重新调整图像中像素的亮度值,以使它们更 均匀地呈现所有亮度级范围。使用此命令时,Photoshop CS2会查找图 像中的最亮和最暗值,并使最暗值表示黑色(或尽可能相近的颜色),最 ( ) 亮值表示白色。然后,Photoshop CS2将对亮度进行色调均化,也就是 说在整个灰度中均匀分布中间像素。当扫描的图像显得比原稿暗,要平 衡亮度值以产生较亮的图像时可以使用此命令,它能够清楚地显示亮度 的前后比较效果。
中文版Photoshop CS2基础与上机实训 中文版Photoshop CS2基础与上机实训
使用通道混合器调整颜色
利用“通道混合器”命令,用户可分别对各通道进行颜色调整。选 择“图像”|“调整”|“通道混合器”命令,打开图所示的“通道混和器” 对话框。
中文版Photoshop CS2基础与上机实训 中文版Photoshop CS2基础与上机实训
中文版Photoshop CS2基础与上机实训 中文版Photoshop CS2基础与上机实训
7.5 图像特殊色调控制
“反相”、“色调均化”、“阈值”、“色调分离”和“去色”命 令也可以更改图像中的颜色和亮度值,但它们通常用于增强颜色与产生 特殊效果,而不用于调整颜色。下面我们将对这些特殊命令进行详细介 绍。 反相图像 图像的色调均化 指定图像阈值 图像色调分离

数字图像处理PPT——第七章 图像分割

数字图像处理PPT——第七章 图像分割

p-参数法
针对已知目标物在画面中所占比例的情况。 基本设计思想 选择一个值Th,使前景目标物所占的比例 为p,背景所占比例为1-p。 基本方法 先试探性地给出一个阈值,统计目标物的 像素点数在整幅图中所占的比例是否满足 要求,是则阈值合适;否则,阈值则偏大 或者偏小,再进行调整,直到满足要求。
p-参数法算法步骤
⎧ σ b2 ⎫ η | Th* = max ⎨ 2 ⎬ ⎩σ in ⎭
局部阈值方法
提出的原因 阈值方法对于较为简单的图像(目标 与背景差别大,容易区分的图像)简 单有效,对于较为复杂的图像,分割 效果不稳定。 方法 把图像分成子块,在每个子块上再采 样前述阈值分割方法
灰度-局部灰度均值散布图法
σ 12 =
f ( x , y )∈C 1

( f ( x, y ) − μ1 )2
2 σ2 =
f ( x , y )∈C 22 )2
1 μ1 = N C1
f ( x , y )∈C 1

f ( x, y )
1 μ2 = NC 2
f ( x , y )∈C 2

f ( x, y )
参数空间的一条直线对应xy空间的一 个点
Hough变换提取直线原理
Xy空间一条直线上的n个点,对应kb 空间经过一个公共点的n条直线 Kb空间一条直线上的n点对应于xy空 间中过一公共点的n条直线
Hough变换提取直线算法
假设原图像为二值图像,扫描图中的每一 个像素点: 背景点,不作任何处理 目标点,确定直线: b = − xk + y 参数空间上的对应直线上所有的值累加1 循环扫描所有点 参数空间上累计值为最大的点(k*,b*)为所求 直线参数 按照该参数与原图像同等大小的空白图像 上绘制直线

第7章图像分割1

第7章图像分割1

-1 1
Grad( x,y ) T 其它
-1
1
为了检测边缘点,选取适当的阈值T,对梯度图像进行二值化,则有:
1 g ( x, y ) 0
这样形成了一幅边缘二值图像g(x,y).
特点:仅计算相邻像素的灰度差,对噪声比较敏感,无法抑止噪声的影响。
2)Roberts算子
• 公式:
f x f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) f y f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1)
• 模板:
-1
1 1
fx’Leabharlann fy’-1• 特点:与梯度算子检测边缘的方法类似,对噪声敏感,但效果较梯度
算子略好。
3) Prewitt算子
• 公式 f x f ( x 1, y 1) f ( x 1, y) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y) f ( x 1, y 1)
1
1
1
• 特点:在检测边缘的同时,能抑止噪声的影响.
4)Sobel算子
• 公式
f x f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y) f ( x 1, y 1) f y f ( x 1, y 1) 2 f ( x, y 1) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) 2 f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)
3 0
3 3
3 3 3
3 0
3 -5

Photoshop图像处理立体化教程(Photoshop CS6)第7章 调整图像色彩和色调

Photoshop图像处理立体化教程(Photoshop CS6)第7章 调整图像色彩和色调
7.4 课堂案例:制作艺术海报 7.5 项目实训 7.6 课后练习 7.7 技巧提升
行业提示:艺术照调色技巧
15
艺术照在拍摄时画面已经很漂亮了,后期一般只需调整色调即可。需要注意的是,在调整照片 色调时,需要根据客户在拍照前期选择的艺术照风格进行调整,否则图像的色调可能会与画面风格 不一致。常见的艺术照色调有冷色调、暖色调和单色调等。
高等教育立体化精品系列规划教材
第7章 调整图像色彩和色调
Photoshop图像处理立体化教程 (Photoshop CS6)(微课版)
内容导航
7.1 课堂案例:调整暖色婴儿照片
7.1.1 使用“自动色调”命令调整色调 7.1.2 使用“自动颜色”命令调整颜色 7.1.3 使用“自动对比度”命令调整对比度 7.1.4 使用“色相/饱和度”命令调整图像颜色 7.1.5 使用“色彩平衡”命令调整图像颜色
7.1.2 使用“自动颜色”命令调整颜色
4
(1)选择【图像】/【自动颜色】菜单命令,调整图像的颜色。 (2) 返回图像编辑区,发现调整后的颜色向深色过渡,效果如下图所示。
7.1.3 使用“自动对比度”命令调整对比度
5
(1) 选择【图像】/【自动对比度】菜单命令,调整图像的对比度。 (2) 返回图像编辑区,发现调整后的图像的对比度加强。
内容导航
7.1 课堂案例:调整暖色婴儿照片 7.2 课堂案例:提高数码照片质感 7.3 课堂案例:处理一组艺术照
行业提示:艺术照调色技巧 7.3.1 使用“曝光度”命令调整图像色彩 7.3.2 使用“自然饱和度”命令调整图像色彩 7.3.3 使用“黑白”命令制作黑白照 7.3.4 使用“阴影/高光”命令调整图像明暗度 7.3.5 使用“照片滤镜”命令调整图像色调
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
对于感兴趣的[a,b]区间,采用斜率大于1的线性变换来进行扩展, 而把其他区间用a或b来表示。变换函数是
(2)扩展感兴趣的,压缩其他
在扩展感兴趣的[a,b]区间的同时,为了保留其他区间的灰度层次, 也可以采用其它区间压缩的方法,既有扩有压,变换函数为
线性变换的应用
对比度线性展宽(拉伸)
1 什么是对比度线性展宽? 对比度线性展宽处理,就是图像灰度值的分布拉伸、展宽。
将图像I中的亮度值映射到J中的新值,即将low_in 至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间的 值。low_in以下与high_in以上的值被剪切掉了,也就 是说,low_in以下的值映射到low_out,high_in以上 的值映射到high_out。
J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)
α ,β ,γ 是斜率, 其值是:
255 γ
gb
ga , gb ga , 255 gb
β
fa
fb fa
255 fb
图中看出α <1, γ <1,是对非重要 ga
景物的抑制
α
β >1,是对重要景物的对比度展宽
ab
255
f
灰窗级切片(灰度切割)
1 什么是灰窗级切片? 是指将所需检测的目标与画面中其他的部分分离开,
第七章 图像灰度变换
1.二值化和阈值处理 2.灰度变换 3.灰度直方图变换
通常经输入系统获取的图像信息中含有各种各样 的噪声与畸变。例如
室外光照度不够均匀会造成图像灰度过于集中;
由CCD(摄像头)获得的图像经过A/D转换、线路传 送都会产生噪声污染等;
这些因素影响了系统图像的清晰程度,降低了图 像质量,因此,在对图像进行分析之前,必须要对图 像质量进行改善。
f (i, j)
0 f (i, j) a
g(i, j) ( f (i, j) a) ga a f (i, j) b (i 1,2,...,m; j 1,2,..., n)
( f (i, j) b) gb b f (i, j) 255 g
对数变换
灰度变换函数为对数函数;其实现的效果是扩展低灰度区, 压缩高灰度区:
g(x, y) a b logc ( f (x, y) 1)
其中a,b,c是按需要可以调整的参数;
2019年11月21日9时40分
13998 21373 36064 68205 29260
g(i,j)=9*log(f(i,j)+1)
[X,map]=imread('forest.tif'); I=ind2gray(X,map);%索引图像转化为灰度图像 J=imadjust(I,[0 1],[0 1],0.5);%gamma校正 figure, subplot(121),imshow(I); subplot(122),imshow(J)
7.1二值化和阈值处理
一幅图像包括目标物体、背景还有噪声,怎样 从多值的数字图像中只取出目标物体,最常用的方 法就是设定某一阈值T,用T将图像的数据分成两 大部分:大于T的像素群和小于T的像素群。这是 研究灰度变换最特殊的方法,称为图像的二值化 (binarization)。二值化处理就是把图像f(x,y) 分成目标物体和背景两个领域。
灰度直方图计算示例
1 2 3 45 6 6 4 3 22 1 1 6 6 46 6 3 4 5 66 6 1 4 6 62 3 1 3 6 46 6
1 23456 5 4 5 6 2 14
灰度直方图
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。
将图像I中的亮度值映射到J中的新值,其中 gamma指定描述值I和值J关系的曲线形状。如果 gamma小于1,此映射偏重更高数值(明亮)输出, 如果gamma大于1,此映射偏重更低数值(灰暗)输 出,如果省略此参数,默认为(线性映射)。
clear all; I=imread('pout.tif'); %读入原始图像 J=imadjust(I); %把I的范围拉伸到[0 1] K=imadjust(I,[0.3 0.7],[]);%局部拉伸,把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(1,3,1);imshow(I);xlabel('原始图像'); subplot(1,3,2);imshow(J);xlabel('全局拉伸'); subplot(1,3,3);imshow(K);xlabel('分段拉伸');
目标部分置为白(黑),而非目标部分置为黑(白)。 这样就把需要的目标突出显示出来了。 2 灰窗级切片有什么用?
在图像处理中,经常要对某个目标物的形状、边界、 截面面积以及体积进行测量,从而得到该目标物功能方 面的重要信息。如,医学中要对人体器官和组织进行精 确测量。
3 灰窗级切片实现原理? 分段线性灰度变换。表达式如下。
固定阈值法
0, x T f (x) 255, x T
clear;close all I=imread('lena.bmp'); subplot(121),imshow(I) title('灰度图像'); J=find(I<150); I(J)=0; J=find(I>=150); I(J)=255; subplot(122),imshow(I) title('图像二值化(阈值为150)');
双固定阈值法
0, x T1 f (x) 255, T1 x T 2
0, x T 2
(a) 0-255-0型灰度变换函数 (b) 255-0-255型灰度变换函数
clear; close all I=imread('lena.bmp'); subplot(121),imshow(I) title('灰度图像'); J=find(I<150|I>220); I(J)=0; J=find(I>=150&I<=220); I(J)=255; subplot(122),imshow(I) title('图像二值化');
线性变பைடு நூலகம்关系
分段线性变换
应用目的:为了突出感兴趣目标所在的灰度区间,相 对抑制那些不感兴趣的灰度空间,可采用分段线性变换。 原理是进行像素点对点的,灰度级的影射。 设新、旧图的灰度级分别为g和f,要求g和f均在[0, 255]间变化,但是g的表现效果要优于f。
(1)扩展感兴趣的,牺牲其他
有四舍五入
在MATLAB图像处理工具箱中,用于上述灰度 级变换的函数是imadjust,其调用格式如下:
J = imadjust(I)
将灰度图像I中的亮度值映射到J中的新值,这 增加了输出图像J的对比度值。
J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_o ut])
非零元素取一法
f
(x)

0, x 255,
1 x
1
clear; close all I=imread('lena.bmp'); subplot(131),imshow(I);title('灰度图像'); subplot(132),imhist(I);title('图像直方图'); J=find(I<1); I(J)=0; J=find(I>=1); I(J)=255; subplot(133),imshow(I);title('图像二值化(阈 值为1)');
h(i, j) (a,b)

255
h(i, j) b
a
f
b 255
13998 21373
36064
68205
黑:0
2
29260
白:9
7
作用:进行亮暗限幅
237 77 223 73 362 64 672 25 072 62
y=1.8*x-3.6
02 999 00 292 27 074 79 005 09 070
2 为什么要进行对比度展宽? 之所以要进行对比度展宽,是因为有时获得的图像画面效
果不好,画面中期望观察的对象因对比度不足而不够清晰,因 此要通过对比度展宽的方法获得对画质的改善。 3 对比度线性展宽原理
实际就是图像灰度值的线性映射。进行像素点对点的,灰 度级的影射。
4 对比度线性展宽处理方法 按照下面的公式进行点对点的映射:
7.2灰度变换
为什么要灰度变换?
由于图像的亮度范围不足或非线性会使图像 的对比度不理想。采用图像灰度值变换方法,即 改变图像像素的灰度值,以改变图像灰度的动态 范围,增强图像的对比度。
2 灰度变换
设原图像(像素灰度值)为f(m,n),处理后图像(像 素灰度值)为g(m,n),则对比度增强可表示为:
2 一幅图像对应唯一的灰度直方图,反之不成立。不同的图像可对应相 同的直方图。
3 一幅图像分成多个区域,多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。
MATLAB图像处理工具箱使用imhist函数显示一幅 图像的直方图,常用的调用方法如下:
imhist(I,n)
其中I为输入图像矩阵,n为指定灰度级,默认为 256。
其中 c 和 为常数。 值的选择对于变换函数的特性有很
大影响。 应用范围,比较广泛,可代替对数变换和反对数变换。
7.3 灰度直方图变换
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 像素出现的频率。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。
相关文档
最新文档