实验三数字图像增强精品PPT课件
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数字图像增强
(a)原图像 (b)对(a)加椒盐噪声的图像
(c)3×3邻域平滑 (d) 5×5邻域平滑
(e)3×3超限像素平滑(T=64) (f)5×5超限像素平滑(T=48)
2、中值滤波
原理：用一个M×N的窗口在图像上滑动，把 窗口中像素的灰度值按升/降次序排列，取排 列在正中间的灰度值作为窗口中心所在像素的 灰度值。
例：采用1×3窗口进行中值滤波 原图像为： 2 2 6 2 1 2 4 4 4 2 4 处理后为： 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4
一维中值滤波的概念很容易推广到二维。一般来说，二 维中值滤波器比一维滤波器更能抑制噪声。
直方图均衡化
直方图均衡化
设r和s分别表示归一化了的原图像灰度和经直方图 修正后的图像灰度。即
0 r,s 1
在[0,1]区间内的任一个r值，都可产生一个s值，且
s T(r)
T(r)作为变换函数，满足下列条件：
①在0≤r≤1内为单调递增函数，保证灰度级从低（ 黑）到高（白）的次序不变；
②在0≤r≤1内，有0≤T(r)≤1，确保映射后的像素 灰度在允许的范围内。
(c)直方图均衡化后结果
(d)结果图像的直方图
经过经典算法均衡化的图片，最亮的像素值总是255， 因为最后一级色阶(255)的百分位一定是100%。而最暗 的是由色阶0的数量决定的，像素值不一定是0。 Photoshop通过对比度拉伸的方法使最暗的像素值变为 0，其它像素也相应变暗，最亮的像素保持255不变。 对比度拉伸后的效果可能会比经典算法稍显偏暗。
0 1/7 3/7 5/7 1.0 rk
原图像的直方图
ps (sk )
0.25 0.20 0.15 0.10 0.05
《数字图像增强》课件
点运算增强方法基于对每个像素的数学转换，如亮度调整、对比度拉伸和Gamma校正等。这些方法简单有效， 适用于各种图像增强任务。
图像的像素灰度分布，使其更均匀，从而增强图像 的对比度和细节。它是一种常用且有效的图像增强方法。
灰度伸缩方法的原理和实现
《数字图像增强》PPT课 件
数字图像增强是一项关键技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。本课件将 介绍数字图像增强的定义、作用、应用、分类以及各种增强方法的原理和实 现。
什么是数字图像增强？
数字图像增强是一种技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。它可以增强图 像的对比度、锐度和颜色，使图像更清晰、更有吸引力。
灰度伸缩是通过调整图像的灰度级范围，使其充分利用整个灰度范围，从而 增强图像的对比度和细节。它常用于医学影像和卫星遥感图像的增强。
图像去噪的方法和技巧
图像去噪是数字图像增强中的重要任务之一。常用的方法包括中值滤波和高斯滤波，它们能够有效地减少图像 中的噪声，提高图像的质量。
点运算增强
通过对图像的每个像素进行数学转换，改善图 像的对比度和亮度。
灰度伸缩
通过调整图像的灰度级范围，增强图像的对比 度和细节。
直方图均衡化
通过对图像像素的灰度分布进行分析和调整， 增强图像的对比度和细节。
图像滤波
通过应用滤波器，去除图像中的噪声，增强图 像的清晰度和细节。
点运算增强方法的介绍和实现
数字图像增强的作用和意义
数字图像增强可以提高图像的可视化效果，使其更适合人眼观察和分析。它 在医学影像、遥感图像、安防监控等领域有广泛的应用。
数字图像增强的研究领域和应用
数字图像增强的研究领域涵盖了图像处理、计算机视觉和模式识别。它在医学影像分析、图像检索和目标识别 等方面具有重要应用。
图像的像素灰度分布，使其更均匀，从而增强图像 的对比度和细节。它是一种常用且有效的图像增强方法。
灰度伸缩方法的原理和实现
《数字图像增强》PPT课 件
数字图像增强是一项关键技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。本课件将 介绍数字图像增强的定义、作用、应用、分类以及各种增强方法的原理和实 现。
什么是数字图像增强？
数字图像增强是一种技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。它可以增强图 像的对比度、锐度和颜色，使图像更清晰、更有吸引力。
灰度伸缩是通过调整图像的灰度级范围，使其充分利用整个灰度范围，从而 增强图像的对比度和细节。它常用于医学影像和卫星遥感图像的增强。
图像去噪的方法和技巧
图像去噪是数字图像增强中的重要任务之一。常用的方法包括中值滤波和高斯滤波，它们能够有效地减少图像 中的噪声，提高图像的质量。
点运算增强
通过对图像的每个像素进行数学转换，改善图 像的对比度和亮度。
灰度伸缩
通过调整图像的灰度级范围，增强图像的对比 度和细节。
直方图均衡化
通过对图像像素的灰度分布进行分析和调整， 增强图像的对比度和细节。
图像滤波
通过应用滤波器，去除图像中的噪声，增强图 像的清晰度和细节。
点运算增强方法的介绍和实现
数字图像增强的作用和意义
数字图像增强可以提高图像的可视化效果，使其更适合人眼观察和分析。它 在医学影像、遥感图像、安防监控等领域有广泛的应用。
数字图像增强的研究领域和应用
数字图像增强的研究领域涵盖了图像处理、计算机视觉和模式识别。它在医学影像分析、图像检索和目标识别 等方面具有重要应用。
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。
Slide 16
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
Slide 21
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
Slide 17
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
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？
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
数字图像处理PPT—第三章 图像增强
d −c g ( x, y ) = [ f ( x, y ) − a ] + c b−a
0
a
b Mf Input
区间[a,b]之外的灰度保持不变
图像处理
窗口变换示例
a=100 b=200 c=50 d=190
图像处理
线性变换四－限幅变换
[0,a]～c，[a,b]～[c,d]，[b,r]—d
Output Mg d c 0 a b Mf Input
图像处理
线性变换五—分段线性灰度变换
Output Mg e d c
α1 α2
⎧c ⎪ a f ( x, y ) ⎪ ⎪d − c [ f ( x, y ) − a ] + c g ( x, y ) = ⎨ ⎪b − a ⎪ e−d ⎪ Mf − b [ f ( x, y ) − b] + d ⎩
0 ≤ f ( x, y ) < a a ≤ f ( x, y ) < b b ≤ f ( x, y ) < Mf
j =0 j =0 1 0
依此类推：s
s5 = 0.95
2
= 0.19 + 0.25 + 0.21 = 0.65
s4 = 0.89
s3 = 0.19 + 0.25 + 0.21 + 0.16 = 0.81 s6 = 0.98 s7 = 1
图像处理
直方图均衡化－例2解（续）
修正sk为合理的灰度级sk’
变换函数：
⎧c ⎪d − c ⎪ g ( x, y ) = ⎨ [ f ( x, y ) − a ] + c ⎪b − a ⎪d ⎩
0 ≤ f ( x, y) < a a ≤ f ( x, y) < b b ≤ f ( x, y) < Mf
0
a
b Mf Input
区间[a,b]之外的灰度保持不变
图像处理
窗口变换示例
a=100 b=200 c=50 d=190
图像处理
线性变换四－限幅变换
[0,a]～c，[a,b]～[c,d]，[b,r]—d
Output Mg d c 0 a b Mf Input
图像处理
线性变换五—分段线性灰度变换
Output Mg e d c
α1 α2
⎧c ⎪ a f ( x, y ) ⎪ ⎪d − c [ f ( x, y ) − a ] + c g ( x, y ) = ⎨ ⎪b − a ⎪ e−d ⎪ Mf − b [ f ( x, y ) − b] + d ⎩
0 ≤ f ( x, y ) < a a ≤ f ( x, y ) < b b ≤ f ( x, y ) < Mf
j =0 j =0 1 0
依此类推：s
s5 = 0.95
2
= 0.19 + 0.25 + 0.21 = 0.65
s4 = 0.89
s3 = 0.19 + 0.25 + 0.21 + 0.16 = 0.81 s6 = 0.98 s7 = 1
图像处理
直方图均衡化－例2解（续）
修正sk为合理的灰度级sk’
变换函数：
⎧c ⎪d − c ⎪ g ( x, y ) = ⎨ [ f ( x, y ) − a ] + c ⎪b − a ⎪d ⎩
0 ≤ f ( x, y) < a a ≤ f ( x, y) < b b ≤ f ( x, y) < Mf
图像增强技术-PPT文档资料
设有一幅N×N的图像f(x,y)，若平滑图像为 g(x,y),则有
g(x,y)1 f(i,j)
M i,j s
(4.21)
式中x,y=0,1,…,N-1； s为（x,y）邻域内像素坐标的集合； M表示集合s内像素的总数。 可见邻域平均法就是将当前像素邻域内各像 素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。
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。
获取变换函数的方法之一
固定函数：指数函数、正弦函数、分段直线、
对数函数，如显示傅立叶的s =clog(1+|r|)
255
255
216
142
23
0
0
灰度切割
❖ 应用：
增强特征（卫星图象中大量的水） 增强X射线图象中的缺陷
乘以系数255/max;
加法运用的例子：图象平均处理
空间滤波基础
在待处理的图象中逐点移动模板 R=w(-1,-1)f(x-1,y-1)+
w(-1,0)f(x-1,y)+ w(-1,1)f(x-1,y+1)+ w(0,-1)f(x,y-1)+ w(0,0)f(x,y)+ w(0,1)f(x,y+1)+ w(1,-1)f(x+1,y-1)+ w(1,0)f(x+1,y)+ w(1,1)f(x+1,y+1)
图象反转
适用于增强嵌入于图象暗色区域的白色或者灰 色细节，特别是黑色面积占主导地位的时候
对数变换
❖ s = c log(1+r) ❖ 压缩图象灰度的动态范围 ❖ 典型运用是傅立叶谱的显示
❖ 大于1 ❖ 小于1 ❖ 等于1
数字图像处理 第四章图像增强 ppt课件
图像质量退化的原因
✓ 对比度局部或全部偏低 ✓ 噪声干扰，包括热噪声、量化噪声、椒盐噪声、
背景干扰等 ✓ 清晰度下降，图像模糊
图像增强通过针对性技术，如直方图均衡、平 滑去噪、边缘锐化等对图像的退化加以修正， 已达到改进图像质量的目的。
6
图像增强的主要内容
空间域
✓ 点运算 ✓ 局部运算 图像平滑，图像锐化
11
4.1.2灰度变换
灰度变换：将图像的灰度级映射到另一灰度级。 分类：线性变换，非线性变换 一、线性变换 由于成像时曝光不足或过度，以及成像设备的 非线性或图像记录设备动态范围太窄等因素， 对图像都会产生对比度不足的弊病，使图像中 的细节分辨不清，这时如将图像灰度线性扩展， 常能显著改善图像的主观质量。
[b，Mf ]被压缩
17
二、非线性灰度变换
对数变换 g (i， j) = a+ ln [f(i, j) + 1 ] b ln c
低灰度拉伸，高灰度压缩 指数变换
g (i， j) = b c[f(i,j)-a] 1 使图像高灰度拉伸
对数 变换
指数 变换
18
附：PS相关命令
通过命令“图像曲线”调整灰度
具体实现
实际处理对象
✓ 对理想系统的输入图像f(i,j)和实际获得降质图 像g(i,j)的关系用公式表示为 g(i,j)=e(i,j)f(i,j)
其中e(i,j)为降质函数/系统的灰度失真系数
✓ 采用一幅灰度级为常数C的图像成像，实际输 出为gc(i,j)，即gc(i,j)=e(i,j)C，代入前式可得
基本思想是提出希望的局部均值和方差对原图像每个像素分别进行处局部均值平均灰度方差平均对比度局部方差平均对比度局部统计法主要内容图像增强的作用及目的空间域点运算空间域平滑空间域锐化频率域增强彩色增强代数运算空间滤波的概念平滑滤波空间域滤波概念空间域滤波属于局部处理空间域滤波分类空域滤波按不同条件分类空间域滤波线性滤波器定义空间域滤波42空间域平滑图a原图像图b阈值化处理后的图像图c平滑处理后的图像空间域平滑平滑滤波器的用途平滑滤波器的用途一局部平滑法像素灰度像素邻域内各像素的灰度平均值s表示去心邻域常用4邻域8邻域
✓ 对比度局部或全部偏低 ✓ 噪声干扰，包括热噪声、量化噪声、椒盐噪声、
背景干扰等 ✓ 清晰度下降，图像模糊
图像增强通过针对性技术，如直方图均衡、平 滑去噪、边缘锐化等对图像的退化加以修正， 已达到改进图像质量的目的。
6
图像增强的主要内容
空间域
✓ 点运算 ✓ 局部运算 图像平滑，图像锐化
11
4.1.2灰度变换
灰度变换：将图像的灰度级映射到另一灰度级。 分类：线性变换，非线性变换 一、线性变换 由于成像时曝光不足或过度，以及成像设备的 非线性或图像记录设备动态范围太窄等因素， 对图像都会产生对比度不足的弊病，使图像中 的细节分辨不清，这时如将图像灰度线性扩展， 常能显著改善图像的主观质量。
[b，Mf ]被压缩
17
二、非线性灰度变换
对数变换 g (i， j) = a+ ln [f(i, j) + 1 ] b ln c
低灰度拉伸，高灰度压缩 指数变换
g (i， j) = b c[f(i,j)-a] 1 使图像高灰度拉伸
对数 变换
指数 变换
18
附：PS相关命令
通过命令“图像曲线”调整灰度
具体实现
实际处理对象
✓ 对理想系统的输入图像f(i,j)和实际获得降质图 像g(i,j)的关系用公式表示为 g(i,j)=e(i,j)f(i,j)
其中e(i,j)为降质函数/系统的灰度失真系数
✓ 采用一幅灰度级为常数C的图像成像，实际输 出为gc(i,j)，即gc(i,j)=e(i,j)C，代入前式可得
基本思想是提出希望的局部均值和方差对原图像每个像素分别进行处局部均值平均灰度方差平均对比度局部方差平均对比度局部统计法主要内容图像增强的作用及目的空间域点运算空间域平滑空间域锐化频率域增强彩色增强代数运算空间滤波的概念平滑滤波空间域滤波概念空间域滤波属于局部处理空间域滤波分类空域滤波按不同条件分类空间域滤波线性滤波器定义空间域滤波42空间域平滑图a原图像图b阈值化处理后的图像图c平滑处理后的图像空间域平滑平滑滤波器的用途平滑滤波器的用途一局部平滑法像素灰度像素邻域内各像素的灰度平均值s表示去心邻域常用4邻域8邻域
数字图像处理ppt课件
between 64 to 128 (using function
imagesc).
>>clims=[64,128]
>>imagesc(a,clims)
f. Make a movie from a 4-D image (load mri, make the movie by immovie, then show movie by function movie).
二、实验内容：
使用Photoshop观察数字图像增强的效果； 练习和掌握图像增强的Matlab编程。。 熟悉下列模块函数
Image enhancement. histeq - Read image file. imadust - Adust imae intensity values or colormap.
imshow - Display image.
subimage - Display multiple images in single figure.
truesize - Adjust display size of image.
warp - Display image as texture-mapped surface.
processing.
f. Compare the qualities of two images and
makes a discussion about them.
g. Add noises, such as gaussian, salt&pepper,
speckle noise into the image respectively.
10)选图像Blood、噪声类型Salt & Pepper、滤波器类型Median、邻域3x3，比较原始图像、
最新【数字图像处理技术与应用】第三章 图像增强ppt课件
线性对比度展宽 —— 灰级窗
当256个灰度级所表示的亮暗范围内的信息量太大，没办法 很好地表述时，通过开窗的方式，每次只把窗内的灰度级展 宽，而把窗外的灰度级完全抑制掉。（示例）
例如，CT图像的原始数据为12bit （或是16bit），要将其显 示出来，则只能转换为8bit，于是有了16归并为1（或256归 并为1）的需要。这时，开骨窗、肌肉窗、组织窗就可分别清 晰地显示相应的内容。
线性对比度展宽 —— 灰级窗的实现方法
如图所示，绘级窗实际上是线性对比度展宽的 一种特殊形式。
g(i,j)
255
γ
gb
β
ga α
ab
255
线性对比度展宽
g(i,j)
255
f(i,j)
β
i,j)
动态范围调整
—— 动态范围的概念
动态范围：是指图像中所记录的场景中从暗到 亮的变化范围。
线性对比度展宽
对比度展宽的目的是：通过将亮暗差异（即对比 度）扩大，来把人所关心的部分强调出来。
原理是，进行像素点对点的，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。
线性对比度展宽 —— 实现方法
设原图、处理后的结果图的灰度值分别为[g(i,j)]和 [f(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。
直方图均衡化方法实现 —— 1.求直方图
设f、g分别为原图像和处理后的图像。
求出原图f的灰度直方图，设为h。 显然，在[0,255]范围内量化时，h是一个256维 的向量。
直方图均衡化方法实现 —— 1.求直方图
例
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最新实验3遥感图像增强与变换1PPT课件
选择卷积核
卷积核文件
编辑卷积核
滤波效果预览
上机：图像滤波
• 第一种方法:在视窗中打开tm.img，在raster---filtering ④统计滤波操作
在Viewer#1窗口菜单条单击Raster->Filtering->Statistical Filtering 选择合适的统计滤波函数和窗口大小点击Apply应用，完成统计滤波操作，观 察效果图。
• 实验结束后： • 1、上交你认为经过滤波处理后最好的
filter.img影像。 • 2、按要求写实验报告。
结束语
谢谢大家聆听！！！
22
上机：图像调整
• 第一步:了解图像对比度调整命令（Contrast） ①打开窗口Viewer#1，并在Viewer #1中打开mobbay.img图像 ②鼠标移到窗口Viewer#1菜单Raster->Contrast处，将看到8项子
菜单，分别对应不同的调整方法
8项子菜单
上机：图像调整
b)文件坐标类型为File,ULX/Y、LRX/Y中可以改变要处理的图像范围，默认时为 整幅图
c)设置输出数据分段（Number of Bins）为256（可以变小些）
d)输出数据统计时忽略零值，选中Ignore Zero in Stats复选框
e)单击OK即完成直方图均衡化处理操作，观察效果图
输出的结果文件
上机：图像滤波
• 第二种方法:在ERDAS图标面板工具条上单击Interpreter图标 Interpreter-> spatial enhancement 也可以打开滤波处理
convolution 卷积滤波 non-directional edge非定向边缘增强 Focal Analysis聚焦分析 Texture纹理分析 Adaptive Filter自适应滤波 statistical filtering统计滤波 分辨率融合 crisp锐化增强处理
实验三数字图像增强精品PPT课件
模板处理：作用于像素领域的处理方法，包括 图像平滑和图像锐化等技术。
频率域图像增强
是增强技术的重要组成部分，通过傅立叶变换， 可以把空间域混叠的成分在频率域中分离出来， 从而提取或滤去相应的图像成分，达到图像增 强的目的。这一过程中的核心基础为傅立叶变 换。
频率域图像增强技术主要有：频率域平滑技术 （低通滤波）、频率域锐化技术（高通滤波） 和同态滤波等。
四、实验参考程序
灰度图像亮度调整 clear a=imread('abc.jpg'); I=rgb2gray(a); subplot(1,2,1); imshow(I) J=imadjust(I,[0.1 0.8],[],0.5); subplot(1,2,2); imshow(J)
特殊情况：如果top<bottom，则图像颜色或灰度值将 倒置。
直方图调整：histeq( )
直方图均衡通过转换灰度图像亮度值或索引图像的颜 色图值来增强图像对比度，输出图像的直方图近似与 给定的直方图相匹配。
J=histeq(I,N) 将灰度图像I转换成具有N个离散灰度级 的灰度图像J，N缺省值为64。
几种滤波的比较
I=double(imread('cameraman.tif'));
subplot(2,2,1);
imshow(I,[])
H=fspecial('average',5);
F1=double(filter2(H,I));
subplot(2,2,2);
imshow(F1,[])
1、直方图调整
数字图像的直方图是作为图像每一个灰度级的统计概 率分布，它提供了图像灰度分布的概貌，直方图增强 技术正是利用修改给定图像直方图的方法来增强图像， 最后得到的图像增强程度取决于我们所采用的直方图。
频率域图像增强
是增强技术的重要组成部分，通过傅立叶变换， 可以把空间域混叠的成分在频率域中分离出来， 从而提取或滤去相应的图像成分，达到图像增 强的目的。这一过程中的核心基础为傅立叶变 换。
频率域图像增强技术主要有：频率域平滑技术 （低通滤波）、频率域锐化技术（高通滤波） 和同态滤波等。
四、实验参考程序
灰度图像亮度调整 clear a=imread('abc.jpg'); I=rgb2gray(a); subplot(1,2,1); imshow(I) J=imadjust(I,[0.1 0.8],[],0.5); subplot(1,2,2); imshow(J)
特殊情况：如果top<bottom，则图像颜色或灰度值将 倒置。
直方图调整：histeq( )
直方图均衡通过转换灰度图像亮度值或索引图像的颜 色图值来增强图像对比度，输出图像的直方图近似与 给定的直方图相匹配。
J=histeq(I,N) 将灰度图像I转换成具有N个离散灰度级 的灰度图像J，N缺省值为64。
几种滤波的比较
I=double(imread('cameraman.tif'));
subplot(2,2,1);
imshow(I,[])
H=fspecial('average',5);
F1=double(filter2(H,I));
subplot(2,2,2);
imshow(F1,[])
1、直方图调整
数字图像的直方图是作为图像每一个灰度级的统计概 率分布，它提供了图像灰度分布的概貌，直方图增强 技术正是利用修改给定图像直方图的方法来增强图像， 最后得到的图像增强程度取决于我们所采用的直方图。
5-数字图像增强教学课件
23/
灰度变换
• 直方图规定化
解：（1）分别计算原图像的累计直方图和规定图像的累计直
方图。
图像灰度级 0 1 2 3 4 5 6 7
原图像的累计直方图计算如下: 每个灰度级数 790 1023 850 656 329 245 122 81
s = 0 s = 1 s = 2 s = 3 s = 4
0 nj
4/
灰度变换
灰度变换是一种点对点的变换，这是一种最简单的 图像增强算法
设原始图像为 f(x,y)，定义一种变换为 T，变换后的 图像为g(x,y) 。 通过变换T ，将原始图像f(x,y) 中的 灰度值映射到新的图像g(x,y)中.即
g(x,y)=Tf(x,y)
常用灰度变换有线性变换、分段线性变换、对数变 换以及幂次变换等
17/
灰度变换 • 直方图均衡化
解：（1）分别计算每个灰度值的概率： 灰度值为50的有三个像素，为100的有两个像素，为200的有1的 像素，共有3×2=6的像素，因此，每个像素的概率如下：
P50(n50) = 3/6 = 1/2 P100(n100) = 2/6 = 1/3 P200(n200) = 1/6 = 1/6
3/
图像增强
1、不仅指在视觉感官上认为图像的对比度发生了 变化，一般改善图像质量而采取的一系列处理算法 都称为图像增强算法。 2、图像质量除了通过光源照明来保证之外，通过 算法调整图像质量也是必要的。 3、图像可能存在噪声。图像增强算法通过对图像 灰度值进行调整，起到提高图像对比度作用，去除 图像噪声，突出特征与背景之间的差异化。 4、不同的应用场景、不同的图像，增强方法不一 样的。没有针对图像增强的通用理论或算法。 5、图像质量的评定是一种高度主观的过程，最好 的增强方法是能让视觉任务最终能够实现的方法。
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map1=imadjust(map,[low high],[bottom,top],gamma) 对索引图像的颜色图进行变换，如果[low high]，
[bottom top]均为2×3矩阵，则gamma为1×3向量，函数 分别调整红、绿、蓝成分，调整后的颜色图的大小与 原来的一样。 RGB1=imadjust(GRB,[low high],[bottom,top],gamma) 对彩色图像进行变换，与索引图像中颜色图调整方法 一样。
点处理：作用在单个像素，包括图像灰度变换、 直方图处理和伪彩色处理等。
模板处理：作用于像素领域的处理方法，包括 图像平滑和图像锐化等技术。
频率域图像增强
是增强技术的重要组成部分，通过傅立叶变换， 可以把空间域混叠的成分在频率域中分离出来， 从而提取或滤去相应的图像成分，达到图像增 强的目的。这一过程中的核心基础为傅立叶变 换。
频率域图像增强技术主要有：频率域平滑技术 （低通滤波）、频率域锐化技术（高通滤波） 和同态滤波等。
1、直方图调整
数字图像的直方图是作为图像每一个灰度级的统计概 率分布，它提供了图像灰度分布的概貌，直方图增强 技术正是利用修改给定图像直方图的方法来增强图像， 最后得到的图像增强程度取决于我们所采用的直方图。
灰度图像I转换为图像J，使值从low到high与从bottom 到top相匹配。值大于high或小于low的被减去。即小 于low与bottom相匹配，大于high的与top相匹配。如 果矩阵为空矩阵表示缺省值为[0，1]。gamma用来指定 描述I和J值关系曲线的形状，gamma<1，越亮输出值越 加强；gamma>1，越亮输出值越减弱；缺省gamma=1， 表示线性变换。
假设Pr(r)和Pz(z)分别表示原始和希望的图像概率密度 函数，利用直方图均衡变化可得：
r
s T (r ) 0 Pr (r )dr
z
v G( z) 0 Pz ( z)d z
z G 1 (v)
变换后的灰度s和v，其密度函数是相同的。这样，可 以从原始图像中得到的均匀灰度s代替逆过程中的v， 其结果灰度级z=G-1(s)就是所要求的概率密度函数。
NEWMAP=histeq(X,MAP,hgram) 变换索引图像X的 颜色图，使索引图像的灰度级成分与hgram相匹配， 返回变换后的颜色图NEWMAP，length(hgram)必须 与size(MAP,1)一样。
J=imhist(I,n) 显示图像I的直方图， n为灰度级数目，灰图像的缺省 值为256，黑白图像缺省值为2。
特殊情况：如果top<bottom，则图像颜色或灰度值将 倒置。
直方图调整：histeq( )
直方图均衡通过转换灰度图像亮度值或索引图像的颜 色图值来增强图像对比度，输出图像的直方图近似与 给定的直方图相匹配。
J=histeq(I,N) 将灰度图像I转换成具有N个离散灰度级 的灰度图像J，N缺省值为64。
直方图调整方法常用的有直方图均衡化和直方图规定 化。
直方图均衡化
一幅图像的像素总数为N，分L个灰度级，用Nk代表灰
度级rk出现的频数，于是第k个灰度级出现的频率为：
Pr(rk)=Nk/N，其中：0<=rk<=1，k=0,1,2,…L-1。各灰
度直方图均衡离散变换公式为
Sk
； k
k
T (rk ) Pr (rj ) N j / N
J=imhist(I,map) J 返回调色板为map的图像I的直方图。
[counts,X]=imhist(I,…)
返回图像I的每个灰度上的像素点数目。
滤波工具函数：fspecial(type)
格式：H=fspecial(type) type取值：
‘average’ 均值低通滤波 ‘gaussian’ 高斯低通滤波 ‘prewitt’ 边缘算子增强滤波 ‘sobel’ 边缘算子增强滤波
或更暗变换后的颜色图MAP，但不改变现有的显示。 NEWMAP=brighten(MAP,beta) 返回指定颜色图的更亮
或更暗变换后的颜色图，但不改变显示。 brighten(FIG,beta) 增强图FIG的所有物体。
对比度调整函数：imadjust( )
用于调整灰度值或颜色图，其基本调用格式： J=imadjust(I,[low high],[bottom top],gamma) 将
上述过程可表示为： 1、将原始图像的灰度级均衡化； 2、规定希望的概率密度函数，并得到变换函数G(z)。 3、计算逆变换函数z=G-1(v)便得到了所希望的灰度级。
2、灰度图像常用平滑、锐化滤波
锐化和平滑是图像增强的重要手段，采用前者可以突 出图像的细节，用后者可以滤除图像中的噪声，从 而达到图像清晰的目的。
j0
j0
因此，可以根据原图像的直方图统计量，求得均衡化
后各像素的灰度变换值。
直方图规定化
由于均衡化的直方图技术只能产生一种近似均匀的直 方图，而不适于需要交互作用的图像增强的应用。实 际上为了能增强图像中某些灰度级的范围，有时希望 能够规定交互作用的特定的直方图，直方图规定化可 看作是直方图均衡化方法的改进。
四、实验参考程序
灰度图像亮度调整 clear a=imread('abc.jpg'); I=rgb2gray(a); subplot(1,2,1); imshow(I) J=imadjust(I,[0.1 0.8],[],0.5); subplot(1,2,2); imshow(J)
实验三 数字图像增强
一、实验目的
了解图像增强的基本方法。 利用MATLAB提供的函数实现对图像增强处理。
二、实验原理
图像增强 在自然界中很多图像可能不符合人的视觉特点， 因此有必要根据图像的特点采用一定的方法增 强图像的视觉效果。
图像增强分为空间域和频率域。
空间域增强
空间域增强是指在空间域中，通过线性或非线 性变换来增强构成图像的像素。增强的方法主 要分为点处理和模板处理。
平滑滤波 采用平滑滤波器对图像滤波。
锐化滤波 采用“原图-低通图像”及“原图-高通图像”的方法 锐化图像。
三、实验用函数
颜色图变亮或变暗函数： brighten(beta) 用于调整灰度值或颜色图，0<beta<1增量，反之变暗 其基本调用格式如下： MAP=brighten(beta) 返回当前使用的颜色图的更亮