数字图像处理 第五讲 图像增强70页PPT
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图像增强技术讲解课件
概率
0.35 0.3
0.25 0.2
0.15 0.1
0.05 0 0 1
规定的直方图
0.3
0.2 0.15
0.2 0.15
0
2345678 灰度级
灰度切分
是一种提高图像中某个灰度级范围的亮度，使其变得 比较突出的增强对比度的方法。
基本的实现方法包括两种： ◆ 一种是给所关心的灰度范围指定一个较高的灰度 值，而给其它部分指定一个较低的灰度值或0值。 ◆ 另一种是给所关心的灰度范围指定一个较高的灰 度值，而其它部分的灰度值保持不变
灰度切分
g
g
➢实际应用中，有时需要具有特定直方图的图像 ，以便能够有目的地对图像中的某些灰度级分布 范围内的图像加以增强。
➢直方图规定化方法可以按照预先设定的某个形 状来调整图像的直方图。
5.2.3 直方图规定化
(1) 对原始直方图进行灰度均衡化
k
三
tk EHs (si ) ps (si )
i0
个
(2) 规定需要的直方图，计算能使规定直方
g0 =0.19 g1 =0.44 g2 =0.65 g3 =0.81 g4=0.89 g5=0.95 g6=0.98 g7=1
g0 = 1/7 g1 =3/7 g2 =5/7 g3 =6/7 g4 = 6/7 g5=1 g6 = 1 g7=1
例 把计算的gk就近安排到8个灰
度级中。
fk f0=0 f1=1/7 f2=2/7 f3=3/7 f4=4/7 f5=5/7 f6=6/7 f7=1
nk 790 1023 850 656 329 245 122 81
P (f k ) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
数字图像处理冈萨雷斯空间域图像增强(共104张PPT)
例如每个象素点的灰度值用8bit表示，假设某像素点的灰度值为00100010,分解处理 如下 :
00100010
00000000(0) 00000010(2)
00000000(0)
00000000(0) 00000000(0)
001000(0302) 00000000(0)
这样这个位置的像素，就分解 成了8局部，各局部的值转成
1时 ， 该 变 换 将
低 灰 度 值 （ 暗 值 ） 进 行 拉 伸
例 ： 0.4时 ， 该 变 换 将 动 态 范 围
从 [0,L5]扩 展 到 [0,L2]
1时 ， 该 变 换 将
L5
高 灰 度 值 （ 亮 值 ） 进 行 拉 伸
3.2 根本灰度变换
幂次变换应用 (伽马)校正 s cr
00000000(0)
十进制就是该点在该位平面上
的灰度值。
④分段线性变换函数
3.2 根本灰度变换
位图切割
位图切割例如
位图切割在图像压缩和重建中的应用
重建：
①第n个bit平面的每个像素 2 n1 ；
②所有bit平面相加；
MATLAB 例子:线性变换
I=imread('pout.tif');
pout=double(I);
随机变量:不一定是均匀分布的
根据该方程可以由原图像的各像素灰度值直接得到直方图 均衡化后各灰度级所占的百分比
➢直方图均衡化处理的计算步骤如下：
(1)统计原始图象的直方图
是rk 输入图象灰度级； (2)计算直方图累积分布曲线
pr
rk
nk n
3.3 直方图处理
sk T(rk)j k0pr(rj)j k0nnj
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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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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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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【例4.1】采用线性变换进行图像增强。
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
图像增强ppt教学课件
东华理工大学 官云兰
②指数变换
指数变换的一般表达式:
g(i, j) bcf (i,j)a 1
参数a,b,c用来调整曲线的位置和形状。 效果：较大的扩展图像的高灰度区，压缩低灰度区
东华理工大学 官云兰
二、直方图修正法
灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其 出现频率间的关系,它能描述该图像的概貌。
rk
nk
pr(rk)=nk/n
sk累积
sk并
sk
nsk
pk(sk)
r0=0 790
0.19
0.19 1/7 s0=1/7 790 0.19
r1=1/7 1023
0.25
0.4Байду номын сангаас 3/7 s1=3/7 1023 0.25
r2=2/7 850
0.21
0.65 5/7 s2=5/7 850 0.21
r3=3/7 656
直方图均衡化的效果
• 各灰度级出现的频率近似相等； • 原图像上频率小的灰度级被合并，实现压缩；频率
高的灰度级被拉伸，因此可以使亮度集中于中部的 图像得到改善，增强图像上面积地物与周围地物的 反差。
东华理工大学 官云兰
例：假定有一幅总像素为n=64×64的图像，灰度级数为 8，各灰度级分布见下表，对其均衡化。计算过程如下：
灰度变换
内
空间域点局邻运部 域算 运算算直图 图方像 像图锐 平修化 滑正法规 均定 衡化 化
容
图像增强频率域高低低通通通滤滤滤波波波
同高态通滤滤波波增强
假彩色增强
彩色增强伪彩色增强
彩色变换增强
图像的代数运算
东华理工大学 官云兰
5.1 图像增强的点运算
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
13998
21373
第五章图像增强课件
数字图像的直方图
其中
5.3.1 直方图基本概念
原始图像
直方图
5.3.1 直方图基本概念
不同图像内容具有相同直方图的实例。
由灰度直方图的定义可知，数字图像的灰度直方图具有以下几个特性：
（1）直方图的位置缺失性。
灰度直方图仅仅反映了数字图像中各灰度级出现频数的分布，但对那些
具有同一灰度值的像素在图像中的空间位置一无所知，即灰度直方图具有位
（1）空间域法。
是指在空间域中，直接对图像进行各种线性或非线性运算，对图像的
像素灰度值作增强处理。
（2）频域法。
是在图像的变换域中，把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维
傅立叶变换的信号增强。
二、图像增强分类
点运算
空域法
模板处理
点运算是作用于单个像素的空间域处理方法，包括图像灰度变换、直
方图修正、伪彩色增强等技术；
当邻域为单个像素，即1×1时，输出仅仅依赖 f在(x,y) 处的像素灰度
值，此时的处理方式通常称为点处理。
5.2.2 线性灰度变换
线性变换的表达式
5.2.2 线性灰度变换
[0-32]范围
[0-128]范围
[0-64]范围
[0-256]范围
5.2.2 线性灰度变换
灰度拉伸的范围越小，像素间的灰度值越相近，图像的表现力越差。
（1）在 0 ≤ ≤ 1
区间内， T[r] 为单值单调递增函数；
（2）对于 0 ≤ ≤ 1 ，对 应有0≤s=T[r]≤1 。
变换函数的求解：
5.3.2 直方图均衡化
对于数字图像，其灰度 k 出现的概率可近似表示：
5.3.2 直方图均衡化
利用直方图均衡进行图像增强的过程可分成以下几个步骤：
其中
5.3.1 直方图基本概念
原始图像
直方图
5.3.1 直方图基本概念
不同图像内容具有相同直方图的实例。
由灰度直方图的定义可知，数字图像的灰度直方图具有以下几个特性：
（1）直方图的位置缺失性。
灰度直方图仅仅反映了数字图像中各灰度级出现频数的分布，但对那些
具有同一灰度值的像素在图像中的空间位置一无所知，即灰度直方图具有位
（1）空间域法。
是指在空间域中，直接对图像进行各种线性或非线性运算，对图像的
像素灰度值作增强处理。
（2）频域法。
是在图像的变换域中，把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维
傅立叶变换的信号增强。
二、图像增强分类
点运算
空域法
模板处理
点运算是作用于单个像素的空间域处理方法，包括图像灰度变换、直
方图修正、伪彩色增强等技术；
当邻域为单个像素，即1×1时，输出仅仅依赖 f在(x,y) 处的像素灰度
值，此时的处理方式通常称为点处理。
5.2.2 线性灰度变换
线性变换的表达式
5.2.2 线性灰度变换
[0-32]范围
[0-128]范围
[0-64]范围
[0-256]范围
5.2.2 线性灰度变换
灰度拉伸的范围越小，像素间的灰度值越相近，图像的表现力越差。
（1）在 0 ≤ ≤ 1
区间内， T[r] 为单值单调递增函数；
（2）对于 0 ≤ ≤ 1 ，对 应有0≤s=T[r]≤1 。
变换函数的求解：
5.3.2 直方图均衡化
对于数字图像，其灰度 k 出现的概率可近似表示：
5.3.2 直方图均衡化
利用直方图均衡进行图像增强的过程可分成以下几个步骤：
图像增强ppt课件
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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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28
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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17
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。