数字图像处理 图像增强 第一讲 概述及灰度变换共57页文档
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图像灰度变换
f (x, y)
其他
b
f (x, y)
非线性变换
输出灰度级与输入灰度级呈非 线性关系的点运算。
255
输 出
0
输入
255
灰度对数变换
对原图像的动态范 围进行压缩.
g clog(1 f )
非线性变换
255
255
210
30 120 255
120 255
对数运算
指数运算
非线性变换
s
s
s
O
r
O
r
O
r
s
s
s
O
r
O
r
O
r
第4章 图像灰度变换
（第二讲）
4.3 二值化和阈值处理
0 x<T f(x)=
255 x>T
经过阈值处理后的图像变成了一幅黑白 二值图。
效果对比图
(a) 原图
(b)以100作为阈值二值化的图
实现步骤
1)取得原图的数据区指针。 2)通过对话框输入阈值T。 3)所有像素依次循环，若像素
(a)
1r (b)
从图像灰度级的分布可以看出一幅图
像的灰度分布特性。 (a) 较暗；(b) 偏亮。
直方图性质
1）只反映该图像中不同灰度值出现的次数（或 频数），而未反映某一灰度值像素所在位置。丢 失了位置的信息。 2）图像与直方图之间是多对一的映射关系。 3）由于直方图是对具有相同灰度值的像素统计 得到的， 因此，一幅图像各子区的直方图之和 等于该图像全图的直方图。
4.4 窗口灰度变换处理
灰度窗口变换的变换函数表达式如下：
0
x<L
f(x) = x
图像的灰度变换与增强处理
图像的灰度变换与增强处理1 图像的灰度变换 (1)1.1 概述 (1)1.2 灰度的线性变换 (1)1.3 二值化处理 (2)2 图像的增强处理 (2)2.1 概述 (2)2.2 图像的噪声处理 (3)2.3 噪声的来源 (3)2.4 图像的平滑滤波 (4)1 图像的灰度变换1.1 概述图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中一种非常基础、直接的空间域图像处理算法。
由于形成图像的系统亮度有限，常出现对比度不足的弊病，使人眼观看图像时视觉效果很差。
通过灰度变换可使图像动态范围增大，图像对比度扩展，图像变得清晰，从而大大改善人眼的视觉效果。
1.2 灰度的线性变换以灰度图像为例，假设原图像像素的灰度值为),(y x f D =，),(y x 为图像坐标，处理后的图像像素的灰度值为),('y x g D=，则灰度变换函数可以表示为：)],([),(y x f T y x g = (1) 或]['D T D = (2) 要求D 和'D 都在图像的灰度范围内。
灰度变换函数描述了输入灰度值与输出灰度值之间的转换关系。
一旦灰度变换函数确定，则图像中每一点的运算就被完全确定下来。
灰度变换主要针对独立的像素点进行处理，由输入像素点的灰度值来决定相应的输出像素点的灰度值，通过改变原始图像数据所占据的灰度范围而使图像在视觉上得到改观。
灰度的线性变换就是将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
在曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内。
这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没有灰度层次的图像。
用一个线性单值函数，对图像内的每一个像素做线性扩展，将有效地改善图像的视觉效果。
假定原图像),(y x f 的灰度范围为],[b a ，希望变换后图像),(y x g 的灰度范围扩展至],[d c ，则线性变换的表示式为：c a y x f a b cd y x g +---=]),()][/()[(),( (3)1.3 二值化处理在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。
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
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。
数字图像处理图像增强第一讲及灰度变换
2
应该明确的是增强处理并不能增强原始图像 的信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能 力，而这种处理有可能损失一些其他信息。
图像增强是数字图像处理的基本内容之一。
图像增强示例
概述
图像增强技术是一大类基本的图像处理技术， 其目的是对图像进行加工，以得到对具体应 用来说视觉效果更“好”、更“有用”的图 像。
利用映射函数可将原始图像中每个像素的灰度 都映射到新的灰度.
左图增加对比度 右图降低对比度
直接灰度变换
直接灰度变换属于所有图像增强技术中最简单的一类。 为了将图像灰度级的整个范围或一段范围扩展或压缩到记
录或显示设备的动态范围内，可使图像动态范围增大，图 像对比度扩展。 使图像变得清晰/图像上的特征变得明显。
s L 1t
此方法适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节, 特别是黑色面积在尺寸上占主导低位时。
15
直接灰度变换
2.线性灰度变换
灰度线性变换表示对输入图像灰度作线性扩张或压缩， 映射函数为一个直线方程，其表达式和演示控件如下：
gx, y af x, y b
增强的对象：
在曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一 个很小的范围内。这时在显示器上看到的将是一个模糊不 清、似乎没有灰度层次的图像。采用灰度线性变换方法可 以拉伸灰度动态范围，使图像清晰。
1、如果S1=t1，S2=t2，则T为1条斜率为1的直线，增强图 像和原图像相同。
2、如果S1=S2，t1=L-1，则增强图像只剩2个灰度级，此时 对比度最大但细节全丢失。
3、如果S1>t1，S2<t2，则原图像中灰度值在0到S1和S2到 L-1间的动态范围减少了，而原图中灰度值在S1和S2间的动 态范围增加了，从而增强了中间范围内的对比度。
应该明确的是增强处理并不能增强原始图像 的信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能 力，而这种处理有可能损失一些其他信息。
图像增强是数字图像处理的基本内容之一。
图像增强示例
概述
图像增强技术是一大类基本的图像处理技术， 其目的是对图像进行加工，以得到对具体应 用来说视觉效果更“好”、更“有用”的图 像。
利用映射函数可将原始图像中每个像素的灰度 都映射到新的灰度.
左图增加对比度 右图降低对比度
直接灰度变换
直接灰度变换属于所有图像增强技术中最简单的一类。 为了将图像灰度级的整个范围或一段范围扩展或压缩到记
录或显示设备的动态范围内，可使图像动态范围增大，图 像对比度扩展。 使图像变得清晰/图像上的特征变得明显。
s L 1t
此方法适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节, 特别是黑色面积在尺寸上占主导低位时。
15
直接灰度变换
2.线性灰度变换
灰度线性变换表示对输入图像灰度作线性扩张或压缩， 映射函数为一个直线方程，其表达式和演示控件如下：
gx, y af x, y b
增强的对象：
在曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一 个很小的范围内。这时在显示器上看到的将是一个模糊不 清、似乎没有灰度层次的图像。采用灰度线性变换方法可 以拉伸灰度动态范围，使图像清晰。
1、如果S1=t1，S2=t2，则T为1条斜率为1的直线，增强图 像和原图像相同。
2、如果S1=S2，t1=L-1，则增强图像只剩2个灰度级，此时 对比度最大但细节全丢失。
3、如果S1>t1，S2<t2，则原图像中灰度值在0到S1和S2到 L-1间的动态范围减少了，而原图中灰度值在S1和S2间的动 态范围增加了，从而增强了中间范围内的对比度。
数字图像处理 图像增强 第一讲 概述及灰度变换59页PPT
数字图像处理 图像增强 第一讲 概述 及灰度变换
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、少。——托·富 勒 49、犯罪总是以惩罚相补偿；只有处 罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、少。——托·富 勒 49、犯罪总是以惩罚相补偿；只有处 罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
第4章图像增强1灰度变换PPT课件
pr(rk)n n k
k0,1,2, ,L1
式中： n是一幅图像的像素总数； L是灰度级的总数目； rk表示第k个灰度 级； nk为第k级灰度的像素数； pr(rk)表示该灰度级出现的频率，是对其出 现概率的估计。在直角坐标系中做出rk与pr(rk)的关系图形，称为该图像的
直方图。其横坐标表示灰度级，纵坐标表示该灰度级出现的次数或频率。对
连续图像，直方图的纵坐标表示灰度级出现的概率密度。
7
直方图
1 2 34 5 6 6 4 32 2 1 1 6 64 6 6 3 4 56 6 6 1 4 66 2 3 1 3 64 6 6
1 2 34 5 6 5 4 5 6 2 14
图像灰度直方图
8
直方图
直方图的性质： (1) 直方图是一幅图像中各灰度级出现频数的统计
作。
4
空域处理表示
如果用s 和t 分别代表 f 和 g 在(x,y)处的灰
度值，则空间域处理就表示为： t T(s)
下图是增强对比度的T操作：
5
空域点处理增强
灰度变换方法
直接灰度变换法 直方图修正法
线性变换 分段线性 非线性变换 直方图均衡化 直方图规定化
6
直方图
直方图
直方图是灰度级的函数，它反映了图像中每一灰度级出现的次数(该 灰度级的像素数)或频率(该灰度级像素数与图像总像素数之比)。对数字 图像，直方图可表示为
t3 6 n t3 98p t 5 ( s t3 ) 0 .24 t4 7 n t4 44p t 8 ( s t4 ) 0 .11
50
直方图规定化
例
（2）对规定直方图像操作：
v 0 0 .0 T 0 u ( u 0 ) v 1 0 .0 T 0 u ( u 1 ) 0
第四章图像增强
2、频率域方法：指将图像以某种形式转换到其它空 间，并利用这些空间特有的性质进行加工，最后 再转换回图像空间以得到所需的效果。
14
4.1 灰度级修正
灰度级修正是对图像在空间域进行增强的 一种增强方法，根据对图像不同的要求采用不 同的方法。
灰度级修正不改变像素点的位置，只改变 像素点的灰度值，属于点运算。
49
50
Prk
nk N
1.0
直方图
0.5
0.0
z1 z2 z
图像a 图像b 图像c 图像d
几个具有相同直方图的图像实例
51
求直方图
13998
例
21373
f3 6 0 6 4
68205
29260
01 2 3 4 5 6 7 8 9
32 4 4 1 13 1 2 3
3244114123 p [ , , , , , , , , , ]52
M Ndb[f(x,y)b]d
0 f (x, y)a a f (x, y)b
b f (x, y)M
22
分段线性灰度变换
g(x,y) N
d
c
0
a
b
M
通过调制折线拐 点位置和分段直 线的斜率，可对 任一灰度区间进 行扩展和压缩
f(x,y)
23
例
gx,y 1320 [f0 (x,y)5]0 205 0f(x,y)80
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。
18
线性灰度变换
c
g(x,y) b d ac[f(x,y)a]c d
f(x,y)a af(x,y)b f(x,y)b
14
4.1 灰度级修正
灰度级修正是对图像在空间域进行增强的 一种增强方法，根据对图像不同的要求采用不 同的方法。
灰度级修正不改变像素点的位置，只改变 像素点的灰度值，属于点运算。
49
50
Prk
nk N
1.0
直方图
0.5
0.0
z1 z2 z
图像a 图像b 图像c 图像d
几个具有相同直方图的图像实例
51
求直方图
13998
例
21373
f3 6 0 6 4
68205
29260
01 2 3 4 5 6 7 8 9
32 4 4 1 13 1 2 3
3244114123 p [ , , , , , , , , , ]52
M Ndb[f(x,y)b]d
0 f (x, y)a a f (x, y)b
b f (x, y)M
22
分段线性灰度变换
g(x,y) N
d
c
0
a
b
M
通过调制折线拐 点位置和分段直 线的斜率，可对 任一灰度区间进 行扩展和压缩
f(x,y)
23
例
gx,y 1320 [f0 (x,y)5]0 205 0f(x,y)80
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。
18
线性灰度变换
c
g(x,y) b d ac[f(x,y)a]c d
f(x,y)a af(x,y)b f(x,y)b
914738-数字图像处理-第1讲图像增强的概念、灰度直方图及线性变换
3.2 空域增强 灰度变换：
第3章 图像增强
3.3.2 空域增强
灰度线性变换(反色)：
数字图像处理
数字图像处理
第3章 图像增强
3.2 空域增强
灰度线性变换(对比度扩展)：
第3章 图像增强
3.2 空域增强
灰度线性变换(灰度切分)：
第3章 图像增强
演示文稿说明： 本讲内容以板书为主，ppt 演示为辅； 本讲部分图片来自冈萨雷斯的数字图像处理(英文版)教材。
第3章 图像增强
3.1 引言 3.2 空域增强 3.3 频域增强 3.4 彩色增强
第3章 图像增强
3.1 引言
图像增强(Image enhancement)是图像处理的基本内容之 一。图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息， 同时，削弱(weaken)或去除(eliminate)某些不需要的信息。这 类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更 适合于人的视觉特性或机器识别系统。增强处理并不能增加 原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，并且 这种处理有可能损失一些其它信息。
图像平滑图像平滑图像锐化图像锐化中值滤波等中值滤波等点运算点运算邻域运算邻域运算几何变换几何变换彩色增强彩色增强频域增强频域增强滤波图像增强32空域增强灰度直方图
数字图像处理
（Digital Image Processing）
山东科技大学 曹茂永 教 授
第3章 图像增强
第1讲 图像增强的概念、灰度直方图及线性变换
3.2 空域增强
位图切割：
第3章 图像增强
3.1 引言
线性 点运算
图像平滑 图像锐化
空域增强
邻域运算
几何变换
非线性： 中值滤波等
第3章 图像增强
3.3.2 空域增强
灰度线性变换(反色)：
数字图像处理
数字图像处理
第3章 图像增强
3.2 空域增强
灰度线性变换(对比度扩展)：
第3章 图像增强
3.2 空域增强
灰度线性变换(灰度切分)：
第3章 图像增强
演示文稿说明： 本讲内容以板书为主，ppt 演示为辅； 本讲部分图片来自冈萨雷斯的数字图像处理(英文版)教材。
第3章 图像增强
3.1 引言 3.2 空域增强 3.3 频域增强 3.4 彩色增强
第3章 图像增强
3.1 引言
图像增强(Image enhancement)是图像处理的基本内容之 一。图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息， 同时，削弱(weaken)或去除(eliminate)某些不需要的信息。这 类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更 适合于人的视觉特性或机器识别系统。增强处理并不能增加 原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，并且 这种处理有可能损失一些其它信息。
图像平滑图像平滑图像锐化图像锐化中值滤波等中值滤波等点运算点运算邻域运算邻域运算几何变换几何变换彩色增强彩色增强频域增强频域增强滤波图像增强32空域增强灰度直方图
数字图像处理
（Digital Image Processing）
山东科技大学 曹茂永 教 授
第3章 图像增强
第1讲 图像增强的概念、灰度直方图及线性变换
3.2 空域增强
位图切割：
第3章 图像增强
3.1 引言
线性 点运算
图像平滑 图像锐化
空域增强
邻域运算
几何变换
非线性： 中值滤波等
数字图像处理 图像增强 第一讲 概述及灰度变换
对灰度区间 [ a , b ] 进行了线性拉伸 ，而灰度区间[0, a]和[b, fmax]则被 压缩。
三段线性变换
常用的是三段线性变换。
Slide 20
实际上，S1、S2、t1、t2可取不同的值进行组合，从而得 到不同的效果。
1、如果S1=t1，S2=t2，则T为1条斜率为1的直线，增强图 像和原图像相同。 2、如果S1=S2，t1=L-1，则增强图像只剩2个灰度级，此时 对比度最大但细节全丢失。 3、如果S1>t1，S2<t2，则原图像中灰度值在0到S1和S2到 L-1间的动态范围减少了，而原图中灰度值在S1和S2间的动 态范围增加了，从而增强了中间范围内的对比度。 4、如果S1<t1，S2>t2，则原图像中灰度值在0到S1和S2到 L-1间的动态范围增加了，而原图中灰度值在S1和S2间的动 态范围减少了。
环境光源太暗，使灰度值偏小，就会使图像太暗看不清。
如果环境光源太亮，又使图像泛白。 通过灰度变换，就可以将灰度值调整到合适的程度。
灰度变换可分为线性变换、分段线性变换和非线性变换几 种方法。
直接灰度变换
1、图像求反
假设对灰度级范围是[0，L-1]的图像求反，就是通过变 换将[0，L-1]变换到[L-1，0]，变换公式如下：
设变量 r 代表图像中像素灰度级。在图像中， 像素的灰度级可作归一化处理，这样，r 的值将 限定在下述范围之内:
0 r 1
在灰度级中， r = 0
(4—4)
代表黑， r = 1 代表白。
对于一幅给定的图像来说，每一个像素取 得[0，1]区间内的灰度级是随机的，也就是说
r 是一个随机变量。假定对每一瞬间它们是连
三段线性变换
常用的是三段线性变换。
Slide 20
实际上，S1、S2、t1、t2可取不同的值进行组合，从而得 到不同的效果。
1、如果S1=t1，S2=t2，则T为1条斜率为1的直线，增强图 像和原图像相同。 2、如果S1=S2，t1=L-1，则增强图像只剩2个灰度级，此时 对比度最大但细节全丢失。 3、如果S1>t1，S2<t2，则原图像中灰度值在0到S1和S2到 L-1间的动态范围减少了，而原图中灰度值在S1和S2间的动 态范围增加了，从而增强了中间范围内的对比度。 4、如果S1<t1，S2>t2，则原图像中灰度值在0到S1和S2到 L-1间的动态范围增加了，而原图中灰度值在S1和S2间的动 态范围减少了。
环境光源太暗，使灰度值偏小，就会使图像太暗看不清。
如果环境光源太亮，又使图像泛白。 通过灰度变换，就可以将灰度值调整到合适的程度。
灰度变换可分为线性变换、分段线性变换和非线性变换几 种方法。
直接灰度变换
1、图像求反
假设对灰度级范围是[0，L-1]的图像求反，就是通过变 换将[0，L-1]变换到[L-1，0]，变换公式如下：
设变量 r 代表图像中像素灰度级。在图像中， 像素的灰度级可作归一化处理，这样，r 的值将 限定在下述范围之内:
0 r 1
在灰度级中， r = 0
(4—4)
代表黑， r = 1 代表白。
对于一幅给定的图像来说，每一个像素取 得[0，1]区间内的灰度级是随机的，也就是说
r 是一个随机变量。假定对每一瞬间它们是连
4 图像增强(1)数字图像处理 PPT
• 主要增强方法
增强 操作
对图像进
行变换
g(x,y)EH[f(x,y)]
直接对象素 灰度值运算
处理方法
空域方法
点处理（变换） 模板处理（滤波）
频域方法
图像增强 处理策略
全局处理 局部处理
处理对象
变换
灰度图像 彩色图像
g (x ,y ) T 1E H T [f(x ,y )]
空域法的基本原理
典型的增强对比度的EH(.)如图所示
s2～L-1之
L-1
间的动态范
(s2,t2) EH(s)
围减小
0～s1之间 t
的动态范 围减小 0
(s1,t1) s
s1～s2之间的动 L-1 态范围增加，
s1,s2,t1,t2取不同的
对比度增强
值，得到不同效果
• s1=t1,s2=t2，与原图相同
3、动态范围压缩－与增强对比度相反，有时原图的动态范 围太大，超出某些显示设备的允许动态范围，这时如直接 使用原图，则一部分细节可能丢失
对于一幅给定的图像而言，每一个象素取得[0，1]区间内 的灰度级是随机的，也就是说，r是一个随机变量。假定对 每一瞬间它们是连续的随机变量，那么，就可以用概率密 度函数pr(r)来表示原始图像的灰度分布。如果用直角坐标 系中的横轴代表灰度级r，用纵轴代表灰度级的概率密度函 数pr(r)，这样就可针对一幅图像在这个坐标系中作曲线来。 这条曲线在概率论中就是分布密度曲线
g(x,y)=h(x,y)*f(x,y) 如果G(u,v),H(u,v),F(u,v)分别是g(x,y)，h(x,y)和f(x,y)的
傅立叶变换，上面的卷积关系可表示为变换域的乘积 关系，即
G(u,v)=H(u,v)F(u,v) H(u,v)为传递函数。
增强 操作
对图像进
行变换
g(x,y)EH[f(x,y)]
直接对象素 灰度值运算
处理方法
空域方法
点处理（变换） 模板处理（滤波）
频域方法
图像增强 处理策略
全局处理 局部处理
处理对象
变换
灰度图像 彩色图像
g (x ,y ) T 1E H T [f(x ,y )]
空域法的基本原理
典型的增强对比度的EH(.)如图所示
s2～L-1之
L-1
间的动态范
(s2,t2) EH(s)
围减小
0～s1之间 t
的动态范 围减小 0
(s1,t1) s
s1～s2之间的动 L-1 态范围增加，
s1,s2,t1,t2取不同的
对比度增强
值，得到不同效果
• s1=t1,s2=t2，与原图相同
3、动态范围压缩－与增强对比度相反，有时原图的动态范 围太大，超出某些显示设备的允许动态范围，这时如直接 使用原图，则一部分细节可能丢失
对于一幅给定的图像而言，每一个象素取得[0，1]区间内 的灰度级是随机的，也就是说，r是一个随机变量。假定对 每一瞬间它们是连续的随机变量，那么，就可以用概率密 度函数pr(r)来表示原始图像的灰度分布。如果用直角坐标 系中的横轴代表灰度级r，用纵轴代表灰度级的概率密度函 数pr(r)，这样就可针对一幅图像在这个坐标系中作曲线来。 这条曲线在概率论中就是分布密度曲线
g(x,y)=h(x,y)*f(x,y) 如果G(u,v),H(u,v),F(u,v)分别是g(x,y)，h(x,y)和f(x,y)的
傅立叶变换，上面的卷积关系可表示为变换域的乘积 关系，即
G(u,v)=H(u,v)F(u,v) H(u,v)为传递函数。
第4章 图像增强(第1讲)
增强对比度的典型变换曲线与图4-9中的曲线类 似。可以看出通过这样一个变换，原图中灰度值 在 0 到 和 b 到 Mf 间的动态范围减少了，而 原图中灰度值在 和 b 之间的动态范围增加了， 从而这个范围内的对比度增强了。变换结果如图 4-11所示。 实际应用中 、b 、 、 可取不同的值进行组 d 合，从而得到不同的效果。如果a c、 b d ， 则变换曲线为一条斜率为1 的直线，增强图将和 原图相同。
应该明确的是增强处理并不能增强原始图像的
信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能力， 而这种处理有可能损失一些其他信息。
•
图像增强是数字图像处理的基本内容之一。
• 图像增强技术主要包括: 注： 在实用中可以采用单
• 直接灰度变换
• 直方图修改处理 • 图像平滑化处理 • 图像尖锐化处理 • 彩色处理技术
针对一幅图像在这个坐标系中作一曲线来。这条
曲线在概率论中就是分布密度曲线（见图4—
21）。
pr (r)
pr (r)
0
1
r
0
1
r
(a)
(b)
图4—21
图像灰度分布概率密度函数
从图像灰度级的分布可以看出一幅图像的灰度 分布特性。例如，从图4—21中的(a)和(b)两个灰 度密度分布函数中可以看出：(a)的大多数像素灰 度值取在较暗的区域，所以这幅图像肯定较暗， 一般在摄影过程中曝光不足就会造成这种结果；
0
f ( x, y )
a
图4-7 图像的反色变换关系
图4-8 a) 原图
图像的反色变换 b) 进行反色变换后的图
2.分段线性变换
在图像增强中，为了突出感兴趣的目标或 灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间， 可以采用分段线性变换。常用的方法是分三段 做线性变换，如图4-9所示，其数学表达式
数字图像处理-图像的灰度变换
18
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3.2 图像运算
• 图像算术运算的应用
19
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3.2 图像运算
• 图像加法的应用
– 图像加法可用于图像平均以减少和去除图像采集中混 入的噪声。
– 实际采集到的图形g(x,y)可看做是有原始场景图像f(x,y) 和噪声图像e(x,y)叠加而成的，即 g(x,y)= f(x,y)+ e(x,y)
• 灰度映射示例2——??
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原图
映射函数
映射后的图
10
3.1 灰度映射
• 灰度映射示例2——动态范围压缩
– 概念：其目标与增强对比度相反，其目标在于 与对原图进行灰度压缩。
– 映射函数：t C log(1 s )，C为尺度比例常数。
– 效果：动态范围压缩使得大部分低灰度值的像
素经过映射后其灰度只会集中到高亮度区域，
– 具体的运算主要包含算术和逻辑运算，他们通过改变 像素的值来得到图像增强的效果。算术和逻辑运算中 每次只涉及到一个空间像素的位置，所以可以再“原 地”完成。
– 灰度映射是用某种统一的规则改变图像灰度，而图像 运算可看做对一幅图像每个像素都用一个由另一幅图 像的对应像素为基础而确定的规则来改变图像的灰度。
2
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3.1 灰度映射
• 预备概念
– 图像域（空域）处理
• 直接作用于像素改变其特性的图像处 理方法，如空域增强、空域滤波等
– 变换域（频域）处理
• 在图像的变换域改变其特性的图像处 理方法，如频域滤波、频域增强等 3
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3.1 灰度映射
• 灰度映射的概念
– 一幅灰度图像的视觉效果取决于该图 像中各个像素的灰度。灰度映射通过 改变图像中所有或部分像素的灰度来 达到改善图像视觉效果的目的。
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3.2 图像运算
• 图像算术运算的应用
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3.2 图像运算
• 图像加法的应用
– 图像加法可用于图像平均以减少和去除图像采集中混 入的噪声。
– 实际采集到的图形g(x,y)可看做是有原始场景图像f(x,y) 和噪声图像e(x,y)叠加而成的，即 g(x,y)= f(x,y)+ e(x,y)
• 灰度映射示例2——??
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原图
映射函数
映射后的图
10
3.1 灰度映射
• 灰度映射示例2——动态范围压缩
– 概念：其目标与增强对比度相反，其目标在于 与对原图进行灰度压缩。
– 映射函数：t C log(1 s )，C为尺度比例常数。
– 效果：动态范围压缩使得大部分低灰度值的像
素经过映射后其灰度只会集中到高亮度区域，
– 具体的运算主要包含算术和逻辑运算，他们通过改变 像素的值来得到图像增强的效果。算术和逻辑运算中 每次只涉及到一个空间像素的位置，所以可以再“原 地”完成。
– 灰度映射是用某种统一的规则改变图像灰度，而图像 运算可看做对一幅图像每个像素都用一个由另一幅图 像的对应像素为基础而确定的规则来改变图像的灰度。
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3.1 灰度映射
• 预备概念
– 图像域（空域）处理
• 直接作用于像素改变其特性的图像处 理方法，如空域增强、空域滤波等
– 变换域（频域）处理
• 在图像的变换域改变其特性的图像处 理方法，如频域滤波、频域增强等 3
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3.1 灰度映射
• 灰度映射的概念
– 一幅灰度图像的视觉效果取决于该图 像中各个像素的灰度。灰度映射通过 改变图像中所有或部分像素的灰度来 达到改善图像视觉效果的目的。
图像处理图像增强
4.2.2 灰度非线性变换
非线性变换：变换函数方程为
例如：对数函数作为图像的映射函数
第9页/共92页
4.3 直方图修正法
4.3.1 灰度直方图的定义4.3.2 直方图的用途4.3.3 直方图均衡化4.3.4 直方图规定化
第10页/共92页
4.3.1 灰度直方图的定义
直方图 直方图是图像的灰度——像素数统计图，即对于每个灰度值，统计在图像中具有该灰度值的像素个数，并绘制成图形，称为灰度直方图（简称直方图）。直方图模型 表示图像中不同灰度级出现的相对频率Gray-level histogram
第19页/共92页
4.3.3 直方图均衡化
g=EH(f) 需满足：a）EH(f) 在 内单值递增，保证由黑到白b）保证动态范围一致原始图像的累计直方图满足上面两条件且能将f的分布转换为均匀分布
第20页/共92页
4.3.3 直方图均衡化
第21页/共92页
DA
第25页/共92页
0.30.20.1
Pr(rk)
0.30.20.1
Pz(zk)
0.30.20.1
0 1/7 3/7 5/7 1 zk
Pz(zk)
1.00.80.60.40.2
0 1/7 3/7 5/7 1 rk
nk
Pr(rk)
f
取成整数倍
均衡后直方图
0
790
0.19
0.19
1/7(0.14)
0.19
1/7
1023
0.25
0.44
3/7(0.428)
0.25
2/7
850
0.21
0.65
5/7(0.714)
0.21
3/7
非线性变换：变换函数方程为
例如：对数函数作为图像的映射函数
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4.3 直方图修正法
4.3.1 灰度直方图的定义4.3.2 直方图的用途4.3.3 直方图均衡化4.3.4 直方图规定化
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4.3.1 灰度直方图的定义
直方图 直方图是图像的灰度——像素数统计图，即对于每个灰度值，统计在图像中具有该灰度值的像素个数，并绘制成图形，称为灰度直方图（简称直方图）。直方图模型 表示图像中不同灰度级出现的相对频率Gray-level histogram
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4.3.3 直方图均衡化
g=EH(f) 需满足：a）EH(f) 在 内单值递增，保证由黑到白b）保证动态范围一致原始图像的累计直方图满足上面两条件且能将f的分布转换为均匀分布
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4.3.3 直方图均衡化
第21页/共92页
DA
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0.30.20.1
Pr(rk)
0.30.20.1
Pz(zk)
0.30.20.1
0 1/7 3/7 5/7 1 zk
Pz(zk)
1.00.80.60.40.2
0 1/7 3/7 5/7 1 rk
nk
Pr(rk)
f
取成整数倍
均衡后直方图
0
790
0.19
0.19
1/7(0.14)
0.19
1/7
1023
0.25
0.44
3/7(0.428)
0.25
2/7
850
0.21
0.65
5/7(0.714)
0.21
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数字图像处理 图像增强 第一讲 概述及灰度变换共59页文档
Thank you
60、人民的幸福是至高无个的法。— —西塞 罗
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
数字图像处理 图像增强 第一讲 概述及 灰度变换
56、极端的法规，就是极端的不公。 ——西 塞罗 57、法律一旦成为人们的需要，人们 就不再 配享受 自由了 。—— 毕达哥 拉斯 58、法律规定的惩罚不是为了私人的 利益， 而是为 了公共 的利益 ；一部 分靠有 害的强 制，一 部分靠 榜样的 效力。 ——格 老秀斯 59、假如没有法律他们会更快乐的话 ，那么 法律作 为一件 无用之 物自己 就会消 灭。— —洛克
60、人民的幸福是至高无个的法。— —西塞 罗
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
数字图像处理 图像增强 第一讲 概述及 灰度变换
56、极端的法规，就是极端的不公。 ——西 塞罗 57、法律一旦成为人们的需要，人们 就不再 配享受 自由了 。—— 毕达哥 拉斯 58、法律规定的惩罚不是为了私人的 利益， 而是为 了公共 的利益 ；一部 分靠有 害的强 制，一 部分靠 榜样的 效力。 ——格 老秀斯 59、假如没有法律他们会更快乐的话 ，那么 法律作 为一件 无用之 物自己 就会消 灭。— —洛克