图像增强(1)ppt课件
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变换域图像增强PPT课件
49
Sinusoidal
50
Rectangle
51
二维离散傅立叶变换的若干性质 离散傅立叶变换建立了函数在空间域与频率 域之间的转换关系。在数字图像处理中，经 常要利用这种转换关系及其转换规律，下面 将介绍离散傅立叶变换的若干重要性质
52
周期性和共轭对称性
若离散的傅立叶变换和它的反变换周期为 N，则有
旋转后图像及 其傅里叶变换
60
线性叠加
k1 f(x,y) + k2 g(x,y) <==> k1 F(u,v) + k2 G(u,v)
a)Image A; b)Image B; c)0.25 * A + 0.75 * B
a)spectrum A; b)spectrum B; c)0.25 * A + 0.75 * B
35
幅度谱和相位谱
从幅度谱中我们 可以看出明亮线 反映出原始图像 的灰度级变化， 这正是图像的轮 廓边
36
幅度谱和相位谱
从幅度谱中我们 可以看出明亮线 和原始图像中对 应的轮廓线是垂 直的。如果原始 图像中有圆形区 域那么幅度谱中 也呈圆形分布
37
幅度谱和相位谱
图像中的颗粒状对 应的幅度谱呈环状， 但即使只有一颗颗 粒，其幅度谱的模 式还是这样。
38
幅度谱和相位谱
这些图像没有特定 的结构，左上角到 右下角有一条斜线， 它可能是由帽子和 头发之间的边线产 生的 两个图像都存在一 些小边界
39
离散函数的傅立叶变换 假定取间隔△x单位的抽样方法将一个连续 函数f(x)离散化为一个序列{f(x0)， f(x0+△x)，…，f[x0+(N-1)△x]}
P: ( x,y,z)
Sinusoidal
50
Rectangle
51
二维离散傅立叶变换的若干性质 离散傅立叶变换建立了函数在空间域与频率 域之间的转换关系。在数字图像处理中，经 常要利用这种转换关系及其转换规律，下面 将介绍离散傅立叶变换的若干重要性质
52
周期性和共轭对称性
若离散的傅立叶变换和它的反变换周期为 N，则有
旋转后图像及 其傅里叶变换
60
线性叠加
k1 f(x,y) + k2 g(x,y) <==> k1 F(u,v) + k2 G(u,v)
a)Image A; b)Image B; c)0.25 * A + 0.75 * B
a)spectrum A; b)spectrum B; c)0.25 * A + 0.75 * B
35
幅度谱和相位谱
从幅度谱中我们 可以看出明亮线 反映出原始图像 的灰度级变化， 这正是图像的轮 廓边
36
幅度谱和相位谱
从幅度谱中我们 可以看出明亮线 和原始图像中对 应的轮廓线是垂 直的。如果原始 图像中有圆形区 域那么幅度谱中 也呈圆形分布
37
幅度谱和相位谱
图像中的颗粒状对 应的幅度谱呈环状， 但即使只有一颗颗 粒，其幅度谱的模 式还是这样。
38
幅度谱和相位谱
这些图像没有特定 的结构，左上角到 右下角有一条斜线， 它可能是由帽子和 头发之间的边线产 生的 两个图像都存在一 些小边界
39
离散函数的傅立叶变换 假定取间隔△x单位的抽样方法将一个连续 函数f(x)离散化为一个序列{f(x0)， f(x0+△x)，…，f[x0+(N-1)△x]}
P: ( x,y,z)
第8章_图像增强
[ f x 1, y f x, y 1]
32
一、空间域图像增强（29）
对角线方向边缘增强示意图
33
一、空间域图像增强（30）
单方向一阶微分算子图像增强效果
34
一、空间域图像增强（31）
Roberts交叉微分算子
g x, y f x 1, y 1 f x, y f x 1, y f x, y 1
f
G x x
f
f
G
y
y
27
一、空间域图像增强（24）
一阶微分算子
单方向微分算子
（1）水平方向微分算子
Dlevel
1 2 1
0 0 0
1 2 1
g ( x, y ) [ f x 1, y 1 f x 1, y 1] 2[ f x 1, y f x 1, y ]
遥感数字图像处理
第8章
图像增强
背景知识
图像增强是通过一定手段对原图像进行变换或附加一些信息
，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不
需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配，从而加强图像
判读和识别效果，以满足某些特殊分析的需要。
目的：改善图像的视觉效果，帮助我们更好地发现或识别图
像中的某些特征。
作用：调整两幅图像的色调差异，使图像重叠区域的色调过渡柔和，改
善图像融合和图像镶嵌效果。
14
一、空间域图像增强（12）
直方图匹配的思想：
原图像中的任意一个灰度值ai 都可
以在参考图像上找到一个与之对应
的灰度值bi ，使得原图的灰度概率
32
一、空间域图像增强（29）
对角线方向边缘增强示意图
33
一、空间域图像增强（30）
单方向一阶微分算子图像增强效果
34
一、空间域图像增强（31）
Roberts交叉微分算子
g x, y f x 1, y 1 f x, y f x 1, y f x, y 1
f
G x x
f
f
G
y
y
27
一、空间域图像增强（24）
一阶微分算子
单方向微分算子
（1）水平方向微分算子
Dlevel
1 2 1
0 0 0
1 2 1
g ( x, y ) [ f x 1, y 1 f x 1, y 1] 2[ f x 1, y f x 1, y ]
遥感数字图像处理
第8章
图像增强
背景知识
图像增强是通过一定手段对原图像进行变换或附加一些信息
，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不
需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配，从而加强图像
判读和识别效果，以满足某些特殊分析的需要。
目的：改善图像的视觉效果，帮助我们更好地发现或识别图
像中的某些特征。
作用：调整两幅图像的色调差异，使图像重叠区域的色调过渡柔和，改
善图像融合和图像镶嵌效果。
14
一、空间域图像增强（12）
直方图匹配的思想：
原图像中的任意一个灰度值ai 都可
以在参考图像上找到一个与之对应
的灰度值bi ，使得原图的灰度概率
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
精品课件-HALCON数字图像处理-第6章 图像增强
◘图像增强 目的：一是改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度； 二是将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形
式。
分类： 频域法：直接对图像的像素灰度值进行操作。包括图像的
灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处理、彩色增强 等。
空域法：在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作， 然后经逆变换获得所需的增强结果。常用的方法包括低通滤 波 、高通滤波以及同态滤波等。
二、为什么要增强图象？ 图像在传输或者处理过程中会引入噪声或使图像变模 了 困难。
Digital Image
6.0 概 述
三、目的： 1.改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度； 2.将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形式。
注意：在图像增强的过程中，没有新信息的增加， 只是 通过压制一部分信息，从而突出另一部分信息。
( f (m, n)
)
其中λ 和γ 为常数。为避免时底数为0的情况，增加偏移量 ε 。γ 值的选择对于变换函数的特性有很大影响，当γ ＜ 1 时会将原图像的灰度向高亮度部分映射，当γ ＞1时向低亮度部 分映射，而当γ =1时相当于正比变换。灰度指数变换的图 像 示例如图4.1.5所示。
Digital Image
)=
nnj
0.19
0.25
0.21 0.24 0.11
6.2 图像的直方图修正
图4.2.3给出了直方图均衡化的示意图。从图和表中可以看 出，由于 数字图像灰度取值的离散性，通过四舍五入使变换后 的分灰布度，值但。出相现比了于归原直并现方象图，要而平使坦变得换多后的直方图并非完全均匀
图4.2.3 直方图均衡化的示意图
第6章
图像增强
◆ 6.0 ◆ 6.1 ◆ 6.2 ◆ 6.3 ◆ 6.4 ◆ 6.5 ◆ 6.6
式。
分类： 频域法：直接对图像的像素灰度值进行操作。包括图像的
灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处理、彩色增强 等。
空域法：在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作， 然后经逆变换获得所需的增强结果。常用的方法包括低通滤 波 、高通滤波以及同态滤波等。
二、为什么要增强图象？ 图像在传输或者处理过程中会引入噪声或使图像变模 了 困难。
Digital Image
6.0 概 述
三、目的： 1.改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度； 2.将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形式。
注意：在图像增强的过程中，没有新信息的增加， 只是 通过压制一部分信息，从而突出另一部分信息。
( f (m, n)
)
其中λ 和γ 为常数。为避免时底数为0的情况，增加偏移量 ε 。γ 值的选择对于变换函数的特性有很大影响，当γ ＜ 1 时会将原图像的灰度向高亮度部分映射，当γ ＞1时向低亮度部 分映射，而当γ =1时相当于正比变换。灰度指数变换的图 像 示例如图4.1.5所示。
Digital Image
)=
nnj
0.19
0.25
0.21 0.24 0.11
6.2 图像的直方图修正
图4.2.3给出了直方图均衡化的示意图。从图和表中可以看 出，由于 数字图像灰度取值的离散性，通过四舍五入使变换后 的分灰布度，值但。出相现比了于归原直并现方象图，要而平使坦变得换多后的直方图并非完全均匀
图4.2.3 直方图均衡化的示意图
第6章
图像增强
◆ 6.0 ◆ 6.1 ◆ 6.2 ◆ 6.3 ◆ 6.4 ◆ 6.5 ◆ 6.6
《图像增强技术》课件
三、新兴的图像增强技术
SRGAN
具备超分辨率图像生成能力的生成对抗网络，可提 高图像细节和清晰度。
ESRGAN
在SRGAN基础上进一步改进的超分辨率图像生成 算法，提供更高质量的图像增强效果。
StyleGAN
基于神经网络的图像生成算法，能够生成高质量、 更具艺术风格的图像。
CycleG一种图像风格 转化为另一种图像风格。
二、传统图像增强技术
直方图均衡化
通过重新分配图像的 像素值来改善图像对 比度和亮度，从而增 强图像细节。
滤波器增强
利用滤波器进行图像 平滑、边缘增强或噪 声去除，以提高图像 质量。
空间域增强
基于图像的空间域特 征，如边缘和纹理等， 对图像进行局部增强。
频率域增强
利用傅里叶变换将图 像转换到频率域，在 频率域进行增强处理， 如降噪和图像恢复。
四、应用
人脸识别
图像增强技术可提高人脸图像 质量、对比度和细节，以提升 人脸识别的准确性和可靠性。
视频增强
通过图像增强技术，可以改善 视频的清晰度、稳定性和色彩 表现，提供更好的观看体验。
医学图像分析
图像增强技术在医学领域的应 用可以帮助医生更准确地诊断 和分析医学图像，提高医疗质 量。
五、总结
《图像增强技术》PPT课 件
欢迎来到《图像增强技术》PPT课件！在本课件中，我们将探索图像增强的 概念、传统与新兴的增强技术，以及应用领域和发展趋势。准备好了吗？让 我们开始吧！
一、介绍
图像增强的概念
图像增强是通过处理技术改善图像质量，使其更具视觉吸引力和可用性。
增强的目的和意义
图像增强的目的是提高图像的视觉效果、清晰度、对比度和颜色等特征，以便更好地满足人 类视觉需求。
第4讲频率域图像增强幻灯片课件
二阶GLPF 无振铃
• 高斯LPF r=30
ILPF r=30
第4讲 频率域图像增强
• 4.1 卷积 • 4.2 傅立叶变换 • 4.3 平滑频率域滤波器——低通滤波器 • 4.4 频率域锐化滤波器——高通滤波器 • 4.5 同态滤波器
2
频率域锐化滤波器
• 对F(u,v)的高频成分的衰减使图像模糊——低 通滤波
即空域中的卷积可以用频域中的乘积的反傅立叶变换来获得 –同时有： f(x,y) g(x,y) F(u,v)*G(u,v)
第4讲 频率域图像增强
• 4.1 卷积 • 4.2 傅立叶变换 • 4.3 平滑频率域滤波器——低通滤波器 • 4.4 频率域锐化滤波器——高通滤波器 • 4.5 同态滤波器
傅立叶变换的引入
•
G(u,v)=F(u,v)H(u,v)
– F(u,v)是需要钝化图像的傅立叶变换形式
– H(u,v)是选取的一个滤波器变换函数
– G(u,v)是通过H(u,v)减少F(u,v)的高频部分来 得到的结果
– 运用傅立叶逆变换得到钝化后的图像。
• 理想低通滤波器的定义
– 一个二维的理想低通滤波器（ILPF）的转换 函数满足（是一个分段函数）
BHPF透视图、图像表示和横截面
Butterworth高通滤波器的分析
• 问题：低频成分也被严重地消弱了，使图像失去 层次
• 改进措施： – 加一个常数到变换函数 H(u,v) + A （高频强调） （+A的含义？）
– 为了解决变暗的趋势，在变换结果图像上再进 行一次直方图均衡化。这种方法被称为后滤波 处理
傅立叶反变换
f (x) F(u)ej2uxdu
f (x) 1 F()ejxd
遥感数字图像处理-第四章_遥感数字图像增强处理(一)[研究材料]
![遥感数字图像处理-第四章_遥感数字图像增强处理(一)[研究材料]](https://img.taocdn.com/s3/m/391e6c9c4b73f242326c5f12.png)
度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。
计算方法：
Pi
mi M
M表示整幅图像的像元个数
M表示整幅图像的像元个数
Pi表示第i灰度级的像元比例频率
X和
调研学习
13
直方图的性质
（1）直方图反映了图像中的灰度分布规律，描述每个灰度 级具有的像元个数，但不包含这些像元在图像中的位置；
（2）任何图像有唯一的直方图，不同的图像可能有相同的 直方图；
六、图像运算 Image Calcu.
七、多光谱增强 M调u研l学ti习-spectral Enhancement
1
一、图像增强概述
➢ 什么是图像增强？
Image enhancement is the process of making an image more interpretable for a particular application ( Faust, 1989).
空间域增强：空间域是指图像平面所在的二维平面。 直接处理图像上的像素，主要对灰度进行操作；
1）点处理：每次对单个像元进行灰度增强的处理 2）邻域处理或模板处理：对一个像元及其周围的小区域子
图像进行处理
频率域增强：对图像经傅立叶变换后的频谱成分进 行操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果
调研学习
6
➢图像增强的分类
调研学习
2
➢ 图像增强的目的
主要目的：（1）采用一系列技术改善图像的视觉效 果，提高图像的清晰度；（2）将图像转换成一种 更适合于人或机器进行解译和分析处理的形式。
改变图像的灰度等级，提高图像的对比度； 消除边缘和噪声，平滑图像； 突出边缘和线状地物，锐化图像； 合成彩色图像； 压缩图像数据量，突出主要信息等。
计算方法：
Pi
mi M
M表示整幅图像的像元个数
M表示整幅图像的像元个数
Pi表示第i灰度级的像元比例频率
X和
调研学习
13
直方图的性质
（1）直方图反映了图像中的灰度分布规律，描述每个灰度 级具有的像元个数，但不包含这些像元在图像中的位置；
（2）任何图像有唯一的直方图，不同的图像可能有相同的 直方图；
六、图像运算 Image Calcu.
七、多光谱增强 M调u研l学ti习-spectral Enhancement
1
一、图像增强概述
➢ 什么是图像增强？
Image enhancement is the process of making an image more interpretable for a particular application ( Faust, 1989).
空间域增强：空间域是指图像平面所在的二维平面。 直接处理图像上的像素，主要对灰度进行操作；
1）点处理：每次对单个像元进行灰度增强的处理 2）邻域处理或模板处理：对一个像元及其周围的小区域子
图像进行处理
频率域增强：对图像经傅立叶变换后的频谱成分进 行操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果
调研学习
6
➢图像增强的分类
调研学习
2
➢ 图像增强的目的
主要目的：（1）采用一系列技术改善图像的视觉效 果，提高图像的清晰度；（2）将图像转换成一种 更适合于人或机器进行解译和分析处理的形式。
改变图像的灰度等级，提高图像的对比度； 消除边缘和噪声，平滑图像； 突出边缘和线状地物，锐化图像； 合成彩色图像； 压缩图像数据量，突出主要信息等。
第五讲 图像增强
二维中值滤波可以描述为：
g(x, y) M ed f (x, y)
f (x, y)为二维数据序列， g(x, y)为窗口中心点滤波后的值。
图像增强
二维中值滤波比一维的更能抑制噪声。 一维中值滤波窗口比较单一，只是窗口的长度不 同；二维窗口的选择则有多种，如线性、方形、十字 形等。窗口的选择比较重要，不同的窗口有不同的滤 波效果。
图像的邻域平均：对原始图像的待处理像素点取 一个邻域（4像素或8像素），计算邻域内所有像素的 灰度值之和，然后求平均值作为待处理像素点进行邻 域平均运算后的灰度值。
其数学表达式为：
图像增强
gi, j 1 f x, y
M x, y S
f(x,y)为邻域内的像素， g(i,j)为邻域平均后的像 素，M为参与运算的像素的个数，也包括中心点在 内，S为该邻域。
图像增强
PS
S
＝Pr
r
dr dS
r
T
1
s
为了保证图像灰度直方图为均匀分布，即 PS(Biblioteka )=1，则灰度变换公式为：r
s T r pr d 0 r 1
0
图像增强
证明：ds dr
pr r
dr ds
1
pr r
ps s
pr r
1
pr r
r T 1 s
1,
0 s 1
例5－1：已知一幅图灰度级的概率分布密度，对其
令r代表原图像灰度, S代表经直方图修正后的图 像灰度，二者是归一化了的，则：0≤r,S ≤1 。
直方图修正函数可以表示为：S=T(r) 变换函数T(·)满足以下两个条件： 1、在有效区间内为单值单调增加函数；（保持由黑到白） 2、在有效区间内0≤ T(r) ≤1 。（灰度值在允许范围内） （T(r)可逆，r=T-1(S)）
g(x, y) M ed f (x, y)
f (x, y)为二维数据序列， g(x, y)为窗口中心点滤波后的值。
图像增强
二维中值滤波比一维的更能抑制噪声。 一维中值滤波窗口比较单一，只是窗口的长度不 同；二维窗口的选择则有多种，如线性、方形、十字 形等。窗口的选择比较重要，不同的窗口有不同的滤 波效果。
图像的邻域平均：对原始图像的待处理像素点取 一个邻域（4像素或8像素），计算邻域内所有像素的 灰度值之和，然后求平均值作为待处理像素点进行邻 域平均运算后的灰度值。
其数学表达式为：
图像增强
gi, j 1 f x, y
M x, y S
f(x,y)为邻域内的像素， g(i,j)为邻域平均后的像 素，M为参与运算的像素的个数，也包括中心点在 内，S为该邻域。
图像增强
PS
S
＝Pr
r
dr dS
r
T
1
s
为了保证图像灰度直方图为均匀分布，即 PS(Biblioteka )=1，则灰度变换公式为：r
s T r pr d 0 r 1
0
图像增强
证明：ds dr
pr r
dr ds
1
pr r
ps s
pr r
1
pr r
r T 1 s
1,
0 s 1
例5－1：已知一幅图灰度级的概率分布密度，对其
令r代表原图像灰度, S代表经直方图修正后的图 像灰度，二者是归一化了的，则：0≤r,S ≤1 。
直方图修正函数可以表示为：S=T(r) 变换函数T(·)满足以下两个条件： 1、在有效区间内为单值单调增加函数；（保持由黑到白） 2、在有效区间内0≤ T(r) ≤1 。（灰度值在允许范围内） （T(r)可逆，r=T-1(S)）
图像增强处理课件
T-1(s)对s同样满足上述两个条件。
由概率论理论可知，如果已知随机变量r的概率密度为
pr(r),而随机变量s是r的函数，则s的概率密度ps(s)可以由 pr(r)求出。
假定随机变量s的分布函数用Fs(s)表示，根据分布函数 定义
s
r
FS (s) ps (s)ds pr (r)dr
(7 7)
可见，它是对直方图均衡化处理的一种有效的扩展。直 方图均衡化处理是直方图规定化的一个特例。
对于直方图规定化，下面仍从灰度连续变化的概率密度 函数出发进行推导，然后推广出灰度离散的图像直方图规定 化算法。
假设pr(r)和pz(z)分别表示已归一化的原始图像灰度分
布的概率密度函数和希望得到的图像的概率密度函数。
两边积分得
r
s T (r) 0 pr (r)dr
(7 10)
上式表明，当变换函数为r的累积直方图函数时，能达 到直方图均衡化的目的。
对于离散的数字图像，用频率来代替概率,则变换函数
T(rk)的离散形式可表示为:
sk
T (rk )
k j0
pr (rj )
k j0
nj n
上式表明，均衡后各像素的灰度值sk可直接由原图像的 直方图算出。
图像增强处理
讲解内容
目的
灰度变换
图像增强
点运算直方图修正法
空间域局部运算局图 图部像 像统锐 平计化 滑法
高通滤波
均衡化 规定化
频率域低通滤波
同态滤波增强
彩色增强 伪 假彩 彩色 色增 增强 强
彩色变换及应用
图像的代数运算
1. 熟悉并掌握本章基本概 念、空间域图像增强的原 理、方法及其特点；
直方图修整法包括直方图均衡化及直方图规定化两类。
15-16第三章图像处理技术(3.7 图像增强)
3.7 图像增强
3）空域滤波增强 空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成，根 据其特点可分成线性滤波和非线性滤波两类。各种空域滤波 器根据功能可分成平滑和锐化滤波器。平滑滤波器可用低通 滤波实现。平滑的目的又可分为两类，一类是模糊化，目的 是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小断点 连接起来。另一类是消除噪声。锐化可用高通滤波实现，锐 化的目的是为了增强模糊的细节。
可以证明，图像直方图的累积分布函数满足上述两 个条件并能将变换后的灰度值均匀地分布在灰度级范围 内
3.7 图像增强
直方图均衡化的实现步骤为: ➢ 统计图像各灰度值的计数，即得到图像的直方图。 ➢ 计算图像各灰度值的累积分布函数值。 ➢ 遍历原图像，对于图像中每个像素，都用该像素灰 度值对应的累积分布函数值与最大灰度值(如8位灰度图 像，这个最大值为5)的乘积来替换它。
3.7 图像增强
锐化(高通)滤波器:它能减弱或消除傅里叶空间的低 频分量，但不影响高频分量。因为低频分量对应图像中 灰度值缓慢变化的区域，因而与图像的整体特性，如整 体对比度和平均灰度值等有关，高通滤波器将这些分量 滤去可使图像锐化。
3.7 图像增强
① 平滑滤波器
图6、平滑滤波
a、均值滤波
3.7 图像增强
3.7 图像增强
图2、空域滤波与频域滤波的比较
3.7 图像增强
1、空域图像增强 空域法是直接对图像中的像素进行处理，从根本上说是 以图像的灰度映射变换为基础的。 以下将主要从空域变换、图像代数、空域滤波二个方面 进行展开，使读者对于使用空域点对点变换和直方图修正变 换来增强图像有一个系统深人的了解。其中空域变换包括直 接灰度变换和直方图处理，前者属于点对点变换，后者属于 直方图修正变换；图像代数是一种点对点变换；空域滤波实 际是一种频率域处理转化为空间域点对点模板预算的增强算 法。
图像增强ppt课件
编辑课件
38
均值降噪
编辑课件
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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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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频率域图像增强
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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。
遥感图像增强PPT课件
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※反差拉伸法之线性拉伸法
g(x,y)-a1
◆ f(x,y)=
× (b2-b1) +b1
(a2-a1)
其中: g(x,y)为原图像的像元灰度， f(x,y)为拉伸后的像元灰度， a1、a2分别为原图像的最小灰度值和最大灰度值, b1、b2分别为 拉伸后图像的最小灰度值和最大灰度值，并且b1<a1、b2>a2
第 五 章 遥感图像增强
5.1 辐射增强 5.2 边缘增强 5.3 彩色增强 5.4 图像变换 5.5 影像信息融合 5.6 局部图像羽化处理技术
第26页/共47页
第 二节 边缘增强
★遥感图像的边缘增强:对图像上局部范围内多个像素 的灰度值进行综合处理，以调整像元与其周围像元间 的对比关系，从而达到改善图像质量、突出图像上某 些用户感兴趣的线性形迹、纹理与地物边界等信息.
b1<a1、b2>a2
第7页/共47页
※反差拉伸法之非线性拉伸法
◆非线性拉伸法:按非线性函数关系扩展原图像的灰 度值，即对整个灰度值的动态范围以不等权的关系
进行变换.（线性或分段线性拉伸法都是等比例地变 换指定动态范围内的像元灰度值）
◆实施方法：指数函数、对数函数等
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第五章 练习
♣目的： 应用ERDAS中的Model Maker 模 块，对遥感图像进行线性拉伸处理.
185km*475m 的一个窄条信 息；接着,TM再 进行自东向西 的回扫,同样可 在地面上扫描 185公里。
※去条带处理
第25页/共47页
◆边缘处理方法:
Reflection(倒影)： 应用边缘灰度值 的镜面倒影值作 为图像边缘以外 的像元值；
Fill(填充)：统一 将图像边缘以外 的像元以0值填充.
※反差拉伸法之线性拉伸法
g(x,y)-a1
◆ f(x,y)=
× (b2-b1) +b1
(a2-a1)
其中: g(x,y)为原图像的像元灰度， f(x,y)为拉伸后的像元灰度， a1、a2分别为原图像的最小灰度值和最大灰度值, b1、b2分别为 拉伸后图像的最小灰度值和最大灰度值，并且b1<a1、b2>a2
第 五 章 遥感图像增强
5.1 辐射增强 5.2 边缘增强 5.3 彩色增强 5.4 图像变换 5.5 影像信息融合 5.6 局部图像羽化处理技术
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第 二节 边缘增强
★遥感图像的边缘增强:对图像上局部范围内多个像素 的灰度值进行综合处理，以调整像元与其周围像元间 的对比关系，从而达到改善图像质量、突出图像上某 些用户感兴趣的线性形迹、纹理与地物边界等信息.
b1<a1、b2>a2
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※反差拉伸法之非线性拉伸法
◆非线性拉伸法:按非线性函数关系扩展原图像的灰 度值，即对整个灰度值的动态范围以不等权的关系
进行变换.（线性或分段线性拉伸法都是等比例地变 换指定动态范围内的像元灰度值）
◆实施方法：指数函数、对数函数等
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第五章 练习
♣目的： 应用ERDAS中的Model Maker 模 块，对遥感图像进行线性拉伸处理.
185km*475m 的一个窄条信 息；接着,TM再 进行自东向西 的回扫,同样可 在地面上扫描 185公里。
※去条带处理
第25页/共47页
◆边缘处理方法:
Reflection(倒影)： 应用边缘灰度值 的镜面倒影值作 为图像边缘以外 的像元值；
Fill(填充)：统一 将图像边缘以外 的像元以0值填充.
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
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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
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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。
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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。
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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。
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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
g(x, y) d
g ( x , y ) [( d c ) /( b a )][ f ( x , y ) a] c
g(x, y) d
c a 压缩效果 b
f (x, y)
c a b f (x, y) 拉伸效果
分段线性变换
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 段作线性变换。 cf ( x , y ) / a 0 f ( x , y ) a g ( x , y ) ( f ( x , y ) a )( d c ) /( b a ) c a f ( x , y ) b ( M d )( f ( x , y ) b ) /( M b ) db f ( x , y ) M g f f
gi, j f i, j C g i, j c
实际应用中，由于乘了一个系数C/ gc(i,j) ，校
正后可能出现“溢出”现象。
灰度级值可能超过某些记录器件或显示设备输入信 号的动态可范围，需再作适当的灰度变换，最后对 变换后的图像进行量化。
（二）灰度变换
可使图像动态范围增大，图像对比度扩展。
增强的方法是因应用不同而不同的。 增强的结果只是靠人的主观感觉加以评价。
一、图像增强概述
4、图像增强目的
获得更“好”的图像，主要是改善图像的视觉效
果，提高图像的清晰度、对比度。
获得更“有用”的图像，主要是将图像转换成一 种更适合于人类或机器进行分析处理的形式，以便 从图像中获取更多的有用信息。
灰度级校正：在图像采集系统中对图像像素进
行逐点修正，使得整幅图像能够均匀成像。
（一）灰度级校正
设理想真实的图像为 f (i, j) ，实际获得的含噪声 的图像为 g(i, j)，则有 g ( i , j ) e ( i , j ) f ( i , j )
e(i, j) 是使理想图像发生畸变的比例因子。 已知 e(i, j ) , 可以求出不失真图像 f (i, j) 。
实现的程序：
A=imread('pout.tif'); imshow(A); figure imhist(A);
%读入图像 %显示图像
%显示图像的直方图 J1=imadjust(A,[0.3 0.7],[]); %函数将图像在0.3*255~0.7*255灰度之间的 值通过线性变换映射到0~255之间 figure,imshow(J1); %输出图像效果图 figure imhist(J1) %输出图像的直方图
图像增强(1)
一、图像增强概述
1、图像增强原因
图像在生成、传输或变换的过程中,受光源、
成像系统性能以及通道带宽和噪声等因素影响，
往往会出现清晰度下降、对比度偏低、动态范围
不足、包含噪声等降质现象。为提高图像质量，
需要进行增强处理。
2、图像降质
光学聚焦模糊
2、图像降质
运动引起模糊
2、图像降质
从而使图像变得清晰以及图像上的特征变得 明显。
灰度变换：
线性变换：将灰度范围线性扩展
非线性变化：将感兴趣的灰度范围线性扩展，
相对抑制不感兴趣的灰度区域。
1、 线性变换
原理:
f (x, y) 的动态范围 [a, b]
g(x, y) 的动态范围 [c, d ]
原因：灰度集中在某个较小的范围（对比度低），或 原图灰度的动态范围太大，需要灰度压缩。 公式：
0 f( x ,y ) a a f( x ,y ) b b f( x ,y ) M f
例1、在MATLAB环境中，采用图像线性变换进行
图像增强。应用MATLAB的函数imadjust将图像
0.3×255~0.7×255灰度之间的值通过线性变换映
射到0~255之间。 解：分别取：a＝0.3×255，b＝0.7×255 c=0，d=255
一、图像增强概述
5、图像增强的内容
根据所处理的空间不同,分为: 基于图像域的方法： 直接在图像所在的空间进行处理, 有时也叫空域处理 基于变换域的方法： 在图像变换域间接进行，有时也叫频域处理 根据处理策略不同，分为： 点处理、邻域处理、全图处理
二、空间域单点增强
点运算
像素值通过运算改变之后，可以改善图像的显示 效果。