数字图像处理 第三章 空域图像增强技术
数字图像处理 -习题2增强-噪声-几何变换-频域变换
第三章图像增强一.填空题1. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化范围，即一幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围称为____动态范围__。
2.所谓动态范围调整，就是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进行__压缩____，将所关心部分的灰度级的变化范围扩大，由此达到改善画面效果的目的。
3. 动态范围调整分为线性动态范围调整和__非线性调整___两种。
4. 直方图均衡化把原始图的直方图变换为分布均匀的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。
基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行__展宽_____，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到清晰图像的目的。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，__图像增强_的目的是将一幅图像中有用的信息进行增强，同时将无用的信息进行抑制，提高图像的可观察性。
6. 灰级窗，是只将灰度值落在一定范围内的目标进行__对比度增强___，就好像开窗观察只落在视野内的目标内容一样。
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。
2. 指出下面正确的说法：（D ）A、基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。
B、基于像素的图像增强方法是基于频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可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果。
3.指出下面正确的说法：（D ）①基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。
②基于像素的图像增强方法是基于空域的图像增强方法的一种。
空间域图像增强的操作方法
空间域图像增强的操作方法
空间域图像增强操作方法包括以下几种：
1. 线性变换：线性变换常用于图像亮度和对比度的调整。
常见的线性变换操作包括图像的亮度调整、对比度调整、伽马校正等。
2. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。
它通过调整图像的灰度级分布，使得图像在整个灰度范围内的灰度级分布均匀，从而显著改善了图像的视觉效果。
3. 滤波操作：滤波操作可以用于对图像进行平滑处理、边缘增强、噪声去除等。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
4. 锐化操作：锐化操作可以增强图像的边缘和细节信息。
常见的锐化方法包括拉普拉斯锐化、Sobel算子、Prewitt算子等。
5. 图像增强算法：除了上述基本操作外，还有一些图像增强算法可以进一步提高图像质量，如小波变换、Retinex算法、非局部均值去噪方法等。
需要根据具体图像的特点和需求选择合适的增强方法，并通过实验和调整参数来得到最佳的增强效果。
实验三 空域图像增强
实验三空域图像增强（灰度变换、直方图处理）一、实验目的1. 掌握灰度变换的基本原理。
2. 掌握直方图处理的基本原理。
3. 掌握Matlab中灰度变换和直方图处理的实现方法。
二、实验内容1. 灰度变换（直接正比变换）。
2. 灰度变换（截取式正比变换）。
3. 灰度变换（反比变换）。
4. 灰度变换（对比拉伸）。
5. 灰度变换（灰度切割）。
6. 灰度变换（对数变换）。
7. 灰度变换（幂次变换）。
8. 直方图处理（直方图均衡化）。
三、实验仪器、设备及材料1. 电脑一台（2G CPU、2GB RAM、50GB Disk及以上）。
2. Windows 2000 / Windows XP / Windows 7。
3. Matlab R2006b及以上版本。
4. 记录用的笔、纸。
四、实验原理1. 灰度变换灰度变换是一种点操作，根据原始图像中每个像素的灰度值，按照某种映射规则将其转化为另一灰度值。
其原理是将原图像f(x , y)中的每个像素的灰度按EH操作直接变换以得到目标图像g(x , y)。
若以s表示f(x , y)，以t表示g(x , y)，则灰度变换原理如下图所示：2. 直方图处理直方图变换可以清晰图像细节，突出目标物体，改善亮度比例关系，增强图像对比度。
直方图变换基于概率论。
直方图均衡化主要用于增强动态范围偏小的图像的反差。
其基本思想是把原图像的直方图转换为均匀分布的形式，增加像素灰度值的动态范围，增强图像整体对比度。
五、实验步骤1. 灰度变换（直接正比变换）(1) 程序源代码：close allclear15clcdisp('====E4_4_1.m====');I=imread('rice.png');subplot(3,3,1),imshow(I),ylabel('原图像');subplot(3,3,2),imhist(I);%方法1-系统函数J=imadjust(I,[40/255 204/255],[0 1]); %图像的最小灰度值为40，最大灰度值为204subplot(3,3,4),imshow(J),ylabel('变换图像(方法1)');subplot(3,3,5),imhist(J);%方法2-编程实现%把灰度值范围从[40,204]映射到[0,255]f0=0;g0=0; %分段曲线的第1个点f1=40;g1=0; %分段曲线的第2个点f2=204;g2=255; %分段曲线的第3个点f3=255;g3=255; %分段曲线的第4个点subplot(3,3,9),plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3]),xlabel('f'),ylabel('g'),axis([0 255 0 255]);%绘制变换曲线r1=(g1-g0)/(f1-f0); %曲线1的斜率b1=g0-r1*f0; %曲线1的截距r2=(g2-g1)/(f2-f1); %曲线2的斜率b2=g1-r2*f1; %曲线2的截距r3=(g3-g2)/(f3-f2); %曲线3的斜率b3=g2-r3*f2; %曲线3的截距[m,n]=size(I);K=double(I);for i=1:mfor j=1:nf=K(i,j);g(i,j)=0;if(f>=f0)&(f<=f1)g(i,j)=r1*f+b1; %曲线1的方程y=r1*x+b1elseif (f>=f1)&(f<=f2)g(i,j)=r2*f+b2; %曲线2的方程y=r2*x+b2elseif (f>=f2)&(f<=f3)g(i,j)=r3*f+b3; %曲线3的方程y=r3*x+b3endendendendend16subplot(3,3,7),imshow(uint8(g)),ylabel('变换图像(方法2)');subplot(3,3,8),imhist(uint8(g));(2) 观察并记录实验结果：作为实验报告的内容(3) 将“分段曲线的第2个点”更改为“f1=150;g1=0;”，观察并记录实验结果，分析产生该结果的原因：作为实验报告的内容。
空域增强图像技术的分析和探讨
空域增强图像技术的分析和探讨占俊【摘要】The digital image processing technology has played a huge role in helping people understand the world more objectively and accurately.The image enhancement refers to enhancing the useful information in the image, and the useful information does not necessarily approximate the original image, but according to different applications, including gray mapping, histogram transformation, is to emphasize the local or the overall characteristics.%数字图像处理技术在让人类更加客观、准确地认识世界方面发挥了巨大的作用,图像增强是指增强图像中的有用信息,此有用信息不一定和原始图像逼近,而是根据不同的应用场合,包括灰度映射、直方图变换等方式来强调其局部或整体特征.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2017(036)032【总页数】3页(P213-215)【关键词】空域;图像增强;数字图像处理技术【作者】占俊【作者单位】景德镇学院,景德镇333000【正文语种】中文【中图分类】TP751随着计算机视觉研究领域地不断深入，但在某些情况下，比如夜晚，大雾，红外线等情况，人眼所观测到的信息是模糊的或者看不见的，那就要通过图像增强技术让这些无法通过肉眼观测到的信息呈现出来，使人眼能够辨识。
空域就是图像域，是由图像像素组成的空间。
空域增强就是把图像看成一个二维信号，处理时直接对图像的像素做运算，通过对图像灰度值的改变，达到对比度增强和改变其动态范围的效果。
数字图像处理实验报告——图像增强实验
实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级_______________姓名_______________学号_______________电气与信息学院和谐勤奋求是创新2.编写函数w = genlap lacia n(n)，自动产生任一奇数尺寸n的拉普拉斯算子，如5×5的拉普拉斯算子w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 14.采用不同的梯度算子对b lurry_moon.tif进行锐化滤波，并比较其效果。
[I,m ap]=im read('trees.tif');I=double(I);subplo t(2,3,1)imshow(I,m ap);title(' Original Im age');[Gx,Gy]=gradie nt(I); % gradie n t calcul ationG=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy); % matrixJ1=G; % gradie nt1subplo t(2,3,2)imshow(J1,m ap);title(' Operator1 Im age');J2=I; % gradie nt2 K=find(G>=7);J2(K)=G(K);subplo t(2,3,3)im show(J2,m ap);title(' Operator2 Im age');J3=I; % gradie n t3 K=find(G>=7);J3(K)=255;subplo t(2,3,4)im show(J3,m ap);title(' Operator3 Im age');J4=I; % gradie n t4 K=find(G<=7);J4(K)=255;subplo t(2,3,5)im show(J4,m ap);title(' Operator4 Im age');J5=I; % gradie nt5 K=find(G<=7);J5(K)=0;Q=find(G>=7);J5(Q)=255;subplo t(2,3,6)im show(J5,m ap);title(' Operator5 Im age');5.自己设计锐化空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像；附录：可能用到的函数和参考结果**************报告里不能用参考结果中的图像1)采用3×3的拉普拉斯算子w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1]滤波I=im read('moon.tif');T=double(I);subplo t(1,2,1),im show(T,[]);title('Origin al Im age');w =[1,1,1;1,-8,1;1,1,1];K=conv2(T,w,'sam e');subplo t(1,2,2)im show(K);title('Laplacian Transf orm ation');图2.9 初始图像与拉普拉斯算子锐化图像2)编写函数w = genlap lacia n(n)，自动产生任一奇数尺寸n的拉普拉斯算子，如5×5的拉普拉斯算子：w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 11 1 1 1 1]functi on w = genlap lacia n(5)%Com put es the Laplac ian operat orw = ones(n);x = ceil(n/2);w(x, x) = -1 * (n * n - 1);3)分别采用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对blurry_mo on.tif进行锐化滤波，并利用式完成图像的锐化增强，观察其有何不同，要求在同一窗口中显示。
数字图像处理复习资料(11春季)
数字图像处理课程复习大纲——————上大（11春季）已扩展第1章绪论要求：掌握《数字图像处理》理论及技术的基础性概念；掌握数字图像处理这门学科的基本理论及技术架构；熟悉其应用领域，硬件系统及设备1.1.数字图像及应用数字图像，各种电磁波谱及各种图像成像技术，以及图像处理在各种行业当中的应用，不同波段的图像，图像类型，图像应用领域1.信息是事物存在的一种形式，数据是信息的“符号”载体；2.图像：用各种观测系统①以不同的形式和手段观测世界②而获得的，可以直接或间接作用于人眼③并进而产生视知觉的实体④3.图像在计算机里的表示形式就是所谓的“数字图像”。
4.数字图像处理的应用主要有三方面的因素需要考虑：存储器的容量，计算速度，传输带宽。
5.图像的分类：按灰度分：二值图像和多灰度图像；按色彩分：单色图像和彩色图像；按运动分类：静态图像和动态图像；按时空分布分类：二维图像，三维图像和多维图像。
6.图像处理的基本内容：图像信息的获取，图像的存储，图像的传输，图像处理。
1.2.图像工程概述图像处理3层次，数字图像处理于其他学科的关系1.图像工程的三个层次：图像理解，图像分析，图像处理；2.图像：主要特点为由一系列的具有不同灰度值的像素所组成；图形：主要特点为由一组数学公式描述。
1.3.图像表示和显示图像与函数，像素，图像的矩阵表示，图像的解析表示，图像输出设备1.一幅图像一般可以用一个2-D函数f(x, y)来表示（计算机中为一个2-D数组）。
2.一幅图像可分解为许多个单元。
每个基本单元叫做图像元素，简称像素。
3.将一个区域分成3*3个单元以输出10种不同的灰度。
用“区域”来代替“像素”。
4.抖动技术：通过调节或变动图像的幅度值来改善量化过粗图像的显示质量。
1.4.数字图像存储格式存储器件，图像文件格式主题词：不同波段的图像，数字图像，数字图像处理系统，图像成像技术；3-D图像，彩色图像，多光谱图像，立体图像，序列图像，深度图像，纹理图像，投影重建图像，合成图像；图像处理，图像分析，图像理解；图像的矩阵表示，半调输出，抖动技术，BMP，GIF，TIFF，JPEG1.图像文件格式：一种是矢量形式，另一种是光栅形式。
图象图形插补增强算法
–
0
– 是r的累积分布函数
• 可以证明用r的累积分布函 数，
• 导得的s和r的关系，
• 可以使得p( s)=1
•书73
４、 直方图均衡化： 离散：
• pr(rk)=nk /n
–
ｒ在图中出现的概率
0<=rk <=1 k=0,1,2,3, ..l-1
•
k
k
– sk=T( rk) = S nj/n =S pr(rj) r的累积分布函数
1
2
3 56
7
8
第三章 一、概述
图象增强技术:
• 图象增强的定义
2003-3-6
–
图象增强
– 图象input
图象output
– 为了某种应用目的，改善图象质量
–可能的处理：去除噪音、边缘增强、提高对 比度、增加亮度、改善颜色效果、改善细微 层次等— — 通常与改善视觉效果相一致
• 图象增强分两大类：
S’= S * ∆S
可使得图象的颜色更为鲜明。
对色调也可以进行处理，它比较复杂，有他的特 殊性
对色调加一个常量，会使得目标的颜色在色谱上移动： 图象的色调变冷，变暖
六、图象间的算术运算和逻辑运算 1
• 两幅或多幅图象进行算术运算或逻辑运算，以产 生新的图象，
– 算术运算：+、-、*、/ – 逻辑运算：于、或、非
–
ｊ＝０ ｊ＝０
0<=rj <=1 k=0,1,2,3, ..l-1
• 由此可见：
– sk可以由ｐｒ（ｒ０） ｐｒ（ｒ１）， – … ｐｒ（ｒｋ） 求得
• rk=T-1( sk) 反变换
• ｒ，ｓ都归一化
例
•ｐｒ（ ｒ）＝－２ｒ＋２ ０＜＝ｒ＜１ ＝０ ｏｔｈｅｒ
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。
数字图像处理-冈萨雷斯-课件(英文)Chapter03-空域图像增强
Image Negative
L-1 White
s L 1 r
Original digital mammogram
Output intensity
Black
0 Black
Input intensity
L-1 White
L = the number of gray levels
ห้องสมุดไป่ตู้
Negative digital
(Images from Rafael C. Gonzalez and Richard E. Wood, Digital Image Processing, 2nd Edition.
Image Enhancement Example
Original image
Enhanced image using Gamma correction
mammogram
(Images from Rafael C. Gonzalez and Richard E. Wood, Digital Image Processing, 2nd Edition.
Log Transformations
s c log(r 1)
Types of Image Enhancement in the Spatial Domain
- Single pixel methods - Gray level transformations Example - Historgram equalization - Contrast stretching - Arithmetic/logic operations Examples - Image subtraction - Image averaging
图像增强原理
图像增强原理图像增强是数字图像处理中的一种重要技术，它通过改善图像的质量、增强图像的特征以及改变图像的外观来提高图像的视觉效果。
图像增强的原理是利用各种数字图像处理技术，对图像进行增强处理，使得图像在视觉上更加清晰、鲜艳、具有更好的对比度和更丰富的细节。
图像增强技术在医学影像、遥感图像、安防监控、数字摄影等领域有着广泛的应用。
图像增强的原理主要包括以下几个方面：1. 空域图像增强。
空域图像增强是指直接对图像的像素值进行处理，常见的方法包括灰度变换、直方图均衡化、滤波等。
其中，灰度变换是通过对图像的灰度级进行变换，调整图像的对比度和亮度；直方图均衡化是通过对图像的像素值进行重新分布，增强图像的对比度；滤波是利用各种滤波器对图像进行平滑或锐化处理，以改善图像的质量。
2. 频域图像增强。
频域图像增强是指将图像转换到频域进行处理，常见的方法包括傅里叶变换、频率域滤波等。
通过频域处理，可以对图像的频率成分进行调整，增强或抑制特定频率的信息，从而改善图像的质量。
3. 对比度增强。
对比度是指图像中最亮和最暗部分之间的差异程度，对比度增强是通过调整图像中像素值的分布，增加图像中的灰度级数，使得图像的细节更加丰富，轮廓更加清晰，从而提高图像的质量。
4. 锐化增强。
锐化增强是通过增强图像中的边缘和细节信息，使得图像看起来更加清晰和鲜艳。
常见的方法包括拉普拉斯算子、梯度算子等，通过对图像进行微分运算，突出图像中的边缘信息，从而增强图像的清晰度。
5. 去噪增强。
图像中常常存在各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等，去噪增强是通过滤波等方法，去除图像中的噪声，使得图像更加清晰和平滑。
综上所述，图像增强的原理主要包括空域图像增强、频域图像增强、对比度增强、锐化增强和去噪增强等方面。
这些原理都是通过对图像的像素值、频率成分、对比度、边缘信息以及噪声进行处理，从而改善图像的质量，使得图像在视觉上更加清晰、鲜艳、具有更好的对比度和更丰富的细节。
数字图像处理 第三章 空域图像增强技术
在离散情况下：
pr (rk )
nk k L n
k j 0
sk T (rk ) pr (rj ) nk ,k L j 0 n
以上，k表示某个灰度级，L是整个灰度级的数目，在通常的8位图像下， 为256。以上的方程就是通常所说的直方图均衡化或者线性化。很显然， 该方程满足前面所说的两个条件。
当领域为1×1，即只包含当前象素自己时，T成为灰度级变换函数， 此时的处理成为点处理。当更大的邻域被考虑时，往往成为掩码处 理(mask processing)或者滤波。
s T (r )
两个常用的灰度级变换函数：对照度拉伸和阈值函数
It makes all the difference whether one sees darkness through the light or brightness through the shadows.
It makes all the difference whether one sees darkness through the light or brightness through the shadows.
Hale Waihona Puke 3.3 直方图处理直方图是大量的空域处理技术的基础，直方图处理可以有效地用于图像 增强。除了能提供有关图像的统计特征外，其所包含的信息还能用于其 他很多的图像处理技术，如图像分割、图像压缩等。其软件实现简单， 可以做成固件，使其在实时图像处理中成为最受欢迎的工具。 定义：
s T (r ) pr ( w)dw, r 1
0
r
pr ( r ) dr ps ( s ) pr ( r ) T' ds 1, s 1
数字图像处理 图像增强
数字图像处理一．空域图像的平滑和锐化试验方法：对灰度图像加高斯噪声，在空域上对加噪后图像进行3*3均值滤波，用Roberts算子对加噪后图像进行锐化处理。
代码：——平滑————for i=1:M-3for j=1:N-3funBox=X(i:i+3,j:j+3);s=sum(funBox(:));h=s/9;Y(i+2,j+2)=h;end;end;Y=Y/255;subplot(223),imshow(Y),title('对B均值滤波后')；——锐化————f1=im2double(f1);%将uint8图像转为double类型，范围为0-1 [h w r]=size(f1);%返回矩阵I的行列for i=2:h-1for j=2:w-1r(i,j)=abs(f(i+1,j+1)-f(i,j))+abs(f(i+1,j)-f(i,j+1));endendfor i=1:h-1for j=1:w-1if(r(i,j)<0.25)r(i,j)=1;else r(i,j)=0;endendend%Roberts算子锐化处理subplot(224),imshow(r);title('Roberts算子锐化处理B后');结果：二．频域图像的平滑和锐化方法：阶为一的低通巴特沃斯滤波器在高低频率间的过渡比较光滑，所以用巴特沃斯滤波器得到的输出图其振铃效应不明显。
在二阶中振铃通常很微小，但在阶数增高时振铃便成为一个重要因素。
用巴特沃斯滤波器实现对图像的增强N 阶巴特沃斯高通滤波器的传递函数为：201(,)(,)1[]n H u v D u v D =+式中D0为截止频率距远点距离。
代码：K=imread('D:/J-10.bmp');I=imnoise(K,'salt &pepper');f=double(I);g=fft2(f);%傅里叶变换g=fftshift(g);%转换数据区域[M,V]=size(g);n=2;%一阶d0=50;m=fix(M/2);v=fix(V/2);for i=1:Mfor j=1:Vd=sqrt((i-m)^2+(j-v)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n));result(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);X2=ifft2(result);X3=uint8(real(X2));subplot(2,2,1),imshow(K),title('原图');subplot(2,2,2),imshow(I),title('加椒盐噪声');subplot(2,2,3),imshow(X3),title('butterworth低通滤波'); -—————————————————————————————nn=2;%二阶d0=5;for i=1:M;for j=1:V;d=sqrt((i-m)^2+(j-v)^2);if d==0;h=0;elseh=1/(1+0.414*(d0/d)^(2*nn));%计算传递函数endresult(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);X2=ifft2(result);X3=uint8(real(X2));subplot(2,2,4),imshow(X3);,title('butterworth高通滤波');结果：。
数字图像处理中的图像增强技术研究
数字图像处理中的图像增强技术研究第一章：绪论数字图像处理已经成为现代科技中最为重要的领域之一，在现实生活中，我们经常需要使用数字图像处理技术对各种类型的图像进行增强和改进，这也是数字图像处理技术的一个非常重要的应用领域。
其中，图像增强技术是数字图像处理技术中最常用和最基础的一种技术，它可以消除图像中的噪声和失真，使得图像更加清晰、鲜艳、合适和可读。
本文将重点研究数字图像处理中的图像增强技术，讨论了图像增强技术的研究背景、意义、方法和应用。
第二章：图像增强的意义和背景图像增强技术的意义非常重要，并且与现实生活密不可分。
在现实世界中，我们经常需要将成像设备（例如相机）捕获的图像进行增强处理，以使其更加清晰、明亮、有用和易于观看。
例如，在医学图像处理领域，我们需要使用图像增强技术来改进医学图像的质量和精度，以便更准确地诊断病情。
在安全监控领域，使用图像增强技术还可以改善监控设备的成像效果，并更清晰地显示目标。
图像增强技术的研究背景可以追溯到1950年代早期，当时的研究主要是基于人工处理方法。
随着计算机技术的发展，数字图像处理技术逐渐发展起来，包括了自动图像增强、局部对比度调整、亮度和色彩修正等方面的技术。
现代图像增强技术的研究日益深入，已经发展出了各种各样的方法和算法。
其中最常用的方法为直方图均衡化、灰度拉伸、多尺度分解、小波变换等。
第三章：图像增强技术的方法和技术常见的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸、多尺度分解和小波变换等。
以下将分别介绍各种方法。
1.直方图均衡技术直方图均衡化是图像增强技术中最简单、最常用的一种方法。
该方法利用图像中各个像素灰度级之间的分布来改变图像的对比度和亮度，使得图像更加均匀和易于观看。
其原理是将图像的灰度值重新分布，使得灰度值分布趋向于均匀。
2.灰度拉伸技术灰度拉伸技术主要是针对图像灰度级分布不平衡的问题，可以将像素的灰度级重新映射到更广的范围内，使图像的对比度和亮度得到大幅提升。
数字图像处理实验报告 空域图像增强技术
课程名称：实验项目：实验地点：专业班级：学号：学生姓名：指导教师：2012年月日实验一 空域图像增强技术一、 实验目的1结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法；2理解和掌握图像的线性变换和直方图均衡化的原理和应用；3了解平滑处理的算法和用途，学习使用均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进行图像增强处理的程序设计方法；4 了解噪声模型及对图像添加噪声的基本方法。
二、 实验原理1 灰度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。
)],([),(y x f T y x g =⎪⎩⎪⎨⎧<≤+-<≤+-≤≤=255),(]),([),( ]),([),(0 ),(),(y x f b g b y x f b y x f a g a y x f a y x f y x f y x g b a γβαn y m x ,2,1 ,,,2,1==2 直方图均衡化通过点运算将输入图像转换为在每一级上都有相等像素点数的输出图像。
按照图像概率密度函数PDF 的定义：1,...,2,1,0 )(-==L k nn r p k k r 通过转换公式获得：1,...,2,1,0 )()(00-====∑∑==L k n n r p r T s k j k j j j r k k3 均值（中值）滤波是指在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的临近像素。
将模板中的全体像素的均值（中值）来代替原来像素值的方法。
4 拉普拉斯算子如下：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--------111181111 拉普拉斯算子首先将自身与周围的8个像素相减，表示自身与周围像素的差异，再将这个差异加上自身作为新像素的灰度。
三、 实验步骤1 启动MA TLAB 程序，对图像文件分别进行灰度线性变换（参考教材57页，例4.1）、直方图均衡化、均值滤波、中值滤波和梯度锐化操作。
添加噪声，重复上述过程观察处理结果。
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》教学大纲电子信息工程专业（本科）课程编号：（）课程名称：数字图像处理参考学时：42 其中实验或上机学时：10说明部分1．课程的地位、性质和任务数字图像处理是一门迅速发展的新兴学科，发展的历史并不长。
由于图像是视觉的基础，而视觉又是人类重要的感知手段，故数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究视觉感知的有效工具。
随着计算机的发展，以及应用领域的不断加深和扩展，数字图像处理技术已取得长足的进展，出现了许多有关的新理论、新方法、新算法、新手段和新设备，并在军事公安、航空、航天、遥感、医学、通信、自控、天气预报以及教育、娱乐、管理等方面得到广泛的应用。
所以，数字图像处理是一门实用的学科，已成为电子信息、计算机科学及其相关专业的一个热门研究课题，相应《图像处理技术》也是一门重要的课程，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。
本课程是电子信息工程专业的专业课。
本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。
2．课程教学的目的及意义数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，本课程侧重于机器视觉中的预处理技术——数字图像基本处理，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。
目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。
要求学生通过该课程学习，具备解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的理论基础。
3．教学内容及教学要求教学内容：数字图像处理是计算机和电子学科的重要组成部分，是模式识别和人工智能理论的的中心研究内容。
主要教学内容包括：（1）数字图像处理的基本概念，包括数字图像格式，数字图像显示，灰度直方图，点运算，代数运算和几何运算等概念。
（2）介绍二维富氏变换离散余弦变换，离散图像变换和小波变换的基本原理与方法。
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3.2.4 分段线性变换
分段线性函数的主要有点是其形式可以任意复杂，主要缺点是其说明需 要更多的用户输入。 对照度拉伸变换：
rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
nk 790 1023 850 656 329 245 122 81
p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
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位平面切割(bit-plane slicing):
该操作主要是为突出图像中的某个具体的位对整个图像外表的贡献。可以 把一副数字图像分解成位平面的组合，分析图像每个位的相对重要性，从 而在图像量化时可以帮助决定所使用的位数是否足够，这种分解在图像压 缩中也有很 difference whether one sees darkness through the light or brightness through the shadows.
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3.1 基础
空域增强的一般数学表达式：
g ( x, y) T [ f ( x, y)]
s T (r ) pr ( w)dw, r 1
0
r
pr ( r ) dr ps ( s ) pr ( r ) T' ds 1, s 1
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sj+s sj
rj rj+r
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例
例：设图象有64*64=4096个象素，有8个灰度级，灰度 分布如表所示。进行直方图均衡化。
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直方图反映的总体性质：明暗程度、细节是否清晰、动态范围大小等
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当领域为1×1，即只包含当前象素自己时，T成为灰度级变换函数， 此时的处理成为点处理。当更大的邻域被考虑时，往往成为掩码处 理(mask processing)或者滤波。
s T (r )
两个常用的灰度级变换函数：对照度拉伸和阈值函数
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3.2 一些基本的灰度变换
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3.2.1 负变换
S=L-1-r, 这里图像的灰度范围为[0, L-1]
算子T操作在(x,y)的某个邻域(neighborhood)上，例如3×3领域， 或一输入图像集上
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3.2.2 对数变换
s c log(1 r ),r 0
其将使比较狭窄的低灰度级范围变得更宽，而较宽的高灰度级范围变得更窄， 同时能够压缩象素值变化范围很大的图像，使之象素值分布范围更小。
灰度切割(slicing): 主要用于突出某个特定的灰度范围，从而增强某个专门的特征，如卫 星图像中的水团。
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3.3 直方图处理
直方图是大量的空域处理技术的基础，直方图处理可以有效地用于图像 增强。除了能提供有关图像的统计特征外，其所包含的信息还能用于其 他很多的图像处理技术，如图像分割、图像压缩等。其软件实现简单， 可以做成固件，使其在实时图像处理中成为最受欢迎的工具。 定义：
＝0.4
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Gamma变换用于通常的对照度操作
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例
步骤：
rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
3.3.1 直方图均衡处理(equalization)
用于直方图均衡化的函数s=T(r)必须满足两个条件: a) T(r)是一个单调递增的单值函数 b) 0＝ T(r) <＝1， 对0＝ r <＝1; 以上s和r；分别表示输入和输出图像的规一化灰度，即在[0,1]范围 可以证明，概率累计分布函数就是所要的直方图均衡函数：
直方图的计算：
通过面积求直方图（做实验）：
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直方图的用途： 1）数字化参数的选择：
2）边界阈值的选取：
k
特点：虽然不象连续情况下时输出灰度完全满足均匀分布，但从该方程明 显可以看出，均衡化后的图像比原图像所跨越的灰度级范围更宽。另外， 直方图处理是完全“自主”性质的，即该过程所需的参数完全来自图像本 身，不需要任何额外的参数，是一种有力的自适应增强工具。。还有，该 技术实现起来也很简单。
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c＝1，而变化 r 时 的各种变换规律
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幂律变换的一个最好应用是伽马校正(Gamma correction) 被广泛使用在图像捕捉、打印和显示设备上。 ＝2.5
第3章 空域图像增强技术
图像增强的目的是使处理后的图像更适合于具体的应用，是面向问 题的，例如：适合于处理X射线的技术并不一定适合于处理空间探 测器传送的图像。图像增强是最有趣的和最生动的图像处理技术之 一。判断标准：人的主观视觉 图像增强技术从总体上说，可以分为两大类：空域增强和频域增强。 空域增强是直接对图像平面中的像素进行处理，像前面已经介绍过 的直方图均衡、匹配等方法，都属于空域增强技术。 频域增强则是将原定义在图像空间中的图像以某种形式转换 （Fourier 变换）到其它空间（频率域）中，利用该空间的特有性 质方便地进行图像处理，最后再转回原图像空间中。 另外，两大类中的某些方法通常也被结合在一起来进行增强操作。
a) 分段线性函数 b) 低对照度放大约 700倍的花粉SEM 图像 c) 对照度拉伸结果 d) 灰度阈值化处理
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四种典型灰度图像的直方图特征： (a)暗图像；(b)亮图像； (c)低对照度图像；(e)高对照度图像