数字图像处理 第5章 灰度变换与色彩校正
第5章 遥感数字图像处理_图像校正(2)
5.5.2辐射传递方程算法
测量大气参数，按理论公式求得大气干扰辐 射量。 为大气的衰减系数；E0为地面目标 的辐射能量；H为传感器的高度（高度为H的 大气）；E为传感器测到的电磁波能量。 在可见光和近红外区，大气的影响主要是由 气溶胶 引起的散射造成的；在热红外区， 大气的影响主要 是由水蒸气的吸收造成的 。 需要测定可见光和近红外区气溶胶的密 度、热红外区水蒸气浓度参数。
敦 煌 辐 射 校 正 场
青海湖辐射较正场
监测在轨传感器变化并不断提供修正系数
补充星上定标的不足
多种遥感仪器和不同时间遥感资料的综合应
用
辐射校正场的国外发展概况
美国NASA和Arizona大学在新墨西哥州的白沙和加 利福 尼亚州的爱德华空军基地的干湖床建立辐射校正场
法国在马赛市附近建立了La Crun辐射校正场
欧洲科技局在非洲撒哈拉沙漠、加拿大在北部大草原、 日本澳大利亚在澳大利亚北部沙漠地区
（3）图像的灰度级和辐亮度
图像上的像素值为灰度级
实际的电磁波辐射强度为辐亮度
在图像数字化时，电磁波的辐亮度被量化为
灰度级。而在实际应用中，因为灰度级没有 实际的物理意义，不同日期图像对比和遥感 定量反演时，需要将灰度级转化为辐亮度。
辐射定标
在卫星飞越试验场地上空时同时,在若干选 好的像素内测定探测器对应波段内的地物反 射率ρt，同时测出气象要素和大气光学特 性.再根据卫星过顶时太阳几何位置,仪器视 场角,探测器光谱响应函数等通过大气辐射 传输模式正演出到达传感器入瞳处各光谱通 道的幅亮度Lt.
绝对辐射校正就是建立遥感器测量数字信号 与对应的辐射能量之间的数量关系。 对于一种遥感器来说，绝对辐射校正就是 确定一个灰度值（DN）对应多少辐射度值（ L），或者确定一个辐射值L对应多少灰度值 （DN），其数学表达式为 DN＝a.L 或 L＝b.DN
数字图像的灰度修正
收稿日期:2003202202 作者简介:官理(19742),女,湖南湘潭人,湖南师范大学计算机教学部助教,学士,研究方向:计算数学、数字图像处理。
文章编号:100622475(2003)0520040203数字图像的灰度修正官 理(湖南师范大学计算机教学部,湖南长沙 410081)摘要:描述了灰度修正技术在数字图像处理中的重要性及其实用价值,并详细介绍了各种方法的原理、实现过程及其适用范围和优缺点,为不同的实际需要选择不同的方法提供了理论依据。
关键词:数字图像;图像处理;灰度修正;灰度变换;直方图中图分类号:TP391.41 文献标识码:AMethods of Greyness Revision on Digital ImageG UA N Li(Co mputer Teaching Department,Hunan No rmal University,Changsha 410081,China)Abstract:Describes the i mpo rtance and practical value of greyness revisio n technique in the digital i mage processing,introduces in detail the principles o f revision methods and their concrete processin g achievements in order to provide the theo retical bases for the choices of different methods of grey ness revision in practice.Keyw ords:di gital imag e;image processing;g reyness revision;g reyness change;histog ram0 引 言在计算机数字图像处理中,数字图像的灰度是进行图像识别与处理的基础。
数字图像处理第五章
系统失真是有规律的、能预测的；非系统失真则是随 机的。
当对图像作定量分析时，就要对失真的图像先进行精 确的几何校正（即将存在几何失真的图像校正成无几何失 真的图像），以免影响定量分析的精度。
几何校正方法
图像几何校正的基本方法是先建立几何校正的数学模型； 其次利用已知条件确定模型参数；最后根据模型对图像进行 几何校正。通常分两步： ①图像空间坐标变换；首先建立图像像点坐标（行、列 号）和物方（或参考图）对应点坐标间的映射关系， 解求映射关系中的未知参数，然后根据映射关系对图 像各个像素坐标进行校正； ②确定各像素的灰度值（灰度内插）。
因此还有
f ( x , y ) f ( x, y) ( x , y )
二维线性位移不变系统 如果对二维函数施加运算T[· ] ，满足 ⑴ T f1 x, y f 2 x, y T f1 x, y T f 2 x, y ⑵ T af x, y aT f x, y
但实际获取的影像都有噪声，因而只能求F(u,v)的估 ˆ (u, v) 。 计值 F
N (u, v) ˆ F (u, v) F (u, v) H (u, v)
再作傅立叶逆变换得
1 j 2 ( ux vy) ˆ ( x, y) f ( x, y) f N ( u , v ) H ( u , v ) e dudv
采用线性位移不变系统模型的原由： 1）由于许多种退化都可以用线性位移不变模型来近似， 这样线性系统中的许多数学工具如线性代数，能用于 求解图像复原问题，从而使运算方法简捷和快速。 2）当退化不太严重时，一般用线性位移不变系统模型来 复原图像，在很多应用中有较好的复原结果，且计算 大为简化。 3）尽管实际非线性和位移可变的情况能更加准确而普遍 地反映图像复原问题的本质，但在数学上求解困难。 只有在要求很精确的情况下才用位移可变的模型去求 解，其求解也常以位移不变的解法为基础加以修改而 成。
数字图像处理实验报告(图像灰度变换处理)
数字图像处理实验报告班级：姓名：学号：数字图像处理实验报告一．实验名称：图像灰度变换二．实验目的：1 学会使用Matlab；2 学会用Matlab软件对图像灰度进行变换，感受各种不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。
三．实验原理：Matlab中经常使用的一些图像处理函数：读取图像：img=imread('filename'); //支持TIFF,JPEG,GIF,BMP,PNG,XWD等文件格式。
显示图像：imshow(img,G); //G表示显示该图像的灰度级数，如省略则默认为256。
保存图片：imwrite(img,'filename'); //不支持GIF格式，其他与imread相同。
亮度变换：imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间，low_in 以下及high_in以上归零。
绘制直方图：imhist(img);直方图均衡化：histeq(img,newlevel); //newlevel表示输出图像指定的灰度级数。
像平滑与锐化（空间滤波）：w=fspecial('type',parameters);imfilter(img,w); //这两个函数结合将变得十分强大，可以实现photoshop里的任意滤镜。
图像复原：deconvlucy(img,PSF); //可用于图像降噪、去模糊等处理。
四.实验步骤：1．获取实验用图像：Fig3.10(b).jpg. 使用imread函数将图像读入Matlab。
2．产生灰度变换函数T1，使得：0.3r r < 0.35s = 0.105+2.6333(r–0.35) 0.35 ≤ r ≤ 0.65 1+0.3(r–1) r > 0.65用T1对原图像Fig3.10(b).jpg进行处理，打印处理后的新图像。
【数字图像处理】部分答案第一章到第五章
第一章习题基本概念2007-12-29 16:251.什么是图像？模拟图像与数字图像有什么区别？答：1）图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。
2）模拟图像在数学上主要用连续函数来描述，主要特点表现为图像的光照位置和光照强度均为连续变化的。
数字图像主要用矩阵或数组来描述。
以往的胶片成象就是模拟的图象，它反映了事物在连续空间上的特征，而现在的数码相机成象就是数字图象，它反映了事物在离散空间上的特征，也可以说模拟图象经过抽样和量化就可以转化为数字图象。
而数字图象是随着计算机和数字技术发展起来的新的表现或再现外界事物的方式。
2.模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？答: 1)数学描述方法：模拟图像主要用连续数学方法，数字图像主要用离散数学方法。
2)图像分辨率表示：数字图像分辨率是指反映整个图像画面垂直和水平方向像素数乘积。
模拟图像分辨率是指反映整个画面最多的扫描线数。
3)图像处理：数字图像是通过对模拟图像采样，量化等处理获得的，模拟图像处理的方式很少，往往只能进行简单的放大、缩小等，而数字图像的处理方式可以非常精确、灵活。
数字图像处理再现性好，模拟图像的保存性较差，时间长了会有所变化，而数字图像不会因为保存、传输或复制而产生图像质量上的变化。
但数字图像处理速度较慢，存储容量大。
4)图像传输：模拟图像以实物为载体，传输相对困难，而数字图像以数字信息为载体，传输相对较快3.图像处理学包括哪几个层次？各层次间有何区别和联系？答：图像处理学包含3个层次：图像处理，图像分析和图像理解。
图像处理是比较底层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量大。
图像分析，则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的对目标的描述。
图像理解主要是高层操作，操作对象的基本上是从描述中抽象出来的符号，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
各层次之间起着相辅相承联系，高层指导底层操作，底层为高层服务，中层起着桥梁的作用，为底层和高层联系起衔接作用。
(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案
数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？3.列举并简述常用表色系。
1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。
根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。
图像处理着重强调在图像之间进行的变换。
比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。
图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。
图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。
图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。
第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。
灰度校正（γ校正）
灰度校正（γ校正）1、灰度校正的原理对完整的广播电视系统而言，要进行两次光一电的转换。
一次是在摄像端，由摄像机把光像转变成电信号；另一次是在显像端，由电视机把电信号重新转换成光像。
两次转换中，重要的转换器件使摄像器件和显像管。
从整个系统的角度来看，显像管重现的图案，应该于被摄景物上各种亮度成比例，使两次转换的过程为线性，即重现的图像亮度 B=K* B O(ｋ－常数；B O－景物亮度)。
否则图像就会出现亮度和色度的非线性失真。
摄像器件的光－电转换关系为： E 0=K1 * B Oγ１(3-8)式中：E 0－ 摄像器件输出电压；K1－常数； B O－景物亮度；γ１－转换非线性系数。
对于CCD和氧化铅等摄像管，可近似认为γ１＝１，即摄像端的光电转换可以看作是线性的，即E 0=K1 * B O而显像管的电—光转换关系为：B d = K2 * Eγ2（3-9）式中：B d一显像管上的光像亮度；K2一系数；E一显像管栅极上的信号电压；γ2一显像管的转换非线性系数；一般γ2=2.2。
显然，显像管的电一光转换是一种非线性性关系。
这两种转换的γ特性如图3-55（a）、（b）所示。
图3-55为了使整个系统的综合特性保持线性关系，就必须在图像传输过程中认为地加入一个特性与显像管端相反的非线性失真，以校正由γ2非线性造成的失真。
设这一校正电路的传输特性为：E=K*E Oγ１(3-10)要保正系统为线性特性，则一定要满足:γ１*γ2*γ3=1(3-11)可得出：γ=1/（γ１*γ2）=1/2.2=0.45 （3-12）其特性如图3-55（c）。
我们把这种校正电路称为γ校正。
γ校正可以在摄像机电路中进行，也可以在电视机电路中进行，由于电视机数量远远大于摄像机数量，从降低接收机成本考虑，γ校正同意安排在摄像机电路中实施。
2、灰度校正的电路如图3-56所示，这是一个具有折线特性的γ校正电路。
图像信号经T1和R1直接耦合到射极输出的T3的基极，在耦合电路中加入由D1、D2等组成的γ校正电路。
数字图像处理技术图像增强之灰度变换和彩色增强精
图像的灰度变换灰度变换的目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。
1、灰度级的修正通过记录装置把一景物变成i幅图像时，景物上每一点所反射的光，并不是按同一比例转化成图像上相应点的灰度的。
靠近光轴的光要比远离光轴的光哀减得要少一些。
1、灰度级的修正灰度级修正的目的是：使画面中的每个关心的细节信息通过灰度级修正之后，可以变得清楚可见。
Iy) = e(x9 y) * g(x9 y)g(x, y) = e~\x. y)^I(%, y)占1、灰度级的修正灰度级修正的方法：(1)先用该系统对一已知亮度均匀的图像进行记录，得到一个实际的“非均匀曝光”的图像, 求得是图像发生畸变的比例因子(2)当用同一系统对其他图像进行记录时，便可通过该比例因子求出理想图像2、对比度展宽（灰度线性变换）-、对比度展宽的目的：是一点对一点的灰度级的影射。
设新、旧图的灰度级分别为g和f, g和f均在［0, 255］间变化。
实质是旧图到新图的灰度级的逐点映射。
g=G（f）目的：将人所关心的部分强调出来。
特点：变换前后像素个数不变，但不同像素之间的灰度差变大，对比度加大，视觉效果增强1 2、对比度展宽原理：通过修改p(r)达到增强图像的目的，修右2、对比度展宽2、对比度展宽改是对各像素单独进行的。
X2S例：提高对比度二、灰级窗:只显示指定灰度级范围内的信息。
如: a=Y=O2、对比度展宽三、灰级窗切片：只保留感兴趣的部分，其余部分置为Oo 女口：a = 0 = y = Og255255丄2、对比度展宽四、二值化图像：可将多灰度的图像转换成黑白二值图像；方法是对图像取一阈值，大于该阈值的像素赋予灰度1,小于该阈值的像素赋予灰度3、动态范围调整动态范围：是指图像中从暗到冥：的变化范围。
由于人眼所可以分辨的灰度的变化范围是有限的，所以当动态范围太大时，很高的亮度值把暗区的信号都掩盖了。
通过动态范围的压缩可以将所关心部分的灰度级的变化范围扩人。
数字图像灰度变换技术总结
数字图像灰度变换技术总结篇一：图像的灰度变换昆明理工大学（数字图像处理）实验报告实验名称：图像的灰度变换专业：电子信息科学与技术姓名：学号：成绩：[实验目的]1、理解并掌握灰度变换的基本原理和方法。
2、编程实现图像灰度变换。
3、分析不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。
[实验内容]1、灰度的线性变换；2、灰度的非线性变换；3、图像的二值化；4、图像的反色处理；[实验原理]图像的灰度变换(grayscaletransformation,GST)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方法,也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。
灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。
目的是为了改善画质,使图像的显示效果更加清晰。
灰度变换有时又被称为图像的对比度增强或对比度拉伸。
从图像输入装置得到的图像数据,以浓淡表示,(:数字图像灰度变换技术总结)各个像素与某一灰度值相对应。
设原图像像素的灰度值d=f(x,y),处理后图像像素的灰度值d′=g(x,y),则灰度增强可表示为:g(x,y)=T[f(x,y)]或d′=T(d)要求d和d′都在图像的灰度范围之内。
函数T(d)称为灰度变换函数,它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。
灰度变换主要针对独立的像素点进行处理,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良好的改观,没有利用像素点之间的相互空间关系。
因此,灰度变换处理方法也叫做点运算法。
点运算可以按照预定的方式改变一幅图像的灰度直方图。
除了灰度级的改变是根据某种特定的灰度变换函数进行之外,点运算可以看做是“从像素到像素”的复制操作。
根据g(x,y)=T[f(x,y)],可以将灰度变换分为线性变换和非线性变换。
1、灰度的线性变换若g(x,y)=T[f(x,y)]是一个线性或分段线性的单值函数,例如g(x,y)=T[f(x,y)]=af(x,y)+b则由它确定的灰度变换称为灰度线性变换,简称线性变换。
5遥感数字图像处理-第五章
☞ 邻域处理
针对一个像元点周围一个小邻域的所有像元而进行，输出 值大小除与像元点在原图像中的灰度值大小有关，还决定于它 邻近像元点灰度值大小。如卷积运算、中值滤波、滑动平均等。
②
图像增强的分类
点处理
点处理
邻域处理
邻域处理
2. 遥感图像的对比度增强
对比度增强的基本原理
人眼对图像的识别主要是基于图像中不同像元的亮度(灰度、
差别为有选择的滑动平均是一种带门限值的滑 动平均处理。
④
有选择的局部平均法
有选择的局部平均法实现步骤：
1. 2. 3. 4. 给定一个判定阈值T 计算模板窗口内像元DN值的均值X 计算窗口中心目标像元的DN值与X的绝对差值D 比较D与T的大小
如D＞T，则窗口中心像元输出DN值等于X
如D＜T，则窗口中心像元DN值保持不变 优点：边缘信息损失减少，减轻输出图像的模糊效应。
中值滤波是一种非线性变换。其优势在于可在平滑的基 础上较大程度地防止边缘模糊。
③
中值滤波
中值滤波窗口可选用模板的不同形式：
○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 方形窗口：对线性噪声抑制效果好
○ ○ ○ ○ ○ 十字形窗口：对点性噪声抑制效果好
④
有选择的局部平均法
有选择的局部平均法—其实质为一种滑动平均平滑法。与滑动平均法的
其中，x—原始图像的亮度值
X—线性扩展增强后的亮度值
②
非线性扩展
Ⅱ 对数变换法
X d
c a b x
②
非线性扩展
Ⅲ 三角函数扩展
假定原始图像的灰度范围是（a，b），将原始图像灰度范围扩展为 （c，d），其中c ＜ a，d ＞ b，其正切函数计算公式为：
灰度图像色彩还原算法及应用研究
灰度图像色彩还原算法及应用研究灰度图像是指将原彩色图像通过一定的算法处理后，得到一张仅有灰度值的图像。
对于灰度图像而言，它仅记录了从白到黑的灰度值范围，丢失了颜色信息，给我们带来了一定的不便。
本文将为您介绍灰度图像的色彩还原算法及其应用研究。
一、灰度图像的色彩还原算法1. RGB扩展法RGB扩展法是指通过增加RGB三原色的量，来达到还原灰度图像的色彩效果。
对于该方法而言，最重要的是对每个像素点的RGB值进行扩展。
RGB扩展法的思路简单直接，但却存在一些问题。
首先，它很难处理大规模的图像，会导致噪点的出现。
其次，处理不当会使图像的色彩出现偏差，难以再次还原成原本的彩色图像。
2. 色彩拟合法色彩拟合法是指根据灰度图像的灰度级别，在原图像中拟合出相应的颜色值。
该方法的核心是采用多项式拟合来估计每个像素的颜色值。
与RGB扩展法相比，色彩拟合法具有更高的色彩精度和更稳定的处理结果。
但该方法需要大量的存储和计算资源，仍需要进一步研究和改进。
3. 像素匹配法像素匹配法是指通过现有的样本数据，对灰度图像进行色彩还原。
该方法在实际应用中具有广泛的应用，特别是在计算机视觉方面有着不可替代的作用。
需要注意的是，像素匹配法对样本数据的数量和质量要求相对较高，否则会影响图像的还原效果。
二、灰度图像的色彩还原应用研究1. 图像复原图像复原是指对损坏或失去重要部分的图像进行修复。
尤其在数字图像处理领域中，常常需要对灰度图像进行复原。
如何对损坏的灰度图像进行色彩还原，是数字图像处理领域内的一个重要课题。
通过运用灰度图像的色彩还原算法，可以在一定程度上保留原有图像的色彩信息，进而提高图像复原的质量。
2. 图像分割图像分割是指将图像分为若干个部分或对象。
在图像处理中，图像分割技术是十分重要的。
通过灰度图像的色彩还原算法，可以对分割后的灰度图像进行进一步处理，提高图像分割的准确率和精度。
尤其在医学影像处理领域，灰度图像的色彩还原算法已经被广泛应用。
数字图像课程设计图像颜色校正
数字图像处理课程设计图像颜色校正院系：信息科学与技术学院专业班级：电子信息科学与技术姓名：学号：2012年12月9日目录：一.设计目标二.设计原理2.1灰度世界法2.2基于图像熵的灰度世界法2.3 改进基于图像熵的灰度世界算法三．设计程序流程图3.1 灰度世界法3.2基于图像熵的灰度世界法四. 设计程序4.1 灰度世界法4.2 基于图像熵的灰度世界法4.3 改进基于图像熵的灰度世界法五. 图像效果分析六. 结论和体会一.设计目标颜色是灰度图象的一种重要特征，物体在不同光源下呈现的颜色不同，本实验是为了对产生色偏的图象进行颜色校正，使采集图像尽量减少失真度。
二.设计原理2.1 灰度世界法假定一幅带有足够多色彩变化的图像，则这幅场景的平均反射能够抵消偏色现象。
步骤：（1）计算图像的R ，G ，B 的平均值,及平均灰度值，公式如下：3B G R rey i1B i1G i1R 1i 1i 1i ）（++====∑∑∑===G B NG N R N NNN（2）求R,G,B 的通道增益系数Kr,Kg,Kb 及校正后的通道，公式如下：KbB B B Kb K G G G Kg K R R R K *;Grey g *;Grey r *;Grey r '''====== (3)求图像校正后R,G,B 的最大值Mval,令factor=Mval/255,如果factor>1则利用以下公式重新调整R,G,B 的值,使其可在[0:255]内显示，公式如下：；；；factor factor factor '''''''''B B G G R R ===(4)将重新调整的R,G,B 值重新赋给图像。
(5)输出图像注：“灰度世界算法”不适用于大块单一颜色的情况。
2.2 基于图像熵的灰度世界法利用图像的熵来约束增益系数，从而防止“过校正”。
数字图像处理 灰度变换ppt课件
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4.2 二值化和阈值处理
MatLab函数
– – – – – – – – – – – I=imread('rice.tif'); for i=1:256 for j=1:256 J(i,j)=0; if I(i,j)>100 J(i,j)=255; end end end subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(J);
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4.2 二值化和阈值处理
固定阈值法
– 为灰度图像设定一个阈值 T ，把灰度值小于给定 阈值 T 的像素灰度置为0，大于 T 的像素灰度置 为255 , f( x ,y ) T 0 – 函数表达式 g ( x ,y ) 255 ,f( x ,y ) T
T=100
第4章 图像的灰度变换
第4章 图像的灰度变换
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第4章 图像的灰度变换 第15页
4.3 灰度的线性变换
MatLab函数
– J = imadjust (I, [low_in high_in] , [low_out high_out]) – 例：
>> I = imread('pout.tif'); >> J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); >> imshow(I), figure, imshow(J) >> K = imadjust(I,[0.0 1],[0.3 0.7]); >> figure, imshow(K) J I
数字图像处理 灰度变换
第4章 图像的灰度变换
4.1 4.2 4.3 4.4
灰度修正技术(图像处理实验报告)
课程实验报告
我们选择的是对比度不足的pout.tif图像，从它的直方图可以算出，它的灰度值大概在[0.3 0.7]这个范围内，所以我们要调整它的灰度范围，改为[0 1],增大灰度范围，从而增强对比度。
2.直方图均衡：选择一幅灰度直方图不均匀的图像，对该图像进行直方图均衡处理，显示处理前、后的图像以及它们的灰度直方图。
由图可以看出，原始图像直方图很不均匀，大多数像素值集中分布在零附近的低灰度区，反映原图像偏暗而不清晰；均衡化后图像的直方图比较均匀，反映均衡化后图像图像比原图像清晰。
由图可以看出，原始图像直方图分布不均匀，大多数像素集中在[0.3 0.7]这个范围内，反映原图像不清晰；均衡化后图像直方图比较均匀，反映均衡化后图像比原图像清晰。
实验中的体会（如实验过程中遇到的问题及其解决的方法等）
本次实验并不难，在课上就能做完实验和完成实验报告，觉得这样的实验挺好的，课后有更多的时间可以看书。
实验过程中还是遇到了软件的问题，很不解为什么同样的代码在实验课上不能通过，但是在宿舍就可以，有时候会浪费一些时间解决软件问题。
不过还是挺开心的，每次实验课完成都能够更理解更清楚理论课的知识。
附录: （MATLAB程序）
%EX1
close all;
clear all;
I=imread('pout.tif');
J=imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1]);
figure;
subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');
subplot(2,2,3);imhist(I);title('原始图像的直方图');。
灰度变换的实现原理及应用
灰度变换的实现原理及应用1. 灰度变换的概述灰度变换是一种图像处理技术，用于改变图像的亮度和对比度。
通过对图像中的每个像素进行数学变换，可以改变像素的亮度级别，并使得整个图像的灰度分布发生变化。
灰度变换通常用于增强图像的细节，调整图像的亮度和对比度，以及实现特定的视觉效果。
2. 灰度变换的实现原理灰度变换的实现原理基于对图像的像素进行数学运算。
常见的灰度变换公式如下：•线性变换：$g(x, y) = \\alpha * f(x, y) + \\beta$，其中f(x,y)表示原始图像的灰度值，g(x,y)表示变换后的灰度值，$\\alpha$ 和 $\\beta$ 是常数。
•幂律变换：$g(x, y) = c * f(x, y)^{\\gamma}$，其中c和$\\gamma$ 是常数，f(x,y)表示原始图像的灰度值，g(x,y)表示变换后的灰度值。
•对数变换：$g(x, y) = c * \\log(1 + f(x, y))$，其中c是常数，f(x,y)表示原始图像的灰度值，g(x,y)表示变换后的灰度值。
灰度变换的核心思想是通过对原始图像的灰度值进行数学运算，改变图像的亮度和对比度。
不同的变换公式可以实现不同的效果，例如加强图像的亮度和对比度、调整图像的色调和饱和度等。
3. 灰度变换的应用灰度变换在图像处理中有广泛的应用，包括但不限于以下方面：3.1 图像增强灰度变换可以用于增强图像的细节和对比度，改善图像的视觉效果。
通过合理地选择灰度变换的参数，可以使得图像中的细节更加清晰，色彩更加丰富。
3.2 图像去噪灰度变换可以用于图像去噪。
通过对图像的灰度值进行变换，可以减小图像中的噪声，并改善图像的质量。
常见的去噪方法包括中值滤波、均值滤波等。
3.3 图像分割灰度变换可以用于图像分割。
通过对图像的灰度值进行变换，可以将图像中的不同区域分割出来，方便进行进一步的分析和处理。
3.4 图像匹配灰度变换可以用于图像匹配。
第5章_数字图像处理技术(上)
三维色彩空间
图像处理中的色彩学知识
• 色彩模型：色彩空间是三维的，作为色彩空间
三维坐标的三个独立参数可以是色彩心理的三 属性，用不同的三个色彩参数就代表不同的色
彩模型
图像处理中的色彩学知识
• 色域
–一个色彩系统能够显示或打印的色彩范围 –色域由宽到窄的顺序： 人眼所看到的色谱 Lab色域
RGB色域
– RGB模式是一种发光屏幕的加色模式，CMYK 模式是一种颜色反光的印刷减色模式。而Lab 模式既不依赖光线，也不依赖于颜料，它是 CIE组织确定的一个理论上包括了人眼可以看
见的所有色彩的色彩模式。Lab模式弥补了
RGB和CMYK两种色彩模式的不足。
图像处理中的色彩学知识
④ LAB模型
– Lab模式由三个通道组成，但不是R、G、B通道。它的 一个通道是亮度，即L。另外两个是色彩通道，用A和
音频类似，数字图像的数据量一般都比较
大，在存储时会占用大量的空间，因此需
要对图像进行压缩编码。
数字图像处理概述
• 现代图像的范围
① 可见光范围内的图像，不可见光范围内的图 像（红外成像技术） ② 可见图像和不可见图像 – 可见图像：照片、图、画
– 不可见图像：主要是物理图像，如温度、气 压、地势图等，还包括医学影像
图像数字化的途径 特点
扫描仪扫描 数码相机拍摄 网上搜索并下载 抓图工具抓拍 方便快捷，需用扫描仪 方便快捷，需用数码相机 方便快捷 方便快捷
利用图像编辑软件 专业性强，较慢 自己加工或创作
图像处理中的色彩学知识
1. 色彩
– 单色光：通过三棱镜也不会再分解为其它 的色光
– 由单色光所混合的光称为复色光
图像处理中的色彩学知识
数字图像处理入门—直方图修正和彩色变换
数字图像处理入门—直方图修正和彩色变换这次，我们主要和调色板打交道。
先从最简单的反色讲起。
1. 反色(invert)反色就是形成底片效果。
如下图所示，图2为图1反色后的结果图1. 原图图2. 图1反色后的结果反色有时是很有用的，比如说，图1中黑色区域占绝大多数，这样打印起来很费墨，我们可以先进行反色处理再打印。
反色的实际含义是将R，G，B值反转。
若颜色的量化级别是256，则新图的R，G，B值为255减去原图的R，G，B值。
这里针对的是所有图，包括真彩图，带调色板的彩色图（又称为伪彩色图），和灰度图。
针对不同种类有不同的处理。
先看看真彩图。
我们知道真彩图不带调色板，每个像素用3个字节，表示R，G，B三个分量。
所以处理很简单，把反转后的R，G，B值写入新图即可。
再来看看带调色板的彩色图，我们知道位图中的数据只是对应调色板中的一个索引值，我们只需要将调色板中的颜色反转，形成新调色板，而位图数据不用动，就能够实现反转。
灰度图是一种特殊的伪彩色图，只不过调色板中的R，G，B值都是一样的而已。
所以反转的处理和上面讲的一样。
这里，我想澄清一个概念。
过去我们讲二值图时，一直都说成黑白图。
二值位图一定是黑白的吗？答案是不一定。
我们安装Windows95时看到的那幅setup.bmp是由蓝色和黑色组成的，但它实际上是二值图。
原来，它的调色板中的两种颜色是黑与蓝，而不是黑与白。
所以说二值图也可以是彩色的，只不过一般情况下是黑白图而已。
实现反色的源程序2. 彩色图转灰度图(color to grayscale)我们在第二讲时提到了YUV的颜色表示方法，知道在这种表示方法中，Y分量的物理含义就是亮度，它含了灰度图的所有信息，只用Y分量就完全能够表示出一幅灰度图来。
YUV和RGB之间有着如下的对应关系。
我们利用上式，根据R，G，B的值求出Y值后，将R，G，B值都赋值成Y，就能表示出灰度图来，这就是彩色图转灰度图的原理。
先看看真彩图。
5第5章 彩色数字图像基础.
2018/12/10
22
第5章 彩色数字图像基础
5.4 图像的种类
• 5.4.1 矢量图与点位图
– 矢量图(vector based image)法：
• 用一系列计算机指令来表示一幅图; • 实际上是数学方法来描述一幅图，然后变成许多的 数学表达式，再编程，用语言来表达。 • 在计算显示图时，也往往能看到画图的过程。绘制 和显示这种图的软件通常称为绘图程序(draw programs) •
– 假如显示屏上已经有一幅图存在，当这幅图或者这幅图的一部 分要重叠在上面时，T位就用来控制原图是否能看得见。
– 4. α通道(alpha channel)位
• 在用32位表示一个像素时，若R，G，B分别用8位表示， 剩下的8位常称为α通道(alpha channel)位，或称为复盖 (overlay)位、中断位、属性位。 • 视图混合(video keying)技术，它也采用α通道
2018/12/10
23
第5章 彩色数字图像基础
• 矢量图优点:
– 当需要管理每一小块图像时，矢量图法非常有效； – 目标图像的移动、缩小放大、旋转、拷贝、属性的改变 (如线条变宽变细、颜色的改变)也很容易做到； – 相同的或类似的图可以把它们当作图的构造块，并把它们 存到图库中，这样不仅可以加速画的生成，而且可以减小 矢量图文件的大小；
2018/12/10 3
第5章 彩色数字图像基础
图5-02 产生波长不同的光所需要的三基色值[1]
图5-02表示
使用基色波长 为700 nm(红 色)、546.1 nm(绿色)和 435.8 nm(蓝色) 时，在可见光 范围里，相加 混色产生某一 波长的光波所 需要的三种基 色的数值。
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图像处理
低分辨 传统方法插值 率图像
边缘检测 边缘以及 特殊处理 附近像素
插值图像
◎区域指导的图像插值算法
输入原始 图像f(x,y)
区域分割
2020/9/23
确定插值 位置
设计插值 公式
输出插值 图像g(x,y)
36
三、灰度变换技术
灰度变换——图像增强手段之一—— 点处理方式
0.03
14
r7=1
180
0.04
解：由变换函数公式得到对应的灰度等级：
s2
s0
s1
T (r
1
2
i0
ni
) CP(rk )
0 i0
ni n
0.17
ni 0.17 0.25 0.42
n
0.17 0.25 0.19 0.61
i0 n
s3
3 i0
ni n
0.17 0.25 0.19 0.18
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5
一、基本概念
1.阶调与色调
①阶调：
描述一种颜色区别与另一种颜色的特征
高光：图像中最亮的部分。灰度等级约在240 左右 中间调：图像中的主要部分。 暗调：图像中最暗的部分。灰度等级约在12 左右
层次：灰度亮化的等级（明暗程度）
注意：对灰度图像，阶调与层次的概念是相同的
阶调与层次的复制状况决定了图像中各种颜
HA(r)
dr
T ' (r) ds dr
0
255
CL
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s T (r)
A0
H A(r)dr
0
CP(r)
13
设：一幅像素总数为n，灰度等级为[0,L]的图像
中灰度级rk出现的概率近似为：
则近似的均衡化变换函数为：
P(rk )
k i0
ni n
sk T (r) CP(rk ) 其中：C=L
特点：处理速度快; 线条边缘清晰; 易产生“马赛克”现象;
(i,j)
(i,j+1)
(u,v) (i+1,j)
(i+1,j+1)
适用于插值点不多且文件较大色彩简单的图像；
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29
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30
◎双线形插值(Bilinear)： (一阶插值)
假定亮度函数在四个相邻邻域内是连续的，根
色202之0/9/2间3 的关系是否协调
6
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7
②色调： 色调专指构成彩色图像主色的明暗程度，
而最终呈现出来的颜色与各主色成分的明暗程 度有着很大的关系
色相、明度、冷暖、纯度 2.直方图
直方图是数字图像灰度等级的函数
◎它是用来表达图像灰度分布状态的统计图表 ◎是空间域处理技术的基础 ◎能有效的进行图像增强技术的实施
执行图像几何变换操作; 改变图像的物理尺寸和分辨率时; 重新采样
涉及通过某种插值算法获得本来不存在的 像素；并估算出该点的灰度值g(u,v)。
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◎最近邻域法(Nearest-Neighborhood)：(零阶插值)
将(x,y)像素点，分别与四个相邻的像素点相
比，取与该点最近的像素点的灰度值，作为该
s0≈1/7； s1≈3/7； s2≈4/7； s3≈6/7； s4≈6/7； s5≈1； s6≈1； s7≈1
rk→sk r0→s0=1/7 r1→s1=3/7 r2→s2=4/7 r4、r3→s3=6/7 r7、r6、r5→s4=1
nk 690 1023 790 1046 547
P(s k )
0.17 0.25 0.19 0.26 0.13
A.色相、色度和明度 B.色调、饱和度和亮度
C20.2色0/9/2相3 、明度和亮度 D.色相、饱和度和彩度 4
第五章 灰度变换与色彩校正
色彩校正： 对图像进行阶调调整和色彩平衡调整地过程
色彩和阶调的调整主要针对图像的： 亮度、对比度、饱和度和色相。
灰度变换——图像增强手段之一—— 点处理方式
它可使图像动态范围加大，使图像对比度扩 展，图像更加清晰，特征更加明显
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(a1)原图直方图
（b1）均衡化后直方图
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（b）直方图均衡化后图像
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⑥直方图匹配——直方图规定化
将一幅图像的直方图变换成规定形状的直方图 而进行的图像增强方法
HA(r)
HB(s)
s=T(r)
s=G(q)
HC(q)
0
1
(a) 原图直方图
0
1
(b) 原图均衡化直方图
作用：
R(x, y) 1 [A(x, y) B(x, y)] D S
◎图像间的差值信息
◎运动目标的跟踪和检测 ◎图像背景消除、目标识别（梯度算子）
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④图像乘法 C(x, y) A(x, y) B(x, y)
对图像进行掩膜操作，用来遮掉图像中的某些部分
⑤图像除法 C(x, y) A(x, y) B(x, y)
31
特点： 没有 “马赛克”现象； 使图像细节退化； 图像边缘模糊；
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◎双立方卷积插值 （Bi-cubic Interpolation）
在双线性插值的基础上，通过四个相邻点的
二阶导数，以确保灰度函数在水平和垂直两个
方向上均连续。 特点：
(i-1,j-1) (i,j)
(i,j+1)
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h(rk ) nk
rk ：第k级灰度 nk ：灰度级为 rk 的像素个数
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二、图像的运算
1.点运算：像素到像素的运算
①点运算的定义
B(x, y) f [A(x, y)]
②点运算的种类
◎线性点运算
◎非线性点运算
③点处理算法特点：( 可逆的）
◎仅根据像素的原值按一定规则确定新的灰度值
◎不改变像素间的空间位置；
◎202是0/9/2像3 素点到像素点的复制操作。
11
④点处理技术的运用
◎图像亮度的调整（幂次函数的γ校正）； ◎图像对比度的增强和拉伸； ◎图像的灰度切割（阈值化） ◎图像的直方图处理 ◎图像的反转。 ⑤直方图均衡化
使各灰度等级在图像中出现的频率变得相同
据(u,v)点的四个相邻点的灰度值
求：( u, v ) 在原图中的坐标
f(u,v)=f(x’,y’)
=a+bu+cv+duv a=g(i.j) b=g(i+1,j)-g(i,j) c=g(i,j+1)-g(i,j)
(i,j)
v (u,v)
(i,j+1) u
V
(i+1,j)
U
(i+1,j+1)
d2=020/g9/2(3i,j)+g(i+1,j+1)- g(i+1,j)- g(i,j+1)
0
1
(c) 参考图直方图
直方图匹配的目的就是通过选择不同的匹配对
象对一定灰度级范围内的图像进行有目的的增
强2020，/9/23以突出其重点，达到要求的效果
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2.图像的逻辑运算与算术运算——帧运算
指对两幅或多幅图像进行的加、减、乘或除计 算，以及简单的逻辑代数处理，从而获得输出图 像的运算。
①逻辑运算：与、或、非——像素位运算 与、或——两幅或以上图像间的运算
②加法运算 R(x, y) 1 A(x, y) B(x, y) D
S
其中：S为比例系数，取值与参与运算的图像目 有关，D为偏移调整，取值在[-255,255]
作202用0/9/23:产生图像的叠加效应和消除叠加性噪声 21
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22
③减法运算
将参与计算的两幅图像的对应点相减，计算公式
6.下列哪一种关于专色的说法是错误的 。
A.专色油墨是事先调合的油墨，需要独立印版
B.专色是CMYK四色套印难以复制的颜色
C. 专色油墨的印刷需要采用叠印处理
D. 专色油墨是不透明的。
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3
7. 320＊640像素的CMYK图像，分辨率为100dpi；
像素的平均位数是8位，其数据量为 。
新像素点的像素值。
g( x,y ) f( x' ,y' )
(i,j)
(i,j+1)
(x’,y’)
(i+1,j)
求 ：x', y' 在原图中的坐标
(i+1,j+1)
f( x' ,y' ) g( x,y )
●点（x’,y’)在原图中的位置
g(x, 2020/9/23 y) g(i,j),g(i,j 1),g(i 1,j 1),g(i 1,j)28
0.79
s6202s05/i96/023snn4ii50nni0i40.1nn70i.1070.s2.75107.2051.01.9205.109.108.109.108.008.108.008.006.00.800.6030.08.709.396 15
变换后的s值就近选择最靠近的一个灰度等级
例1：假设原始图像直方图数据如下表，图像为
64×64像素，8级灰度等级
rk r0=0
nk 690
P(rk )
k i0
ni n
0.17
r1=1/7
1023
0.25
r2=2/7
790
0.19