图像增强PPT课件
合集下载
红外图像增强技术ppt课件
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
其他处理方法——小波变换
分解后的图像，其主要信息(即轮廓)由低频部分来 表征，而其细节部分则由高频部分表征。实际应用 中，通过对高频部分分量进行变换，经过处理达到 增强图像的目的。 基于小波变换理论的红外图像增强技术,即对低对比 度的红外图像，通过施行小波变换,得到该图像的多 尺度梯度分布，增强多尺度梯度模的大小，并扩大 其在尺度空间的动态范围，就可以实现图像的对比 度增强。
图像噪声滤除成为红外图像预处理中的重要组成部分。 空域或频域的平滑滤波可以抑制图像噪声，提高图像的 信噪比。 其中，中值滤波器在处理噪声的方面有较好的表现，不 仅能消除强脉冲性噪声的影响，而且较好地保留了图像 的边缘。 在频域上可以通过低通滤波器实现平滑。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
外界环境的随机干扰和热成像系统的不完善，给红外 图像带来多种多样的噪声。
由于红外探测器各探测单元的响应特性不一致、光机 扫描系统缺陷等原因，造成红外图像的非均匀性，体 现为图像的固定图案噪声、串扰、畸变等。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
红外图像增强的主要工作
增强图像边缘锐度，改善红外图像模糊状态； 对灰度进行拉伸，使红外图像的灰度适中，灰度层次更
数字图像处理ppt课件
基于特征分类的辨认
总结词
通过提取图像中的特征，利用分类器对特征 进行分类，从而辨认图像的类别。
详细描写
基于特征分类的图像辨认方法是一种常用的 图像辨认方法。它通过提取图像中的特征， 如边缘、角点、纹理等，利用分类器如支持 向量机、神经网络等对特征进行分类，从而 辨认图像的类别。这种方法能够有效地提取 图像中的本质特征，并具有较强的鲁棒性，
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统 计特征，如对照度、能量和相关性等。该方法适用于描写图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
但特征提取和分类器的设计是关键。
基于深度学习的辨认
总结词
利用深度学习算法自动提取图像特征， 并进行分类辨认。
VS
详细描写
基于深度学习的图像辨认方法是目前研究 的热点。它利用深度学习算法如卷积神经 网络（CNN）等自动提取图像的特征， 并进行分类辨认。这种方法能够有效地从 原始图像中提取复杂的特征，并具有较高 的辨认准确率。但需要大量的标注数据进 行训练，且计算复杂度较高。
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ，形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效，适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的散布信息，通过计算 一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和 三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏锐。
图像辨认
基于模板匹配的辨认
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)
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
《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。
《图像的增强》课件
无人驾驶
图像增强可以提高无人驾驶汽车的感知能力， 增强道路和障碍物的识别。
艺术和娱乐
图像增强可以改善艺术作品和娱乐内容的视 觉效果，提供更好的观赏体验。
未来发展趋势1来自深度学习利用深度神经网络和人工智能技术，实现更准确、自动化的图像增强。
2
实时增强
通过优化算法和硬件性能，实现实时图像增强，满足实时应用的需求。
滤波器和增强方法的比较
滤波器
滤波器通过在空域或频域中对图像进行操作来 改变图像的特性。
增强方法
增强方法通过调整图像的亮度、对比度和细节 来改善图像质量和视觉效果。
图像增强的应用领域
医学图像
通过增强医学图像，可以更清晰地显示病变 和器官结构。
安防监控
通过增强监控图像，可以更容易识别和监视 潜在的安全威胁。
《图像的增强》PPT课件
通过图像增强，我们可以改善图像的质量和视觉效果，使其更加鲜明和引人 注目。
图像增强的定义
图像增强是一种技术，通过对图像的处理和改进，提高其质量、增强细节、改变光照和色彩等特性，使 图像更易于理解和分析。
常见的图像增强方法
1 灰度变换
2 直方图均衡化
通过调整图像的亮度和对比度来改变图像 的整体感观。
通过重新分布图像的像素强度，使整个亮 度范围更均衡，增强对比度和细节。
3 空域滤波
4 频域滤波
通过对图像进行平滑或增强，改变图像的 细节和纹理。
通过对图像进行傅里叶变换和反变换，改 变图像的频率特性和细节。
基于直方图的增强方法
直方图是显示图像像素强度分布的统计图。基于直方图的增强方法使用直方 图信息来调整图像的对比度和亮度。
3
自适应增强
根据不同图像的特点和应用需求，自动调整增强方法和参数，实现个性化的图像 增强。
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）
编辑课件
一维窗口
编辑课件
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
编辑课件
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
编辑课件
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
编辑课件
18
频率域图像增强
编辑课件
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
编辑课件
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
第2页/共47页
※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
第8页/共47页
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
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
第8页/共47页
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.
《频域图像增强》课件
《频域图像增强》PPT课 件
在本课程中，我们将探索频域图像增强的概念、原理和应用。了解傅里叶变 换、频率域滤波、统计频域增强方法和空间频率滤波等常见技术。
什么是频域图像增强
频域图像增强是一种图像处理技术，通过在图像的频域进行操作，改善图像 的质量和增强图像的细节。它基于信号处理和数学变换的原理，可以优化图 像的视觉效果。
常见的频域图像增强技术
傅里叶变换
通过将图像转换到频域，可以分析和改变图像 的频率成分。
统计频域增强方法
通过统计图像的频域特征，可以对图像进行增 强和修复。
频率域滤波
利用频域滤波器，可以增强或抑制图像的特定 频率成分。
空间频率滤波
利用空间领域和频率领域的关系，可以改善图 像的细节和对比度。
频域图像增强的应用领域
频域图像增强的作用和意义
频域图像增强可以提高图像的可视性，使图像更清晰、更鲜艳。它可以增强图像的细节，并减少噪点和模糊。 频域图像增强在许多应用领域都起到重要的作用。
频域图像增强的基本原理
频域图像增强的基本原理是将图像转换到频域，并利用频域滤波和变换等方法对图像进行处理。通过对图像的 频域表示进行操作，可以改变图像的频率分布，从而改善图像的质量。
挑战：频域图像增强需要高级数学和信号处理技术，同时需要根据具体应用 场景选择适当的算法和参数。
1 医学图像处理
频域图像增强在医学影像诊断和治疗中起着重要作用，帮助医生提取和分析图像特征。
2 航空航天图像处理
频域图像增强可以改善航空航天图像的清晰度和对比度，提高目标检测和识别的准确性。
3 摄影图像处理
频域图像增强可用于提升摄影作品的质量，改善细节和色彩还原。
频域图像增强的优势和挑战
在本课程中，我们将探索频域图像增强的概念、原理和应用。了解傅里叶变 换、频率域滤波、统计频域增强方法和空间频率滤波等常见技术。
什么是频域图像增强
频域图像增强是一种图像处理技术，通过在图像的频域进行操作，改善图像 的质量和增强图像的细节。它基于信号处理和数学变换的原理，可以优化图 像的视觉效果。
常见的频域图像增强技术
傅里叶变换
通过将图像转换到频域，可以分析和改变图像 的频率成分。
统计频域增强方法
通过统计图像的频域特征，可以对图像进行增 强和修复。
频率域滤波
利用频域滤波器，可以增强或抑制图像的特定 频率成分。
空间频率滤波
利用空间领域和频率领域的关系，可以改善图 像的细节和对比度。
频域图像增强的应用领域
频域图像增强的作用和意义
频域图像增强可以提高图像的可视性，使图像更清晰、更鲜艳。它可以增强图像的细节，并减少噪点和模糊。 频域图像增强在许多应用领域都起到重要的作用。
频域图像增强的基本原理
频域图像增强的基本原理是将图像转换到频域，并利用频域滤波和变换等方法对图像进行处理。通过对图像的 频域表示进行操作，可以改变图像的频率分布，从而改善图像的质量。
挑战：频域图像增强需要高级数学和信号处理技术，同时需要根据具体应用 场景选择适当的算法和参数。
1 医学图像处理
频域图像增强在医学影像诊断和治疗中起着重要作用，帮助医生提取和分析图像特征。
2 航空航天图像处理
频域图像增强可以改善航空航天图像的清晰度和对比度，提高目标检测和识别的准确性。
3 摄影图像处理
频域图像增强可用于提升摄影作品的质量，改善细节和色彩还原。
频域图像增强的优势和挑战
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
2021
25
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
3
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。
2021
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。
2021
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。
ct增强ppt课件
图像处理
扫描结束后，对获得的图像进 行后处理，如窗宽、窗距的调 整、三维重建等，以便更好地
显示病变。
02
CT增强的应用场景
人体各部位的检查
头部
CT增强可以用于检查脑部肿瘤、脑血管病变以及 脑外伤等。通过注射造影剂，可以更好地显示脑 部血管、脑实质和脑室等结构，提高诊断的准确 性。
腹部
CT增强可以用于检查肝脏、胰腺、肾脏等器官的 肿瘤和病变。通过注射造影剂，可以更好地显示 腹部血管和实质器官等结构，提高诊断的准确性 。
相对较大。
可能过敏
增强CT需要使用碘对照 剂，部分患者可能会出
现过敏反应。
费用较高
相对于普通CT平扫，增 强CT的费用要高一些。
可能影响肾功能
碘对照剂可能会对肾功 能产生一定影响，特别 是对于肾功能不全的患
者。
04
CT增强的安全性和注 意事项
安全性的斟酌
辐射安全
CT增强扫描涉及到放射线，因此 必须确保患者接受的辐射剂量在 安全范围内。医生会根据患者的 年龄、体重和其它因素来决定所
未来发展方向与展望
跨学科合作与创新
01
加强医学影像技术与其他学科领域的合作与创新，推动CT增强
的技术进步和应用拓展。
个性化诊疗与精准医疗
02
结合个体差异和疾病特点，实现个性化诊疗和精准医疗，提高
诊疗效果和患者满意度。
普及与推广
03
通过教育和培训，提高医学影像专业人员对CT增强的认识和应
用能力，促进其在临床实践中的普及和推广。
保护隐私
在检查进程中，患者的隐私保护非常重要。医疗机构应采 取必要的措施，确保患者的个人信息和影像资料不被泄露 。
视察反应
扫描结束后，对获得的图像进 行后处理，如窗宽、窗距的调 整、三维重建等，以便更好地
显示病变。
02
CT增强的应用场景
人体各部位的检查
头部
CT增强可以用于检查脑部肿瘤、脑血管病变以及 脑外伤等。通过注射造影剂，可以更好地显示脑 部血管、脑实质和脑室等结构，提高诊断的准确 性。
腹部
CT增强可以用于检查肝脏、胰腺、肾脏等器官的 肿瘤和病变。通过注射造影剂，可以更好地显示 腹部血管和实质器官等结构，提高诊断的准确性 。
相对较大。
可能过敏
增强CT需要使用碘对照 剂，部分患者可能会出
现过敏反应。
费用较高
相对于普通CT平扫，增 强CT的费用要高一些。
可能影响肾功能
碘对照剂可能会对肾功 能产生一定影响，特别 是对于肾功能不全的患
者。
04
CT增强的安全性和注 意事项
安全性的斟酌
辐射安全
CT增强扫描涉及到放射线，因此 必须确保患者接受的辐射剂量在 安全范围内。医生会根据患者的 年龄、体重和其它因素来决定所
未来发展方向与展望
跨学科合作与创新
01
加强医学影像技术与其他学科领域的合作与创新，推动CT增强
的技术进步和应用拓展。
个性化诊疗与精准医疗
02
结合个体差异和疾病特点，实现个性化诊疗和精准医疗，提高
诊疗效果和患者满意度。
普及与推广
03
通过教育和培训，提高医学影像专业人员对CT增强的认识和应
用能力，促进其在临床实践中的普及和推广。
保护隐私
在检查进程中，患者的隐私保护非常重要。医疗机构应采 取必要的措施，确保患者的个人信息和影像资料不被泄露 。
视察反应
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
17
设原图、处理后的结果图的灰度值分别为 [f(i,j)]和[g(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。
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
数字图像处理
Digital Image Processing
1
第四章 图像增强
4.1 灰度级修正 4.2 图像的同态增晰 4.3 图像平滑 4.4 图像锐化 4.5 图像伪彩色处理
2
第四章 图像增强
3
图像增强所包含的主要内容如图：
灰度变换
图像增强
空间域
点运算
直方图修正法
blnc
a,b,c是按需要可以调整的参数。
33
非线性动态范围调整
g(i,j)=9×log[f(i,j)+1]
11 39 99 99 168
2 12 178 167 220 36064 68205 29260
10 14 18 18 20
6 10 20 20 21 58086 89407 49480
作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。
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。
29
三、非线性灰度变换
• 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。
• 非线性动态范围调整，要求可以用光滑的 曲线来实现。
• 考虑到人眼对视觉信号的处理过程中，有 一个近似对数算子的环节，因此，可采用 对数运算来实现非线性动态范围调整。
31
三、非线性灰度变换
1、对数变换 低灰度区扩展，高灰度区压缩。
2、指数变换 高灰度区扩展，低灰度区压缩。
32
对数变换 g(x,y)alnf[(x,y)1]
5
一、图像降质
成像过程(光学失真、相对运动、大气湍流等) 传输过程(噪声污染、信道误码等) 显示过程(设备非线性ห้องสมุดไป่ตู้设备引入的噪声等)
6
➢ 光学聚焦模糊
7
➢ 运动引起模糊
8
➢ 模糊及高斯噪声
9
➢ 对比度太差
10
➢噪声
原始图像
Mean=0.01, Var=0.02 高斯噪声
Density＝0.2 Salt&Pepper 椒盐噪声
Var＝0.01 Speckle斑 点噪声
11
二、改善图像质量方法
➢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。
12
➢ 图像复原技术：针对图像降质的具体原
因，设法补偿降质因素，从而使改善后 的图像尽可能地逼近原始图像 。图像复 原主要目的是提高图像的逼真度 。
f(x,y)a af(x,y)b f(x,y)b
19
线性灰度变换
g(x,y) d
c
0
a
b
f(x,y)
20
二、分段线性灰度变换
扩展感兴趣的灰度范围线性，相对抑制不感兴 趣的灰度区域。
设f(x,y)灰度范围为[0,M]，g(x,y)灰度范围为 [0,N],将[0,a]和[b,M]加以压缩，灰度区间[a,b]进行 扩展。
34
对数变换
35
对数变换动态范围压缩
36
Y=x+0.06x×(255-x)
37
指数变换
g(x,y)bc[f(x,y)a]1
a,b,c是按需要可以调整的参数。
通过选择不同的映射变换，达到对比度增强 的效果。
16
4.1.1 灰度变换法
一、线性变换 对比度：亮度最大值和最小值之比称为亮度对
比度 线性变换—>扩展对比度：通过将亮暗差异
（即对比度）扩大，把人所关心的部分强调出 来。原理是:进行像素点对像素点的灰度级的线 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。
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。
15
设输入图像为f(x,y)，经变换后的输出图像为g(x,y)， 变换函数为T[•]，则有
g(x,y)=T[f(x,y)]
局部统计法
局部运算
图像平滑
图像锐化
高通滤波
均衡化
规定化
频率域
低通滤波
同态滤波增强
假彩色增强
彩色增强
伪彩色增强
彩色变换及应用
图像的代数运算
4
第四章 图像增强
图像增强作为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。
f(x,y)
23
例
gx,y 1320 [f0 (x,y)5]0 205 0f(x,y)80
f(x,y)
其它
24
g(x,y)
140
80
50 20
0
50
80
f(x,y)
25
线性变换可写成：g(x,y)=af(x,y)+b
a=1,b=0,原样复制 a>1输出图像的对比度增大 a<1输出图像的对比度减小 a=1,b≠0 所有像素的灰度值上移或下移，其效果
13
三、图像增强的具体处理方法
1、空间域方法：空间域是指像素组成的空间，其增 强是直接作用于像素，即在原图像上直接进行数 据运算，对像素灰度值进行处理，包括点运算和 邻域运算；
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。
是使整个图像变亮或变暗 a<0 图像的亮暗反转
26
b=200
a=-1
a=10
a=20
27
原图像A 1.3A
A+50
原图像求补
28
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。
21
分段线性灰度变换
c a
f(x,
y)
g(x,y)bdac[f(x,y)a]c
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
设原图、处理后的结果图的灰度值分别为 [f(i,j)]和[g(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。
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
数字图像处理
Digital Image Processing
1
第四章 图像增强
4.1 灰度级修正 4.2 图像的同态增晰 4.3 图像平滑 4.4 图像锐化 4.5 图像伪彩色处理
2
第四章 图像增强
3
图像增强所包含的主要内容如图：
灰度变换
图像增强
空间域
点运算
直方图修正法
blnc
a,b,c是按需要可以调整的参数。
33
非线性动态范围调整
g(i,j)=9×log[f(i,j)+1]
11 39 99 99 168
2 12 178 167 220 36064 68205 29260
10 14 18 18 20
6 10 20 20 21 58086 89407 49480
作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。
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。
29
三、非线性灰度变换
• 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。
• 非线性动态范围调整，要求可以用光滑的 曲线来实现。
• 考虑到人眼对视觉信号的处理过程中，有 一个近似对数算子的环节，因此，可采用 对数运算来实现非线性动态范围调整。
31
三、非线性灰度变换
1、对数变换 低灰度区扩展，高灰度区压缩。
2、指数变换 高灰度区扩展，低灰度区压缩。
32
对数变换 g(x,y)alnf[(x,y)1]
5
一、图像降质
成像过程(光学失真、相对运动、大气湍流等) 传输过程(噪声污染、信道误码等) 显示过程(设备非线性ห้องสมุดไป่ตู้设备引入的噪声等)
6
➢ 光学聚焦模糊
7
➢ 运动引起模糊
8
➢ 模糊及高斯噪声
9
➢ 对比度太差
10
➢噪声
原始图像
Mean=0.01, Var=0.02 高斯噪声
Density＝0.2 Salt&Pepper 椒盐噪声
Var＝0.01 Speckle斑 点噪声
11
二、改善图像质量方法
➢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。
12
➢ 图像复原技术：针对图像降质的具体原
因，设法补偿降质因素，从而使改善后 的图像尽可能地逼近原始图像 。图像复 原主要目的是提高图像的逼真度 。
f(x,y)a af(x,y)b f(x,y)b
19
线性灰度变换
g(x,y) d
c
0
a
b
f(x,y)
20
二、分段线性灰度变换
扩展感兴趣的灰度范围线性，相对抑制不感兴 趣的灰度区域。
设f(x,y)灰度范围为[0,M]，g(x,y)灰度范围为 [0,N],将[0,a]和[b,M]加以压缩，灰度区间[a,b]进行 扩展。
34
对数变换
35
对数变换动态范围压缩
36
Y=x+0.06x×(255-x)
37
指数变换
g(x,y)bc[f(x,y)a]1
a,b,c是按需要可以调整的参数。
通过选择不同的映射变换，达到对比度增强 的效果。
16
4.1.1 灰度变换法
一、线性变换 对比度：亮度最大值和最小值之比称为亮度对
比度 线性变换—>扩展对比度：通过将亮暗差异
（即对比度）扩大，把人所关心的部分强调出 来。原理是:进行像素点对像素点的灰度级的线 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。
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。
15
设输入图像为f(x,y)，经变换后的输出图像为g(x,y)， 变换函数为T[•]，则有
g(x,y)=T[f(x,y)]
局部统计法
局部运算
图像平滑
图像锐化
高通滤波
均衡化
规定化
频率域
低通滤波
同态滤波增强
假彩色增强
彩色增强
伪彩色增强
彩色变换及应用
图像的代数运算
4
第四章 图像增强
图像增强作为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。
f(x,y)
23
例
gx,y 1320 [f0 (x,y)5]0 205 0f(x,y)80
f(x,y)
其它
24
g(x,y)
140
80
50 20
0
50
80
f(x,y)
25
线性变换可写成：g(x,y)=af(x,y)+b
a=1,b=0,原样复制 a>1输出图像的对比度增大 a<1输出图像的对比度减小 a=1,b≠0 所有像素的灰度值上移或下移，其效果
13
三、图像增强的具体处理方法
1、空间域方法：空间域是指像素组成的空间，其增 强是直接作用于像素，即在原图像上直接进行数 据运算，对像素灰度值进行处理，包括点运算和 邻域运算；
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。
是使整个图像变亮或变暗 a<0 图像的亮暗反转
26
b=200
a=-1
a=10
a=20
27
原图像A 1.3A
A+50
原图像求补
28
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。
21
分段线性灰度变换
c a
f(x,
y)
g(x,y)bdac[f(x,y)a]c
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