数字图像处理 第6章 (上)

对图像求反是将原图灰度值翻 转，简单地说就是将黑的变成白 的，将白的变成黑的。
N
n om
M f (x, y)
6.2.1直接灰度变换
1、灰度线性变换 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：
I=imread('cameraman.tif');
6.2.1直接灰度变换
（2）指数变换 指数变换的一般表达式为
g(i, j) bc f (i, j)a 1
这里参数a,b,c用来调整曲线的位置和形状。这 种变换能对图像的高灰度区给予较大的拉伸。
在黑色和白色附近有噪声干扰的图象，如照片上的划 痕、污斑等就能产生这种影响，运用分段线性变换也可以 有效降低噪声的视觉感受。
6.2.1直接灰度变换
对比度扩展
6.2.1直接灰度变换
Mg g(x,y)
O
a
b
Mf
f(x,y)
削波
Mg g(x,y)
O
a
Mf
f(x,y)
阈值化
6.2.1直接灰度变换
例 对于原图pout.tif，将其小于30的灰度值不变，将30 到150的灰度值拉伸到30到200，同时压缩150到255的 灰度值到200与255之间。
第6章 图像增强
——空间域图像增强
一个指纹图像增强的实例
主要内容
6.1 概述 6.2 空域点处理增强 6.3空域滤波增强
6.1 概 述
定义：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，消弱或去除某些 不需要的信息的处理方法
目的：其目的是对图像进行加工，以得到对 视觉解释来说视觉效果“更好”、或对机器 感知效果来说“更有用”的图像。
常见的几类方法为： 1、将f(.)中的每个象素按EH操作直接变换
以得到g(.) 2、借助f(.)的直方图进行变换 3、借助对一系列图像间的操作进行变换
前面所讲的图 像基本运算
6.2.1直接灰度变换
1、灰度线性变换
g(x, y) N 百度文库n [ f (x, y) m] n M m
图像求反
灰度线性变换中有一种比较特别 的情况，就是图像的负相变换。
应用范围：
2. 特别适用于嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节。
6.2.1直接灰度变换
2．分段线性变换
为了突出感兴趣目标所在的灰 度区间，相对抑制那些不感兴趣的 灰度区间，可采用分段线性变换。
趣目设标原的图灰像度f范(x,围y)在在[[0a,，b]M,欲f]使,感其兴灰 度范围拉伸到[c,d],则对应的分段线 性变换表达式为
6.2.1直接灰度变换
典型的增强对比度的EH(.)如图所示
s
L-1
s2
Ls
EH(s)
0～r1之间 的动态范
围减小
s1 0 r1
r2 L-1 r Lr
r2～L-1之间 的动态范围
减小
r1～s1之间的动 态范围增加，
对比度增强
实际上s1,s2,r1,r2,可以取不同的值进行组合
6.2.1直接灰度变换
图像增强效果评价
目前对图像增强效果的评价主要包 括定性评价和定量评价两个方面。
定性评价主要根据人的主观感觉，对 图像增强的视觉效果进行评判，一般主 要对图像的清晰度、色调、纹理等几方 面进行主观评价。
定性分析的不足是与评价者的主观性 密切相关。
定性分析的主要优点是可以从一幅图像中 有选择地对具体研究对象进行重点比较和评价， 即定性分析可以对图像的局部或具体研究目标 进行评价，具有灵活性和广泛的适应性。
（1）视觉效果更好的例子
（2）机器感知效果更好的例子 “特征脸”
注意：
1、图像增强处理并不能增加原始图像的信息， 其结果只能增强对某种信息的辨别能力，而 这种处理肯定会损失一些其它信息。
2、强调根据具体应用而言，更“好”，更 “有用”的视觉效果图像。 3、图像增强处理最大的困难－增强后图像
质量的好坏主要依靠人的主观视觉来评定， 也就是说，难以定量描述。
提要
6.2.1直接灰度变换
3.非线性变换
（1）对数变换
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
例如，傅里叶谱的范围在 [0，1.6×对1原06图] ，进为行了灰在度一压个缩8位的 显示设备上进行显示，并充分利 L-1 用常显用示的设E备H(的.)操动作态，范是围一，种则对变数换形 表式达的式函中数的，C为：
EH(r)
s=C·log(1+|r|) C=256/log(1+1.6*106) C为尺度比例常数,曲线如图所示 0
6.2.1直接灰度变换
当希望对图像的低灰度区较大的拉伸而对高 灰度区压缩时，可采用这种变换，它能使图 像灰度分布与人的视觉特性相匹配。
例 设原图像的灰度值取值范围为[0， 512），现要将原图的灰度范围压缩到 [0,256)。
直接对图像中的象素进行处理 输入图像是f(x,y) 输出图像是g(x,y)
则点运算可以表示为 g(x,y)=T[f(x,y)] 其中T(.)函数：灰度变换函数，它描述了输
入灰度和输出灰度之间的转换关系。一旦 T确定，该点运算就完全被确定下来。 采用什么样的T(.)函数取决于增强的目的
点运算的方法
定量评价图像增强效果目前还没有业界统 一接受的标准与尺度，目前通常采用的方法是 从图像的信息量、标准差、均值、纹理度量值 和具体研究对象的光谱特征值等方面与原始图 像进行比较评价。
定量分析的最大优点是客观公正。
主要增强方法：
直接对象素
增强 操作
灰度值运算
对图像 进行变换
变换
6.2 空域点处理增强
(c / a) f (x, y) 0 f (x, y) a g(x, y) [(d c) /(b a)][ f (x, y) a] c a f (x, y) b
[(M g d) /(M f b)][ f (x, y) b] d b f (x, y) M f
用分段线性法，将需要的图像细节灰度级拉伸，增强 对比度，不需要的细节灰度级压缩，降低其对比度
t L 1 s imshow(I);
I=double(I);
I=256-1-I;
应用范围：
1.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。采用线性变换对图像每一 个像素灰度作线性拉伸，可有效地改善图像视觉效果。