第2章空域增强.ppt

* * 方差表示的是变量与期望之间的偏离程度 随着M增大，方差逐渐减小，说明增强后的图像逐渐接近于没有噪声的原始图像 * * 方差表示的是变量与期望之间的偏离程度 随着M增大，方差逐渐减小，说明增强后的图像逐渐接近于没有噪声的原始图像 * 方差表示的是变量与期望之间的偏离程度 随着M增大，方差逐渐减小，说明增强后的图像逐渐接近于没有噪声的原始图像 * 方差表示的是变量与期望之间的偏离程度 随着M增大，方差逐渐减小，说明增强后的图像逐渐接近于没有噪声的原始图像 * * * * * * * * * * * * * * * 2.3.2 典型灰度映射 1、图像求反（照片和底片） [0,L-1]为图像的灰度级 作用：黑的变白，白的变黑 2.3.2 典型灰度映射 2、增强对比度（增加图像中各部分间反差） 各段斜率不同 作用：两端动态范围减小，中间动态范围增加 2.3.2 典型灰度映射 3、动态范围压缩 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，如直接使用原图，则一部分细节可能丢失 傅里叶频谱在8位系统中显示 2.3.2 典型灰度映射 4、伽玛校正（指数变换） 提高灰度级，在正比函数上方，使图像变亮 降低灰度级，在正比函数下方，使图像变暗 2.3.2 典型灰度映射 2.3.2 典型灰度映射 2.3.2 典型灰度映射 4、伽玛校正（指数变换） 许多图像获取、显示、打印设备的输出与输入满足指数变换的规律 第2章 空域增强:点操作 2.1 图像坐标变换 2.2 图像间运算 2.3 图像灰度映射 2.4 直方图变换 直方图是图像的一种统计表达 直方图反映了图中灰度的分布情况 2.4.1 直方图均衡化 2.4.2 直方图规定化 2.4 直方图变换 灰度统计直方图 1-D的离散函数 提供了图像像素的灰度值分布情况 计算： 设置一个 有 L 个元素的数 组，对原图的灰 度值进行统计 2.4.1 直方图均衡化 直方图与图象的视觉效果密切相关 灰度统计直方图 直方图与图像的视觉效果密切相关 2.4.1 直方图均衡化 直方图均衡化（用于增强动态范围偏小的图像反差） 借助直方图变换实现（归一的）灰度映射 均衡化（线性化）基本思想 变换原始图像的直方图为均匀分布 == 增大动态范围 使像素灰度值的动态范围最大 == 增强图像整体对比度（反差） 2.4.1 直方图均衡化 归一化直方图 增强函数:n-图像中像素的总个数 (1) 单值单增函数， 各灰度级在变换后仍保持排列次序 (2) 变换前后灰度值动态范围一致 2.4.1 直方图均衡化 （归一化）累积直方图 (1) 是 k 的单值单增函数 (2) 灰度取值范围一致， (3) 将s的分布转换为t 的均匀分布 2.4.1 直方图均衡化 {表2.4.1} 2.4.1 直方图均衡化 序号 运算 步骤和结果 1 原始图灰度级 0 1 2 3 4 5 6 7 2 原始直方图 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02 3 计算原始累积直方图 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00 4 取整扩展 1 3 5 6 6 7 7 7 5 确定映射对应关系 0→1 1→3 2→5 3,4→6 5,6,7→7 6 根据映射关系计算均衡化直方图 0.19 0.25 0.21 0.24 0.11 2.4.1 直方图均衡化 直方图均衡化的效果 图像对比 直方图对比 (1)能将同一灰度的象素区分开来吗？ (2)为什么直方图各条间有空隙？ 直方图均衡化 目的：增强动态范围偏小的图像 反差 措施：累积直方图 效果：全局均衡化，增强图像整 体对比度 2.4.1 直方图均衡化 2.4.1 直方图均衡化 2.4.2