第4章图像增强第1讲.pptVIP

数字图像处理学 第4章 图像增强(第一讲) 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，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。因此，这类处理是为了某种应用目的而去改善图像质量的。处理的结果使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统。 应该明确的是增强处理并不能增强原始图像的信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能力，而这种处理有可能损失一些其他信息。 图像增强是数字图像处理的基本内容之一。 图像增强技术主要包括: 直方图修改处理 图像平滑化处理 图像尖锐化处理 彩色处理技术 在实用中可以采用单一方法处理，也可以采用几种方法联合处理，以便达到预期的增强效果。 图像增强技术基本上可分成两大类: 频域处理法 空域处理法 频域处理法的基础是卷积定理。它采用修改图像傅里叶变换的方法实现对图像的增强处理。由卷积定理可知，如果原始图像是 ，处理后的图像是 ，而 是处理系统的冲激响应，那么，处理过程可由下式表示 （4—1） 其中＊代表卷积。 如果 ， ， 分别是 的傅立叶变换,那么,上面的卷积关系可表示为变换域的乘积关系，即 式中， 为传递函数。 例如，可以强调图像中的低频分量使图像得到平滑，也可以强调图像中的高频分量使图像的边缘得到增强等等。以上就是频域处理法的基本原理。 空域法是直接对图像中的像素进行处理，基本上是以灰度映射变换为基础的。所用的映射变换取决于增强的目的。例如增加图像的对比度，改善图像的灰度层次等处理均属空域法处理。 应该特别提及的是增强后的图像质量好坏主要靠人的视觉来评定，而视觉评定是一种高度的主观处理。因此，为了一种特定的用途而采用的一种特定的处理方法，得到一幅特定的图像，对其质量的评价方法和准则也是特定的，所以，很难对各种处理定出一个通用的标准。由此可知，图像增强没有通用理论。 4.1用直方图修改技术进行图像增强 灰度级的直方图描述了一幅图像的概貌，用修改直方图的方法增强图像是实用而有效的处理方法之一。 设变量 代表图像中像素灰度级。在图像中，像素的灰度级可作归一化处理，这样， 的值将限定在下述范围之内 (4—4) 对于一幅给定的图像来说，每一个像素取得[0，1]区间内的灰度级是随机的，也就是说 是一个随机变量。假定对每一瞬间它们是连续的随机变量，那么，就可以用概率密度函数 来表示原始图像的灰度分布。 如果用直角坐标系的横轴代表灰度级 r ，用纵轴代表灰度级的概率密度函数 ，这样就可以针对一幅图像在这个坐标系中作一曲线来。这条曲线在概率论中就是分布密度曲线（见图4—1）。 从图像灰度级的分布可以看出一幅图像的灰度分布特性。例如，从图4—1中的(a)和(b)两个灰度密度分布函数中可以看出：(a)的大多数像素灰度值取在较暗的区域，所以这幅图像肯定较暗，一般在摄影过程中曝光过强就会造成这种结果； 而(b)图像的像素灰度值集中在亮区，因此，图像(b)的特性将偏亮，一般在摄影中曝光太弱将导致这种结果。当然，从两幅图像的灰度分布来看图像的质量均不理想。 为了有利于数字图像处理，必须引入离散形式。在离散形式下，用 代表离散灰度级，用 代表 ，并且有下式成立 (4—5) 式中 为图像中出现 这种灰度的像素数， 是图像中像素总数，而 就是概率论中所说的频数。在直角坐标系中作出 与 的关系图形，这个图形称为直方图。如图4—2所示。 如上面所述，一幅给定的图像的灰度级分布在0≤ r ≤1范围内。可以对[0, 1]区间内的