浙江大学图像处理课件第4章.pdf

第四章图像增强与平滑 4.1 直方图 4.2 灰度变换 4.3 图像噪声 4.4 去除噪声 4.5 图像锐化 4.6 图像的伪彩色处理 4.7 编程实例 4.1 直方 图 4.1.1 直方图的基本概念 如果将图像中像素亮度 （灰度级别）看成是一个随机变量， 则其分布情况就反映了图像的统计特性，这可用Probability Density Function (PDF) 来刻画和描述，表现为灰度直方图 （Histogram ）。灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具 有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中每种灰度出现的频率， 如图4-1所示。灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度 级出现的频度，它是图像最基本的统计特征。 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 5 4 5 6 2 14 6 4 3 2 2 1 1 6 6 4 6 6 3 4 5 6 6 6 1 4 6 6 2 3 1 3 6 4 6 6 图4-1 图像灰度直方图 设r代表图像中像素灰度级，作归一化处理后，r将被限定在 ［0, 1］之内。在灰度级中，r=0代表黑，r= 1代表白。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r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p (r)来表示原始图像 r 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p (r) ，这样就可以针对一幅图像在这个 r 坐标系中作出一条曲线来。这条曲线在概率论中就是概率密度 曲线，如图4-2所示。 P (r) r P (r) r 0 1 r 0 1 r (a) (b) 图4-2 图像灰度分布概率密度函数 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4-2 中的(a)和(b)两个灰度分布概率密度函数中可以看出： (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；(b) 图像的 像素灰度值集中在亮区，因此，图像(b)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。 4.1.2 直方图的性质 （1）直方图是一幅图像中各像素灰度值出现次数 （或频数） 的统计结果，它只反映该图像中不同灰度值出现的次数 （或频 数），而未反映某一灰度值像素所在位置。也就是说，它只包含 了该图像中某一灰度值的像素出现的概率，而丢失了其所在位置 的信息。 （2 ）任一幅图像，都能惟一地确定出一幅与它对