第二章医学图像处理3-灰度变换.pptVIP

教学目标 基本要求： 能够说出图像灰度变换的基本原理和常用算法；使用对比度展宽、直方图均衡化等算法对图像进行变换。 重点： 对比度展宽、直方图均衡化 难点： 直方图均衡 灰度与灰度级 灰度与像素的关系： 一般，像素值量化后用一个字节（8b）来表示。如把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256个灰度级，灰度值的范围为0～255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白。黑白照片包含了黑白之间的所有的灰度色调，每个像素值都是介于黑色和白色之间的256种灰度中的一种。 灰度级：表示灰度图像的亮度层次范围。级数越多图像的亮度范围越大层次越丰富，用于描述整副图像亮度层次。 灰度值：表示灰度图像单个像素点的亮度值。 什么是对比度？ 对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比越大，差异范围越小代表对比越小。 对比度通常表现了图像画质的清晰程度。 对比度的计算 对比度的计算公式如下： 对比度的计算例 1、点运算 图像的点运算（point operation）是对图像的灰度级进行变换，其所输出的每个像素点的灰度值仅由相应输入像素点的值决定。 点运算不可能改变图像内的空间关系。 点运算可以看作是“从像素到像素”复制操作： 设输入图像为f(x,y),输出图像为g(x,y)，则点运算可表示为： g(x,y)=T[f(x,y)] 其中T描述了输入灰度级和输出灰度级间的映射关系。 图像的灰度变换 点运算又被称为对比度增强（contrast enhancement）或灰度变换（gray-scale transformation）。 常见的几类方法有： 将f(·)中的每个像素按T操作直接变换以得到g(·); 借助f(·)的直方图进行变换； 借助对一系列图像间的操作进行变换。 输入图像的?校正（幂律变换的应用） 输入图像的?校正 示例 2.2、图像求反 将原图灰度值反转（使黑变白，使白变黑）。 普通黑白底片和照片的关系就是这样。 具体变换时，将图像中每个像素的灰度值根据如下的变换曲线（实际是一条直线）进行映射。 示例 示例 对比度展宽（分段线性函数的应用） 点(r1,s1)和(r2,s2)的位置控制了变换函数的形状。 如果r1=s1且r2=s2，则变换为一线性函数，将产生一个没有变化的灰度线（即增强图将和原图相同）； 如果r1=r2；s1=0且s2=L-1，则变换变为阈值函数，并产生二值图像（对比度最大，但细节全丢失了）； 灰能级窗的计算公式为： 灰级窗效果示例 灰级窗切片的计算公式： 灰级窗切片 灰度级的修正 应用灰度级校正方法有两个问题要注意： （1）对降质图像进行逐点灰度级校正所获得的图像，其中某些像素的灰度级值有可能要超出记录器件或显示器输入灰度级的动态范围，在输出时还要采用其他方法来修正才能保证不失真地输出。 （2）降质图像在数字化时，各像素灰度级都被量化在离散集合中的离散值上，但经校正后的图像各像素灰度极值并不一定都在这些离散值上，因此必须对校正后的图像进行量化。 非线性动态范围调整 归一化直方图 图像的灰度统计直方图是1个1-D的离散函数： 直方图均衡化 直方图均衡化的特点 4、图像间运算 图像相减运算 图像相减运算可以把两幅图像的差异显示出来； 图像相减运算可用于去除一幅图像中不需要的加性图案 设有图像f(x,y)和h(x,y)，则有： 图像相减运算 图像相减运算 常用的图像处理软件 VC++ matlab 函数imadjust介绍 Imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) 所有输入输出都指定在0和1之间 gamma指定曲线的形状 小于low_in映射为low_out，大于high_in映射为high_out Gamma1类似于对数变换 Gamma1类似于指数变换 Gamma=1是线性变换 对数变换和指数变换 g=c*log(1+double(f)) 要得到显示效果必须结合im2uint8(mat2gray()) 主要用于压缩动态范围 例：moon.tif g=imadjust(f,[0,0.5],[0,1.0],1);线性变换 g=imadjust(f,[0,0.1],[0,1.0],5);指数变换 g=imadjust(f,[0,0.1],[0,1.0],0.5);对数变换 G=im2uint8(mat2gray(log(1+double(f)))); g=imadjust(f,[low_in high_h],[low_out high_out],gamma) 图像反转:g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]);或g1=imco