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第四章 图像增强及锐化 图像分析技术分类的三种基本范畴: 1. 图像获取、预处理 2.图像分割、表示与描述 3.图像识别、解释 分割 表示与描述 预处理 识别 结果 问题 知识库 与 图像获取 解释 • 什么是图像增强? • 图像增强是对图像进行加工，以得到对特定应用来说视觉效果更 好 ，或更 有用 的图像的技术。 “ ” “ ” • 为什么要增强图像? • 图像在获取、传输或者处理过程中会引入噪声或使图像变模糊， 从而降低了图像质量，甚至淹没了特征，给分析带来了困难。 • 目的: （ ）改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度； • 1 （ ）将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形式。 • 2 • 可能的应用：显示、打印、印刷、识别、分析等。 • 可能的处理：去除噪音，边缘增强，提高对比度，增加亮 • 度，改善颜色效果，改善细微层次等。 图像增强方法分类 空域法 直接对图像的像素灰度值进行操作。 包括图像的灰度变换、直方图修正、空域滤波等。 变换域法 在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作，然后经逆变换获 得所需的增强结果。 包括频域的低通滤波、高通滤波，以及小波分析增强等。 — 空域法 灰度变换法 • 定义：采用图像灰度值变换的方法，即改变图像像素 的灰度值，以改变图像灰度的动态范围，增强图像的 对比度。设原图像为f(m,n), 处理后为g(m,n),则对比度增强可 表示为： G(m,n) = T[f(m,n)] 其中，T[ ]表示增强图像和原图像的灰度变换关系 灰度变换增强 • 灰度的线性变换：设原图像灰度值f(m,n) ∈ [a,b],线性变 换后的取值g(m,n) ∈ [c,d],则线性变换关系为 • 其中k=(d-c)/(b-a),k称为变换函数的斜率 灰度变换增强 d c d c 0 a b 0 a b k0 k0 • 根据[a,b],[c,d]的取值有以下几种情况 1. 扩展动态范围：若[a,b]   [c,d]，即k1,则会使图像灰度 取值的动态范围变宽，这样可以改善曝光不足的缺陷， 充分利用显示设备的动态范围。 2. 改变取值区间：过k=1，则变换后的灰度动态范围不变， 但取值区间会随a和c的大小而平移。 3. 缩小动态范围：若[c,d]  [a,b] ，即0k1,变换后图像的 动态范围变窄。 4. 反转或取反：若k0，对于ba,dc,则变换后的图像会反 转，即亮的变暗，暗的变亮。K=-1时为取反。 灰度分段线性变换 • 1.扩展感兴趣的，牺牲其他 对于感兴趣的[a,b]区间，采用斜率大于1的线性变换进行扩 展，其他区间用a或b表示。 c f(m, n) ≤a d − c g(m, n) = [