图像的增强 图象处理及应用 教学课件.pptVIP

* 图象处理及应用 第三章 图象的增强 一、目的：改善图象的视觉效果，使之符合特定使用的要求。 点处理 二、方法分类： 空域方法 模板处理 处理方法 频域方法 全局处理 图象增强 处理策略 局部处理 灰度图象 处理对象 彩色图象 第一节 图象的点处理 灰度图象的点运算包括直接灰度变换和灰度级的修整。在直接灰度变换中包括图象反色、直接阈值变换和灰度切分等。灰度级修整主要是改变图象的一些区域的灰度，以便能增加对比度，从而能使图象细节更容易看清。具体算法包括灰度级修正、灰度级变换、直方图修整法，下面就一些典型算法分别详细叙之。 一、图象的反色这种方法是将原灰度图象的灰度值或彩色图象的色彩值反转，简单地说就是使黑变白，使白变黑。灰度图象反色的具体算法如下： ①??从BMP图象的左下角先向右后向上顺序读取象素点值A； ②???计算互补象素值R,R=255-A； ③???将R控制在合理的范围之内，如果R大于255，则令R=255；如果R小于0， 则令R=0，并存回原址； ④?是否处理完所有的象素点，如果是，则终止程序；否则重复①~③步。 阈值变换： 阈值变换是将灰度图进行二值化的重要手段，它是将灰度图中灰度值大于阈值的值赋予255，小于阈值赋予0，使之变为黑白图象。它是对裂缝图象进行数学形态学变换和Hough变换的重要基础。具体的算法如下： ①???? 设置阈值T； ②???? 从BMP图象的左下角先向右后向上顺序读取象素点值A； ③???? 判断A是否大于阈值T，如果大于T，则令A=255，否则A=0，并存回原址； ④???? 是否处理完所有的象素点，如果是，则终止程序；否则重复②~③步。 线性灰度变换： 当图象由于成象时曝光不足或过度，或成象、记录设备的非线性动态范围太窄等因素，都会产生对比度不足的弊病，使图象中的细节分辨不清，这时如将图象灰度线性扩展，常能显著改善图象的质量。 假定原图象f(x，y)的灰度范围为[a,b],希望变换后的图象g(x，y)的动态范围为[c,d]，且部分象素的灰度级不在此区间内。则下列变换亦可改善图象的效果。 ? ? 这种分段线性交换拉长了原长度比例[a,b]区间，但它压缩了[0,a]和[b,255]区间。事实上，这些区间融合成了单个点。倘若只有很少点具有这些区间的灰度级，这样做是允许的，因为在压缩时失去不多的信息。更—般地说,假如需要显示被拉长区间的细节，而并不去计较被压缩区间所损失的信息时，就能够以压缩其它灰度区间为代价来拉长所选定的灰度区间。 ①设置线性变换的斜率fA和截距fB； ②从BMP图象的左下角先向右后向上顺序读取象素点值A； ③重新计算线性变换后的象素值为fT，使； ④将fT控制在合理的范围之内，如果fT大于255，则令fT=255；如果fT小于0，则令fT=0； ⑤? 如果fT在合理的范围内，将fT四舍五入取整后，存回原址； ⑥?是否处理完所有的象素点，如果是，则终止程序；否则重复②~⑤步。 算法： 第二节 空域滤波增强 在成象测井过程中由于各种因素的干扰，使得成果图上不可避免地存在噪声，所以必须利用低通滤波的方法进行处理。空域滤波是在图象空间借助模板进行邻域操作完成的，它们根据空域滤波器的功能主要分为平滑和锐化，平滑是借助低通滤波器来实现的，其目的又可分为两类：一类是模糊，其目的是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小间断连接起来。另一类是消除噪声。平滑的方法可分为邻域平均法、低通滤波法、中值滤波法和局部统计滤波法。锐化可用高通滤波实现，锐化的目的 是为了增强被模糊的细节。其方法可分为微分法、梯度锐化法、高通滤波法等。 邻域平均法： 在邻域平均法中，我们假设图象是