数字图像处理考研复习材料第四章图像增强.docVIP

图像增强 主要内容：灰度修改技术、图像平滑、图像锐化、同态滤波、伪彩色图像处理 灰度修改技术：1：一幅输入图象经过灰度修改处理将产生一幅输出图象，后者的每个像素点的灰度值仅由相应输入像素点的值决定；局部运算则每个输出像素点的灰度值由相应输入像素点的一个领域内几个像素的灰度决定2：以预定的方式改变一幅图象的灰度直方图是对一幅图象的灰度级进行变换。3：又称为“对比度增强”、“对比度拉伸”、“灰度变换”。 灰度变换函数（GST）：B(x,y)=f[A(x,y)] ，灰度修改技术可完全由灰度变换函数GST确定，描述了输入灰度级和输出灰度级之间的映射关系。 直方图：定义：灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。它是图像的一个重要特征，反映了图像灰度分布的情况。如图是一幅图像的灰度直方图。 直方图的性质： ①灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了像素的位置信息。 ②一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图。 ③一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。 直方图的应用： 用于判断图像量化是否恰当；用于确定图像二值化的阈值；当物体部分的灰度值比其它部分灰度值大时，可利用直方图统计图像中物体的面积；计算图像信息量H（熵） 输出直方图—非线性：只讨论非减灰度变换函数－处处有有限的正斜率，保留基本外貌；幂次函数；三类函数；应用 三类函数：1）增加中间范围像素的灰度级而只使暗像素和亮像素作较小改变。2）降低较亮或者较暗物体的对比度来加强灰度级处于中间范围的物体的对比度。（中间斜率大于1，两端斜率小于1）3）压低中间灰度级处的对比度而在较亮和较暗部分的对比度将加强。（中间斜率小1，两端斜率大于1） 应用：亮度调整（加亮、减暗图像）、对比度拉伸（提高、降低对比度）、灰度切片 提高对比度：通常通过直方图得到两个拐点的位置 降低对比度：降低对比度一般用于输出设备的灰度级小于输入图象的灰度级的情况，如显示傅立叶频谱时。 直方图均衡化：一种自动调节图象对比度质量的算法，使用的方法是灰度级变换：s = T(r) ，基本思想是通过灰度级r的概率密度函数p(rk )，求出灰度级变换T(r) r正则化到[0，1] 直方图均衡化的技术要点： 公理：直方图p(rk )，为常数的图象对比度最好 目标：寻找一个灰度级变换T(r)，使结果图象的直方图p(sk )为一个常数 实现：强制认为累积分布函数CDF是我们要找的变换函数T(r) 直方图均衡化的算法实现：累积分布函数CDF的计算，用累积分布函数CDF的离散形式来计算 算法实现：1) 求出灰度级变换T ；2) 用T对图象进行灰度级变换 图象最暗处依赖于原图像0灰阶像素的个数。有偏亮的倾向。 直方图均衡化的物理解释 1）直方图均衡化，不改变灰度出现的次数（因为那样会改变图象的信息结构），所改变的是出现次数所对应的灰度级。 2）直方图均衡化，力图使等长区间内出现的像素数接近相等。（见上例） 直方图匹配算法来源背景： 直方图均衡化的缺陷：不能用于交互方式的图象增强应用，因为直方图均衡化只能产生唯一一个结果，恒定值直方图近似 希望通过一个指定的函数（如高斯函数）或用交互图形产生一个特定的直方图。根据这个直方图确定一个灰度级变换T(r),使由T产生的新图象的直方图符合指定的直方图。 直方图匹配算法思想：设：{rk}是原图象的灰度级，{zk}是符合指定直方图结果图象的灰度级，我们的目标是：找到一个灰度级变换H,有：z = H(r) 直方图匹配算法思想：1)对{rk}、{zk}分别做直方图均衡化 2) 求G变换的逆变换 3)根据均衡化的概念，s,v都是常量，用 s替代v有z = G-1 (s) ；4) 求G-1和T的符合变换，有：z = G-1 (T(r)) = G-1T(r)； H = G-1T 直方图匹配算法实现：1）求出灰度级变换T 2）求出灰度级变换G,同时求出逆变换G-1 3）通过T和G-1求出复合变换H 4）用H对图象做灰度级变换 空域过滤器：1) 空域过滤器的基本概念，空域过滤器的定义、分类；2) 钝化过滤器，基本低通滤波、中值滤波；3) 锐化过滤器，基本高通滤波、高增益滤波、微分过滤器； 空域过滤及过滤器的定义：使用空域模板进行的图像处理，被称为空域过滤。模板本身被称为空域过滤器 空域过滤器的分类：数学形态分类、处理效果分类 空域过滤： 线性过滤器的定义：线性过滤器是线性系统和频域过滤概念在空域的自然延伸。其特征是结果像素值的计算由下列公式定义：R = w1z1 + w2z2 + … + wnzn，其中：wi i = 1,2, … ,n 是