数字图像处理第6章

1、第6章 图像增强 o 图像噪声 o 图像增强方法分类 o 基于灰度变换的图像增强方法 o 基于直方图的图像增强方法 o 空间域滤波增强技术 o 频域滤波增强 o 彩色增强 第六章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 图像增强方法分类 图像增强的定义 图像增强的目的 图像增强的技术方法 第6章 图像增强 图像增强的定义 按我们的需要突出一幅图像中的某些 “有用”信息，同时削弱另外一些“无 用”信息的图像处理方法。 返回 第6章 图像增强 图像增强（突出边界） 第6章 图像增强 图像增强（消除噪声） 返回 第6章 图

2、像增强 图像增强的目的 通过对图像的处理，使图像比处理前 更适合一个特定的应用。也就是为了某种应 用目的去改善图像的质量。 返回 改善图像的视觉效果。 突出图像的特征，便于计算机处理。 第6章 图像增强 图像增强的技术方法 主要有空域处理法和频域处理法 （1）空域处理法：直接在图像所在的二 维空间进行处理，即直接对每一像元的灰 度值进行处理。 （2）频域处理法：将图像从空间域变换 到频率域对图像进行处理。 第6章 图像增强 空间域空间域 图像增强图像增强 频率域频率域 灰度变换灰度变换 空域滤波空域滤波 直接灰度变换直接灰度变换 直方图修正法直方图修正法 图像的代数运算图像的代数运算 直方图均

3、衡化直方图均衡化 直方图规定化直方图规定化 图像平滑图像平滑 图像锐化图像锐化 高通滤波高通滤波 低通滤波低通滤波 带通、带阻滤波带通、带阻滤波 图图6.1 图像增强的主要内容图像增强的主要内容 返回 第6章 图像增强 基于灰度变换的图像增强方法 第6章 图像增强 基于空域灰度变换的图像增强方法 直接灰度变换 基于图像的直方图进行灰度变换 对两个以上的图像进行代数运算实现灰度变换 返回 第6章 图像增强 直接灰度变换 非线性拉伸非线性拉伸 线性拉伸线性拉伸 按比例线性拉伸按比例线性拉伸 分段线性拉伸分段线性拉伸 对数扩展对数扩展 指数扩展指数扩展 第6章 图像增强 f g ab a b 255

4、21848 255 0 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 灰度动态范围较窄 观察直方图分布 第6章 图像增强 对比度拉伸 灰度动态范围变宽 第6章 图像增强 灰度动态范围变宽 观察直方图分布 第6章 图像增强 第6章 图像增强 25548 255 0 196 216 23 第6章 图像增强 是在整个灰度值范围内按照统一的 变换函数来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。 常用的有按对数函数扩展和按指数函数扩展。 按对数函数变换：低灰度区扩展，高灰度区压缩。 第6章 图像增强 按指数函数变换：高灰度区扩展，低灰度区压缩。 第6章 图像增强 原始图象 第6章 图像增强 非线性灰度变

5、换 对数效应 第6章 图像增强 返回 非线性灰度变换 指数效应 第6章 图像增强 基于直方图的图像增强方法 灰度直方图：数字图像中每一灰度级与它出现的频率 之间的统计，可以理解为描述各个灰度级的像素出现 多少的统计图示。若用横坐标表示灰度级，纵坐标表 示频率，就可以看出图像中灰度的分布情况，例： 水泥微观结构图 与左图对应的直方图 第6章 图像增强 第6章 图像增强 P (r k) r k 第6章 图像增强 P (r k) r k 第6章 图像增强 P (r k) r k 第6章 图像增强 基于灰度直方基于灰度直方 图的图像增强图的图像增强 直方图均衡化直方图均衡化 直方图规定化直方图规定化

6、目的目的 原理及基本算法原理及基本算法 应用举例应用举例 目的目的 原理及处理步骤原理及处理步骤 应用举例应用举例 第6章 图像增强 直方图均衡化 1) 目的 将原始图像的直方图变为均衡分布的形式， 即将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种 变换，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新 图像。 图像均衡化处理后，图像的直方图是平直的， 即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度 级具有均匀的概率分布，图像看起来就更清晰了。 第6章 图像增强 P (r k) r k 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 直方

7、图均衡化 2. 原理 首先假定连续灰度级的情况，推导直方图均 衡化变换公式，令r 代表灰度级，P ( r ) 为概 率密度函数。r 值已归一化，最大灰度值为1。 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 rjrj+r sj sj+s 第6章 图像增强 )(1)()( 000 rTsdsdsspdrrp rss r drrprT 0 ) 12()()( 第6章 图像增强 )22()()( 00 k j k j j jkk n n rprTs 第6章 图像增强 3.基本步骤: (1) 求出图像中所包含的灰度级rk,可以定为0L-1, (2) 统计各灰

8、度级的像素数目nk (k=0,1,2,L-1) (3) 计算图像直方图 (4) 计算变换函数： (5) 用变换函数计算映射后输出的灰度级Sk (6) 统计映射后新的灰度级Sk的像素数目nk (7) 计算输出图像的直方图 第6章 图像增强 例例 r k r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1 n k 790 1023 850 656 329 245 122 81 P (r k ) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02 第6章 图像增强 例例 r k r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3

9、=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1 n k 790 1023 850 656 329 245 122 81 P (r k ) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02 第6章 图像增强 S k计算 计算 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00 例例 r k r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1 n k 790 1023 850 656 329 245 122 81 P (r k ) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.

10、08 0.06 0.03 0.02 第6章 图像增强 S k舍入 舍入 1/7 3/7 5/7 6/7 6/7 1 1 1 (2) (2) 把计算的把计算的s sk k就近安排到就近安排到8 8个个 灰度级中。灰度级中。 例例 S k计算 计算 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00 r k r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1 n k 790 1023 850 656 329 245 122 81 P (r k ) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0

11、.02 第6章 图像增强 S k nsk 790 1023 850 985 448 P (s k ) 0.19 0.25 0.21 0.24 0.11 (3) (3) 重新命名重新命名s sk k， ，归并相同灰度 归并相同灰度 级的像素数。级的像素数。 例例 S k计算 计算 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00 r k r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1 n k 790 1023 850 656 329 245 122 81 P (r k ) 0.19 0.25 0.21 0.16

12、 0.08 0.06 0.03 0.02 S k舍入 舍入 1/7 3/7 5/7 6/7 6/7 1 1 1 第6章 图像增强 均衡化前后直方图比较例例 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 原图原图 像及像及 直方直方 图图 均衡均衡 后的后的 图像图像 及直及直 方图方图 图像的反差大了，图像的反差大了， 细节清楚了细节清楚了 在直方图中在直方图中 的表现是直的表现是直 方图灰度范方图灰度范 围窄且集中围窄且集中 在低灰度值在低灰度值 区域。区域。 现在直方图现在直方图 占据了整个占据了整个 图像灰度

13、值图像灰度值 的允许范围，的允许范围， 增加了图像增加了图像 的动态范围。的动态范围。 原图较暗且动态范原图较暗且动态范 围小围小 第6章 图像增强 第6章 图像增强 (2)用变换函数计算映射后输出的灰度级用变换函数计算映射后输出的灰度级: 原图像的灰度只有原图像的灰度只有8级级, 所以所以Sk需以需以1/7为量化单位进行舍入运算。为量化单位进行舍入运算。（1/7=0.14 2/7=0.29 3/7=0.43 4/7=0.57 5/7=0.72 6/7=0.86 7/7=1） S0 =0.19 S0 = 1/7 S1 =0.44 S1 =3/7 S2 =0.65 S2 =5/7 S3 =0.8

14、1 S3 =6/7 S4=0.89 S4 = 6/7 S5=0.95 S5=1 S6=0.98 S6 = 1 S7=1 S7=1 第6章 图像增强 (3)统计映射后各灰度级的像素数目n i： 由上舍入结果可见，均衡化后的灰度级仅有5级，分别是 S0 = 1/7 ；S1 =3/7 ；S2 =5/7 ；S3 =6/7 ；S4 = 1 对应的像素数目是 S0 =1/7 n0=790 S1 =3/7 n1=1023 S2 =5/7 n2=850 S3 =6/7 n3+n4=656+329=985 S4 = 1 n5+n6+n7=245+122+81=448 第6章 图像增强 (4)计算输出图像的直方图

15、: 第6章 图像增强 直方图均衡化技术的缺点： （1）将原始函数的累积分布函数作为变换函数， 只能产生近似均匀的直方图。 （2）在某些情况下，并不一定需要具有均匀直方 图的图像。 返回返回 第6章 图像增强 (课堂作业)一幅图像共有8个灰度级，每一灰度级 概率分布如下表所示，要求对其进行直方图均衡 化处理，并画出均衡化后的图像的直方图。 第6章 图像增强 S k P s (S k ) 1/72/7 3/7 4/7 5/7 6/701 0.29 0.24 0.17 0.21 0.09 第6章 图像增强 直方图规定化 1.定义 修改一幅图像的直方图，使它与另一幅图 像的直方图匹配或具有一种预先规定

16、的函数形 状。 目标：当需要具有特定的直方图的图像时， 可按照预先设定的某个形状人为的调整图像的 直方图。 第6章 图像增强 第6章 图像增强 第6章 图像增强 2. 直方图规定化的原理 P r (r)表示原始图像的灰度分布概率密度函数。 P z (z)表示目的图像的灰度分布概率密度函数。 （1）首先对原始图像进行直方图均衡化处理，即求变 换函数： （2）对目标图像也进行直方图均衡化处理，即： r dwwrTs 0 )Pr()( z dwwPzzGv 0 )()( 其逆变换是 即由均衡化后的灰度级v得到 目标函数的灰度级z )( 1 vGz 第6章 图像增强 )()( 11 sGvGz 即可以

17、由原始图像均衡化后的灰度值s来求目标图像 的灰度级z 第6章 图像增强 第6章 图像增强 r rdrrprTs 0 10)()( z zdzzpzGv 0 10)()( 第6章 图像增强 第6章 图像增强 S k nsk 790 1023 850 985 448 P (s k ) 0.19 0.25 0.21 0.24 0.11 S k计算 计算 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00 r k r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1 n k 790 1023 850 656 329 245

18、122 81 P (r k ) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02 S k舍入 舍入 1/7 3/7 5/7 6/7 6/7 1 1 1 第6章 图像增强 直方图规定化处理实例 原图像原图像原图像的直方图原图像的直方图 规定直方图规定直方图 输出图像输出图像 输出图像的直方图输出图像的直方图 直方图 中高灰 度值一 边更密 集 由于规定 的直方图 在高灰度 区值较大， 所以变换 的结果比 均衡化更 亮 第6章 图像增强 )22()()( 00 k j k j j jkk n n rprTs 第6章 图像增强 第6章 图像增强 r k r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1 n k 790 1023 850 656 329 245 122 81 P (r k ) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02 z k z0=0 z1=1/7 z2=2/7