数字图像处理 PPT 第4章 图像增强

1、1Digital Image Processing 数字图像处理数字图像处理2第四章第四章 图像增强图像增强34概述概述5 4.2 空域点处理增强空域点处理增强6空域处理表示空域处理表示),(),(yxfTyxg 设设f(x,y)是增强前的图像，是增强前的图像，g(x,y)是增强处理后是增强处理后的图像，的图像， T是定义在是定义在(x,y)邻域一种操作邻域一种操作, ,则空间则空间域处理可表示为域处理可表示为 ：7空域处理表示空域处理表示)(sTt 空域处理表示空域处理表示黑白9直接灰度变换直接灰度变换 sLt110直接灰度变换直接灰度变换 255025511直接灰度变换直接灰度变换tsb(

2、)1,b0,1,b0,101,0,GSTf D函数为线性，显然，若图象像素不发生变化；若图象所有灰度值上移或下移；若，输出图象对比度增强；若输出图象对比度减小；若暗区域变亮，亮区域变暗，图象求补。12直接灰度变换直接灰度变换tsb50BADD1.5BADD0.8BADD1255BADD 13直接灰度变换直接灰度变换tsb14直接灰度变换直接灰度变换 22221112121111tsssLtLtssssttsstt102211Lsssssss空域处理表示空域处理表示 通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间进行拉伸或压缩。16 |)|1log(sCt直接灰度变换直接灰度变

3、换17C=256/log(1+1.6C=256/log(1+1.6* *10106 6) )对数变换对数变换18对数变换对数变换原始图象19对数变换对数变换非线性灰度变换对数效应20对数变换对数变换非线性灰度变换指数效应21直接灰度变换直接灰度变换12ttt其它21sssstt2其它21sss22直接灰度变换直接灰度变换23直方图修正直方图修正 nnspkk/)(1,1 , 0Lk24直方图均衡化直方图均衡化可以证明，累积分布函数（cumulative distribution function CDF）满足上述两个条件，并能将s的分布转换为t的均匀分布（1）T单值单增函数。单值单增函数。（2

4、）对）对 有有10Ls1)(0LsT10)(1LttTs25直方图均衡化直方图均衡化直方图均衡化中直方图均衡化中T：kiiskiikkspnnsTt00)()(10)(1LttTskkk26直方图均衡化直方图均衡化27直方图均衡化直方图均衡化：（1）得到变换后的值：）得到变换后的值：19. 0)()(0000iisspsTt44. 025. 019. 0)()(1011iisspsTt65. 021. 025. 019. 0)()(2022iisspsTt81. 03t89. 04t95. 05t98. 06t17t依此类推，即可得到依此类推，即可得到 28直方图均衡化直方图均衡化（2）用式用

5、式 将将 扩展到扩展到 范围内范围内并取整，得并取整，得：(3)将相同值的归并起来将相同值的归并起来, ,得得: : 10t31t52t63t74t5 . 0) 1int(kktLtkt 1, 0L10t31t52t63t64t75t76t77t29直方图均衡化直方图均衡化（4）变换后变换后5个灰度级的像素数个灰度级的像素数 (5) 新灰度级分布新灰度级分布 448,985,850,1023,79043210nnnnn25. 04096/1023)(,19. 04096/790)(10tptptt24. 04096/985)(,21. 04096/850)(32tptptt11. 02096/

6、448)(4tpt30直方图均衡化直方图均衡化 31直方图均衡化直方图均衡化 32 33直方图均衡化直方图均衡化 n%get cdfncdf(1)=histgram(1);nfor i=2:256n cdf(i)=cdf(i-1)+histgram(i);nendn%run point operationnfor i=1:128n for j=1:128nk=lenna(i,j);n lenna_equ(i,j)=cdf(k)*256/(128*128);n endnendn%生成直方图均衡化后的生成直方图均衡化后的lenna图图nimwrite(lenna_equ,map,c:templen

7、na_equ.bmp);34 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直方图均衡化实质上是减少图像的灰度级以换取对直方图均衡化实质上是减少图像的灰度级以换取对比度的加大。比度的加大。在均衡过程中，原来的直方图上频数较小的灰度级在均衡过程中，

8、原来的直方图上频数较小的灰度级被归入很少几个或一个灰度级内，故得不到增强。被归入很少几个或一个灰度级内，故得不到增强。若这些灰度级所构成的图像细节比较重要，则需采若这些灰度级所构成的图像细节比较重要，则需采用局部区域直方图均衡。用局部区域直方图均衡。36直方图规定化直方图规定化2 2 直方图规定化直方图规定化 （2 2）同样对规定图像计算能使规定的直方图均衡化：）同样对规定图像计算能使规定的直方图均衡化： （3 3）将原始直方图对应映射到规定的直方图）将原始直方图对应映射到规定的直方图（1 1）对原始图像的直方图进行均衡化：）对原始图像的直方图进行均衡化： kiiskkspsTt0)()(lj

9、jujulupuTv0)()(kiljjuisupsp11)()(1, 1 , 0Mk1, 1 , 0Nl1, 1 , 01, 1 , 0NlMk37直方图规定化直方图规定化灰度级01234567概率0.00.000.000.150.200.300.200.15灰度级01234567像素790102385065632924512281概率0.190.250.210.160.080.060.030.0238直方图规定化直方图规定化直方图规定化步骤：直方图规定化步骤：19. 0)(7901000tttspnt25. 0)(10233111tttspnt21. 0)(8505222tttspnt24

10、. 0)(9856333tttspnt11. 0)(4487444tttspnt39直方图规定化直方图规定化)(00. 0)(00. 01100uTvuTvuu)(15. 0)(00. 03322uTvuTvuu)(65. 0)(35. 05544uTvuTvuu)(00. 1)(85. 07766uTvuTvuu40直方图规定化直方图规定化4)(33)(144413330uuTvtuuTvtuu6)(65)(566635552uuTvtuuTvtuu7)(77775uuTvtu逆变换得逆变换得3)(301utTu4)(411utTu5)(521utTu6)(631utTu7)(741utTu

11、41直方图规定化直方图规定化（4 4）规定化后各灰度级像素数：）规定化后各灰度级像素数：00un01un02un7903un10234un8505un9856un4487un灰度级灰度级01234567像素像素0007901023850985448概率概率0.000.000.000.190.250.210.240.1142直方图规定化直方图规定化43直方图规定化直方图规定化44直方图规定化直方图规定化45图像间运算图像间运算- -算术运算算术运算 (1) (1) 图像减法图像减法),(),(),(yxgyxfyxh46图像间运算图像间运算- -图像减法图像减法 47图像间运算图像间运算- -图

12、像平均图像平均 (2) (2) 图像平均图像平均 ),(),(),(yxeyxfyxgNiiyxgNyxg1),(1),(),(),(yxfyxgE2),(2),(1yxyxgN48图像间运算图像间运算- -图像平均图像平均 49图像间运算逻辑运算图像间运算逻辑运算 50 4.3 空域滤波增强空域滤波增强 51 52空域滤波空域滤波n 空域滤波就是在待处理的图像中逐点地移动模板，对每空域滤波就是在待处理的图像中逐点地移动模板，对每个点，滤波器在该点的响应通过事先定义的关系来计算。个点，滤波器在该点的响应通过事先定义的关系来计算。aaxbbytysxftswR),(),(53线性平滑滤波器线性平

13、滑滤波器 54线性平滑滤波器线性平滑滤波器 55线性平滑滤波器线性平滑滤波器 平滑可以抑制高频成分，但也使图像变得模糊。56中值滤波器中值滤波器 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来灰度值，因此它是一种非线性的图代替窗口中心像素的原来灰度值，因此它是一种非线性的图像平滑法。像平滑法。例：采用例：采用13窗口进行中值滤波窗口进行中值滤波原图像为：原图像为：2 2 6 2 1 2 4 4 4 2 4处理后为：处理后为： 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 它对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机

14、噪声它对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多的同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多的图像却不太合适。的图像却不太合适。 对中值滤波法来说，正确选择窗口尺寸的大小是很重要对中值滤波法来说，正确选择窗口尺寸的大小是很重要的环节。一般很难事先确定最佳的窗口尺寸，需通过从小窗的环节。一般很难事先确定最佳的窗口尺寸，需通过从小窗口到大窗口的中值滤波试验，再从中选取最佳的。口到大窗口的中值滤波试验，再从中选取最佳的。 57中值滤波器中值滤波器 原图像 中值滤波一维中值滤波的几个例子（N=5） 离散阶跃信号、斜升信号没有受到影响。离

15、散三角信号的顶部则变平了。对于离散的脉冲信号，当其连续出现的次数小于窗口尺寸的一半时，将被抑制掉，否则将不受影响。58中值滤波器中值滤波器 中值滤波是用一个有奇数点的滑动窗口，将窗口中心中值滤波是用一个有奇数点的滑动窗口，将窗口中心点的值用窗口各点的中值代替。具体操作步骤如下：点的值用窗口各点的中值代替。具体操作步骤如下：59中值滤波器中值滤波器 60中值滤波器中值滤波器 61中值滤波器中值滤波器 62邻域平均和中值滤波的比较含均匀随机噪声含均匀随机噪声3 3邻域平均邻域平均7 7邻域平均邻域平均11 11邻域平均邻域平均3 3中值滤波中值滤波5 5中值滤波中值滤波63锐化滤波器锐化滤波器-

16、-梯度算子法梯度算子法 xfxfGGyxfGyx),(2222),(yfxfGGyxfGyxM|),(yxMGGyxfG64锐化滤波器锐化滤波器- -梯度算子法梯度算子法 ), 1(),(yxfyxfGx) 1,(),(yxfyxfGy65锐化滤波器锐化滤波器- -梯度算子法梯度算子法 ) 1, 1(),(yxfyxfGx) 1,(), 1(yxfyxfGy66锐化滤波器锐化滤波器- -梯度算子法梯度算子法 )1, 1(), 1(2) 1, 1()1, 1(), 1(2) 1, 1(yxfyxfyxfyxfyxfyxfGx)1, 1() 1,(2) 1, 1()1, 1() 1,(2) 1,

17、1(yxfyxfyxfyxfyxfyxfGy67梯度锐化实例梯度锐化实例 68锐化滤波器锐化滤波器- -拉普拉斯算子法拉普拉斯算子法 yfxff22222),(),(),(222yxfyxfyxfyx),(4)1,() 1,(), 1(), 1(),(2yxfyxfyxfyxfyxfyxf69锐化滤波器锐化滤波器- -拉普拉斯算子法拉普拉斯算子法 ) 1, 1() 1, 1() 1, 1() 1, 1(),(2yxfyxfyxfyxfyxf),(8)1,() 1,(), 1(), 1(yxfyxfyxfyxfyxf75 4.4 频域图像增强频域图像增强 76频域图像增强频域图像增强 1010)

18、,(),(1),(*),(MmNnnynxhnmfMNyxhyxf),(),(),(*),(vuHvuFyxhyxf),(*),(),(),(vuHvuFyxhyxf77频域图像增强频域图像增强 ),(*),(),(yxhyxfyxg),(),(),(vuFvuHvuG),(),(),(1vuFvuHFyxg78低通滤波低通滤波 00),(0),(1),(DvuDDvuDvuH79理想低通滤波器理想低通滤波器 RuRvNuNvvuPvuPB1111),(/ ),(100),(),(| ),(|),(222vuIvuRvuFvuP80理想低通滤波器理想低通滤波器 81低通滤波低通滤波 nDvuDvuH20/ ),(11),(82低通滤波低通滤波 nDvuDvuH20/ ),(11),(83巴特沃斯低通滤波器巴特沃斯低通滤波器 84低通滤波器低通滤波器 85高通滤波高通滤波 00),(1),(0),(DvuDDvuDvuH86高通滤波高通滤波 nvuDDvuH20),(/11),(87高频加强滤波高频加强滤波 cvuHvuH),(),( 88高频加强滤波高频加强滤波 89高频加强滤波高频加强滤波 90高通滤波高通滤波 其它0),(),(1),(0201DvuDorDvuDvuH2/120201)()(),(