印刷应用光学-图像增强课件

2023/10/71印刷图像处理2023/7/261印刷图像处理2023/10/72复习：1.采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。A.图像整体偏暗B.图像整体偏亮

C.图像细节淹没在暗背景中

D.图像同时存在过亮和过暗背景2.图像灰度方差说明了图像哪一个属性。A.平均灰度B.图像对比度

C.图像整体亮度D.图像细节3.图象与灰度直方图间的对应关系是__A.一一对应B.多对一C.一对多D.都不2023/7/262复习：2023/10/734.对一幅100*100像元的图象，若每像元用8bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为20000bit，则图象的压缩比为

。

A.2:1

B.3:1C.4:1

D.1:25.伪彩色处理和假彩色处理是两种不同的色彩增强处理方法，下面属于伪彩色增强处理的是。A.将景象中的蓝天边为红色，绿草变为蓝色B.用自然色复制多光谱的景象。C.将灰度图经频域高通/低通后的信号分别送入红/蓝颜色显示控制通道D.将红、绿、蓝彩色信号分别送入蓝、红、绿颜色显示控制通道2023/7/2634.对一幅100*100像元的图象，若2023/10/746.色彩校正是一种点处理技术，它不能

。A.改变图像对比度B.改变图像空间分辨率

C.改变图像颜色平衡 D.改变图像层次关系7.图像放大后没有马赛克，但有细节退化边缘模糊的插值算法的是。A.最近邻域法B.双线性插值法C.双立方插值法D.基于边缘插值法8.对数变换

了输入图像的低灰度区域（暗调），

了高灰度（高光）区域；A.扩展、压缩B.压缩、扩展C.扩展、扩展D.压缩、压缩2023/7/2646.色彩校正是一种点处理技术，它不能2023/10/75第六章图像增强图像的增强技术空间域频率域直方图处理算术/逻辑计算处理平滑滤波器锐化滤波器同态滤波器卷积运算一、空间域图像增强1.空间滤波基础2023/7/265第六章图像增强图像的增强技术空间域频率图像原点h(-1,-1)h(-1,-0)h(-1,1)h(0,-1)h(0,0)h(0,1)h(1,-1)h(1,0)h(1,1)模板(卷积核)系数给出了坐标轴f(x-1,y-1)f(x-1,y)f(x-1,y+1)f(x,y-1)f(x,y)f(x,y+1)f(x+1,y-1)f(x+1,y)f(x+1,y+1)模板下的图像像素图像f(x,y)卷积核x=0,1…M-1y=0,1…N-1图像原点h(-1,-1)h(-1,-0)h(-1,1)h(0空间域：离散的卷积运算

g(x,y)=f(x,y)⊙h(x,y)傅里叶变换FFTG(u,v)=F(u,v)H(u,v)频率域：空间域和频率域之间的关系：（卷积定理）f(x,y)⊙h(x,y)F(u,v)H(u,v)或f(x,y)h(x,y)F(u,v)⊙H(u,v)

R为卷积处理后得到的响应:空间域：离散的卷积运算傅里叶变换FFTG(u,v)=F(2023/10/782.平滑处理平滑处理的目的：去除图像中的噪声；观察低频成分；副作用是造成图像一定程度的模糊；①噪声:妨碍感觉器官对所接收的信源信息理解的因素◎图像噪声的来源：◎数字化设备电子器件固有的噪声◎光电转换过程中产生的噪声◎扫描设备光源不稳定的噪声◎胶片和相纸的颗粒噪声◎光学系统的噪声◎原稿表面反射不均匀◎量化过程产生的误差2023/7/2682.平滑处理平滑处理的目的：去除图像中的根据噪声和信号的关系:◎加性噪声——与图像信号无关◎乘性噪声——与图像信号有关根据噪声服从的分布:◎高斯噪声◎泊松噪声◎颗粒噪声椒盐噪声是——脉冲噪声，以黑白点随机叠加在图像上根据噪声和信号的关系:◎加性噪声——与图像信号无关◎乘性噪声印刷应用光学---图像增强课件2023/10/711②滤波（filtration)——局部预处理使用输入图像中一个像素的小邻域来产生输出图像中新的像素值的处理方式。（卷积运算）滤波器（滤波器传递函数）：

抑制某些频率信号空间滤波器频率域滤波器滤波器低通滤波器高通滤波器线性的非线性的2023/7/2611②滤波（filtration)——局部高频：短距离内像素值急剧变化的信号低频：在一定距离像素值变化缓慢的信号◎低通空间滤波器

保留图像低频成分，减少高频成分的处理方式；可减低图像中的视觉噪声；◎高通空间滤波器

衰减图像低频成分，强调其高频成分的处理方式；可达到图像锐化目的；高频：短距离内像素值急剧变化的信号低频：在一定距离像素值变化原图像低通滤波后的图像黑色高频分量被过滤掉高通滤波后的图像白色低频分量被过滤原图像低通滤波后的图像黑色高频分量被过滤掉高通滤波后的图像白（行、列）p1p2p3p4p5p6p7p8p9╳k1k2k3k4k5k6k7k8k93╳3邻域像素3╳3卷积核（k1•p1)+（k2•p2)+（k3•p3)+（k4•p4)+（k5•p5)+（k6•p6)+（k7•p7)+（k8•p8)+（k9•p9)+P5的新值输入图像输出图像（行、列）卷积核（平滑处理的计算）（行、列）p1p2p3p4p5p6p7p8p9╳k1k2k32023/10/715◎均值滤波器④线性空间滤波器③平滑处理实现的方法——低通空间滤波器设图像中有用的信号为{g(i,j)},随机躁声信号为{η(i,j)},则图像某一像素为：构造n×n的均值（1）卷积核Ω：（取包含n×n个图像像素的子集作为滤波器）卷积运算后：躁声信号的方差降低为原来的2023/7/2615◎均值滤波器④线性空间滤波器③平滑处理采用3X3的滤波子集进行均值滤波后的图像采用5X5的滤波子集进行均值滤波后的图像◎均值滤波平滑效果与所选用的模板大小有关，模板尺寸越大，则图像的模糊程度越大◎对高斯噪声的平滑效果比较好采用3X3的滤波子集进行均值滤波后的图像采用5X5的滤波子集◎加权滤波器——改善平滑的副作用提高中心像素的作用——加权设加权算子为{k(i.j)}◎加权滤波器——改善平滑的副作用提高中心像素的作用——加权设111111111图像某一邻域均值滤波器121242121加权滤波器111111111图像某一邻域均值滤波器121242121加采用5X5的滤波器进行均值滤波后的图像采用5X5的加权滤波器进行滤波后的图像均值滤波器处理后的图像较模糊，加权滤波算子能够减小平滑处理过程中的模糊。采用5X5的滤波器进行均值滤波后的图像采用5X5的加权滤波器⑤统计排序滤波器——中值滤波器将邻域内的像素按灰度级排序，取某排序结果的值(中间值)为输出像素。中值滤波的效果依赖于两个因素：◎邻域的空间范围◎中值计算中涉及的像素数⑤统计排序滤波器——中值滤波器将邻域内的像素按特点：使拥有不同灰度的点看起来更接近于它的邻域值。去除相对于其邻域像素更暗或更亮的孤立的躁声点。该滤波器主要去除脉冲噪声（椒盐噪声）；该躁声使以黑白点随机叠加在图像上。且造成的模糊程度比线性滤波要低；特点：印刷应用光学---图像增强课件2023/10/723图像的锐化处理主要用于增强图像的边缘及灰度跳变部分；即突出图像中的细节或者增强被模糊的细节。3.锐化技术增强图像中高频成分2023/7/2623图像的锐化处理主要用于增彩色复制过程中影响图像清晰度的主要因素◎扫描过程；◎反差压缩；◎图像网点化；◎印刷材料；◎人眼的视觉心理反映特点；图像锐化的方法：

◎微分法

◎高通滤波法彩色复制过程中影响图像清晰度的主要因素◎扫描过程；图像锐化的锐化图像的目的：◎提取图像特征参数；◎强调图像的边缘特征；①梯度法图像锐化技术一阶微分性质:在灰度不变(平坦处)的区域微分值为零;在灰度阶梯或斜坡的起始处微分值非零;沿着斜坡面微分值非零;一阶微分处理——对灰度阶梯有较强的响应锐化图像的目的：①梯度法图像锐化技术一阶微分性质:一阶微分处◎梯度计算设函数f(x,y),其坐标(x,y)上的梯度表示为：特点：矢量梯度是指向f(x,y)最大增加率的方向向量的模为梯度方向上每单位距离f(x,y)的最大变化率◎梯度计算特点：◎数字图像的梯度计算f(x,y)f(x,y+1)f(x+1,y)f(x+1,y+1)向后差分求梯度模仅计算相邻像素的灰度差，对噪声比较敏感，无法抑止噪声的影响◎数字图像的梯度计算f(x,y)f(x,y+1)f(x+1,f(x,y)f(x,y+1)f(x+1,y)f(x+1,y+1)Roberts梯度算子对噪声敏感，图像处理后结果边缘不是很平滑-10010-110对应的模版f(x,y)f(x,y+1)f(x+1,y)f(x+1,y+注意:最后一行和一列的像素梯度值由前一行和列替代结论:梯度值的大小与相邻像素的灰度差值成正比在图像中表现为：◎图像轮廓——梯度值较大◎灰度变换相对平缓——梯度值较小◎等灰度区域——梯度值为零注意:结论:在图像中表现为：f(x-1,y-1)f(x-1,y)f(x-1,y+1)f(x,y-1)f(x,y)f(x,y+1)f(x+1,y-1)f(x+1,y)f(x+1,y+1)Prewitt梯度算子0-110-110-11-1-1-1000111在检测边缘的同时，能抑止噪声的影响f(x-1,y-1)f(x-1,y)f(x-1,y+1)f(2023/10/731Sobel梯度算子f(x-1,y-1)f(x-1,y)f(x-1,y+1)f(x,y-1)f(x,y)f(x,y+1)f(x+1,y-1)f(x+1,y)f(x+1,y+1)0-110-220-11-2-1-1000211对应的模版采用加权方法计算差分,能进一步抑止噪声实现平滑，但检测的边缘较宽2023/7/2631Sobel梯度算子f(x-1,y-1)2023/10/732Sobel梯度算子的使用与分析直接计算y、x可以检测到边的存在，以及从暗到亮，从亮到暗的变化；仅计算|x|，产生最强的响应是正交于x轴的边；|y|则是正交于y轴的边；

由于微分增强了噪音，平滑效果是Sobel 算子特别引人注意的特性2023/7/2632Sobel梯度算子的使用与分析3366612121212666121212126661212121266612121212666666666666666666666原图像00120000001200000012000000612121212000000000000000000000Roberts算法3366612121212666121212126661213466612121212666121212126661212121266612121212666666666666666666666原图像00242400000242400000242400000243624242400122424242400000000000000Sobel算法34666121212126661212121266612135两种算法之间存在差异，Roberts提取的边界为边缘处的一边，Sobel算法则提取了边缘处的双边，即两个像元的宽度。因此，在处理一个或两个像元宽度的线性目标时，要根据具体情况选择处理方法。根据以上的各种算法求出各个像元的梯度值后，可以根据不同的需求生成不同的梯度图像，方法有：35两种算法之间存在差异，Roberts提取的边界为边以梯度模代替灰度仅显示灰度变化比较大的边缘轮廓灰度变化均匀的区域呈黑色阈值法（在上述基础上）明显的边缘轮廓突出灰度变化均匀的区域得到保护◎梯度法图像锐化以梯度模代替灰度仅显示灰度变化比较大的边缘轮廓阈值法（在上述背景不变法——高反差保留明显的边缘轮廓为以固定灰度级灰度变化均匀的区域不变背景不变法——高反差保留明显的边缘轮廓为以固定灰度级背景固定灰度法特点：灰度变化均匀的区域以固定灰度级二值图像法特点：主要研究明显的边缘轮廓背景固定灰度法特点：灰度变化均匀的区域以固定灰度级二值图像法②拉普拉斯算子——二阶微分拉普拉斯算子对应的模板四邻点的拉普拉斯算子八邻点的拉普拉斯算子②拉普拉斯算子——二阶微分拉普拉斯算子对应的模板四邻点的拉普印刷应用光学---图像增强课件00-1000-12-10-1-2162-10-1-2-1000-10000-1000-12-10-1-2162-10-1-2-10拉普拉斯算子的分析优点各向同性（旋转不变性）运算；与对象边缘的走向无关，能满足不同走向的轮廓锐化的要求；对细节有较强的响应，如细线和孤立点；缺点对噪音的敏感，对噪声有双倍加强作用；不能检测出边的方向；常产生双像素的边缘由于梯度算子和Laplace算子都对噪声敏感，因此一般在用它们检测边缘前要先对图像进行平滑拉普拉斯算子的分析缺点由于梯度算子和Laplace算子都对噪2023/10/743③USM锐化—钝蒙版法:调整图像边缘细节的对比度

通过聚焦的正像和散焦的负像在底板上叠加提高底片的清晰度，其中散焦的负像相当于一个模糊蒙版g(i,j)：原图像,：平滑图像,由g(i,j)经低通滤波得到k:是用来控制高频增强强度的常数图像的高频分量将它加权后与原图像相加可增强图像的高频分量，使图像轮廓清晰2023/7/2643③USM锐化—钝蒙版法:调整图像边缘细2023/10/744特点：叠加模糊蒙版去除图像中的模糊成分；增强图像的高频成分使图像轮廓清晰；改善了由于模式转换造成的边缘的不协调性锐化整体锐化局部锐化FilterSharpenUnsharpenMaskAmount：数量选项控制锐化效果的强度，它决定了邻近像素对其他像素影响的程度。<250与图像尺寸、质量有关2023/7/2644特点：锐化整体锐化局部锐化FilterRadius：

半径选项决定了USM锐化在加强相对对比度时的作用范围,该参数的典型设置在０—２之间Threshold：

决定了模板能够作用的范围,即只有大于给定阈值的像素，才会有USM锐化效果。值越大，清晰度强调的作用越不明显。该参数设置为3时,效果最显著,而为20时,效果最不明显。在适当的时候,为了强调锐化效果,常将该值设为0。有毛发动物——静物——风景图——人物稿强弱Radius：Threshold：有毛发动物——静物——风景2023/10/746Amount=200R=2T=62023/7/2646Amount=200R=2◎局部的USM锐化

Amount=150R=1.0T=2局部的锐化点——视觉突起点Amount=146R=0.6T=2◎局部的USM锐化Amount=150局部的锐化点Amou注意：锐化的程度与图像尺寸有关尺寸越大，锐化数值越大与原图像质量有关质量差，锐化数值不易过大为避免龟纹再现锐化程度不能大，分通道锐化——Y版不做锐化注意：与原图像质量有关为避免龟纹再现◎常用的USM锐化参数风光建筑：数量：200%；半径：1～1.5；阈值：10～20；花草人像：数量：150%～200，半径：1，阈值：3～５；有毛发的动物：数量：250～300%；半径：1.5～２；阈值：0～２。◎常用的USM锐化参数风光建筑：花草人像：有毛发的动物：Amount=200R=1.6T=6Amount=260R=2T=2原图分辨率：300DPIAmount=200Amount=260原图2023/10/751二、频率域图像增强对图像进行傅里叶变换，然后对变换后的频率域图像的频谱进行修改，以达到增强的目的◎低通滤波器——平滑

保留图像低频成分，减少高频成分的处理方式；可减低图像中的视觉噪声；◎高通滤波器——锐化

衰减图像低频成分，强调其高频成分的处理方式；可达到图像锐化目的；2023/7/2651二、频率域图像增强对图像进行傅里叶变换低通滤波高通滤波低通滤波高通滤波2023/10/7531.低通滤波——平滑①理想低通滤波器(ILPF)其中：滤波的效果不好，原因在于有用的高频分量被过滤后，图像变得模糊，会产生所谓的“振铃”效应。2023/7/26531.低通滤波——平滑①理想低通滤波器(理想低通滤波器作用D0半径内的频率分量无损通过，圆外的频率分量会被滤除若滤除的高频分量中含有大量的边缘信息，会发生图像边缘模糊现象。理想低通滤波器作用D0半径内的频率分量无损通过，圆外的频率分2023/10/755D0=5D0=15D0=30D0=80D0=230原图2023/7/2655D0=5D0=15D0=30D0=802023/10/756②巴特沃斯低通滤波器

n为滤波器的阶数（正整数），控制转移曲线的形状

变换函数在通带与被滤除的频率之间没有明显的截断2023/7/2656②巴特沃斯低通滤波器n为滤波器的阶2023/10/757D0=5原图n=2D0=15D0=30D0=80D0=230巴特沃斯低通滤波器的特性曲线较平滑，变换后图像的模糊程度比理想低通滤波器得到的结果低。并无振铃效应，图像被模糊程度很轻，噪声被消除程度较好2023/7/2657D0=5原图n=2D0=15D0=32023/10/758③高斯低通滤波器2023/7/2658③高斯低通滤波器2023/10/759D0=5原图D0=15D0=30D0=80D0=230平滑后的图像没有振铃现象,与BLPF相比，衰减更快，经过GLPF滤波的图像比BLPF处理的图象更模糊一些2023/7/2659D0=5原图D0=15D0=30D0=2023/10/760④高斯低通滤波在印刷出版中的应用修复折痕、纸面断裂、版面污点、字符断裂美化图像：如修饰肤色σ值越大,平滑处理的效果越强；Filt