数字图像处理(冈萨雷斯)-3空间域图像增强
更新时间:2023-07-27 19:37:01 阅读量: 实用文档 文档下载
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第三章、空间域图像增强
电气信息学院 自动化系
本章内容 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 背景知识 基本灰度变换 直方图处理 空间滤波基础 平滑空间滤波器 锐化空间滤波器 混合空间增强法
图象增强的含义和目的 一、什么是图象增强?图像增强是要突出图像中的某些信息,同时削弱 或去除某些不需要信息的一种处理方法,以得到 对具体应用来说视觉效果更“好”,或更“有用” 的图像的技术.
二、为什么要增强图象?图像在传输或者处理过程中会引入噪声或使图像变 模糊,从而降低了图像质量,甚至淹没了特征,给 分析带来了困难。
图象增强的含义和目的
图象增强的含义和目的
三、目的:(1)改善图象的视觉效果,提高图像的清晰度; (2)将图象转换成更适合于人眼观察和机器分析识 别的形式,以便从图象中获取更有用的信息。
四、基本方法:空间域处理:点处理(图象灰度变换、直方图均衡等); 邻域处理(线性、非线性平滑和锐化等); 频域处理 :高、低通滤波、同态滤波等
3.1 背景知识空间域增强是指增强构成图像的像素,可由下式定义: g(x,y)=T[f(x,y)] (3.1-1)
邻域和预定义的操作一起 称为空间滤波器(掩模、 其中 核、模板)f(x,y)是输入图像 g(x,y)是输出图像 T是对f的一种操作,定义在(x,y)的邻域上.
3.1 背景知识
定义一个点(x,y)邻域的主要方法是:①邻域:中心在(x,y)点的正方形或矩形子图像. ②子图像的中心从一个像素向另一个像素移动, ③T操作应用到每一个(x,y)位臵得到该点的输出g.1×1的邻域 T(r)产生两级(二值) 图像, 阈值函数对比度拉伸 阈值处理
图像中(x,y)点的3×3邻域 对比度增强的灰度级函数
3.1 背景知识
更大的邻域会有更多的灵活性,一般的方法是利 用点(x,y)事先定义的邻域里的一个f值的函数来决 定g在(x,y)的值,主要是利用所谓的模板(也称为 滤波器,核,掩模). 模板是一个小的(3×3)二维阵列,模板的系数值 决定了处理的性质,如图像尖锐化等. 以这种方法 为基础的增强技术通常是指模板处理或空域滤波.
3.2 基本灰度变换 灰度级变换函数 s = T(r) (3.1.2) 三种基本类型 ①线性的(正比或反比) ②对数的(对数和反对数的) ③幂次的(n次幂和n次方根 变换)反比
s L 1 rn次方根
输 出 灰 度 级
对数
s c log(1 r )
n次幂
s cr
s正比 反对数
图像反转 s L 1 r 对数变换 s c log( 1 r ) 幂次变换 s cr
输入灰度级,r 用于图像增强的某些基本灰度变换函数
3.2 基本灰度变换
①反转变换 s L 1 r (3.2 1)适于处理增强嵌入于图像暗
色区域的白色或灰色 细节,特别是当黑色面积占主导地位时.
灰度反转图像
3.2 基本灰度变换
②对数变换 s c log(1 r )可以用于扩展图像中的暗像素.r [0,1.5 106 ]
(3.2 2)
使一窄带低灰度输入图像映射为一宽带输出值.
s log(1 r )
对数变换的图像(显示在一个8bit的系统中)
③幂次变换 s cr
(c, 0) (3.2 3)
3.2 基本灰度变换
幂次曲线中的 值决定了是把输入窄带暗值映射到宽 带输出值还是把输入窄带亮值映射到宽带输出.
1时, 该变换将低灰度值(暗值)进行拉伸 例: 0.4时,该变换将动态范围 从 [ 0 , L 5 ] 扩展到 [ 0 , L 2 ]
1时, 该变换将L5
高灰度值(亮值)进行拉伸
幂次变换的应用
(伽马)校正 s cr
3.2 基本灰度变换
为什么要进行γ校正? 几乎所有的CRT显示设备、摄像胶片、许多电子
照相机的光电转换特性都是非线性的。所以,如果不进行校正处理的话,将无法得到好的图像效果,见课 本P67图3.7。 光电传感器的输入输出特性:这些非线性部件的输出 与输入之间的关系可以用一个幂函数来表示,形式为:
设CCD的输入(入射光强度)为r,输出(电压)为v,则有:v C r (非线性关系)
例如,电子摄像机的输出电压与场景中光强度的关系
幂次变换的应用
(伽马)校正 s cr
3.2 基本灰度变换
γ校正的原理 即在显示之前通过幂次变换将图像进行修正。 整个过程利用公式表示如下: v C r
预先进行 r c s1/
v C s (线性关系)
因此,γ校正的关键是确定γ值。 实际中 γ值的确定方法 通常CCD的γ 值在0.4 ~0.8之间,γ 值越小,画面的 效果越差。根据画面对比度的观察与分析,可以大致 得到该设备的γ 值(或依据设备的参考γ 值)。
3.2 基本灰度变换
幂次变换的应用 伽马校正(a)原图像
s r
1 2.5
v cr 2.5
v c s
3.2 基本灰度变换
幂次变换的应用例3.1 用幂次变换 进行对比度增强c=1, =0.6,0.4,0.3
原图像
0.6
0.4
0.3
3.2 基本灰度变换
幂次变换的应用“冲淡”效果图
原图像
3.0
c=1, =3.0,4.0,5.0
4.0
5.0
3.2 基本灰度变换
④分段线性变换函数其形式可以任意组合,有些重要的变换可以应用分段线性 函数描述.
1、对比拉伸 :扩展图像 处 理时灰度 级的 动态范围。
(a)变换函数的形式 (b)低对比度图像 (c)对比度拉伸的结果
(a)
(b)
(d)门限化的结果(c) (d)
④分段线性变换函数特点:突出目标的轮廓,消除背景细节
3.2 基本灰度变换特点:突出目标的轮廓,保留背景细节
2、灰度切割 :提高
特定灰度范围的 亮度(a)加亮[A,B]范围,其他 灰度减小为一恒定值 (b)加亮[A,B]范围,其他(a) (b)
灰度级不变(c)原图像 (d)使用(a)变换的结果(c) (d)
例3.3
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