數(shù)字圖像處理第6章1學(xué)習(xí)教案

1、會計學(xué)1數(shù)字圖像處理第數(shù)字圖像處理第6章章1第一頁，共95頁。第2頁/共95頁第二頁，共95頁。第3頁/共95頁第三頁，共95頁。第4頁/共95頁第四頁，共95頁。第5頁/共95頁第五頁，共95頁。圖像增強(qiáng)方法(fngf)分類 圖像增強(qiáng)的定義(dngy) 圖像增強(qiáng)的目的 圖像增強(qiáng)的技術(shù)方法第6頁/共95頁第六頁，共95頁。圖像增強(qiáng)的定義(dngy)按我們的需要突出一幅圖像(t xin)中的某些“有用”信息，同時削弱另外一些“無用”信息的圖像(t xin)處理方法。返回(fnhu)第7頁/共95頁第七頁，共95頁。圖像增強(qiáng)（突出(t ch)邊界）第8頁/共95頁第八頁，共95頁。圖像增強(qiáng)（消除(

2、xioch)噪聲）返回(fnhu)第9頁/共95頁第九頁，共95頁。圖像增強(qiáng)的目的(md) 通過對圖像的處理，使圖像比處理前更適合一個特定的應(yīng)用(yngyng)。也就是為了某種應(yīng)用(yngyng)目的去改善圖像的質(zhì)量。返回(fnhu)1. 改善圖像的視覺效果。2. 突出圖像的特征，便于計算機(jī)處理。第10頁/共95頁第十頁，共95頁。圖像增強(qiáng)的技術(shù)(jsh)方法 主要有空域處理法和頻域處理法（1）空域處理法：直接在圖像所在的二維空間進(jìn)行處理，即直接對每一像元的灰度值進(jìn)行處理。（2）頻域處理法：將圖像從空間域變換(binhun)到頻率域?qū)D像進(jìn)行處理。第11頁/共95頁第十一頁，共95頁?？臻g域空

3、間域圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)頻率域頻率域灰度變換灰度變換空域濾波空域濾波直接灰度變換直接灰度變換直方圖修正法直方圖修正法圖像的代數(shù)運算圖像的代數(shù)運算直方圖均衡化直方圖均衡化直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化圖像平滑圖像平滑圖像銳化圖像銳化高通濾波高通濾波低通濾波低通濾波帶通、帶阻濾波帶通、帶阻濾波 圖圖6.1 圖像增強(qiáng)的主要內(nèi)容圖像增強(qiáng)的主要內(nèi)容返回(fnhu)第12頁/共95頁第十二頁，共95頁。基于(jy)灰度變換的圖像增強(qiáng)方法第13頁/共95頁第十三頁，共95頁。基于空域(kngy)灰度變換的圖像增強(qiáng)方法 直接灰度變換 基于圖像的直方圖進(jìn)行(jnxng)灰度變換 對兩個以上的圖像進(jìn)行(jnxng)代數(shù)運算

4、實現(xiàn)灰度變換返回(fnhu)第14頁/共95頁第十四頁，共95頁。 直接(zhji)灰度變換非線性拉伸非線性拉伸(l shn)線性拉伸線性拉伸按比例線性拉伸按比例線性拉伸分段線性拉伸分段線性拉伸對數(shù)擴(kuò)展對數(shù)擴(kuò)展指數(shù)擴(kuò)展指數(shù)擴(kuò)展第15頁/共95頁第十五頁，共95頁。fgabab255218482550第16頁/共95頁第十六頁，共95頁。第17頁/共95頁第十七頁，共95頁。第18頁/共95頁第十八頁，共95頁?；叶葎討B(tài)范圍較窄觀察(gunch)直方圖分布第19頁/共95頁第十九頁，共95頁。對比度拉伸(l shn)灰度動態(tài)范圍變寬第20頁/共95頁第二十頁，共95頁?；叶葎討B(tài)范圍(fnwi)變

5、寬觀察直方圖分布第21頁/共95頁第二十一頁，共95頁。第22頁/共95頁第二十二頁，共95頁。25548255019621623第23頁/共95頁第二十三頁，共95頁。按對數(shù)函數(shù)變換(binhun)：低灰度區(qū)擴(kuò)展，高灰度區(qū)壓縮。第24頁/共95頁第二十四頁，共95頁。按指數(shù)函數(shù)(zh sh hn sh)變換：高灰度區(qū)擴(kuò)展，低灰度區(qū)壓縮。第25頁/共95頁第二十五頁，共95頁。原始(yunsh)圖象第26頁/共95頁第二十六頁，共95頁。非線性灰度變換對數(shù)(du sh)效應(yīng)第27頁/共95頁第二十七頁，共95頁。返回(fnhu)非線性灰度變換指數(shù)(zhsh)效應(yīng)第28頁/共95頁第二十八頁，共

6、95頁。 基于(jy)直方圖的圖像增強(qiáng)方法灰度直方圖：數(shù)字圖像中每一灰度級與它出現(xiàn)的頻率之間的統(tǒng)計，可以理解為描述各個灰度級的像素出現(xiàn)多少的統(tǒng)計圖示。若用橫坐標(biāo)表示灰度級，縱坐標(biāo)表示頻率，就可以看出圖像中灰度的分布(fnb)情況，例：水泥微觀結(jié)構(gòu)圖與左圖對應(yīng)(duyng)的直方圖第29頁/共95頁第二十九頁，共95頁。第30頁/共95頁第三十頁，共95頁。P (r k) r k第31頁/共95頁第三十一頁，共95頁。P (r k) r k第32頁/共95頁第三十二頁，共95頁。P (r k) r k第33頁/共95頁第三十三頁，共95頁?；诨叶戎狈交诨叶戎狈綀D的圖像增強(qiáng)圖的圖像增強(qiáng)直方圖均

7、衡化直方圖均衡化直方圖規(guī)定直方圖規(guī)定化化目的目的原理及基本算原理及基本算法法應(yīng)用舉例應(yīng)用舉例目的目的原理及處理步原理及處理步驟驟應(yīng)用舉例應(yīng)用舉例第34頁/共95頁第三十四頁，共95頁。直方圖均衡(jnhng)化1) 目的 將原始圖像的直方圖變?yōu)榫?jnhng)分布的形式，即將一已知灰度概率密度分布的圖像，經(jīng)過某種變換，變成一幅具有均勻灰度概率密度分布的新圖像。 圖像均衡(jnhng)化處理后，圖像的直方圖是平直的，即各灰度級具有相同的出現(xiàn)頻數(shù)，那么由于灰度級具有均勻的概率分布，圖像看起來就更清晰了。 第35頁/共95頁第三十五頁，共95頁。P (r k) r k第36頁/共95頁第三十六頁，

8、共95頁。第37頁/共95頁第三十七頁，共95頁。第38頁/共95頁第三十八頁，共95頁。第39頁/共95頁第三十九頁，共95頁。第40頁/共95頁第四十頁，共95頁。第41頁/共95頁第四十一頁，共95頁。第42頁/共95頁第四十二頁，共95頁。直方圖均衡化2. 原理 首先(shuxin)假定連續(xù)灰度級的情況，推導(dǎo)直方圖均衡化變換公式，令r 代表灰度級，P ( r ) 為概率密度函數(shù)。r 值已歸一化，最大灰度值為1。第43頁/共95頁第四十三頁，共95頁。第44頁/共95頁第四十四頁，共95頁。第45頁/共95頁第四十五頁，共95頁。第46頁/共95頁第四十六頁，共95頁。第47頁/共95頁

9、第四十七頁，共95頁。rjrj+rsjsj+s第48頁/共95頁第四十八頁，共95頁。)(1)()(000rTsdsdsspdrrprssrdrrprT0) 12()()(第49頁/共95頁第四十九頁，共95頁。)22()()(00kjkjjjkknnrprTs第50頁/共95頁第五十頁，共95頁。 3.基本步驟: (1) 求出圖像中所包含的灰度級rk,可以(ky)定為0L-1,(2) 統(tǒng)計各灰度級的像素數(shù)目nk (k=0,1,2,L-1)(3) 計算圖像直方圖(4) 計算變換函數(shù)：(5) 用變換函數(shù)計算映射后輸出的灰度級Sk(6) 統(tǒng)計映射后新的灰度級Sk的像素數(shù)目nk(7) 計算輸出圖像的

10、直方圖第51頁/共95頁第五十一頁，共95頁。例例r kr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n k 790102385065632924512281 P (r k ) 0.190.250.210.160.080.060.030.02第52頁/共95頁第五十二頁，共95頁。例例r kr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n k 790102385065632924512281 P (r k ) 0.190.250.210.160.080.060.030.02第53頁/共95頁第五十三頁，共9

11、5頁。S k計算計算(j sun) 0.190.440.650.810.890.950.981.00例例r kr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n k 790102385065632924512281 P (r k ) 0.190.250.210.160.080.060.030.02第54頁/共95頁第五十四頁，共95頁。S k舍入舍入 1/73/75/76/76/7111(2) (2) 把計算把計算(j sun)(j sun)的的sksk就近就近安排到安排到8 8個灰度級中。個灰度級中。例例S k計算計算(j sun) 0.190.44

12、0.650.810.890.950.981.00r kr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n k 790102385065632924512281 P (r k ) 0.190.250.210.160.080.060.030.02第55頁/共95頁第五十五頁，共95頁。S k nsk 7901023850985448P (s k ) 0.190.250.210.240.11(3) (3) 重新命名重新命名sksk，歸并，歸并(gubng)(gubng)相同灰度級的像素數(shù)相同灰度級的像素數(shù)。例例S k計算計算(j sun) 0.190.440

13、.650.810.890.950.981.00r kr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n k 790102385065632924512281 P (r k ) 0.190.250.210.160.080.060.030.02S k舍入舍入 1/73/75/76/76/7111第56頁/共95頁第五十六頁，共95頁。均衡化前后(qinhu)直方圖比較例例第57頁/共95頁第五十七頁，共95頁。第58頁/共95頁第五十八頁，共95頁。第59頁/共95頁第五十九頁，共95頁。第60頁/共95頁第六十頁，共95頁。第61頁/共95頁第六十一頁，

14、共95頁。第62頁/共95頁第六十二頁，共95頁。第63頁/共95頁第六十三頁，共95頁。原圖原圖像像(t xin)及直及直方圖方圖均衡均衡(jnhng)后后的圖的圖像及像及直方直方圖圖圖像的反差圖像的反差(fnch)大了，細(xì)節(jié)清楚了大了，細(xì)節(jié)清楚了在直方圖中在直方圖中的表現(xiàn)是直的表現(xiàn)是直方圖灰度范方圖灰度范圍窄且集中圍窄且集中在低灰度值在低灰度值區(qū)域。區(qū)域?，F(xiàn)在直方圖占現(xiàn)在直方圖占據(jù)了整個圖像據(jù)了整個圖像灰度值的允許灰度值的允許范圍，增加了范圍，增加了圖像的動態(tài)范圖像的動態(tài)范圍。圍。原圖較暗且動態(tài)范圍小原圖較暗且動態(tài)范圍小第64頁/共95頁第六十四頁，共95頁。第65頁/共95頁第六十五頁，

15、共95頁。 (2)用變換函數(shù)計算映射后輸出的灰度級用變換函數(shù)計算映射后輸出的灰度級: 原圖像原圖像(t xin)的灰度只的灰度只有有8級級, 所以所以Sk需以需以1/7為量化單位進(jìn)行舍入運算。（為量化單位進(jìn)行舍入運算。（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 =0.81 S3 =6/7 S4=0.89 S4 = 6/7 S5=0.95 S5=1 S6=0.98 S6 = 1 S7=1 S7=1第66頁/共

16、95頁第六十六頁，共95頁。 (3)統(tǒng)計(tngj)映射后各灰度級的像素數(shù)目n i： 由上舍入結(jié)果可見(kjin)，均衡化后的灰度級僅有5級，分別是S0 = 1/7 ；S1 =3/7 ；S2 =5/7 ；S3 =6/7 ；S4 = 1 對應(yīng)的像素數(shù)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67頁/共95頁第六十七頁，共95頁。 (4)計算輸出(shch)圖像的直方圖:第68頁/共95頁第六十八頁，共95頁。 直方圖均衡化技術(shù)的

17、缺點：（1）將原始函數(shù)的累積分布函數(shù)作為(zuwi)變換函數(shù)， 只能產(chǎn)生近似均勻的直方圖。（2）在某些情況下，并不一定需要具有均勻直方 圖的圖像。返回返回(fnhu)第69頁/共95頁第六十九頁，共95頁。(課堂作業(yè))一幅圖像共有(n yu)8個灰度級，每一灰度級概率分布如下表所示，要求對其進(jìn)行直方圖均衡化處理，并畫出均衡化后的圖像的直方圖。第70頁/共95頁第七十頁，共95頁。S kP s (S k ) 1/72/73/74/75/76/7010.290.240.170.210.09第71頁/共95頁第七十一頁，共95頁。直方圖規(guī)定(gudng)化1.定義 修改(xigi)一幅圖像的直方圖，

18、使它與另一幅圖像的直方圖匹配或具有一種預(yù)先規(guī)定的函數(shù)形狀。 目標(biāo)：當(dāng)需要具有特定的直方圖的圖像時，可按照預(yù)先設(shè)定的某個形狀人為的調(diào)整圖像的直方圖。第72頁/共95頁第七十二頁，共95頁。第73頁/共95頁第七十三頁，共95頁。第74頁/共95頁第七十四頁，共95頁。2. 直方圖規(guī)定化的原理 P r (r)表示原始圖像的灰度分布概率密度函數(shù)。 P z (z)表示目的圖像的灰度分布概率密度函數(shù)。（1）首先對原始圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理，即求變換(binhun)函數(shù)： （2）對目標(biāo)圖像也進(jìn)行直方圖均衡化處理，即：rdwwrTs0)Pr()(zdwwPzzGv0)()(其逆變換是 即由均衡化后的灰度級

19、v得到(d do)目標(biāo)函數(shù)的灰度級z)(1vGz第75頁/共95頁第七十五頁，共95頁。)()(11sGvGz即可以(ky)由原始圖像均衡化后的灰度值s來求目標(biāo)圖像的灰度級z第76頁/共95頁第七十六頁，共95頁。第77頁/共95頁第七十七頁，共95頁。rrdrrprTs010)()(zzdzzpzGv010)()(第78頁/共95頁第七十八頁，共95頁。第79頁/共95頁第七十九頁，共95頁。S k nsk 7901023850985448P (s k ) 0.190.250.210.240.11S k計算計算(j sun) 0.190.440.650.810.890.950.981.00r

20、 kr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n k 790102385065632924512281 P (r k ) 0.190.250.210.160.080.060.030.02S k舍入舍入 1/73/75/76/76/7111第80頁/共95頁第八十頁，共95頁。直方圖規(guī)定化處理(chl)實例原圖像原圖像原圖像的直方圖原圖像的直方圖規(guī)定直方圖規(guī)定直方圖輸出圖像輸出圖像輸出輸出(shch)圖像的直方圖圖像的直方圖直方圖中高灰度值一邊(ybin)更密集由于規(guī)定的直方圖在高灰度區(qū)值較大，所以變換的結(jié)果比均衡化更亮第81頁/共95頁第八十一頁，共95頁。)22()()(00kjkjjjkknnrprTs第82頁/共95頁第八十二頁，共95頁。第83頁/共95頁第八十三頁，共95頁。r kr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n k 790102385065632924512281 P (r k ) 0.190.250.210.160.080.060.030.02 z k z0=0z1=1/7z2=2/7z3=3/7z4=4/7z5=5/7z6=6/7z7=1 Pz(z k) 0.000.000.000.150.200.300.2