數(shù)字圖像處理第5章圖象增強

1、第五章 圖象增強5.1 灰度直方圖的修正灰度直方圖的修正 5.2 圖象的頻域處理增強圖象的頻域處理增強 5.3 平滑平滑 5.4 銳化銳化 5.5 彩色圖象增強彩色圖象增強5.6 圖像復(fù)原圖像復(fù)原第五章 圖象增強第五章 圖象增強5.1 概述概述在各類圖像系統(tǒng)中，圖像的傳送和轉(zhuǎn)換，總在各類圖像系統(tǒng)中，圖像的傳送和轉(zhuǎn)換，總要造成圖像質(zhì)量降低。要造成圖像質(zhì)量降低。 例如，攝像時，由于光線變化、光學(xué)系例如，攝像時，由于光線變化、光學(xué)系統(tǒng)失真、相對運動、大氣湍流等都會使統(tǒng)失真、相對運動、大氣湍流等都會使圖像模糊；圖像模糊； 再如傳輸過程中噪聲污染圖像，引起圖再如傳輸過程中噪聲污染圖像，引起圖像質(zhì)量下降等

2、。像質(zhì)量下降等。因此，必須對降質(zhì)圖像進行改善處理。因此，必須對降質(zhì)圖像進行改善處理。改善的方法有兩類：圖像增強和圖像復(fù)原。改善的方法有兩類：圖像增強和圖像復(fù)原。第五章 圖象增強1）圖像增強）圖像增強（1）目的）目的 圖像增強技術(shù)是圖像增強技術(shù)是不考慮圖像降質(zhì)的原因不考慮圖像降質(zhì)的原因，只將圖像中只將圖像中感興趣的特征感興趣的特征有選擇地突出有選擇地突出，而衰減其不需要的特征，故改善后的，而衰減其不需要的特征，故改善后的圖像不一定要去逼近原圖像。圖像不一定要去逼近原圖像。從圖像質(zhì)量評價觀點來看，圖像增強的主從圖像質(zhì)量評價觀點來看，圖像增強的主要目的是提高圖像的可懂度，更有利于要目的是提高圖像的可

3、懂度，更有利于人的視覺感知。人的視覺感知。第五章 圖象增強（2）方法）方法 空間域法和頻率域法?？臻g域法和頻率域法。 空間域法主要在空間域內(nèi)對像素灰度值直接運算處理，如圖空間域法主要在空間域內(nèi)對像素灰度值直接運算處理，如圖像的灰度變換、直方圖修正、圖像空域平滑和銳化處理、偽像的灰度變換、直方圖修正、圖像空域平滑和銳化處理、偽彩色處理等。彩色處理等。 頻率域法就是在圖像的某種變換域內(nèi)，對圖像的變換值進行頻率域法就是在圖像的某種變換域內(nèi)，對圖像的變換值進行運算運算 如先對圖像進行傅立葉變換，再對圖像的頻域進行濾波處理，最后如先對圖像進行傅立葉變換，再對圖像的頻域進行濾波處理，最后將濾波處理后的圖像

4、變換值反變換到空間域，從而獲得增強后的圖將濾波處理后的圖像變換值反變換到空間域，從而獲得增強后的圖像。像。第五章 圖象增強2）圖像復(fù)原）圖像復(fù)原圖像復(fù)原技術(shù)與增強技術(shù)不同，它圖像復(fù)原技術(shù)與增強技術(shù)不同，它需要了解圖需要了解圖像降質(zhì)的原因像降質(zhì)的原因，一般要根據(jù)圖像降質(zhì)過程的，一般要根據(jù)圖像降質(zhì)過程的某些先驗知識，建立某些先驗知識，建立“降質(zhì)模型降質(zhì)模型”，再用降，再用降質(zhì)模型，按照某種處理方法，恢復(fù)或重建原質(zhì)模型，按照某種處理方法，恢復(fù)或重建原來的圖像。來的圖像。復(fù)原的好壞應(yīng)有一個規(guī)定的客觀標(biāo)準(zhǔn)，以便能復(fù)原的好壞應(yīng)有一個規(guī)定的客觀標(biāo)準(zhǔn)，以便能對復(fù)原的結(jié)果作出某種最佳的估計。對復(fù)原的結(jié)果作出某種

5、最佳的估計。圖像復(fù)原技術(shù)的主要目的是圖像復(fù)原技術(shù)的主要目的是提高圖像質(zhì)量的保提高圖像質(zhì)量的保真度真度。第五章 圖象增強常用的方法主要有兩種：常用的方法主要有兩種：(1)灰度級變換：針對圖像某一部分或整幅灰度級變換：針對圖像某一部分或整幅圖像曝光不足而使用，其目的是增加圖圖像曝光不足而使用，其目的是增加圖像灰度對比度。像灰度對比度。 (2)直方圖修正：能夠使圖像具有所需要直方圖修正：能夠使圖像具有所需要的灰度分布，從而有選擇地突出所需要的灰度分布，從而有選擇地突出所需要的圖像特征，來滿足人們的需要的圖像特征，來滿足人們的需要5.2 灰度修正灰度修正第五章 圖象增強5.2.1 灰度變換灰度變換 假

6、定原來圖像灰度級范圍為假定原來圖像灰度級范圍為(A , B),其中其中某一灰度級為某一灰度級為Z ，經(jīng)過變換后為，經(jīng)過變換后為 Z ,要求要求 Z應(yīng)在灰度級動態(tài)范圍應(yīng)在灰度級動態(tài)范圍(Z1, ZK)之內(nèi)。用下列之內(nèi)。用下列關(guān)系式將關(guān)系式將 Z映射到映射到 Z :要根據(jù)圖像灰度級范圍(A , B), 與灰度級動態(tài)范圍(Z1, ZK)的不同關(guān)系，采用不同的映射關(guān)系，共有6種類型第五章 圖象增強(1)圖像曝光不充分，使圖像曝光不充分，使(A , B )為為(Z1, ZK)的子區(qū)，即的子區(qū)，即 A Z1, B 1動態(tài)范圍拉伸，對比度拉伸動態(tài)范圍拉伸，對比度拉伸0斜率斜率1動態(tài)范圍壓縮，對比度壓縮動態(tài)范

7、圍壓縮，對比度壓縮斜率斜率0灰度翻轉(zhuǎn)，亮的部分變暗，暗的部分變亮灰度翻轉(zhuǎn)，亮的部分變暗，暗的部分變亮(a)高灰度段拉伸高灰度段拉伸(b)低灰度段拉伸低灰度段拉伸(c)中間一段拉伸并使高、低灰度級壓縮中間一段拉伸并使高、低灰度級壓縮第五章 圖象增強(4)有些情況下，實際應(yīng)用需要將圖像的灰度級幾個子有些情況下，實際應(yīng)用需要將圖像的灰度級幾個子區(qū)域都擴展到顯示器件的整個動態(tài)范圍，人為地構(gòu)區(qū)域都擴展到顯示器件的整個動態(tài)范圍，人為地構(gòu)成假輪廓，從而獲得滿意的視覺效果。成假輪廓，從而獲得滿意的視覺效果。第五章 圖象增強( 5 )有時圖像的動態(tài)范圍太大，在顯示或觀察時，高有時圖像的動態(tài)范圍太大，在顯示或觀察

8、時，高的亮度值將暗區(qū)的信號都掩蓋了。為增強低灰度級的亮度值將暗區(qū)的信號都掩蓋了。為增強低灰度級像素，壓制高灰度級像素，通常用對數(shù)變換方法進像素，壓制高灰度級像素，通常用對數(shù)變換方法進行調(diào)整灰度級的動態(tài)。即取行調(diào)整灰度級的動態(tài)。即取 式中 Z , Z分別表示變換前后的圖像灰度級，c為比例系數(shù)。第五章 圖象增強( 6 )冪次變換。冪次變換的基本形式為冪次變換。冪次變換的基本形式為式中： Z , Z 分別表示變換前后的圖像灰度級。c和r為正常數(shù)。r1 提高灰度級，在正比函數(shù)上方，使圖像變亮r 1 值進行處理。令值進行處理。令 r = 3. 0 、 4. 0 和和 5. 0 的處理結(jié)果如圖的處理結(jié)果如

9、圖 ( b )( d )所示。從圖可看出所示。從圖可看出 r 為為 3.0和和 4.0 時，可得到較高的對比時，可得到較高的對比度，特別是：度，特別是：r 4 . 0 時（圖時（圖 c ）效果更好些。在）效果更好些。在 r 5 . 0 時時得到結(jié)果有些地方太暗（左上方），而且丟失了一些細節(jié)。得到結(jié)果有些地方太暗（左上方），而且丟失了一些細節(jié)。第五章 圖象增強直方圖直方圖(Histogram) 灰度直方圖的橫坐標(biāo)是灰度級，縱坐標(biāo)是該灰度灰度直方圖的橫坐標(biāo)是灰度級，縱坐標(biāo)是該灰度級出現(xiàn)的頻度，它是圖象最基本的統(tǒng)計特征。級出現(xiàn)的頻度，它是圖象最基本的統(tǒng)計特征。 灰度直方圖表示圖象中具有某種灰度級的象

10、素的灰度直方圖表示圖象中具有某種灰度級的象素的個數(shù)，反映了圖象中每種灰度出現(xiàn)的頻率。個數(shù)，反映了圖象中每種灰度出現(xiàn)的頻率。 離散形式：離散形式： nr第第r級灰度的象素數(shù)級灰度的象素數(shù) N圖象的總象素數(shù)圖象的總象素數(shù)Nnrpr)(5.2.2 直方圖修正直方圖修正 歸一化直方圖的P(rk )在01 之間，而一個歸一化的直方圖所有部分之和等于 1。 圖像的直方圖反映了圖像灰度分布的統(tǒng)計特性， P(rk )給出了灰度級為 rk的概率密度函數(shù)估計值。第五章 圖象增強直方圖直方圖(Histogram) 6646313266416665436646611223466543211426545654321第五

11、章 圖象增強直方圖的性質(zhì)直方圖的性質(zhì)(1)直方圖沒有位置信息直方圖沒有位置信息第五章 圖象增強直方圖的性質(zhì)直方圖的性質(zhì)(1)直方圖沒有位置信息直方圖沒有位置信息 不同圖象可能具有同樣的直方圖不同圖象可能具有同樣的直方圖第五章 圖象增強直方圖的性質(zhì)直方圖的性質(zhì)(2)直方圖是總體灰度概念直方圖是總體灰度概念(a)總體偏暗總體偏暗(b)總體偏亮總體偏亮(c)灰度動態(tài)范圍太小，許多細節(jié)必然分辨不清灰度動態(tài)范圍太小，許多細節(jié)必然分辨不清(d)各種灰度分布均勻，給人以清晰、明快的感覺各種灰度分布均勻，給人以清晰、明快的感覺第五章 圖象增強直方圖的性質(zhì)直方圖的性質(zhì)(3)直方圖可疊加性直方圖可疊加性 若一幅圖

12、象分為四個區(qū)，則每個區(qū)都可分別若一幅圖象分為四個區(qū)，則每個區(qū)都可分別作直方圖，從而反映位置信息。作直方圖，從而反映位置信息。第五章 圖象增強直方圖的性質(zhì)直方圖的性質(zhì)(4)直方圖的統(tǒng)計特征直方圖的統(tǒng)計特征102110132101102110)(log)( )( )()( )( )( LraLriiaLriiLriiaLriirprpHrpmrrpmrrprmmmrprm熵散度絕對中心矩扭斜度方差中心矩絕對矩均方值均值矩第五章 圖象增強直方圖的性質(zhì)直方圖的性質(zhì)(5)直方圖的動態(tài)范圍直方圖的動態(tài)范圍(e)選擇動態(tài)范圍恰當(dāng)選擇動態(tài)范圍恰當(dāng)(f)所選動態(tài)范圍利用不充分所選動態(tài)范圍利用不充分(g)應(yīng)選取有

13、用的一段恰為應(yīng)選取有用的一段恰為256級灰度動態(tài)范圍級灰度動態(tài)范圍第五章 圖象增強彩色圖象直方圖彩色圖象直方圖 彩色圖象可分解為紅、綠、藍三幅圖象，因彩色圖象可分解為紅、綠、藍三幅圖象，因此有三幅直方圖。此有三幅直方圖。第五章 圖象增強2）直方圖修正）直方圖修正 直方圖修正是圖像灰度級變換的最常用的一種方法。例如直方圖修正是圖像灰度級變換的最常用的一種方法。例如一幅過曝光的圖片，其灰度級都集中在高亮度范圍內(nèi)，如圖一幅過曝光的圖片，其灰度級都集中在高亮度范圍內(nèi)，如圖 5 . 2 . 4 ( a )所示；而曝光不足的圖片，其灰度級集中在低亮所示；而曝光不足的圖片，其灰度級集中在低亮度范圍內(nèi)，如圖度

14、范圍內(nèi)，如圖5 . 2 . 3 ( b )所示。具有這樣直方圖的圖片一所示。具有這樣直方圖的圖片一定看不清楚。定看不清楚。如果將圖如果將圖 5 . 2 . 4 中（中（ a ）、（）、（ b ）變換成圖）變換成圖 5 . 2 . 4 ( C )或或(d ) ，那么直方圖（，那么直方圖（ c ）或（）或（ d ）所對應(yīng)的圖像一定）所對應(yīng)的圖像一定比（比（ a ）、（）、（ b ）所對應(yīng)的圖像清楚。）所對應(yīng)的圖像清楚。第五章 圖象增強也可以將直方圖修正成實際應(yīng)用所需要的指定形狀，以滿足人們的需要。只也可以將直方圖修正成實際應(yīng)用所需要的指定形狀，以滿足人們的需要。只要給定轉(zhuǎn)換函數(shù)，直方圖修正便可由計

15、算機方便實現(xiàn)。要給定轉(zhuǎn)換函數(shù)，直方圖修正便可由計算機方便實現(xiàn)。 為了讓圖像灰度級分布集中在人眼分辨率最強的一段適當(dāng)亮度范圍內(nèi)，將圖為了讓圖像灰度級分布集中在人眼分辨率最強的一段適當(dāng)亮度范圍內(nèi)，將圖 5 . 2 . 5 中（中（ a ）修正為（）修正為（ b ） ； 為了去掉噪聲集中的某一段灰度級，將圖為了去掉噪聲集中的某一段灰度級，將圖 5 . 2 . 5 中（中（ c ）修正為（）修正為（ d ） ； 為了適應(yīng)某些器件輸人動態(tài)范圍，圖像灰度級只能集中在一個較窄的范圍內(nèi)為了適應(yīng)某些器件輸人動態(tài)范圍，圖像灰度級只能集中在一個較窄的范圍內(nèi)，將圖，將圖 5 . 2 . 5 中（中（ e ）修正為）修

16、正為 （f ）等。）等。第五章 圖象增強 在實際應(yīng)用中，往往使用歸一化直方圖，即讓原圖像灰度在實際應(yīng)用中，往往使用歸一化直方圖，即讓原圖像灰度級范圍級范圍 r0， rL-1 歸一化為歸一化為0,1，原圖像任一灰度級歸一，原圖像任一灰度級歸一化為化為r，變換后的圖像任一灰度級歸一化為，變換后的圖像任一灰度級歸一化為s， r 、s應(yīng)滿足：應(yīng)滿足：因此，直方圖修正就是對下列公式計算過程：或式中 T(r)為變換函數(shù)，它必須滿足下列兩個條件：(1) T(r) 在 0 r 1 區(qū)域內(nèi)是單值函數(shù),且單調(diào)增加； (2) T(r) 在 0 r 1 內(nèi)滿足 0 T(r)1。( 5 . 2 . 9 )( 5 . 2

17、 . 10)第五章 圖象增強T-1(s)為逆變換函數(shù)，同樣要滿足上述兩個條件。為逆變換函數(shù)，同樣要滿足上述兩個條件。圖 5.2.6 所示的變換函數(shù)就可以滿足這些條件。第五章 圖象增強 假定用假定用pr(r)和和 ps(s)分別表示原圖像和變換后圖分別表示原圖像和變換后圖像灰度級概率密度函數(shù)。根據(jù)概率論的知識，在已像灰度級概率密度函數(shù)。根據(jù)概率論的知識，在已知知 pr(r)和和 T ( r )時，且時，且T-1(s)也是單調(diào)增長，則也是單調(diào)增長，則 ps(s)可由下式求出：可由下式求出：使用灰度變換進行圖像增強技術(shù)的實質(zhì):選用合適的變換函數(shù) T ( r )來修正圖像灰度級概率密度函數(shù) pr(r)

18、 ，從而得到灰度級具有 ps(s)分布的新圖像。為了使圖像熵盡可能大，常常要求 ps(s)常數(shù)，即所謂直方圖均衡化。這樣使圖像所包含的信息量最大。第五章 圖象增強直方圖均衡化直方圖均衡化直方圖均衡化：將原圖象直方圖均衡化：將原圖象的直方圖通過變換函數(shù)修的直方圖通過變換函數(shù)修正為均勻的直方圖，然后正為均勻的直方圖，然后按均衡直方圖修正原圖象。按均衡直方圖修正原圖象。kjjrrpsdrrprTs0)()()(離散形式：連續(xù)形式：第五章 圖象增強直方圖均衡化直方圖均衡化處理步驟：處理步驟：統(tǒng)計圖象的直方圖，求統(tǒng)計圖象的直方圖，求P Pr r(r(rk k) )用用 做變換，求新的灰度級做變換，求新的

19、灰度級用新灰度代替舊的灰度級求用新灰度代替舊的灰度級求P Ps s(s(sk k) ) kjjrkrPs0)(第五章 圖象增強直方圖均衡化舉例直方圖均衡化舉例例：一幅例：一幅6464 6464圖象，灰度圖象，灰度8 8級級02. 080103. 012306. 024608. 032816. 065621. 086025. 0102419. 07790)(77667557447337227110rrrrrrrrnnrPnrkkrkk0.250.250.20.20.150.150.10.10.050.050 07117675747372P Pr r(r(rk k) )r rk k第五章 圖象增強

20、直方圖均衡化舉例直方圖均衡化舉例均衡化處理：均衡化處理：81. 0)(65. 021. 025. 019. 0)(44. 025. 019. 0)()()(19. 0)(30320210101000jjrjjrrrjjrjjrrPsrPsrPrPrPsrPs102.098.098.003.095.095.006.089.089.008.081.07654sssskjjrkrPrTs0)()(第五章 圖象增強直方圖均衡化舉例直方圖均衡化舉例把把s sk k歸入到最接近的歸入到最接近的8 8個灰度之一個灰度之一11177665576447633752273117100 srsrsrsrsrsrsr

21、sr第五章 圖象增強直方圖均衡化舉例直方圖均衡化舉例即處理后圖象只有即處理后圖象只有5 5個灰度級個灰度級1,4763752731710 sssss0.114490.249840.218600.2510240.19779Ps( sk)nksks0=1/7s1=3/7s2=5/7s3=6/7s4=10.250.250.20.20.150.150.10.10.050.050 07117675747372P Ps s(s(sk k) )s sk k第五章 圖象增強直方圖均衡化舉例直方圖均衡化舉例第五章 圖象增強直方圖均衡化舉例直方圖均衡化舉例10.250pr(rk)1000.200.150.100.

22、05rk717273747576sk1.00.80.60.40.2717273747576rkps(sk)1717273747576sk0.250.200.150.100.05(a)(b)(c)第五章 圖象增強圖象Lena的直方圖 均衡后圖象Lena的直方圖 原始Lena圖象 直方圖均衡后的Lena圖象 第五章 圖象增強第五章 圖象增強直方圖均衡化特點直方圖均衡化特點原理：原理： 占有較多像素的灰度變換后和前一個灰度級的占有較多像素的灰度變換后和前一個灰度級的級差增大。實際上加大了目標(biāo)和背景的對比度。級差增大。實際上加大了目標(biāo)和背景的對比度。 占有較少像素的灰度需要歸并。邊界與背景的占有較少像

23、素的灰度需要歸并。邊界與背景的過渡處像素較少，歸并后使邊界變得陡峭。過渡處像素較少，歸并后使邊界變得陡峭。缺點：缺點： 由于頻數(shù)較少的灰度進行歸并，可能損失一些由于頻數(shù)較少的灰度進行歸并，可能損失一些較重要的圖像細節(jié)。較重要的圖像細節(jié)。 處理后的圖像顯得粗獷。處理后的圖像顯得粗獷。第五章 圖象增強直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化 直方圖均衡化的直方圖均衡化的實質(zhì)實質(zhì)是是減少圖象的灰度等級，以換減少圖象的灰度等級，以換取對比度的加大取對比度的加大。 直方圖均衡化的特點是能自動地增強整個圖象的對直方圖均衡化的特點是能自動地增強整個圖象的對比度，但它的具體增強效果不易控制，處理的結(jié)果總是比度，但它的具體增強

24、效果不易控制，處理的結(jié)果總是得到全局均衡化的直方圖。實際中有時需要變換直方圖得到全局均衡化的直方圖。實際中有時需要變換直方圖使之成為某個特定形狀，從而使之成為某個特定形狀，從而有選擇地增強某個灰度值有選擇地增強某個灰度值范圍內(nèi)的對比度范圍內(nèi)的對比度。 直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化根據(jù)接收系統(tǒng)的響應(yīng)，規(guī)定其變根據(jù)接收系統(tǒng)的響應(yīng)，規(guī)定其變換后圖象的直方圖為某種密度分布曲線，提高接收效率。換后圖象的直方圖為某種密度分布曲線，提高接收效率。第五章 圖象增強直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化基本思想：基本思想： 設(shè)設(shè)P Pr r(r)(r)是原始圖象的直方圖分布，是原始圖象的直方圖分布，P Pz z(z)(z)是是希

25、望得到的圖象的直方圖，尋求的是希望得到的圖象的直方圖，尋求的是r rz z即如何即如何建立建立P Pr r(r)(r)與與P Pz z(z)(z)之間的聯(lián)系。之間的聯(lián)系。首先使首先使P Pr r(r)(r)與與P Pz z(z)(z)均成為均勻分布，即均成為均勻分布，即第五章 圖象增強直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化如果用如果用s s來代替來代替s s, , 則所要求的概率密度函數(shù)則所要求的概率密度函數(shù)P Pz z(z)(z)的灰度級為：的灰度級為：從而使從而使z z與與r r聯(lián)系起來。聯(lián)系起來。) ();()()()()(1100sGzsTrzpzGsrprTskjjzkjjr)( 11rTGsGz

26、第五章 圖象增強直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化例：一例：一6464 6464圖象圖象（同前例）同前例）02. 080103. 012306. 024608. 032816. 065621. 086025. 0102419. 07790)(77667557447337227110rrrrrrrrnnrPnrkkrkk0.250.250.20.20.150.150.10.10.050.050 07117675747372P Pr r(r(rk k) )r rk k第五章 圖象增強直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化規(guī)定直方圖規(guī)定直方圖7172737475760.30.30.250.250.20.20.150.150

27、.10.10.050.050 07117675747372z zk k)(kZzP zk01Pz(zk) 0000.150.20 0.30 0.200.15第五章 圖象增強直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化步驟步驟:(1):(1)對原始圖象做均衡化處理對原始圖象做均衡化處理0.250.250.20.20.150.150.10.10.050.050 07117675747372P Ps s(s(sk k) )s sk k1,476576343752273117100 srrrsrrsrsrsr第五章 圖象增強直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化1, 7685. 07565. 0, 7335. 0, 7115. 000

28、. 0, 00. 0, 00. 0)()()2(765432100sssssssszPzGskjjz理對規(guī)定圖像作均衡化處用第五章 圖象增強直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化最接近的值與即找出，求由)(),()3(1zGssGzzs1)(1)()()()(777476666763755557527444473173333710zzGsszzGsszzGsszzGsszzGsszssrkk第五章 圖象增強直方圖直方圖規(guī)定化規(guī)定化11. 024. 021. 025. 019. 0/449984860102477910:)()4(17776675576674476673375572274471173301nn

29、zrrrzrzrzrzrzrzrzrrTGzk像素關(guān)系的映射關(guān)系與找出用0.250.250.20.20.150.150.10.10.050.050 07117675747372Z Zk k)(kZzP第五章 圖象增強直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化第五章 圖象增強直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化0.250.250.20.20.150.150.10.10.050.050 07117675747372P Pr r(r(rk k) )r rk k0.30.30.250.250.20.20.150.150.10.10.050.050 07117675747372z zk k)(kZzP0.250.250.20.20.

30、150.150.10.10.050.050 07117675747372Z Zk k)(kZzP第五章 圖象增強直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化分別對分別對Pr(r)與與Pz(z)作均衡化處理作均衡化處理 rs，z s, s、s的直方圖都應(yīng)當(dāng)近似均勻分布。在取值范圍的直方圖都應(yīng)當(dāng)近似均勻分布。在取值范圍內(nèi)內(nèi)ss處，將兩次均衡結(jié)果組合在一起。處，將兩次均衡結(jié)果組合在一起。把兩次映射組合成一個函數(shù)，使把兩次映射組合成一個函數(shù)，使Pr(r)Pz(z) s=T(r)，s=G(z)。在。在ss處處z=G-1(T(r)，由此可使，由此可使Pr(r)Pz(z)。注意：這一變換對數(shù)字圖象來說是注意：這一變換對數(shù)字圖象

31、來說是近似的近似的。規(guī)定的和最后算得的直。規(guī)定的和最后算得的直方圖之間存在一定的誤差。方圖之間存在一定的誤差?；叶燃壿^少時，這種誤差更趨增強灰度級較少時，這種誤差更趨增強。雖。雖然是近似的，在實際應(yīng)用中仍能收到有用的增強效果。然是近似的，在實際應(yīng)用中仍能收到有用的增強效果。第五章 圖象增強頻域處理增強頻域處理增強頻率頻率平面與圖象平面與圖象空域空域特性的特性的關(guān)系關(guān)系： 圖象圖象變化平緩的部分變化平緩的部分靠近頻率平面的圓靠近頻率平面的圓心，這個區(qū)域為心，這個區(qū)域為低頻區(qū)域低頻區(qū)域 圖象中的圖象中的邊、噪音、變化陡峻的部分邊、噪音、變化陡峻的部分，以放射方向離開頻率平面的圓心，這個以放射方向離

32、開頻率平面的圓心，這個區(qū)域為區(qū)域為高頻區(qū)域高頻區(qū)域第五章 圖象增強頻域處理增強頻域處理增強邊、噪音、變化陡峭部分變化平緩部分vu第五章 圖象增強頻域處理增強頻域處理增強能量在頻率域中集中在低頻區(qū)域能量在頻率域中集中在低頻區(qū)域99.5%99% 98% 96% 90%99.9%第五章 圖象增強頻域處理增強頻域處理增強F(u,v)F(u,v)H(u,v)G(u,v)f(x,y)空域頻域g(x,y)空域濾波函數(shù)第五章 圖象增強頻域處理增強頻域處理增強同態(tài)濾波同態(tài)濾波(homomorphic)：壓縮亮度范圍、增強對比度壓縮亮度范圍、增強對比度低通濾波低通濾波(lowpass)：平滑圖象、去除噪聲平滑圖象

33、、去除噪聲高通濾波高通濾波(highpass)：銳化圖象、銳化圖象、邊緣增強、邊緣提取邊緣增強、邊緣提取帶通濾波帶通濾波(bandpass)：允許特定頻率通過允許特定頻率通過帶阻濾波帶阻濾波(bandstop)：刪除特定頻率刪除特定頻率第五章 圖象增強同態(tài)濾波同態(tài)濾波(homomorphic filter) 實際上光的照射往往實際上光的照射往往是不均勻的，有時是光動是不均勻的，有時是光動態(tài)范圍過大而使圖象看不態(tài)范圍過大而使圖象看不清楚。清楚。壓縮圖像灰度壓縮圖像灰度的動態(tài)范圍，增強對比度。的動態(tài)范圍，增強對比度。第五章 圖象增強同態(tài)濾波同態(tài)濾波(homomorphic filter) 景物圖象

34、的模型：景物圖象的模型：f(x,y)景物圖象景物圖象fi(x,y)入射分量入射分量變化緩慢，占據(jù)低頻段變化緩慢，占據(jù)低頻段fr(x,y)反射分量反射分量包含景物中各種信息，占據(jù)高頻段包含景物中各種信息，占據(jù)高頻段),(),(),(yxfyxfyxfri第五章 圖象增強同態(tài)濾波同態(tài)濾波(homomorphic filter) ),(),(),( ),( exp),(exp),( 5),( ),( ),(),(),(),(),(),( 4),(),(),(),(),(),(Z),(S 3),(),(),( ),(ln),(ln),(ln),( 2),(ln),(ln),(ln),( 100111y

35、xryxiyxfyxfyxsyxgyxfyxfvuHvuRvuHvuIvuSyxsvuHvuRvuHvuIvuHvuvuvuRvuIyxZyxfyxfyxfyxzyxfyxfyxfyxzriririri取指數(shù)運算：）傅里葉反變換：）乘以濾波函數(shù)：）傅里葉變換：）兩邊取對數(shù)：）第五章 圖象增強同態(tài)濾波同態(tài)濾波(homomorphic filter) lnFTH(u,v)IFTexpf(x,y)z(x,y)Z(u,v)S(u,v)s(x,y)g(x,y)取對數(shù)的作用：取對數(shù)的作用： 使使f fi i(x,y)(x,y)和和f fr r(x,y)(x,y)的相乘關(guān)系變?yōu)橄嗉雨P(guān)系，的相乘關(guān)系變?yōu)橄嗉雨P(guān)

36、系，易于處理；易于處理； 現(xiàn)在空間域中對高值灰度級進行了壓縮，對低現(xiàn)在空間域中對高值灰度級進行了壓縮，對低值灰度級進行了擴展，從而在空間域中削弱照值灰度級進行了擴展，從而在空間域中削弱照度因素的影響，還增強了圖象暗區(qū)細節(jié)。度因素的影響，還增強了圖象暗區(qū)細節(jié)。第五章 圖象增強同態(tài)濾波同態(tài)濾波(homomorphic filter)為消除照度不均的影響，應(yīng)衰減為消除照度不均的影響，應(yīng)衰減I(u,v)HL1第五章 圖象增強同態(tài)濾波同態(tài)濾波(homomorphic filter)第五章 圖象增強低通濾波和平滑去噪聲低通濾波和平滑去噪聲1.理想低通濾波理想低通濾波(Ideal lowpass filte

37、r ILPF)截止頻率其中02200,),(),(0),(1),(21DvuvuDDvuDDvuDvuH D D0 0半徑內(nèi)的頻率分量無損通過；半徑內(nèi)的頻率分量無損通過； 圓外的頻率分量會被濾除；圓外的頻率分量會被濾除； 若濾除的高頻分量中含有大量的邊緣信息，會發(fā)生若濾除的高頻分量中含有大量的邊緣信息，會發(fā)生圖象邊緣模糊現(xiàn)象。圖象邊緣模糊現(xiàn)象。第五章 圖象增強低通濾波和平滑去噪聲低通濾波和平滑去噪聲1.理想低通濾波理想低通濾波(Ideal lowpass filter ILPF)第五章 圖象增強1.理想低通濾波理想低通濾波特點：特點：濾波函數(shù)有個陡峭的波形，濾波函數(shù)有個陡峭的波形，它的反變換它

38、的反變換h(x,y)有強烈的振鈴有強烈的振鈴特性，特性，g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)，使，使濾波后圖象產(chǎn)生模糊效果。濾波后圖象產(chǎn)生模糊效果。使圖象質(zhì)量下降，高頻分量使圖象質(zhì)量下降，高頻分量損失大，邊緣保持性差。理想損失大，邊緣保持性差。理想低通濾波實用中不能采用。低通濾波實用中不能采用。低通濾波和平滑去噪聲低通濾波和平滑去噪聲第五章 圖象增強低通濾波和平滑去噪聲低通濾波和平滑去噪聲2. Butterworth低通濾波低通濾波(BLPF)H(u,v)下降到最大值的下降到最大值的1/2時作為截止頻率：時作為截止頻率：H(u,v)下降到最大值的下降到最大值的 時作為截止頻率：時作為截止頻

39、率：5 . 0),(1,),( ),(11),(020vuHnDvuDDvuDvuHn時21),(1,),( ),()12(11),(020vuHnDvuDDvuDvuHn時21第五章 圖象增強低通濾波和平滑去噪聲低通濾波和平滑去噪聲2. Butterworth低通濾波低通濾波(BLPF)第五章 圖象增強低通濾波和平滑去噪聲低通濾波和平滑去噪聲2. Butterworth低通濾波低通濾波(BLPF)特點：特點：邊緣模糊程度會大大減小，邊緣模糊程度會大大減小，由于非銳化截止特性，有較高由于非銳化截止特性，有較高的高頻成分保留。的高頻成分保留。由于非銳化截止，不存在振由于非銳化截止，不存在振鈴現(xiàn)象

40、。鈴現(xiàn)象。計算量多于理想低通濾波器。計算量多于理想低通濾波器。第五章 圖象增強低通濾波和平滑去噪聲低通濾波和平滑去噪聲3. 指數(shù)低通濾波指數(shù)低通濾波(高斯低通濾波高斯低通濾波)(ELPF、GLPF)H(u,v)下降到最大值的下降到最大值的1/e時作為截止頻率：時作為截止頻率：H(u,v)下降到最大值的下降到最大值的 時作為截止頻率：時作為截止頻率：21evuHnDvuDevuHnDvuD1),(1,),( ),(0),(0時21),(1,),( ),(0),(347. 0),(ln0021vuHnDvuDeevuHnnDvuDDvuD時第五章 圖象增強低通濾波和平滑去噪聲低通濾波和平滑去噪聲3

41、. 指數(shù)低通濾波指數(shù)低通濾波(高斯低通濾波高斯低通濾波)(ELPF、GLPF)第五章 圖象增強低通濾波和平滑去噪聲低通濾波和平滑去噪聲3. 指數(shù)低通濾波指數(shù)低通濾波(高斯低通濾波高斯低通濾波) (ELPF、GLPF)特點：特點：效果比效果比ButterworthButterworth稍差些。稍差些。不存在振鈴現(xiàn)象。不存在振鈴現(xiàn)象。計算也較復(fù)雜。計算也較復(fù)雜。第五章 圖象增強低通濾波和平滑去噪聲低通濾波和平滑去噪聲4. 梯形濾波梯形濾波(TLPF)1101)(10),(0),( ),(),(1),(10DvuDDvuDDDvuDDvuDvuHDDH(u,v)H(u,v)1 10 0D D0 0

42、D D1 1 D(u,v) D(u,v)第五章 圖象增強低通濾波和平滑去噪聲低通濾波和平滑去噪聲4. 梯形濾波梯形濾波(TLPF)特點：特點： 介于理想低通濾波器和具有平滑過渡帶濾波介于理想低通濾波器和具有平滑過渡帶濾波器之間，有一定振鈴現(xiàn)象。器之間，有一定振鈴現(xiàn)象。第五章 圖象增強低通濾波和平滑去噪聲低通濾波和平滑去噪聲低通濾波器性能比較：低通濾波器性能比較：振鈴程度振鈴程度圖象模糊程度圖象模糊程度 噪聲平滑效果噪聲平滑效果理想濾波理想濾波梯形濾波梯形濾波指數(shù)濾波指數(shù)濾波Butterworth濾波濾波嚴(yán)重嚴(yán)重較輕較輕無無無無嚴(yán)重嚴(yán)重輕輕較輕較輕很輕很輕最好最好好好一般一般一般一般第五章 圖象

43、增強低通濾波和平滑去噪聲低通濾波和平滑去噪聲第五章 圖象增強第五章 圖象增強高通濾波及圖象銳化高通濾波及圖象銳化1.理想高通理想高通(IHPF)截止頻率其中02200,),(),(1),(0),(21DvuvuDDvuDDvuDvuH第五章 圖象增強高通濾波及圖象銳化高通濾波及圖象銳化1.理想高通理想高通(IHPF)第五章 圖象增強高通濾波及圖象銳化高通濾波及圖象銳化2. Butterworth高通高通(BHPF)H(u,v)上升到最大值的上升到最大值的1/2時作為截止頻率：時作為截止頻率：H(u,v)上升到最大值的上升到最大值的 時作為截止頻率：時作為截止頻率：5 . 0),(1,),( )

44、,(11),(020vuHnDvuDvuDDvuHn時21),(1,),( ),()12(11),(020vuHnDvuDvuDDvuHn時21第五章 圖象增強高通濾波及圖象銳化高通濾波及圖象銳化2. Butterworth高通高通(BHPF)第五章 圖象增強高通濾波及圖象銳化高通濾波及圖象銳化2. Butterworth高通高通(BHPF)第五章 圖象增強高通濾波及圖象銳化高通濾波及圖象銳化3. 指數(shù)高通指數(shù)高通(高斯高通高斯高通)(EHPF、GHPF)H(u,v)上升到最大值的上升到最大值的1/e時作為截止頻率：時作為截止頻率：H(u,v)上升到最大值的上升到最大值的 時作為截止頻率：時作

45、為截止頻率：evuHnDvuDevuHnvuDD1),(1,),( ),(0),(0時2121),(1,),( ),(0),(347. 0),(ln0021vuHnDvuDeevuHnnvuDDvuDD時第五章 圖象增強高通濾波及圖象銳化高通濾波及圖象銳化3. 指數(shù)高通指數(shù)高通(高斯高通高斯高通)(EHPF、GHPF)第五章 圖象增強高通濾波及圖象銳化高通濾波及圖象銳化3. 指數(shù)高通指數(shù)高通(高斯高通高斯高通)(EHPF、GHPF)第五章 圖象增強高通濾波及圖象銳化高通濾波及圖象銳化3. 梯形高通梯形高通 (THPF)0011)(11),(1),( ),(),(0),(10DvuDDvuDDD

46、vuDDvuDvuHDDH(u,v)H(u,v)1 10 0D D0 0 D(u,v) D(u,v)D D1 1第五章 圖象增強高頻增強濾波高頻增強濾波00001),(1),(10 ,),(),(),(),(),(lhllhhaahlDDDavuHDavuHaavuHvuHvuHvuHvuH，截止頻率為增益為，截止頻率為增益為第五章 圖象增強高頻增強濾波高頻增強濾波高頻增強后圖象偏暗，對比度差，需要對比度增強處理。高頻增強后圖象偏暗，對比度差，需要對比度增強處理。第五章 圖象增強帶阻濾波帶阻濾波1. 對稱點對稱點212020221202010201)()(),( )()(),( 1),( ),

47、( 0),(vvuuvuDvvuuvuDDvuDDvuDvuHR式中其余或帶通濾波：帶通濾波：),(1vuHHRP第五章 圖象增強帶阻濾波帶阻濾波2. 以原點為中心以原點為中心nRRDvuDWvuDvuHhButterwortDWWDvuDWDvuDWDWDvuDvuH220200000),(),(11),( n 2/),( 12/),(2/ 02/),( 1),( 階公式：帶阻濾波的為阻帶的中心半徑。為阻帶的寬度，若若若理想帶阻濾波：第五章 圖象增強第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)1. 鄰域平均法（均值濾波）鄰域平均法（均值濾波）S是以是以(x, y)為中心的鄰域的集合，為中心

48、的鄰域的集合，M是是S內(nèi)的象元數(shù)。內(nèi)的象元數(shù)。思想：思想：用一象素鄰域內(nèi)所有象素的灰度平均值來代替用一象素鄰域內(nèi)所有象素的灰度平均值來代替該象素原來的灰度。該象素原來的灰度。sfyxfMyxg),(1),(第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)1. 鄰域平均法（均值濾波）鄰域平均法（均值濾波）當(dāng)采取了當(dāng)采取了33的八鄰域時的八鄰域時問題：問題：邊界問題邊界問題圖象四周邊界象素的鄰域象素不全圖象四周邊界象素的鄰域象素不全解決：解決：1.1.補零補零 2.2.忽略圖像邊界數(shù)據(jù)忽略圖像邊界數(shù)據(jù) 3.3.在圖像四周復(fù)制原圖像邊界像素的值在圖像四周復(fù)制原圖像邊界像素的值11111111191:

49、),(91),(1111對應(yīng)的算子矩陣ijjyixfyxg第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)1. 鄰域平均法（均值濾波）鄰域平均法（均值濾波）12143122345768957688567891214313444545695678856789第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)1. 鄰域平均法（均值濾波）鄰域平均法（均值濾波）(a) 原始圖像 (b) 鄰域平均后的結(jié)果第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)1. 鄰域平均法（均值濾波）鄰域平均法（均值濾波）優(yōu)點：優(yōu)點：算法簡單，計算速度快算法簡單，計算速度快缺點：缺點：圖象中灰度跳度較大時，會造成細節(jié)模糊圖象中灰度跳

50、度較大時，會造成細節(jié)模糊可設(shè)立一個閾值可設(shè)立一個閾值T，T根據(jù)尖峰干擾大小來設(shè)定。根據(jù)尖峰干擾大小來設(shè)定。時當(dāng)時當(dāng)TyxgyxfyxfyxgTyxgyxfyxgyxg),(),( ),(),(),(),( ),(),(第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)2. 加權(quán)平均法加權(quán)平均法權(quán)值確定準(zhǔn)則：權(quán)值確定準(zhǔn)則： 給被處理的象素較大的權(quán)值給被處理的象素較大的權(quán)值 突出被處理的象素突出被處理的象素 給距被處理象素較近的象素較大的權(quán)值給距被處理象素較近的象素較大的權(quán)值 給和被處理象素灰度較接近的象素較大的權(quán)值給和被處理象素灰度較接近的象素較大的權(quán)值為不使整個圖象變亮，需將權(quán)值歸一化（模板歸一化

51、）。為不使整個圖象變亮，需將權(quán)值歸一化（模板歸一化）。 四鄰域平均四鄰域平均 中心加權(quán)算子中心加權(quán)算子 按距離遠近加權(quán)算子按距離遠近加權(quán)算子121242121161 111121111101 01011101051信號的信號的相關(guān)性相關(guān)性第五章 圖象增強P133 鄰域輸入圖像(行，列)*P5的新值加權(quán)和計算：H1P1P2P3P4P5P6P7P8P933 模板H1H4H7H2H5H8H3H6H9H2P2H3P3H4P4H5P5H6P6H7P7H8P8H9P9(window，template，mask)第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)3. 選擇平均法選擇平均法 運用了運用了自適應(yīng)自適

52、應(yīng)思想。思想。選擇策略：選擇策略： k鄰點平均。窗內(nèi)鄰點平均。窗內(nèi)k個灰度最接近處理點灰度的象素參加個灰度最接近處理點灰度的象素參加平均。可使邊界兩側(cè)象素不同時參加平均。平均?？墒惯吔鐑蓚?cè)象素不同時參加平均。 法。在窗內(nèi)計算象素灰度方差法。在窗內(nèi)計算象素灰度方差2 ，只用灰度與處理點，只用灰度與處理點灰度之差小于灰度之差小于2的象素來計算區(qū)域平均值。的象素來計算區(qū)域平均值。 用用4個與其灰度最接近的象點參加個與其灰度最接近的象點參加5點平均。點平均。 用用 代替。代替。8ff8ff8f第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)4. 多幅平均法多幅平均法注意：多幅圖象必須按象元嚴(yán)格對準(zhǔn)。注意

53、：多幅圖象必須按象元嚴(yán)格對準(zhǔn)。號，而使噪聲方差變?yōu)檫@種算法不平滑圖象信。，方差為的均值為MyxnMyxfyxfMyxgnyxnyxfyxfMiiMii2112),(1),(),(1),( 0),(),(),( 第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)5. 中值濾波中值濾波 窗口內(nèi)各象元按灰度大小排隊后，用中間位置的灰度值窗口內(nèi)各象元按灰度大小排隊后，用中間位置的灰度值代替被處理象素的值。代替被處理象素的值。 強迫突出的亮點（暗點）更象它周圍的值，以消除孤立強迫突出的亮點（暗點）更象它周圍的值，以消除孤立的亮點（暗點）。的亮點（暗點）。例：設(shè)例：設(shè)W罩住的五個象元其灰度按位置順序為罩住的五

54、個象元其灰度按位置順序為0,3,4,0,7。中值濾波中值濾波 med0,3,4,0,7=3 (按大小排隊順序為按大小排隊順序為0,0,3,4,7)均值濾波均值濾波 (0+3+4+0+7)/5=2.8),(),(),(Wlklykxfmedianyxg第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)5. 中值濾波中值濾波中值濾波窗口中值濾波窗口大小：常選大?。撼＿x33，55，77形狀：線狀、方形、圓形、十字形、圓環(huán)形等形狀：線狀、方形、圓形、十字形、圓環(huán)形等經(jīng)驗：經(jīng)驗：1) 1) 對于有緩變的較長輪廓線物體的圖像，采用方形或圓對于有緩變的較長輪廓線物體的圖像，采用方形或圓形窗口為宜。形窗口為宜。2

55、) 2) 對于包含有尖頂物體的圖像，用十字形窗口。對于包含有尖頂物體的圖像，用十字形窗口。3) 3) 窗口大小以不超過圖像中最小有效物體的尺寸為宜。窗口大小以不超過圖像中最小有效物體的尺寸為宜。第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)5. 中值濾波中值濾波中值濾波的性質(zhì)中值濾波的性質(zhì)1) 非線性：兩序列非線性：兩序列f(r) ，g(r) medf(r)+g(r)medf(r)+medg(r)2) 對尖峰性干擾效果好，即保持邊緣的陡度又對尖峰性干擾效果好，即保持邊緣的陡度又去掉干擾，對高斯分布噪聲效果差。去掉干擾，對高斯分布噪聲效果差。3) 對噪聲延續(xù)距離小于對噪聲延續(xù)距離小于W/2的噪聲

56、抑制效果好。的噪聲抑制效果好。4) 細節(jié)多的圖象，特別是點、線、尖頂細節(jié)多細節(jié)多的圖象，特別是點、線、尖頂細節(jié)多的圖象不宜采用中值濾波。的圖象不宜采用中值濾波。第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)階躍斜坡單脈沖雙脈沖三脈沖三角波原信號 均值濾波 中值濾波第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)5 中值濾波中值濾波結(jié)論：結(jié)論：1) 輸入是階躍信號或斜坡信號時輸出信號和輸入輸入是階躍信號或斜坡信號時輸出信號和輸入信號相同。信號相同。2) 若輸入是脈寬小于窗口一半的脈沖，則該脈沖若輸入是脈寬小于窗口一半的脈沖，則該脈沖被濾除；否則輸出和輸入相同。被濾除；否則輸出和輸入相同。3) 若輸

57、入是三角形若輸入是三角形 信號，輸出時其頂部被削平。信號，輸出時其頂部被削平。第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)5. 中值濾波中值濾波加高斯噪聲 55均值濾波 55中值濾波 加椒鹽噪聲 55均值濾波 55中值濾波 Lena原圖第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)6. 最大值和最小值濾波最大值和最小值濾波7. 中點濾波器中點濾波器 對高斯和均勻隨機分布的噪聲有較好的濾波效果對高斯和均勻隨機分布的噪聲有較好的濾波效果),(),(max),(Wlklykxfyxg),(),(min),(WlklykxfyxgWlklykxflykxfyxg),)(,(min),(max21),

58、(第五章 圖象增強平滑平滑(Smoothing)8. 修正后的阿爾法均值濾波器修正后的阿爾法均值濾波器情況適用于包括多種噪聲的為其他值退變?yōu)橹兄禐V波退變?yōu)榫禐V波和最低灰度的的去掉窗口內(nèi)最高灰度值為 2/ ) 1( 022),(),( ),(1),(dmnddddyxftsftsfdmnyxg第五章 圖象增強銳化銳化(Sharpening)1. 梯度法梯度法gGyfxfgxfyfyfxfyfxfgT梯度算子：幅度：方向：梯度：2122 arctan,1)1)梯度的方向是在函數(shù)梯度的方向是在函數(shù)f(x,y)f(x,y)最大變化率方向上。最大變化率方向上。梯度的兩個重要性質(zhì)：梯度的兩個重要性質(zhì)：2

59、)2)梯度的大小就是梯度的大小就是f(x,y) f(x,y) 在其最大變化率方向上的在其最大變化率方向上的單位距離所增加的量。單位距離所增加的量。第五章 圖象增強銳化銳化(Sharpening)1. 梯度法梯度法實質(zhì)：梯度值正比于鄰近象素灰度級值的差分。實質(zhì)：梯度值正比于鄰近象素灰度級值的差分。 在圖象變化緩慢區(qū)域，其值很?。辉趫D象變化緩慢區(qū)域，其值很小； 在線條輪廓等變化快的部分其值很大。在線條輪廓等變化快的部分其值很大。用差分代替微分，用絕對值代替乘方和開方用差分代替微分，用絕對值代替乘方和開方) 1,(),(), 1(),(yxfyxfyxfyxfG第五章 圖象增強銳化銳化(Sharpe

60、ning)2. Roberts梯度梯度Roberts把梯度法作了修改，實踐證明把梯度法作了修改，實踐證明比梯度法更有效比梯度法更有效。1 00 1 0 11 0 21hhf (x, y )f (x+1,y)f (x,y+1)f (x1 , y 1 )f (x, y )f ()f ()f (x1 , y 1 )x+1,yx,y+1) 1,(), 1() 1, 1(),(yxfyxfyxfyxfRG第五章 圖象增強銳化銳化(Sharpening)3. Sobel算子算子yxyxSSSSSS可簡化為 22)1, 1() 1,(2) 1, 1()1, 1() 1,(2) 1, 1()1, 1(), 1