LDX-DSP試驗(yàn)講解(5)-圖像增強(qiáng)課件

1、2013年5月 西安郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院DSP試驗(yàn)原理及步驟講解 (五)-原理與DSP編程圖像增強(qiáng)(Imge Enhancement)（復(fù)習(xí)）邊緣檢測(cè)1 邊緣的定義 圖像中灰度發(fā)生突變或不連續(xù)的微小區(qū)域（一組相連的像素集合）,即是兩個(gè)具有相對(duì)不同灰度值特性的區(qū)域的邊界線(xiàn)。 在一幅圖像中，邊緣有方向和幅度兩個(gè)特性。一般認(rèn)為沿邊緣走向的灰度變化較為平緩，而垂直于邊緣走向的灰度變化劇烈。即灰度梯度指向邊緣的垂直方向。 一階微分算子（梯度算子） Prewitt, Sobel 檢測(cè)最大值二階微分算子（Laplacian）檢測(cè)過(guò)零點(diǎn)圖像邊緣檢測(cè)的具體方法-微分算子方法：（復(fù)習(xí)）邊緣檢測(cè)一階微分：用

2、梯度算子來(lái)計(jì)算 特點(diǎn)：對(duì)于左圖，左側(cè)的邊是正的（由暗到亮），右側(cè)的邊是負(fù)的（由亮到暗）。對(duì)于右圖，結(jié)論相反。常數(shù)部分為零。 用途：用于檢測(cè)圖像中邊的存在。一階導(dǎo)數(shù)的極大值點(diǎn)：二階微分：通過(guò)拉普拉斯來(lái)計(jì)算特點(diǎn)：二階微分在亮的一邊是正的，在暗的一邊是負(fù)的。常數(shù)部分為零。0-1-140-10-10二、圖像邊緣檢測(cè)算法原理在數(shù)字圖像上計(jì)算微分一維的情況：對(duì)于離散的數(shù)字信號(hào)，可以使用差分近似：相當(dāng)于與如下模版進(jìn)行卷積運(yùn)算：-1010.5f(x)x-1x+1被稱(chēng)為“算子”圖像梯度算子的近似Roberts算子Prewitt算子Sobel算子邊緣檢測(cè)時(shí)，常用的“算子”：Sobel實(shí)驗(yàn)結(jié)果開(kāi)始學(xué)習(xí)新內(nèi)容，圖像增

3、強(qiáng) (引言) 為什么要研究圖像增強(qiáng)技術(shù)低照度（暴光不足）醫(yī)學(xué)CT圖像增強(qiáng)目 錄1、邊緣檢測(cè)的相關(guān)概念2、邊緣檢測(cè)的基本原理 3、 算法步驟與流程圖4、 C語(yǔ)言代碼與分析5、 試驗(yàn)結(jié)果與分析2、圖像增強(qiáng)技術(shù)的目的：改善圖像視覺(jué)效果，便于觀察和分析便于人工或機(jī)器對(duì)圖像的進(jìn)一步處理人為地突出圖像中的部分細(xì)節(jié)，壓制另外一部分信號(hào)在不考慮圖像降質(zhì)原因的條件下，用經(jīng)驗(yàn)和試探的方法進(jìn)行加工尚無(wú)統(tǒng)一的質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，無(wú)法定量衡量處理效果的優(yōu)劣3、圖像增強(qiáng)技術(shù)的特點(diǎn)：一、概 述4、圖像增強(qiáng)算法與以下因素有關(guān) （1）感興趣物體特性 （2）觀察者的習(xí)慣 （3）處理目的。 因此，圖像增強(qiáng)算法是有針對(duì)性的，不存在通用的增

4、強(qiáng)算法。一、概 述5、圖像增強(qiáng)的基本方法： 空域處理 全局運(yùn)算：在整個(gè)圖像空間域進(jìn)行。 局部運(yùn)算：在與象素有關(guān)的空間域進(jìn)行。 點(diǎn)運(yùn)算：對(duì)圖像作逐點(diǎn)運(yùn)算。 頻域處理 在圖像的變換域中進(jìn)行處理。一、概 述一、概 述6、圖像增強(qiáng)所包含的主要內(nèi)容：7、灰度變換圖像增強(qiáng) 基于點(diǎn)操作的圖像增強(qiáng)方法。 可調(diào)整圖像的灰度動(dòng)態(tài)范圍或圖像對(duì)比度，是圖像增強(qiáng)的重要手段之一。T說(shuō)明：T 稱(chēng)為灰度級(jí)變換函數(shù)，它將 (x, y) 點(diǎn)的像素值 f(x, y) 映射成 g(x, y) 。 灰度變換 T 可以選擇不同的灰度變換函數(shù)，如正比函數(shù)和指數(shù)函數(shù)等 。常用的灰度變換函數(shù)主要有： （1）線(xiàn)性灰度變換 （2）分段線(xiàn)性灰度變換

5、 （3）非線(xiàn)性灰度變換二、灰度線(xiàn)性變換1、基本原理圖1 灰度線(xiàn)性變換線(xiàn)性拉伸變換前后效果對(duì)比圖: 變換前 變換后二、灰度線(xiàn)性變換二、灰度線(xiàn)性變換3、算法步驟與流程圖5、實(shí)驗(yàn)結(jié)果二、灰度線(xiàn)性變換二、灰度線(xiàn)性變換二、灰度線(xiàn)性變換二、灰度線(xiàn)性變換運(yùn)行Matlab程序，查看實(shí)驗(yàn)結(jié)果三、灰度取反線(xiàn)性灰度變換的表達(dá)式 ： 圖像取反：只是灰度線(xiàn)性變換中的一種特殊情況。 當(dāng)m=0, n=255, M=255, N=0時(shí)，則線(xiàn)性灰度變換的表達(dá)式變?yōu)?：三、灰度取反 圖像取反，又稱(chēng)為負(fù)相變換，是圖像的線(xiàn)性變換方法中的一種具體實(shí)現(xiàn)方法。 獲得類(lèi)似照相底片效果的圖像，取反處理后的圖像與原始圖像“黑白顛倒”。 三、灰度

6、取反-實(shí)驗(yàn)效果C語(yǔ)言DSP子程序與分析 BOOL IMG_Reverse (unsigned char *F, unsigned char *G, intWidth, intHeight) / 指向源圖像的指針 unsigned char *lpSrc; / 指向緩存圖像的指針 unsigned char *lpDst; int pixel; /臨時(shí)變量 /循環(huán)變量 long i; /開(kāi)始圖像取反 lpSrc=F; /指針指向源圖像F lpDst=G; /指針指向二值圖像G for (i = 0;i Width* Height ;i+) pixel = (int)*lpSrc+; pixel=

7、255-pixel; /取反 *lpDst+ = (unsigned char) pixel; return TRUE; / 返回三、灰度取反實(shí)驗(yàn)結(jié)果三、灰度取反實(shí)驗(yàn)結(jié)果四、分段線(xiàn)性變換1、基本原理 線(xiàn)性變換沒(méi)有將原圖像的灰度值加以區(qū)分，在實(shí)際處理時(shí)，為突出增強(qiáng)重要的灰度區(qū)間，抑制削弱不重要的灰度區(qū)間，可以采用分段線(xiàn)性灰度變換法來(lái)實(shí)現(xiàn)。 分段線(xiàn)性灰度變換法是比較常用的一種灰度變換方法，分段線(xiàn)性灰度變換法可以被看成是非線(xiàn)性灰度變換法中的一種特殊情況，也可被看成是線(xiàn)性灰度變換法中的一般情況。 如下圖所示，是分段線(xiàn)性灰度變換的變換函數(shù)圖形，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：1、基本原理1、基本原理圖3 灰度分段線(xiàn)性變

8、換2、實(shí)驗(yàn)結(jié)果 對(duì)比度擴(kuò)展 削波 閾值化 灰度窗口五、對(duì)數(shù)非線(xiàn)性變換 1、基本原理五、對(duì)數(shù)非線(xiàn)性變換 1、基本原理圖5 灰度對(duì)數(shù)變換曲線(xiàn) 當(dāng)希望對(duì)圖像的低灰度區(qū)作較大的拉伸，而對(duì)高灰度區(qū)壓縮時(shí)，可采用這種變換，它能使圖像灰度分布與人的視覺(jué)特性相匹配。 五、對(duì)數(shù)非線(xiàn)性變換 2、試驗(yàn)結(jié)果六、指數(shù)非線(xiàn)性變換 1、基本原理六、指數(shù)非線(xiàn)性變換 1、基本原理五、對(duì)數(shù)非線(xiàn)性變換 1、基本原理圖6 灰度指數(shù)變換曲線(xiàn)2、C語(yǔ)言代碼與分析void ExpTrans(unsigned char *F, unsigned char * G, int width, int height) /定義局部變量 int map

9、256; double t,dTemp; unsigned char * pp, *newpp; int i, Tmax=-1000, Tmin=1000; /定義局部變量 /求得圖像 F 的最小與最大灰度值 pp=F; /指針指向原圖像 for (i = 0; i *pp) Tmin=*pp; if (Tmax*pp) Tmax=*pp; pp+; /指針后移一位 2、C語(yǔ)言代碼與分析 / 映射表，用于256種灰度變換后的值 t=255.0/exp( (Tmax-Tmin)/200.0-1.0 ); / 保存運(yùn)算后的臨時(shí)值 for (i = 0; i 256; i+) / 計(jì)算當(dāng)前像素變換后的值 dTemp =t*exp(i-Tmin)/200.0-1.0); / 如果超界則修改其值 if (dTemp 255) dTemp = 255; mapi = (int)(dTemp + 0.5); /四舍五入 2、C語(yǔ)言代碼與分析 /對(duì)原圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行變換 pp=F; /指針指向原圖像 newpp=G; /指針指向變換后的圖像