圖像數(shù)字處理

圖像數(shù)字處理第一頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日問(wèn)題的引入

看兩個(gè)圖例，分析畫(huà)面效果不好的原因。亮暗差別不是很大第二頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日解決問(wèn)題的思路

提高對(duì)比度，增加清晰度第三頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日對(duì)比度的概念

對(duì)比度：通俗地講，就是亮暗的對(duì)比程度。對(duì)比度通常表現(xiàn)了圖像畫(huà)質(zhì)的清晰程度。第四頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日對(duì)比度的計(jì)算對(duì)比度的計(jì)算公式如下：即相鄰像素間的灰度差即相鄰像素間的灰度差為δ的像素分布概率其中：像素相鄰：四近鄰八近鄰第五頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日對(duì)比度的計(jì)算例設(shè)圖像為：第六頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日?qǐng)D像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)的目的是為了改善畫(huà)質(zhì)，使圖像的顯示效果更加清晰。本章中主要介紹的內(nèi)容包括：線性對(duì)比度展寬動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整直方圖均衡化處理偽彩色技術(shù)第七頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日線性對(duì)比度展寬對(duì)比度展寬的目的是：通過(guò)將亮暗差異（即對(duì)比度）擴(kuò)大，來(lái)把人所關(guān)心的部分強(qiáng)調(diào)出來(lái)。原理是，進(jìn)行像素點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的，灰度級(jí)的線性影射。該影射關(guān)系通過(guò)調(diào)整參數(shù)，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)亮暗差異的擴(kuò)大。第八頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日線性對(duì)比度展寬

——

實(shí)現(xiàn)方法設(shè)原圖、處理后的結(jié)果圖的灰度值分別為[g(i,j)]和[f(i,j)];要求[g(i,j)]和[f(i,j)]均在[0，255]間變化，但是g的表現(xiàn)效果要優(yōu)于f。因?yàn)閒和g的取值范圍相同，所以通過(guò)抑制不重要的部分，來(lái)擴(kuò)展所關(guān)心部分的對(duì)比度。第九頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日線性對(duì)比度展寬

——

實(shí)現(xiàn)方法為了達(dá)到上面所提出的目的，原圖（橫軸上的f(i,j)）與處理后圖（縱軸上的g(i,j)）的灰度影射關(guān)系可用下圖表示。255abfg255gagbαγβ(i,j)(i,j)第十頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日線性對(duì)比度展寬

——

實(shí)現(xiàn)方法

將上面圖示的影射關(guān)系，用計(jì)算公式表達(dá)即為：第十一頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日對(duì)比度展寬效果示例第十二頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日線性對(duì)比度展寬

——

灰級(jí)窗當(dāng)256個(gè)灰度級(jí)所表示的亮暗范圍內(nèi)的信息量太大，沒(méi)辦法很好地表述時(shí)，通過(guò)開(kāi)窗的方式，每次只把窗內(nèi)的灰度級(jí)展寬，而把窗外的灰度級(jí)完全抑制掉。（示例）例如，CT圖像的原始數(shù)據(jù)為12bit（或是16bit），要將其顯示出來(lái)，則只能轉(zhuǎn)換為8bit，于是有了16歸并為1（或256歸并為1）的需要。這時(shí)，開(kāi)骨窗、肌肉窗、組織窗就可分別清晰地顯示相應(yīng)的內(nèi)容。第十三頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日灰級(jí)窗效果示例原圖肺窗肌肉窗骨窗第十四頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日線性對(duì)比度展寬

——

灰級(jí)窗的實(shí)現(xiàn)方法如圖所示，繪級(jí)窗實(shí)際上是線性對(duì)比度展寬的一種特殊形式。255abfg255gagbαγβ(i,j)(i,j)255abfg255β(i,j)(i,j)線性對(duì)比度展寬灰級(jí)窗第十五頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整

——

動(dòng)態(tài)范圍的概念動(dòng)態(tài)范圍：是指圖像中所記錄的場(chǎng)景中從暗到亮的變化范圍。動(dòng)態(tài)范圍對(duì)人視覺(jué)的影響：由于人眼所可以分辨的灰度的變化范圍是有限的，所以當(dāng)動(dòng)態(tài)范圍太大時(shí)，很高的亮度值把暗區(qū)的信號(hào)都掩蓋了。第十六頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整

——

動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整的思路動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整思路：通過(guò)動(dòng)態(tài)范圍的壓縮可以將所關(guān)心部分的灰度級(jí)的變化范圍擴(kuò)大。動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整方法分為以下兩種：1）線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整2）非線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整第十七頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整

——

基本思路通過(guò)把原圖中“不太黑”的像素也變成黑，把原圖中“不太白”的相素也變成白的方式，來(lái)壓縮動(dòng)態(tài)范圍，使新的圖像中，關(guān)心部分的對(duì)比度可以展寬。如下圖所示，將原來(lái)[0,255]范圍內(nèi)的亮暗變化，壓縮到[a,b]范圍內(nèi)。黑白ab0255第十八頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整

——

實(shí)現(xiàn)方法按照上面的設(shè)計(jì)思路，可以得到新圖與原圖的對(duì)應(yīng)關(guān)系如下?？梢钥吹?，線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整的影射關(guān)系與灰級(jí)窗的相同。黑白ab0255255abfg255(i,j)(i,j)第十九頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整效果示例第二十頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整

——

例題1399821373360646820529260黑：02白：9703999003933606469005090600299900292270747900509070將[2,7]轉(zhuǎn)換到[0,9]作用：進(jìn)行亮暗限幅

g(i,j)=9/5*f(i,j)-18/5C=16.9211C=26.2895第二十一頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日非線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整

——

原理提出非線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整，是因?yàn)榫€性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整的分段線性影射不夠光滑。非線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整，要求可以用光滑的曲線來(lái)實(shí)現(xiàn)?？紤]到人眼對(duì)視覺(jué)信號(hào)的處理過(guò)程中，有一個(gè)近似對(duì)數(shù)算子的環(huán)節(jié)，因此，可采用對(duì)數(shù)運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)非線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整。非線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整示例第二十二頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日非線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整

——

實(shí)現(xiàn)方法設(shè)原圖為[f(i,j)]，處理后的圖像為[g(i,j)]，則影射關(guān)系為：第二十三頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日非線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整示例第二十四頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日非線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整

——例題13998213733606468205292603599943585580868940749480g(i,j)=9*log(f(i,j)+1)作用：將暗的部分?jǐn)U展，而將亮的部分抑制。C=16.9211C=18.7632第二十五頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日直方圖均衡化

——

基本原理直方圖均衡化方法的基本思想是，對(duì)在圖像中像素個(gè)數(shù)多的灰度級(jí)進(jìn)行展寬，而對(duì)像素個(gè)數(shù)少的灰度級(jí)進(jìn)行縮減。從而達(dá)到清晰圖像的目的。因?yàn)榛叶确植伎稍谥狈綀D中描述，所以該圖像增強(qiáng)方法是基于圖像的灰度直方圖。第二十六頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日設(shè)f、g分別為原圖像和處理后的圖像。求出原圖f的灰度直方圖，設(shè)為h。顯然，在[0,255]范圍內(nèi)量化時(shí)，h是一個(gè)256維的向量。直方圖均衡化方法實(shí)現(xiàn)

——

1.求直方圖第二十七頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日例1399821373360646820529260f注：這里為了描述方便起見(jiàn)，設(shè)灰度級(jí)的分布范圍為[0,9]。直方圖均衡化方法實(shí)現(xiàn)

——

1.求直方圖第二十八頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日1）求出圖像f的總體像素個(gè)數(shù)

Nf=m*n(m,n分別為圖像的長(zhǎng)和寬）2）計(jì)算每個(gè)灰度級(jí)的分布概率，即每個(gè)像素在整個(gè)圖像中所占的比例。

hs(i)=h(i)/Nf(i=0,1,…,255)直方圖均衡化方法實(shí)現(xiàn)

——

2.計(jì)算原圖的灰度分布概率第二十九頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

例hs=h/25直方圖均衡化方法實(shí)現(xiàn)

——

2.計(jì)算原圖的灰度分布概率=[0.12,0.08,0.16,0.16,0.04,0.04,0.16,0.04,0.08,0.12]灰度級(jí)

0123

45

6

789第三十頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日設(shè)圖像各灰度級(jí)的累計(jì)分布hp。

直方圖均衡化方法實(shí)現(xiàn)

——

3.計(jì)算原圖灰度的累計(jì)分布第三十一頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

例直方圖均衡化方法實(shí)現(xiàn)

——

3.計(jì)算原圖灰度的累計(jì)分布hs=[0.12,0.08,0.16,0.16,0.04,0.04,0.16,0.04,0.08,0.12]hp=[0.12,0.20,0.36,0.52,0.56,0.60,0.76,0.80,0.88,1.00]第三十二頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日直方圖均衡化方法實(shí)現(xiàn)

——4.計(jì)算原、新圖灰度值的影射關(guān)系新圖像g的灰度值g(i,j)為

第三十三頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日例直方圖均衡化方法實(shí)現(xiàn)

——4.計(jì)算原、新圖灰度值的影射關(guān)系hp=[0.12,0.20,0.36,0.52,0.56,0.60,0.76,0.80,0.88,1.00]9*hp=[0,1.80,3.24,4.68,5.04,5.40,6.84,7.20,7.92,9.00]影射關(guān)系：新圖

[0,2,3,5,5,5,7,7,8,9]原圖

[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]第三十四頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日例

f2599832575570757830539370g1399821373360646820529260C=16.92119*hpC=15.8421注：請(qǐng)同學(xué)們思考一下，為什么均衡化后的對(duì)比度還降低了？直方圖均衡化方法實(shí)現(xiàn)

——4.計(jì)算原、新圖灰度值的影射關(guān)系第三十五頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日直方圖均衡化效果示例第三十六頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日直方圖均衡化方法實(shí)現(xiàn)

——5.原、新圖灰度直方圖比較

0123456789

0123456789f

的灰度直方圖g

的灰度直方圖直方圖均衡化方法效果示例第三十七頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日偽彩色增強(qiáng)方法

——

基本原理由于人眼分辨不同彩色的能力比分別不同的灰度級(jí)的能力強(qiáng)，因此，把人眼無(wú)法區(qū)別的灰度變化，施以不同的彩色來(lái)提高識(shí)別率，這便是偽彩色增強(qiáng)的基本依據(jù)。第三十八頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日偽彩色增強(qiáng)方法

——

基本思路要由灰度圖像生成一幅彩色圖像是一個(gè)一到三的影射。顯然由少信息量獲得多信息量必然是基于估計(jì)原理。也就是說(shuō)，對(duì)未知的部分，通過(guò)各種手段進(jìn)行合理的估計(jì)。研究的目的不同，則給出的灰度到彩色的估計(jì)影射方法也隨之不同。第三十九頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日偽彩色增強(qiáng)方法

——

分類偽彩色增強(qiáng)方法大致可以分為以下三類：基于灰度變換的偽彩色方法基于灰度調(diào)色板的偽彩色方法基于區(qū)域分割的偽彩色方法第四十頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日基于灰度變換的偽彩色方法

——

基本原理仿照對(duì)溫度的描述方式，當(dāng)溫度比較低，我們會(huì)想到藍(lán)色（又稱冷色調(diào)）。當(dāng)溫度較高的時(shí)候，會(huì)想到紅色（又稱暖色調(diào)）。根據(jù)人感官上的這一特性，將亮度低的影射為藍(lán)色，亮度高的影射為紅色。第四十一頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日基于灰度變換的偽彩色方法

——

影射關(guān)系由此，可以按照如下所示的影射關(guān)系進(jìn)行偽彩色處理。255063127191255

fgR255063127191255

fgG255fgB063127191255

第四十二頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日基于灰度變換的偽彩色方法

——

影射關(guān)系按照前面的影射關(guān)系，最終可以獲得灰度與彩色的對(duì)應(yīng)關(guān)系如下圖所示?？梢钥吹剑?jīng)過(guò)綜合之后，顏色與光照強(qiáng)度相關(guān)。演示示例第四十三頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日基于灰度變換的偽彩色效果示例第四十四頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日基于灰度調(diào)色板的偽彩色方法

——

基本原理索引值RGB1R1G1B12R2G2B2

：:::N

RN

GN

BN按照位圖文件的索引色模式，首先根據(jù)需要設(shè)計(jì)一個(gè)調(diào)色板。然后，將灰度值作為調(diào)色板的索引值，完成從灰度到彩色的影射。灰度值第四十五頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日基于灰度調(diào)色板的偽彩色方法

——

影射關(guān)系索引值RGB1R1G1B12R2G2B2

：:::N

RN

GN

BN