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文檔簡介
數(shù)字圖像處理5(楊杰版)第一頁,共52頁。第5章圖像增強
5.1圖像增強的概念和分類
5.2空域增強技術
5.3頻域增強技術
第二頁,共52頁。5.1圖像增強的概念和分類圖像增強的目的:采用某種技術手段,改善圖像的視覺效果,或將圖像轉換成更適合于人眼觀察和機器分析識別的形式,以便從圖像中獲取更有用的信息。
沒有一個圖像增強的統(tǒng)一理論,如何評價圖像增強的結果好壞也沒有統(tǒng)一的標準。主觀標準:人客觀標準:結果圖像增強的方法分為兩大類:空間域方法和頻域方法?!翱臻g域”是指圖像平面自身,這類方法是以對圖像的象素直接處理為基礎的?!邦l域”處理技術是以修改圖像的傅氏變換為基礎的。第三頁,共52頁。圖像增強示例第四頁,共52頁。5.2空域增強技術
空間域增強是指在空間域中,通過線性或非線性變換來增強構成圖像的像素。
增強的方法主要分為點處理和模板處理兩大類:點處理是作用于單個像素的空間域處理方法,包括圖像灰度變換、直方圖處理、偽彩色處理等技術;而模板處理是作用于像素鄰域的處理方法,包括空域平滑、空域銳化等技術。第五頁,共52頁。5.2.1基于直接灰度變換的圖像增強
定義:
將輸入圖像中灰度r,通過映射函數(shù)映射成輸出圖像中的灰度s,其運算結果與圖像像素位置及被處理像素鄰域灰度無關。
公式及流圖:
第六頁,共52頁。5.2.1.1灰度線性變換
灰度線性變換表示對輸入圖像灰度作線性擴張或壓縮,映射函數(shù)為一個直線方程,其表達式和演示控件如下:增強的對象:在曝光不足或過度的情況下,圖像灰度可能會局限在一個很小的范圍內。這時在顯示器上看到的將是一個模糊不清、似乎沒有灰度層次的圖像。采用灰度線性變換方法可以拉伸灰度動態(tài)范圍,使圖像清晰。第七頁,共52頁。5.2.1.2灰度線性變換-示例a)原圖;(b)線性變換結果圖;第八頁,共52頁。5.2.1.3
分段線性變換函數(shù)(增強對比度)
定義:與線性變換相類似,都是對輸入圖像的灰度對比度進行拉伸(Contraststretching),只是對不同灰度范圍進行不同的映射處理。示例:
(a)原圖;(b)分段線性變換結果圖;第九頁,共52頁。5.2.1.4反轉變換
定義:反轉變換適用于增強嵌入于圖像暗色區(qū)域的白色或灰色細節(jié),特別是當黑色面積占主導地位時。
(a)原圖;(b)反轉變換結果圖第十頁,共52頁。5.2.1.5對數(shù)變換(動態(tài)范圍壓縮)
定義:
圖像灰度的對數(shù)變換將擴張數(shù)值較小的灰度范圍,壓縮數(shù)值較大的圖像灰度范圍。
(a)原圖;(b)對數(shù)變換后結果圖第十一頁,共52頁。5.2.1.6冪次變換定義:冪次變換通過冪次曲線中的值把輸入的窄帶值映射到寬帶輸出值。當時,把輸入的窄帶暗值映射到寬帶輸出亮值;時,把輸入高值映射為寬帶第十二頁,共52頁。冪次變換第十三頁,共52頁。5.2.2基于直方圖處理的圖像增強灰度級直方圖:是圖像的一種統(tǒng)計表達,它反映了該圖中不同灰度級出現(xiàn)的統(tǒng)計概率。進行歸一化,則概率分類:直方圖均衡,直方圖規(guī)定化第十四頁,共52頁。5.2.2.1直方圖均衡
定義:通過圖像灰度直方圖均衡化處理,使得圖像的灰度分布趨向均勻,圖像所占有的像素灰度間距拉開,加大了圖像反差,改善視覺效果,達到增強目的。映射函數(shù):原始圖像灰度r的累積分布函數(shù)第十五頁,共52頁。5.2.2.1直方圖均衡-流程1.統(tǒng)計原始圖像的直方圖: 其中,是歸一化的輸入圖像灰度級。2.計算直方圖累積分布曲線3.用累積分布函數(shù)作變換函數(shù)進行圖像灰度變換:根據(jù)計算得到的累積分布函數(shù),建立輸入圖像與輸出圖像灰度級之間的對應關系,即重新定位累計分布函數(shù)(與歸一化灰度等級比較,尋找最接近的一個作為原灰度級k變換后的新灰度級)。第十六頁,共52頁。5.2.2.2直方圖均衡-示例1假定有一幅總像素為n=64×64的圖像,灰度級數(shù)為8,各灰度級分布列于表5.1中,對其均衡化計算過程及結果如表5.1及圖5.9。
原象灰級
歸一化灰級
(第第十七頁,共52頁。5.2.2.2直方圖均衡-示例1第十八頁,共52頁。5.2.2.2直方圖均衡-示例1(a)原圖直方圖;(b)累積直方圖;(c)均衡化后直方圖第十九頁,共52頁。5.2.2.2直方圖均衡-示例2第二十頁,共52頁。5.2.2.3直方圖規(guī)定化
定義:將輸入圖像灰度分布變換成一個期望的灰度分布直方圖,為原圖的灰度密度函數(shù),為希望得到的灰度密度函數(shù)。第二十一頁,共52頁。5.2.2.3直方圖規(guī)定化-流程
直方圖均衡化輸入圖像,計算對應關系;對規(guī)定直方圖作均衡化處理,計算的對應關系;選擇適當?shù)暮忘c對,使由逆變換函數(shù)第二十二頁,共52頁。5.2.2.4直方圖規(guī)定化-示例采用例5-2中的輸入數(shù)據(jù),記性直方圖規(guī)定化處理,對應的直方圖如下:0123456700.10.20123456700.10.20.30123456700.10.2第二十三頁,共52頁。5.2.2.4直方圖規(guī)定化-示例第二十四頁,共52頁。5.2.3空間域濾波增強
定義:空間域濾波增強采用模板處理方法對圖像進行濾波,去除圖像噪聲或增強圖像的細節(jié)。yx圖像f(x,y)第二十五頁,共52頁。5.2.3.1空間域平滑濾波器
分析:任何一幅原始圖像,在其獲取和傳輸?shù)冗^程中,會受到各種噪聲的干擾,使圖像惡化,質量下降,圖像模糊,特征淹沒,對圖像分析不利。為了抑制噪聲改善圖像質量所進行的處理稱圖像平滑或去噪。方法分類:1)局部平滑法2)超限像素平滑法3)灰度最相近的K個鄰點平均法4)空間低通濾波法第二十六頁,共52頁。5.2.3.1空間域平滑濾波器-示例(a)原圖像;(b)加椒鹽噪聲的圖像;(c)平滑;第二十七頁,共52頁。5.2.3.2空間域銳化濾波器
定義:圖像銳化就是增強圖像的邊緣或輪廓。圖像平滑通過積分過程使得圖像邊緣模糊,圖像銳化則通過微分而使圖像邊緣突出、清晰。第二十八頁,共52頁。5.2.3.2空間域銳化濾波器-梯度銳化法
梯度定義為常用梯度算子(a)Roberts(b)Prewitt(c)Sobel第二十九頁,共52頁。5.2.3.2空間域銳化濾波器-Laplacian增強算子定義相當于模板第三十頁,共52頁。5.2.3.2空間域銳化濾波器-低頻分量消減法定義:圖像銳化就是要增強圖像頻譜中的高頻部分,就相當于從原圖像中減去它的低頻分量,即原始圖像經(jīng)平滑處理后所得的圖像。方法一:其中,為平滑低頻圖像方法二:對原圖像進行加權,然后減去低通成分第三十一頁,共52頁。5.3頻域增強技術
原理:時域卷積相當于頻域乘積。因此可以在頻率域中直接設計濾波器,對信號進行增強處理。分類:常用方法包括高、低通濾波、同態(tài)濾波等。第三十二頁,共52頁。5.3.1傅里葉變換及頻域增強原理
二維離散傅里葉變換定義為:反變化為第三十三頁,共52頁。5.3.2頻率域平滑濾波器
圖像空間域的線性鄰域卷積實際上是圖像經(jīng)過濾波器對信號頻率成分的濾波,這種功能也可以在變換域實現(xiàn),即把原始圖像進行正變換,設計一個濾波器用點操作的方法加工頻譜數(shù)據(jù)(變換系數(shù)),然后再進行反變換,即完成處理工作。這里關鍵在于設計頻域(變換域)濾波器的傳遞函數(shù)H(u,v)。
第三十四頁,共52頁。5.3.2頻率域平滑濾波器-理想低通濾波器定義:其中,截止頻率為D0第三十五頁,共52頁。5.3.2頻率域平滑濾波器-Butterworth低通濾波器
n階Butterworth濾波器的傳遞函數(shù)為:第三十六頁,共52頁。5.3.2頻率域平滑濾波器
-Butterworth低通濾波器示例(a)Lena圖(b)Butterworth低通濾波結果第三十七頁,共52頁。5.3.2頻率域平滑濾波器-指數(shù)低通濾波器
定義:第三十八頁,共52頁。5.3.2頻率域平滑濾波器-梯形低通濾波器
定義:第三十九頁,共52頁。5.3.3頻率域銳化濾波器
圖像的邊緣、細節(jié)主要位于高頻部分,而圖像的模糊是由于高頻成分比較弱產(chǎn)生的。頻率域銳化就是為了消除模糊,突出邊緣。因此采用高通濾波器讓高頻成分通過,使低頻成分削弱,再經(jīng)傅立葉逆變換得到邊緣銳化的圖像。第四十頁,共52頁。5.3.3頻率域銳化濾波器-理想高通濾波器定義:第四十一頁,共52頁。5.3.3頻率域銳化濾波器-巴特沃斯高通濾波器定義:n階巴特沃斯高通濾波器的傳遞函數(shù)定義如下:H(u,v)=1/[1+(D0/D(u,v))2n]第四十二頁,共52頁。5.3.3頻率域銳化濾波器-巴特沃斯高通濾波器示例(a)Lena圖(b)Butterworth高通濾波結果第四十三頁,共52頁。5.3.3頻率域銳化濾波器-指數(shù)高通濾波器
定義:第四十四頁,共52頁。5.3.3頻率域銳化濾波器-梯形高通濾波器
定義第四十五頁,共52頁。5.3.4同態(tài)濾波器
原理:真實的圖像除了有加性噪聲外,往往還存在乘性或卷積性噪聲。此時,直接用頻域濾波的方法,將無法消減乘性或卷積性噪聲。同態(tài)濾波基本思想是將非線性問題轉化成線性問題處理,即先對非線性混雜信號作某種數(shù)學運算,變換成加性的,然后用線性濾波方法處理,最后作逆運算,恢復處理后圖像。
第四十六頁,共52頁。5.3.4同態(tài)濾波器—示例1.假定原圖像為其中,照射分量,反射分量2.取對數(shù)第四十七頁
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