第四章-數(shù)字圖像增強1

數(shù)字圖像處理三峽大學(xué)理學(xué)院鄧小煉第四章圖像增強引子圖像分析技術(shù)分類的三種基本范疇低級處理：圖像獲取、預(yù)處理，不需要智能中級處理：圖像分割、表示與描述，需要智能高級處理：圖像識別、解釋，缺少理論，為降 低難度，設(shè)計得更專用。圖像分析系統(tǒng)的構(gòu)成知識庫表示與描述預(yù)處理分割低級處理高級處理中級處理識別與解釋結(jié)果圖像獲取問題第四章圖像增強第四章圖像增強4.1圖像增強引言4.2空域圖像增強4.3頻域圖像增強圖像增強引言圖像增強的定義圖像增強的空域法圖像增強的頻域法第四章圖像增強圖像增強的定義圖像增強技術(shù)的主要目標(biāo)是，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——預(yù)處理可能的應(yīng)用：顯示、打印、印刷、識別、分析、創(chuàng)意等可能的處理策略：空域策略、頻域策略第四章圖像增強第四章圖像增強圖像增強的定義可能的處理：去除噪音邊緣增強提高對比度增加亮度改善顏色效果改善細微層次通常與改善視覺效果相一致3.1.1圖像增強:圖像增強引言圖像增強的定義可能的處理：邊緣增強3.1.1圖像增強:圖像增強引言圖像增強的定義可能的處理：提高對比度增加亮度改善顏色效果第四章圖像增強圖像增強的空域法點運算法——灰度級變換尋找一個合適的變換T模板運算法——空域過濾器尋找一個合適的模板幾何變換法——變形矯正基于色彩的處理圖像增強的空域法第四章圖像增強圖像增強的頻域法頻域增強的理論基礎(chǔ)頻域增強的處理方法頻域增強與空域增強的關(guān)系第四章圖像增強頻域增強的理論基礎(chǔ)卷積理論被處理圖像f(x,y)變換函數(shù)h(x,y)/*線性、位置無關(guān)操作目標(biāo)圖像g(x,y)有卷積：g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)有等式：G(u,v)=H(u,v)F(u,v)有等式：g(x,y)=F-1[H(u,v)F(u,v)]第四章圖像增強頻域增強的原理頻率平面與圖像空域特性的關(guān)系圖像變化平緩的部分靠近頻率平面的圓心，這個區(qū)域為低頻區(qū)域圖像中的邊、噪音、變化陡峻的部分，以放射方向離開頻率平面的圓心，這個區(qū)域為高頻區(qū)域第四章圖像增強頻域增強的原理邊、噪音、變化陡峭部分變化平緩部分uv第四章圖像增強頻域增強的原理邊、噪音、變化陡峭部分變化平緩部分uv第四章圖像增強頻域增強的處理方法對于給定的圖像f(x,y)和目標(biāo)，計算出它的傅立葉變換F(u,v)選擇一個變換函數(shù)H(u,v)/*并非到空域找計算出目標(biāo)圖像g(x,y)

g(x,y)=F-1[H(u,v)F(u,v)]第四章圖像增強頻域增強與空域模板增強的關(guān)系卷積的離散表達式，基本上可以理解為模板運算的數(shù)學(xué)表達方式

M-1N-1g(x,y)=f*h=

f(m,n)h(x–m,y–n)m=0n=0因此，卷積的沖擊響應(yīng)h(x,y)，被稱為空域卷積模板，這種稱謂僅在模板相對中心原點是對稱的時，才是成立的第四章圖像增強頻域增強與空域增強的關(guān)系在實踐中，小的空間模板比傅立葉變換用得多得多，因為它們易于實現(xiàn)，操作快捷。對于很多在空域上難以表述清楚的問題，對頻域概念的理解就顯得十分重要。在壓縮中我們會體會到第四章圖像增強

4.1點運算增強

4.2直方圖增強

4.3彩色圖像增強

4.4空域過濾器第四章圖像增強點運算——灰度級變換增強灰度級變換的應(yīng)用亮度調(diào)整、對比度拉伸、灰度級切片獲取變換函數(shù)的方法固定函數(shù)、交互樣點插值、直方圖灰度級變換的分析第四章圖像增強灰度級變換的應(yīng)用之一亮度調(diào)整——加亮、減暗圖像25512825521825512825532第四章圖像增強

灰度級變換的應(yīng)用之二對比度拉伸——提高、降低對比度2554825502551282551422180提高對比度降低對比度P1P2第四章圖像增強

灰度級變換的應(yīng)用之二提高對比度通常通過直方圖得到兩個拐點的位置降低對比度降低對比度一般用于輸出設(shè)備的灰度級小于輸入圖像的灰度級的情況，如顯示傅立葉頻譜時第四章圖像增強通過直方圖得到兩個拐點P1、P2的位置p(rk)

nkP1P2第四章圖像增強灰度級變換的應(yīng)用之二局部提高、局部降低對比度255482550255128255142196021623第四章圖像增強灰度級變換的應(yīng)用之三灰度級切片255482550255142255214134017648第四章圖像增強獲取變換函數(shù)的方法之一固定函數(shù)：指數(shù)函數(shù)、正弦函數(shù)、分段直線、對數(shù)函數(shù)，如顯示傅立葉的s=clog(1+|r|)

2550255142021623第四章圖像增強獲取變換函數(shù)的方法之二交互樣點插值用過點的三次樣條插值曲線，獲得變換函數(shù)第四章圖像增強灰度級變換的分析灰度級變換對圖像層次有負面影響原因：由于變換是在有限個灰度級上進行的，因此會造成層次的減少（見實例）改進：通過輸入較多層次（如>28)，保證在圖像上進行灰度級變換后，其輸出保留足夠的層次第四章圖像增強直方圖增強直方圖均衡化直方圖匹配第四章圖像增強直方圖均衡化一種自動調(diào)節(jié)圖像對比度質(zhì)量的算法使用的方法是灰度級變換：s=T(r)

基本思想是通過灰度級r的概率密度函數(shù)p(rk

)，求出灰度級變換T(r)r正則化到[0，1]

k

k

sk=T(rk)=Σp(rj

)=Σnj

/n

j=0

j=0

第四章圖像增強直方圖均衡化的技術(shù)要點：公理：直方圖p(rk

)，為常數(shù)的圖像對比度最好目標(biāo)：尋找一個灰度級變換T(r)，使結(jié)果圖像 的直方圖p(sk

)為一個常數(shù)實現(xiàn)：強制認為累積分布函數(shù)CDF是我們要找 的變換函數(shù)T(r)，

r

s=T(r)=∫

pr(w)dw0

r

1

0

第四章圖像增強直方圖均衡化的技術(shù)要點：公理：直方圖p(rk

)，為常數(shù)的圖像對比度最好p(rk)

nkP1P2第四章圖像增強直方圖均衡化的算法實現(xiàn)累積分布函數(shù)CDF的計算 用累積分布函數(shù)CDF的離散形式來計算

k

ksk=T(rk)=Σp(rj

)=Σnj

/n

j=0

j=0

算法實現(xiàn)：1)求出灰度級變換T2)用T對圖像進行灰度級變換第四章圖像增強直方圖增強舉例：圖像f(x,y)，寬300，高100像素，偏暗2551000064第四章圖像增強直方圖增強舉例：計算變換TT(0)=1000/3000*255=85T(63)=T(62)+0/3000=85T(64)=(1000/3000+1000/3000)*255=170T(254)=T(253)+0/30000=170T(255)=(1000/3000+1000/3000+ 1000/3000)*255=255第四章圖像增強得到變換函數(shù)T(0)=85...T(63)=85T(64)=170...T(254)=170T(255)=2551000255085170變換后的圖像和直方圖第四章圖像增強問題：圖像最暗處依賴于原圖像0灰階像素的個數(shù)。有偏亮的傾向。矯正：Xo=(Xi-85)/(255-85)*2551000255085170第四章圖像增強矯正后變換函數(shù)為T(0)=0...T(63)=0T(64)=128...T(254)=128T(255)=25510002550128第四章圖像增強矯正前后的比較1000255012810002550851702551000064第四章圖像增強

直方圖均衡化的物理解釋1）直方圖均衡化，不改變灰度出現(xiàn)的次數(shù)（因為那樣會改變圖像的信息結(jié)構(gòu)），所改變的是出現(xiàn)次數(shù)所對應(yīng)的灰度級。

k

T(rk)=Σnj/n/*矯正后非零像素數(shù)同前

j=0

2）直方圖均衡化，力圖使等長區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)的像素數(shù)接近相等。（見上例）第四章圖像增強第四章圖像增強第四章圖像增強直方圖匹配算法來源背景：直方圖均衡化的缺陷：不能用于交互方式的圖像增強應(yīng)用，因為直方圖均衡化只能產(chǎn)生唯一一個結(jié)果，恒定值直方圖近似希望通過一個指定的函數(shù)（如高斯函數(shù)）或用交互圖形產(chǎn)生一個特定的直方圖。根據(jù)這個直方圖確定一個灰度級變換T(r),使由T產(chǎn)生的新圖像的直方圖符合指定的直方圖第四章圖像增強直方圖匹配算法思想：設(shè)：{rk}是原圖像的灰度級,{zk}是符合指定直方圖結(jié)果圖像的灰度級我們的目標(biāo)是：找到一個灰度級變換H,有：

z=H(r)第四章圖像增強直方圖匹配算法思想：1)對{rk}、{zk}分別做直方圖均衡化

s=T(r)=∫0pr(w)dw0

r

1 v=G(z)=∫0pz(w)dw0

z

12)求G變換的逆變換

z=G-1(v)

第四章圖像增強直方圖匹配算法思想：3)根據(jù)均衡化的概念，s,v都是常量 用s替代v有

z=G-1(s)

2)求G-1和T的復(fù)合變換，有：

z=G-1[T(r)]=G-1T(r)

H=G-1T第四章圖像增強直方圖匹配算法實現(xiàn)：1）求出灰度級變換T2）求出灰度級變換G,同時求出逆變換G-13）通過T和G-1求出復(fù)合變換H4）用H對圖像做灰度級變換第四章圖像增強第四章圖像增強第四章圖像增強第四章圖像增強彩色圖像增強在RGB模型上增強在HSI模型上增強3.1.2.3空域增強:彩色圖像增強在RGB模型上增強——彩色平衡與色彩平衡相關(guān)的幾個定義偏色：采樣過程中，由于設(shè)備、環(huán)境的原因會造成圖像的三個顏色分量不同的變換關(guān)系，使圖像中所有物體的顏色偏離了其原有的真實色彩，這種現(xiàn)象被稱為偏色。如圖像的灰色部分帶有了顏色。第四章圖像增強與色彩平衡相關(guān)的幾個定義灰平衡：使RGB彩色設(shè)備的彩色分量混合后，顏色失去色調(diào)和飽和度產(chǎn)生灰色，這種顏色混合效果被稱為灰平衡，一般情況下，等量的RGB產(chǎn)生灰色。色彩平衡：糾正偏色的過程叫作色彩平衡。色彩平衡的實現(xiàn)，是通過調(diào)整灰平衡，使偏色區(qū)域，恢復(fù)成灰色來達到的。第四章圖像增強如何判斷彩色圖像的偏色1)檢查圖像的灰平衡情況，即檢查在現(xiàn)實中應(yīng)該是灰色的物體，在圖像中是否是灰色例如：某黑色區(qū)域的平均取值是：

R=0，G=12，B=7

說明有青色色偏2)檢查高飽和度的顏色是否正常，即檢查在現(xiàn)實中應(yīng)該是純色的物體，在圖像中是否有偏色第四章圖像增強彩色平衡實現(xiàn)的算法選擇兩個顏色分量(如GB)，去匹配第三個(如R)

（1）在圖像中選取兩個淺灰或深灰區(qū)域（這 些區(qū)域也許已經(jīng)不是灰色） （2）計算這兩個域的RGB平均值，獲得 兩個顏色分量的線性變換 （3）將逆變換作用在圖像的兩個分量上，得 到平衡后的新圖像第四章圖像增強彩色平衡實現(xiàn)的算法舉例設(shè)：在圖像中選取兩個淺灰或深灰區(qū)域，并計算這兩個域的RGB平均值，得：

R1=25；G1=31；B1=37R2=75；G2=79；B2=77 調(diào)整G、B去匹配R。從而有線性變換

G:31(25);79(75) B:37(25);77(75)第四章圖像增強彩色平衡實現(xiàn)的算法舉例255312550255772557579075253725G的逆變換B的逆變換第四章圖像增強在HSI模型上增強通過色調(diào)進行處理通過亮度進行處理通過顏色飽和度進行處理第四章圖像增強通過色調(diào)進行處理基本思想將圖像轉(zhuǎn)換到HSI色空間對指定