CIPA03章毓晋图像处理与分析

1、图 像 处 理 和 分 析 教 程图 像 处 理 和 分 析 教 程章毓晋章毓晋3-2第3章第第3章章空域图像增强空域图像增强 图像增强图像增强技术是一大类基本的图像处理技术，其目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”、更“有用”的图像在图像处理中，空域空域是指由像素组成的空间，也就是图像域图像域。空域增强空域增强方法指直接作用于像素改变其特性的增强方法。具体的增强操作可仅定义在每个像素位置(x, y)上，此时称为点操作点操作；增强操作还可定义在每个(x, y)的某个邻域上，此时常称为模板操作模板操作或邻域操作邻域操作 3-3第3章第第3章章空域图像增强空域图像增强 3.1灰

2、度映射灰度映射3.2图像运算图像运算3.3直方图修正直方图修正3.4空域滤波空域滤波3-4第3章3.1 灰度映射灰度映射灰度映射原理灰度映射原理 灰度映射灰度映射是一种基于图像像素的点操作 映射函数：t = T(s) 需增强的原始图像 对其增强后的增强图 3-5第3章3.1 灰度映射灰度映射灰度映射原理灰度映射原理 根据增强的目的设计某种映射规则映射规则，并用相应的映射函数映射函数来表示 利用映射函数可将原始图像中每个像素的灰度都映射到新的灰度左图增加对比度右图降低对比度3-6第3章3.1 灰度映射灰度映射1、图像求反、图像求反将原图灰度值翻转 1tLs3-7第3章3.1 灰度映射灰度映射2、

3、动态范围压缩、动态范围压缩目标与增强对比度相反 log(1 | |)tCs3-8第3章3.1 灰度映射灰度映射3、阶梯量化、阶梯量化将图像灰度分阶段量化成较少的级数获得数据量压缩的效果 3-9第3章3.1 灰度映射灰度映射4、阈值切分、阈值切分 增强图只剩下2个灰度级，对比度最大但细节全丢失了 3-10第3章3.2 图像运算图像运算 算术运算算术运算一般用于灰度图像两个像素p和q之间的基本算术运算包括：(1)加法：记为p + q(2)减法：记为p q(3)乘法：记为p q（也写为pq和p q）(4)除法：记为p q 3-11第3章3.2 图像运算图像运算 逻辑运算逻辑运算直接只可用于二值（0和

4、1）图像 两个像素p和q之间最基本的逻辑运算包括 (1)与与（AND）：记为p AND q（也可写为pq或pq） (2)或或（OR）：记为p OR q（也可写为p + q） (3)补补（COMPLEMENT，也常称反或非）：记为NOT q（也可写为 ) q3-12第3章3.3 直方图修正直方图修正 直方图均衡化直方图均衡化一种典型的通过对图像的直方图进行修正来获得图像增强效果的自动方法图像的灰度直方图灰度直方图是一个1-D的离散函数灰度累积直方图累积直方图也是一个1-D的离散函数 ( )0, 1, , 1fh fnfL0( )0, 1, , 1fiic fnfL3-13第3章3.3 直方图修正

5、直方图修正 直方图均衡化直方图均衡化主要用于增强动态范围偏小的图像的反差。基本思想是把原始图的直方图变换为在整个灰度范围内均匀分布的形式，增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果更一般的（归一化的）概率表达形式 ( )0, 1, , 1fp fnnfL3-14第3章3.3 直方图修正直方图修正 直方图均衡化直方图均衡化把原始图的直方图变换为均匀分布的形式增强函数需要满足2个条件(1)它在范围内是1个单值单增函数，这是为了保证原图各灰度级在变换后仍保持原来从黑到白（或从白到黑）的排列次序。(2)如果设均衡化后的图像为g(x, y)，则对应有，这个条件保证变换前后图像的灰度值动

6、态范围是一致的 3-15第3章3.3 直方图修正直方图修正 直方图均衡化直方图均衡化满足上述2个条件并能将f中的原始分布转换为g中的均匀分布的函数关系可由图像f(x, y)的累积直方图得到，从f到g的变换为实际中进行直方图均衡化计算可采用列表的方式（例3.3.2） 00( )0, 1, , 1ffifiingp ifLn3-16第3章3.3 直方图修正直方图修正 直方图规定化直方图规定化用户可以指定需要的规定化函数来得到特殊的增强功能主要有3个步骤(1)对原始图的直方图进行灰度均衡化(2)规定需要的直方图，并计算能使规定的直方图均衡化的变换 (3)将第1个步骤得到的变换反转过来 3-17第3章

7、3.3 直方图修正直方图修正 直方图规定化直方图规定化单映射规则单映射规则（SML）组映射规则组映射规则 （例3.3.4）000, 1, , 1( )( )0, 1, , 1fsijfMp ip jsN( )00( )( )0, 1, , 1I ssijp ip jsN3-18第3章3.3 直方图修正直方图修正 直方图规定化直方图规定化绘图计算 0.190.440.650.810.89 0.950.200.8011000.190.440.650.810.89 0.950.200.800011单映射 组映射 3-19第3章3.4 空域滤波空域滤波 模板运算模板运算模板卷积在空域实现的主要步骤如下

8、。(1)将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合(2)将模板上的各个系数与模板下各对应像素的灰度值相乘(3)将所有乘积相加（为保持灰度范围，常将结果再除以模板的系数个数）(4)将上述运算结果（模板的输出响应）赋给图中对应模板中心位置的像素3-20第3章3.4 空域滤波空域滤波 模板运算模板运算模板的输出响应R为0 01 18 8Rk sk sk s3-21第3章3.4 空域滤波空域滤波 技术分类技术分类 (1)平滑滤波器减弱或消除图像中的高频率分量，可用于消除图像中的噪声(2)锐化滤波器 减弱或消除图像中的低频率分量，可使图像反差增加，边缘明显还可分成线性的和非线性的两类3-22第

9、3章3.4 空域滤波空域滤波 线性平滑滤波器线性平滑滤波器可用模板卷积实现，所用卷积模板的系数均为正值邻域平均邻域平均例3.4.1用一个像素邻域平均值作为滤波结果滤波器模板的所有系数都取为1保证输出图仍在原来的灰度值范围4kkkkkk32kkk5016781111111113-23第3章3.4 空域滤波空域滤波 线性平滑滤波器线性平滑滤波器加权平均加权平均对不同位置的系数采用不同的数值 接近模板中心的系数可比较大而模板边界附近的系数应比较小图3.4.3根据高斯概率分布来确定各系数值图3.4.4 3-24第3章3.4 空域滤波空域滤波 线性线性锐化锐化滤波器滤波器利用对应微分的方法 模板仅中心系

10、数为正而周围的系数均为负值 典型的例子是拉普拉斯算子图3.4.5用这样的模板与图像卷积，在灰度值是常数或变化很小的区域处，其输出为零或很小；在图像灰度值变化较大的区域处，其输出会比较大，即将原图像中的灰度变化突出，达到锐化的效果 3-25第3章3.4 空域滤波空域滤波 非线性平滑滤波器非线性平滑滤波器1-D中值滤波原理中值滤波原理对模板覆盖的信号序列按数值大小进行排序，并取排序后处在中间位置的值 1median,jj rj rjj rgffff 3-26第3章3.4 空域滤波空域滤波 非线性平滑滤波器非线性平滑滤波器2 2-D中值滤波器中值滤波器(1)将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像

11、素位置重合(2)读取模板下各对应像素的灰度值(3)将这些灰度值从小到大排成一列(4)找出这些值里排在中间的一个(5)将这个中间值赋给对应模板中心位置的像素3-27第3章3.4 空域滤波空域滤波 非线性平滑滤波器非线性平滑滤波器百分比滤波器百分比滤波器基于对模板所覆盖像素的灰度值的排序 最大值滤波器最大值滤波器最小值滤波器最小值滤波器 max( , )( , )( , )max( , )s tN x ygx yf s tmin( , )( , )( , )min( , )s tN x ygx yf s t3-28第3章3.4 空域滤波空域滤波 非线性锐化滤波器非线性锐化滤波器锐化模板锐化模板利用微分可以锐化图像实际滤波中，常只使用这个矢量的幅度 TTXYfffGGxy 1 222