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文档简介
1、采用分段线性函数的图像增强方法数字图像增强的首要目标是处理图像，以得到对具体应用来说视觉效果更好或更有用的图像。锐化处理是诸多图像增强技术中的一种，它的主要目的是突出图像的细节或者增强被模糊了的细节，从而得到一幅有较好的视觉效果和较多视觉内容的图像。目前有许多适用于图像锐化的滤波器,其中最有代表性的是线性锐化滤波器，在用线性判别函数设计分类器时，多数情况下可以用树分类器进行多级分类。若在树分类器的各个节点上采用线性判别规则，就构成了一个分段线性分类器。分段线性判别函数是一种特殊的非线性判别函数，它确定的决策面是由若干超平面段组成的。特点：相对简单，能逼近各种形状的超曲面。1线性分段函数的设计设
2、输入数字图像f是一个有L个灰度级别的灰度图像。是在坐标处的像素的灰度值。本方法定义在坐标的3×3邻域上。用，i=1,2,8分别表示的相邻像素，如图1所示。表示经增强处理后的输出结果：f1(x,y)f2(x,y)f3(x,y)f4(x,y)f(x,y)f5(x,y)f6(x,y)f7(x,y)f8(x,y)图1的3×3邻域简化表示 （1） （2） （3）公式(2)中的s是一个线性分段函数 （4）式(3)表示以输入图像的每个像素为中心点，中心点的灰度值分别与它的8个相邻像素的灰度值相减，可得到差值。再将带入分段函数s(式(4)，计算s函数值。式(2)的是对输出的贡献。式(4)的
3、和分别是两个可变参数，用于调整平滑的程度，用于调整锐化的程度。根据的取值范围，将函数s分为7段。实验表明，在算法的复杂性和效率之间权衡，选择7段较为合适，如果选取更多分段或参数，并不能产生明显的性能改善；如果分段个数少于7个，则算法又缺乏灵活性。在式(4)中，根据的取值范围，分如下4种情况讨论s函数值：| |<时，灰度差很小，则做平滑。函数值为-z，这个表达式仅仅与调整平滑的参数有关。此时 （5）输出像素：（6）由(6)可知输出像素值是像素的3×3邻域的灰度的算术平均值与之和。算术平均值起到平滑作用，但是对于暗背景区域，算术平均值会使暗的区域更暗，因此,在这一输出中增加了这一项
4、。目的是从整体上提高暗背景的亮度。|<时，中心像素与其邻域像素的灰度差较大，此时仍然做平滑,但与情形相比平滑的程度较小。由于在这一函数段仍然是进行平滑,所以函数取值仅与调整平滑的参数有关。| |<4时，认为此时的差别是真正有效的边缘像素之间的差别，做强锐化，调整锐化程度的参数在这里起作用。| |4时，灰度差更大，这时应该避免过度锐化，只做一般程度的锐化。调整锐化程度的参数在这里起作用。总结上述4种情况，当| |<时，做平滑，此时s函数的取值受ksm控制，ksm取值越大，平滑程度越高；当| |时，做锐化，此时s函数的取值受控制，取值越大，锐化程度就越高。3结论提出了一种简单有效的利用分段线性函数增强图像的方法。线性分段函数的主要优势在于它的形式可以任意合成，因此具有较高的灵活性。通过分段线性函数综合
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