第6章图像增强

1、图像增强空间域点运算区域运算灰度变换直方图修正法彩色变换增强伪彩色增强假彩色增强同态滤波增强低通滤波高通滤波频率域彩色增强代数运算平滑锐化1111211111011H1212421211612H111101111813H0010041414141214HI1 = imread(g:Miss.bmp);I=imnoise(I1,salt & pepper); %对图像加椒盐噪声imshow(I);h1= 0.1 0.1 0.1; 0.1 0.2 0.1; 0.1 0.1 0.1; %定义4种模板h2=1/16.*1 2 1;2 4 2;1 2 1;h3=1/8.*1 1 1;1 0 1;

2、1 1 1;h4=1/2.*0 1/4 0;1/4 1 1/4;0 1/4 0;I2=filter2(h1,I); %用4种模板进行滤波处理I3=filter2(h2,I);I4=filter2(h3,I);I5=filter2(h4,I);figure,imshow(I2,) %显示处理结果figure,imshow(I3,)figure,imshow(I4,)figure,imshow(I5,)（a）有噪声的图像 （b）模板1处理的结果图 （c）模板2处理的结果图 （d）模板3处理的结果图 （e）模板4处理的结果图 平滑处理的例子 （d）用模板2处理后的图像 （e）用模板3处理后的图像（f

3、）用模板4处理后的图像2）典型低通滤波器 a 理想低通滤波001 D,0 D,u vDH u vu vD2）典型低通滤波器 （a）指纹原图 （b）频率域增强后的指纹图像 WlklnkmfMediannmg),(),(),(一维窗口图 中值滤波的常用窗口（a） 原图 （b）结果图中值滤波 图 K近旁均值滤波器图 K近旁中值滤波器 图 最小均方差滤波器模板其计算步骤如下（1）按上图做出9个模板，计算出各自的方差。（2）选出方差为最小的模板（3）用该模板的灰度均值代替原像素的灰度值其均值和方差公式如下 iifNf1iffN22)(1均值降噪均值降噪LCI当我们得到信号当我们得到信号I I之后，必须对

4、其进行校正，之后，必须对其进行校正，使得后面处理的信息为使得后面处理的信息为L L或估计的近似或估计的近似L L。IC L1/LC I 因此，校正的关键是确定值。IC LloglogIrLCn即logI与logL成线性关系。选线性区的斜率来计算值。tan4 46 69 99 99 95 54 46 68 86 66 68 80 08 87 78 89 95 50 07 75 59 95 58 80 0原始信息L=0.41 13 39 99 98 82 21 13 37 73 33 36 60 06 64 46 68 82 20 05 52 29 92 26 60 04 . 08 . 3LICC

5、D的输出信息I 如果不进行校正的话，会有如果不进行校正的话，会有11/25=44% 11/25=44% 的数据畸变严重。的数据畸变严重。 从上面的数据规律可以看出，会导致对比度的减小。从上面的数据规律可以看出，会导致对比度的减小。LCI/1/1)/(ICCIL 在实际中，通常是根据预先设计好的速查表来完成校正。 4 46 69 99 99 95 54 46 68 86 66 68 80 08 87 78 89 95 50 07 75 59 95 58 80 01 13 39 99 99 92 21 13 36 63 33 36 60 06 65 56 69 92 20 05 52 29 92

6、26 60 0CCD的输出信息I1 13 39 99 98 82 21 13 37 73 33 36 60 06 64 46 68 82 20 05 52 29 92 26 60 0校正后的信息原始信息4 . 0/1)8 . 3/(IL =0.4 校正后的误差为计算误差，是不得已的，可忽略的误差 值得注意的是：所得到的 值不一定准确，那么我们来看一下， 值不准确时，进行校正后的图像效果。111191111图像空间域锐化1 1 目的目的: : 使边缘和轮廓线模糊的图像变得清晰，从而使其使边缘和轮廓线模糊的图像变得清晰，从而使其细节清晰。细节清晰。2 2 图像锐化的方法图像锐化的方法 1 1）微分

7、运算）微分运算 2 2）加重高频分量来使图像清晰）加重高频分量来使图像清晰3 3 注意事项：注意事项： 能够进行锐化处理的图像必须要求有较高的信噪能够进行锐化处理的图像必须要求有较高的信噪比，否则图像锐化后，图像信噪比更低。比，否则图像锐化后，图像信噪比更低。空间域处理空间域处理: : 所谓空间域处理是直接在图像域内利用各种微分算所谓空间域处理是直接在图像域内利用各种微分算子实现图像的边缘增强。子实现图像的边缘增强。频域处理：频域处理：所谓频域处理是所谓频域处理是在频域内通过各种高通滤波器的滤在频域内通过各种高通滤波器的滤波处理来实现图像的边缘增强。波处理来实现图像的边缘增强。50100150

8、20025050100150200250 5010015020025050100150200250),(yxf),(yxyfxfGGfyx)( fmagf2122yxGG 2122)()(yfxf|yxGGf|)| |,max(|yxGGf ),(), 1(jifjifGx),() 1,(jifjifGy沿x和y方向的一阶差分 Roberts差分 ( , ) |(1,1)( , )|(1, )( ,1)|g i jf ijf i jf ijf i j),(),(jifjig),(jig其他),(),(),(),(jifTjifjifjigGL其他),(),(,),(jifTjifLjigGBL

9、其他,),(),(),(BLTjifjifjigBLGLBL其他,),(,),(BGLTjifLjigI = imread(g:Miss.bmp);imshow(I);BW1 = edge(I,roberts,0.1); %对输入的图像求Roberts梯度，然后进行二值处理，阈值0.1figure, imshow(BW1); （a）原图像 （b）结果图Roberts梯度的锐化 ),(yxf22222yfxff) 1,() 1,(), 1(), 1(),(4),(jifjifjifjifjifjigkkrllsNjisrHsjrifjig1, 2 , 1 , 0,),(),(),(),(srH0

10、101410101H) 1, () 1, (), 1(), 1(), (5), (j i fj i fji fji fj i fj i g0101510101H【例】【例】应用拉普拉斯算子进行图像锐化处理。解解: 程序如下I = imread(g:Miss.bmp);imshow(I);h=0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0;I2=imfilter(I,h);figure,imshow(I2);锐化处理的结果见下图（a）原图像 （b）结果图图 拉普拉斯算子的锐化 1111811112H1212421213H0101510104H2122yxddS)1, 1(), 1(2) 1, 1()

11、1, 1(), 1(2) 1, 1(jifjifjifjifjifjifdx)1, 1() 1, (2) 1, 1()1, 1() 1, (2) 1, 1(jifjifjifjifjifjifdy用模板来表示 101202101xd121000121yd2122yxpddSyxdd ,101101101xd111000111yd2122yxIddSyxdd ,101202101xd121000121yd解解 采用Sobel算子和Prewitt算子进行处理。MATLAB的程序如下：I = imread(g:Miss.bmp);imshow(I);hs=fspecial(sobel);S=imfi

12、lter(I,hs);hp=fspecial(prewitt)P=imfilter(I,hp);figure,imshow(S,);figure,imshow(P,);（a）Lena 原图 (b)Sobel算子 （c）Prewitt算子锐化结果 人眼只能区分40多种不同等级的灰度，却能区分几千种不同色度、不同亮度的色彩。 伪彩色处理就是把黑白图像的灰度值映射成相应的彩色。（一）灰度分层法(密度分层法)kilyxflCyxfiii, 2 , 1 ,),( ,),(1（二）灰度变换法),(),(),(),(),(),(yxfTyxByxfTyxGyxfTyxRBGRLLL/43L/4L/20GBR

13、2552550 63 127 191 2550 63 127 191 255 f fg gR R2552550 63 127 191 2550 63 127 191 255 f fg gG G255255f fg gB B0 63 127 191 2550 63 127 191 255 把真实的自然彩色图像或遥感多光谱图像处理成假彩色图像。（1）景物映射成奇异彩色，比本色更引人注目。（2）适应人眼对颜色的灵敏度，提高鉴别能力。 如人眼对绿色亮度响应最灵敏，可把细小物体映射成绿色。人眼对蓝光的强弱对比灵敏度最大。可把细节丰富的物体映射成深浅与亮度不一的蓝色。（3）遥感多光谱图像处理成假彩色，以获得更多信息。 真彩色图像处理成假彩色图像：fffgggBGRBGR333222111例：例：fffgggBGRBGR010001100 遥感四波段图像处理成假彩色图像： , , , , , , , , ,432143214321fff