图像图像算法教程

关于图像图像算法教程第一页，共四十六页，2022年，8月28日3.1输入图像的r校正

我们知道，数字图像信息的获取来自于CCD图像传感器。但是，CCD的输入输出特性不是线性的，所以如果不进行校正处理的话，将无法得到好的图像效果。（同理，加洗照片不对颜色进行校正配准，所以效果都会略差一些。）第二页，共四十六页，2022年，8月28日3.1输入图像的r校正

设CCD的输入（入射光强度）为L，输出（电流强度）为I，则有：

当我们得到信号I之后，必须对其进行校正，使得后面处理的信息为L或估计的近似L。第三页，共四十六页，2022年，8月28日3.1输入图像的r校正

r校正方法：1）r值的确定通常CCD的r值在0.4~0.8之间，r值越小，画面的效果越差。根据画面对比度的分析，可以大致得到该设备的r值（或依据设备的参考值）。第四页，共四十六页，2022年，8月28日3.1输入图像的r校正4699954686680878950759580原始信息Lr=0.41399821373360646820529260CCD的输出信息第五页，共四十六页，2022年，8月28日3.1输入图像的r校正2）对输入信息进行r校正第六页，共四十六页，2022年，8月28日3.1输入图像的r校正4699954686680878950759580r=0.41399921363360656920529260CCD的输出信息1399821373360646820529260r校正后的信息原始信息第七页，共四十六页，2022年，8月28日3.1输入图像的r校正

值得注意的是：所得到的r值不一定准确，那么我们来看一下r值不准确时，进行校正后的图像效果。第八页，共四十六页，2022年，8月28日3.2对比度展宽

一、对比度展宽的目的：是一点对一点的灰度级的影射。设新、旧图的灰度级分别为g和f，g和f均在[0，255]间变化。目的：将人所关心的部分强调出来。第九页，共四十六页，2022年，8月28日3.2对比度展宽

255abfg255gagbαγβ方法：第十页，共四十六页，2022年，8月28日3.2对比度展宽二、灰级窗：

只显示指定灰度级范围内的信息。如:α=γ=0

255abfg255β255abfg255gagbαγβ第十一页，共四十六页，2022年，8月28日3.2对比度展宽三、灰级窗切片：只保留感兴趣的部分，其余部分置为0。255abfg255第十二页，共四十六页，2022年，8月28日3.3灰度级的修正

通过记录装置把一景物变成一幅图像时，景物上每一点所反射的光，并不是按同一比例转化成图像上相应点的灰度的。靠近光轴的光要比远离光轴的光衰减得要少一些。第十三页，共四十六页，2022年，8月28日3.3灰度级的修正

灰度级修正的目的是:使画面中的每个关心的细节信息通过灰度级修正之后，可以变得清楚可见。第十四页，共四十六页，2022年，8月28日3.4动态范围调整

动态范围：是指图像中从暗到亮的变化范围。由于人眼所可以分辨的灰度的变化范围是有限的，所以当动态范围太大时，很高的亮度值把暗区的信号都掩盖了。

通过动态范围的压缩可以将所关心部分的灰度级的变化范围扩大。第十五页，共四十六页，2022年，8月28日3.4动态范围调整一、线性动态范围调整：黑白第十六页，共四十六页，2022年，8月28日一、线性动态范围调整1399821373360646820529260黑：02白：9723777223733626467225072620299900292270747900509070y=1.8*x-3.6作用：进行亮暗限幅第十七页，共四十六页，2022年，8月28日3.4动态范围调整

二、非线性动态范围调整：

通常用取对数的方法。原因是人眼对信号的处理是有一个近似对数算子的环节。第十八页，共四十六页，2022年，8月28日二、非线性动态范围调整13998213733606468205292603599943585580868940749480g=9*log(f+1)作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。第十九页，共四十六页，2022年，8月28日3.5直方图均衡化

直方图均衡方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。第二十页，共四十六页，2022年，8月28日3.5直方图均衡化算法：

设f、g分别为原图象和处理后的图像。1)求出原图f的灰度直方图，设为h。

h为一个256维的向量。第二十一页，共四十六页，2022年，8月28日3.5直方图均衡化1399821373360646820529260fh03122434415164718293第二十二页，共四十六页，2022年，8月28日3.5直方图均衡化2）求出图像f的总体像素个数

Nf=m*n（m,n分别为图像的长和宽）计算每个灰度级的像素个数在整个图像中所占的百分比。

hs(i)=h(i)/Nf(i=0,1,…,255)第二十三页，共四十六页，2022年，8月28日

3.5直方图均衡化h03122434415164718293hs00.1210.0820.1630.1640.0450.0460.1670.0480.0890.12第二十四页，共四十六页，2022年，8月28日3.5直方图均衡化3）计算图像各灰度级的累计分布hp。

第二十五页，共四十六页，2022年，8月28日

3.5直方图均衡化hshp00.1210.0820.1630.1640.0450.0460.1670.0480.0890.1200.1210.2020.3630.5240.5650.6060.7670.8080.8891.00第二十六页，共四十六页，2022年，8月28日3.5直方图均衡化4）求出新图像g的灰度值。

第二十七页，共四十六页，2022年，8月28日3.5直方图均衡化1399821373360646820529260fg511332552552249251133204133133194019414319422492015392255921940hp00.1210.2020.3630.5240.5650.6060.7670.8080.8891.00第二十八页，共四十六页，2022年，8月28日3.5直方图均衡化第二十九页，共四十六页，2022年，8月28日3.6假彩色与伪彩色一、假彩色假彩色是指将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像，从而达到增强对比度的目的。第三十页，共四十六页，2022年，8月28日3.6假彩色与伪彩色二、伪彩色由于人眼分辨不同彩色的能力比分别不同的灰度级的能力强，因此，把人眼无法区别的灰度变化，施以不同的彩色来提高识别率，这便是伪彩色增强的基本依据。第三十一页，共四十六页，2022年，8月28日3.6假彩色与伪彩色一种伪彩色的算法：LLL第三十二页，共四十六页，2022年，8月28日

作业(共3题)1.如果需要你做r校正，但对r值无法知道其具体的值，你将采用什么样的方案来实现？2.假设你有两张同一建筑物的照片，这两张照片是不同的人在同一天站在同一地点上拍下的，时间相差4个小时，在这4个小时中，有人从该建筑物的某个窗口射击了三枪。负责调查的侦探不知道哪间办公室是事发房间，而对胶片的肉眼视觉检查也无法表明在这段时间内有哪扇窗户被打开或关上，你能帮助他吗？第三十三页，共四十六页，2022年，8月28日

作业3.已知一幅图像为：

请对其进行灰度直方图的均衡化处理。第三十四页，共四十六页，2022年，8月28日对比度展宽效果返回第三十五页，共四十六页，2022年，8月28日灰级窗效果示意图返回原图对比度展宽灰级窗第三十六页，共四十六页，2022年，8月28日灰级窗切片效果示意图返回第三十七页，共四十六页，2022年，8月28日灰度级的修正返回第三十八页，共四十六页，2022年，8月28日非线性动态范围调整返回第三十九页，共四十六页，2022年，8月28日直方图均衡化的效果返回第四十页，共四十六页，2022年，8月28