数字图像处理

数字图像处理图像增强数字图像处理

图像增强的目的： 改善图像视觉效果，提高图像清晰度 转换图像形式，获取特定信息 如边缘提取，边缘钝化

图像边缘轮廓线的突出效果第一节 引言数字图像处理图像增强方法：1、空间域法2、频率域法空域处理输入f(x,y)输出g(x,y)灰度变换，直方图修正图像空域法，伪彩色处理正变换f(x,y)g(x,y)频域处理G(u,v)F(u,v)反变换数字滤波，相关识别数字图像处理第二节 直接灰度变换对比度：图像亮度的最大值和最小值之比灰度变换：改变对比度，改善视觉效果一、灰度线性变换0a

b

f(x,y)dcg(x,y)原图灰度范围为[a,b],改变后图像的灰度范围[c,d]（问题：如何改变的呢？）数字图像处理0 a

b

f(x,y)dcg(x,y)数字图像处理反色变换0 a

f(x,y)ag(x,y)

图像的反色变换数字图像处理2、分段线性变换0 a

bMf

f(x,y)Mgdcg(x,y)压缩在白色和黑色区域的噪音。数字图像处理

图像的分段线性变换个人说明：左图帽子的裂痕和玻璃上的裂痕，右图是处理之后的图像，就看不出了。数字图像处理几种常用的分段线性变换（1）对比度扩展

图像的对比度扩展数字图像处理（2）削波图像的削波处理数字图像处理（3）域值化0 aMf

f(x,y)Mgg(x,y)图像二值化

图像的阈值化处理数字图像处理（4）灰度窗口变换0 aMf

f(x,y)Mgg(x,y)0 abMf

f(x,y)Mgg(x,y)

图像的灰度窗口变换数字图像处理二、灰度非线性变换对数变换指数变换0

f(x,y)g(x,y)a图像的对数变换关系数字图像处理

图像的动态范围压缩数字图像处理第三节 直方图修正法一、直方图的定义一幅图像灰度分布情况的统计图表。

图像的直方图数字图像处理

偏暗的图像及其直方图偏亮的图像及其直方图数字图像处理

动态范围偏小的图像及其直方图动态范围正常的图像及其直方图数字图像处理

不同图像对应相同的直方图数字图像处理二、直方图的应用(1)数字化参数(2)边界阈值选取

0 阈值点 灰度频率利用直方图选取边界阈值数字图像处理三、直方图均衡化对图像灰度做某种变换，使变换后灰度的概率分布均匀，提到图像的动态范围和对比度提高。设r和s分别为归一化的原始图像灰度和变换后的图像分布，有：为原图像灰度级的概率密度函数，那么直方图均衡函数为：数字图像处理T(r)Pr(r)Ps(s)s1s1rr将非均匀密度变换为均匀密度数字图像处理

直方图均衡化数字图像处理四、直方图规定化突出图像中人们感兴趣的灰度范围，使直方图成为所需要的形状。设P(r)和P(z)分别是原始图像和规划后的图像的灰度概率分布函数，分别对两幅图像进行均衡化处理均匀化后，两幅图像的灰度概率密度函数相同数字图像处理

直方图规定化

数字图像处理第四节 图像的平滑 图像平滑的需求：图像在获取，传输，处理过程中引入了噪音。图像平滑的目的：改善图像质量，抽取对象特征处理方法： 空间域：邻域平均法、中值滤波、多幅图像平均法 频率域：低通滤波法一、邻域平均法将原是图像的每一个像素点取一个邻域，见这个领域中平均值作为这个像素的灰度值。数字图像处理半径=点＋的邻域点＋的邻域半径=邻域平均法

邻域平均法实例数字图像处理邻域平均法域值邻域平均法数字图像处理二、中值滤波利用一个含有奇数个像素的滑动窗口,将窗口正中点的灰度值用窗口中各点的中值代替。数字图像处理中值滤波的主要特性1、对某些输入信号中值滤波具有不变性2、可以减弱随机噪音和脉冲干扰几种二维中值滤波的常用窗口及其对应的不变图形数字图像处理

中值滤波与邻域平均的比较a)含有噪声的原图b)中值滤波处理后的图像c)邻域平均法处理后的图像数字图像处理三、多幅图像平均法

a)叠加高斯噪声的灰度图像b)4幅图像叠加平均的结果c)8幅图像叠加平均的结果数字图像处理四、频域低通滤波法由于图像的边缘和噪音干扰对应图像的傅立叶变换的高频部分，图像背景对应低频部分，可以采用低通滤波去除噪音。低通滤波器H(u,v)IFFTFFT（1）理想低通滤波器数字图像处理0 1vu理想低通滤波器的特性曲线（2）巴特沃斯低通滤波器0 1巴特沃思低通滤波器的特性曲线数字图像处理（3）指数低通滤波器0 1指数低通滤波器的特性曲线（4）梯形低通滤波器0 D0D1

1梯形低通滤波器的特性曲线数字图像处理

a)出现虚假轮廓的图b)理想低通滤波器平滑结果c)巴特沃斯滤波器平滑结果数字图像处理第五节 图像的锐化 图像平滑的目的：增强图像中的轮廓边缘、细节以及灰度跳变的部分，改善图像质量，抽取对象特征一、微分法微分是计算信号的变化率，可以加强高频分量，得到清晰的图像轮廓。剃度算法、拉普拉斯算法。1、梯度法梯度是一个矢量，表明函数最大变化率的方向和变化。数字图像处理其幅值为利用差分来表示:水平垂直差分近似罗伯特梯度法绝对差算法近似数字图像处理求梯度的两种差分算法a)水平垂直差分法b)罗伯特梯度法二值图像的梯度法处理数字图像处理锐华输出方法（1）梯度图像直接输出（2）加阈值梯度输出（3）边缘规定特定灰度值（5）二值图像输出（4）给背景规定特定灰度值数字图像处理2、拉普拉斯算子信号的二阶导数，其离散形式为：数字图像处理0101－41010拉普拉斯运算模板数字图像处理

a) b)

梯度法和拉普拉斯运算法的对比数字图像处理二、高通滤波法1、空间高通滤波利用卷积方法实现常用的高通卷积模板数字图像处理2、频域高通滤波(1)理想滤波器（2）巴特沃斯滤波器（3）指数滤波器（4）梯形滤波器数字图像处理a)理想滤波器b)巴特沃斯滤波器c)指数滤波器d)梯形滤波器数字图像处理

a)原图b)巴特沃斯滤波器增强c)

转移函数加1个常数得到的结果数字图像处理第六节 微彩色增强 一、亮度切割法x,yl1L红色蓝色 l1 l2 ……li …………lM-1 lM l

灰度级ccMcM-1┋ci┋c2c1彩色数字图像处理二、灰度级彩色变换f(x,y)