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文档简介
数字图象处理三空间域图像增强第一页,共五十八页,编辑于2023年,星期三一、概述:●图像增强的目标
处理图像,使其比原始图像更适合于特定的应用。说明:1。“好”和“有用”没有统一的标准。2。图像增强并不以图像保真为准则●图像增强分为“空间域图像增强”和“频率域图像增强”。第二页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.1背景知识
●定义空间域的图像处理为:●图像的操作分为两大类:
单点操作:
邻域操作:第三页,共五十八页,编辑于2023年,星期三●对比度增强的灰度变换第四页,共五十八页,编辑于2023年,星期三●邻域操作的模板法。第五页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.2一些基本的图像灰度变换(单点操作)●常用的灰度变换函数包括:◆反比变换◆对数和反对数变换◆幂次变换第六页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.2.1反比变换s=L-1-r第七页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.2.1对数变换●对数变换(3.2.2)对数变换的作用:压缩了图像的动态范围第八页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.2.3幂次变换●幂次变换的表达式:●对于不同的γ,其曲线形式不同。◆当γ<1时,其曲线形式和对数曲线相似。◆当γ>1时,作用相反●γ(伽马)校正:第九页,共五十八页,编辑于2023年,星期三用幂次变换进行对比度增强的效果(γ<1):核磁共振图像第十页,共五十八页,编辑于2023年,星期三用幂次变换进行对比度增强的效果(γ>1)第十一页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.2.4分段线性变换函数●对比度拉伸第十二页,共五十八页,编辑于2023年,星期三灰度切割●方法有两个:●教材中的位平面切割放在图像压缩时讲。第十三页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.3直方图处理●什么是图像的直方图?
●图像的直方图在图像增强、图像分割中都有重要的应用。第十四页,共五十八页,编辑于2023年,星期三第十五页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.3.1直方图均衡化●寻找一个适当的灰度变换函数
,通过这个灰度变换函使得图像的直方图变得平直。第十六页,共五十八页,编辑于2023年,星期三★理论推导:
灰度变换形式:离散化处理:第十七页,共五十八页,编辑于2023年,星期三均衡前直方图Fig.3.17均衡前图像均衡后图像均衡后直方图第十八页,共五十八页,编辑于2023年,星期三直方图均衡时生成的灰度变换函数第十九页,共五十八页,编辑于2023年,星期三直方图均衡的另一个例子第二十页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.3.2直方图匹配迭代修改一幅图像的直方图,使得它与另一幅图像的直方图匹配或具有一种预先规定的函数形状。●什么是直方图匹配?第二十一页,共五十八页,编辑于2023年,星期三直方图匹配的实例第二十二页,共五十八页,编辑于2023年,星期三●
图a是直方图均衡时的灰度变换函数,图b是均衡后的图像,图c是均衡后的直方图。第二十三页,共五十八页,编辑于2023年,星期三●
改用直方图匹配来处理
第二十四页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.3.3局部直方图均衡●在小区域内进行直方图均衡●局部直方图均衡可增强图像的细节。第二十五页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.3.4利用图像统计参数来增强图像图像的均值:图像的n阶矩:●2阶矩最重要方差(或标准差),是对比度的度量第二十六页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.3.4利用图像统计参数来增强图像对下图采用下面的增强准则:第二十七页,共五十八页,编辑于2023年,星期三图像统计量的图像显示第二十八页,共五十八页,编辑于2023年,星期三统计方法增强的结果第二十九页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.4用算术/逻辑操作增强图像●可以利用两幅图像算术运算(加、减、乘、除),或逻辑运算(与、或、非),来进行图像操作(处理)。(a)逻辑“非”(取反):8位二进制码的逐位取反,(b)“与”运算:是两幅图像每个像素灰度值得二进制码,逐位“取与”。(c)“或”运算:是两幅图像每个像素灰度值得二进制码,逐位“取或”。第三十页,共五十八页,编辑于2023年,星期三与:或:图像间逻辑运算实例第三十一页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.4.1图像相减运算●图像的算术运算(加、减、乘、除)中,用得最多的是图像之间的相减和相加。●两幅图像和相减,表示为:第三十二页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.4.1图像相减运算实例●血管造影:
●图b是相减图像第三十三页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.4.2图像平均处理(加法处理)●利用多幅图像相加,然后取平均的办法,其目的主要是为了降低图像的噪声。平均8次平均16次平均64次平均128次第三十四页,共五十八页,编辑于2023年,星期三平均图像和真实图像的差●不同平均次数的的差值图像和直方图。
平均8次平均16次平均64次平均128次第三十五页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.5空间滤波基础●空间域滤波是通过模板运算实现的。第三十六页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3×3空间滤波的模板●这个模板作用于图像的结果为:第三十七页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.6平滑空间滤波器3.6.1平滑线性滤波器●平滑线性滤波器的主要作用:(1)减小图像噪声;(2)对图像进行模糊化处理。
简单平均
加权平均第三十八页,共五十八页,编辑于2023年,星期三●平滑线性滤波器
实例1:n=3n=5n=9n=15n=35第三十九页,共五十八页,编辑于2023年,星期三平滑线性滤波器实例2第四十页,共五十八页,编辑于2023年,星期三不连续到连续平滑线性滤波器实例3第四十一页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.6.2统计排序滤波器中值滤波法取3X3窗口从小到大排序,取中间值第四十二页,共五十八页,编辑于2023年,星期三中值滤波实例第四十三页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.7锐化空间滤波器●图像的锐化是加强图像的细节部分。其实质是对图像进行高通滤波。3.7.1空间域锐化滤波基础●图像的空间域锐化是采用图像微分实现的(一阶微分和二阶微分)。●对数字图像用差分来代替微分:一阶微分:二阶微分:第四十四页,共五十八页,编辑于2023年,星期三图像微分实例第四十五页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.7.2二阶微分的图像增强—拉普拉斯算子
●Laplacian算子:
●对数字图像,二阶微分为:那么对数字图像,laplacian算子为:第四十六页,共五十八页,编辑于2023年,星期三拉普拉斯算子的模板第四十七页,共五十八页,编辑于2023年,星期三拉普拉斯变换结果和原图像的复合Laplacian掩膜中心为“负”Laplacian掩膜中心为“正”(3.7.5)使用拉普拉斯算子进行图像锐化的实例第四十八页,共五十八页,编辑于2023年,星期三复合拉普拉斯掩膜
●简化为一个过程,即(3.7.6)第四十九页,共五十八页,编辑于2023年,星期三反锐化掩蔽
●反锐化掩蔽可以表示为:高提升滤波Laplacian掩膜中心为“负”Laplacian掩膜中心为“正”(3.7.1)第五十页,共五十八页,编辑于2023年,星期三高提升滤波实例第五十一页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.7.3基于一阶微分的图像增强----梯度法
●一阶微分用于图像增强,是用图像的梯度。●梯度的模,即第五十二页,共五十八页,编辑于2023年,星期三
(1)一般的梯度算法在用计算机计算梯度时,常用绝对值运算代替上式:(2)罗伯茨(Roberts)梯度算法第五十三页,共五十八页,编辑于2023年,星期三梯度算子模板Sobel算子第五十四页,共五十八页,编辑于2023年,星期三Sobel算子
应用实例第五十五页,共五十八页,编辑于2023年,星期三一阶微分:梯度算法突出边缘二阶微分:拉普拉斯变换突出细节第五十六页,共五十八页,编辑于2023年,星期三3.8混合空间增强法(a)(c)(b)(d)(e)(f)(g)(h)(a)的拉普拉斯变换(a)+(b)(a)的Sobel处理(d)的均值滤波(c)*(e)(a)+(f)(g
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