彩色增强

伪彩色处理：指对不同的灰度级赋予不同的颜色，从而将灰度图像变为彩色图像。这种人工赋予的颜色常称为伪彩色。
常用的伪彩色处理方法有灰度分层法、灰度变换法和频域滤波法等。

灰度分层法

设灰度图像f(x, y)的灰度范围为［0, L］，令l0=0， lm+1=L，用m个灰度阈值l1, l2, …, lm把该灰度范围分割为m+1个小区间，不同的区间映射为不同的彩色ci，即

经过这种映射后，一幅灰度图像f(x, y)就被映射为具有m+1种颜色的伪彩色图像g(x, y)

灰度变换法

将原图像像素的灰度值送入具有不同变换特性的红、绿、蓝3个变换器进行灰度变换，再将3个变换结果作为三基色合成为彩色.

只要设计好3个变换器，便可将不同的灰度级变换为不同的彩色。

频域滤波法步骤

1.先对灰度图像进行傅立叶变换，再分别送入3个不同的频率滤波器(可为低通、高通和带通滤波器)（使用3个不同特性的滤波器分离出3个独立分量）；
2.滤掉不同的频率成分之后作对它们进行逆傅立叶变换，得到三种代表不同频率分量的单色图像；(还可以对其进一步处理，如直方图均衡化 )；
3.最后将它们作为三基色分量分别加到彩色显示器的红、绿、蓝显示通道，得到一幅彩色图像。

例如，为了突出图像中高频成分，欲将其变为红色，可以将红色通道滤波器设计成高通特性。

假彩色增强

思想：假彩色增强是对一幅自然彩色图像或是同一景物的多光谱图像，通过映射函数变换成新的三基色分量，彩色合成使感兴趣的目标呈现与原图像不同的，奇异的颜色。其目的是将一种彩色变成另一种彩色，或把多光谱图像变成彩色图像

示例

绚烂的星空图片，其实原来基本上都是黑白的

真彩色图像增强

先将彩色图像从RGB坐标转换成HSI坐标，仅对I分量（亮度）进行增强处理，H和S分量不变，然后再变换回RGB坐标。

优点

1.增强了图像，但不改变颜色；而在RGB模型下的直接增强会导致原图像彩色较大程度改变。
2.HSI优点：亮度和色度分开，可独立处理。

RGB转换到HSI

HSI转换到RGB

真彩色图像平滑

彩色图像的每个像素都是一个向量，彩色图像平滑实质是向量的平滑。

真彩色图像锐化

彩色图像的每个像素都是一个向量，彩色图像的拉普拉斯算子。

图像增强实例——同态滤波

同态滤波

同态滤波是一种建立在式

所给出的图像模型基础上，在频域中同时进行图像对比度增强和压缩图像亮度范围的滤波方法。即是同态滤波是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，它依靠图像的照度/ 反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。

原理

将像元灰度值看作由照度和反射率生成。而照度相对变化很小，可以看作是图像的低频成份，反射率则是高频成份。通过分别处理照度和反射率对像元灰度值的影响，达到揭示阴影区细节特征的目的。

推导过程

同态滤波的滤波器设计

同态滤波的实例

img=im2double(lena);
lnimg=log(img+0.000001);%取对数
Fimg=fft2(lnimg);%傅里叶变换
P=fftshift(Fimg);%将频域原点移到图像中心；
[M,N]=size(P);
A=2;
B=0.5;
for i=1:M
for j=1:N
D(i,j)=((i-M/2)^2+(j-N/2)^2);
end
end
c=1.05; %锐化参数
D0=max(M,N);
H=(A-B)*(1-exp(c*(-D/(D0^2))))+B;
F=Fimg.*H; F_s =fftshift(F);
f=ifft2(F);
Y=exp(f);
figure,imshow(lena,[0 255]);
figure,imshow(uint8(real(Y)),[0 255]);
figure,imshow(uint8(abs(P)),[]);title('滤波前的频谱图像');
figure,imshow(uint8(abs(F_s)),[]);title('滤波后的频谱图像');

1.大米图像的同态滤波结果如图3-22©所示，
2.通过调节同态滤波器的参数，可以控制动态范围的压缩程度和细节的增强程度。
3.同态滤波对于消除非均匀光照的影响更有效，且可控性强。
4.由于同态滤波压缩了图像的动态范围，因而会导致图像的平均亮度下降，可以利用灰度线性变换增强图像的整体亮度。

一种简单方法就是把灰度直方图的前5%的像素置为0，后5%的像素置为 255，直方图的其余部分缩放到0~255之间。
这样做可以避免因少数亮像素而导致直方图缩放时使图像变暗，或者因少数暗像素而导致直方图缩放时使图像变亮。

图3-22(a)是一幅在非均匀光照环境下获取的大米图像，这样的图像对于图像识别与分析不利，甚至导致识别错误，需要先增强图像

小节

学完本讲你应该会并且能
1）熟悉各种灰度变换函数进行图像增强的特点，以便针对实际具有不同灰度分布的图像，能选择或设计变换函数达到期望增强效果
2）熟悉直方图修正技术原理和计算方法、步骤
3）熟悉邻域平均法、梯度法、拉普拉斯法是如何导出空域模板来进行滤波增强的
4）灰度变换、直方图均衡化、直方图规定化计算（手工与上机）
5）各类空域模板运算进行图像增强（手工与上机）

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