数字图像处理--3.图像增强
一、图像增强的点运算
图像增强:采用一系列技术,改善图像的视觉效果,或者将图像转换成一种更适合于人或者机器进行分析和处理的形式。
图像增强方法:1.空间域增强:直接对图像各像素进行处理;2.对图像进行傅里叶变换后的频谱成分进行处理,然后逆傅里叶变换得到需要的图像。
目的:
1.改善图像的视觉效果,有利于识别、跟踪和理解图像中的目标。
2.突出图像中感兴趣的信息,抑制不需要的信息,来提高图像的使用价值;
一、对比度增强
扩大图像中感兴趣特征的目标;方法:1.灰度变换法,2.直方图调整法
灰度变换是图像增强的重要手段之一,通过调整图像的灰度动态范围或者调整图像的对比度对图像增强。
对比度:明暗的对比程度。可以调整图像的灰度范围对图像进行增强。
1)线性变换:令图像f(i,j)的灰度范围为[a,b],线性变换后图像g(i,j)的范围为[a',b'],这个图是一个线性变换,得到g(i,j)与f(i,j)之间的关系式:
例子:如果图像生成时存在曝光不足或过度的情况,图像灰度可能会局限在一个很小的范围内。在显示器上看到的是一个模糊不清、似乎没有什么灰度层次的图像。
对曝光不足的图像用线性变换对图像每一个像素灰度作线性拉伸(由上图)。可看到有效的改善图像视觉效果。
2)分段线性变换
如果只对图像中部分目标感兴趣,这时候需要突出感兴趣目标所在的灰度区间,抑制不感兴趣的灰度区间,分段线性变换可以解决这类问题。
设原图像f(x,y)在[0,],感兴趣目标的灰度范围在[a,b],要把这个灰度范围拉伸到[c,d],可以得到对应的分段线性变换表达式:
从表达式和图中可以看出,在[0,a)和(b,M]灰度区间内图像是被压缩的。
3)非线性灰度变换
与线性变换不同,非线性变换使用非线性函数作为映射函数,如对数函数,指数函数等,实现对图像灰度的非线性变换。
二、对比度增强直方图均衡化
灰度直方图:用来反映数字图像中每一灰度级与这个灰度级出现频率之间的关系,能描述图像的概貌。
直方图修正法包括直方图均衡化及直方图规定化。
直方图均衡化:将原图像通过某种变化,得到一幅灰度直方图均匀分布的新图像。
假设用r表示归一化的原图像灰度;用s表示经过直方图修正后的图像灰度。即0<=r,s<=1 在[0,1]区间内的任一个r值,都可产生一个s值,且
s=T(r)
T(r)称为变换函数,满足下列条件:
1.在0<=r<=1内T(r)为单调递增函数; 2.在0<=r<=1内,有0<=T(r)<=1;
条件1保证灰度级从黑到白的次序不变; 条件2确保映射后的像素灰度在允许的范围内。
反变换关系为
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