数字图像处理 灰度变换

第4章 图像的灰度变换 第4章 图像的灰度变换 BIT 第4章 图像的灰度变换 4.1灰度变换的基本方法 4.2二值化和阈值处理 4.3 灰度的线性变换 4.4灰度的非线性变换 4.1灰度变换的基本方法 背景 图像质量差：获取图像时光照不正常、噪声影响及发生畸变 改善图像质量 图像增强：不考虑图像质量下降的原因(方法包括灰度变换、平滑处理等) 图像复原(恢复)：建立降质模型，恢复原始图像 4.1灰度变换的基本方法 灰度变换(gray-scale transformation, GST) 根据要求按一定关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法 图像增强中的空域处理技术 目的是改善图像画质 表示方法 设原图像像素的灰度值D = f(x, y)，处理后图像像素的灰度值D'=g(x, y)，D和D'间的关系为 D'= T[D] g(x, y)=T[f(x, y)] 4.1灰度变换的基本方法 灰度线性变换 若g(x, y)=T[ f(x, y)]=af(x, y) + b 是一个线性或分段线性的单值函数，则由它确定的变换称为灰度线性变换 如：图像的灰度范围较窄，图像看起来比较模糊，造成目标图像灰度值与背景灰度值接近。 4.1灰度变换的基本方法 灰度的非线性变换 图像的像素集中于中间灰度部分，而其它部分的像素很少。可以压缩像素少的部分，扩展像素集中的部分 直方图均衡化处理等属于非线性灰度变换 第4章 图像的灰度变换 4.1灰度变换的基本方法 4.2二值化和阈值处理 4.3 灰度的线性变换 4.4 灰度直方图及均衡化处理 4.2二值化和阈值处理 非零元素取一法 方法：如果像素灰度值为零，则其灰度值不变；对于灰度值不为零的像素，灰度值变为255。 非零元素取一法函数表达式 4.2二值化和阈值处理 固定阈值法 为灰度图像设定一个阈值 T ，把灰度值小于给定阈值 T 的像素灰度置为0，大于 T 的像素灰度置为255 函数表达式 4.2二值化和阈值处理 MatLab函数 I=imread('rice.tif'); for i=1:256 for j=1:256 J(i,j)=0; if I(i,j)>100 J(i,j)=255; end end end subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(J); 4.2二值化和阈值处理 双固定阈值法 预先为灰度图像设定两个阈值T1和T2，把灰度值小于给定阈值T1的像素灰度置为0；大于T1且小于T2的像素灰度置为255；大于T2的像素灰度置为0 函数表达式 第4章 图像的灰度变换 4.1灰度变换的基本方法 4.2二值化和阈值处理 4.3 灰度的线性变换 4.4灰度直方图及均衡化处理 4.3灰度的线性变换 背景 曝光不足或过度情况下，图像灰度局限在很窄的范围内，图像中的像素灰度没有层次 采用一个线性单值函数，对图像内的每一个像素灰度做线性扩展，提高灰度层次 4.3灰度的线性变换 1. 简单线性变换 设原图像 f(x, y)的灰度范围为[z1, z2]，线性变换后图像g (x, y)的灰度范围为[z’1, z’2]。 那么g (x, y)和f(x, y)间的关系为： 如果|z’2 - z’1|大于|z2 - z1|，使得变换后像素的灰度差增大，对比度增大，图像质量得到增强。 4.3灰度的线性变换 灰度变换方程 当a>1，输出图像的对比度增大 当a<1，输出图像的对比度减小 当a=1且b≠0时，输出图像的灰度值上移或下移，使得图像变亮或暗 当a=-1，b=255时，图像灰度正好反转 当a<0且b>0时，原图像的暗区域变亮，亮区域变暗 4.3灰度的线性变换 MatLab函数 J = imadjust (I, [low_in high_in] , [low_out high_out]) 例： >> I = imread('pout.tif'); >> J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); >> imshow(I), figure, imshow(J) >> K = imadjust(I,[0.0 1],[0.3 0.7]); >> figure, imshow(K) 4.3灰度的线性变换 (2)窗口灰度变换 保留灰度级在[ L, U ]间的值，将大于 U 的灰度值置为255，小于 L 的灰度置为0 方程 4.3灰度的线性变换 (3)分段线性变换 对不同