《图像增强》PPT课件.ppt
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1、数字图像处理数字图像处理Digital Image Processing1 1第四章第四章 图像增强图像增强4.1 灰度级修正灰度级修正4.2 图像的同态增晰图像的同态增晰4.3 图像平滑图像平滑4.4 图像锐化图像锐化4.5 图像伪彩色处理图像伪彩色处理2第四章第四章 图像增强图像增强3 3图像增强所包含的主要内容如图:4第四章第四章 图像增强图像增强o图像增强作为基本的图像处理技术,其目的是对图像增强作为基本的图像处理技术,其目的是对图像进行加工,以得到对具体应用来说视觉效果图像进行加工,以得到对具体应用来说视觉效果更更“好好”,更,更“有用有用”的图像。的图像。5成像过程成像过程(光学失
2、真、相对运动、大气湍流等光学失真、相对运动、大气湍流等)传输过程传输过程(噪声污染、信道误码等噪声污染、信道误码等)显示过程显示过程(设备非线性、设备引入的噪声等设备非线性、设备引入的噪声等)一、图像降质一、图像降质 6光学聚焦模糊光学聚焦模糊7运动引起模糊运动引起模糊8模糊及高斯噪声模糊及高斯噪声9对比度太差对比度太差10噪声噪声原始图像原始图像Density0.2 Salt&Pepper椒盐噪声椒盐噪声Mean=0.01,Var=0.02 高斯噪声高斯噪声Var0.01 Speckle斑斑点噪声点噪声11二、改善图像质量方法二、改善图像质量方法 图像增强技术:不考虑图像降质的原因,只将图像
3、增强技术:不考虑图像降质的原因,只将图像中感兴趣的部分加以处理或突出有用的图图像中感兴趣的部分加以处理或突出有用的图像特征,故改善后的图像并不一定要去逼近原像特征,故改善后的图像并不一定要去逼近原图像。图像增强的目的是图像。图像增强的目的是提高可懂度提高可懂度。12图像复原技术图像复原技术:针对图像降质的具体原针对图像降质的具体原因,设法补偿降质因素,从而使改善后因,设法补偿降质因素,从而使改善后的图像尽可能地逼近原始图像的图像尽可能地逼近原始图像。图像复。图像复原主要目的是原主要目的是提高图像的逼真度提高图像的逼真度。13三、图像增强的具体处理方法三、图像增强的具体处理方法1、空间域方法:、
4、空间域方法:空间域是指空间域是指像像素组成的空间,其增素组成的空间,其增强是直接作用于像素,强是直接作用于像素,即在原图像上直接进行数即在原图像上直接进行数据运算,对像素灰度值进行处理,包括点运算和据运算,对像素灰度值进行处理,包括点运算和邻域运算;邻域运算;2、频率域方法:、频率域方法:指将指将图像图像以某种形式转换到其它空以某种形式转换到其它空间,并利用这些空间特有的性质进行加工,最后间,并利用这些空间特有的性质进行加工,最后再转换回再转换回图像图像空间以得到所需的效果。空间以得到所需的效果。144.1 灰度级修正灰度级修正 灰度级修正是对图像在空间域进行增强的灰度级修正是对图像在空间域进
5、行增强的一种增强方法,根据对图像不同的要求采用不一种增强方法,根据对图像不同的要求采用不同的方法。同的方法。灰度级修正不改变像素点的位置,只改变灰度级修正不改变像素点的位置,只改变像素点的灰度值,属于点运算。像素点的灰度值,属于点运算。15设输入图像为设输入图像为f(x,y),经变换后的输出图像为,经变换后的输出图像为g(x,y),变换函数为,变换函数为T,则有,则有g(x,y)=Tf(x,y)通过选择不同的映射变换,达到对比度增强通过选择不同的映射变换,达到对比度增强的效果。的效果。16一、线性变换一、线性变换 对比度:对比度:亮度最大值和最小值之比称为亮度对亮度最大值和最小值之比称为亮度对
6、比度比度o线性变换线性变换扩展对比度:扩展对比度:通过将亮暗差异通过将亮暗差异(即对比度)扩大,把人所关心的部分强调出(即对比度)扩大,把人所关心的部分强调出来。原理是来。原理是:进行像素点对像素点的灰度级的进行像素点对像素点的灰度级的线性影射。该影射关系通过调整参数,来实现线性影射。该影射关系通过调整参数,来实现对亮暗差异的扩大。对亮暗差异的扩大。4.1.1 灰度变换法灰度变换法17o设原图、处理后的结果图的灰度值分别为设原图、处理后的结果图的灰度值分别为f(i,j)和和g(i,j);o要求要求g(i,j)和和f(i,j)均在均在0,255间变化,间变化,但是但是g的表现效果要优于的表现效果
7、要优于f。o因为因为f和和g的取值范围相同,所以通过的取值范围相同,所以通过 抑制抑制 不重要的部分,来不重要的部分,来 扩展扩展 所关心部分的对所关心部分的对比度。比度。18线性灰度变换线性灰度变换19线性灰度变换0f(x,y)g(x,y)abcd20扩展感兴趣的灰度范围线性,相对抑制不感兴扩展感兴趣的灰度范围线性,相对抑制不感兴趣的灰度区域。趣的灰度区域。设设f(x,y)灰度范围为灰度范围为0,M,g(x,y)灰度范围为灰度范围为0,N,将将0,a和和b,M加以压缩,灰度区间加以压缩,灰度区间a,b进行扩展。进行扩展。二、分段线性灰度变换二、分段线性灰度变换 21分段线性灰度变换分段线性灰
8、度变换22分段线性灰度变换分段线性灰度变换d0f(x,y)g(x,y)abcMN通过调制折线拐通过调制折线拐点位置和分段直点位置和分段直线的斜率,可对线的斜率,可对任一灰度区间进任一灰度区间进行扩展和压缩行扩展和压缩23例例240f(x,y)g(x,y)508050140208025线性变换可写成:线性变换可写成:g(x,y)=af(x,y)+ba=1,b=0,原样复制原样复制a1输出图像的对比度增大输出图像的对比度增大a1输出图像的对比度减小输出图像的对比度减小a=1,b0 所有像素的灰度值上移或下移,其效果所有像素的灰度值上移或下移,其效果是使整个图像变亮或变暗是使整个图像变亮或变暗a0
9、图像的亮暗反转图像的亮暗反转26b=200 a=-1a=10 a=2027原图像原图像AA+501.3A原图像求补原图像求补28线性对比度展宽 灰级窗o当当256个灰度级所表示的亮暗范围内的信息量太大,个灰度级所表示的亮暗范围内的信息量太大,没办法很好地表述时,通过开窗的方式,每次只把没办法很好地表述时,通过开窗的方式,每次只把窗内的灰度级展宽,而把窗外的灰度级完全抑制掉。窗内的灰度级展宽,而把窗外的灰度级完全抑制掉。o例如,例如,CT图像的原始数据为图像的原始数据为12bit(或是(或是16bit),),要将其显示出来,则只能转换为要将其显示出来,则只能转换为8bit,于是有了,于是有了16
10、归归并为并为1(或(或256归并为归并为1)的需要。这时,开骨窗、肌)的需要。这时,开骨窗、肌肉窗、组织窗就可分别清晰地显示相应的内容。肉窗、组织窗就可分别清晰地显示相应的内容。29三、非线性灰度变换三、非线性灰度变换提出非线性动态范围调整,是因为线性动提出非线性动态范围调整,是因为线性动态范围调整的分段线性影射不够光滑。态范围调整的分段线性影射不够光滑。非线性动态范围调整,要求可以用光滑的非线性动态范围调整,要求可以用光滑的曲线来实现。曲线来实现。考虑到人眼对视觉信号的处理过程中,有考虑到人眼对视觉信号的处理过程中,有一个近似对数算子的环节,因此,可采用一个近似对数算子的环节,因此,可采用对
11、数运算来实现非线性动态范围调整。对数运算来实现非线性动态范围调整。31 1、对数变换、对数变换 低灰度区扩展,高灰度区压缩。低灰度区扩展,高灰度区压缩。2、指数变换、指数变换 高灰度区扩展,低灰度区压缩。高灰度区扩展,低灰度区压缩。三、非线性灰度变换三、非线性灰度变换32对数变换对数变换a,b,c是按需要可以调整的参数。是按需要可以调整的参数。33非线性动态范围调整非线性动态范围调整113999991682121781672203606468205292601014181820610202021580868940749480g(i,j)=9logf(i,j)+1作用:将暗的部分扩展,而将亮的部
12、分抑制。作用:将暗的部分扩展,而将亮的部分抑制。34对数变换对数变换35 对数变换动态范围压缩36Y=x+0.06x(255-x)37指数变换指数变换a,b,c是按需要可以调整的参数。是按需要可以调整的参数。38指数变换指数变换39实 例40原始图像41灰度倒置底片效果42原始图像43非线性灰度变换对数变换44原始图像45非线性灰度变换指数变换46原始图像47分段线性化出现假轮廓484.1.2 直方图修正法直方图修正法一、一、直方图概念直方图概念 反映一幅图像中灰度级与出现这种灰度的概率之反映一幅图像中灰度级与出现这种灰度的概率之间的关系的图像。间的关系的图像。直方图反映了图直方图反映了图像像
13、的灰度值分布情况,灰度分的灰度值分布情况,灰度分布不同,图布不同,图像像视觉效果不同。表示数字图像中每视觉效果不同。表示数字图像中每一灰度级与其出现频数(该灰度像素的数目)间一灰度级与其出现频数(该灰度像素的数目)间的统计关系。用横坐标表示灰度级,纵坐标表示的统计关系。用横坐标表示灰度级,纵坐标表示频数(也有用频数(也有用相对频数即概率表示的相对频数即概率表示的)49 50几个具有相同直方图的图像实例 z1 z2 z 0.51.00.0 直方图 图像a 图像b 图像c 图像d 51例例1399821373360646820529260 f求直方图1 2 3 4 5 6 7 8 9302 4 4
14、 1 1 3 1 2 352 例例P=p/25直方图均衡化方法实现 计算原图的灰度分布概率=0.12,0.08,0.08,0.12灰度级灰度级 0 1 2 3 4 5 6 7 8 953Y=1.3x+5054555657585960二、直二、直方图均衡化方图均衡化 直方图均衡化是将原图像的直方图通过变换直方图均衡化是将原图像的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图,然后按均衡直方图函数修正为均匀的直方图,然后按均衡直方图修正原图像。修正原图像。直方图均衡化方法的基本思想直方图均衡化方法的基本思想是对在图像中像素是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰个数多的灰度级进行展宽,而对
15、像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。61通过修改直方图的方法增强图像是一种实用通过修改直方图的方法增强图像是一种实用而有效的处理技术。而有效的处理技术。6262二、直二、直方图均衡化方图均衡化 首先假定连续灰度级的情况,推导直首先假定连续灰度级的情况,推导直方图均衡化变换公式,令方图均衡化变换公式,令r代表灰度级,代表灰度级,P(r)为概率密度函数。为概率密度函数。r值已归一化,最值已归一化,最大灰度值为大灰度值为1。63直直方图均衡目标方图均衡目标直方图均衡化非均匀分布非均匀分布均匀分布均匀分布64直直方图均衡化方图均衡化条件:条件:(1
16、)在在0r1中,中,T(r)是单调递增函数,且是单调递增函数,且0T(r)1;(2)反变换反变换r=T-1(s),T-1(s)也为单调递增函数,也为单调递增函数,0s1。65数学准备:设随机变量数学准备:设随机变量y其概率密度函数为其概率密度函数为py(y),随随机变量机变量x的概率密度函数为的概率密度函数为px(x),如果函数,如果函数y=f(x),其反函数表示为,其反函数表示为x=f-1(y),则有关系式成立:,则有关系式成立:直方图均衡化直方图均衡化66当直方图均衡化(并归一化)后有当直方图均衡化(并归一化)后有Ps(s)=1即即ds=Pr(r)dr 所求的变换函数,是原图像的灰度级概率
17、密度函数的积分,是所求的变换函数,是原图像的灰度级概率密度函数的积分,是一个非负递增函数一个非负递增函数 67均衡化处理均衡化处理图像均衡化处理图像均衡化处理rrss000Pr(r)Ps(s)T(r)11168 例例1.给定一幅图像的灰度级概率密度函数为给定一幅图像的灰度级概率密度函数为要求对其直方图均匀化,计算出变换函数要求对其直方图均匀化,计算出变换函数T(r)。解:解:69对于离散情况对于离散情况均衡化变换函数均衡化变换函数s=T(r)为为逆变换函数为逆变换函数为70 例例2假设有一幅图像,共有假设有一幅图像,共有6464个个像素,像素,8个灰度级,各灰度级概率分个灰度级,各灰度级概率分
18、布见下表布见下表,试将其直方图均匀化。,试将其直方图均匀化。灰度灰度级级rk01/72/73/74/75/76/71像素数像素数nk 790102385065632924512281概率概率Pk(rk)0.190.250.210.160.080.060.030.0271由下面公式可以得到由下面公式可以得到s2.s772均衡化过程原灰度原灰度级级变换变换函数函数值值原灰度原灰度级级分分布布原来像原来像素数素数新灰度新灰度级级新灰度新灰度级级分布分布r0=0s0=T(r0)=0.190790r1=1/7s1=T(r1)=0.441/7=0.141023r2=2/7s2=T(r2)=0.652/7=
19、0.29850r3=3/7s3=T(r3)=0.813/7=0.43656r4=4/7s4=T(r4)=0.894/7=0.57329r5=5/7s5=T(r5)=0.955/7=0.71245r6=6/7s6=T(r6)=0.986/7=0.86122r7=1s7=T(r7)=1.001.0081s0(790)s1(1023)s2(850)s3(985)s4(448)73直方图均衡化结果直方图均衡化结果 图像直方图均衡化图像直方图均衡化0 rkPk(rk)(a)原直方图原直方图(c)均衡后的直方图均衡后的直方图Ps(sk)0 sk(b)变换函数变换函数0 rkT(rk)74o直方图均衡化实例
20、直方图均衡化实例75问题:均衡化后的每个灰度等级的概率密度仍问题:均衡化后的每个灰度等级的概率密度仍不相等或者说均衡化之后仍然没有均匀,该如不相等或者说均衡化之后仍然没有均匀,该如何处理?何处理?76 为了得到均匀输出,原灰度为为了得到均匀输出,原灰度为r0r的像素都必的像素都必须分成两部分或三部分。例如某一像素点原来的须分成两部分或三部分。例如某一像素点原来的灰度值为灰度值为r,变换后它可以属于,变换后它可以属于s或或s2,或或s3。方法有:方法有:随机取数法随机取数法。按这一像素的邻域点的灰度来决定这个像素应按这一像素的邻域点的灰度来决定这个像素应属于哪个输出级属于哪个输出级。77真正直方
21、图完全平均而灰度等级又不减少的均衡真正直方图完全平均而灰度等级又不减少的均衡化处理,须采用拟合技术。化处理,须采用拟合技术。s0s1s2s3s4s5s6s7处理前处理前r0512278790r12345122771023r2235512103850r3409247656r426564329r5245245r0122122r78181处理后处理后512512512512512512512512409678三、直三、直方图规定化方图规定化 问题提出:在某些情况下,并不一定需要具有均问题提出:在某些情况下,并不一定需要具有均匀直方图的图像,有时需要具有特定的直方图的匀直方图的图像,有时需要具有特定的
22、直方图的图像,以便能够增强图像中某些灰度级。图像,以便能够增强图像中某些灰度级。79直方图规定化应用实例。图图(C)、(c)是将图像是将图像(A)按图按图(b)的直方图进行规定化得到的直方图进行规定化得到的结果及其直方图。通过对比可以看出图的结果及其直方图。通过对比可以看出图(C)的对比度同图的对比度同图(B)接近一致,对应的直方图形状差异也不大。这样有利于接近一致,对应的直方图形状差异也不大。这样有利于影像融合处理,保证融合影像光谱特性变化小。影像融合处理,保证融合影像光谱特性变化小。804.2 图像的同态增晰图像的同态增晰一、原因一、原因 实际图像灰度动态范围很大,而人们感兴实际图像灰度动
23、态范围很大,而人们感兴趣区域物体灰度级范围很小,分不清层次和细趣区域物体灰度级范围很小,分不清层次和细节;节;产生的原因:由于不均匀照度对图像造成的产生的原因:由于不均匀照度对图像造成的影响,若物体受到照度明暗不匀的时候,图像影响,若物体受到照度明暗不匀的时候,图像上对应照度暗的部分,其细节就较难辨别。上对应照度暗的部分,其细节就较难辨别。81二、定义:二、定义:图像的同态增晰法:在图像图像的同态增晰法:在图像的对数频率域对图像进行滤波,在压缩图的对数频率域对图像进行滤波,在压缩图像的整体灰度范围的同时扩张人们感兴趣像的整体灰度范围的同时扩张人们感兴趣的灰度的范围。的灰度的范围。o属于图像频率
24、域处理范畴,属于图像频率域处理范畴,作用作用是对图像是对图像的的灰度范围和对比度灰度范围和对比度同时进行调整。同时进行调整。82 同同态态增增晰晰的的目目目目的的的的:消消除除不不均均匀匀照照度度的的影影响响而又不损失图像细节。而又不损失图像细节。83照明函数照明函数i(x,y),反射函数反射函数 r(x,y)。f(x,y)=i(x,y)r(x,y)其中照明函数其中照明函数i(x,y)描述景物的照明,与景物描述景物的照明,与景物无关,无关,0 i(x,y);反射反射函数函数 r(x,y)包含包含景物的细节,与照明无关景物的细节,与照明无关,0 r(x,y)1。84 图图像像的的灰灰度度由由照照
25、射射分分量量和和反反射射分分量量合合成。成。反反射射分分量量(函函数数)反反映映图图像像内内容容,随随图图像像细细节节不不同同在在空空间间上上作作快快速速变变化化,其其频频谱谱落在高频区域。落在高频区域。照照射射分分量量(函函数数)在在空空间间上上通通常常均均具具有有缓缓慢变化的性质,其频谱落在低频区域慢变化的性质,其频谱落在低频区域。三、理论依据:三、理论依据:85四、基本原理四、基本原理g(x,y)FFT变换变换同同 态态滤滤 波波 H(u,v)FFT反反变换变换指指 数数变变 换换对对 数数变变 换换 同态增晰方框图同态增晰方框图f(x,y)86同态增晰滤波函数曲线同态增晰滤波函数曲线H
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