41图像增强之灰变换和彩色增强.pptx

图像的灰度变换 灰度变换的目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。1、灰度级的修正 通过记录装置把一景物变成一幅图像时，景物上每一点所反射的光，并不是按同一比例转化成图像上相应点的灰度的。靠近光轴的光要比远离光轴的光衰减得要少一些。1、灰度级的修正 灰度级修正的目的是：使画面中的每个关心的细节信息通过灰度级修正之后，可以变得清楚可见。1、灰度级的修正灰度级修正的方法：（1）先用该系统对一已知亮度均匀的图像进行记录，得到一个实际的“非均匀曝光”的图像，求得是图像发生畸变的比例因子（2）当用同一系统对其他图像进行记录时，便可通过该比例因子求出理想图像2、对比度展宽（灰度线性变换）一、对比度展宽的目的：是一点对一点的灰度级的影射。设新、旧图的灰度级分别为g和f，g和f 均在0，255间变化。实质是旧图到新图的灰度级的逐点映射。g=G(f)目的：将人所关心的部分强调出来。特点：变换前后像素个数不变，但不同像素之间的灰度差变大，对比度加大，视觉效果增强2、对比度展宽方法：2、对比度展宽原理：通过修改 p(r)达到增强图像的目的，修改是对各像素单独进行的。S=T(r)S=T(r)任一像素，其灰度为任一像素，其灰度为 r r同一像素，其灰度为同一像素，其灰度为 s srmaxr rP(r)P(r)s sP(s)P(s)smax例：提高对比度提高对比度r rS=T(r)S=T(r)rmaxsmax2、对比度展宽r rS=T(r)S=T(r)rmaxsmax扩展暗区扩展暗区r rS=T(r)S=T(r)rmaxsmax扩展中部扩展中部r rS=T(r)S=T(r)rmaxsmax扩展亮区扩展亮区2、对比度展宽二、灰级窗：只显示指定灰度级范围内的信息。如:=0255abfg255255abfg255gagb2、对比度展宽三、灰级窗切片：只保留感兴趣的部分，其余部分置为0。如：255abfg2552、对比度展宽四、二值化图像：可将多灰度的图像转换成黑白二值图像；方法是对图像取一阈值，大于该阈值的像素赋予灰度1，小于该阈值的像素赋予灰度03、动态范围调整 动态范围：是指图像中从暗到亮的变化范围。由于人眼所可以分辨的灰度的变化范围是有限的，所以当动态范围太大时，很高的亮度值把暗区的信号都掩盖了。通过动态范围的压缩可以将所关心部分的灰度级的变化范围扩大。3、动态范围调整一、线性动态范围调整：黑白一、线性动态范围调整1399821373360646820529260黑：0 2白：9 723777223733626467225072620299900292270747900509070y=1.8*x-3.6作用：进行亮暗限幅（示例示例）3、动态范围调整 二、非线性动态范围调整：通常用取对数的方法。原因是人眼对信号的处理是有一个近似对数算子的环节。二、非线性动态范围调整13998213733606468205292603599943585580868940749480g=9*log(f+1)作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。（示例示例）4、直方图均衡化 直方图均衡方法的基本思想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度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。用以改变图像整体偏暗或整体偏亮，灰度层次不丰富的情况，将直方图的分布变成均匀分布4、直方图均衡化算法：设f、g分别为原图像和处理后的图像。1)求出原图f的灰度直方图，设为h。h为一个256维的向量。4、直方图均衡化1399821373360646820529260 f h031224344151647182934、直方图均衡化2）求出图像f的总体像素个数 Nf=m*n（m,n分别为图像的长和宽）计算每个灰度级的像素个数在整个图像中 所占的百分比。hs(i)=h(i)/Nf (i=0,1,255)4、直方图均衡化 h03122434415164718293 hs00.1210.0820.1630.1640.0450.0460.1670.0480.0890.124、直方图均衡化3）计算图像各灰度级的累计分布hp。4、直方图均衡化 hs hp00.1210.0820.1630.1640.0450.0460.1670.0480.0890.1200.1210.2020.3630.5240.5650.6060.7670.8080.8891.004、直方图均衡化4）求出新图像g的灰度值。4、直方图均衡化1399821373360646820529260 f g511332552552249251133204133133194 019414319422492 01539225592194 0 hp00.1210.2020.3630.5240.5650.6060.7670.8080.8891.004、直方图均衡化5、直方图规格化目的：把已知直方图的图像变为期望直方图的图像。若目标直方图分布均匀，即作了直方图均衡5、直方图规格化直方图规格化步骤：（1）由原图直方图灰度级概率求出其灰度级的分布函数F(k)K1 2 3p(k)a b cF(k)a a+b a+b+c5、直方图规格化（2）由目标直方图求出目标分布函数F(l)l0 1 2p(l)d e fF(l)d d+e d+e+f5、直方图规格化（3）由F(k)和F(l)，求kl的对应关系：若F(l-1)F(K)1对比度增大，b0明暗度增大rice2=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(rice)title(原图像);subplot(1,2,2),imshow(rice2)title(运算后图像);返回直方图修正实验参考程序I=imread(rice.tif);J=imadjust(I,0.15 0.9,0 1);%直方图修正subplot(2,2,1),imshow(I)subplot(2,2,2),imhist(I)subplot(2,2,3),imshow(J)subplot(2,2,4),imhist(J)返回直方图均衡实验参考程序I=imread(rice.tif);J=histeq(I);%直方图均衡subplot(2,2,1),imshow(I)subplot(2,2,2),imhist(I)subplot(2,2,3),imshow(J)subplot(2,2,4),imhist(J)返回点运算实验效果图一a=1.2,b=60返回a=0.5,b=-20点运算实验效果图二返回直方图修正实验效果图返回直方图均衡实验效果图返回彩色增强实验效果图返回图像二值化返回