圖像空間域增強(qiáng)(文件)
【正文】 rk 是第 k個(gè)灰度級(jí)， k = 0,1,2,…,L 1 6646313266416665436646611223466543211426545654321 如何根據(jù)直方圖信息對(duì)圖象進(jìn)行修改？ ? ? 直方圖是一幅圖像中各像素灰度值出現(xiàn)次數(shù)（或頻數(shù)）的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，它只反映該圖像中不同灰度值出現(xiàn)的次數(shù)（或頻數(shù)），而未反映某一灰度值像素所在位置。b39。 )1lo g ( rcs ?? ? 冪次變換的基本形式： ??? )( ???rcscrs 1（伽馬校正） 2（對(duì)比度增強(qiáng)） 3（對(duì)比度增強(qiáng)） （對(duì)比度拉伸） （對(duì)比度拉伸） （對(duì)比度拉伸） 39。238。239。239。 236。238。239。239。239。239。239。239。239。239。239。239。239。239。239。239。 239。 239。 239。 239。 239。 239。 239。 239。 239。 239。 239。 239。239。238。239。239。 239。 239。 239。239。239。239。239。 236。238。239。239。239。239。239。239。239。236。239。 239。 239。 ? 空間域處理： ? T是對(duì) f的一種操作，其定義在（ x,y）的鄰域。 )],([),( yxfTyxg ? a pl a c ia n236。239。239。239。 236。 239。 239。 239。 237。239。239。239。239。239。239。239。239。239。239。239。239。238。237?；?度 級(jí) 校 正點(diǎn) 運(yùn) 算 灰 度 變 換直 方 圖 修 正噪 聲 消 除 法鄰 域 平 均 法圖 像 平 滑 中 值 濾 波梯 度 倒 數(shù) 加 權(quán)選 擇 式 掩 模 平 滑空 間 域 法 鄰 域 增 強(qiáng)梯 度 法圖 像 增 強(qiáng)L 算 子圖 像 銳 化 高 通 濾 波掩 模 匹 配 法統(tǒng) 計(jì) 差 值 法假 彩 色 處 理彩 色 技 術(shù)偽 彩 色 增 強(qiáng)236。239。239。239。239。239。239。239。239。239。239。239。239。239。 239。239。 239。 239。 239。 239。 239。 239。 239。 239。 239。 239。 239。 239。239。239。 237。239。低 通 濾 波頻 率 域 法同 態(tài) 圖 像 增 強(qiáng)點(diǎn)運(yùn)算 ——灰度映射 ? T操作為鄰域 1 1：灰度變換函數(shù)（強(qiáng)度變換） ? s 為 g(x,y)象素的灰度值 ? r 為 f(x,y)象素的灰度值 ? 更一般的鄰域： 3 3的模板 )( rTs ?灰度級(jí)校正 ? 灰度級(jí)校正就是在圖像采集系統(tǒng)中對(duì)圖像象素進(jìn)行修正，使圖像成像均勻。( , )F j k( , )F j k0 a F b39。39。也就是說，它只包含了該圖像中某一灰度值的像素出現(xiàn)的概率，而丟失了其所在位置的信息。 在 區(qū)間內(nèi) ,有 。因此，只要知道原 圖像的概率密度，就很容易確定變換函數(shù)。請(qǐng)將其直方圖 均衡化，并畫出均衡化前后的直方圖。 例如： 3x3的模板 ， 第 5大的是中值 ， 5x5的模板 ， 第 13大的是中值 ， 7x7的模板 ， 第 25大的是中值 ， 9x9的模板 ， 第 41大的是中值 。 高通濾波可看作為： 高通 = 原圖 – 低通 在上式原圖上乘一個(gè)擴(kuò)大因子 A， 有高增溢過濾： 高增溢 = A原圖 – 低通 圖像增強(qiáng) :空域過濾 ?高增溢過濾的原理 高增溢 = A原圖 – 低通 = (A – 1)原圖 + （ 原圖 – 低通 ） = (A – 1)原圖 + 高通 ? 當(dāng) A = 1時(shí) ， 高增溢就是高通過濾 ， ? 當(dāng) A 1 時(shí) ， 原圖像的一部分被加到高通中 。例如 ： 模板取 7x7，高通權(quán)值為 48，其它均為 1，規(guī)整化系數(shù)為 1/49 ? 根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，高通過濾模板很少有大于 3x3的 圖像增強(qiáng) :空域過濾 圖像增強(qiáng) :空域過濾 ?高增溢過濾器效果的分析 ? 高增溢比高通的優(yōu)點(diǎn)是很明顯的 ， 即增強(qiáng)了邊 ， 又保留了層次 。 函數(shù) f(x,y)在 (x,y)處的梯度為一個(gè)向量： ?f = [?f / ?x , ?f / ?y] 圖像增強(qiáng) :空域過濾 ?微分過濾器的原理 計(jì)算這個(gè)向量的大小為： ?f = mag(?f ) = [(?f / ?x)2 +(?f / ?y)2]1/2 考慮一個(gè) 3x3的圖像區(qū)域 ， z代表灰度級(jí) ， 上式在點(diǎn) z5的 ?f值可用數(shù)字方式近似 。 邊被增強(qiáng) ， 背景保留 （ 2） 梯度 25的賦最大值 255， 否則賦 0。 ? 兩個(gè)模板稱為 Roberts 交叉梯度算子 z2 z8 z5
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