【文章內(nèi)容簡介】 t)] (21) 式中， g[ ]表示由物質(zhì)能量到記錄數(shù)值的映射，實際中這種物質(zhì)能量的記錄數(shù)值往往用亮度值表示。如果輻射源是單一波段或某一已 知的波段范圍，成像 是在瞬間完成或各像點記錄的時間有一定規(guī)律，則 式 21 可化簡為 式 22。 f(x， y)=g[E(x， y)] (22) 式中 x、 y為像平面中的點坐標。 圖像的數(shù)學模型是一個二元函數(shù) f(x， y)。它反映了圖像上點坐標（ x， y）與該點的能量值之間的對應關系。對于一幅灰度照片，它上面各點明暗程度需用不同的數(shù)值來代表。圖像在某點處的函數(shù)值稱為圖像在該點的灰度或亮度。 圖像的數(shù)字化 從廣義上說，圖像是自然界景物的客觀反映。以照片形式或初級記錄介質(zhì)保存的圖像是連續(xù)的，計算機無法接收和處理這種空間分布和亮度取值均連續(xù)分布的圖像。因此若要用計算機來處理圖像信息就需要將一幅模擬圖像 f(x， y)進行數(shù)字化，圖像數(shù)字化就是將連續(xù)圖像離散化。數(shù)字化的過程主要包括兩個方面： 10 采樣和量化。被 數(shù)字化后 的圖像 稱為數(shù)字圖像。對圖像 f(x， y)的空間位置坐標 (x，y)的離散化以獲取離散點的函數(shù)值的過程稱為圖像的 采樣，各離散點又稱為樣本點，離散點的函數(shù)值稱為樣本。對離散點上圖像的亮度幅值 f進行離散化，稱為量化。 在圖像的采樣和量化過程中，采樣密度（頻率）和 采樣樣本的亮度 量化等級是兩個重要的參數(shù)，選擇合適的參數(shù)將能保證離散圖像保持連續(xù)圖像的信息。 采樣 圖像的采樣是將在空間上連續(xù)的圖像轉(zhuǎn)換成離散的采樣 點（即像素）集的操作，就是把一幅連續(xù)圖像在空間上分割成 M N 個網(wǎng)格，每個網(wǎng)格對應為一個像素點，用一亮度值來表示。由于結(jié)果是一個樣點值陣列，故又叫點陣取樣。 根據(jù)采樣定義，每個網(wǎng)格上只能用一個確定的亮度值表示。 采樣定理： 若函數(shù) f(x,y)的傅立葉變換 F(u,v)在頻域中的一個有限區(qū)域外處處為零，設 uc 和 vc 為其頻譜寬度，只要采樣間隔滿足條件△ x≤uc21，△ y≤vc21，就能由 f(x， y)的采樣值 ),( yxfs 精確的、無失真的重建 f(x， y)。通常稱△ x≤uc21，△ y≤vc21為奈奎斯特條件。采樣定理反映了圖像的頻譜與采樣間隔（頻率）之間的關系。 一個連續(xù)圖像經(jīng)過采樣以后變成離散形式的圖像，采樣點成為像素，各像素排列成 M N的陣列。對于同一圖像而言， x、 y 方向上的采樣間隔△ x、△ y越小，M、 N就越大，由采樣圖像 ),( yxfs 重建圖像 f(x， y)的失真就越小，采樣圖像的分辨率就越高。 量化 經(jīng)采樣后圖像被分割成空間上離散的 像素 ，但其灰度是連續(xù)的，還不能用計算機進行處理。將 像 素灰度轉(zhuǎn)換成離散的整數(shù)值的過程叫量化。 圖像量化分為兩種方 法：一類是等間隔量化，即將采樣值的灰度范圍進行等 11 間隔分割，對于 像 素灰度值在黑－白范圍內(nèi)均勻分布的圖像，其量化誤差可變得最小，故又稱為均勻量化（ Uniform Quantization）或線性量化（ Linear Quantization）；另一類是非等間隔量化，主要有： (1)將小 的灰度值的級別間隔細分，而將大的灰度值的級別間隔粗分的方法，如對數(shù)量化； (2)使用 像 素灰度值的概率密度函數(shù)，使輸入灰度值和量化級的均方誤差最小的方法，如 Max 量化； (3)在灰度值頻繁產(chǎn) 生的區(qū)域進行細量化，而在其它灰度值幾乎不產(chǎn)生的范圍，進行粗量化 。 這種方法，其量化級數(shù)不變，又能降低量化誤差亦稱錐形量化（ Tapered Quantization）。 數(shù)字圖像的描述 計算機中描述和表示數(shù)字圖像和計算機生成的圖形圖像有兩種表示方法：一種叫矢量圖法，另一種叫點位圖法。 矢量圖是用一系列 計算機指令來表示 和描述一幅圖，如畫點、畫線、畫曲線、畫圓、畫矩形等。但用這種方法卻很難描述一幅復雜的彩色照片。 點位圖法是把一幅圖像分成許許多多的像素，每個像素用若干個二進制位來指定該像素的顏色、亮度和屬性。因此一幅圖像由許許多多描述每個像素的數(shù)據(jù)組成，這些數(shù)據(jù)通常稱為圖像數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)通常是作為一個文件來存儲的，這種文件又稱為圖像文件。 點位圖文件占據(jù)的存儲空間比較大。影響點位圖文件大小的因素主要有兩個：圖像分辨率和像素深度。分辨率越高，就是組成一幅圖像 像素越多，則圖像文件越大；像素深度越深，就是表達單個像素的顏色和亮 度的位數(shù)越多，圖像文件就越大。點位圖有多種表示和描述的模式，但從大的方面來說主要可分為黑白圖像、灰度圖像、彩色圖像。 黑白圖像 只有黑白兩種顏色的圖像稱為黑白圖像或單色圖像，是指圖像的每個像素只能是黑或者白，沒有中間的過渡，故又稱為二值圖像。二值圖像的像素只能為 0 12 和 1，圖像中的每個像素值用 1位存儲。 灰度圖像 灰度圖像指每個像素的信 息由一個量化的灰度級來描述的圖像，它只有亮度信息，沒有顏色信息 。 彩色圖像 彩色圖像除有亮度信息外，還包含有顏色信息。彩色圖像的表示與 所采用的彩色空間，即彩色的表示模型有關。 彩色空間（模型）包括 RGB 彩色空間和 HIS彩色空間。 真彩色、 假 彩色 和 偽 彩色 真彩色 能真實反映自然界物體本來顏色的圖像叫真彩色 (TrueColor)圖像。 真彩色圖像的每個像素值中，有 R、 G、 B 三個基色分量，每個基色分量直接決定顯示設備的基色強度，這樣產(chǎn)生的彩色稱為真彩色。一般可用紅、綠、藍三種濾色片把一幅真彩色圖像分離為紅、綠、藍三幅圖像；也可以把紅、綠、藍三幅圖像再合成，即恢復為原來的真彩色圖像。 假彩色 假彩色 (ShamColor)有三種。 第一種是把真實景物圖像的像素逐個地映射為另一種顏色，使目標在 原圖像中更突出。例如藍天上有銀灰色飛機，藍天可映射為紅色，飛機、草地可映射為藍色，只要對突出飛機有利就行。這種映射可以是一一對應的，也可以是非一一對應的，因此又叫做假彩色指定。 第二種是把多光譜圖像中任意三個光譜圖像映射為可見光紅、綠、藍三種可見光譜段的信號，再合成為一幅彩色圖像。通常這種映射的圖像有接近于自然光彩色的效果。例如遙感衛(wèi)星將不在可見光光譜段的波段映射到可見光波段去模擬 13 自然彩色以便于觀看。 第三種是把黑白圖像 用灰 度級映射或頻譜映射而成為類似真實彩色的處理，相當于黑白照片的人工著色方法。 偽彩色 偽彩色 (PseudoColor)相當于假彩色的一個特例，也就是指定某灰度為某種彩色。偽彩色圖像是由灰度圖像經(jīng)過偽彩色處理后得到的，其目的是為了增強圖像的視覺效果。 偽彩色處理是用彩色來代替像素灰度值的一種技術。由于人眼對彩色的分辨率遠高于對灰度差的分辨率，所以這種技術可用來識別灰度差較小的像素 。這是一種視覺效果明顯而技術又不是很復雜的圖像增強技術，其目的是為了提高圖像的分辨率。這種變換是輸入和輸出圖像對應像素 間的一對一的映射，不涉及其他像素及空間位置的改變，所得的偽彩色圖像的顏色也與原始景物的自然顏色無一致關系。 14 第三章 圖像增強 概述 圖像增強目 的 圖像增強即 增強圖 像 中的有用信息，它可以是一個失真的過程 。 其目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應用場合，有目的地強調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調(diào)某些感興趣的 特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征， 改善圖像質(zhì)量、豐富 圖像 信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。 圖像增強方法 圖 像增強按所用方法可分成 空間域 法和 頻率域 法。 空間域法 空間域法指在空間域內(nèi)直接對像素灰度值進行運算處理，理論框圖如圖 所示。常用的空間域法有圖像的灰度變換、直方圖修正、圖像空域平滑和銳化處理、偽彩色處理等。 具有代表性的空間域算法有局部求平均值法和中值濾波（取局部鄰域中的中間像素值）法等，它們可用于去除或減弱噪聲。 頻率域法 頻率域法就是在圖像的某種變換域內(nèi)，對圖像的變換值進行運算，然后通過逆變換獲得圖像增強的效果。這是一種間接處理的方法，其過程如圖 。 其 中， f(x,y)是輸入圖像函數(shù)， F(u,v)是 f(x,y)經(jīng)變換后的頻域函數(shù)（這里的變換并不一定是傅立葉變換，也可能是其他變換）， G(u,v)是經(jīng)過頻域處理后的函數(shù)， g(x,y)是 G(u,v)經(jīng)反變換后得到的空域函數(shù)。 輸 入 f(x,y) 空 域 處 理 輸 出 g(x,y) 圖 圖像增強的空間域法 15 根據(jù)圖像的頻率特性分析，一般認為整個圖像的對比度和動態(tài)范圍取決于圖像信息的低頻部分。而圖像中的邊緣輪廓及局部細節(jié)取決于高頻部分。因此可以采用二維數(shù)字濾波方法來進行圖像處理。如采用高通濾波器，有助于突出邊緣輪廓和圖像細節(jié)部分，而用低通濾波器可以減少圖像噪聲。 當前圖像增強 技術中的不足 圖像增強的方法是通過一定手段對原圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù)，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制 （ 掩蓋 ） 圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺響應特性相匹配。在圖像增強過程中，不分析圖像降質(zhì)的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像。 可以總結(jié)歸納出當前圖像增強技術中的不足有： ① 圖像增強缺乏統(tǒng)一的理論 ② 圖像增強方法具有針對性 ③ 難以建立客觀標準來 衡量圖像的質(zhì)量 ④ 缺乏先驗知識來支持系統(tǒng) f(x,y) 正變換 F（ u,v） 頻 域 處 理 G(u,v) 反變換 g(x,y) 圖 圖像增強的頻率域法 16 第四章 經(jīng)典的圖像增強算法 灰度變換 一般的成像系統(tǒng)只具有一定的亮度范圍，亮度的最大值與最小值之比稱為對 比度?；叶茸儞Q分為線性變換和非線性變換，它可調(diào)整圖像的灰度動態(tài)范圍或圖像對比度，是圖像增強的重要手段之一。 線性變換 線性變換分為全域線性變換和分段線性變換 ◆ 全域 線性變換 令圖像 f(i， j)的灰度范圍為 [a,b]， 線性變換后圖像 g(i， j)的范圍為 [a39。 ，b39。 ]， 如圖 所示。 g(i， j)與 f(i， j)的關系 如式 41： g(i， j)=a39。 + ab ab??39。39。 (f(i， j)a) (41) ◆ 分段線性變換 為了突出感興趣目標所在的灰度區(qū)間，相對抑制那些不感興趣的灰度區(qū)間，可采用分段線性變換。 設原圖像 f(x， y)灰度范圍 在 [0， M]，感興趣目標的灰度范圍在 [a， b]，欲0 g(i,j) b39。 g a39。 f(i,j) f b a 圖 全域線性變換示意圖 17 使其灰度范圍拉伸到 [c， d]，則對應的分段線性變換表達式如式 42所示。 (42) 分段 線性變換示意圖如圖 所示 : 在曝光不足或過度的情況下，圖像灰度可 能會局限在一個很小的范圍內(nèi)。這時在顯示器上看到的將是一個模糊不清、似乎沒有灰度層次的圖像。采用線性變換對圖像每一個像素灰度作線性拉伸，可有效地改善圖像視覺效果。 利用分段線性變換可以 通過細心調(diào)整折線拐點的位置及控制分段直線的 斜率，來達到 對 任一灰度區(qū)間進行拉伸或壓縮 的目的 。 非線性變換 當用某些非線性函數(shù)如對數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)等，作為 映射函數(shù)時 ，可實現(xiàn)圖像灰度的非線性變換。 ◆ 對數(shù)變換 對數(shù)變換的一般表達式 如式 43。 0 f(x,y) Mf b a g(x,y) Mg d c 圖 分段線性變換示意圖 g(x， y) = ac f(x， y) 0≤ f(x， y)＜ a ab cd?? [f(x， y)a]+c a≤ f(x， y)＜ b bM dMfg?? [f(x， y)b]+d b≤ f(x， y)≤ Mf 18 (43) 示意圖如圖 所示。 表達式中的參數(shù) a， b， c 是為了調(diào)整曲 線的位置和形狀而引入的參數(shù)。當希望對圖像的低灰度區(qū) 進行 較大的拉伸而對高灰度區(qū)壓縮時，可采用這種變換，它能使圖像灰度分布與人的視覺特性相匹配。 ◆ 指數(shù)變換 指數(shù)變換的一般 表達式 如式 44。 (44) 示意圖如圖 。表達式中的參數(shù) a， b， c用來調(diào)整曲線的位置和形狀。這種變換能對圖像的高灰度區(qū)給予較大的拉伸。 直方圖修整法 灰度直方圖反映了數(shù)字圖像中每一灰度級與其出現(xiàn)頻率間的關系 ,它能描述該圖像的概貌。通過修改直方圖的方法 增強圖像是一種實用而有效的 處理技術。 直方圖修整 法包