【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 當(dāng)出現(xiàn)波峰間的波谷平坦、各區(qū)域直方圖的波形重疊等情況時(shí)，用直方圖閾值法難以確定閾值，必須尋求其他方法來(lái)選擇適宜的閾值。 圖像分割 非連續(xù)性分割 相似性分割 邊緣檢測(cè) 邊緣跟 蹤 閾值分割 區(qū)域分割與合并 15 4 圖像增強(qiáng) 圖像增強(qiáng)原理、方法及體系結(jié)構(gòu) 圖像增強(qiáng)原理及方法 對(duì)于一個(gè)圖像處理系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，可以將處理分為 3個(gè)階段。在獲取原始圖像后 ，首先是圖像預(yù)處理階段；第二是特征抽取階段；第三是識(shí)別分析階段。圖像預(yù)處理階段尤為重要，如果這階段處理不好，后面的工作根本無(wú)法展開(kāi)。圖像增強(qiáng)是圖像預(yù)處理中重要的方法。 在實(shí)際應(yīng)用中，系統(tǒng)獲取的原始圖像不是完美的，影響系統(tǒng)圖像清晰程度的因素很多，例如，室外光照度不夠均勻就會(huì)造成圖像灰度過(guò)于集中；由 CCD 獲取得圖像經(jīng)過(guò) A/D 轉(zhuǎn)換、線路傳送都會(huì)產(chǎn)生噪聲污染等。因此，圖像質(zhì)量不可避免地降低了，輕者表現(xiàn)為圖像不干凈，難于看清細(xì)節(jié)；重者表現(xiàn)為圖像模糊不清，連概貌也看不出來(lái)。因此，在對(duì)圖像進(jìn)行分析之前，圖像預(yù)處理中必須要 對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行改善。一般情況下改善的方法有兩類(lèi)：圖像增強(qiáng)和圖像復(fù)原。圖像增強(qiáng)不考慮圖像質(zhì)量下降的原因，只將圖像中感興趣的特征有選擇地突出，而衰減不需要的特征，它的目的主要是提高圖像的可懂度；圖像增強(qiáng)的方法分為空間域和頻率域兩類(lèi)，空域法主要是對(duì)圖像中的各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行操作；而頻域法是在圖像的某個(gè)變換域內(nèi)，修改變換后的系數(shù)，如傅立葉變換、 DCT等的系數(shù)，對(duì)圖像進(jìn)行操作，然后再進(jìn)行反變換得到處理后的圖像。圖像復(fù)原技術(shù)與增強(qiáng)技術(shù)不同，它需要了解圖像質(zhì)量下降的原因，首先要建立“降質(zhì)模型”，再利用該模型恢復(fù)原始圖像。 圖 像增強(qiáng)技術(shù)的主要目的是，通過(guò)對(duì)圖像的處理，是圖像比處理前更適合一個(gè)特定的應(yīng)用。在顯示、打印、印刷、識(shí)別、藝術(shù)創(chuàng)造等地方都可以應(yīng)用到圖像增強(qiáng)。 圖像增強(qiáng)中可能進(jìn)行了如下處理：去除噪聲、邊緣增強(qiáng)、提高對(duì)比度、增強(qiáng)亮度、改善顏色效果、改善細(xì)節(jié)層次等，通常與改善視覺(jué)效果相一致。 圖像增強(qiáng)的主要目的有兩個(gè)：一是改善圖像的視覺(jué)效果，提高圖像成分的清晰度；二是使圖像變得有利于計(jì)算機(jī)處理，如銳化處理可以突出圖像的邊緣輪廓線，這樣可以編程控制計(jì)算機(jī)進(jìn)行跟蹤，便可以作各種特征分析。 圖像增強(qiáng)理論目前尚無(wú)統(tǒng)一的權(quán)威性定義，因?yàn)檫€ 沒(méi)有衡量圖像質(zhì)量的通用標(biāo)準(zhǔn)。從增強(qiáng)處理的作用域出發(fā)，圖像增強(qiáng)可以分為空域增強(qiáng)方法和頻域增強(qiáng)方法兩大類(lèi)。 (1)空域增強(qiáng)方法。直接在圖像所在的空間進(jìn)行處理，也就是在像素組成的空間里直接對(duì)像素進(jìn)行操作。 (2)頻域增強(qiáng)方法。用一些函數(shù)將原來(lái)的圖像空間中的圖像以某種形式轉(zhuǎn)換 16 到其他空間中，然后利用該空間的特有性質(zhì)方便的進(jìn)行圖像處理，然后再轉(zhuǎn)換回原來(lái)的圖像空間中從而得到處理后的圖像。 圖像增強(qiáng)的體系結(jié)構(gòu) 需要指出的是，圖像增強(qiáng)處理并不是一種無(wú)損處理。在處理過(guò)程中，它是不能增加原圖像的信息的。通過(guò)處理，它只 是增強(qiáng)了對(duì)某些“有用”信息的便是能力，而其他“無(wú)用”信息則是被壓縮了。 圖像增強(qiáng)技術(shù)是面向具體問(wèn)題的。目前尚無(wú)統(tǒng)一的衡量圖像增強(qiáng)質(zhì)量的 通用標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)主要還是依據(jù)人的主觀感覺(jué)從定性和定量?jī)煞矫孢M(jìn)行。定性主要從人的主觀感覺(jué)出發(fā)，依靠圖像的視覺(jué)效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，一般從圖像的清晰度、色調(diào)、紋理等幾個(gè)方面進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)。對(duì)圖像增強(qiáng)的定量分析，目前并 沒(méi)有統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，可以從圖像的信息量、標(biāo)準(zhǔn)差、均值、紋理度量值和具體研究對(duì)象的光譜特征值等幾個(gè)方面與原始圖像進(jìn)行比較評(píng)價(jià)。從根本上講，圖像增強(qiáng)效果的好壞除了與具體算法 有一定關(guān)系外，還與待增強(qiáng)圖像的數(shù)據(jù)特征有直接關(guān)系。對(duì)某一圖像效果好的增強(qiáng)算法不一定適合于另一個(gè)圖像 [16]。 圖像增強(qiáng)技術(shù)的體系結(jié)構(gòu)如圖 41 所示 ， 圖 41 圖像增強(qiáng)技術(shù)的體系結(jié)構(gòu) 圖像增強(qiáng) 空間域 頻率域 彩色增強(qiáng) 像素點(diǎn)處理 臨域處理 圖像灰度變換 低通 濾波 高通濾波 同態(tài)濾波 直方圖修正 圖像平滑濾波 圖像銳化濾波 真彩色處理 為彩色處理 灰度分層法 灰度變化法 頻域?yàn)椴噬? 中值濾波 均值濾波 17 對(duì)比度增強(qiáng) 對(duì)比度增強(qiáng)時(shí)增強(qiáng)技術(shù)中一種比較簡(jiǎn)單但又十分重要的方法。這種方法是按一定的規(guī)則逐點(diǎn)修改輸入圖像每一像素的灰度，從而改變圖像灰度的動(dòng)態(tài)范圍。下面將從直觀的變換角度進(jìn)行研究。 線性變換 線性點(diǎn)運(yùn)算的實(shí)質(zhì)是：如果原圖像 ? ?yxf , 的灰度范圍是 ? ?Mm, ，希望變換后的圖像 ? ?yxg , 的灰度范圍是 ? ?Nn, ， 則可以設(shè)計(jì)如下的變換： ? ? ? ?? ? nmyxfmM nNyxg ????? , (41) 若令 mM nNa ??? ， mmM nNnb ???? ，則這個(gè)式子就化成了我們熟悉的線性點(diǎn)運(yùn)算公式 bafg ?? (42) 式中， a 為直線的斜率， b 為 g 軸上的截距 [17]。 線性灰度變換如圖 42 所示。 顯然，如果 a=1， b=0，則輸出圖像復(fù)制輸入圖像； 如果 a1， b=0，則輸入圖像對(duì)比度被擴(kuò)展； 如果 a1， b=0，則輸入圖像對(duì)比度被壓縮； 如果 a0， b=0，則獲得輸入圖像的求反； 如果 a=1， b≠0，則輸出圖像將會(huì)比輸入圖像偏亮或者偏暗。 圖 42 線性變換 分段線性變換 若要對(duì)圖像的對(duì)比度做調(diào)整，則可以設(shè)計(jì)分段的線性變換。對(duì)不同的灰度段做不同的調(diào)整 ，有的壓縮，有的拉伸，從而利用線性方法最大程度地改善圖像的 18 對(duì)比度。 分段線性灰度變換如圖 43 所示。 其變換公式為： ? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?0,0///,,11343432323212121313321221111??????????????????????abaabbraabbraabbrbyxfryxgbyxfryxgbyxfryxg (43) 式中， 1r , 2r ,3r 分別為三條線段 1l ,2l ,3l 的斜率； 1b ,2b ,3b ,4b 分別是 1l ,2l ,3l 在 g軸上的截距； 1a , 2a , 3a , 4a 分別是 1l ,2l ,3l 端點(diǎn)在 f 軸上的取值。 圖 43 分段線性變換 分段線性灰度變換可以使圖像上有用信息的灰度范圍得以擴(kuò)展，增大對(duì)比度，而相應(yīng)噪聲的灰度范圍被壓縮到端部較小的區(qū)域內(nèi)。圖 44 中列舉出了四種典型的線性變換函數(shù)，其中 (a)用于兩端裁剪而中間擴(kuò)展； (b)用于顯現(xiàn)圖像的輪廓 線，把不同的灰度范圍變換成相同的灰度范圍輸出； (c)用于圖像的反轉(zhuǎn)并裁剪高亮區(qū)部分； (d)用于圖像的二值化。 (a)兩端裁剪 (b)鋸齒形變換 (c)反轉(zhuǎn)變換 (d)裁剪變換 圖 44 分段線性變換舉例 根據(jù)圖像分段灰度線性變換的算法，對(duì)感興趣的 (a,b)區(qū)間進(jìn)行灰度變換，可以得到分段線性變換， 其 對(duì)圖像處理的 執(zhí)行結(jié)果如圖 45 所示 。 19 (a)原始圖像 (b)分段 線性變換 圖 45 分段線性變換 分段線性變 換 在增強(qiáng)目標(biāo)信息的同時(shí)，對(duì)背景進(jìn)行了很好的抑制，整幅圖像看起來(lái)比較柔和，視覺(jué)效果明顯。 非線性變換 單純的線性變換有時(shí)無(wú)法滿(mǎn)足要求，為此我們可以利用非線性變換 [18]。常用的非線性變換為對(duì)數(shù)變換或 Gamma 校正。 對(duì)數(shù)變換常用來(lái)擴(kuò)展低值灰度，壓縮高值灰度。其一般表達(dá)式為： ]1),(lo g [),( ?? yxfcyxg (44) 其中 c為常數(shù)。 Gamma 校正：設(shè) f 為圖像的灰度， r 為 CCD 圖像傳感器或膠片等的入射光的強(qiáng)度，則輸入光強(qiáng)度與輸出信號(hào)之間的關(guān)系可表示為： rcrf ? (45) 式中， r 為常數(shù)。 從直觀上講，一般希望圖像的灰度和光強(qiáng)成正比，而不是成上述這個(gè)關(guān)系，為此構(gòu)造如下變換： rcfkkrg 1???????? (46) 式中， k 為一常數(shù)，通常取 1； 1/r 通常取 ~。 在 Matlab 中，上述線性和非線性變換都可用同一個(gè) imadjust 函數(shù)實(shí)現(xiàn)，其語(yǔ)法格式如下。 J=imadjust(I) J=imadjust(I,[low_in。high_in],[low_out,high_out]) J=imadjust(I,[low_in。high_in],[low_out,high_out],gamma) 其中， I 為輸入的圖像，其他參數(shù)如表 41 所示。 20 表 41 函數(shù) imadjust 的參數(shù)描述 參 數(shù) 描 述 [low_in。high_in] 即前面的 [m,M]/255 [low_out。high_out] 即前面的 [n,N]/255 gamma r 大于 1 圖像變暗，小于 1 圖像變亮 灰度范圍用的是歸 一化的灰度值，范圍是 [0,1]，不是 [0,255]。多次利用該函數(shù)可實(shí)現(xiàn)分段線性變換。使用 Gamma 校正同樣可實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)變換的效果，此時(shí) r小于 1。如果 high_out 小于 low_out，圖像反色。 對(duì)原始圖像進(jìn)行上述變換。其執(zhí)行結(jié)果如圖 46 所示 。 (a)原始圖像 (b)全局拉伸 (c)分段拉伸 圖 46 對(duì) pout 圖像進(jìn)行 對(duì)比度調(diào)整 從圖 46 可以看出，原始圖像模糊不清，視覺(jué)效果很差，經(jīng)過(guò)變換后圖像視覺(jué)效果明顯好了很多，圖像感覺(jué)清晰了許多。利用局部拉伸對(duì)于圖像中的高亮區(qū)和黑暗區(qū)具有保護(hù)細(xì)節(jié)的明顯作用，可以避免圖像失真。 當(dāng)原圖的動(dòng)態(tài)范圍太大了，超出某些顯示設(shè)備所允許的動(dòng)態(tài)范圍時(shí)，可采用對(duì)數(shù)形式變換函數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)范圍壓縮： g=clog(1+f)，其中， c 是比例常數(shù)。采用對(duì)數(shù)形式的變換函數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)范圍壓縮 ， 其執(zhí)行結(jié)果如圖 47 所示 。 (a)原始圖像 (b)變換后圖 像 圖 47 對(duì)數(shù)形式變換后的圖像及對(duì)數(shù)形式變換曲線 21 從圖中可以看出， 圖像的低灰度區(qū) 得到 較大的拉伸而高灰度區(qū) 被 壓縮， 它 使圖像灰度分布與人的視覺(jué)特性相匹配。 空域變換增強(qiáng) 空域增強(qiáng)方法又可分為兩大類(lèi)。 ? 基于像素點(diǎn)。每次處理是對(duì)圖像的每個(gè)像素進(jìn)行的，增強(qiáng)過(guò)程對(duì)每個(gè)像素的處理與其他像素?zé)o關(guān)。 ? 基于模板。對(duì)圖像的每次處理是對(duì)小的子圖像進(jìn)行的。 直接灰度變換 在空間域內(nèi)對(duì)圖像進(jìn)行點(diǎn)運(yùn)算是一種既簡(jiǎn)單又重要的圖像處理技術(shù)，它能讓用戶(hù)改變圖像上像素點(diǎn)的灰度值，這樣通過(guò)點(diǎn)運(yùn)算處理將產(chǎn)生一幅新圖像。 簡(jiǎn)單 地說(shuō)，灰度調(diào)整就是指對(duì)圖像上各個(gè)像素點(diǎn)的灰度值 x 按某個(gè)函數(shù) ??xT變換到 y 。例如，為了提高圖像的清晰度，需要將圖像的灰度級(jí)整個(gè)范圍或其中一段 ? ?BA, 擴(kuò)展或壓縮到 ? ?39。39。,BA ；在需要顯示出圖像的細(xì)節(jié)部分等處理都要求采用灰度變換方法?；叶茸儞Q有時(shí)又被稱(chēng)為圖像的對(duì)比度增強(qiáng)或?qū)Ρ榷壤?。假定輸入圖像中的一個(gè)像素灰度級(jí)為 Z ，經(jīng)過(guò)函數(shù) ??ZT 變換后輸出圖像對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)為 39。Z ，其中要求 Z 和 39。Z 都要在圖像的灰度范圍之內(nèi)。根據(jù) ??ZT 的形式，可以將灰度變換分為線性變換和非線性變換。具體應(yīng)用中采用何種 ??ZT ，需要根據(jù)變換的要求而定。為了選擇一種合理的變 換函數(shù)，首先應(yīng)該對(duì)原始圖像的像素灰度值有一個(gè)大概的了解，然后根據(jù)像素的統(tǒng)計(jì)特征來(lái)確定需要的變換函數(shù)類(lèi)型。MATLAB 圖像處理工具箱提供了多個(gè)函數(shù)以返回與構(gòu)成圖像的灰度相關(guān)的信息。 (1) 像素選擇 為了能夠提供圖像上指定像素的信息， MATLAB 圖像處理工具箱提供了兩個(gè)函數(shù)： pixval 和 impixel，下面對(duì)這兩個(gè)函數(shù)分別說(shuō)明。 ? pixval 函數(shù) 該函數(shù)的作用是 得到像素的數(shù)據(jù)值，并且能夠顯示兩個(gè)像素間的歐幾里得幾何距離 ，其 語(yǔ)法格式如下： Pixval on Pixval off Pixval Pixval(fig,option) 使用 pixval 函數(shù)前必須先顯示圖像，然后再命令窗口輸入 pixval(‘on’)，則在被顯示圖像的底端出現(xiàn)一個(gè)黑色狀態(tài)欄。當(dāng)光標(biāo)在圖像上移動(dòng)時(shí)，則在黑色狀態(tài)欄顯示光標(biāo)所在像素的坐標(biāo)和該像素的顏色數(shù)據(jù)。當(dāng)在圖像中點(diǎn)擊并拖動(dòng)時(shí)，在 22 黑色條中將顯示最初點(diǎn)擊像素和當(dāng)前像素間的幾何距離，當(dāng)在命令窗口輸入pixval(‘off’)，則會(huì)退出當(dāng)前的交互操作。 ? impixel 函數(shù) impixel 函數(shù)的作用是 得到像素的數(shù)據(jù) ，其 語(yǔ)法格式如下： [C,R,P]=impixel(X,MAP) 其中， X 表示輸入 圖像； M