【正文】 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 鄰域平均法 ? 采用 3x3均值濾波。 目的：在提取較大目標(biāo)前去除太小的細(xì)節(jié)或?qū)⒛繕?biāo)內(nèi)的小間斷連接起來消除噪聲 2）銳化：高通濾波器，增強(qiáng)被模糊的細(xì)節(jié) ?濾波處理方法 空域：取局部鄰域（ 2M+1）（ 2M+1） 鄰域的加權(quán)和局域處理 K4 K3 K2 K5 K0 K1 K6 K7 K8 R 圖像平滑 0 0 1 1 8 8R K S K S K S? ? ?g f n??g f fn?? 圖像平滑 ?目的：減少噪聲 1） 加性噪聲 2） 乘性噪聲 3） 量化噪聲 4） 鹽和胡椒噪聲 噪聲： 獨(dú)立同分布的高斯白噪聲，均值為 0，方差 σ 鄰域平均法 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 mask 消除麻點(diǎn)噪聲 1/4 1/8 ? 為減輕經(jīng)平滑后產(chǎn)生的模糊效應(yīng)，另一種閾值平均法 ( , ) ( , )1 1( , )( , ) ( , ) T ( , )( , ) T m n s m n sf x m y n f x y f x m y nMg x y Mf x y? ?? ?? ? ? ? ??????? ?例 ： 11 0 0 1 0 0 1 0 0( , ) 1 0 0 2 0 0 1 0 01 0 0 1 0 0 1 0 0f x y?????????21 0 0 1 0 0 1 0 0( , ) 1 0 0 1 4 0 1 0 01 0 0 1 0 0 1 0 0f x y?????????11 0 0 1 0 0 1 0 0( , ) 1 0 0 1 0 0 1 0 01 0 0 1 0 0 1 0 0g x y?????????21 0 0 1 0 0 1 0 0( , ) 1 0 0 1 4 0 1 0 01 0 0 1 0 0 1 0 0g x y????????? 鄰域平均法 50 , 2T m ask? 用 半 徑 的 鄰域平均法 ?均值濾波 實(shí)現(xiàn)圖像平滑最常見的方法是在像素鄰域內(nèi)求局部均值，稱為 均值濾波 。 直方圖規(guī)定化 ?均衡化優(yōu)點(diǎn) 能自動(dòng)增強(qiáng)整個(gè)圖像的對(duì)比度，但具體的增強(qiáng)效果不易控制，處理的結(jié)果是全局均衡的直方圖，實(shí)際中需特定形狀的直方圖，從而有選擇的增強(qiáng)某個(gè)灰度值范圍內(nèi)的對(duì)比度。 直方圖均衡化 直方圖均衡化 ?直方圖均衡化是一種非線性變換。 直方圖均衡化 ?g=EH(f) 需滿足： ?a） EH(f) 在 內(nèi)單值遞增，保證由黑到白 ?b） 保證動(dòng)態(tài)范圍一致 ?原始圖像的累計(jì)直方圖滿足上面兩條件且能將 f的分布轉(zhuǎn)換為均勻分布 01fL ?≤ ≤ 直方圖均衡化 001( ) / ( 0 1 , 0 , 1 , , 1 )( ) ( )( ) 0 1r k k kkkk k r j jjjk k kNLP r n N r k LS T r P r nr T s S?????? ? ?? ? ????總 像 素 ， 灰 度 級(jí)對(duì) 其 進(jìn) 行 均 勻 化 處 理 的 變 換 函 數(shù) 為 ：逆 變 換 ：≤ ≤≤ ≤DA nk Pr(rk) f 取成整數(shù) 倍 均衡后直方圖 0 790 1/7() 1/7 1023 3/7() 2/7 850 5/7() 3/7 656 6/7() += 4/7 329 6/7() 5/7 245 7/7() ++= 6/7 122 7/7() 7/7 81 7/7() 8個(gè)灰級(jí)，總計(jì) 64*64=4096點(diǎn) 注意：離散均衡不可能拉平 僅存 5個(gè)灰級(jí)，宏觀拉平，微觀不可能平，層次減少，對(duì)比度提高。 ? 1∞D(zhuǎn) H ( D ) d D = 物 體 的 面 積T 雙峰直方圖 直方圖的用途 3）邊界閾值的選擇 直方圖的用途 ?要點(diǎn) 1． 直方圖表明在每一灰度級(jí)有多少個(gè)像素 2． 觀察直方圖可以看出不合適的數(shù)字化 動(dòng)態(tài)范圍寬了，對(duì)比度增強(qiáng)了 直方圖的用途 直方圖均衡化 ?直方圖均衡 把原始圖的直方圖變換為均勻分布的形式，增加像素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍，提高圖像對(duì)比度。 但反映了圖像的灰度散布范圍等特征，在很多場合下，往往是重要特征。 [ ( , ) ]l n[ ( , ) 1 ]( , )ln( , ) 1c f x y af x yg x y abcffg x y b???????低 灰 度 范 圍 得 以 擴(kuò) 展 ， 高 灰 度 得 以 壓 縮 灰度非線性變換 非線性變換：變換函數(shù)方程為 例如：對(duì)數(shù)函數(shù)作為圖像的映射函數(shù) 直方圖修正法 灰度直方圖的定義 直方圖的用途 直方圖均衡化 直方圖規(guī)定化 灰度直方圖的定義 ?直方圖 直方圖是圖像的灰度 —— 像素?cái)?shù)統(tǒng)計(jì)圖，即對(duì)于每個(gè)灰度值，統(tǒng)計(jì)在圖像中具有該灰度值的像素個(gè)數(shù)，并繪制成圖形，稱為 灰度直方圖 （簡稱 直方圖 ）。 引言 ?根據(jù)所處理的空間不同： 基于圖像域的方法：直接在圖像所在的空間進(jìn)行處理 基于變換域的方法：在圖像變換域間接進(jìn)行 處理方法：空域 頻域 圖像增強(qiáng) 處理策略：全局 局部 處理對(duì)象：灰度 彩色 空域處理：點(diǎn)處理、鄰域處理、全圖處理 直接灰度變換 灰度線性變換 灰度非線性變換 灰度范圍線性變換關(guān)系 線性變換關(guān)系 灰度線性變換 ( , ) [ , ] ( , ) [ , ]f x y a b g x y c d?的 動(dòng) 態(tài) 范 圍 的 動(dòng) 態(tài) 范 圍— 原 因 ： 灰 度 集 中 在 某 個(gè) 較 小 的 范 圍 （ 對(duì) 比 度 低 ）— 條 件 ： 已 知 灰 度 分 布 情 況0 a b f (x, y) d c g (x, y) 0 a b f (x, y) d c g (x, y) 灰度線性變換 1. 全域線性變換 設(shè)原始圖像中所有像素灰度的最小值和最大值分別為 f1（ 0）和 f2（ 255） 設(shè)結(jié)果圖像中所有像素灰度的最小值和最大值分別為 g1（ ≥ 0）和 g2（ ≤ 255） 線性變換表示公式： ( , ) [ ( ) /( ) ] [ ( , ) a ]g x y d c b a f x y c? ? ? ? ? 灰度線性變換 1. 全域線性變換 若大部分像素的灰階分布在 [a, b]，小部分灰度級(jí)超出了此區(qū)域，為了改善增強(qiáng)效果，可以用如下所示的變換關(guān)系： 0 ( , )( , ) [ ( , ) ] ( , )( , ) fcf x y adcg x y f x y a c a f x y bbab f x y Md? ??? ??? ? ????????≤ ≤ 灰度線性變換 2． 分段線性變換 a b c d ( / ) ( , ) 0 ( , )( , ) ( ) /( ) [ ( , ) ] ( , )[ ( ) /( ) ] [ ( , ) ] ( , )g f fc a f x y f x y ag x y d c b a f x y a c a f x y bM d M c f x y b d b f x y M??? ? ? ? ? ??? ? ? ? ? ? ?? ≤ ≤