數(shù)字圖像處理與分析第3章-展示頁
2025-05-09 02:53本頁面
【正文】 原始圖像 分段線性變換函數(shù)圖 線性變換后的圖像 分段線性變換 —— 灰級窗 ? 當 256個灰度級所表示的亮暗范圍內的信息量太大，沒辦法很好地表述時，通過開窗的方式，每次只把窗內的灰度級展寬，而把窗外的灰度級完全抑制掉。39。),(39。)),((39。 (2)分段線性變換 ?分段線性拉伸是 將某一段感興趣的灰度范圍線性擴展，相對抑制不感興趣的灰度區(qū)域。 Gamma1高灰度區(qū)擴展，低灰度區(qū)壓縮。這時可將灰度范圍線性擴展。 ?當圖像成象時曝光不足或過度 , 或由于成象設備的非線性和圖像記錄設備動態(tài)范圍太窄等因素。 。它是圖像增強的重要手段。 圖像平滑與銳化技術 就屬于空域濾波。常用的有 :對比度增強、直方圖變換 等方法。 ?頻域增強 :首先經(jīng)過傅里葉變換將圖像從空間域變換到頻率域，然后在頻率域對頻譜進行操作和處理，再將其反變換到空間域，從而得到增強后的圖像。 問題 1： 灰度分布不合理 沒有充分利用灰度動態(tài)范圍 典型場合 : 曝光不足、曝光過度、對比過于強烈 問題 2：噪聲干擾 原因：強噪聲成像通道 問題 3：圖像模糊 影響圖像細節(jié)分辨 原因：成像通道分辨率不足、景物移動等 概述 : ?定義 : 圖像增強是通過某種技術有選擇地突出對某一具體應用有用的信息，削弱或抑制一些無用的信息。 概述 空域增強 頻域增強 圖像的銳化 彩色圖像增強 小結 第 3章 圖像增強 問題的引入 ? 看兩個圖例，分析畫面效果不好的原因 亮暗差別不是很大 解決問題的思路 ? 提高對比度，增加清晰度 對比度的概念 ?對比度 –通俗地講，就是亮暗的對比程度。 ? 對比度通常表現(xiàn)了圖像畫質的清晰程度。 ?結果： 改善后的圖像不一定逼近原圖像 ?前提： 不考慮圖像降質的原因 圖像增強處理最大的 困難 －增強后圖像質量的好壞主要依靠人的 主觀視覺 來評定，也就是說，難以 定量 描述 注意： 圖像增強處理 并不能增加 原始圖像的信息，其結果只能 增強對某種信息的辨別能力 ，而這種處理肯定會 損失 一些其它信息 強調根據(jù) 具體應用 而言，更“好”，更“有用”的視覺效果圖像 圖像增強的兩類方法 ?空域增強 :直接在圖像所在的二維空間進行處理，即直接對每一像素的灰度值進行處理 。 圖 象 增 強 方 法 總 結 概述 — 空域增強 按技術不同可分為灰度變換和空間濾波 ?灰度變換 – 基于點操作，將每一個像素的灰度值按照一定的數(shù)學變換公式轉換為一個新的灰度值。 ?空域濾波 – 基于鄰域處理，應用某一模板對每個像素及其周圍鄰域的所有像素進行某種數(shù)學運算，得到該像素的新的灰度值。 灰度變換法增強 ?灰度變換可使圖像對比度擴展，圖像清晰，特征明顯。 。 。都會產(chǎn)生對比度不足的弊病，使圖像中的細節(jié)分辨不清。 設 f(x,y)灰度范圍為 [a,b]， g(x,y)灰度范圍為 [c,d], (1)線性灰度變換 0 f(x,y) g(x,y) a b c d 線性拉伸前 :圖像灰度集中在 [a,b]之間 . 線性拉伸后 :圖像灰度集中在 [c,d]之間 . 函數(shù) imadjust介紹 ?Imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) 對圖像進行灰度變換 ?所有輸入輸出都指定在 0和 1之間 ?gamma指定曲線的形狀 Gamma=1是線性變換 Gamma1低灰度區(qū)擴展，高灰度區(qū)壓縮。 使用 imadjust函數(shù)的灰度變換步驟 ?(1)繪制直方圖，觀察灰度范圍 ?(2)將灰度范圍轉換為 01之間的數(shù)，使得灰度范圍 [low_in,high_in]傳遞給imadjust函數(shù) ?線性拉伸將原始輸入圖像中的灰度值不加區(qū)別地擴展 。 0 f(x,y) g(x,y) a b a’ b’ M M’ 分段線性變換 ????????????????????????Myx
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