數(shù)字圖像處理與分析第3章-在線瀏覽
2025-06-17 02:53本頁面
【正文】 fbbbyxfbMbMbyxfaaayxfababayxfyxfaayxg),(39。39。)),((39。),(0),(39。 ? 例如， CT圖像的原始數(shù)據(jù)為 12bit （或是 16bit），要將其顯示出來，則只能轉換為 8bit，于是有了 16歸并為 1（或 256歸并為 1）的需要。 灰級窗效果示例 原圖 肺窗 肌肉窗 骨窗 分段線性變換 —— 灰級窗的實現(xiàn)方法 ?如圖所示，灰級窗實際上是線性對比度展寬的一種特殊形式。 一個簡單的例子 image=imread(39。)。imshow(image)。 log_image=log(image)。imshow(log_image) 原圖像 對數(shù)變換后 指數(shù)變換 高灰度區(qū)擴展，低灰度區(qū)壓縮。 ?通常用 橫坐標 表示像素的 灰度級別 ， 縱坐標 表示對應的灰度級出現(xiàn)的 頻率 （像素的個數(shù)）。 – 一幅圖像對應唯一的灰度直方圖，反之不成立。 設圖像總像素為 N，某一級灰度像素數(shù)為 nk，則直方圖表示為： p(rk)= nk/N 灰度直方圖反映了一幅圖像的灰度分布情況。 (b)大多數(shù)像素灰度值集中在亮區(qū) ,圖像將偏亮 .一般在攝影中曝光太強將導致這種結果。 從三幅圖像的灰度分布來看圖像的質量均不理想。 一幅圖像應該利用全部或幾乎 全部可能的灰度級 灰度直方圖的又一應用 —— 分割閾值選取 ?假設某圖像的灰度直方圖具有 二峰性 ，則表明這個圖像較亮的區(qū)域和較暗的區(qū)域可以較好地分離。 (2) 直方圖均衡化 ?直方圖均衡方法的基本思想是，對在圖像中像素個數(shù)多的灰度級進行展寬，而對像素個數(shù)少的灰度級進行縮減。 直 方圖均衡化 s=T(r) r代表原始圖像的灰度級， s為變換后的灰度級。 連續(xù)灰度的直 方圖 非均勻分布 連續(xù)灰度的直 方圖 均勻分布 直 方圖均衡化 目標 直 方圖均衡化 直 方圖均衡化 要找到一種變換 S=T ( r ) 使直方圖變平直，為使變換后的灰度仍保持從黑到白的單一變化順序，且變換范圍與原先一致，以避免整體變亮或變暗。 直 方圖均衡化 考慮到灰度變換不影響象素的位置分布，也不會增減像素數(shù)目。 nk: 第 k個灰度級出現(xiàn)的頻數(shù) 。進行 直 方圖均衡化 。進行 直 方圖均衡化 。 rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1 nk 790 1023 850 656 329 245 122 81 p(rk) sk計算 例 步驟： rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1 nk 790 1023 850 656 329 245 122 81 p(rk) sk計算 sk舍入 1/7 3/7 5/7 6/7 6/7 1 1 1 2. 把計算的 sk就近安排到 8個灰度級中。 例 直 方圖均衡化 均衡化前后 直 方圖比較 例 均衡化 直方圖均衡化效果示例 直方圖規(guī)定化 — 直方圖均衡化存在的問題 ?直方圖均衡化的優(yōu)點是得到近似均勻分布的直方圖。 例：圖像均衡化效果 原圖像 均衡化后的圖像 直方圖規(guī)定化的思想 ?直方圖規(guī)定化方法 是使原圖像灰度直方圖變成規(guī)定形狀的直方圖而對圖像作修正的增強方法。 n為指定的灰度級數(shù)目，缺省值為 256 。 ?g=histeq(f,hspec)%f為輸入圖像，hspec為指定的直方圖 (一個由指定值構成的行向量 )。 圖像平滑的作用類似剃須刀 平滑可以去除毛糙 ，
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