数字图像处理灰度变换课件.ppt

3.1 灰度变换4703120068电子信息工程彭超2灰度变换灰度变换就是把原图像的像素灰度经过某个函数，变换成新图像的像素灰度。首先：什么是灰度变换？直接灰度变换法直方图修正法灰度变换法3灰度变换目录1灰度灰度线性性变换2分分段段线性性变换3非非线性性变换4灰度变换灰度线性变换1假定原图像f(x，y)的灰度范围为a，b，希望变换后图像g(x，y)的灰度范围扩展至c，d，则灰度线性变换可表示为:灰度线性变换灰度线性变换v 如上图所示，若变换后的g(x,y)灰度范围大于变换前f(x,y)的灰度范围，则尽管变换前后像素个数不变，但不同像素间的灰度差变大，因而对比度增强，图像更加清晰。v 负像的概念：对于8位灰度图像，若a=d=255且b=c=0，则使图像负像，即黑变白，白变黑。0f(x,y)g(x,y)abcd灰度线性变换原图变换结果共同点共同点：对比度增比度增强，图像像更更清晰清晰7灰度变换分段线性变换2增强图像对比度实际是增强图像中各部分之间的反差，往往通过增加图像中两个灰度值间的动态范围来实现，有时也称其为灰度线性拉伸。为了突出感兴趣的灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间，可采用分段线性变换。分段线性变换分段线性变换分段线性变换曲线图Q：如何如何对灰度区灰度区间进行行扩展和展和压缩？0f(x,y)g(x,y)abcdL-1L-1L:表示图像总的灰度级数拐点2拐点1斜率为K分段线性变换上图中大部分像素灰度级分布在a，b，小部分像素的灰度级超出了此区间，则可以在a，b区间内作线性变换，超出此区间的灰度可以变换为常数或保持不变。L的数学表达式如下：分段线性变换分段线性变换示例【a=30,b=100,c=30,d=200的情况】低灰度低灰度中中间灰度灰度高灰度高灰度突出与抑制：11灰度变换非线性变换3非线性变换采用非线性变换函数，以满足特殊的处理需求。典型的非线性变换函数有幂函数、对数函数、指数函数、阈值函数、多值量化函数、窗口函数等。阈值函数、多值量化函数、窗口函数。实际上它们都可以归为阈值函数，即把某个灰度范围映射为一个固定的灰度值，目的是为了突出感兴趣的区域。非线性变换12灰度变换非线性变换阈值函数多值量化函数窗口函数阈值函数13灰度变换非线性变换对数变换对数变换一般可表示为：式中：a、b、c是为调整变换曲线的位置和形状而引入的参数。对数变换使得图像的低灰度范围得以扩展而高灰度范围得以压缩，变换后的图像更加符合人的视觉特性，因为人眼对高亮度的分辨率要高于对低亮度的分辨率。意义？14灰度变换非线性变换指数变换的效果则与之相反，一般可表示为：幂律变换一般可表示为：式中：c、是正常数。不同的系数对灰度变换具有不同的响应。若小于1，它对灰度进行非线性放大，使得图像的整体亮度提高，它对低灰度的放大程度大于高灰度的放大程度，导致图像的低灰度范围得以扩展而高灰度范围得以压缩。若大于1，则相反。指数变换和幂律变换意义？15灰度变换非线性变换图(a)中的图像较暗，且中间稍暗的部分对比度较低。通过对数变换和小于1的幂律变换都可以增强低亮度像素的对比度，整体亮度也得到提高，如图(b)和(c)所示。图(d)是=2.0的幂律变换结果，虽然图像的整体亮度降低，但高亮度部分的对比度得到增强。例如，右上部分的边缘更加突出。(a)(a)(b)(b)(c)(c)(d)(d)不同值的影响16灰度变换非线性变换幂律变换与与对数变换幂律变换与对数变换都可以扩展与压缩图像的动态范围。相比而言，幂律变换更具有灵活性，它只需改变值就可以达到不同的增强效果。而对数变换则在压缩动态范围方面更有效。17灰度变换非线性变换”灰度变换曲线一般都是单调的，以保证变换前后从黑到白的顺序不变。有时为了特殊需要，也可使用非单调曲线。但在某些领域，如放射学，则必须谨慎，不能改变有意义的灰度。“AttentionAttention18灰度变换ThanksThe End