图像增强数字图像处理.pptx

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1、4.1 概述与分类结果：改善后的图像不一定逼近原图像定义：图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法目的：对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”，更“有用”的图像，也就是说，提高图像的可懂度前提：不考虑图像降质的原因第1页/共112页3、图像增强处理最大的困难增强后图像质量的好坏主要依靠人的主观视觉来评定，也就是说，难以定量描述注意：1、图像增强处理并不能增加原始图像的信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能力，而这种处理肯定会损失一些其它信息2、强调根据具体应用而言，更“好”，更“有用”的视觉效果图像第2页/共112页图像的动态范

2、围得到压缩、图像边缘信息得到锐化处理以及解决颜色恒常性(即改变光照变化的影响)压缩动态范围第3页/共112页第4页/共112页主要增强方法直接对象素灰度值运算对图像进行变换增强操作变换第5页/共112页空域法的基本原理直接对图像中的象素进行处理基本上是以灰度映射变换为基础所用的映射变换取决于增强的目的第6页/共112页频域法的基本原理基础是卷积定理它采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理由卷积定理可知，如果原始图像是f(x,y)，处理后的图像是g(x,y)，而h(x,y)是处理系统中的冲激响应，那么，处理过程可由下式表示 g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)如果G(u,v),H(

3、u,v),F(u,v)分别是g(x,y)，h(x,y)和f(x,y)的傅立叶变换，上面的卷积关系可表示为变换域的乘积关系，即 G(u,v)=H(u,v)F(u,v)H(u,v)为传递函数。第7页/共112页在增强问题中，f(x,y)是给定的原始数据，经傅立叶变换可得到F(u,v).选择合适的H(u,v),使得 g(x,y)=F-1H(u,v)F(u,v)这样得到的g(x,y)比f(x,y)在某些特性方面更鲜明，突出，因而更容易识别，解释。两个关键：1、将图像从图像空间转换到频域空间所需的变换T以及再将图像从频域空间转换到图像空间所需的变换T-12、在频域空间对图像进行增强加工的操作EH第8页/

4、共112页空域变换增强处理方法基于点操作的增强也叫灰度变换，常见的几类方法为：1、将f(.)中的每个象素按EH操作直接变换以得到g(.)2、借助f(.)的直方图进行变换3、借助对一系列图像间的操作进行变换前面所讲的图像基本运算基于模板（滤波）操作的增强，主要有平滑和锐化处理两种方法 第9页/共112页直接灰度变换EH(.)变换函数可以取不同形式，从而得到不同的效果 1、线性变换 4.2 基于点操作的增强基于点操作的增强2、对数变换3 、指数变换第10页/共112页1、图像求反-灰度值进行反转，黑变白此时的EH(.)操作，可用曲线表示L-1L-1stst0EH(s)普通的黑白底片和照片的关系如此

5、st第11页/共112页第12页/共112页2、增强对比度增强图像各部分的反差，实际中增加图像中某两个灰度值间的动态范围来实现典型的增强对比度的EH(.)如图所示L-1L-1(s2,t2)(s1,t1)st0EH(s)0s1之间的动态范围减小s2L-1之间的动态范围减小s1s2之间的动态范围增加，对比度增强s1,s2,t1,t2取不同的值，得到不同效果 s1=t1,s2=t2，与原图相同第13页/共112页3、动态范围压缩与增强对比度相反，有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围，这时如直接使用原图，则一部分细节可能丢失对原图进行灰度压缩常用的EH(.)操作，是一种对数形式的函数

6、，曲线如图所示L-1L-1st0EH(s)t=Clog(1+|s|)C为尺度比例常数第14页/共112页4、灰度切分与增强对比度相仿，将某个灰度值范围变得比较突出典型的EH(.)操作如图所示L-1L-1st0EH(s)s1s2EH(s)L-1s1 s20L-1t ts s将s1s2之间的灰度级突出，而将其余灰度值逐渐变为某个低灰度值将s1s2之间的灰度级突出，而将其余灰度值保留第15页/共112页5.位面图直接灰度变换也可以借助图像的位面表示进行。对1幅用多个比特表示其灰度值得图像来说，其中的每个比特可看作表示了1个二值的平面，也称位面。1幅其灰度级用8bit表示的图像有8个位面，一般用位面0

7、代表最低位面，位面7代表最高位面，如图所示。对图像特定位面的操作进行图像增强第16页/共112页实例第17页/共112页4.2.2 直方图处理1.直方图概念及模型化灰度级的直方图描述了一幅图像的概貌。简单讲，灰度级直方图就是反映一幅图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间的关系的图形第18页/共112页对于一幅给定的图像而言，每一个象素取得0，1区间内的灰度级是随机的，也就是说，r是一个随机变量。假定对每一瞬间它们是连续的随机变量，那么，就可以用概率密度函数pr(r)来表示原始图像的灰度分布。如果用直角坐标系中的横轴代表灰度级r，用纵轴代表灰度级的概率密度函数pr(r)，这样就可针对一幅图像在这

8、个坐标系中作曲线来。这条曲线在概率论中就是分布密度曲线设变量r代表图像中象素灰度级，在图像中，象素的灰度级可作归一化处理，这样，r的值将限定为0r 1第19页/共112页10rPr(r)（a）图(c)图像的象素灰度值集中在某个较小的范围内，也就是说图像(c)的灰度集中在某一个小的亮区 10图（a）的大多数象素灰度值取在较暗的区域。所以这幅图像肯定较暗，一般在摄影过程中曝光太弱就会造成这种结果。10rPr(r)（b）图（b）图像的象素灰度值集中在亮区，因此图像的特性偏亮，曝光过强，导致这种结果。（c）第20页/共112页给出来对sk出现概率的1个估计图像的灰度统计 直方图1D的离散函数sk为图像

9、f(x,y)的第k级灰度，nk是图像中具有灰度值sk的象素的个数，n是图像象素总数直方图提供了原图的灰度值分布情况，也可以说给出了一幅图所有灰度值的整体描述离散化定义第21页/共112页偏暗第22页/共112页2.直方图修改技术的基础也就是说，通过上述变换，每个原始图像的象素r都可以产生一个s值。假设对于给定一幅图像的灰度级分布在0r sknkps(sk)r0-s0=1/77900.19r1-s1=3/710230.25r2-s2=5/78500.21r3,r4-s3=6/79850.24R5,r6,r7-s4=14480.11第54页/共112页2、计算变换函数 uk=G(zk)=j=0kp

10、z(zj)ukG(zk)u00.00u10.00u20.00u30.15u40.35u50.65u60.85u71.0第55页/共112页3、用直方图均衡化中的sk进行G的反变换求z zk=G-1(sk)这一步实际上是近似过程，也就是找出sk与G(zk)的最接近的值，例如，s0=1/70.14，与它最接近的是G(z3)=0.15，所以可以写成G-1(0.15)=z3，用这样的方法可得到下列变换值s0=1/7 z3=3/7s1=3/7z44/7s2=5/7z5=5/7s3=6/7z6=6/7 s4=1z7=1第56页/共112页4、用z=G-1(T(r)找出r与z之间的映射关系zkrknk pz

11、(zk)z0=0000.00z1=1/71/700.00z2=2/72/700.00z3=3/7 s0=1/73/77900.19z4=4/7 s1=3/74/71023 0.25z5=5/7 s2=5/75/78500.21z6=6/7 s3=6/76/79850.24z7=1 s4=114480.11第57页/共112页第58页/共112页原图像原图像的直方图规定直方图输出图像输出图像的直方图直方图中高灰度值一边更密集由于规定的直方图在高灰度区值较大，所以变换的结果比均衡化更亮第59页/共112页原图像及直方图均衡后的图像及直方图图像的反差大了，细节清楚了在直方图中的表现是直方图灰度范围窄

12、且集中在低灰度值区域。现在直方图占据了整个图像灰度值的允许范围，增加了图像的动态范围。原图较暗且动态范围小第60页/共112页总结直方图均衡化：直方图均衡化：寻找寻找r r和和s s之间的函数关系之间的函数关系第61页/共112页直方图规定化：直方图规定化：寻找寻找r r和和z z之间的函数关系之间的函数关系总结rsvz第62页/共112页作业：一幅图像共有8个灰度级，每一灰度级的概率分布如下表所示，要求对其进行直方图规定化处理，规定化直方图的数据如表所示。(画出规定化后的直方图)第63页/共112页rkPr（r k）Z kP z（zk）r000.29z000r11/70.24z11/70r2

13、2/70.17z22/70r33/70.12z33/70r44/70.09z44/70.27r55/70.06z55/70.43r66/70.02z66/70.19r710.01z710.11原始直方图数据原始直方图数据规定直方图数据规定直方图数据第64页/共112页1/72/7 3/7 4/7 5/7 6/7010.290.240.170.120.090.060.020.01P r(r k)rk第65页/共112页1/72/7 3/7 4/7 5/7 6/7010.430.270.190.11P z(zk)zk(规定化)第66页/共112页1/72/7 3/7 4/7 5/7 6/7010.

14、410.290.210.09P z(zk)（结果）（结果）zk第67页/共112页对两个以上的图像进行代数运算实现灰度变换对两个以上的图像进行代数运算实现灰度变换 将两幅输入图像之间进行点对点的加、减、乘、除运算得到输出图像的过程。C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)(1)C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)(2)C(x,y)=A(x,y）B(x,y)(3)C(x,y)=A(x,y)/B(x,y)(4)4.2.3 4.2.3 图像之间的运算图像之间的运算第68页/共112页(a)(b)(c)(d)(e)(f)(a)(b)第69页/共112页4.3 4.3 基于空域滤波的增强基于空域滤波

15、的增强借助模板进行邻域操作完成的线性的-基于傅立叶变换的分析非线性的-直接对邻域进行操作特点分功能分平滑低通滤波，其目的是模糊或消除噪声锐化高通滤波，其目的增强被模糊的细节第70页/共112页一、定义：一、定义：空间域滤波是基于邻域处理的增强方法，它应用某一模板对每个像元与其周围邻域的所有像元进行某种数学运算得到该像元的新的灰度值，新的灰度值的大小不仅与该像元的灰度值有关，而且还与其邻域内的像元的灰度值有关。二、方法：二、方法：常用的有图像平滑图像平滑和图像锐化图像锐化4.3.1 4.3.1 背景和原理背景和原理第71页/共112页图像平滑图像锐化空间域滤波增强技术邻域平均法中值滤波梯度法拉普

16、拉斯算子第72页/共112页第73页/共112页都是利用模板卷积运算，主要步骤为1、将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个象素位置重合2、将模板上系数与模板下对应象素相乘3、将所有乘积相加4、将和（模板的输出响应）赋给图中对应模板中心位置的象素3.3.基本原理基本原理第74页/共112页(a)(b)(c)图像一部分33模板将k0的位置于图中灰度值为s0的象素重合（即将模板中心放在图中(x,y)位置），模板的输出响应R为：将R赋给增强图，作为在(x,y)位置的灰度值(图c)第75页/共112页第76页/共112页一、背景一、背景 图图像像在在传传输输过过程程中中，由由于于传传输输信信道道、采采

17、样样系系统统质质量量较较差差，或或受受各各种种干干扰扰的的影影响响，而而造造成成图图像毛糙，此时，就需对图像进行平滑处理。像毛糙，此时，就需对图像进行平滑处理。二、图像噪声的来源及特点二、图像噪声的来源及特点 A.A.通通道道噪噪声声：产产生生于于图图像像信信息息的的传传递递中中，其其值与图像信号的强弱无关。现象：值与图像信号的强弱无关。现象：“雪花雪花”B.B.量量化化噪噪声声：灰灰度度在在量量化化过过程程中中，不不可可避避免免的产生量化噪声。的产生量化噪声。C.C.特特点点：噪噪声声像像素素的的灰灰度度是是空空间间不不相相关关的的，即它与邻近像素显著不同。即它与邻近像素显著不同。4.3.2

18、 图像平滑滤波技术图像平滑滤波技术第77页/共112页三、定义及用途：三、定义及用途：平滑滤波对图像的低频分量进行增强，同时可平滑滤波对图像的低频分量进行增强，同时可以削弱图像的高频分量，因此一般用于消除图像以削弱图像的高频分量，因此一般用于消除图像中的随机噪声，从而起到图像平滑的作用。中的随机噪声，从而起到图像平滑的作用。四、常用方法：四、常用方法：邻域平均法（线性的）和中值滤波法（非线邻域平均法（线性的）和中值滤波法（非线性的）性的）第78页/共112页一幅图像往往受到各种噪声源的干扰（如电传感器和传输误差等），这种噪声常常为一些孤立的像素点，它们像雪花使图像被污染，噪声往往是叠加在图像上

19、的随机噪声,而图像灰度应该相对连续变化的，一般不会突然变大或变小，这种噪声可以用邻域平均法邻域平均法使它得到抑制。1.1.邻域平均法（均值滤波）邻域平均法（均值滤波）第79页/共112页 邻域平均法邻域平均法是简单的空域处理方法。这种方是简单的空域处理方法。这种方法的基本思想是用几个像素灰度的平均来代替法的基本思想是用几个像素灰度的平均来代替一个像素原来的灰度值，实现图像的平滑。一个像素原来的灰度值，实现图像的平滑。有一幅图像图像：有一幅图像图像：MNSf(x,y)在图像中为了获取在图像中为了获取f(x,y)f(x,y)的的新值则开一个新值则开一个M M N N的窗口的窗口S S窗口窗口S S

20、就称为就称为f(x,y)f(x,y)的邻域的邻域我们可以根据窗口内各点我们可以根据窗口内各点的灰度确定的灰度确定f(x,y)f(x,y)的新值。的新值。第80页/共112页 设有一幅NNNN的图像f(x,y)f(x,y)，若平滑图像为g(x,y),g(x,y),则有 式中x,y=0,1,x,y=0,1,N-1,N-1；s s为（x,yx,y）邻域内像素坐标的集合；M M表示集合s s内像素的总数。可见邻域平均法就是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。第81页/共112页邻域的选择邻域的选择第82页/共112页(m-1,n-1)(m-1,n)(m-1,n+1)(m,n-1)

21、(m,n)(m,n+1)(m+1,n-1)(m+1,n)(m+1,n+1)例如，对图像采用33的邻域平均法，对于像素（m,n)，其邻域像素如下：则有：第83页/共112页 其作用相当于用这样的模板同图像卷积。设图像中的噪声是随机不相关的加性噪声，窗口内各点噪声是独立同分布的，经过上述平滑后，信号与噪声的方差比可望提高 倍。这种算法简单，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。如图4.2.1(c)4.2.1(c)和(d)(d)。第84页/共112页(a)(a)原图像 (b)(b)对(a)(a)加椒盐噪声的图像(c)33

22、(c)33邻域平滑 (d)55(d)55邻域平滑 为克服简单局部平均法的弊病，目前已提出许多保边缘、细节的局部平滑算法。它们的出发点都集中在如何选择邻域的大小、形状和方向、参加平均的点数以及邻域各点的权重系数等。第85页/共112页 超限像素平滑法 对邻域平均法稍加改进，可导出超限像素平滑法。它是将f(x,y)f(x,y)和邻域平均g(x,y)g(x,y)差的绝对值与选定的阈值进行比较，根据比较结果决定点（x,yx,y）的最后灰度g(x,y)g(x,y)。其表达式为 这算法对抑制椒盐噪声比较有效，对保护仅有微小灰度差的细节及纹理也有效。可见随着邻域增大，去噪能力增强，但模糊程度也大。同局部平滑

23、法相比，超限像元平滑法去椒盐噪声效果更好。第86页/共112页(a)(a)原图像 (b)(b)对(a)(a)加椒盐噪声的图像(c)33(c)33邻域平滑 (d)55(d)55邻域平滑(e)33(e)33超限像素平滑(T=64)(T=64)(f)55(f)55超限像素平滑(T=48)(T=48)第87页/共112页2.中值滤波法中值滤波法 前面使用的邻域平均法属于低通滤波的处理方法。它在抑制噪声的同时使图像变得模糊，即图像的细节(例如边缘信息)被削弱，如果既要抑制噪声又要保持细节可以使用中值滤波。第88页/共112页将窗口在图中移动；读取窗口内各对应像素的灰度值；将这些灰度值从小到大排成1列；找

24、出这些值里排在中间的1个；MNSf(x,y)将这个中间值赋给对应窗口中心位置的像素。工作步骤工作步骤第89页/共112页取取3X33X3窗口窗口从小到大排列，取中间值从小到大排列，取中间值第90页/共112页第91页/共112页第92页/共112页第93页/共112页第94页/共112页第95页/共112页第96页/共112页中值滤波的一些特性中值滤波的一些特性(1)对大的边缘高度，中值滤波较邻域均值好得多，而对于较小边缘高度，两种滤波只有很少差别。（2）中值滤波是非线性的。（3）中值滤波在抑制图像随机脉冲噪声方面甚为有效。且运算速度快，便于实时处理。（4）中值滤波去除孤立线或点干扰，而保留空

25、间清晰度较平滑滤波为好；但对高斯噪声则不如平滑滤波。第97页/共112页第98页/共112页第99页/共112页第100页/共112页邻域平均和中值滤波的比较邻域平均和中值滤波的比较含均匀随机噪声3 3邻域平均7 7邻域平均11 11邻域平均3 3中值滤波5 5中值滤波第101页/共112页锐化滤波主要用于增强图像的边缘及灰度跳变部分邻域平均方法积分过程结果使图像的边缘模糊锐化方法微分过程结果使图像的边缘突出注意：噪声的影响先去噪，再锐化操作第102页/共112页梯度运算微分锐化中常用的方法设图像f(x,y)在点(x,y)的梯度矢量为Gf(x,y)：两个重要性质：（1）梯度的方向是在函数f(x

26、,y)最大变化率方向上（2）梯度的幅度用Gf(x,y)表示：第103页/共112页对于数字图像，则用离散的式子表示简化f(i,j)f(i,j+1)f(i+1,j)f(i,j)f(i,j+1)f(i+1,j)f(i+1,j+1)Roberts梯度算子结论梯度的近似值和相邻象素的灰度差成正比，因此在图像变化缓慢区域，其值很小，而在线条轮廓等变化快的部分其值很大，梯度运算可使细节清晰，从、而达到锐化的目的第104页/共112页拉普拉斯算子一个连续的二元函数f(x,y)，其拉普拉斯运算定义为：拉普拉斯算子对于数字图像，拉普拉斯算子可以简化为：g(i,j)=4f(i,j)-f(i+1,j)-f(i-1,

27、j)-f(i,j+1)-f(i,j-1)也可以表示成卷积形式：g(i,j)=f(i,j)H(r,s)0H(r,s)=-10-14-10-10第105页/共112页其它锐化算子Sobel算子：S=(dx2+dy2)1/2dx=fi-1,j-1+2fi,j-1+fi+1,j-1-fi-1,j+1+2fi,j+1+fi+1,j+1dy=fi+1,j-1+2fi+1,j+fi+1,j+1-fi-1,j-1+2fi-1,j+fi-1,j+1用模板表示：1 0-12100-2-1-1-2-1010201dx=dy=Prewitt算子：S=(dx2+dy2)1/2用模板表示：1 0-11100-1-1-1-

28、1-1010101dx=dy=Robert算子：S=(dx2+dy2)1/2用模板表示：1 00-10-1-1 0dx=dy=第106页/共112页第107页/共112页一般产生梯度图是：缺点：使f(x,y)中所有平滑区域在g(x,y)中变成暗区，梯度值较小的原因不破坏平滑区域的灰度值，又能有效的强调图像的边缘图像的边缘增强效果更明显不受背景的影响，只研究图像边缘灰度级变化只对边缘的位置感兴趣第108页/共112页实例Sobel算子Roberts算子Prewitt算子原图直接求梯度图第109页/共112页阈值为10阈值为30阈值为50原图第110页/共112页与平滑比较原图像高斯噪声图的55十字中值滤波噪声椒盐噪声图的55十字中值滤波噪声直接对原始图像锐化对高斯噪声图像锐化 对椒盐噪声图像锐化第111页/共112页感谢您的观看！第112页/共112页