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第四章图像增强

發(fā)布時(shí)間:2025/3/11 编程问答 17 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 第四章图像增强 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

第四章圖像增強(qiáng)

  • 1_圖像增強(qiáng)的概念
  • 2_空間域增強(qiáng)
    • 2.1_圖像增強(qiáng)的點(diǎn)運(yùn)算
      • 2.1.1_灰度變換
      • 2.1.2_直方圖均衡化
      • 2.1.3 直方圖規(guī)定化

1_圖像增強(qiáng)的概念

  • 什么是圖像增強(qiáng):圖像增強(qiáng)是采用一系列技術(shù)去改善圖像的視覺(jué)效果,或?qū)D像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人或機(jī)器進(jìn)行分析和處理的形式。

  • 兩種圖像增強(qiáng)方法:空間域增強(qiáng)、頻率域增強(qiáng)
    空間域增強(qiáng)是直接對(duì)圖像各像素進(jìn)行處理;
    頻率域增強(qiáng)是對(duì)圖像經(jīng)傅立葉變換后的頻譜成分進(jìn)行處理,然后逆傅立葉變換獲得所需的圖像。
  • 本章知識(shí)結(jié)構(gòu)圖:

    2_空間域增強(qiáng)

    2.1_圖像增強(qiáng)的點(diǎn)運(yùn)算

    2.1.1_灰度變換

    灰度變換可調(diào)整圖像的灰度動(dòng)態(tài)范圍或圖像對(duì)比度,是圖像增強(qiáng)的重要手段之一。

  • 線性變換
    令圖像f(i,j)的灰度范圍為[a,b],線性變換后圖像g(i,j)的范圍為[a′,b′],如圖,g(i,j)與f(i,j)之間的關(guān)系式為:g(i,j) = d + (b’-d)/(b-a)*(f(i,j) - a)

    對(duì)曝光不足或過(guò)度的圖像采用線性變換對(duì)圖像每一個(gè)像素灰度作線性拉伸。可有效地改善圖像視覺(jué)效果。

  • 分段線性變換

  • 非線性灰度變換
    例如:對(duì)數(shù)變換和指數(shù)變換
  • 本節(jié)總結(jié):當(dāng)變換的斜率大于1時(shí),效果為水平拉伸(灰度等級(jí)密度減小),變換的斜率小于1時(shí),效果為水平縮放(灰度等級(jí)密度增大)
    下面的例子哪段的斜率大于1,哪段的小于1呢?

    答案是:兩頭的小于1,中間的大于1

    2.1.2_直方圖均衡化

    由于灰度等級(jí)分布均勻,圖像動(dòng)態(tài)范圍大,圖像清晰,所以本方法的思想就是通過(guò)對(duì)原圖像進(jìn)行某種變換,使原圖像的灰度直方圖修正為均勻分布的直方圖


    均衡化原理

  • 頻率較小的某些灰度等級(jí)被合并到一個(gè)或幾個(gè)灰度等級(jí)中,即頻率小的部分被壓縮,而頻率大的部分被增強(qiáng)。
  • 直方圖均衡化的實(shí)質(zhì)是減少灰度等級(jí)換取對(duì)比度的擴(kuò)大。

  • 直方圖均衡化的兩個(gè)規(guī)則

  • 變化圖像趨勢(shì)不得有交叉

  • 確保映射后的像素灰度在允許的范圍內(nèi)
  • 推論:

  • 結(jié)合此圖像可知,原圖像每一個(gè)灰度值的出現(xiàn)次數(shù) 和 最后投影到新圖像上對(duì)應(yīng)得到的新灰度值的次數(shù)相等
  • 設(shè)原圖像上兩個(gè)灰度值a1,a2,對(duì)應(yīng)均衡化之后的新圖像上兩點(diǎn)b1,b2,若a1<a2,則必有b1<b2(相應(yīng)的若a1>a2,則必有b1>b2)
  • 均衡化的步驟及原理(本例不采用歸一化的方法,也不采用連續(xù)的思想,因?yàn)槟菢觿傞_(kāi)始不容易理解):

    左圖為原圖像,右圖為映射圖像,其中灰度值s為原圖中灰度值r映射得到的對(duì)應(yīng)點(diǎn),由推論2可知:

  • 若ra < r,則必有sa< s(其中sa是ra映射后的點(diǎn))

  • 所以有關(guān)系式,若rk對(duì)應(yīng)sk,則∑i=1kP(ri)\sum_{i=1}^{k} P(r_i)i=1k?P(ri?) = ∑i=1kP(si)\sum_{i=1}^{k} P(s_i)i=1k?P(si?)

  • 由于我們盡量讓每一段的平均概率(下面簡(jiǎn)稱為均高)都盡量如右圖的高(1n\frac{1}{n}n1?),所以即可得到每一個(gè)對(duì)應(yīng)的sk
    由底長(zhǎng) = 面積/高得
    sk = (∑i=1kP(ri)\sum_{i=1}^{k} P(r_i)i=1k?P(ri?)) / (1n\frac{1}{n}n1?)
    但是這樣得到的sk值是不準(zhǔn)確的,為什么不準(zhǔn)確呢,舉例:若灰度值為0到7,可這樣計(jì)算很有可能會(huì)出現(xiàn)小數(shù)的結(jié)果,所以我們每次取近似值(取距離結(jié)果最近的灰度值)


  • 例題:

    2.1.3 直方圖規(guī)定化

    直方圖規(guī)定化是使原圖像灰度直方圖變成規(guī)定形狀的直方圖而對(duì)圖像作修正的增強(qiáng)方法。
    通俗的說(shuō)就是,你事先知道,若直方圖能改為某個(gè)形狀將會(huì)使得圖像增強(qiáng)效果最好,所以你就預(yù)先設(shè)定出來(lái)這個(gè)形狀,并將原圖像盡力去擬合成此形狀,但是如果直接去擬合,難度很大,所以先將設(shè)定好的直方圖和原圖像的直方圖均衡化(設(shè)定好的直方圖均衡化后會(huì)得到其逆變換公式),將原圖像的均衡化后的直方圖去擬合設(shè)定好的并均衡化的直方圖,最后利用逆變換公式進(jìn)行最后一步

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的第四章图像增强的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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