1、 3.1 圖象增強的目的、特點和方圖象增強的目的、特點和方法法第1頁/共98頁第2頁/共98頁 3.2 灰度直方圖與圖象的點處理灰度直方圖與圖象的點處理maxmin0max()( )( )lim()( )1rrrA rrA rp rr A rp r dr 且：1 -K01)()()(kkkkrpNMrgrp且：第3頁/共98頁rmaxrmaxrmax第4頁/共98頁05010015020025002468x 104050100150200250050010001500200025003000rmax第5頁/共98頁p(rk) nk第6頁/共98頁 較亮圖象的直方圖 p(rk) nk第7頁/共9

2、8頁 對比度較低圖象的直方圖 p(rk) nk第8頁/共98頁 對比度較高圖象的直方圖 p(rk) nk第9頁/共98頁rmaxsmaxrmaxsmax第10頁/共98頁rmaxsmaxrmaxsmaxrmaxsmaxrmaxsmaxrmaxsmaxrmaxsmax第11頁/共98頁通過直方圖得到兩個拐點P1、P2的位置p(rk) nkP1P2第12頁/共98頁局部提高、局部降低對比度局部提高、局部降低對比度255482550255128255142196021623第13頁/共98頁灰度級切片灰度級切片255482550255142255214134017648第14頁/共98頁灰度級變換的

3、分析 灰度級變換對圖象層次有負面影響 原因：由于變換是在有限個灰度級上進行的，因此會造成層次的減少 改進：通過輸入較多層次（如28)，保證在圖象上進行灰度級變換后，其輸出保留足夠的層次第15頁/共98頁00()( )( )lim0,1rA rrA rp rrr A rrdrrprF0)()(第16頁/共98頁ssdsspsG0)()(ssrrdsspdrrp00)()(rrsdrrpds00)(rrdrrprTS0)()(例：給定一幅圖象的灰度分布概率密度函數為:P(r) =-2r+20 r 10其它對其進行均衡化處理第17頁/共98頁rrrrdrrdrrprTsrrrr2|2|)22()()

4、(2002002222kiirkrps0)(計算公式： 直方圖均衡化的物理解釋直方圖均衡化的物理解釋1 1）直方圖均衡化，不改變灰度出現的次數（因為那樣會改變圖象的信）直方圖均衡化，不改變灰度出現的次數（因為那樣會改變圖象的信息結構），所改變的是出現次數所對應的灰度級。息結構），所改變的是出現次數所對應的灰度級。2 2）直方圖均衡化，力圖使）直方圖均衡化，力圖使等長區間等長區間內出現的像素數接近相等。內出現的像素數接近相等。第18頁/共98頁直方圖增強舉例：直方圖增強舉例： 圖象圖象f(x,y)f(x,y)，寬，寬300300，高，高100100像素，偏暗像素，偏暗25510000064直方圖

5、增強舉例：計算變換直方圖增強舉例：計算變換T T T(0) = 10000/30000 * 255 = 85 T(63) = T(62) + 0/30000 = 85T(64) = (10000/30000 + 10000/30000)*255 = 170T(254) = T(253) + 0/30000 = 170T(255) = (10000/30000 + 10000/30000 + 10000/3000)*255 = 255第19頁/共98頁得到變換函數得到變換函數T(0) = 85T(0) = 85.T(63) = 85T(63) = 85T(64) = 170T(64) = 170

6、.T(254) = 170T(254) = 170T(255) = 255T(255) = 2551000255085170變換后的圖象和直方圖變換后的圖象和直方圖第20頁/共98頁問題：問題： 圖象最暗處依賴于原圖像圖象最暗處依賴于原圖像0 0灰階像素的個數。有偏亮的傾向灰階像素的個數。有偏亮的傾向。矯正：矯正：X Xo o= (X= (Xi i-85) / (255-85) -85) / (255-85) * * 255 2551000255085170第21頁/共98頁矯正后變換函數為矯正后變換函數為T(0) = 0T(0) = 0.T(63) = 0T(63) = 0T(64) = 1

7、28T(64) = 128.T(254) = 128T(254) = 128T(255) = 255T(255) = 25510002550128第22頁/共98頁矯正前后的比較矯正前后的比較1000255012810002550851702551000064第23頁/共98頁第24頁/共98頁050100150200250020004000600080001000012000050100150200250020004000600080001000012000第25頁/共98頁第26頁/共98頁05010015020025005001000150020002500300035004000450

8、05000050100150200250010002000300040005000第27頁/共98頁050100150200250024681012x 104050100150200250024681012x 104第28頁/共98頁 算法來源背景： 直方圖均衡化的缺陷：不能用于交互方式的圖象增強應用，因為直方圖均衡化只能產生唯一一個結果，恒定值直方圖近似 希望通過一個指定的函數（如高斯函數）或用交互圖形產生一個特定的直方圖。根據這個直方圖確定一個灰度級變換T(r),使由T產生的新圖象的直方圖符合指定的直方圖第29頁/共98頁s=T1(r)v=T2(u)u=T2-1(v)=T2-1(T1(r)

9、因此直方圖規格化的變換函數為上述均衡化函數的組合函數。第30頁/共98頁(3) 建立對應關系，即用最接近的s代替v，將原灰度級映射到新的灰度級 u=G-1(s) = G-1(T(r)kiirkrps0)(ljjulupv0)(第31頁/共98頁第32頁/共98頁第33頁/共98頁 3.3 空域濾波增強空域濾波增強 數學形態分類 處理效果分類空域濾波器非線性濾波器線性濾波器帶通低通高通中值最小值最大值銳化濾波器鈍化濾波器第34頁/共98頁3.3.1 線性濾波器定義: 線性濾波器是線性系統和頻域濾波概念在空域的自然延伸。其特征是結果像素值的計算由下列公式定義： R = w1z1 + w2z2 +

10、+ wnzn其中：wi i = 1,2, ,n 是模板的系數 zi i = 1,2, ,n 是被計算像素及其鄰域像素的值第35頁/共98頁 濾波器模板系數的設計 根據空域中低通沖激響應函數的圖形來設計模板的系數例如，選擇高斯函數作為沖激函數g(x,y) = h(x,y) * f(x,y)0111111111111111111111111110.5110.510.5110.510.5110.50.50.50.50.50.50.50.50.50.50.5第36頁/共98頁 模板系數與像素鄰域的計算通過求均值，解決超出灰度范圍問題111111111111111111111111110.5110.51

11、0.5110.510.5110.50.50.50.50.50.50.50.50.50.50.51/25 *1/17 *第37頁/共98頁5x5 模板第38頁/共98頁9x9 模板第39頁/共98頁取方差最小的模板內平均灰度為中心象素灰度值第40頁/共98頁3.3.2 非線性濾波器定義：使用模板進行結果像素值的計算，結果值直接取決于像素鄰域的值，而不使用乘積和的計算 R = f(z1, z2 , , zn)第41頁/共98頁 最大值濾波第42頁/共98頁 最小值濾波第43頁/共98頁中值濾波 中值濾波的原理 用模板區域內象素的中值，作為結果值R = mid zk | k = 1,2,9 強迫突出

12、的亮點（暗點）更象它周圍的值，以消除孤立的亮點（暗點）第44頁/共98頁 中值濾波算法的實現 將模板區域內的象素排序，求出中值。例如：3x3的模板，第5大的是中值， 5x5的模板，第13大的是中值， 7x7的模板，第25大的是中值， 9x9的模板，第41大的是中值。 對于同值象素，連續排列。如（10,15,20,20,20,20,20,25,100）第45頁/共98頁3.3.3 鈍化濾波器主要用途 對大圖像處理前，刪去無用的細小細節 連接中斷的線段和曲線 降低噪音 鈍化處理，恢復過分銳化的圖像 圖像創藝（陰影、軟邊、朦朧效果）第46頁/共98頁 主要用途 印刷中的細微層次強調。彌補掃描、掛網對

13、圖像的鈍化 超聲探測成象，分辨率低，邊緣模糊，通過銳化來改善 圖像識別中，分割前的邊緣提取 銳化處理恢復過度鈍化、暴光不足的圖像 圖像創藝（只剩下邊界的特殊圖像） 尖端武器的目標識別、定位第47頁/共98頁 濾波器模板系數的設計 根據空域中高通沖激響應函數的圖形來設計模板的系數: g(x,y) = h(x,y) * f(x,y)0第48頁/共98頁 設計模板系數的原則1）中心系數為正值，外圍為負值2）系數之和為01-118-11-111-11-111-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-18-1-1-1-1-1-11/8 *1/16 *第49頁/共98頁5 x 5模板1-118-1

14、1-111-11-111-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-11/16 *第50頁/共98頁3 x 3 模板-1-18-1-1-1-1-1-11/8 *第51頁/共98頁 濾波器效果的分析 常數或變化平緩的區域，結果為0或很小，圖像很暗，亮度被降低了 在暗的背景上邊緣被增強了 圖像的整體對比度降低了 計算時會出現負值，歸0處理為常見第52頁/共98頁基本高通空域濾波的缺點和問題 高通濾波在增強了邊的同時，丟失了圖像的層次和亮度第53頁/共98頁 高增益濾波第54頁/共98頁濾波器擴大因子及模板系數設計 對于 3x3的模板，設 w = 9A 1；（高通時 w = 8）A的值決定了濾波器的特

15、性 當 A = 1.1時，意味著把 0.1個原圖像加到基本高通上。當 A = 1.2時，結果處在上限的邊緣-1-1w-1-1-1-1-1-11/9 *第55頁/共98頁高增益濾波器效果的分析 高增益比高通的優點是很明顯的，即增強了邊，又保留了層次。 噪音對結果圖像的視覺效果有重要的影響，高增益在增強了邊的同時也增強了噪音。第56頁/共98頁 微分濾波器z2z8z5z3z9z6z1z7z4第57頁/共98頁用絕對值替換平方和平方根 有： f |z5 - z6| + |z5 - z8|另外一種計算方法是使用交叉差： f (z5 - z9)2 + (z6 - z8)21/2 f |z5 - z9|

16、+ |z6 - z8|z2z8z5z3z9z6z1z7z4z2z8z5z3z9z6z1z7z401-10-1001第58頁/共98頁微分濾波器模板系數設計 Prewitt梯度算子3x3的梯度模板f |(z7 +z8 + z9) - (z1 + z2 + z3) | + |(z3 +z6 + z9) - (z1 + z4 + z7) |z2z8z5z3z9z6z1z7z4-110-110-110000-1-1-1111z2z8z5z3z9z6z1z7z4-220-110-110000-1-1-2112第59頁/共98頁微分濾波器模板系數設計 Laplace梯度算子第60頁/共98頁 微分濾波器模

17、板系數設計 方向算子，利用一組模板分別計算不同方向上的差分值，取其中最大的值作為邊緣強度。例如 Kirsch 算子(33，55)第61頁/共98頁 微分濾波器效果的分析 直接使用，與高通類似。 微分濾波器的兩種應用（1）梯度25的賦最大值255，否則賦原值。邊緣被增強，背景保留（2）梯度25的賦最大值255，否則賦0。邊緣被增強，圖象被二值化第62頁/共98頁 3.4 頻域濾波增強頻域濾波增強第63頁/共98頁第64頁/共98頁第65頁/共98頁第66頁/共98頁第67頁/共98頁nDvuDvuH20/ ),(11),(第68頁/共98頁第69頁/共98頁nvuDDvuH20),(/11),(

18、第70頁/共98頁第71頁/共98頁第72頁/共98頁nRDvuDWvuDvuH2202),(),(11),(),(1 1),(),(vuHvuHvuHRRP第73頁/共98頁第74頁/共98頁 3.5 圖象增強:彩色圖象增強 彩色圖象增強 在RGB模型上增強 在HSI模型上增強第75頁/共98頁 3.5 圖象增強:彩色圖象增強 在RGB模型上增強彩色平衡 與色彩平衡相關的幾個定義 偏色：采樣過程中，由于設備、環境的原因會造成圖象的三個顏色分量不同的變換關系，使圖象中所有物體的顏色偏離了其原有的真實色彩，這種現象被稱為偏色。如圖象的灰色部分帶有了顏色。第76頁/共98頁 3.5 圖象增強:彩色

19、圖象增強 與色彩平衡相關的幾個定義 灰平衡：使RGB彩色設備的彩色分量混合后，顏色失去色調和飽和度產生灰色，這種顏色混合效果被稱為灰平衡，一般情況下，等量的RGB產生灰色。 色彩平衡：糾正偏色的過程叫作色彩平衡。 色彩平衡的實現，是通過調整灰平衡，使偏色區域，恢復成灰色來達到的。第77頁/共98頁 3.5圖象增強:彩色圖象增強 如何判斷彩色圖象的偏色 檢查圖象的灰平衡情況，即檢查在現實中應該是灰色的物體，在圖象中是否是灰色例如：某黑色區域的平均取值是：R = 0 ， G = 12， B = 7 說明有青色色偏 檢查高飽和度的顏色是否正常，即檢查在現實中應該是純色的物體，在圖象中是否有偏色第78

20、頁/共98頁 3.5 圖象增強:彩色圖象增強 彩色平衡實現的算法選擇兩個顏色分量(如GB)，去匹配第三個(如R)（1）在圖象中選取兩個淺灰或深灰區域（這些區域也許已經不是灰色）（2）計算這兩個域的RGB平均值，獲得兩個顏色分量的線性變換（3）將逆變換作用在圖象的兩個分量上，得到平衡后的新圖象第79頁/共98頁 3.5 圖象增強:彩色圖象增強 彩色平衡實現的算法舉例設：在圖象中選取兩個淺灰或深灰區域，并計算這兩個域的RGB平均值，得：R1 = 25 ；G1 = 31；B1 = 37 R2 = 75 ；G2 = 79； B2 = 77 調整G、B去匹配R。從而有線性變換G: 31(25); 79(

21、75) B: 37(25); 77(75)第80頁/共98頁 3.5 圖象增強:彩色圖象增強 彩色平衡實現的算法舉例255312550255772557579075253725G的逆變換B的逆變換第81頁/共98頁 3.5 圖象增強:彩色圖象增強在HSI模型上增強 通過色調進行處理 通過亮度進行處理 通過顏色飽和度進行處理第82頁/共98頁 3.5 圖象增強:彩色圖象增強通過色調進行處理 基本思想 將圖象轉換到HSI色空間 對指定色調值H進行調整，H = H +/- h 主要應用 改變圖像的氣氛（如暖色和冷色的氣氛變化，早晚氣氛的變化） 換色（對指定色調的顏色進行更換）、去色第83頁/共98頁 3.5圖象增強:彩色圖象增強 通過亮度進行處理 基本思想 將圖象轉換到HSI色空間 對指定亮度值I，乘上一個調整量II =