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图像增强按照作用域可分为空域法和频域法两类。
1.空域法
空域法是直接对图像的像素灰度值进行操作。常用的空域法包括图像的灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处理、彩色增强等。
2.时域法
频域法是在图像的变换域中,对图像的变换值进行操作,然后经逆变…图像增强
图像增强按照作用域可分为空域法和频域法两类。
1.空域法
空域法是直接对图像的像素灰度值进行操作。常用的空域法包括图像的灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处理、彩色增强等。
2.时域法
频域法是在图像的变换域中,对图像的变换值进行操作,然后经逆变换获得所需的增强结果。常用的方法包括低通滤波、高通滤波以及同态滤波等。
4.1 图像的对比度增强 4.1.1 灰度线性变换
1.灰度的线性变换 2.灰度分段线性变换 1扩展感兴趣的牺牲其他 2扩展感兴趣的压缩其他 4.1.2 灰度的非线性变换
1.灰度对数变换 2.灰度指数变换 4.2 图像的直方图修正
将统计学中直方图的概念引入到数字图像处理中用来表示图像的灰度分布称为灰度直方图。而不同的灰度分布就对应着不同的图像质量。因此灰度直方图能反映图像的概貌和质量,也将是图像增强处理时的重要依据。
4.2.1 灰度直方图的定义 4.2.2 灰度直方图的性质
1.直方图的位置缺失性
灰度直方图仅仅反映了数字图像中各灰度级出现频数的分布即取某灰度值的像素个数占图像总像素个数的比例但对那些具有同–灰度值的像素在图像中的空间位置一无所知即其具有位置缺失性。
2.直方图与图像的一对多特性
任一幅图像都能唯一地确定 与其对应的-一个直方图但由于直方图的位置缺失性,对于不同的多幅图像来说只要其灰度级出现频数的分布相同则都具有相同的直方图即直方图与图像是一对多的关系。
3.直方图的可叠加性
由于灰度直方图是各灰度级出现频数的统计值,若一图像分成几个 子图则该图像的直方图就等于各子图直方图的叠加。
4.2.3 直方图与图像清晰度的关系
暗图像对应的直方图组成成分集中在灰度值较小(暗)的左边一侧而明亮图像的直方图则倾向于灰度值较大(亮)的右边一侧。对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部,对比度高的图像对应的直方图分布范围很宽而且分布均匀。
4.2.4 直方图均衡化 综上所述直方图均衡化就是通过原始图像的灰度非线性变换,使其直方图变成均匀分布,以增加图像灰度值的动态范围从而达到增强图像整体对比度,使图像变清晰的效果。直方图均衡化的计算过程如下: 4.2.5 直方图规定化 4.3 图像平滑
4.3.1 空域平滑法
1.领域平均法
图像中的大部分噪声是随机噪声,其对某–像素点的影响可以看作是孤立的。因此,噪声点与该像素点的邻近各点相比,其灰度值会有显著的不同(突跳变大或变小)。基于这一事实,可以采用所谓的邻域平均的方法,来判定图像中每一像素点是否含有噪声,并用适当的方法来减弱或消除该噪声。
1定义和计算公式 2.阈值平均法 3.加权平均法 4.模板平滑法 4.3.2 低通频域滤波法 1.空域模板平滑法等效于频域低通滤波法
2.用于图像滤波的几种低通滤波器
1理想低通滤波器ILPF 2Butterworth低通滤波器BLPF 3指数低通滤波器ELPF 4梯形低通滤波器TLPF 4.3.3 中值滤波法
1.中值滤波法的原理 2.中值滤波窗口 3.中值滤波的重要性 4.窗口 5.比较 6.使用中值滤波时的注意事项
相对于平均滤波,中值滤波对于椒盐噪声及干扰脉冲有很好的滤除作用同时还能保持目标物的边缘,但这要在合适的应用场合和合适的滤波窗口形状和大小下。因为滤波的目的是:既要滤除噪声和干扰又要保持(保留)图像中目标物的细节。因此,使用中值滤波时,要注意以下事项: (1)中值滤波适合于滤除椒盐噪声和干扰脉冲,尤其适合于目标物形状是块 状时的图像滤波。 (2)具有丰富尖角几何结构的图像,一-般采用十字形滤波窗,且窗口大小最好 不要超过图像中最小目标物的尺寸,否则会丢失目标物的细小几何特征。 (3)需要保持细线状及尖顶角目标物细节时最好不要采用中值滤波。
4.4 图像锐化
4.4.1 空域锐化法 2.拉普拉斯锐化法 3.模板锐化法 4.4.2 高频提升滤波法 空域模板锐化法等效于频域高频提升滤波法 4.5 图像的同态滤波 4.6 图像的彩色增强
1.灰度分层法 2.灰度变换彩色法 3.频域滤波 4.6.2 假彩色增强 4.6.3 真彩色增强
