第3章空间域图像增强

第三章空间域图像增强3.1背景知识(了解）3.2基本灰度变换(了解）3.3直方图处理（掌握）3.4算术/逻辑增强（掌握）3.5空间滤波基础（掌握）3.6平滑空间滤波器（掌握）3.7锐化空间滤波器（掌握）背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器图像增强的主要目标是处理图像，以便处理结果图像比原图像更适合于特定的应用。特定意味着增强方法针对特定的问题，不同的问题适合采用不同的增强方法。（X射线图像与火星图像）没有一个图像增强的统一理论，如何评价图像增强的结果好坏也没有统一的标准。主观标准：人客观标准：结果图像增强的方法分为两大类：空间域方法和频域方法。“空间域”是指图像平面自身，这类方法是以对图像的象素直接处理为基础的。“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的。背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器引言背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器空间域增强是指增强构成图像的像素，可由下式定义：g(x,y)=T[f(x,y)]其中f(x,y)是输入图像，g(x,y)是输出图像，T是对f的一种操作，其定义在（x,y）的领域.定义一个点(x,y)领域的主要方法是利用中心在(x,y)点的正方形或矩形子图像.子图像的中心从一个像素向另一个像素移动,T操作应用到每一个(x,y)位置得到该点的输出g.图像中(x,y)点的3X3邻域3.1背景知识背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器对比度增强的灰度级函数1×1的邻域T(r)产生两级(二值)图像,阈值函数更大的邻域会有更多的灵活性,一般的方法是利用点(x,y)事先定义的邻域里的一个f值的函数来决定g在(x,y)的值,主要是利用所谓的模板（也称为滤波器,核,掩模）.模板是一个小的(3X3)二维阵列,模板的系数值决定了处理的性质,如图像尖锐化等.以这种方法为基础的增强技术通常是指模板处理或滤波.3.1背景知识背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器灰度级变换函数s=T(r)T是把像素值r映射到値S的一种变换变换的値放在一维阵列中，通过查表找到映射三种基本类型线性的(正比或反比)对数的(对数和反对数的)幂次的(n次幂和n次方根变换)用于图像增强的某些基本灰度变换函数输入灰度级,r输出灰度级反比n次方根对数n次幂正比反对数3.2基本灰度变换背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器图像反转对数变换幂次变换rLs1)1log(rcscrs3.2基本灰度变换背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器灰度反转图像反转变换适于处理增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节,特别是当黑色面积占主导地位时.rLs13.2基本灰度变换背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器对数变换的图像对数变换使一窄带低灰度输入图像映射为一宽带输出值.可以用于扩展被压缩的高值图像中的暗像素.)1log(rcs3.2基本灰度变换背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器幂次变换幂次曲线中的部分值把输入窄带暗值映射到宽带输出值.相反,输入高值时也成立.crs3.2基本灰度变换背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器伽马校正3.2基本灰度变换背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器伽马校正crs线性锲形灰度图像3.2基本灰度变换背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器c=1,=0.6,0.4,0.3背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器用幂次变换进行对比度增强核磁共振图像上部1/4骨折图像整体偏暗，灰度扩大通过幂次变换。最好在0.4原图像0.60.40.33.2基本灰度变换幂次变换增强“冲淡”c=1,=3.0,4.0,5.0原图像3.04.05.04.0最好3.2基本灰度变换背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器分段线性变换函数优势其形式可以任意组合,有些重要的变换可以应用分段线性函数描述.处理思想:提高处理时的灰度级的动态范围(a)变换函数的形式(b)低对比度图像(c)对比度拉伸的结果(d)门限化的结果(a)(b)(c)(d)缺点是当用户输入低对比度时由于照明不足，造成成像传感器动态范围不足3.2基本灰度变换背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器灰度切割两方法：1、关心范围的灰度提高2、所需范围变亮，其他不变(a)加亮[A,B]范围,其他灰度减小为一恒定值(b)加亮[A,B]范围,其他灰度级不变(c)原图像(d)使用(a)变换的结果(a)(b)(c)(d)3.2基本灰度变换背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器位图切割：不提高灰度范围，对特定位提高亮度。把数字图像分解成为位平面,对于分析每一位在图像中的相对重要性有用,用于辅助决定量化一个像素的位数是否充足,图像压缩很有用.3.2基本灰度变换背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器位图切割3.2基本灰度变换背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器灰度级直方图灰度级[0,L-1]范围的数字图像的直方图是离散函数:h(rk)=nk（其中rk是第k级灰度,nk是图像中灰度级为rk的像素个数.进行归一化,则P(rk)=nk/n,n为图像中像素的总数.P(rk)给出了灰度级为rk发生的概率估计值.3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器四种基本图像类型,暗、亮、低对比度和高对比度以及它们对应的直方图3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器直方图均衡化s=T(r)0≤r≤1满足如下条件：(a)T(r)在区间0≤r≤1中为单值且单调递增(b)当0≤r≤1时,0≤T(r)≤1一幅图像的灰度级可视为[0,1]的随机变量,令Pr(s)和Ps(s)分别表示随机变量r和s的概率密度函数.若Pr(s)和T(r)已知,则有如下结果:Ps(s)=Pr(r)|dr/ds|s的概率密度函数由输入函数的概率密度函数和所选择的变换函数决定.3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器累积分布函数(CDF)满足如下条件：(a)T(r)在区间0≤r≤1中为单值且单调递增(b)当0≤r≤1时,0≤T(r)≤1对于离散值,处理其概率与和灰度级rk出现的概率为:pr(rk)=nk/nk=0,1,2,…,L-1则变换函数的离散形式为rrdwwprTs0)()(kjjkjjrkknnrprTs00)()(求得sk的值后，还需将其取整扩展变换回[0,L]区间3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器灰度均衡化计算的例子：3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器均衡化后的直方图3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器3.3直方图处理直方图均衡化的结果背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器直方图匹配(规定化)指定希望处理的图像所具有的直方图形状输入r对应的概率密度函数Pr(r)输出z对应的概率密度函数Pz(z)()TrrrdwwprTs0)()(sdttpzGzz0)()(()()GzTr)]([)(11rTGsGz得到因此其中可以求得,()Gz也可以求得令s为一随机变量,且有:假设随机变量z,且有:3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器设G-1存在,且满足前面的(a)和(b)条件,则用下面的步骤可由输入图像得到一个有规定概率密度函数的图像:(1)根据求得变换函数T(r);(2)根据求得变换函数G(z);(3)求得反变换函数G-1;(4)对输入图像的所有像素应用得到输出图像.rrdwwprTs0)()(sdttpzGzz0)()()]([)(11rTGsGzkjjkjjrkknnrprTs00)()(kikizkkszpzGv0)()()()]([11kkksGrTGz上面公式的离散形式:3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器直方图规定化的实现3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器(5)对于原始图像的每个像素,若像素值为rk,将该值映射到其对应的灰度级sk;然后映射灰度级sk到最终灰度级zk.(4)利用定义的迭代方案对每一个sk值预计算值.(3)利用从给定的Pz(z)得到变换函数G.(2)利用对每一灰度级rk预计算映射灰度级sk.直方图规定化的实现(1)求出已知图像的直方图0kjkjnsn0()()kkkziivGzpzˆ(())0kGzs3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器由NASA表面探测器拍摄的火星卫星图像(b)直方图3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器(a)直方图均衡化变换函数(b)均衡过的图像(c)b的直方图3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器(a)规定的直方图(b)曲线(1)为变换函数G的曲线曲线(2)为反变换函数G-1的曲线(c)用曲线(2)增强所得图像(d)(c)的直方图3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器局部增强有时需要对图像小区域细节的局部增强.解决的办法就是在图像中每一个像素的邻域中,根据灰度级分布设计变换函数.然后利用前面介绍的技术来进行局部增强,定义一个方形或矩形的邻域并把该区域的中心从一个像素移动至另一像素.在每一个位置的邻域中该点的直方图都要被计算,并且得到的不是直方图均衡化就是规定化的函数.(a)原图(b)全局均衡化的结果(c)对每一个像素用7X7邻域局部增强均衡化的结果3.3直方图处理背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器图像中的算术/逻辑操作主要以像素对像素为基础在两幅或多幅图像间进行.逻辑：与、非、或与操作或操作3.4用算术/逻辑操作增强背景知识基本灰度变换直方图处理算数/逻辑增强空间滤波基础平滑空间滤波器锐化空间滤波器图像中的算术/逻辑操作主要以像素对像素为基础在两幅或多幅图像间进行.算术：加、减、乘、除图像的减法处理:两幅图像f(x,y)与h(x,y)的差异表示为:g(x,y)=f(x,y)-h(x,y)计算两幅图像对应像素点的差而得出的.两幅图像的相除看成用一幅的取反图像与另一幅图像相乘.图像的乘法不仅可以用于对二进码模板进行处理,而且可以直接用于灰度处理.3.4用算术/逻辑操作增强