数字图像处理-空间域图像增强

数字图像处理：空间与图像增强

数字图像处理——空间域图像增强信息工程学科部 王卓峥wangzhuozheng@http:// http://

数字图像处理：空间与图像增强

第三章 空间域图像增强 背景知识 灰度变换函数(GST) 直方图处理 算数/逻辑操作(代数运算) 空间滤波

It makes all the difference whether one sees darkness through the light or brightness through the shadows.

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背景知识 一幅输入图像经过点处理将产生一幅输出图像，后者 的每个像素点的灰度值仅由相应输入像素点的值决定 – s=T(r) 单个像素 局部运算则每个输出像素点的灰度值由相应输入像素 点的一个领域内几个像素的灰度决定。 – g(x,y)=T[f(x,y)]

两个特殊的灰度级变换函数 P77 图3.2– (a)对比度增强(斜率大于 斜率大于1) 斜率大于 – (b)阈值函数

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数字图像与二维数组 编程实现获取一幅图像的像素，保存在一个数组中。– – – – – – – – – – – – – – – //提取图像的象素pixels iw--i,ih--j pixels=new int[iw*ih]; try{//pix[(j - y) * scansize + (i - x) + off]

PixelGrabber pg=new PixelGrabber(im,0,0,iw,ih,pixels,0,iw); pg.grabPixels(); }catch (InterruptedException eee) {eee.printStackTrace();

} … //给data数组赋值为图像的灰度值 for(int i=0;i<height;i++) {for(int j=0;j<width;j++)

{ //0xff表示灰度级 data[i][j]=Integer.toString(pixels[i*width+j]&0xff); } }

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灰度变换函数(GST) B(x,y)=f [A(x,y)] 点运算可完全由灰度变换函 数GST确定，描述了输入灰 度级和输出灰度级之间的映 射关系。

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灰度变换函数 反转函数 Negatives– S=L-1-r

对数变换 Log Transformations– S=clog(1+r)

幂次变换 Power-Law Transformations– S=cr γ

分段线性变换 Piecewise-Linear Transformations

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灰度变换函数对比度分析 反转函数 Negatives 对数变换 Log Transformations– 求反转函数与对数变换函数的交点m – r≤m, 输出灰度级s拉伸； r≥m, 输出灰度级s压缩 – 结论：对比度减弱(黑白不分明)

幂次变换 Power-Law Transformations– γ<1,与对数变换类似 – γ>1,求反转函数与幂次变换函数的交点m r≤m, 输出灰度级s压缩 r≥m, 输出灰度级s拉伸

– 结论：对比度增强(黑白分明)

分段线性变换 Piecewise-Linear Transformations

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分段线性变换-举例

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幂次变换-举例

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灰度切割 位图切割 P87-89 图像的位平面– 位平面0 至 位平面7 – 位平面n的获得 求2n为灰度级阈值，生成一幅二值图像 r≤ 2n,s=0 r≤ 2n,s=255

– 压缩灰度图像 删除低(四)位位平面

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编程获取图像的像素 保存在一个数组中 提示– //获取图像的宽度iw和高度ih – iw=im.getWidth(this); – -im.getHeight(this); – //提取图像的像素pixels – pixels=new int[iw*ih]; – try{ – PixelGrabbe

r pg=new PixelGrabber(im,0,0,iw,ih,pixels,0,iw); – pg.grabPixels(); – }catch (InterruptedException eee) { – eee.printStackTrace(); – }

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课堂练习 试写出获得一幅图像位平面的过程，并 猜想如何压缩这幅图像(假设图像8比特 ) 编程实现一幅图像的GST

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直方图处理 概念– 灰度级在[0,L-1]范围的数字图像直方图 h(rk)=nk rk为第k级灰度 nk为图像中灰度级为rk的像素个数

– 归一化的直方图 P(rk)= nk/n ∑P(rk)=1

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直方图均衡化

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