数字图像处理 (Digital Image Processing ）

1. 数字图像处理(Digital Image Processing） 数字图像处理与模式识别研究所 山东科技大学信息与电气工程学院

2. 第三章 图像增强 • 3.1引言 • 3.2 灰度增强 • 3.2.1灰度直方图增强 • 3.2.2灰度线性变换 • 3.2.3灰度非线性变换 • 3.3 图像平滑 • 3.3.1 邻域平均法 • 3.3.2 中值滤波法 • 3.3.3 同态滤波法 • 3.3.4 帧间平滑 • 3.3.5 低通滤波法 • 3.4 图像锐化 • 3.4.1 空域锐化 • 3.4.2 频域高通滤波法 • 3.5 伪彩色和真彩色增强 • 3.5.1 颜色模型 • 3.5.2 伪彩色增强 • 3.5.3 真彩色增强

5. 3.2 灰度增强 • 3.2.1灰度直方图增强 • 3.2.2灰度线性变换 • 3.2.3灰度非线性变换

6. 3.2.1 灰度直方图增强 • 直方图均衡化 • 直方图规定化

7. 直方图均衡化 1.列出原始图像灰度级fj, j=0,1,…,k,…,L-1; 2.统计各灰度级的象素数目，nj, j=0,1,,…,k,…,L-1; 3.计算原始图像直方图Pf(fj)=nj/n，n为原始图像总的象素数目； 4.计算累积分布函数c(f); 5.应用转移函数，计算映射后的灰度级, gi=INT[(gmax-gmin)c(f)+gmin+0.5] 6.统计映射后各灰度级的象素数目ni, i=0,1,…,p-1; 7.计算输出图像直方图Pg(gi)= nj/n，i=0,1,…,p-1; 8.用fj和gi的映射关系，修改原始图像灰度级，获得直方图近似均匀分布 的输出图像。

10. 直方图规定化 算法实现： • 1）求出灰度级变换T • 2）求出灰度级变换G,同时求出逆变换G-1 • 3）通过T和G-1求出复合变换H • 4）用H对图像做灰度级变换

12. 3.2.2 灰度线性变换

13. 1 0.5 S=kr+b 0 0.5 1 （b）灰度变换函数 （d）反转函数 （a）原始图像 （e）反转效果 （c）变换结果 1 0.5 S=kr+b 0 0.5 1

14. 局部提高、局部降低对比度 255 255 216 142 23 0 0 48 196 255 128 255

15. 灰度级切片 255 255 214 176 0 0 48 134 255 48 142 255

16. 亮度调整——加亮、减暗图像 255 255 218 32 128 255 128 255

17. 对比度拉伸——提高、降低对比度 255 255 142 P2 P1 0 0 48 218 255 128 255 提高对比度 降低对比度

19. 输 出 灰 度 级 s L-1 (r2,s2) T(r) L/2 (r1,s1) 0 L/2 L-1 输入灰度级r (a) 分段线性函数 (c) 灰度拉伸 (d) 灰度二值化 （b）原始图像

20. =1.5 =0.66 输 出 灰 度 级 s L-1 =0.04 =0.1 =0.4 L/2 =1 =2.5 =10.0 =25.0 0 L-1 L/2 输入灰度级r 不同 的s=cr 曲线及图像变换结果

21. 255 255 216 142 23 0 0

22. 3.3 图像平滑 • 3.3.1 邻域平均法 • 3.3.2 中值滤波法 • 3.3.3 同态滤波法 • 3.3.4 帧间平滑 • 3.3.5 低通滤波法

23. 1 1 1 1 1 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 1 1 1 1 1 0.5 1 1 1 0.5 1/25 * 1 1 1 1 1 0.5 1 1 1 0.5 1/17 * 1 1 1 1 1 0.5 1 1 1 0.5 1 1 1 1 1 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 3.3.1 邻域平均法

24. 5x5 模板

25. 9x9 模板

26. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1/9 * 1/4 * 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 边缘的计算 • 1）相邻近似计算法 • 2）不完整模板近似法

27. 3.3.2 中值滤波法 如3X3窗口： 从小到大排列，取中间值

28. 中值滤波对持续期小于窗宽（N=5）的1/2的脉冲将进行抑制---中值滤波对持续期小于窗宽（N=5）的1/2的脉冲将进行抑制--- 阶跃

29. 斜坡

30. 单脉冲

31. 双脉冲

32. 三脉冲

33. 三角

34. 最大值滤波

35. 最小值滤波

36. 椒盐噪声 中值（3*3） 平均（3*3） 原图 自适应（3*3） 自适应（3*3） 高斯噪声 平均（3*3） 中值（3*3） 斑点噪声 自适应（3*3） 中值（3*3） 平均（3*3）

37. 原图 椒盐噪声 中值（3*3） 中值（5*5） 中值（7*7）

38. f(x,y) ln FFT H(u,v) g(x,y) exp FFT-1 3.3.3 同态滤波法 H(u,v) Rh 1 Rl 0 D(u,v)

39. （a）原图，窗内无细节 （b）滤波后窗内黑暗处细节显现

41. 3.3.4 帧间平滑

42. 3.3.5 低通滤波法 1. 频域增强原理 u 边缘、噪音、 变化陡峭部分 变化平缓部分 v

45. （1）理想低通滤波器 2．低通滤波

46. （2）梯形低通滤波器

47. n=1 n=3 （3）指数低通滤波器

48. n=3 n=1 （4）巴特沃思低通滤波器

49. （1）理想高通滤波器 3．高通滤波

50. （2）梯形高通滤波器