07第七讲-图像对比度增强

内容回顾几何变换不改变像素值，而是改变像素所在的位置。图像的形状变换；图像的位置变换；图像的几何校正。内容回顾按比例缩小不按比例缩小图像的形状变换内容回顾图像的形状变换放大5倍内容回顾图像的形状变换内容回顾图像的位置变化平移镜像旋转第七讲图像对比度增强图像对比度增强是改善图像视觉效果的重要措施之一。黑白图像的对比度的大小主要决定于图像的灰度级之间的级差。通过被摄景物最亮部分与最暗部分的密度差，来实现图像的对比度调整。7.1线性增强；7.2非线性增强；7.3直方图增强；7.4局部统计法增强。第七讲图像对比度增强增强前的图像增强后的图像第七讲图像对比度增强7.1线性增强线性变换bfabfgtan第七讲图像对比度增强7.1线性增强1.基本线性增强bfabfgtanminfmaxf增强前的最低灰度增强前的最高灰度mingmaxg增强后的最低灰度增强后的最高灰度第七讲图像对比度增强7.1线性增强1.基本线性增强增强变换条件：变换前后对比度呈线性关系minmaxminminmaxminffffggggminmaxminmaxminmaxminmaxminmaxfffggffffgggminmaxminmaxffggaminmaxminmaxminmaxfffggfb第七讲图像对比度增强7.1线性增强当a1时，则变换后图像的对比度增大；当a1时，则变换后图像的对比度减小；当a=1时，对比度保持不变；b值使整幅图像灰度级的均值改变相应值。minmaxminmaxffggaminmaxminmaxminmaxfffggfbminmaxminmaxminmaxminmaxminmaxfffggffffggg第七讲图像对比度增强7.1线性增强适用性通过选择、的值，使图像灰度级限定在预定的范围内；调整图像对比度的大小；算法优点计算简洁；适用于灰度级变化比较平滑的图像（图像直方图近似表现为高斯分布）；算法缺点有可能受到个别极限灰度级的不良影响；maxgming第七讲图像对比度增强7.1线性增强第七讲图像对比度增强7.1线性增强2.统计量算法增强考虑整幅图像的统计特征。用图像数据的统计数字特征增强图像的对比度，这就是统计量图像增强。均值－反映图像灰度特征的总貌；标准差－反映图像对比度的大小。第七讲图像对比度增强7.1线性增强图像平均值：图像标准方差：1010,1miNjjigNMg101022,1miNjggjigNM第七讲图像对比度增强7.1线性增强第七讲图像对比度增强7.1线性增强利用图像的均值及标准差进行增强1010,1miNjjigNMg101022,1miNjggjigNM1010,1miNjjifNMf101022,1miNjffjifNM源图像的均值及方差目标图像期望的均值及方差bfag第七讲图像对比度增强7.1线性增强利用图像的均值及标准差进行增强bfabjifaNMgmiNj1010,122101022,1fmiNjgabfabjifaNMfgafgbfggfjifjigfg,,第七讲图像对比度增强7.1线性增强第七讲图像对比度增强7.1线性增强2.统计量算法增强特点：剔除个别极限灰度值的抑制作用，在整体上能较好地保障图像的对比度增强效果。第七讲图像对比度增强7.1线性增强3.分段线性增强更适应于有选择性地对图像进行局部线性对比度增强；例如：若想扩大低灰度区的对比度，同时适当降低其它灰度区的对比度，则可选择在低灰度区，使a1，其它灰度区a1。其变换式与基本增强算法相同，只是针对原图像的区间要有所选择。第七讲图像对比度增强7.2非线性增强线性方法主要适应于整幅图像的灰度级变化较平缓的情况。对于一些成像结果比较特殊的图像（直方图非高斯分布），则应选择合适的处理方法，即非线性处理方法。第七讲图像对比度增强7.2非线性增强非线性对比度增强法，所选择的变换函数是非线性函数。常用的非线性函数：指数函数对数函数1logfacgfcagdfacdgfcafdfcdgln1第七讲图像对比度增强7.2非线性增强第七讲图像对比度增强7.2非线性增强可以有选择地对曝光不足或曝光过度的图像进行指数或对数函数变换，使图像的对比度得到调整。第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法图像的灰度级的最大值和最小值，以及灰度级在图像中出现的次数，可以看出图像对比度的大小以及相邻灰度级之间的级差。通过变换图像直方图（或灰度分布），实现对比度增强。第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法1.直方图均衡化对于一副图像,如果其灰度直方图是均匀分布的，则该图像具有较好的视觉效果。第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法1.直方图均衡化有两幅连续图像，r、s分别为变换前后的灰度（归一化灰度），设他们之间的灰度变换函数为：rTs1,0rs该变换满足以下条件：在内为单调递增函数；在内10r10r10rT其反函数同样满足上述条件sTr1第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法rprsps原图像灰度的概率密度函数变换后图像灰度的概率密度函数S是r的函数，由概率论理论可知，s的概率密度函数可由r的概率密度函数求出。s的分布函数为：drrpdsspsFrrsss概率密度函数是分布函数的一阶导数第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法sTdsdrpdsdrrpsprrs1通过变换，改变了图像灰度级的分布密度函数drrpsFrrs第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法dsdrrpsprs灰度直方图是均匀分布的，则该图像具有较好的视觉效果，可以作归一化假定：1spsdrrpdsrrrdrrprTs0第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法均衡化算法检验其它10022rrrprrrdrrprTs01sps？dsdrrpsprs第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法对于灰度级为离散的数字图像，用频率来代替概率，则变换函数的离散形式可表示为：kiikiirkkNNrprTs00rrdrrprTs010kr10ks255,2,1,0k第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法直方图均衡化的算法步骤及实例⑴计算原图像灰度直方图；⑵计算新的灰度级；⑶修正归一化灰度为实际灰度，建立灰度映射表；⑷生成新的均衡化图像；⑸计算新图像的直方图。第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法016210105326322122116340574220211003422304221532011301121223237001234567灰度映射表原图像第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法直方图均衡化效果第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法直方图均衡化效果第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法直方图均衡化效果第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法理想情况下，经过直方图均衡化以后的图像直方图应是十分平坦的，但实际情况并非如此，产生的新的直方图比变换前平坦多了，但和理论分析有差异，此外，灰度级减少了。这种现象称为简并现象，这是灰度级作近似的结果。第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法例：有一幅64*64，3bit数字图像，各个灰度级出现的频数如下表所示。要求将此幅图像进行直方图均衡化，并画出变换前后直方图，进行比较。。第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法2.直方图规定化为一幅图像指定一种特定的直方图，调整图像，使它的直方图与指定的一样，也称为直方图匹配。如给定变换后的概率密度函数为一些特殊形式的函数。如概率密度为正态分布函数。第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法原图像灰度r目标图像灰度zrFz变换函数为：灰度分布概率密度函数rprzpz第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法rFrTGsGvGz111变换函数为：分别对源图像及目标图像均衡化rrdrrprTs0zzdzzpzGv0第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法016210105326322122116340574220211003422304221532011301121223237001234567原图像均衡归一化灰度映射表原图像kiikNNz001230.06100.12910.21290.273445670.27340.21290.12910.0610目标图像灰度直方图01234567目标图像均衡归一化灰度映射表第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法直方图规定化效果第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法直方图规定化效果第七讲图像对比度增强7.3直方图增强法直方图规定化效果第七讲图像对比度增强7.4局部统计增强法对比度增强除了灰度变换与直方图修整法外，还可用局部均值和方差进行对比度增强。在一幅图像中，令像素(x,y)的灰度值为f(x,y)，所谓局部均值和方差是指以像素(x,y)为中心的(2n+1)×(2n+1)邻域内的均值和方差。nxnximymyjjifmnyxf,12121,nxnximymyjyxjifjifmn22,,,12121第七讲图像对比度增强7.4局部统计增强法期望的均值为：yxfyxffyxgyxdd,,,,期望的方差为：df2dyxfyxfkyxfyxfyxfyxfyxgyxd,,,,,,,,第七讲图像对比度增强7.5本次课小结线性增强；非线性增强；直方图增强；局部统计法增强。第七讲图像对比度增强7.6下一次课内容图像噪声及抑制