數(shù)字圖像處理灰度變換

1、4703120068電子信息工程彭 超2灰度變換灰度變換就是把原圖像的像素灰度經(jīng)過某個函數(shù)，變換成新圖像的像素灰度。首先：什么是灰度變換？直接灰度變換法直方圖修正法灰度變換法3灰度變換1灰度線性變換灰度線性變換2分段線性變換分段線性變換3非線性變換非線性變換4灰度變換1假定原圖像f(x，y)的灰度范圍為a，b，希望變換后圖像g(x，y)的灰度范圍擴展至c，d，則灰度線性變換可表示為:cayxfabcdyxg),(),(灰度線性變換灰度線性變換v 如上圖所示，若變換后的g(x,y)灰度范圍大于變換前f(x,y)的灰度范圍，則盡管變換前后像素個數(shù)不變，但不同像素間的灰度差變大，因而對比度增強，圖像

2、更加清晰。 v 負(fù)像的概念：對于8位灰度圖像，若a=d=255且b=c=0，則使圖像負(fù)像，即黑變白，白變黑。0f(x,y)g(x,y)abcd灰度線性變換原圖變換結(jié)果共同點：對比度增強，圖像更清晰共同點：對比度增強，圖像更清晰7灰度變換2增強圖像對比度實際是增強圖像中各部分之間的反差，往往通過增加圖像中兩個灰度值間的動態(tài)范圍來實現(xiàn)，有時也稱其為灰度線性拉伸。為了突出感興趣的灰度區(qū)間，相對抑制那些不感興趣的灰度區(qū)間，可采用分段線性變換。分段線性變換分段線性變換分段線性變換曲線圖Q：如何對灰度區(qū)間進(jìn)行擴展和壓縮？：如何對灰度區(qū)間進(jìn)行擴展和壓縮？0f(x,y)g(x,y)abcdL-1L-1L:表示

3、圖像總的灰度級數(shù)拐點2拐點1斜率為K分段線性變換上圖中大部分像素灰度級分布在a，b，小部分像素的灰度級超出了此區(qū)間，則可以在a，b區(qū)間內(nèi)作線性變換，超出此區(qū)間的灰度可以變換為常數(shù)或保持不變。L的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：LyxfbdbyxfbLdLbyxfacayxfabcdayxfyxfacyxg),(,),(11),(,),(),(0),(),(分段線性變換分段線性變換示例【a=30,b=100,c=30,d=200的情況】低灰度低灰度中間灰度中間灰度高灰度高灰度突出與抑制：11灰度變換3非線性變換采用非線性變換函數(shù)，以滿足特殊的處理需求。典型的非線性變換函數(shù)有冪函數(shù)、對數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、閾值函數(shù)、

4、多值量化函數(shù)、窗口函數(shù)等。閾值函數(shù)、多值量化函數(shù)、窗口函數(shù)。實際上它們都可以歸為閾值函數(shù)，即把某個灰度范圍映射為一個固定的灰度值，目的是為了突出感興趣的區(qū)域。非線性變換12灰度變換非線性變換閾值函數(shù)多值量化函數(shù)窗口函數(shù)閾值函數(shù)13灰度變換非線性變換對數(shù)變換對數(shù)變換一般可表示為： 式中： a、b、c是為調(diào)整變換曲線的位置和形狀而引入的參數(shù)。對數(shù)變換使得圖像的低灰度范圍得以擴展而高灰度范圍得以壓縮，變換后的圖像更加符合人的視覺特性，因為人眼對高亮度的分辨率要高于對低亮度的分辨率。cbyxfayxgln 1),(ln),(意義？14灰度變換非線性變換指數(shù)變換的效果則與之相反，一般可表示為：1),()

5、,(ayxfcbyxg冪律變換一般可表示為：),(),(yxfcyxg式中： c、是正常數(shù)。不同的系數(shù)對灰度變換具有不同的響應(yīng)。若小于1，它對灰度進(jìn)行非線性放大，使得圖像的整體亮度提高，它對低灰度的放大程度大于高灰度的放大程度，導(dǎo)致圖像的低灰度范圍得以擴展而高灰度范圍得以壓縮。若大于1，則相反。指數(shù)變換和冪律變換意義？15灰度變換非線性變換圖(a)中的圖像較暗，且中間稍暗的部分對比度較低。通過對數(shù)變換和小于1的冪律變換都可以增強低亮度像素的對比度，整體亮度也得到提高，如圖(b)和(c)所示。圖(d)是=2.0的冪律變換結(jié)果，雖然圖像的整體亮度降低，但高亮度部分的對比度得到增強。例如，右上部分的邊緣更加突出。(a)(b)(c)(d)不同值的影響16灰度變換非線性變換冪律變換與對數(shù)變換都可以擴展與壓縮圖像的動態(tài)范圍。相比而言，冪律變換更具有靈活性，它只需改變值就可以達(dá)到不同的增強效果。而對數(shù)變換則在壓縮動態(tài)范圍方面更有效。比較比較17灰度變換非線性變換” 灰度變換曲線一般都是單調(diào)的，以保證變換前后從黑到