數(shù)字圖像處理：Ch3 灰度變換與空間濾波-1

1、復習&補充解釋編程工具Matlab簡單介紹MATLAB是MATrixLABoratory （矩陣實驗室）的縮寫，是一款由美國The MathWorks公司出品的商業(yè)軟件。MATLAB是一種用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計算的高級技術計算語言。復習&補充解釋編程工具Matlab簡單介紹習慣C+編程的同學，推薦使用OpenCV關于“不能采用一句話代碼”（注意：指核心算法）復習&補充解釋關于插值利用鄰域的像素來估計新的像素值的處理過程叫做插值。常用插值算法有：最近鄰插值（ Nearest Neighbor Interpolation）雙線性插值（Bilinear Interpolatio

2、n） 雙立方插值（Bicubic Interpolation） （擴展）復習&補充解釋關于插值以放大為例示意插值原理放大4倍復習&補充解釋關于插值最近鄰插值(Nearest Neighbor Interpolation) 復習&補充解釋關于插值雙線性插值（Bilinear Interpolation）雙線性插值涉及幾次線性插值？三次復習&補充解釋關于插值雙立方插值（Bicubic Interpolation） 復習&補充解釋關于插值除了放大，插值的其他應用場合？雙線性插值放大雙立方插值放大復習&補充解釋關于必做題作業(yè)復習&補充解釋關于必做題作業(yè)Original image for this e

3、xample courtesy of NASA復習&補充解釋關于陰影校正復習&補充解釋幾何運算x0=r*cos(b)； y0=r*sin(b)平移旋轉(zhuǎn)復習&補充解釋幾何運算水平鏡像YXhw轉(zhuǎn)置放縮多種幾何變換如何實現(xiàn)？（復合變換）復習&補充解釋判斷以下說法對錯256級的圖像只能是灰度圖求鄰域平均值可以用模板運算實現(xiàn)轉(zhuǎn)置操作等同旋轉(zhuǎn)90度圖像分辨率越高，圖像質(zhì)量越好相比計算機視覺而言，計算機圖形學與圖像處理的相關性更大Ch3 灰度變換與空間濾波本章題目剖析1. 灰度變換：改變灰度圖像中像素的值2. 空間濾波：通過空域模板運算接受或拒絕一定頻率分量3. 本章灰度變換與空間濾波的目的（應用）：圖像增

4、強圖像增強：將圖像中感興趣的特征(如邊緣、輪廓、對比度等)進行強調(diào)或有選擇的突出，同時衰減其它不需要的特征，以便于顯示、觀察或分析，此種圖像處理稱為圖像增強（Image Enhancement）。 Ch3 灰度變換與空間濾波本章學習目標： 掌握基于灰度變換與空間濾波實現(xiàn)圖像增強的方法。3.1 背景知識 3.2 基本灰度變換函數(shù)3.3 直方圖處理 3.4 空間域濾波基礎3.5 平滑空間濾波器3.6 銳化空間濾波器空間濾波173.1 背景知識 在獲取、傳輸?shù)冗^程中，由于多種因素影響，圖像質(zhì)量下降。模糊：邊界處變化平緩3.1 背景知識256個灰度級對比度低：低對比度（照明不足、相機動態(tài)范圍?。?在獲

5、取、傳輸?shù)冗^程中，由于多種因素影響，圖像質(zhì)量下降。3.1 背景知識噪聲 在獲取、傳輸?shù)冗^程中，由于多種因素影響，圖像質(zhì)量下降。203.1 背景知識圖像質(zhì)量問題如下：圖像模糊問題：圖像模糊不清，甚至嚴重失真對比度問題：對比度局部或全部偏低噪聲干擾問題：圖像蒙受干擾和破壞 在獲取、傳輸和變換過程中，由于多種因素影響，圖像質(zhì)量下降。3.1 背景知識 圖像增強，限于利用空域（或頻域）鄰域信息，提升對比度、去噪等的基本操作，不包含使用遠距離圖像信息或者結構等復雜屬性信息提高圖像質(zhì)量的方法。圖像增強的主要方法空間域方法:直接以圖像中的像素操作為基礎灰度變換（強度映射、點處理）直接灰度變換直方圖處理（直方圖

6、均衡化、直方圖匹配）關鍵：尋找一個合適的變換函數(shù)T空間域濾波（模板處理）平滑空間濾波器銳化空間濾波器關鍵：尋找一個合適的模板（濾波核）23令f (x,y)表示輸入圖像，g(x,y)表示處理之后的輸出圖像；如輸出圖像 g(x,y)任意點(x,y)的灰度值僅依賴于輸入圖象f (x,y)在(x,y)像素點的灰度值，則T定義的操作被稱為灰度變換函數(shù)（又稱灰度映射） 。令 r和s分別表示輸入圖像f (x,y)和輸出圖像g(x,y)在任意點(x,y)的灰度級（值），灰度變換可表示為：灰度變換24灰度變換的關鍵：是根據(jù)要解決的圖象增強問題，選擇合適的灰度變換函數(shù) Tr。根據(jù)灰度變換函數(shù) Tr選擇方法的不同，

7、灰度變換可分為：直方圖處理方法和直接灰度變換?；叶茸儞Q253.2 基本灰度變換函數(shù) 根據(jù)問題，直接選擇灰度變換函數(shù)s=T(r) ,實現(xiàn)圖像增強。主要處理對比度、灰度動態(tài)范圍等問題。 常用的變換函數(shù)有： （1）線性函數(shù)（正比、反比、分段線性函數(shù)） （2）對數(shù)函數(shù) （3）冪律函數(shù)（n次冪和n次方根函數(shù)） （4）其它特殊非線性函數(shù) 26一、線性變換一、線性變換Matlab實驗28當輸入圖像的灰度級范圍為0, L-1 的圖像反轉(zhuǎn)操作可由反比變換獲得，表達式為： s = L-1-r一、圖像反轉(zhuǎn)倒轉(zhuǎn)圖像的強度產(chǎn)生圖像反轉(zhuǎn)的對等圖像：尤其適用于增強嵌入圖像暗色區(qū)域的白色或灰色細節(jié)，特別是當黑色面積占主導地位

8、時。二、對數(shù)變換與增強對比度相反，對數(shù)變換常用于圖像的動態(tài)范圍壓縮。適用環(huán)境：有時原圖的動態(tài)范圍太大，超出某些顯示設備的允許動態(tài)范圍，如直接使用原圖，則一部分細節(jié)可能丟失。經(jīng)過動態(tài)范圍壓縮后顯示，能夠更清晰顯示原圖。30示例：傅里葉頻譜的像素值有很大的動態(tài)范圍：從0到106或更高。用8比特系統(tǒng)線性縮放顯示時，最亮的像素將支配該顯示，而頻譜中的低值細節(jié)會在顯示時丟失。對數(shù)變換后31 冪律變換的基本形式為：三、冪律（伽馬）變換其中c和為正常數(shù)。 取不同值時的變換曲線(c=1)示例：陰極射線管( CRT)裝置有一個電壓-強度響應，這是一個指數(shù)變化范圍為1.82.5的冪函數(shù)： 。這樣的顯示系統(tǒng)傾向于產(chǎn)

9、生比希望的效果更暗的圖像。 在此情況下，伽馬校正是將圖像輸人到監(jiān)視器前進行預處理，即進行變換： 32伽馬校正：冪次等式中的指數(shù)是指伽馬值，用于修正冪次響應現(xiàn)象的過程稱做伽馬校正。 三、冪律（伽馬）變換伽馬校正示例(c=1)：原圖伽馬校正示例(c=1)：原圖拐點(r1, s1) 和(r2, s2)的位置控制了變換函數(shù)的形狀，一般假定r1 r2 且s1 s2 ，保證變換函數(shù)為單值單調(diào)增加。四、分段線性變換函數(shù)對比度拉伸思考：如果r1=r2,s1=0,s2=L-1, 曲線形狀是？作用是？如果r1=s1且r2=s2呢？37分段線性對比度拉伸示例灰度級分層（ Gray-level slicing） 突出

10、圖像中特定灰度范圍部分，用于增強特征或瑕疵。四、分段線性變換函數(shù)灰度級分層方法1：突出范圍A,B內(nèi)的灰度，而將所有其他灰度降低到一個更低的級別；方法2：突出范圍A,B內(nèi)的灰度，保持其他所有灰度級不變39灰度級分層增強圖像示例關于灰度變換的實現(xiàn)問題可采用查找表實現(xiàn)圖像灰度變換。查找表的索引是原來的灰度值，表的內(nèi)容是變換后的值。0348Index(r): 0 1 2 3 4 5 252 253 254 255 s原圖變換后的圖Matlab函數(shù): imadjust() 本講作業(yè)選做題作業(yè)編號：CH3-1描述：生成一幅動態(tài)范圍為0,65535的中心向外輻射的灰度圖像，分別利用線性變換和對數(shù)變換，將其變換到0,255灰度范圍內(nèi)，并顯示。核心計算過程不能采用一句話代碼。作業(yè)提交時間：布置作業(yè)