灰度級變換課件

第三章灰度級變換問題的引入

看兩個圖例，分析畫面效果不好的原因。亮暗差別不是很大解決問題的思路

提高對比度，增加清晰度對比度的計算對比度的計算公式如下：即相鄰像素間的灰度差即相鄰像素間的灰度差為δ的像素分布概率其中：像素相鄰：四近鄰八近鄰對比度的計算例設圖像為：圖像增強圖像增強的目的是為了改善畫質(zhì)，使圖像的顯示效果更加清晰。本章中主要介紹的內(nèi)容包括：線性對比度展寬動態(tài)范圍調(diào)整直方圖均衡化處理偽彩色技術(shù)線性對比度展寬

——實現(xiàn)方法設原圖、處理后的結(jié)果圖的灰度值分別為[g(i,j)]和[f(i,j)];要求[g(i,j)]和[f(i,j)]均在[0，255]間變化，但是g的表現(xiàn)效果要優(yōu)于f。因為f和g的取值范圍相同，所以通過抑制不重要的部分，來擴展所關(guān)心部分的對比度。線性對比度展寬

——實現(xiàn)方法為了達到上面所提出的目的，原圖（橫軸上的f(i,j)）與處理后圖（縱軸上的g(i,j)）的灰度影射關(guān)系可用下圖表示。255abfg255gagbαγβ(i,j)(i,j)線性對比度展寬

——實現(xiàn)方法

將上面圖示的影射關(guān)系，用計算公式表達即為：線性對比度展寬

——灰級窗的實現(xiàn)方法如圖所示，繪級窗實際上是線性對比度展寬的一種特殊形式。255abfg255gagbαγβ(i,j)(i,j)255abfg255β(i,j)(i,j)線性對比度展寬灰級窗動態(tài)范圍調(diào)整

——動態(tài)范圍的概念動態(tài)范圍：是指圖像中所記錄的場景中從暗到亮的變化范圍。動態(tài)范圍對人視覺的影響：由于人眼所可以分辨的灰度的變化范圍是有限的，所以當動態(tài)范圍太大時，很高的亮度值把暗區(qū)的信號都掩蓋了。動態(tài)范圍調(diào)整

——動態(tài)范圍調(diào)整的思路動態(tài)范圍調(diào)整思路：通過動態(tài)范圍的壓縮可以將所關(guān)心部分的灰度級的變化范圍擴大。動態(tài)范圍調(diào)整方法分為以下兩種：1）線性動態(tài)范圍調(diào)整2）非線性動態(tài)范圍調(diào)整線性動態(tài)范圍調(diào)整

——實現(xiàn)方法按照上面的設計思路，可以得到新圖與原圖的對應關(guān)系如下?？梢钥吹?，線性動態(tài)范圍調(diào)整的影射關(guān)系與灰級窗的相同。黑白ab0255255abfg255(i,j)(i,j)線性動態(tài)范圍調(diào)整

——例題1399821373360646820529260黑：02白：9703999003933606469005090600299900292270747900509070將[2,7]轉(zhuǎn)換到[0,9]作用：進行亮暗限幅

g(i,j)=9/5*f(i,j)-18/5C=16.9211C=26.2895非線性動態(tài)范圍調(diào)整

——原理提出非線性動態(tài)范圍調(diào)整，是因為線性動態(tài)范圍調(diào)整的分段線性影射不夠光滑。非線性動態(tài)范圍調(diào)整，要求可以用光滑的曲線來實現(xiàn)?？紤]到人眼對視覺信號的處理過程中，有一個近似對數(shù)算子的環(huán)節(jié)，因此，可采用對數(shù)運算來實現(xiàn)非線性動態(tài)范圍調(diào)整。非線性動態(tài)范圍調(diào)整示例非線性動態(tài)范圍調(diào)整

——例題13998213733606468205292603599943585580868940749480g(i,j)=9*log(f(i,j)+1)作用：將暗的部分擴展，而將亮的部分抑制。C=16.9211C=18.7632直方圖均衡化

——基本原理直方圖均衡化方法的基本思想是，對在圖像中像素個數(shù)多的灰度級進行展寬，而對像素個數(shù)少的灰度級進行縮減。從而達到清晰圖像的目的。因為灰度分布可在直方圖中描述，所以該圖像增強方法是基于圖像的灰度直方圖。設f、g分別為原圖像和處理后的圖像。求出原圖f的灰度直方圖，設為h。顯然，在[0,255]范圍內(nèi)量化時，h是一個256維的向量。直方圖均衡化方法實現(xiàn)

——1.求直方圖1）求出圖像f的總體像素個數(shù)Nf=m*n(m,n分別為圖像的長和寬）2）計算每個灰度級的分布概率，即每個像素在整個圖像中所占的比例。hs(i)=h(i)/Nf(i=0,1,…,255)直方圖均衡化方法實現(xiàn)

——2.計算原圖的灰度分布概率

例hs=h/25直方圖均衡化方法實現(xiàn)

——2.計算原圖的灰度分布概率=[0.12,0.08,0.16,0.16,0.04,0.04,0.16,0.04,0.08,0.12]灰度級0123

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789直方圖均衡化方法實現(xiàn)

——4.計算原、新圖灰度值的影射關(guān)系新圖像g的灰度值g(i,j)為

例直方圖均衡化方法實現(xiàn)

——4.計算原、新圖灰度值的影射關(guān)系hp=[0.12,0.20,0.36,0.52,0.56,0.60,0.76,0.80,0.88,1.00]9*hp=[0,1.80,3.24,4.68,5.04,5.40,6.84,7.20,7.92,9.00]影射關(guān)系：新圖[0,2,3,5,5,5,7,7,8,9]原圖[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]例

f2599832575570757830539370g1399821373360646820529260C=16.92119*hpC=15.8421直方圖均衡化方法實現(xiàn)

——4.計算原、新圖灰度值的影射關(guān)系直方圖均衡化方法實現(xiàn)

——5.原、新圖灰度直方圖比較

0123456789

0123456789f的灰度直方圖g的灰度直方圖直方圖均衡化方法效果示例直方圖均衡化方法

——比較例

f’1599844545580868840448480g1399822323360646620226260C=16.68429*hpC=17.1974直方圖均衡化方法

——比較例

f1399821373360646820529260C=16.9211

f’1399822323360646620226260C=16.6842結(jié)論：原圖的灰度分布均衡性越差，均衡化后的效果越好。偽彩色增強方法

——基本原理由于人眼分辨不同彩色的能力比分別不同的灰度級的能力強，因此，把人眼無法區(qū)別的灰度變化，施以不同的彩色來提高識別率，這便是偽彩色增強的基本依據(jù)。偽彩色增強方法

——基本思路要由灰度圖像生成一幅彩色圖像是一個一到三的影射。顯然由少信息量獲得多信息量必然是基于估計原理。也就是說，對未知的部分，通過各種手段進行合理的估計。研究的目的不同，則給出的灰度到彩色的估計影射方法也隨之不同。偽彩色增強方法

——分類偽彩色增強方法大致可以分為以下三類：基于灰度變換的偽彩色方法基于灰度調(diào)色板的偽彩色方法基于區(qū)域分割的偽彩色方法謝謝大家作業(yè)P513(1),(2),(3)不要求計算對比度?；诨叶茸儞Q的偽彩色方法

——基本原理仿照對溫度的描述方式，當溫度比較低，我們會想到藍色（又稱冷色調(diào)）。當溫度較高的時候，會想到紅色（又稱暖色調(diào)）。根據(jù)人感官上的這一特性，將亮度低的影射為藍色，亮度高的影射為紅色?；诨叶茸儞Q的偽彩色方法

——影射關(guān)系由此，可以按照如下所示的影射關(guān)系進行偽彩色處理。255063127191255

fgR255063127191255

fgG255fgB063127191255

基于灰度變換的偽彩色方法

——影射關(guān)系按照前面的影射關(guān)系，最終可以獲得灰度與彩色的對應關(guān)系如下圖所示?？梢钥吹?，經(jīng)過綜合之后，顏色與光照強度相關(guān)。演示示例基于灰度調(diào)色板的偽彩色方法

——基本原理索引值RGB1R1G1B12R2G2B2：:::N

RN

GN

BN按照位圖文件的索引色模式，首先根據(jù)需要設計一個調(diào)色板。然后，將灰度值作為調(diào)色板的索引值，完成從灰度到彩色的影射?；叶戎祷诨叶日{(diào)色板的偽彩色方法

——影射關(guān)系索引值RGB1R1G1B12R2G2B2：:::N

RN

GN

BN索引值RGB1R1G1B12R2G2B2：:::N

RN

GN

BN基于灰度調(diào)色板的偽彩色方法

——調(diào)色板的設計例調(diào)入某個彩色圖像的調(diào)色板，作為偽彩色影射用的灰度調(diào)色板?；诨叶日{(diào)色板的偽彩色方法

——調(diào)色板影射例基于灰度調(diào)色板的偽彩色方法

——調(diào)色板影射例基于區(qū)域分割的偽彩色增強方法

——基本原理這是一種對不同的區(qū)域進行不同