（數(shù)字圖像處理）點運算 PPT

數(shù)字圖像處理點運算CH5點運算一、引言二、點運算和直方圖三、直方圖均衡化四、直方圖匹配五、光度學(xué)校正和顯示校正六、對比度拉伸應(yīng)用七、要點總結(jié)習(xí)題圖像增強:改善圖像,已使圖像看起來更好.如何觀察到圖像更多細節(jié),如何達到較好的對比度.圖像增強兩種方法:基于圖像灰度值統(tǒng)計的方法;基于圖像空間頻率的方法.1引言1）點運算（pointoperation）定義對于一幅輸入圖像，將產(chǎn)生一幅輸出圖像，輸出圖像的每個像素點的灰度值由輸入像素點決定。點運算由灰度變換函數(shù)（gray-scaletransformation,GST）確定。Notice：（1）與局部（鄰域）運算的差別，輸入像素-輸出像素一一對應(yīng)；（1）與幾何運算的差別，不改變圖像的空間關(guān)系；（2）又稱為對比度增強，對比度拉伸或灰度變換。1引言2）點運算的種類（1）線性點運算1引言

lenna.bmp練習(xí)1在一個線性拉伸中，當a，b取何值時，可將雙峰直方圖的兩個峰分別從23和155移到16和240？1引言（2）非線性點運算常用對數(shù)函數(shù)、冪次函數(shù)和分段線性函數(shù)1引言1引言lenna.bmp1引言3）應(yīng)用（1）光度學(xué)標定（photometriccalibration）

希望數(shù)字圖像的灰度能夠真實反映圖像的物理特性。如去掉非線性；（2）對比度增強（contrastenhancement）或?qū)Ρ榷葦U展（contraststretching）

將感興趣特征的對比度擴展使之占據(jù)可顯示灰度級的更大部分。（3）顯示標定（displaycalibration）

顯示設(shè)備不能線性地將灰度值轉(zhuǎn)換為光強度。因此點運算和顯示非線性組合，以保持顯示圖像時的線性關(guān)系。（4）輪廓線確定

用點運算的方法進行閾值化。1引言2點運算和直方圖1）為什么討論兩者關(guān)系？為使輸出灰度產(chǎn)生特定形式的輸出直方圖，而逆向?qū)で簏c運算函數(shù)的過程。2）輸出直方圖對變換函數(shù)f的要求是單值且單調(diào)遞增，值空間在[0，255]。2點運算和直方圖2點運算和直方圖Step1Step2分兩步完成：（1）分子為輸入直方圖，但自變量從DA替換為DB。（2）分母為灰度變換函數(shù)的導(dǎo)數(shù)，如果出現(xiàn)DA也替換為DB。2點運算和直方圖3）舉例（1）線性點運算性質(zhì)：*b>0，直方圖向右平移，圖像變亮；*b<0，直方圖向左平移，圖像變暗；*a>1，直方圖變寬，但幅值減少。例子1：lena2點運算和直方圖2點運算和直方圖213≈1.2*138+502點運算和直方圖例子2：假定原直方圖為高斯函數(shù)2點運算和直方圖（2）二階點運算2點運算和直方圖例子3：假定原直方圖為高斯函數(shù)此處用的灰度變換公式為DB=DA^22點運算和直方圖（3）其它情形*若灰度變換函數(shù)存在0斜率，則輸出直方圖將產(chǎn)生尖峰；*若灰度變換函數(shù)存在斜率無窮大，則輸出直方圖將部分區(qū)域擴展為一定寬度；*若灰度變換函數(shù)不存在反函數(shù)，可以將輸入直方圖劃為幾段，然后輸出直方圖為幾部分之和。3直方圖均衡化1）目的使一輸入圖像轉(zhuǎn)換為在每一灰度級上都有相同的像素點數(shù)（即輸出的直方圖是平的）。進一步的作用在于圖像比較和分割。2）研究思路：通過直方圖變換公式3）步驟4）離散情況5）例子3直方圖均衡化練習(xí)2一幅8比特圖像的直方圖由式H(D)=1704sin(πD/255)給出。推導(dǎo)出一個可以展平直方圖的GST函數(shù)。3直方圖均衡化有一幅圖象，共有16級灰度，其直方圖分布為Pi,i=0,1,…,15，求經(jīng)直方圖均衡化后，量化級別為10級的灰度圖象的直方圖分布Qi，其中Pi和Qi為分布的概率，即灰度i出現(xiàn)的次數(shù)與總的點數(shù)之比。Pi：0.03,0,0.06,0.10,0.20,0.11,0,0,0,0.03,0,0.06,0.10,0.20,0.11,03直方圖均衡化步驟1：用一個數(shù)組s記錄Pi，即s[0]=0.03,s[1]=0,s[2]=0.06,…,s[14]=0.11,s[15]=0步驟2：i從1開始，令s[i]=s[i]+s[i-1]，得到的結(jié)果是s：0.03,0.03,0.09,0.19,0.39,0.50,0.50,0.50,0.50,0.53,0.53,0.59,0.69,0.89,1.0,1.03直方圖均衡化步驟3：用一個數(shù)組L記錄新的調(diào)色板索引值，即令L[i]=s[i]×(10-1)，得到的結(jié)果是L：0,0,1,2,4,5,5,5,5,5,5,5,6,8,9,9這樣就找到了原來的調(diào)色板索引值和新的調(diào)色板索引值之間的對應(yīng)關(guān)系，即0→0,1→0,2→1,3→2,4→4,5→5,6→5,7→5,8→5,9→5,10→5,11→5,12→6,13→8,14→9,15→9。3直方圖均衡化步驟4：將老的索引值對應(yīng)的概率合并，作為對應(yīng)的新的索引值的概率。例如，原來的索引值0,1都對應(yīng)了新的索引值0，則灰度索引值為0的概率為P0+P1=0.03；新的索引值3和7找不到老的索引值與之對應(yīng)，所以令Q3和Q7為0。最后得到的結(jié)果是Qi：0.03,0.06,0.10,0,0.20,0.20,0.10,0,0.20,0.11要注意的是，均衡化處理后的圖象只能是近似均勻分布。均衡化圖象的動態(tài)范圍擴大了，但其本質(zhì)是擴大了量化間隔，而量化級別反而減少了，因此，原來灰度不同的象素經(jīng)處理后可能變的相同，形成了一片的相同灰度的區(qū)域，各區(qū)域之間有明顯的邊界，從而出現(xiàn)了偽輪廓。3直方圖均衡化3直方圖均衡化3直方圖均衡化例題假定有一幅總像素為n=64*64的圖像，灰度級數(shù)為8，各灰度級分布概率如下：0.19,0.25，0.21，0.16，0.08，0.06，0.03，0.02試對其進行直方圖均衡處理。4直方圖匹配1）目的通過轉(zhuǎn)換比較兩幅數(shù)字圖像的直方圖，判斷兩幅數(shù)字圖像是否為同一物理景象。2）研究思路3）步驟4）離散情況5）舉例

A(x,y)B(x,y)C(x,y)問題：在給定A圖像和C圖像的情況下，如何選取灰度變換函數(shù)？4直方圖匹配4直方圖匹配4直方圖匹配

5光度學(xué)和顯示校正5光度學(xué)和顯示校正例子：6對比度拉伸應(yīng)用灰度擴展的意思就是把你所興趣的灰度范圍拉開，使得該范圍內(nèi)的象素，亮的越亮，暗的越暗，從而達到了增強對比度的目的。6對比度拉伸應(yīng)用a,b,c為三段直線的斜率，因為是對比度擴展，所以斜率b>1。g1old和g2old表示原圖中要進行對比度擴展的范圍，g1new和g2new表示對應(yīng)的新值。用公式表示為6對比度拉伸應(yīng)用顯然要得到對比度拉伸后的灰度，我們需要知道a,b,c,g1old,g2old五個參數(shù)。由于有新圖的灰度級別也是255這個約束，所以滿足ag1old+b(gold-g1old)+c(255-g2old)=255這個方程。這樣，我們只需給出四個參數(shù)，而另一個可以代入方程求得。我們假設(shè)a=c，這樣，我們只要給出b，g1old和g2old，就可以求出a要注意的是，給出的三個參數(shù)必須滿：(1)b*(g2old-g1old)<=255；(2)(g2old-g1old)<=255。g1old=100，g2old=150，b=3.06對比度拉伸應(yīng)用削波(cliping)可以看作是對比度擴展的一個特例，只要令對比度擴展中的a=c=0就實現(xiàn)了削波。我們只要給出范圍的兩個端點，斜率b就可以用方程b(g2old-g1old)=255求出。6對比度拉伸應(yīng)用6對比度拉伸應(yīng)用閾值化(thresholding)可以看作是削波的一個特例，只要令削波中的g1old=g2old就實現(xiàn)了閾值化。閾值就象個門檻，比它大就是白，比它小就是黑。經(jīng)過閾值化處理后的圖象變成了黑白二值圖，所以說閾值化是灰度圖轉(zhuǎn)二值圖的一種常用方法。進行閾值化只需給出閾值點g1old即可。6對比度拉伸應(yīng)用6對比度拉伸應(yīng)用灰度窗口變換(slicing)是將某一區(qū)間的灰度級和其它部分(背景)分開?；叶却翱谧儞Q有兩種，一種是清除背景的，一種是保留背景的。前者把不在灰度窗口范圍內(nèi)的象素都賦值為0，在灰度窗口范圍內(nèi)的象素都賦值為255，這也能實現(xiàn)灰度圖的二值化；后者是把不在灰度窗口范圍內(nèi)的象素保留原灰度值，在灰度窗口范圍內(nèi)的象素都賦值為255?；叶却翱谧儞Q可以檢測出在某一灰度窗口范圍內(nèi)的所有象素，是圖象灰度分析中的一個有力工具。7要點總結(jié)1）點運算由輸入像素灰度和輸出像素灰度之間映射的灰度變換函數(shù)確定。2）線性點運算可以改變數(shù)字圖像的對比度。3）線