1、图像的灰度变换,灰度变换的目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。,1、灰度级的修正,通过记录装置把一景物变成一幅图像时，景物上每一点所反射的光，并不是按同一比例转化成图像上相应点的灰度的。靠近光轴的光要比远离光轴的光衰减得要少一些。,1、灰度级的修正,灰度级修正的目的是：使画面中的每个关心的细节信息通过灰度级修正之后，可以变得清楚可见。,1、灰度级的修正,灰度级修正的方法： （1）先用该系统对一已知亮度均匀的图像进行记录，得到一个实际的“非均匀曝光”的图像，求得是图像发生畸变的比例因子 （2）当用同一系统对其他图像进行记录时，便可通过该比例因子求出理想图像,2、 对比度展宽（灰度线性变
2、换）,一、对比度展宽的目的：是一点对一点的灰度级的影射。设新、旧图的灰度级分别为g和f，g和f 均在0，255间变化。实质是旧图到新图的灰度级的逐点映射。 g=G(f)目的：将人所关心的部分强调出来。特点：变换前后像素个数不变，但不同像素之间的灰度差变大，对比度加大，视觉效果增强,2、对比度展宽,方法：,2、对比度展宽,原理：通过修改 p(r) 达到增强图像的目的，修改是对各像素单独进行的。,S=T(r),任一像素，其灰度为 r,同一像素，其灰度为 s,例：提高对比度,2、对比度展宽,2、对比度展宽,二、灰级窗：只显示指定灰度级范围内的信息。如: =0,2、对比度展宽,三、灰级窗切片：只保留感
3、兴趣的部分，其余部分置为0。如：,2、对比度展宽,四、二值化图像：可将多灰度的图像转换成黑白二值图像；方法是对图像取一阈值，大于该阈值的像素赋予灰度1，小于该阈值的像素赋予灰度0,3、动态范围调整,动态范围：是指图像中从暗到亮的变化范围。由于人眼所可以分辨的灰度的变化范围是有限的，所以当动态范围太大时，很高的亮度值把暗区的信号都掩盖了。通过动态范围的压缩可以将所关心部分的灰度级的变化范围扩大。,3、动态范围调整,一、线性动态范围调整：,一、线性动态范围调整,y=1.8*x-3.6,作用：进行亮暗限幅 （示例）,3、动态范围调整,二、非线性动态范围调整：通常用取对数的方法。原因是人眼对信号的处理
4、是有一个近似对数算子的环节。,二、非线性动态范围调整,g=9*log(f+1),作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。（示例）,4、直方图均衡化,直方图均衡方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。用以改变图像整体偏暗或整体偏亮，灰度层次不丰富的情况，将直方图的分布变成均匀分布,4、直方图均衡化,算法：设f、g分别为原图像和处理后的图像。1) 求出原图f的灰度直方图，设为h。h为一个256维的向量。,4、直方图均衡化,f,h,4、直方图均衡化,2）求出图像f的总体像素个数Nf=m*n （m,n分别为图像的长和宽）计算每个灰度
5、级的像素个数在整个图像中所占的百分比。hs(i)=h(i)/Nf (i=0,1,255),4、直方图均衡化,h,hs,4、直方图均衡化,3）计算图像各灰度级的累计分布hp。,4、直方图均衡化,hs,hp,4、直方图均衡化,4）求出新图像g的灰度值。,4、直方图均衡化,f,g,hp,4、直方图均衡化,5、直方图规格化,目的：把已知直方图的图像变为期望直方图的图像。若目标直方图分布均匀，即作了直方图均衡,5、直方图规格化,直方图规格化步骤： （1）由原图直方图灰度级概率求出其灰度级的分布函数F(k)K 1 2 3p(k) a b cF(k) a a+b a+b+c,5、直方图规格化,（2）由目标直
6、方图求出目标分布函数F(l)l 0 1 2p(l) d e fF(l) d d+e d+e+f,5、直方图规格化,（3）由F(k)和F(l)，求kl的对应关系：若F(l-1)F(K)=F(l)，则k变换成l（4）计算由上述变换所得的直方图Q(l) 为求直观，可附上草图,5、直方图规格化,例：已知： 原图k 0 1 2 3 4 5 6 7 原图p(k) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02 目标l 0 1 2 3 4 5 6 7 目标p(l) 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 求k,l之间的对
7、应关系和规格化处理后的直方图,5、直方图规格化,（1）求原图灰度级分布函数F(k) 原图k 0 1 2 3 4 5 6 7 原图p(k) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02 F(k) 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1 （2）求目标图灰度级分布函数F(l) 目标l 0 1 2 3 4 5 6 7 目标p(l) 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 F(l) 0.125 0.25 0.375 0.5 0.625 0.75 0.875 1,5、直方图规格化,（
8、3）k，l之间的对应关系 K 0 1 2 3 4 5 6 7 L 1 3 5 6 7 7 7 7（4）求实际得到的直方图Q(l) p(k) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02 l 0 1 2 3 4 5 6 7 Q(l) 0 0.19 0 0.25 0 0.21 0.16,0.08+0.06+0.03+0.02=0.19,5、直方图规格化,可以作出规格化前后的草图加以对比,P(k),Q(l),0 1 2 3 4 5 6 7,0 1 2 3 4 5 6 7,6、像元代数运算,可通过将各个不同谱段的图像所对应的像元进行代数或逻辑运算，得到有用的图像增强效
9、果 相加取平均：可消除或减弱噪声 相减：检测图像的变化，识别目标 相乘：可提取图像的轮廓 相除：用于对不同波谱敏感的目标识别,6、像元逻辑运算,逻辑与：可检测两幅图像中均存在的稳定区域 逻辑或：可将两幅图像进行综合 逻辑非：识别图像的负片,7、假彩色与伪彩色,一、假彩色假彩色是指将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像，从而达到增强对比度的目的。,7、假彩色与伪彩色,二、伪彩色由于人眼分辨不同彩色的能力比分别不同的灰度级的能力强，因此，把人眼无法区别的灰度变化，施以不同的彩色来提高识别率，这便是伪彩色增强的基本依据。,7、假彩色与伪彩色,一种伪彩色的算法：,上机实验：点运算,利用MATLAB实现图像
10、的点运算 1、改变图像的对比度 2、改变图像的明暗度 上机实验参考程序 实验效果：图一；图二,利用MATLAB实现图像的直方图均衡 1、直方图修正 上机参考程序 实验效果图 2、直方图均衡 上机参考程序 实验效果图,上机实验：直方图,上机实验：滤波实现彩色增强,上机参考程序： rgb=imread(flowers.tif); h=ones(5,5)/25; rgb2=imfilter(rgb,h); subplot(1,2,1),imshow(rgb) title(原彩色图像); subplot(1,2,2),imshow(rgb2); title(真彩色增强后图像);,实验效果图,对比度展宽
11、效果,返回,灰级窗效果示意图,返回,原图,对比度展宽,灰级窗,灰级窗切片效果示意图,返回,灰度级的修正,返回,非线性动态范围调整,返回,直方图均衡化的效果,返回,线性动态范围调整效果,返回,假彩色效果例图,返回,伪彩色效果图,返回,伪彩色效果图,返回,点运算实验参考程序,rice=imread(rice.tif); I=double(rice); J=I*a+b; %其中a控制对比度，b控制明暗度 %a1对比度增大，b0明暗度增大 rice2=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(rice) title(原图像); subplot(1,2,2),imshow(rice
12、2) title(运算后图像);,返回,直方图修正实验参考程序,I=imread(rice.tif); J=imadjust(I,0.15 0.9,0 1); %直方图修正 subplot(2,2,1),imshow(I) subplot(2,2,2),imhist(I) subplot(2,2,3),imshow(J) subplot(2,2,4),imhist(J),返回,直方图均衡实验参考程序,I=imread(rice.tif); J=histeq(I); %直方图均衡 subplot(2,2,1),imshow(I) subplot(2,2,2),imhist(I) subplot(2,2,3),imshow(J) subplot(2,2,4),imhist(J),返回,点运算实验效果图一,a=1.2, b=60,返回,a=0.5, b=-20,点运算实验效果图二,返回,直方图修正实验效果图,返回,直方图均衡实验效果图,返回,彩色增强实验效果图,返回,图像二值化,返回,
