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1、图像增强图像增强王殿伟通信与信息工程学院主要内容主要内容概述概述1空域增强空域增强2频域增强频域增强312/27/20222图像增强图像增强目的目的通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。分类分类空域增强方法：直接对每一像素的灰度值进行处理；灰度变换：基于点操作。常用的有灰度线性拉伸、直方图均衡化等空域滤波：基于模板操作。得到该像素的新的灰度值。常用的有图像平滑与锐化。频域增强方法：在图像的频域内，对频谱进行操作和处理，然后通过逆变换获得增强后的图像。按所处理的对象可分为灰度图像增强和彩色图像增强。12/27/20223主要内容主要内容概述概述1空域增强空域
2、增强2频域增强频域增强312/27/20224空域图像增强空域图像增强空域增强是指直接在图像所在的二维空间进行增强处理，即增强构成图像的像素。空间域增强方法主要有灰度变换增强、直方图增强、图像平滑和图像锐化等。12/27/20225直接灰度变换直接灰度变换定义：将图像的灰度级映射到一个新的范围。J=imadjust(I,low_in high_in,low_out high_out，gamma)I：原始图像low_in high_in：图像I需调整的灰度范围low_out high_out：输出图像的灰度范围 gamma：描述I和J关系曲线的形状，默认为1，表示线性变换；gamma1，表示弱映
3、射，图像整体变暗；gamma1，表示强映射，图像整体变量。12/27/20226直接灰度变换直接灰度变换灰度直方图是灰度值的函数，它描述了图像中各灰度值的像素个数通常用横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标表示对应的灰度级出现的频率（像素的个数）使用imadjust函数步骤：绘制直方图，观察灰度范围将灰度范围转换为0.01.0之间12/27/20227直接灰度变换直接灰度变换例2-1 直接灰度变换I=imread(pout.tif);subplot(2,2,1);imshow(I);subplot(2,2,2);imhist(I);J=imadjust(I,0.3 0.7,0 1);subplot(
4、2,2,3);imshow(J);subplot(2,2,4);imhist(J);12/27/20228分段线性拉伸分段线性拉伸直接灰度变换将原始输入图像中的灰度值不加区别地扩展。在实际应用中，为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸。12/27/20229分段线性拉伸分段线性拉伸分段线性拉伸示意图分段线性拉伸示意图分段线性拉伸公式分段线性拉伸公式12/27/202210分段线性拉伸分段线性拉伸分段拉伸思路 I=imread(1.png);I=rgb2gray(I);%对I进行分段线性拉伸，存于g J=mat
5、2gray(g);12/27/202211直方图均衡化直方图均衡化灰度直方图反映了一幅图像的灰度分布情况。大多数像素灰度值取在较暗区域，图像将偏暗。图像的像素灰度值集中在亮区，图像将偏亮。直方图均衡化：把原图像的直方图变换成均匀分布的形式，这样增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。使用histeq函数实现直方图均衡化。J=histeq(I,N)对图像I进行变换，返回有N个灰度级的图像J，N的默认值为64。12/27/202212直方图均衡化直方图均衡化例2-2 直方图均衡化I=imread(pout.tif);imshow(I);figure,imhist(I);J,T
6、=histeq(I,64)figure,imshow(J);figure,imhist(J);改变灰度出现次数所对应的灰度级，使等长区间内出现的像素总数接近相等。12/27/202213空域滤波增强空域滤波增强空域滤波：借助模板对图像进行邻域操作。按功能分平滑滤波器：模糊和去除噪声。锐化滤波器：增强被模糊的细节边缘。12/27/202214空域滤波增强空域滤波增强MATLAB的图像处理工具箱提供imnoise函数，可以用该函数给图像添加不同类型的噪声。J=imnoise(I,type,parameters)I：加噪声前的图像J：加噪声后的图像type：噪声类型。类型参数说明gaussianm,
7、v均值为m,方差为v的高斯噪声localvarv均值为0,方差为v的高斯噪声possion无泊松噪声Salt&pepperd密度为d的椒盐噪声specklev均值为0,方差为v的均匀分布的随机噪声12/27/202215空域平滑滤波空域平滑滤波空域平滑滤波器常用的有邻域平均法和中值滤波法，前者是线性的，后者则是非线性的。邻域平均法：又称均值滤波，属于线性低通滤波器。利用几个像素灰度的平均值代替每个像素的灰度。模板：模板越大，平滑的效果越明显。也可能使图像目标区域的边界变得模糊。12/27/202216空域平滑滤波空域平滑滤波fspecial 产生由 type 指定的二维滤波器 H=fspeci
8、al(type)tpye说明type说明gaussian高斯低通滤波器sobelSobel水平边缘增强滤波器laplacian近似二维拉普拉斯运算滤波器prewittPrewitt水平边缘增强滤波器log高斯-拉普拉斯(LOG)运算滤波器average均值滤波unsharp模糊对比增强滤波器 .filter2：用指定的滤波器模板H对原图X进行二维线性滤波 Y=filter2(H,X)12/27/202217空域平滑滤波空域平滑滤波例2-3 邻域平均法I1=imread(blood1.tif);I=imnoise(I1,salt&pepper,0.02);K1=filter2(fspecial(
9、average,3),I)/255;K2=filter2(fspecial(average,5),I)/255;K3=filter2(fspecial(average,7),I)/255;subplot(2,2,1);imshow(I);title(噪声图像);subplot(2,2,2);imshow(K1);title(33);subplot(2,2,3);imshow(K2);title(55);subplot(2,2,4);imshow(K2);title(77);12/27/202218空域平滑滤波空域平滑滤波中值滤波中值滤波既可以消除噪声，又可以保持图像的细节非线性平滑滤波器。它首
10、先确定一个奇数像素窗口W，窗口内各像素按灰度值从小到大排序后，用中间位置灰度值代替原灰度值。medfilt2来实现二维中值滤波 B=medfilt2(A,m,n)m,n模板大小，默认3 312/27/202219例2-4 中值滤波I=imread(eight.tif);imshow(I);J=imnoise(I,gaussian,0,0.02);K1=medfilt2(J，3，3);K2=medfilt2(J，5，5);K3=medfilt2(J，7，7);figure,imshow(K1);figure,imshow(K2);figure,imshow(K2);空域平滑滤波空域平滑滤波原始图像噪声图像12/27/202220 3 3 5 5 7 7窗口越大，细节丢失越多空域平滑滤波空域平滑滤波12/27/202221主要内容主要内容概述概述1空域增强空域增强2频域增强频域增强312/27/202222频域增强频域增强频域滤波和空域滤波一样，其基础都是卷积定理。频域滤波的基本步骤：计算需要增强图像的傅里叶变换乘以一个滤波传递函数H(u,v)将得到的结果进行傅里叶反变换，得到g(x,y)MATLAB不提供频域增强所使用的滤波器，需要自定义这些滤波器对图像进行滤波操作。12/27/202223