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1、 3.1 图象增强的目的、特点和方图象增强的目的、特点和方法法一、目的：一、目的：一、目的：一、目的：1.1.改善图象视觉效果，便于观察和分析改善图象视觉效果，便于观察和分析改善图象视觉效果，便于观察和分析改善图象视觉效果，便于观察和分析2.2.便于人工或机器对图象的进一步处理便于人工或机器对图象的进一步处理便于人工或机器对图象的进一步处理便于人工或机器对图象的进一步处理二、特点：二、特点：1.1.人为地突出图象中的部分细节，压制另外一部分信号人为地突出图象中的部分细节，压制另外一部分信号2.2.在不考虑图象质量降低原因的条件下，用经验和试探的方法进行在不考虑图象质量降低原因的条件下，用经验和
2、试探的方法进行加工加工3.3.尚无统一的质量评价标准，无法定量衡量处理效果的优劣尚无统一的质量评价标准，无法定量衡量处理效果的优劣需要注意的问题：需要注意的问题：处理时应考虑处理时应考虑人眼的视觉特性人眼的视觉特性和硬件的表现能力，达到合理的匹配和硬件的表现能力，达到合理的匹配 处理时必须考虑处理目的，选用合适的方法处理时必须考虑处理目的，选用合适的方法第1页/共98页三、处理技术分类三、处理技术分类从处理方法分类从处理方法分类频域方法频域方法全局处理全局处理局部处理（局部处理（ROIROI）灰度图象灰度图象(伪伪)彩色图象彩色图象从处理对象分类从处理对象分类从处理策略分类从处理策略分类点处理
3、（灰度变换）点处理（灰度变换）邻域方法（空域滤波）邻域方法（空域滤波）空域方法空域方法从处理目的分类从处理目的分类图象锐化图象锐化平滑去噪平滑去噪灰度调整灰度调整第2页/共98页 3.2 灰度直方图与图象的点处理灰度直方图与图象的点处理3.2.1 3.2.1 灰度直方图灰度直方图 ：图象中象素灰度分布的概率密度函数：图象中象素灰度分布的概率密度函数连续图象连续图象：设：设A(r)A(r)代表灰度小于代表灰度小于 r r 的所有象素的面积，则的所有象素的面积，则数字图象数字图象：设图象尺寸为：设图象尺寸为MNMN，共有，共有 K K 级灰度，并且具有灰度级级灰度，并且具有灰度级 r rk k 的
4、象素数为的象素数为g g(r(rk k)，则有：，则有：第3页/共98页3.2.2 3.2.2 灰度直方图的性质灰度直方图的性质 不包含图象灰度不包含图象灰度不包含图象灰度不包含图象灰度 分布的空间信息，因此无法解决目标形状问题分布的空间信息，因此无法解决目标形状问题分布的空间信息，因此无法解决目标形状问题分布的空间信息，因此无法解决目标形状问题 具有不唯一性，即不同图象可能对应相同的直方图具有不唯一性，即不同图象可能对应相同的直方图具有不唯一性，即不同图象可能对应相同的直方图具有不唯一性，即不同图象可能对应相同的直方图 具有可加性，即图象总体直方图等于切分的各个子图象的直方图之和具有可加性，
5、即图象总体直方图等于切分的各个子图象的直方图之和具有可加性，即图象总体直方图等于切分的各个子图象的直方图之和具有可加性，即图象总体直方图等于切分的各个子图象的直方图之和3.2.3 3.2.3 灰度直方图的典型用法灰度直方图的典型用法1.1.通过检查直方图确定设备调整方向或灰度变换规则通过检查直方图确定设备调整方向或灰度变换规则rmaxr rP(r)P(r)rmaxr rP(r)P(r)rmaxr rP(r)P(r)第4页/共98页2.2.确定阈值，在图象二值化、灰度变换或进行分割时确定合适的阈值确定阈值，在图象二值化、灰度变换或进行分割时确定合适的阈值3.3.求面积，或对特定对象进行统计求面积
6、，或对特定对象进行统计rmaxr rP(r)P(r)第5页/共98页n n较暗图象的直方图 p(rk)nk第6页/共98页较亮图象的直方图 p(rk)nk第7页/共98页对比度较低图象的直方图 p(rk)nk第8页/共98页对比度较高图象的直方图 p(rk)nk第9页/共98页原理：原理：通过修改通过修改 p(r)p(r)达到增强图象的目的，修改是对各象素单独进行的，因此称为达到增强图象的目的，修改是对各象素单独进行的，因此称为 点处理。点处理。3.2.43.2.4灰度直方图（分段）线性变换（直方图拉伸）灰度直方图（分段）线性变换（直方图拉伸）S=T(r)S=T(r)任一象素，其灰度为任一象素
7、，其灰度为 r r同一象素，其灰度为同一象素，其灰度为 s srmaxr rP(r)P(r)s sP(s)P(s)smaxr rS=T(r)S=T(r)rmaxsmax第10页/共98页区域扩展：区域扩展：r rS=T(r)S=T(r)rmaxsmax扩展暗区扩展暗区r rS=T(r)S=T(r)rmaxsmax扩展中部扩展中部检测某灰度范围：检测某灰度范围：r rS=T(r)S=T(r)rmaxsmax扩展亮区扩展亮区rmaxr rS=T(r)S=T(r)smaxr rS=T(r)S=T(r)rmaxsmax反转：反转：灰度窗口：灰度窗口：r rS=T(r)S=T(r)rmaxsmax第11
8、页/共98页通过直方图得到两个拐点P1、P2的位置p(rk)nkP1P2第12页/共98页局部提高、局部降低对比度局部提高、局部降低对比度255482550255128255142196021623第13页/共98页灰度级切片灰度级切片255482550255142255214134017648第14页/共98页灰度级变换的分析灰度级变换对图象层次有负面影响原因：由于变换是在有限个灰度级上进行的，因此会造成层次的减少改进：通过输入较多层次（如28)，保证在图象上进行灰度级变换后，其输出保留足够的层次第15页/共98页3.2.5 3.2.5 直方图的均衡化直方图的均衡化均衡化：均衡化：均衡化：均
9、衡化：将原始图象的直方图变换为均匀分布的形式，从而增加象素将原始图象的直方图变换为均匀分布的形式，从而增加象素将原始图象的直方图变换为均匀分布的形式，从而增加象素将原始图象的直方图变换为均匀分布的形式，从而增加象素灰度值的动态范围，达到增强图象整体对比度的效果。灰度值的动态范围，达到增强图象整体对比度的效果。灰度值的动态范围，达到增强图象整体对比度的效果。灰度值的动态范围，达到增强图象整体对比度的效果。方法：方法：方法：方法：计算累计分布函数计算累计分布函数计算累计分布函数计算累计分布函数(Cumulative Distribution Function,CDF)(Cumulative Dis
10、tribution Function,CDF)，并，并，并，并将其作为灰度变换函数将其作为灰度变换函数将其作为灰度变换函数将其作为灰度变换函数s=T(r)s=T(r),从而将原始图象的关于灰度从而将原始图象的关于灰度从而将原始图象的关于灰度从而将原始图象的关于灰度 r r 的分的分的分的分布直方图，转换为布直方图，转换为布直方图，转换为布直方图，转换为 关于灰度关于灰度关于灰度关于灰度 s s 的均匀分布。的均匀分布。的均匀分布。的均匀分布。原理：原理：从灰度直方图定义出发加以证明，设图象面积为从灰度直方图定义出发加以证明，设图象面积为A A0 0，其灰度已经进行归一化处理其灰度已经进行归一化
11、处理P(r)dr P(r)dr 表现图象中灰度为表现图象中灰度为 r,r+drr,r+dr 的象素面积在整个图象中占的比例经过的象素面积在整个图象中占的比例经过 s=T(r)s=T(r)的映射，其灰度改变而面积不变，因此：的映射，其灰度改变而面积不变，因此：P(r)dr=p(s)dsP(r)dr=p(s)ds考虑原始图象考虑原始图象f(x,y)f(x,y)在在0,r 0,r 灰度范围内象素面积占图象面积的比率灰度范围内象素面积占图象面积的比率F(r)F(r):第16页/共98页考虑变换后图象考虑变换后图象g g(x,y)(x,y)在对应的在对应的 0,s 0,s 灰度范围内象素面积占图象面积的
12、比率灰度范围内象素面积占图象面积的比率G(s)G(s):变换前后上述象素在图象中所占比率不变，因此有：变换前后上述象素在图象中所占比率不变，因此有：G(s)=F(r)G(s)=F(r)，即即均衡化的直方图均衡化的直方图 p ps s(s)=1(s)=1，因此，因此故有：故有：例：给定一幅图象的灰度分布概率密度函数为:P(r)=-2r+20 r 10其它对其进行均衡化处理第17页/共98页2r rP(r)P(r)r rS=T(r)S=T(r)22s sP(s)P(s)2离散图象的直方图均衡化：离散图象的直方图均衡化：计算公式：直方图均衡化的物理解释直方图均衡化的物理解释1 1）直方图均衡化，不改
13、变灰度出现的次数（因为那样会改变图象的信）直方图均衡化，不改变灰度出现的次数（因为那样会改变图象的信息结构），所改变的是出现次数所对应的灰度级。息结构），所改变的是出现次数所对应的灰度级。2 2）直方图均衡化，力图使）直方图均衡化，力图使等长区间等长区间内出现的像素数接近相等。内出现的像素数接近相等。第18页/共98页直方图增强举例：直方图增强举例：图象图象f(x,y)f(x,y)，宽，宽300300，高，高100100像素，偏暗像素，偏暗25510000064直方图增强举例：计算变换直方图增强举例：计算变换T T T(0)=10000/30000*255=85 T(63)=T(62)+0/3
14、0000=85T(64)=(10000/30000+10000/30000)*255 =170T(254)=T(253)+0/30000=170T(255)=(10000/30000+10000/30000 +10000/3000)*255=255第19页/共98页得到变换函数得到变换函数T(0)=85T(0)=85.T(63)=85T(63)=85T(64)=170T(64)=170.T(254)=170T(254)=170T(255)=255T(255)=2551000255085170变换后的图象和直方图变换后的图象和直方图第20页/共98页问题：问题：图象最暗处依赖于原图像图象最暗处依
15、赖于原图像0 0灰阶像素的个数。有偏亮的倾向。灰阶像素的个数。有偏亮的倾向。矫正：矫正：X Xo o=(X=(Xi i-85)/(255-85)*255-85)/(255-85)*2551000255085170第21页/共98页矫正后变换函数为矫正后变换函数为T(0)=0T(0)=0.T(63)=0T(63)=0T(64)=128T(64)=128.T(254)=128T(254)=128T(255)=255T(255)=25510002550128第22页/共98页矫正前后的比较矫正前后的比较1000255012810002550851702551000064第23页/共98页均衡化效果实
16、例均衡化效果实例均衡化效果实例均衡化效果实例：第24页/共98页均衡化效果实例（续）：均衡化效果实例（续）：均衡化效果实例（续）：均衡化效果实例（续）：第25页/共98页均衡化效果实例（续）均衡化效果实例（续）均衡化效果实例（续）均衡化效果实例（续）：第26页/共98页均衡化效果实例（续）均衡化效果实例（续）均衡化效果实例（续）均衡化效果实例（续）：第27页/共98页均衡化效果实例（续）均衡化效果实例（续）均衡化效果实例（续）均衡化效果实例（续）：第28页/共98页3.2.6 3.2.6 直方图的规格化直方图的规格化算法来源背景：直方图均衡化的缺陷：不能用于交互方式的图象增强应用，因为直方图均
17、衡化只能产生唯一一个结果，恒定值直方图近似希望通过一个指定的函数（如高斯函数）或用交互图形产生一个特定的直方图。根据这个直方图确定一个灰度级变换T(r),使由T产生的新图象的直方图符合指定的直方图 算法思想：算法思想：设：设：rrk k 是原图象的灰度级是原图象的灰度级,zzk k 是符合指定直方图结果图象的灰度级是符合指定直方图结果图象的灰度级我们的目标是：找到一个灰度级变换我们的目标是：找到一个灰度级变换T T有：有：z=T(r)z=T(r)第29页/共98页规格化：规格化：规格化：规格化：将原始图象的直方图变换为特定的分布形式将原始图象的直方图变换为特定的分布形式将原始图象的直方图变换为
18、特定的分布形式将原始图象的直方图变换为特定的分布形式p(u)p(u)，达到增强，达到增强，达到增强，达到增强图象整体视觉效果的目的。图象整体视觉效果的目的。图象整体视觉效果的目的。图象整体视觉效果的目的。原理：原理：原理：原理：通过建立给定图象和特定直方图间的关系，求映射函数通过建立给定图象和特定直方图间的关系，求映射函数通过建立给定图象和特定直方图间的关系，求映射函数通过建立给定图象和特定直方图间的关系，求映射函数 u=T(r)u=T(r)给定图象给定图象均衡化均衡化给定直方图给定直方图P(u)P(u)求直方图求直方图P(r)P(r)均衡化均衡化s=T1(r)v=T2(u)u=T2-1(v)
19、=T2-1(T1(r)因此直方图规格化的变换函数为上述均衡化函数的组合函数。第30页/共98页直方图的规格化的计算步骤直方图的规格化的计算步骤(1)(1)对原始图象直方图进行均衡化：对原始图象直方图进行均衡化：s=T(r)s=T(r)(2)(2)给出规定直方图，并进行均衡化处理：给出规定直方图，并进行均衡化处理：v=G(u)v=G(u)(3)建立对应关系，即用最接近的s代替v，将原灰度级映射到新的灰度级 u=G-1(s)=G-1(T(r)第31页/共98页直方图规格化举例直方图规格化举例:给定图象具有给定图象具有64646464个象素，个象素，8 8个灰度级，其分布如下表，个灰度级，其分布如下
20、表，试按表中直方图进行变换试按表中直方图进行变换原始图象灰度级原始图象灰度级0 01/71/72/72/73/73/74/74/75/75/76/76/77/77/7原始图象各灰度级的象素原始图象各灰度级的象素790790102310238508506566563293292452451221228181规定的直方图规定的直方图0 00 00 00.150.150.200.200.300.300.200.200.150.15第32页/共98页原始图象灰度级原始图象灰度级(r)(r)0 01/71/72/72/73/73/74/74/75/75/76/76/77/77/7原始图象各灰度级的象素原
21、始图象各灰度级的象素790790102310238508506566563293292452451221228181计算原始直方图计算原始直方图0.190.190.250.250.210.210.160.160.080.080.060.060.030.030.020.02计算原始累计直方图计算原始累计直方图(均衡）均衡）(s)(s)0.19 0.19(1)(1)0.44 0.44(3)(3)0.65 0.65(5)(5)0.81 0.81(6)(6)0.89 0.89(6)(6)0.9 0.9(7)(7)0.98 0.98(7)(7)1.00 1.00(7)(7)规格直方图规格直方图0 00
22、00 00.150.150.200.200.300.300.200.200.150.15计算规定累计直方图计算规定累计直方图(v)(v)0 00 00 00.150.150.350.350.650.650.850.851.001.00SMLSML映射映射3 34 45 56 66 67 77 77 7确定映射对应关系确定映射对应关系0 03 31 1 4 42 2 5 53 3，4 4 6 65 5，6 6，7 7 7 7变换后直方图变换后直方图0 00 00 00.190.190.250.250.210.210.240.240.110.11第33页/共98页 3.3 空域滤波增强空域滤波增强
23、空域滤波及滤波器的定义：使用空域模板进行的图像处理，被称为空域滤波及滤波器的定义：使用空域模板进行的图像处理，被称为空空域滤波域滤波，模板本身被称为，模板本身被称为空域滤波器空域滤波器数学形态分类处理效果分类空域滤波器非线性滤波器线性滤波器带通低通高通中值最小值最大值锐化滤波器钝化滤波器第34页/共98页3.3.1 线性滤波器定义:线性滤波器是线性系统和频域滤波概念在空域的自然延伸。其特征是结果像素值的计算由下列公式定义：R=w1z1+w2z2+wnzn其中：wi i=1,2,n 是模板的系数 zi i=1,2,n 是被计算像素及其邻域像素的值 低通滤波器低通滤波器n n主要用途：主要用途：钝
24、化图像、去除噪音钝化图像、去除噪音 高通滤波器高通滤波器n n主要用途：主要用途：边缘增强、边缘提取边缘增强、边缘提取 带通滤波器带通滤波器n n主要用途：主要用途：删除特定频率、增强中很少用删除特定频率、增强中很少用第35页/共98页滤波器模板系数的设计根据空域中低通冲激响应函数的图形来设计模板的系数例如，选择高斯函数作为冲激函数g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)0基本低通滤波基本低通滤波 设计模板系数的原则设计模板系数的原则1 1）大于）大于0 20 2）都选）都选1 1，或中间选，或中间选1 1，周围选，周围选0.50.5111111111111111111111111110.51
25、10.510.5110.510.5110.50.50.50.50.50.50.50.50.50.50.5第36页/共98页模板系数与像素邻域的计算通过求均值，解决超出灰度范围问题111111111111111111111111110.5110.510.5110.510.5110.50.50.50.50.50.50.50.50.50.50.51/25*1/17*n n模板尺寸对滤波器效果的影响模板尺寸对滤波器效果的影响 模板尺寸越大，图像越模糊，图像细节丢失越多模板尺寸越大，图像越模糊，图像细节丢失越多n n低通空域滤波的缺点和问题低通空域滤波的缺点和问题 如果图像处理的目的是去除噪音，那么，低
26、通滤波在如果图像处理的目的是去除噪音，那么，低通滤波在去去除噪音的同时也钝化了边和尖锐的细节除噪音的同时也钝化了边和尖锐的细节第37页/共98页5x5 模板第38页/共98页9x9 模板第39页/共98页选择式掩模平滑：保留边界细节选择式掩模平滑：保留边界细节。取方差最小的模板内平均灰度为中心象素灰度值第40页/共98页3.3.2 非线性滤波器定义：使用模板进行结果像素值的计算，结果值直接取决于像素邻域的值，而不使用乘积和的计算 R=f(z1,z2,zn)n n中值滤波中值滤波 主要用途：主要用途：钝化图像、去除噪音钝化图像、去除噪音 计算公式：计算公式：R=mid zR=mid zk k|k
27、=1,2,9|k=1,2,9n n最大值滤波最大值滤波 主要用途：主要用途：寻找最亮点寻找最亮点 计算公式：计算公式：R=max zR=max zk k|k=1,2,9|k=1,2,9n n最小值滤波最小值滤波 主要用途：主要用途：寻找最暗点寻找最暗点 计算公式：计算公式：R=min zR=min zk k|k=1,2,|k=1,2,9 9第41页/共98页最大值滤波第42页/共98页最小值滤波第43页/共98页中值滤波中值滤波的原理用模板区域内象素的中值，作为结果值R=mid zk|k=1,2,9强迫突出的亮点（暗点）更象它周围的值，以消除孤立的亮点（暗点）第44页/共98页中值滤波算法的实
28、现将模板区域内的象素排序，求出中值。例如：3x3的模板，第5大的是中值，5x5的模板，第13大的是中值，7x7的模板，第25大的是中值，9x9的模板，第41大的是中值。对于同值象素，连续排列。如（10,15,20,20,20,20,20,25,100）中值滤波算法的特点中值滤波算法的特点 在在去去除除噪噪音音的的同同时时，可可以以比比较较好好地地保保留留边边的的锐锐度度和和图图像的细节像的细节第45页/共98页3.3.3 钝化滤波器主要用途对大图像处理前，删去无用的细小细节连接中断的线段和曲线降低噪音钝化处理，恢复过分锐化的图像图像创艺（阴影、软边、朦胧效果）第46页/共98页主要用途印刷中的
29、细微层次强调。弥补扫描、挂网对图像的钝化超声探测成象，分辨率低，边缘模糊，通过锐化来改善图像识别中，分割前的边缘提取锐化处理恢复过度钝化、暴光不足的图像图像创艺（只剩下边界的特殊图像）尖端武器的目标识别、定位3.3.4 锐化滤波器第47页/共98页滤波器模板系数的设计根据空域中高通冲激响应函数的图形来设计模板的系数:g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)0基本高通滤波基本高通滤波第48页/共98页设计模板系数的原则1）中心系数为正值，外围为负值2）系数之和为01-118-11-111-11-111-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-18-1-1-1-1-1-11/8*1/16*
30、第49页/共98页5 x 5模板1-118-11-111-11-111-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-11/16*第50页/共98页3 x 3 模板-1-18-1-1-1-1-1-11/8*第51页/共98页滤波器效果的分析常数或变化平缓的区域，结果为0或很小，图像很暗，亮度被降低了在暗的背景上边缘被增强了图像的整体对比度降低了计算时会出现负值，归0处理为常见第52页/共98页基本高通空域滤波的缺点和问题高通滤波在增强了边的同时，丢失了图像的层次和亮度第53页/共98页高增益滤波 高增益滤波的原理高增益滤波的原理 弥弥补补高高通通滤滤波波的的缺缺陷陷，在在增增强强边边和和细细节节的的
31、同同时时，不不丢丢失失原原图图像像的的低频成分。低频成分。高通滤波可看作为：高通滤波可看作为：高通高通 =原图原图 低通低通在上式原图上乘一个扩大因子在上式原图上乘一个扩大因子A A，有高增益滤波：有高增益滤波：高增益高增益 =A=A原图原图 低通低通 =A A原图原图 低通低通 =(A 1)=(A 1)原图原图 +（原图（原图 低通）低通）=(A 1)=(A 1)原图原图 +高通高通 当当A=1A=1时，高益就是高通滤波，时，高益就是高通滤波，当当A 1 A 1 时，原图像的一部分被加到高通中。时，原图像的一部分被加到高通中。特特别别是是Unsharp_Masking Unsharp_Mas
32、king=A A原原图图 低低通通，是是印印刷刷图图像像处处理重要工具理重要工具(USM)(USM)。第54页/共98页滤波器扩大因子及模板系数设计对于 3x3的模板，设 w=9A 1；（高通时 w=8）A的值决定了滤波器的特性当 A=1.1时，意味着把 0.1个原图像加到基本高通上。当 A=1.2时，结果处在上限的边缘-1-1w-1-1-1-1-1-11/9*高通及高增益模板尺寸的选定高通及高增益模板尺寸的选定 照理讲，高通和高增益的模板尺寸可以比照理讲，高通和高增益的模板尺寸可以比3x33x3大。例如：大。例如：模板取模板取7x77x7，高通权值为，高通权值为4848，其它均为，其它均为-
33、1-1，规整化系数为，规整化系数为1/491/49 根据经验，高通滤波模板很少有大于根据经验，高通滤波模板很少有大于3x33x3的的第55页/共98页高增益滤波器效果的分析高增益比高通的优点是很明显的，即增强了边，又保留了层次。噪音对结果图像的视觉效果有重要的影响，高增益在增强了边的同时也增强了噪音。第56页/共98页微分滤波器 微分滤波器的原理微分滤波器的原理 均均值值产产生生钝钝化化的的效效果果，而而均均值值与与积积分分相相似似，由由此此而而联联想想到到，微微分分能能不不能能产产生生相相反反的的效效果果，即即锐锐化化的的效效果果呢呢？结结论论是是肯肯定定的。的。在在图图像像处处理理中中应应
34、用用微微分分最最常常用用的的方方法法是是计计算算梯梯度度。函函数数f(x,y)f(x,y)在在(x,y)(x,y)处的梯度为一个向量：处的梯度为一个向量：f=f=f/f/x,x,f/f/yy 计算这个向量的大小为：计算这个向量的大小为：f=mag(f=mag(f)=(f)=(f/f/x)x)2 2+(+(f/f/y)y)2 2 1/21/2 考考虑虑一一个个3x33x3的的图图像像区区域域，z z代代表表灰灰度度级级，上上式式在在点点z z5 5的的 f f值值可用数字方式近似。可用数字方式近似。(f/f/x)x)用（用（z z5 5 z z6 6）近似）近似 (f/f/y)y)用（用（z z
35、5 5 z z8 8）近似，组合为：）近似，组合为：f f (z(z5 5-z-z6 6)2 2+(z+(z5 5-z-z8 8)2 2 1/21/2z2z8z5z3z9z6z1z7z4第57页/共98页用绝对值替换平方和平方根 有：f|z5-z6|+|z5-z8|另外一种计算方法是使用交叉差：f (z5-z9)2+(z6-z8)21/2 f|z5-z9|+|z6-z8|z2z8z5z3z9z6z1z7z4 微分滤波器模板系数设计微分滤波器模板系数设计 RobertsRoberts交叉梯度算子交叉梯度算子 f f|z|z5 5-z-z9 9|+|z|+|z6 6-z-z8 8|梯度计算由两个模
36、板组成，第一个求得梯度的第梯度计算由两个模板组成，第一个求得梯度的第一项，第二个求得梯度的第二项，然后求和，得到梯度。一项，第二个求得梯度的第二项，然后求和，得到梯度。两个模板称为两个模板称为RobertsRoberts 交叉梯度算子交叉梯度算子z2z8z5z3z9z6z1z7z401-10-1001第58页/共98页微分滤波器模板系数设计Prewitt梯度算子3x3的梯度模板f|(z7 +z8+z9)-(z1+z2+z3)|+|(z3 +z6+z9)-(z1+z4+z7)|z2z8z5z3z9z6z1z7z4-110-110-110000-1-1-1111 SobelSobel梯度算子梯度算
37、子3x33x3的梯度模板的梯度模板 f f|(z|(z7 7 +2z+2z8 8+z+z9 9)-(z-(z1 1+2z+2z2 2+z+z3 3)|+|+|(z|(z3 3 +2z+2z6 6+z+z9 9)-(z-(z1 1+2z+2z4 4+z+z7 7)|z2z8z5z3z9z6z1z7z4-220-110-110000-1-1-2112第59页/共98页微分滤波器模板系数设计Laplace梯度算子-1-1-1-14 4-1-1-1-1-1-1-1-14 4-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-18 8-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-19 9-1-
38、1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-15 5-1-1-1-1-1-1-1-15 5-1-1-1-1第60页/共98页3 33 3-5-53 3-5-51 13 3-5-53 3-5-5-5-53 3-5-53 33 33 3-5-5-5-5-5-53 33 33 33 33 3-5-5-5-53 3-5-53 33 33 33 3-5-53 33 3-5-53 3-5-53 33 33 33 33 3-5-53 3-5-5-5-53 33 33 33 33 33 3-5-5-5-5-5-53 33 33 33 3-5-53 3-5-5-5-5Kirsch Kirsch 算子的算子的8 8方
39、向方向3333模板模板微分滤波器模板系数设计方向算子，利用一组模板分别计算不同方向上的差分值，取其中最大的值作为边缘强度。例如 Kirsch 算子(33，55)第61页/共98页微分滤波器效果的分析直接使用，与高通类似。微分滤波器的两种应用（1）梯度25的赋最大值255，否则赋原值。边缘被增强，背景保留（2）梯度25的赋最大值255，否则赋0。边缘被增强，图象被二值化第62页/共98页 3.4 频域滤波增强频域滤波增强 3.3.4.1 4.1 概述概述频域滤波处理的一般方法：频域滤波处理的一般方法：G(u,v)=H(u,v)F(u,vG(u,v)=H(u,v)F(u,v)f(x,y)f(x,y
40、)F(u,v)F(u,v)G(u,v)G(u,v)g(x,y)g(x,y)变换变换乘乘H(u,v)H(u,v)反变换反变换因此：频域滤波处理的关键是选取合适的滤波器函数因此：频域滤波处理的关键是选取合适的滤波器函数因此：频域滤波处理的关键是选取合适的滤波器函数因此：频域滤波处理的关键是选取合适的滤波器函数 H(u,v)H(u,v)!第63页/共98页 3.4.2 3.4.2 低通滤波低通滤波一、理想低通滤波器一、理想低通滤波器H(u,v)H(u,v)=式中式中D D0 0是一个非负整数，是一个非负整数，D(u,v)D(u,v)是从点是从点(u,v)(u,v)到频率平面原点的距离。到频率平面原点
41、的距离。1 1当当D(u,v)D(u,v)D D0 0理想低通滤波器的振铃现象：理想低通滤波器的振铃现象：0 0当当D(u,v)D(u,v)D D0 0D(u,v)D(u,v)(u(u2 2+v+v2 2)1/21/2第64页/共98页第65页/共98页理想低通滤波器的处理效果：理想低通滤波器的处理效果：第66页/共98页理想低通滤波器的处理效果：理想低通滤波器的处理效果：第67页/共98页二、巴特沃斯低通滤波器二、巴特沃斯低通滤波器n n 为滤波器的阶次，为滤波器的阶次，D D0 0为滤波器的截止频率为滤波器的截止频率第68页/共98页巴特沃斯低通滤波器的处理效果巴特沃斯低通滤波器的处理效果
42、第69页/共98页 3.4.3 3.4.3 高通滤波高通滤波一、理想高通滤波器一、理想高通滤波器H(u,v)H(u,v)=0 0当当D(u,v)D(u,v)D D0 01 1当当D(u,v)DD(u,v)D0 0二、巴特沃斯高通滤波器二、巴特沃斯高通滤波器n n 为滤波器的阶次，为滤波器的阶次，D D0 0为滤波器的截止频率为滤波器的截止频率第70页/共98页巴特沃斯高通滤波器的处理效果例巴特沃斯高通滤波器的处理效果例第71页/共98页巴特沃斯高通滤波器的处理效果例巴特沃斯高通滤波器的处理效果例第72页/共98页n n 为滤波器的阶次，为滤波器的阶次，D D0 0为滤波器的放射中心，为滤波器的
43、放射中心，WW为阻带宽度为阻带宽度巴特沃斯带阻滤波器巴特沃斯带阻滤波器 3.4.4 3.4.4 巴特沃斯巴特沃斯带通与带阻滤波带通与带阻滤波巴特沃斯带通滤波器巴特沃斯带通滤波器第73页/共98页 3.4.5 3.4.5 同态滤波同态滤波 3.3.4.6 4.6 局部增强局部增强第74页/共98页 3.5 图象增强:彩色图象增强彩色图象增强在RGB模型上增强在HSI模型上增强第75页/共98页 3.5 图象增强:彩色图象增强在RGB模型上增强彩色平衡与色彩平衡相关的几个定义偏色：采样过程中，由于设备、环境的原因会造成图象的三个颜色分量不同的变换关系，使图象中所有物体的颜色偏离了其原有的真实色彩，
44、这种现象被称为偏色。如图象的灰色部分带有了颜色。第76页/共98页 3.5 图象增强:彩色图象增强与色彩平衡相关的几个定义灰平衡：使RGB彩色设备的彩色分量混合后，颜色失去色调和饱和度产生灰色，这种颜色混合效果被称为灰平衡，一般情况下，等量的RGB产生灰色。色彩平衡：纠正偏色的过程叫作色彩平衡。色彩平衡的实现，是通过调整灰平衡，使偏色区域，恢复成灰色来达到的。第77页/共98页 3.5图象增强:彩色图象增强如何判断彩色图象的偏色检查图象的灰平衡情况，即检查在现实中应该是灰色的物体，在图象中是否是灰色例如：某黑色区域的平均取值是：R=0，G=12，B=7 说明有青色色偏检查高饱和度的颜色是否正常
45、，即检查在现实中应该是纯色的物体，在图象中是否有偏色第78页/共98页 3.5 图象增强:彩色图象增强彩色平衡实现的算法选择两个颜色分量(如GB)，去匹配第三个(如R)（1）在图象中选取两个浅灰或深灰区域（这些区域也许已经不是灰色）（2）计算这两个域的RGB平均值，获得两个颜色分量的线性变换（3）将逆变换作用在图象的两个分量上，得到平衡后的新图象第79页/共98页 3.5 图象增强:彩色图象增强彩色平衡实现的算法举例设：在图象中选取两个浅灰或深灰区域，并计算这两个域的RGB平均值，得：R1=25；G1=31；B1=37 R2=75；G2=79；B2=77 调整G、B去匹配R。从而有线性变换G:
46、31(25);79(75)B:37(25);77(75)第80页/共98页 3.5 图象增强:彩色图象增强彩色平衡实现的算法举例255312550255772557579075253725G的逆变换B的逆变换第81页/共98页 3.5 图象增强:彩色图象增强在HSI模型上增强通过色调进行处理通过亮度进行处理通过颜色饱和度进行处理第82页/共98页 3.5 图象增强:彩色图象增强通过色调进行处理基本思想将图象转换到HSI色空间对指定色调值H进行调整，H=H+/-h主要应用改变图像的气氛（如暖色和冷色的气氛变化，早晚气氛的变化）换色（对指定色调的颜色进行更换）、去色第83页/共98页 3.5图象增
47、强:彩色图象增强通过亮度进行处理基本思想将图象转换到HSI色空间对指定亮度值I，乘上一个调整量II=I*I主要应用:1）我们可以通过在每个象素的亮度分量上乘一个大于1的常量（如1.3），使得图象变得更明亮，提高图象的亮度。第84页/共98页 3.5图象增强:彩色图象增强主要应用:(2)我们可以通过在每个象素的亮度分量上乘一个小于1的常量（如0.8），使得图象的亮度降低。(3)我们可以有选择地调整图象的亮度，可以以色调、选区作为是否进行亮度处理的根据。例如只对红色调提高亮度。(4)对亮度分量进行直方图均衡化第85页/共98页 3.5图象增强:彩色图象增强通过颜色饱和度进行处理基本思想将图象转换到
48、HSI色空间对指定亮度值S，乘上一个量SS=S*S主要应用:(1)我们可以通过在每个象素的饱和度分量上乘一个大于1的常量（如1.3），使得图象的颜色更为鲜明。第86页/共98页 3.5 图象增强:彩色图象增强主要应用:(2)我们可以通过在每个象素的饱和度分量上乘一个小于1的常量（如0.8），使得图象的颜色的鲜明度降低。(3)我们可以有选择地调整图象的颜色饱和度，可以以色调、选区作为是否进行饱和度处理的根据。例如只对红色调提高饱和度。第87页/共98页蓝青典型的彩色映射曲线之一典型的彩色映射曲线之一从灰度到彩色的映射变换从灰度到彩色的映射变换红映射红映射绿映射绿映射蓝映射蓝映射f(x,y)f(x
49、,y)f(x,y)f(x,y)f(x,y)f(x,y)f(x,y)f(x,y)r(x,y)r(x,y)g(x,y)g(x,y)b(x,y)b(x,y)D/AD/AD/AD/AD/AD/AR RGGB B彩彩色色显显示示器器r rR=TR=TR R(r)(r)r rG=TG=TGG(r)(r)r rB=TB=TB B(r)(r)r rRGB=T(r)RGB=T(r)绿黄红伪彩色增强第88页/共98页典型的彩色映射曲线之二典型的彩色映射曲线之二r rB=TB=TB B(r)(r)r rG=TG=TGG(r)(r)r rR=TR=TR R(r)(r)r rRGB=T(r)RGB=T(r)第89页/共
50、98页伪彩色映射处理效果例伪彩色映射处理效果例1 1第90页/共98页伪彩色映射处理效果例伪彩色映射处理效果例 2 2第91页/共98页伪彩色映射处理效果例伪彩色映射处理效果例 1 1第92页/共98页伪彩色映射处理效果例伪彩色映射处理效果例 2 2第93页/共98页伪彩色映射处理效果例伪彩色映射处理效果例 1 1第94页/共98页伪彩色映射处理效果例伪彩色映射处理效果例 2 2第95页/共98页灰度切割伪彩色增强灰度切割伪彩色增强灰度切割例灰度切割例第96页/共98页作业：编程实现以下算法1.灰度线性变换、分段线性变换2.灰度直方图均衡、规格化3.图象卷积：各种模板实现低通、高通滤波4.图象