《数字图像处理第6章1.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数字图像处理第6章1.pptx（95页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、图像噪声图像噪声图像增强是数字图像处理的基本内容之一，其目的是根据应用需要突出图像中的某些“有用”信息，削弱或去除不需要的信息，以达到扩大图像中不同物体特征之间的差别。图像增强算法并不能增加原始图像的信息，而是通过某种技术手段有选择地突出对某一具体应用有价值的信息。第1页/共95页对于数字图像处理而言，噪声是指图像中的非本源信息。因此，噪声会影响人的感官对所接收的信源信息的准确理解。第2页/共95页1.图像噪声的产生图像噪声的产生 在图像形成过程中，图像数字化设备、电气系统和外界影响将使得图像噪声的产生不可避免。第3页/共95页2.图像噪声分类图像噪声分类 图像噪声按其产生的原因可分为外部噪声
2、和内部噪声。一般情况下，数字图像中常见的外部干扰主要包括如下几种：设备元器件及材料本身引起的噪声。如磁带、磁盘表面缺陷所产生的噪声;系统内部设备电路所引起的噪声，包括电源系统引入的交流噪声，偏转系统和箝位电路引起的噪声等;电器部件机械运动产生的噪声。如数字化设备的各种接头因抖动引起的电流变化所产生的噪声，磁头、磁带抖动引起的抖动噪声等;第4页/共95页3.图像噪声特点图像噪声特点 叠加性；分布和大小的不规则性；噪声与图像之间具有相关性；第5页/共95页图像增强方法分类图像增强的定义图像增强的目的图像增强的技术方法第6页/共95页图像增强的定义按我们的需要突出一幅图像中的某些“有用”信息，同时削
3、弱另外一些“无用”信息的图像处理方法。返回第7页/共95页图像增强（突出边界）第8页/共95页图像增强（消除噪声）返回第9页/共95页图像增强的目的通过对图像的处理，使图像比处理前更适合一个特定的应用。也就是为了某种应用目的去改善图像的质量。返回1.改善图像的视觉效果。2.突出图像的特征，便于计算机处理。第10页/共95页图像增强的技术方法 主要有空域处理法和频域处理法（1）空域处理法：直接在图像所在的二维空间进行处理，即直接对每一像元的灰度值进行处理。（2）频域处理法：将图像从空间域变换到频率域对图像进行处理。第11页/共95页空间域图像增强频率域灰度变换空域滤波直接灰度变换直方图修正法图像
4、的代数运算直方图均衡化直方图规定化图像平滑图像锐化高通滤波低通滤波带通、带阻滤波 图6.1 图像增强的主要内容返回第12页/共95页基于灰度变换的图像增强方法 基于空间域灰度变换的图像增强方法是一种点处理方法。点处理实际上是灰度到灰度的映射过程，设输入图像每个像元的灰度值为A(x,y)，输出图像的灰度值为B(x,y)，表示为：B(x,y)=f A(x,y)，显然点运算不会改变图像内像素点之间的空间关系。第13页/共95页基于空域灰度变换的图像增强方法直接灰度变换基于图像的直方图进行灰度变换对两个以上的图像进行代数运算实现灰度变换返回第14页/共95页直接灰度变换直接灰度变换直接灰度变换非线性拉
5、伸线性拉伸按比例线性拉伸分段线性拉伸对数扩展指数扩展第15页/共95页线性拉伸：是将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸扩展到指定范围。包括按比例线性拉伸和分段线性拉伸。（1 1）按比例线性拉伸）按比例线性拉伸:将原始图像的灰度范围不加区别的扩展。fgabab255218482550第16页/共95页第17页/共95页提高对比度举例第18页/共95页灰度动态范围较窄观察直方图分布第19页/共95页对比度拉伸灰度动态范围变宽第20页/共95页灰度动态范围变宽观察直方图分布第21页/共95页第22页/共95页25548255019621623第23页/共95页非线性拉伸：是在整个灰度值范围
6、内按照统一的变换函数来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。常用的有按对数函数扩展和按指数函数扩展。按对数函数变换：低灰度区扩展，高灰度区压缩。第24页/共95页按指数函数变换：高灰度区扩展，低灰度区压缩。第25页/共95页原始图象第26页/共95页非线性灰度变换对数效应第27页/共95页返回非线性灰度变换指数效应第28页/共95页基于直方图的图像增强方法灰度直方图：数字图像中每一灰度级与它出现的频率之间的统计，可以理解为描述各个灰度级的像素出现多少的统计图示。若用横坐标表示灰度级，纵坐标表示频率，就可以看出图像中灰度的分布情况，例：水泥微观结构图与左图对应的直方图第29页/共95页第30页/共9
7、5页较暗图象的直方图 P(r k)r k第31页/共95页较亮图象的直方图 P(r k)r k第32页/共95页对比度较低图象的直方图 P(r k)r k第33页/共95页基于灰度直方图的图像增强直方图均衡化直方图规定化目的原理及基本算法应用举例目的原理及处理步骤应用举例第34页/共95页直方图均衡化1)目的 将原始图像的直方图变为均衡分布的形式，即将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像。图像均衡化处理后，图像的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图像看起来就更清晰了。第35页/共95页对比度较高图象的
8、直方图 P(r k)r k第36页/共95页第37页/共95页第38页/共95页第39页/共95页第40页/共95页第41页/共95页第42页/共95页直方图均衡化2.原理 首先假定连续灰度级的情况，推导直方图均衡化变换公式，令r 代表灰度级，P(r)为概率密度函数。r 值已归一化，最大灰度值为1。第43页/共95页连续灰度的直方图非均匀分布第44页/共95页连续灰度的直方图均匀分布第45页/共95页直方图均衡化 目标直方图均衡化第46页/共95页 要找到一种变换 S=T(r)使直方图变平直，为使变换后的灰度仍保持从黑到白的单一变化顺序，且变换范围与原先一致，以避免整体变亮或变暗。必须规定：（
9、1）在0r1中，T(r)是单调递增函数，且0T(r)1；（2）反变换r=T-1(s),T-1(s)也为单调递增函数，0s1。第47页/共95页rjrj+rsjsj+s直方图均衡化变换公式推导图示第48页/共95页 考虑到灰度变换不影响像素的位置分布，也不会增减像素数目。所以有第49页/共95页 应用到离散灰度级，设一幅图像的像素总数为n，分L个灰度级。n k:第k个灰度级出现的个数。第k个灰度级出现的概率：P(r k)=n k/n 其中0rk1，k=0,1,2,.,L-1 形式为：第50页/共95页 3.基本步骤:(1)求出图像中所包含的灰度级rk,可以定为0L-1,(2)统计各灰度级的像素数
10、目nk(k=0,1,2,L-1)(3)计算图像直方图(4)计算变换函数：(5)用变换函数计算映射后输出的灰度级Sk(6)统计映射后新的灰度级Sk的像素数目nk(7)计算输出图像的直方图第51页/共95页例例例：设图象有例：设图象有例：设图象有例：设图象有64*64=409664*64=409664*64=409664*64=4096个象素，有个象素，有个象素，有个象素，有8 8 8 8个灰度级，个灰度级，个灰度级，个灰度级，灰度分布如表所示。进行灰度分布如表所示。进行灰度分布如表所示。进行灰度分布如表所示。进行直直直直方图均衡化方图均衡化方图均衡化方图均衡化。r kr0=0r1=1/7r2=2
11、/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n k 790102385065632924512281 P(r k)0.190.250.210.160.080.060.030.02第52页/共95页步骤：步骤：例例r kr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n k 790102385065632924512281 P(r k)0.190.250.210.160.080.060.030.02第53页/共95页(1)(1)由由（2-22-2）式计算式计算s s k kS k计算计算 0.190.440.650.810.890.95
12、0.981.00例例r kr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n k 790102385065632924512281 P(r k)0.190.250.210.160.080.060.030.02第54页/共95页S k舍入舍入 1/73/75/76/76/7111(2)(2)把计算的把计算的s sk k就近安排到就近安排到8 8个个灰度级中。灰度级中。例例S k计算计算 0.190.440.650.810.890.950.981.00r kr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n k 7
13、90102385065632924512281 P(r k)0.190.250.210.160.080.060.030.02第55页/共95页S k s s0 0s s1 1s s2 2s s3 3s s4 4nsk 7901023850985448P(s k)0.190.250.210.240.11(3)(3)重新命名重新命名s sk k，归并相同灰度归并相同灰度级的像素数。级的像素数。例例S k计算计算 0.190.440.650.810.890.950.981.00r kr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n k 7901023850
14、65632924512281 P(r k)0.190.250.210.160.080.060.030.02S k舍入舍入 1/73/75/76/76/7111第56页/共95页 直直方图均衡化方图均衡化均衡化前后直方图比较例例第57页/共95页直方图均衡化 直方图均衡化实质上是减少图像的灰度级以换取对比度的加大。在均衡过程中，原来的直方图上频数较小的灰度级被归入很少几个或一个灰度级内，故得不到增强。若这些灰度级所构成的图像细节比较重要，则需采用局部区域直方图均衡。第58页/共95页第59页/共95页第60页/共95页第61页/共95页第62页/共95页第63页/共95页原图像及直方图均衡后的图
15、像及直方图图像的反差大了，细节清楚了在直方图中的表现是直方图灰度范围窄且集中在低灰度值区域。现在直方图占据了整个图像灰度值的允许范围，增加了图像的动态范围。原图较暗且动态范围小第64页/共95页第65页/共95页 (2)用变换函数计算映射后输出的灰度级:原图像的灰度只有8级,所以Sk需以1/7为量化单位进行舍入运算。（1/7=0.14 2/7=0.29 3/7=0.43 4/7=0.57 5/7=0.72 6/7=0.86 7/7=1）S0=0.19 S0 =1/7 S1=0.44 S1=3/7 S2=0.65 S2 =5/7 S3=0.81 S3=6/7 S4=0.89 S4 =6/7 S5
16、=0.95 S5=1 S6=0.98 S6 =1 S7=1 S7=1第66页/共95页(3)统计映射后各灰度级的像素数目n i：由上舍入结果可见，均衡化后的灰度级仅有5级，分别是S0 =1/7；S1=3/7；S2 =5/7；S3=6/7 ；S4 =1 对应的像素数目是 S0 =1/7 n0=790 S1=3/7 n1=1023 S2 =5/7 n2=850 S3=6/7 n3+n4=656+329=985 S4 =1 n5+n6+n7=245+122+81=448第67页/共95页(4)计算输出图像的直方图:第68页/共95页直方图均衡化技术的缺点：（1）将原始函数的累积分布函数作为变换函数，
17、只能产生近似均匀的直方图。（2）在某些情况下，并不一定需要具有均匀直方 图的图像。返回返回第69页/共95页(课堂作业)一幅图像共有8个灰度级，每一灰度级概率分布如下表所示，要求对其进行直方图均衡化处理，并画出均衡化后的图像的直方图。rk k r0 0 r1 1 r2 2 r3 3 r4 4 r5 5 r6 6 r7 7P Pr r（r rk k）0.290.29 0.240.240.170.17 0.120.120.090.09 0.060.060.020.020.010.01第70页/共95页S kP s(S k)1/72/7 3/7 4/7 5/7 6/7010.290.240.170.
18、210.09第71页/共95页直方图规定化1.定义 修改一幅图像的直方图，使它与另一幅图像的直方图匹配或具有一种预先规定的函数形状。目标：当需要具有特定的直方图的图像时，可按照预先设定的某个形状人为的调整图像的直方图。第72页/共95页连续灰度的直方图原图第73页/共95页连续灰度的直方图规定第74页/共95页2.直方图规定化的原理 P r(r)表示原始图像的灰度分布概率密度函数。P z(z)表示目的图像的灰度分布概率密度函数。（1）首先对原始图像进行直方图均衡化处理，即求变换函数：（2）对目标图像也进行直方图均衡化处理，即：其逆变换是 即由均衡化后的灰度级v得到目标函数的灰度级z第75页/共
19、95页（3 3）因为对原始函数和目标函数都进行了均衡化处）因为对原始函数和目标函数都进行了均衡化处理，因而理，因而P s(s)P s(s)和和P v(v)P v(v)具有相同的概率密度，具有相同的概率密度，所以所以s s代替代替v v，即有：，即有：即可以由原始图像均衡化后的灰度值s来求目标图像的灰度级z第76页/共95页直方图匹配 令P(r)为原始图像的灰度密度函数，P(z)是期望通过匹配的图像灰度密度函数。对P(r)及P(z)作直方图均衡变换，通过直方图均衡为桥梁，实现P(r)与P(z)变换。第77页/共95页直方图匹配步骤：（1）由 各点灰度由 r 映射成s （2）由 各点灰度由 z 映
20、射成v 第78页/共95页直方图匹配 步骤：（3）根据v=G(z),z=G-1(v)由于v,s有相同的分布，逐一取 v=s，求出与r 对应的z=G-1(s)第79页/共95页S k s s0 0s s1 1s s2 2s s3 3s s4 4nsk 7901023850985448P(s k)0.190.250.210.240.11S k计算计算 0.190.440.650.810.890.950.981.00r kr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n k 790102385065632924512281 P(r k)0.190.250.
21、210.160.080.060.030.02S k舍入舍入 1/73/75/76/76/7111直方图匹配（实例）第80页/共95页直方图规定化处理实例原图像原图像的直方图规定直方图输出图像输出图像的直方图直方图中高灰度值一边更密集由于规定的直方图在高灰度区值较大，所以变换的结果比均衡化更亮第81页/共95页总结直方图均衡化：寻找r和s之间的函数关系第82页/共95页直方图规定化：寻找r和z之间的函数关系总结rsvz返回第83页/共95页r kr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n k 790102385065632924512281 P(
22、r k)0.190.250.210.160.080.060.030.02例 z k z0=0z1=1/7z2=2/7z3=3/7z4=4/7z5=5/7z6=6/7z7=1 Pz(z k)0.000.000.000.150.200.300.200.15第84页/共95页作业：一幅图像共有8个灰度级，每一灰度级的概率分布如下表所示，要求对其进行直方图规定化处理，规定化直方图的数据如表所示。(画出规定化后的直方图)第85页/共95页rk kPr r（r r k k）Z k kP z z（z zk k）r0 00 00.290.29z0 00 00 0r1 11/71/70.240.24z1 11/
23、71/70 0r2 22/72/70.170.17z2 22/72/70 0r3 33/73/70.120.12z3 33/73/70 0r4 44/74/70.090.09z4 44/74/70.270.27r5 55/75/70.060.06z5 55/75/70.430.43r6 66/76/70.020.02z6 66/76/70.190.19r7 71 10.010.01z7 71 10.110.11原始直方图数据原始直方图数据原始直方图数据原始直方图数据规定直方图数据规定直方图数据规定直方图数据规定直方图数据第86页/共95页1/72/7 3/7 4/7 5/7 6/7010.29
24、0.240.170.120.090.060.020.01P r(r k)rk第87页/共95页1/72/7 3/7 4/7 5/7 6/7010.430.270.190.11P z(zk)zk第88页/共95页1/72/7 3/7 4/7 5/7 6/7010.410.290.210.09P z(zk)zk第89页/共95页对两个以上的图像进行代数运算实现灰度变换 将两幅输入图像之间进行点对点的加、减、乘、除运算得到输出图像的过程。C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)(1)C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)(2)C(x,y)=A(x,y）B(x,y)(3)C(x,y)=A(x,y)/B(x,y)(4)第90页/共95页（1）加运算 去除“叠加性”噪声M=1M=2M=4M=16第91页/共95页（2）减运算 去除不需要的叠加性图案第92页/共95页第93页/共95页（3）乘运算 图像的局部显示返回第94页/共95页感谢您的观看！第95页/共95页