《数字图像处理》课程PPT教学课件（讲稿）第四章 点运算

数字图像处理 ●●●●● ●●●● ●●。●● 第四章 点远算

数字图像处理 第四章 点运算

●●●●● CH4点运算 ●●●● ●●● ●●● ●●●● 引言 图像增强两种方法:基于图像灰度值统计 的方法;基于图像空间频率的方法 ●二、点运算和直方图 直方图均衡化 ●四、直方图规定化 ●五、直方图匹配 ●六、光度学校正和显示校正 ●七、要点总结 习题

CH4 点运算 ⚫ 一、引言 ⚫ 二、点运算和直方图 ⚫ 三、直方图均衡化 ⚫ 四、直方图规定化 ⚫ 五、直方图匹配 ⚫ 六、光度学校正和显示校正 ⚫ 七、要点总结 ⚫ 习题 图像增强 如何观察到图像更多细节 : 改善图像, 已使图像看起来更好. , 如何达到较好 的对比度. 图像增强两种方法: 基于图像灰度值统计 的方法; 基于图像空间频率的方法

1引言 ●●●●● ●●●● ●●● ·1)点运算( point operation)定义 ●●● ●●●● 对于一幅输入图像,将产生一幅输出图像,输出 图像的每个像素点的灰度值由输入像素点决定。 点运算由灰度变换函数(gray- scale transformation,GST)确定。 B(x,y)=fLA(x,y) Notice (1)与局部(邻城)运篁的差别,输入像素-输出像素——对应; (2)与几何运篁的差别,不改变图像的空间关系; (3)又称为对比度增强,对比度拉伸或灰度变换

1 引言 ⚫ 1）点运算（point operation）定义 ⚫ 对于一幅输入图像，将产生一幅输出图像，输出 图像的每个像素点的灰度值由输入像素点决定。 点运算由灰度变换函数（gray-scale transformation, GST）确定。 ⚫ Notice： ⚫ （1）与局部（邻域）运算的差别，输入像素-输出像素一一对应； ⚫ （2）与几何运算的差别，不改变图像的空间关系； ⚫ （3）又称为对比度增强，对比度拉伸或灰度变换。 B x y f A x y ( , ) , =   ( )  

1引言 ●●●●● ●●●● ●●● 2)点运算的种类 ●●● ●●●● (1)线性点运算 GS7函数f(D)为线性,即 DB=f(D=aD+b 显然, *若a=1b=0,图象像素不发生变化; *若a=1b≠0,图象所有灰度值上移或下移; *若a>1,输出图象对比度增强 *若0<a<1输出图象对比度减小; 若a<0,暗区域变亮,亮区域变暗,图象求补

1 引言 ⚫ 2）点运算的种类 ⚫ （1）线性点运算 ( ) ( ) a 1,b 0, a 1,b 0, a 1 0 a 1, a 0, B A A GST f D D f D D b = = +   = =  =         函数 为线性，即 显然， 若 图象像素不发生变化； 若 图象所有灰度值上移或下移； 若 ，输出图象对比度增强； 若 输出图象对比度减小； 若 暗区域变亮，亮区域变暗，图象求补

1引言 ●●●●● ●●●● ●●● ●●● ●●●● lenna. bmp Dn,=D,+50 D=1.5×D4D=0.8×D4D=-1×D4+255

1 引言 D D B A = +50 D D B A =  1.5 D D B A =  0.8 D D B A = −  + 1 255 lenna.bmp

1引言 ●●●●● ●●●● °(2)非线性点运算 ●●● ●●● ●●●● 以非线性灰度变换函数为例,如 *f(D)=D+CXDxdm-D 将增加中间范围像素的灰度级,而只使暗像素和亮像素作较小改变 D sInc元 2 T SIn(-a) m 2 效果同上 D f(D) tan aT 2 T tan(a) 效果与上相反。 常用对数函数、幂次 函数和分段线性函数

1 引言 ⚫ （2）非线性点运算 ( )   效果与上相反。 效果同上。 将增加中间范围像素的灰度级，而只使暗像素和亮像素作较小改变。 以非线性灰度变换函数为例，如                    −   = +                    −   = + = +   − 2 1 D D tan ) 2 tan( 1 1 2 D *f(D) 2 1 D D sin ) 2 sin( 1 1 2 D *f(D) *f(D) D C D D D m m m m m 常用对数函数、幂次 函数和分段线性函数

1引言 ●●●●● ●●●● ●●● ●●● ●●●● 260 08×x×(255-x x=x+ 255 80 6C 2040608010012Q140160180200220240

1 引言 ( ) 0.8 255 ( ) 255 x x f x x   − = + 0 2 0 4 0 6 0 8 0 100 120 140 160 180 200 220 240 260 2 0 4 0 6 0 8 0 100 120 140 160 180 200 220 240 x

1引言 ●●●●● ●●●● ●●● ●●● ●●●● 0.8×x×(255-x) lenna. bmp f(x)=x+ 255

1 引言 ( ) 0.8 255 ( ) 255 x x f x x   − lenna.bmp = +

1引言 ●●●●● ●●●● ●●● 3)应用 ●●● ●●●● °(1)光度学标定( photometric calibration) 希望数字图像的灰度能够真实反映图像的物理特性。如 ●去掉非线性; °变换灰度的单位。 °(2)对比度增强( contrast enhancement)或对 比度扩展( contrast stretching) 将感兴趣特征的对比度扩展使之占据可显示灰度级的更 大部分

1 引言 ⚫ 3）应用 ⚫ （1）光度学标定（photometric calibration） 希望数字图像的灰度能够真实反映图像的物理特性。如 ⚫ 去掉非线性； ⚫ 变换灰度的单位。 ⚫ （2）对比度增强（contrast enhancement）或对 比度扩展（contrast stretching） 将感兴趣特征的对比度扩展使之占据可显示灰度级的更 大部分

1引言 ●●●●● ●●●● ●●● (3)显示标定( display calibration ●●● ●●●● 显示设备不能线性地将灰度值转换为光强度。 因此点运算和显示非线性组合,以保持显示图 像时的线性关系。 °(4)轮廓线确定 用点运算的方法进行阚值化。 (5)裁剪 每次点运算的最后一步,都将负值置为0;而将 正值约束在灰度级最大值Dm

⚫ （3）显示标定（display calibration） 显示设备不能线性地将灰度值转换为光强度。 因此点运算和显示非线性组合，以保持显示图 像时的线性关系。 ⚫ （4）轮廓线确定 用点运算的方法进行阈值化。 ⚫ （5）裁剪 每次点运算的最后一步，都将负值置为0；而将 正值约束在灰度级最大值Dm。 1 引言