初识图像处理技术: 数字图像增强 ----- 一、图像空域增强

2022-12-04 更新:纪念博主的另一篇连载博客《漫谈计算机网络》完结啦!

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1.漫谈计算机网络:概述 ------ 从起源开始到分层协议结构,初识究竟什么是计算机网络? - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)

 

图像处理技术 相关知识目录(顺序):

  1. 图像处理技术Digital Image Processing:导论 ----- 初始图像 - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  2. 图像处理技术:导论 ----- 图像工程 - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  3. 图像处理技术: 导论 ----- 图像处理系统 - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  4. 图像处理技术:MATLAB介绍 ----- 工作环境 - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  5. 图像处理技术:图像获取 ----- 三、MATLAB基础知识 - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  6. 图像处理技术:图像获取 ----- 图像获取过程以及相关函数 - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  7. 图像处理技术:图像变换 ----- 算数运算 与 集合变换 - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  8. 图像处理技术:图像变换 ------ 形态学变换 - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  9. 图像处理技术:图像变换 ----- 霍夫变换hough (局部特征检测) - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  10. 图像处理结束: 图像变化 ----- 傅里叶变换 FT / FFT (空间域转频率域 灰度函数转频率函数) - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  11. 图像处理技术:图像变换 ---- 离散余弦变换 DCT (图像压缩 低频) - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  12. 图像处理技术: 数字图像增强 ----- 一、图像空域增强 - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  13. 图像处理技术:数字图像增强 ----- 图像频域增强 DFT - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  14. 图像处理技术:数字图像复原 ----- 图像退化/复原、图像噪声、图像空域/频域恢复技术 - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  15. 图像处理技术:数字图像压缩 ----- 图像冗余、无损压缩、有损压缩、图像压缩标准 - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
  16. 图像处理技术:数字图像分割 ------ 图像分割、边界分割(边缘检测)、区域分割 - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com)
图像增强,就是采用某种技术手段来改善图像的视
觉效果,或将图像转换成更适合于人眼观察及其分析识
别的形式,以便从图像中获取更有用的“信息”。
 按颜色分类:灰度图像增强和彩色图像增强
 按作用域分类:
• 基于空间域的方法 = 空域处理
• 基于变换域的方法 = 频域处理
 

一、图像空域增强

• 图像直接灰度变换

 

 

像素越高越清楚

灰度级越高色彩越丰富

 

 

 

 

线性变换 分为;

(1) 截取式线性变换
(2) 分段式线性变换
(3) 图像反转
 

线性变换

gamma=1表示线性变换;

图像反转

 

 

 

 

 

 

常见的非线性变换:

对数变换

 

 

 

 

• 图像直方图均衡

 

(1)直方图(灰度统计直方图):

是对图像每一个灰度间隔内像素个数的统计,一般的间隔取值为1。

(2)归一化直方图:

 

 

直方图均衡的原理 histeq

直方图均衡可以将任意分布规律的直方图的原始图
像,变换为具有均匀分布直方图的图像。
可以增加像素灰度值的动态范围,使每一个灰度级
所占的像素个数尽量均等,可以改善图像的整体对比度。

(1)基本思想

 把原始图的直方图变换为均匀分布的形式
 增加像素灰度值的动态范围
 以增强图像的整体对比度

(2)均衡定义

(3)算法原理

 

 

 

(1)均衡过程

(2)均衡示例

设一幅图像的尺寸为64×64。 像素的灰度层次L=8,
则该图像共有N= 64×64 =4096个像素。
该图像直方图如下

 

 

 

 

 

(3)图像直方图均衡后分析

a. 变换后直方图趋向平坦,灰度级减少,灰度级进行
了合并。
b. 变换后含有像素多的几个灰级间隔被拉大了,压缩
的只是像素数少的几个灰度级,实际视觉能够接收的信
息量大大的增强了.

 

 

• 图像平滑

  平滑滤波方法就是选择一定的平滑模板,通过模板与图像的卷积处理在图像的空间域计算完成。
a. 平滑处理必须有明确的针对性
b. 平滑可以消除噪声、去掉小的细节,但是也会使图像变
模糊不清降低图像的视觉质量

 

 

图像线性平滑滤波

(1)均值滤波器

 

 加在一起÷9 = 123

(2)加权均值滤波器

 

 

(3)滤波器的分析和比较

 
共同点:
• 平滑处理减小了图像灰度的尖锐变化,可以减噪
• 平滑滤波存在边缘模糊的负面效应
 差异
邻域均值滤波的边缘模糊更明显
加权滤波效果比邻域均值效果更好

图像非线性平滑滤波

线性平滑与非线性平滑区别;

线性的平滑滤波
• 可以有效地消除噪声,
• 图像细节产生模糊,
• 清晰度下降,
• 低通滤波效应明显
非线性平滑滤波:
• 可以消除图像孤立噪声,
• 较好的保持图像的细节信息
 
(1)中值滤波设计思想

使拥有不同灰度的点看起来更接近它的邻域值

噪声:该点像素比周围的像素亮(暗)许多;
 周围临近像素点,排序,取中值。
 对斑点噪声(speckle noise)和椒盐噪声(salt-and pepper noise)来说尤其有用
 但对细节多,特别是点、线、尖顶细节多的图像则不宜采用中值滤波的方法。
 

(1)中值滤波设计思想

选择领域中值滤波

 

 

 (2)中值滤波的步骤

a.模板在图中漫游,模板中心与图中某个像素位置重合;
b.读取模板中各个对应像素的灰度值;
c.将这些灰度值从小到大排列;
d.找出这些值里排在中间的一个;
e.将这个中间值赋给当前对应模板中心位置的像素。
 
(3)中值滤波的特点
a. 对某些输入信号中值滤波的不变性
窗口内单调增加或单调减少的序列;
阶跃信号;
周期性的二值序列
b. 中值滤波器去噪声性能;
对脉冲干扰来讲,特别是脉冲宽度小于m/2,相距较
远的窄脉冲干扰,中值滤波是很有效的。
 
几种典型信号的中值滤波(L=5)

 

 

• 图像锐化

 

 

图像锐化基础
边缘:是指图像中灰度发生急剧变化的区域。
图像锐化的目的突出图像的边缘信息,加强其图像
轮廓特征。
物体边缘的特征:
a. 视觉上表现为灰度明暗的阶跃或比较剧烈的变化
b. 统计关系为空间域数据的相关性较小
c. 在变换域中为高频分量
 
拉普拉斯算子Laplacian
最常用的无方向性的二阶差分算子,其模板有3×3,
5×5,和7×7等多种形式。
例如,3×3边缘提取模板为

 

如果在突出边缘信息的同时希望能够保持原图像的细节,
可以在改模板中增加当前像元数的权重,得到图像边缘

 

增强的效果。
例如,3×3边缘增强模板为:

 

 对于这些模板,当前点为模板中心,处理效果为勾边

 普瑞维特算子Prewitt

普瑞维特水平和垂直算子滤波,如下

 

 

 

 

索贝尔算子Sobel

 

 优点:由于引入了加权平均的因素,因而对图像中的随机噪声具有一定的

平滑作用。
由于Sobel算子采用间隔两行或两列的差分,所以图像中边缘两侧的像素
得到增强。
Sobel算子得到的锐化图像的边缘显得粗而亮。
Soble水平和垂直算子滤波为:

 

 

 

posted @ 2022-11-22 19:29  slowlydance2me  阅读(225)  评论(0编辑  收藏  举报