数字图像处理第5章图象增强

数字图像处理第二版 东南大学出版社 夏良正 李久贤 编

第五章 图象增强

第五章 图象增强5.1 灰度直方图的修正 5.2 图象的频域处理增强 5.3 平滑 5.4 锐化 5.5 彩色图象增强 5.6 图像复原

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第五章 图象增强

5.1 概述在各类图像系统中，图像的传送和转换，总 要造成图像质量降低。 – 例如，摄像时，由于光线变化、光学系 统失真、相对运动、大气湍流等都会使 图像模糊； – 再如传输过程中噪声污染图像，引起图 像质量下降等。 因此，必须对降质图像进行改善处理。 改善的方法有两类：图像增强和图像复原。

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1)图像增强(1)目的 图像增强技术是不考虑图像降质的原因， 只将图像中感兴趣的特征有选择地突出 ，而衰减其不需要的特征，故改善后的 图像不一定要去逼近原图像。 从图像质量评价观点来看，图像增强的主 要目的是提高图像的可懂度，更有利于 人的视觉感知。

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(2)方法空间域法和频率域法。 空间域法主要在空间域内对像素灰度值直接运算处理，如图 像的灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处理、伪 彩色处理等。 频率域法就是在图像的某种变换域内，对图像的变换值进行 运算 如先对图像进行傅立叶变换，再对图像的频域进行滤波处理，最后 将滤波处理后的图像变换值反变换到空间域，从而获得增强后的图 像。

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2)图像复原图像复原技术与增强技术不同，它需要了解图 像降质的原因，一般要根据图像降质过程的 某些先验知识，建立“降质模型”,再用降 质模型，按照某种处理方法，恢复或重建原 来的图像。 复原的好坏应有一个规定的客观标准，以便能 对复原的结果作出某种最佳的估计。 图像复原技术的主要目的是提高图像质量的保 真度。

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5.2 灰度修正常用的方法主要有两种： (1)灰度级变换：针对图像某一部分或整幅 图像曝光不足而使用，其目的是增加图 像灰度对比度。

(2)直方图修正：能够使图像具有所需要 的灰度分布，从而有选择地突出所需要 的图像特征，来满足人们的需要

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5.2.1 灰度变换假定原来图像灰度级范围为(A , B),其中 某一灰度级为Z ,经过变换后为 Z' ,要求 Z' 应在灰度级动态范围(Z1, ZK)之内。用下列 关系式将 Z映射到 Z' :

要根据图像灰度级范围(A , B), 与灰度级 动态范围(Z1, ZK)的不同关系，采用不同的 映射关系，共有6种类型

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(1)图像曝光不充分，使(A , B )为(Z1, ZK)的子区，即 A > Z1, B < ZK 。

根据式(5.5.2)从 Z=A 计算到 Z=B ,可获得从 Z'= Z1 到 Z'= ZK 之间所有对应的灰度级值。也就是把(A , B )区间扩展到区间 (Z1, ZK)。实

际上曝光不充分使 图像中黑的更黑，白的更白，提高了图像对比度

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( 2 )图像绝大部分灰度级集中在( A , B )之间

这种变换扩展了( A , B )区间灰度级，但将小于 A 和大于 B 范围 内的灰度级分别压缩为 Z1 和 ZK 。这使图像中灰度级在上述两个范围 内的像素都变成一个灰度级，导致这一部分信息损失。只要合理选择 ( A , B ),在某些实际应用场合下，是可以允许这种失真存在的。

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(3)若要突出图像中具有某些灰度级的物体细节，而又不惜 牺牲其他灰度级上的细节，可以分段压扩变换，使需要的细 节灰度级拉伸，增强对比度，而不需要的细节灰度级压缩。 设某图像中有 30 个灰度级，分别为 1 , 2 , … , 30 。我们希 望将(10, 20 )灰度级区域扩展，而将其他灰度级区域压 缩

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压扩的一般规律：斜率=1——灰度差不变，灰度值上移或下移 斜率>1——动态范围拉伸，对比度拉伸 0<斜率<1——动态范围压缩，对比度压缩 斜率<0——灰度翻转，亮的部分变暗，暗的部分变亮

(a)高灰度段拉伸 (b)低灰度段拉伸 (c)中间一段拉伸并使高、低灰度级压缩

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(4)有些情况下，实际应用需要将图像的灰度级几个子 区域都扩展到显示器件的整个动态范围，人为地构 成假轮廓，从而获得满意的视觉效果。

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( 5 )有时图像的动态范围太大，在显示或观察时，高 的亮度值将暗区的信号都掩盖了。为增强低灰度级 像素，压制高灰度级像素，通常用对数变换方法进 行调整灰度级的动态。即取

式中 Z , Z'分别表示变换前后的图像灰度级，c为 比例系数。

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( 6 )幂次变换。幂次变换的基本形式为

(5.2.7) 式中： Z , Z’ 分别表示变换前后的图像灰度级。c 和r为正常数。

r<1 提高灰度级，在正 比函数上方，使图像 变亮 r<1 降低灰度级，在正 比函数下方，使图像 变暗

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第五章 图象增强 ( a )是一幅冲淡的航空图像。采用式( 5 . 2 . 7 ),并且c=1 , r > 1 值进行处理。令 r = 3. 0 、 4. 0 和 5. 0 的处理结果如图 ( b ) -( d )所示。从图可看出 r 为 3.0和 4.0 时，可得到较高的对比 度，特别是：r= 4 . 0 时(图 c )效果更好些。在 r = 5 . 0 时 得到结果有些地方太暗(左上方),而且丢失了一些细节。

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5.2.2 直方图修正 直方图(Histogram)

灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度 级出现的频度，它是图象最基本的统计特征。 灰度直方图表示图象中具有某种灰度级的象素的 个数，反映了图象中每种灰度出现的频率。 nr 离散形式： p(r ) N nr—第r级

灰度的象素数N—图象的总象素数 归一化直方图的P(rk )在0~1 之间，而一个归一化的直方图所 有部分之和等于 1。 图像的直方图反映了图像灰度分布的统计特性， P(rk )给出了 灰度级为 rk的概率密度函数估计值。