数字图像处理第4章.ppt

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1、Digital Image ProcessingDigital Image Processing 4.1 4.1 图像的对比度增强图像的对比度增强4.2 4.2 图像的直方图修正图像的直方图修正4.3 4.3 图像平滑图像平滑4.4 4.4 图像锐化图像锐化4.5 4.5 图像的同态滤波图像的同态滤波4.6 4.6 图像的彩色增强图像的彩色增强第第4 4章章 图像增强图像增强Digital Image ProcessingDigital Image Processing 图像增强图像增强图像增强图像增强 目的目的目的目的：一是改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；一是改善图像的视觉效果，提高图

2、像的清晰度；一是改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；一是改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；二是将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形二是将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形二是将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形二是将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形式。式。式。式。分类分类分类分类：空域法空域法空域法空域法直接对图像的像素灰度值进行操作。包括图像直接对图像的像素灰度值进行操作。包括图像直接对图像的像素灰度值进行操作。包括图像直接对图像的像素灰度值进行操作。包括图像 的灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处的灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处的灰

3、度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处的灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处 理、彩色增强等。理、彩色增强等。理、彩色增强等。理、彩色增强等。频域法频域法频域法频域法在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作，在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作，在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作，在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作，然后经逆变换获得所需的增强结果。常用的方法包括低然后经逆变换获得所需的增强结果。常用的方法包括低然后经逆变换获得所需的增强结果。常用的方法包括低然后经逆变换获得所需的增强结果。常用的方法包括低 通滤波、高通滤波以及同态滤波等。通滤波、高通滤波以及同态滤波等。

4、通滤波、高通滤波以及同态滤波等。通滤波、高通滤波以及同态滤波等。概述概述Digital Image ProcessingDigital Image Processing 图像对比度增强定义图像对比度增强定义图像对比度增强定义图像对比度增强定义 采用图像灰度值变换的方法，即改变图像像素的灰度值，采用图像灰度值变换的方法，即改变图像像素的灰度值，采用图像灰度值变换的方法，即改变图像像素的灰度值，采用图像灰度值变换的方法，即改变图像像素的灰度值，以改变图像灰度的动态范围，增强图像的对比度。以改变图像灰度的动态范围，增强图像的对比度。以改变图像灰度的动态范围，增强图像的对比度。以改变图像灰度的动态范围

5、，增强图像的对比度。设原图像为设原图像为设原图像为设原图像为f(m,nf(m,nf(m,nf(m,n)，处理后为，处理后为，处理后为，处理后为g(m,ng(m,ng(m,ng(m,n)，则对比度增强可表，则对比度增强可表，则对比度增强可表，则对比度增强可表示为示为示为示为 其中，其中，其中，其中，表示增强图像和原图像的灰度变换关系（函数）。表示增强图像和原图像的灰度变换关系（函数）。表示增强图像和原图像的灰度变换关系（函数）。表示增强图像和原图像的灰度变换关系（函数）。4.1 4.1 图像的对比度增强图像的对比度增强Digital Image ProcessingDigital Image P

6、rocessing 灰度线性变换灰度线性变换灰度线性变换灰度线性变换 灰度的线性变换灰度的线性变换灰度的线性变换灰度的线性变换：设原图像灰度值设原图像灰度值设原图像灰度值设原图像灰度值 ，线性变线性变线性变线性变换后的取值换后的取值换后的取值换后的取值 ，则线性变换如图，则线性变换如图，则线性变换如图，则线性变换如图4.1-14.1-14.1-14.1-1所示。变换所示。变换所示。变换所示。变换关系式为关系式为关系式为关系式为其中，其中，其中，其中，称为变换函数（直线）的斜率。称为变换函数（直线）的斜率。称为变换函数（直线）的斜率。称为变换函数（直线）的斜率。4.1 4.1 图像的对比度增强图

7、像的对比度增强bacdbadc图4.1-1 灰度线性变换关系（a）（b）Digital Image ProcessingDigital Image Processing 根据根据根据根据 a,ba,ba,ba,b 和和和和 c,dc,dc,dc,d 的取值大小可有如下几种情况：的取值大小可有如下几种情况：的取值大小可有如下几种情况：的取值大小可有如下几种情况：（1 1 1 1）扩展动态范围。若扩展动态范围。若扩展动态范围。若扩展动态范围。若 ，即，即，即，即 ，则结果会使图像灰度取值，则结果会使图像灰度取值，则结果会使图像灰度取值，则结果会使图像灰度取值的动态范围展宽，这样就可改善曝光不足的缺

8、陷，或充分利用图像显示的动态范围展宽，这样就可改善曝光不足的缺陷，或充分利用图像显示的动态范围展宽，这样就可改善曝光不足的缺陷，或充分利用图像显示的动态范围展宽，这样就可改善曝光不足的缺陷，或充分利用图像显示设备的动态范围。设备的动态范围。设备的动态范围。设备的动态范围。（2 2 2 2）改变取值区间。若改变取值区间。若改变取值区间。若改变取值区间。若 ，即，即，即，即 ，则变换后灰度动态范围，则变换后灰度动态范围，则变换后灰度动态范围，则变换后灰度动态范围不变，但灰度取值区间会随不变，但灰度取值区间会随不变，但灰度取值区间会随不变，但灰度取值区间会随a a a a和和和和c c c c的大小

9、而平移。的大小而平移。的大小而平移。的大小而平移。（3 3 3 3）缩小动态范围。若缩小动态范围。若缩小动态范围。若缩小动态范围。若 ，即，即，即，即 ，则变换后图像动态范，则变换后图像动态范，则变换后图像动态范，则变换后图像动态范围会变窄。围会变窄。围会变窄。围会变窄。（4 4 4 4）反转或取反。若反转或取反。若反转或取反。若反转或取反。若 ，即对于，即对于，即对于，即对于 ，有，有，有，有 则变换后图像的灰度则变换后图像的灰度则变换后图像的灰度则变换后图像的灰度值会反转，即原亮的变暗，原暗的变亮。在值会反转，即原亮的变暗，原暗的变亮。在值会反转，即原亮的变暗，原暗的变亮。在值会反转，即原

10、亮的变暗，原暗的变亮。在 时，时，时，时，即为即为即为即为 的取反。的取反。的取反。的取反。4.1 4.1 图像的对比度增强图像的对比度增强Digital Image ProcessingDigital Image Processing 灰度分段线性变换灰度分段线性变换灰度分段线性变换灰度分段线性变换 （1 1 1 1）扩展感兴趣的，牺牲其它扩展感兴趣的，牺牲其它扩展感兴趣的，牺牲其它扩展感兴趣的，牺牲其它 对于感兴趣的对于感兴趣的对于感兴趣的对于感兴趣的 a,ba,ba,ba,b 区间，采用斜率大于区间，采用斜率大于区间，采用斜率大于区间，采用斜率大于1 1 1 1的线性变换来进行扩展，而把

11、其的线性变换来进行扩展，而把其的线性变换来进行扩展，而把其的线性变换来进行扩展，而把其它区间用它区间用它区间用它区间用a a a a或或或或b b b b来表示。变换函数为来表示。变换函数为来表示。变换函数为来表示。变换函数为（2 2 2 2）扩展感兴趣的，压缩其它扩展感兴趣的，压缩其它扩展感兴趣的，压缩其它扩展感兴趣的，压缩其它 在扩展感兴趣的在扩展感兴趣的在扩展感兴趣的在扩展感兴趣的 a,ba,ba,ba,b 区间的同时，为了保留其它区间的灰度层次，也可以采区间的同时，为了保留其它区间的灰度层次，也可以采区间的同时，为了保留其它区间的灰度层次，也可以采区间的同时，为了保留其它区间的灰度层次

12、，也可以采用其它区间压缩的方法，即有扩有压。变换函数为用其它区间压缩的方法，即有扩有压。变换函数为用其它区间压缩的方法，即有扩有压。变换函数为用其它区间压缩的方法，即有扩有压。变换函数为4.1 4.1 图像的对比度增强图像的对比度增强Digital Image ProcessingDigital Image Processing bacdbaMNcd4.1 4.1 图像的对比度增强图像的对比度增强 图4.1-2 灰度分段线性变换关系 （a）扩展感兴趣的，牺牲其它；（b）扩展感兴趣的，压缩其它。（a）原图像；（b）扩展动态范围；（c）图像取反；（d）有扩有压。图4.1-3 图像灰度的线性变换示例

13、Digital Image ProcessingDigital Image Processing 灰度的非线性变换灰度的非线性变换灰度的非线性变换灰度的非线性变换 灰度的非线性变换灰度的非线性变换灰度的非线性变换灰度的非线性变换：常用的灰度非线性变换方法包括：常用的灰度非线性变换方法包括：常用的灰度非线性变换方法包括：常用的灰度非线性变换方法包括：1.1.1.1.对数变换对数变换对数变换对数变换 对数变换的一般表达式为对数变换的一般表达式为对数变换的一般表达式为对数变换的一般表达式为 其中其中其中其中为一个调节常数，用它来调节变换后的灰度值，使为一个调节常数，用它来调节变换后的灰度值，使为一个

14、调节常数，用它来调节变换后的灰度值，使为一个调节常数，用它来调节变换后的灰度值，使其符合实际要求。对数变换的作用是扩展图像的低灰度范围，其符合实际要求。对数变换的作用是扩展图像的低灰度范围，其符合实际要求。对数变换的作用是扩展图像的低灰度范围，其符合实际要求。对数变换的作用是扩展图像的低灰度范围，同时压缩高灰度范围，使得图像灰度分布均匀，与人的视觉特同时压缩高灰度范围，使得图像灰度分布均匀，与人的视觉特同时压缩高灰度范围，使得图像灰度分布均匀，与人的视觉特同时压缩高灰度范围，使得图像灰度分布均匀，与人的视觉特性相匹配。性相匹配。性相匹配。性相匹配。4.1 4.1 图像的对比度增强图像的对比度增

15、强Digital Image ProcessingDigital Image Processing 4.1 4.1 图像的对比度增强图像的对比度增强 图4.1-4 对数变换应用示例。（a）图像；（b）图像的傅立叶谱；（c）图（b）的对数变换效果；（d）对数变换关系（=1）。Digital Image ProcessingDigital Image Processing 2.2.2.2.指数变换指数变换指数变换指数变换 与对数变换的效果相反，指数变换使得高灰度范围得到扩展，而压缩了低与对数变换的效果相反，指数变换使得高灰度范围得到扩展，而压缩了低与对数变换的效果相反，指数变换使得高灰度范围得到扩

16、展，而压缩了低与对数变换的效果相反，指数变换使得高灰度范围得到扩展，而压缩了低灰度范围，其一般表达式为灰度范围，其一般表达式为灰度范围，其一般表达式为灰度范围，其一般表达式为 其中其中其中其中和和和和为常数。为避免为常数。为避免为常数。为避免为常数。为避免f(m,nf(m,nf(m,nf(m,n)=0)=0)=0)=0 时底数为时底数为时底数为时底数为0 0 0 0的情况，增加偏移量的情况，增加偏移量的情况，增加偏移量的情况，增加偏移量。值的选择对于变换函数的特性有很大影响，当值的选择对于变换函数的特性有很大影响，当值的选择对于变换函数的特性有很大影响，当值的选择对于变换函数的特性有很大影响，

17、当1 1 1 1时会将原图像的灰度向时会将原图像的灰度向时会将原图像的灰度向时会将原图像的灰度向高亮度部分映射，当高亮度部分映射，当高亮度部分映射，当高亮度部分映射，当1 1 1 1时向低亮度部分映射，而当时向低亮度部分映射，而当时向低亮度部分映射，而当时向低亮度部分映射，而当=1=1=1=1时相当于正比变换。时相当于正比变换。时相当于正比变换。时相当于正比变换。灰度指数变换的图像示例如图灰度指数变换的图像示例如图灰度指数变换的图像示例如图灰度指数变换的图像示例如图4.1-54.1-54.1-54.1-5所示。所示。所示。所示。4.1 4.1 图像的对比度增强图像的对比度增强（a）原图像；（b

18、）=0.7时的变换结果；（c）=1.7时的变换结果。图4.1-5 取不同值的指数变换结果对比。Digital Image ProcessingDigital Image Processing 概述概述概述概述 定义定义定义定义：灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系，可表示为：数间的统计关系，可表示为：数间的统计关系，可表示为：数间的统计关系，可表示为：且且且且 其中，其中，其中，其中，k k k k为图像的第为图像的第为图像的第为图像

19、的第k k k k级灰度值，级灰度值，级灰度值，级灰度值，是是是是f(m,nf(m,nf(m,nf(m,n)中中中中灰度值为灰度值为灰度值为灰度值为k k k k的像素个数，的像素个数，的像素个数，的像素个数，n n n n是图像的总像素个数，是图像的总像素个数，是图像的总像素个数，是图像的总像素个数，L L L L是灰度级数。是灰度级数。是灰度级数。是灰度级数。性质性质性质性质：1.1.1.1.直方图的位置缺失性直方图的位置缺失性直方图的位置缺失性直方图的位置缺失性 2.2.2.2.直方图与图像的一对多特性直方图与图像的一对多特性直方图与图像的一对多特性直方图与图像的一对多特性 3.3.3.

20、3.直方图的可叠加性直方图的可叠加性直方图的可叠加性直方图的可叠加性 4.2 4.2 图像的直方图修正图像的直方图修正 直方图与图像清晰性的关系直方图与图像清晰性的关系直方图与图像清晰性的关系直方图与图像清晰性的关系：直方图反映了图像的清晰程度，直方图反映了图像的清晰程度，直方图反映了图像的清晰程度，直方图反映了图像的清晰程度，当直方图均匀分布时，图像最清晰。由此，我们可以利用直方图当直方图均匀分布时，图像最清晰。由此，我们可以利用直方图当直方图均匀分布时，图像最清晰。由此，我们可以利用直方图当直方图均匀分布时，图像最清晰。由此，我们可以利用直方图来达到使图像清晰的目的。来达到使图像清晰的目的

21、。来达到使图像清晰的目的。来达到使图像清晰的目的。Digital Image ProcessingDigital Image Processing 4.2 4.2 图像的直方图修正图像的直方图修正 图4.2.1 具有相同直方图的三个不同图像图4.2.2 4种典型的图像及其对应的直方图(a)(b)(c)(d)Digital Image ProcessingDigital Image Processing 直方图均衡化直方图均衡化直方图均衡化直方图均衡化 直方图均衡化就是通过对原始图像的灰度非线性变换，直方图均衡化就是通过对原始图像的灰度非线性变换，直方图均衡化就是通过对原始图像的灰度非线性变换，

22、直方图均衡化就是通过对原始图像的灰度非线性变换，使其直方图变成均匀分布，以增加图像灰度值的动态范围，使其直方图变成均匀分布，以增加图像灰度值的动态范围，使其直方图变成均匀分布，以增加图像灰度值的动态范围，使其直方图变成均匀分布，以增加图像灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度，使图像变清晰的效果。从而达到增强图像整体对比度，使图像变清晰的效果。从而达到增强图像整体对比度，使图像变清晰的效果。从而达到增强图像整体对比度，使图像变清晰的效果。图像灰度变换函数条件：图像灰度变换函数条件：图像灰度变换函数条件：图像灰度变换函数条件：（1 1 1 1）对）对）对）对 ，是单调增函数；是单调增函数；

23、是单调增函数；是单调增函数；（2 2 2 2）对）对）对）对 ，。同理，反变换同理，反变换同理，反变换同理，反变换 应也满足单调增。应也满足单调增。应也满足单调增。应也满足单调增。4.2 4.2 图像的直方图修正图像的直方图修正Digital Image ProcessingDigital Image Processing 4.2 4.2 图像的直方图修正图像的直方图修正 直方图均衡化的计算过程如下：列出原始图像和变换后图像的灰度级：，其 中L是灰度级的个数；统计原图像各灰度级的像素个数 ；计算原始图像直方图：，n为原始图像像素总个数；计算累积直方图：；利用灰度变换函数计算变换后的灰度值，并四

24、舍五入：确定灰度变换关系i-j，据此将原图像的灰度值 修正为 ；统计变换后各灰度级的像素个数 ；计算变换后图像的直方图：。Digital Image ProcessingDigital Image Processing 4.2 4.2 图像的直方图修正图像的直方图修正 例例例例4-14-14-14-1 设有一幅大小为设有一幅大小为设有一幅大小为设有一幅大小为 ，包含灰度值是，包含灰度值是，包含灰度值是，包含灰度值是 的的的的8 8 8 8个灰度级的数字图像，其各灰度级的像素个数见表个灰度级的数字图像，其各灰度级的像素个数见表个灰度级的数字图像，其各灰度级的像素个数见表个灰度级的数字图像，其各灰

25、度级的像素个数见表4-14-14-14-1所示，要求对其进行直方图均衡化，求出灰度变换所示，要求对其进行直方图均衡化，求出灰度变换所示，要求对其进行直方图均衡化，求出灰度变换所示，要求对其进行直方图均衡化，求出灰度变换关系和变换后的直方图。关系和变换后的直方图。关系和变换后的直方图。关系和变换后的直方图。表表表表4-1 4-1 4-1 4-1 图像各灰度级的像素个数图像各灰度级的像素个数图像各灰度级的像素个数图像各灰度级的像素个数 灰度级（i）0 01 12 23 34 45 56 67 7像素个数 （）786786102010208528526506503333332452451301308

26、080Digital Image ProcessingDigital Image Processing 4.2 4.2 图像的直方图修正图像的直方图修正步骤计算方法或公式计算结果1列出图像灰度级（i或j）012345672统计原图像各灰度级像素个数ni786 10208526503332451308030.190.250.210.160.080.060.030.0240.190.440.650.810.890.950.981.0051356677760113253,46 5,6,777786102085298345580.190.250.210.24 0.11计算累积直方图：计算变换后的灰度值

27、：确定灰度变换关系：统计变换后各灰度级的像素个数计算变换后图像的直方图：计算原始直方图：Digital Image ProcessingDigital Image Processing 图图图图4.2-34.2-34.2-34.2-3给出了直方图均衡化的示意图。从图和表中可以看出，由于给出了直方图均衡化的示意图。从图和表中可以看出，由于给出了直方图均衡化的示意图。从图和表中可以看出，由于给出了直方图均衡化的示意图。从图和表中可以看出，由于数字图像灰度取值的离散性，通过四舍五入使变换后的灰度值出现了归数字图像灰度取值的离散性，通过四舍五入使变换后的灰度值出现了归数字图像灰度取值的离散性，通过四舍

28、五入使变换后的灰度值出现了归数字图像灰度取值的离散性，通过四舍五入使变换后的灰度值出现了归并现象，而使变换后的直方图并非完全均匀分布，但相比于原直方图要并现象，而使变换后的直方图并非完全均匀分布，但相比于原直方图要并现象，而使变换后的直方图并非完全均匀分布，但相比于原直方图要并现象，而使变换后的直方图并非完全均匀分布，但相比于原直方图要平坦得多。平坦得多。平坦得多。平坦得多。（c c）图4.2-3 直方图均衡化的示意图（a）原始直方图P(i)；（b）累积直方图Pi；（c）均衡化后的直方图P(j)。4.2 4.2 图像的直方图修正图像的直方图修正Digital Image ProcessingD

29、igital Image Processing 直方图规定化直方图规定化直方图规定化直方图规定化 直方图均衡化能自动增强整个图像对比度，结果得到全局均匀化直方直方图均衡化能自动增强整个图像对比度，结果得到全局均匀化直方直方图均衡化能自动增强整个图像对比度，结果得到全局均匀化直方直方图均衡化能自动增强整个图像对比度，结果得到全局均匀化直方图，但实际中有时要求突出感兴趣灰度范围，即修正直方图使其具有要求图，但实际中有时要求突出感兴趣灰度范围，即修正直方图使其具有要求图，但实际中有时要求突出感兴趣灰度范围，即修正直方图使其具有要求图，但实际中有时要求突出感兴趣灰度范围，即修正直方图使其具有要求的形式

30、。的形式。的形式。的形式。图4.2-5 几种给定形状的直方图 （a）原直方图；（b）正态扩展直方图；（c）均匀化直方图；（d）暗区扩展直方图；（e）亮区扩展直方图。（a）（b）（c）（d）（e）4.2 4.2 图像的直方图修正图像的直方图修正Digital Image ProcessingDigital Image Processing 数字图像直方图规定化的方法步骤如下：数字图像直方图规定化的方法步骤如下：数字图像直方图规定化的方法步骤如下：数字图像直方图规定化的方法步骤如下：（1 1 1 1）对原直方图均衡化，即求其累积直方图对原直方图均衡化，即求其累积直方图对原直方图均衡化，即求其累积直

31、方图对原直方图均衡化，即求其累积直方图 ：（2 2 2 2）对规定直方图均衡化，即求其累计直方图：对规定直方图均衡化，即求其累计直方图：对规定直方图均衡化，即求其累计直方图：对规定直方图均衡化，即求其累计直方图：（3 3 3 3）按按按按 最靠近的原则进行最靠近的原则进行最靠近的原则进行最靠近的原则进行 的变换；的变换；的变换；的变换；（4 4 4 4）求出求出求出求出 的变换函数，对原图像进行灰度变换的变换函数，对原图像进行灰度变换的变换函数，对原图像进行灰度变换的变换函数，对原图像进行灰度变换 。其中，。其中，。其中，。其中，为原数字图像的直方图，为原数字图像的直方图，为原数字图像的直方图

32、，为原数字图像的直方图，为规为规为规为规定直方图，定直方图，定直方图，定直方图，i i i i和和和和j j j j分别为原图像和期望图像的灰度级，且具分别为原图像和期望图像的灰度级，且具分别为原图像和期望图像的灰度级，且具分别为原图像和期望图像的灰度级，且具有相同的取值范围，即有相同的取值范围，即有相同的取值范围，即有相同的取值范围，即 。4.2 4.2 图像的直方图修正图像的直方图修正Digital Image ProcessingDigital Image Processing 4.2 4.2 图像的直方图修正图像的直方图修正 例例例例4-24-24-24-2 对例对例对例对例4-14-

33、14-14-1所给的图像进行直方图规定化处理。给所给的图像进行直方图规定化处理。给所给的图像进行直方图规定化处理。给所给的图像进行直方图规定化处理。给定的规定直方图如表定的规定直方图如表定的规定直方图如表定的规定直方图如表4-34-34-34-3所示。所示。所示。所示。表表表表4-3 4-3 4-3 4-3 规定直方图规定直方图规定直方图规定直方图图图图图4.2-64.2-64.2-64.2-6给出了直方图规定化的示意图。给出了直方图规定化的示意图。给出了直方图规定化的示意图。给出了直方图规定化的示意图。从图从图从图从图4.2-64.2-64.2-64.2-6可看出，经直方图规定化变换后的图像

34、的直方可看出，经直方图规定化变换后的图像的直方可看出，经直方图规定化变换后的图像的直方可看出，经直方图规定化变换后的图像的直方图（称为匹配直方图），并非完全与规定直方图相同，但图（称为匹配直方图），并非完全与规定直方图相同，但图（称为匹配直方图），并非完全与规定直方图相同，但图（称为匹配直方图），并非完全与规定直方图相同，但相比于原直方图，匹配直方图要更接近于规定直方图。相比于原直方图，匹配直方图要更接近于规定直方图。相比于原直方图，匹配直方图要更接近于规定直方图。相比于原直方图，匹配直方图要更接近于规定直方图。图像灰度级 j01234567规定直方图 00000.20.30.3 0.2Dig

35、ital Image ProcessingDigital Image Processing 步骤计算方法计算结果1列出图像灰度级i，j012345672计算原始直方图Pr(i)0.190.250.210.160.080.060.030.023列出规定直方图Pz(j)00000.20.30.30.24计算原始累积直方图Pi0.190.440.650.810.890.950.981.005计算规定累积直方图Pj00000.200.500.801.06按照PjPi找到i对应的j456677777确定变换关系ij04152,364,5,6,778求变换后的匹配直方图P(j)00000.190.250.

36、370.194.2 4.2 图像的直方图修正图像的直方图修正Digital Image ProcessingDigital Image Processing 4.2 4.2 图像的直方图修正图像的直方图修正图4.2-6 直方图规定化的示意图 （a）原图像直方图；（b）规定直方图；（c）变换后的匹配直方图。Digital Image ProcessingDigital Image Processing 4.2 4.2 图像的直方图修正图像的直方图修正图4.2.4 直方图均衡化（规定化）的示例。（a）原图像；（b）直方图均衡化后的图像；(c)直方图规定化后的图像；（d）原图像的直方图；（e）均衡化

37、后的直方图 (f)规定直方图Digital Image ProcessingDigital Image Processing 4.3 4.3 图像平滑图像平滑 目的：去除或衰减图像中噪声和假轮廓；目的：去除或衰减图像中噪声和假轮廓；目的：去除或衰减图像中噪声和假轮廓；目的：去除或衰减图像中噪声和假轮廓；方法分类：空域和频域方法。方法分类：空域和频域方法。方法分类：空域和频域方法。方法分类：空域和频域方法。一、一、一、一、空域平滑法空域平滑法空域平滑法空域平滑法（一）邻域（局部）平均法（一）邻域（局部）平均法（一）邻域（局部）平均法（一）邻域（局部）平均法1.1.1.1.定义定义定义定义：用某点

38、邻域的灰度平均值来代替该点的灰度值；用某点邻域的灰度平均值来代替该点的灰度值；用某点邻域的灰度平均值来代替该点的灰度值；用某点邻域的灰度平均值来代替该点的灰度值；2.2.2.2.公式公式公式公式：4-4-4-4-邻域平均：邻域平均：邻域平均：邻域平均：Digital Image ProcessingDigital Image Processing 8-8-8-8-邻域平均：邻域平均：邻域平均：邻域平均：3.3.3.3.特性特性特性特性（1 1 1 1）假定：）假定：）假定：）假定：图像由许多灰度级相近（恒定）的小块组成；图像由许多灰度级相近（恒定）的小块组成；图像由许多灰度级相近（恒定）的小块

39、组成；图像由许多灰度级相近（恒定）的小块组成；噪声噪声噪声噪声(m,n(m,n(m,n(m,n)是加性、均值为是加性、均值为是加性、均值为是加性、均值为 0 0 0 0，方差为，方差为，方差为，方差为 ，且与，且与，且与，且与 图像不相关的白噪声。图像不相关的白噪声。图像不相关的白噪声。图像不相关的白噪声。4.3 4.3 图像平滑图像平滑Digital Image ProcessingDigital Image Processing (2)(2)(2)(2)含噪声图像含噪声图像含噪声图像含噪声图像 f=f=f=f=f+f+f+f+,则则则则上式第上式第上式第上式第 2 2 2 2 项的项的项的

40、项的 E=0E=0E=0E=0，D=D=D=D=，故减少了噪声。，故减少了噪声。，故减少了噪声。，故减少了噪声。（3 3 3 3）带来问题：使目标物轮廓或细节（边缘）变模糊。）带来问题：使目标物轮廓或细节（边缘）变模糊。）带来问题：使目标物轮廓或细节（边缘）变模糊。）带来问题：使目标物轮廓或细节（边缘）变模糊。4.3 4.3 图像平滑图像平滑(a)原图 （b）加噪图像 （c）4领域平均 （d）8邻域平均 图4.3-3 图像邻域平均示例 Digital Image ProcessingDigital Image Processing （二）阈值平均法（二）阈值平均法（二）阈值平均法（二）阈值平均

41、法 为克服邻域平均使图像变模糊的缺点，可以采用加门为克服邻域平均使图像变模糊的缺点，可以采用加门为克服邻域平均使图像变模糊的缺点，可以采用加门为克服邻域平均使图像变模糊的缺点，可以采用加门限的方法来减少这种模糊。具体计算公式是：限的方法来减少这种模糊。具体计算公式是：限的方法来减少这种模糊。具体计算公式是：限的方法来减少这种模糊。具体计算公式是：其中的门限其中的门限其中的门限其中的门限T T T T通常选择为通常选择为通常选择为通常选择为 ，表示图像的均方表示图像的均方表示图像的均方表示图像的均方差。但实际应用中，门限差。但实际应用中，门限差。但实际应用中，门限差。但实际应用中，门限T T T

42、 T要利用经验值和多次试验来获要利用经验值和多次试验来获要利用经验值和多次试验来获要利用经验值和多次试验来获得。这种方法对抑制椒盐噪声比较有效，同时也能较好得。这种方法对抑制椒盐噪声比较有效，同时也能较好得。这种方法对抑制椒盐噪声比较有效，同时也能较好得。这种方法对抑制椒盐噪声比较有效，同时也能较好地保护仅有微小变化差的目标物细节。地保护仅有微小变化差的目标物细节。地保护仅有微小变化差的目标物细节。地保护仅有微小变化差的目标物细节。4.3 4.3 图像平滑图像平滑Digital Image ProcessingDigital Image Processing （三）加权平均法（三）加权平均法（

43、三）加权平均法（三）加权平均法 用邻域内灰度值及本点灰度加权值来代替该点灰度值用邻域内灰度值及本点灰度加权值来代替该点灰度值用邻域内灰度值及本点灰度加权值来代替该点灰度值用邻域内灰度值及本点灰度加权值来代替该点灰度值 1.1.1.1.公式公式公式公式：2.2.2.2.加门限的加权平均法加门限的加权平均法加门限的加权平均法加门限的加权平均法 3.3.3.3.特点特点特点特点：既平滑了噪声，又保证边缘不至于模糊。：既平滑了噪声，又保证边缘不至于模糊。：既平滑了噪声，又保证边缘不至于模糊。：既平滑了噪声，又保证边缘不至于模糊。4.3 4.3 图像平滑图像平滑Digital Image Process

44、ingDigital Image Processing （四）模板平滑法（四）模板平滑法（四）模板平滑法（四）模板平滑法 ：以上方法可归结为消噪掩模法以上方法可归结为消噪掩模法以上方法可归结为消噪掩模法以上方法可归结为消噪掩模法（1 1 1 1）邻域平均）邻域平均）邻域平均）邻域平均4-4-4-4-邻域平均：邻域平均：邻域平均：邻域平均：8-8-8-8-邻域平均：邻域平均：邻域平均：邻域平均：（2 2 2 2）加权平均）加权平均）加权平均）加权平均4-4-4-4-邻域加权平均：邻域加权平均：邻域加权平均：邻域加权平均：8-8-8-8-邻域加权平均：邻域加权平均：邻域加权平均：邻域加权平均：（权

45、值权值权值权值M=1M=1M=1M=1），），），），（权值（权值（权值（权值M=2M=2M=2M=2），），），），（权值权值权值权值M=1M=1M=1M=1），），），），（权值（权值（权值（权值M=2M=2M=2M=2），），），），4.3 4.3 图像平滑图像平滑Digital Image ProcessingDigital Image Processing 1.1.1.1.根据实际需要，我们可以设计根据实际需要，我们可以设计根据实际需要，我们可以设计根据实际需要，我们可以设计其它具有不同特性的平滑模板，如：其它具有不同特性的平滑模板，如：其它具有不同特性的平滑模板，如：其它具有不同特

46、性的平滑模板，如：2.2.2.2.用模板对原图像从第用模板对原图像从第用模板对原图像从第用模板对原图像从第 2 2 2 2 行第行第行第行第 2 2 2 2 列开始逐渐移法计算。列开始逐渐移法计算。列开始逐渐移法计算。列开始逐渐移法计算。（注：图像四周边界一般不处理（不考虑）（注：图像四周边界一般不处理（不考虑）（注：图像四周边界一般不处理（不考虑）（注：图像四周边界一般不处理（不考虑）3.3.3.3.平滑模板特点平滑模板特点平滑模板特点平滑模板特点（1 1 1 1）模板内系数全为正，表示求和；所乘的小于模板内系数全为正，表示求和；所乘的小于模板内系数全为正，表示求和；所乘的小于模板内系数全为

47、正，表示求和；所乘的小于1 1 1 1的系数的系数的系数的系数表示取平均；表示取平均；表示取平均；表示取平均；（2 2 2 2）模板系数之和为模板系数之和为模板系数之和为模板系数之和为1 1 1 1，表示对常数图像（常数）处理前，表示对常数图像（常数）处理前，表示对常数图像（常数）处理前，表示对常数图像（常数）处理前后不变，而对一般图像而言，处理前后平均亮度基本保持后不变，而对一般图像而言，处理前后平均亮度基本保持后不变，而对一般图像而言，处理前后平均亮度基本保持后不变，而对一般图像而言，处理前后平均亮度基本保持不变。不变。不变。不变。4.3 4.3 图像平滑图像平滑Digital Image

48、 ProcessingDigital Image Processing 4.3 4.3 图像平滑图像平滑Digital Image ProcessingDigital Image Processing （五）多图像平均法（五）多图像平均法（五）多图像平均法（五）多图像平均法 1.1.1.1.条件条件条件条件：在相同条件下，得到同一目标物的若干幅图像在相同条件下，得到同一目标物的若干幅图像在相同条件下，得到同一目标物的若干幅图像在相同条件下，得到同一目标物的若干幅图像；2.2.2.2.公式公式公式公式：设设设设 ，则则则则 3.3.3.3.特性特性特性特性：多：多：多：多图像平均后，图像信号基本

49、不变，而各点噪声的方差降图像平均后，图像信号基本不变，而各点噪声的方差降图像平均后，图像信号基本不变，而各点噪声的方差降图像平均后，图像信号基本不变，而各点噪声的方差降为单幅图像中该点噪声方差的为单幅图像中该点噪声方差的为单幅图像中该点噪声方差的为单幅图像中该点噪声方差的 。从而就抑制了噪声，相当于提高了信。从而就抑制了噪声，相当于提高了信。从而就抑制了噪声，相当于提高了信。从而就抑制了噪声，相当于提高了信噪比。因此，这种平均的消噪思想被广泛应用于强噪声中的弱目标检测。噪比。因此，这种平均的消噪思想被广泛应用于强噪声中的弱目标检测。噪比。因此，这种平均的消噪思想被广泛应用于强噪声中的弱目标检测

50、。噪比。因此，这种平均的消噪思想被广泛应用于强噪声中的弱目标检测。4.3 4.3 图像平滑图像平滑(a)含噪图 （b）4幅图像平均 （c）8幅图像平均 （d）16幅图像平均 图4.3.4 多图像平均法消弱随机噪声的示例Digital Image ProcessingDigital Image Processing 二、频域低通滤波法二、频域低通滤波法二、频域低通滤波法二、频域低通滤波法图4.3-5 频域低通滤波法的处理过程1.1.1.1.空域模板平滑法等效于频域低通滤波法空域模板平滑法等效于频域低通滤波法空域模板平滑法等效于频域低通滤波法空域模板平滑法等效于频域低通滤波法 证证证证 若选用平滑