第三章 图像的灰度增强.

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1 第三章 图像的灰度增强

2 灰度变换的目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。本章中主要介绍的内容包括：
线性对比度展宽 动态范围调整 直方图均衡化处理 伪彩色技术

3 3.1 对比度的概念 对比度：通俗地讲，就是亮暗的对比程度。 对比度通常表现了图像画质的清晰程度。 对比度的计算公式如下： 其中：
3.1 对比度的概念 对比度：通俗地讲，就是亮暗的对比程度。 对比度通常表现了图像画质的清晰程度。 对比度的计算公式如下： 其中： 即相邻像素间的灰度差 即相邻像素间的灰度差为δ的像素分布概率 四近邻 八近邻 像素相邻：

4 3.1 对比度的概念 对比度计算例 设图像为：

5 3.2 线性对比度展宽 对比度展宽的目的是，将人所关心的部分强调出来。 原理是，进行像素点对点的，灰度级的影射。
3.2 线性对比度展宽 对比度展宽的目的是，将人所关心的部分强调出来。 原理是，进行像素点对点的，灰度级的影射。 设原图、处理后的结果图的灰度值分别为g(i,j)和f(i,j)，要求g(i,j)和f(i,j)均在[0，255]间变化，但是g的表现效果要优于f。

6 对比度展宽方法 为了达到上面所提出的目的，原图（横轴上的f(i,j)）与处理后图（纵轴上的g(i,j)）的灰度影射关系可用下图表示。 255 a b f g ga gb α γ β (i,j)

7 对比度展宽方法 将上面图示的影射关系，用计算公式表达即为：

8 3. 2.2 灰级窗 只显示指定灰度级范围内的信息。 按照前面的计算公式有: α=γ=0 g g f f (i,j) (i,j)
灰级窗 只显示指定灰度级范围内的信息。 按照前面的计算公式有: α=γ=0 255 a b f g ga gb α γ β (i,j) 255 a b f g β (i,j) 线性对比度展宽 灰级窗 注：请同学们思考一下，灰级窗会不会将对比度降低？为什么？

9 3.3 动态范围调整 动态范围：是指图像中所记录的场景中从暗到亮的变化范围。 动态范围对人视觉的影响：
3.3 动态范围调整 动态范围：是指图像中所记录的场景中从暗到亮的变化范围。 动态范围对人视觉的影响： 由于人眼所可以分辨的灰度的变化范围是有限的，所以当动态范围太大时，很高的亮度值把暗区的信号都掩盖了。 动态范围调整原理： 通过动态范围的压缩可以将所关心部分的灰度级的变化范围扩大。

10 3.3.1 线性动态范围调整 如下图所示，将原来[0,255]范围内的亮暗变化，压缩到[a,b]范围内。
线性动态范围调整 如下图所示，将原来[0,255]范围内的亮暗变化，压缩到[a,b]范围内。 再将[a,b]范围内的灰度值伸展到[0,255]。 255 a b f g (i,j) 黑 白 a b 1

11 线性动态范围调整例题 作用：进行亮暗限幅 3 9 6 4 5 将[2,7]转换到[0,9] 黑：0 2 白：9 7
1 3 9 8 2 7 6 4 5 3 9 6 4 5 将[2,7]转换到[0,9] 黑： 白： g(i,j)=9/5*f(i,j)-18/5 C= 2 9 7 4 5 作用：进行亮暗限幅 C=

12 非线性动态范围调整 通常用取对数的方法。原因是人眼对信号的处理是有一个近似对数算子的环节。

13 非线性动态范围调整例题 作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。 3 5 9 4 8 6 7 1 3 9 8 2 7 6 4 5
6 7 1 3 9 8 2 7 6 4 5 g(i,j)=9*log(f(i,j)+1) C= C= 作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。

14 3.4 直方图均衡化方法 直方图均衡方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。

15 1. 求灰度直方图 设f、g分别为原图像和处理后的图像。 求出原图f的灰度直方图，设为h。

16 例 1 3 9 8 2 7 6 4 5 f 注：这里为了描述方便起见，设灰度级的分布范围为[0,9]。

17 2. 计算灰度分布概率 1) 求出图像f的总体像素个数 Nf = m*n (m,n分别为图像的长和宽） 2) 计算每个灰度级的像素个数在整个
2) 计算每个灰度级的像素个数在整个 图像中所占的百分比。 hs(i)=h(i)/Nf (i=0,1,…,255)

18 例 hs=h/25

19 3.计算灰度级的累计分布 设图像各灰度级的累计分布hp。

20 例

21 4.计算新图像的灰度值 新图像g的灰度值g(i,j)为

22 例 1 3 9 8 2 7 6 4 5 2 5 9 8 3 7 9*hp f g C= C= 注：请同学们思考一下，为什么均衡化后的对比度还降低了？

23 例 1 3 9 8 2 6 4 1 5 9 8 4 6 9*hp f’ g C= C=

24 两个原图的灰度分布比较 1 3 9 8 2 7 6 4 5 1 3 9 8 2 6 4 f f’ C= C= 结论：原图的灰度分布均衡性越差，均衡化后的效果越好。

25 5.处理前后灰度直方图的比较 f 的灰度直方图 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 g 的灰度直方图
f 的灰度直方图 g 的灰度直方图

26 3.5 伪彩色技术 由于人眼分辨不同彩色的能力比分别不同的灰度级的能力强，因此，把人眼无法区别的灰度变化，施以不同的彩色来提高识别率，这便是伪彩色增强的基本依据。

27 3.5.1 伪彩色技术的原理 我们知道，灰度图像要生成一幅彩色图像是一个一到三的影射。显然由少信息量获得多信息量必然是基于估计原理。也就是说，对未知的部分，通过各种手段进行合理的估计。 研究的目的不同，则估计的方法也随之不同。

28 3.5.2 基于亮度表示的伪彩色方法 仿照对温度的描述方式，当温度比较低，我们会想到蓝色（又称冷色调），当温度较高的时候，会想到红色（又称暖色调）。根据人感官上的这一特性，将亮度低的影射为蓝色，亮度高的影射为红色。

29 3.5.2 基于亮度表示的伪彩色方法 由此，可以按照如下所示的影射关系进行伪彩色处理。 gB gR gG f f f 255 255 255
255 f gR 255 f gG

30 3.5.3 基于区域表示的伪彩色方法 这种伪彩色技术在医学诊断中常被用到，目的是突出病灶，提高诊断率。
该伪彩色技术是对原图进行了预处理，将识别出属于不同性质的区域给不同的色彩。

31 作 业 (共1题) P51 第三题