第3章灰度级变换.ppt

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1、第三章第三章 图像的灰度变换图像的灰度变换n灰度变换的目的是为了改善画质，使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。本章中主图像的显示效果更加清晰。本章中主要介绍的内容包括：要介绍的内容包括：n校正校正n对比度展宽对比度展宽n动态范围调整动态范围调整n直方图均衡化处理直方图均衡化处理n伪彩色技术伪彩色技术3.1 3.1 图像的图像的校正校正我们知道，数字图像信息的获取通常都是通过光电传感器(如：CCD)来完成的。但是，由于传感器的输入输出特性不是线性的。所以，如果不进行校正处理的话，将无法得到好的图像效果。（同理，加洗照片不对颜色进行校正配准，所以效果都会略差一些）3.1.1

2、3.1.1 光电传感器的输入输出特性光电传感器的输入输出特性设设CCDCCD的输入（入射光强度）为的输入（入射光强度）为L L，输出（电，输出（电流强度）为流强度）为I I，则有：，则有：LCI当我们得到信号当我们得到信号I I之后，必须对其进行校正，之后，必须对其进行校正，使得后面处理的信息为使得后面处理的信息为L L或估计的近似或估计的近似L L。校正的原理IC L1/LC I 因此，校正的关键是确定值。校正方法值的确定1）理论确定方法IC LloglogIrLCn即logI与logL成线性关系。如P38图3.1所示，选线性区的斜率来计算值。tan校正方法2）实际中 值的确定方法n通常CC

3、D的值在0.4 0.8之间，值越小，画面的效果越差。根据画面对比度的观察与分析，可以大致得到该设备的值（或依据设备的参考值）。例例 题题4 46 69 99 99 95 54 46 68 86 66 68 80 08 87 78 89 95 50 07 75 59 95 58 80 0原始信息L=0.41 13 39 99 98 82 21 13 37 73 33 36 60 06 64 46 68 82 20 05 52 29 92 26 60 04.08.3LICCD的输出信息I 如果不进行校正的话，会有如果不进行校正的话，会有11/25=44%11/25=44%的数据畸变严重。的数据畸变

4、严重。从上面的数据规律可以看出，会导致对比度的减小。从上面的数据规律可以看出，会导致对比度的减小。3.1.33.1.3校正方法2.2.对输入信息进行对输入信息进行校正校正LCI/1/1)/(ICCIL 在实际中，通常是根据预先设计好的速查表来完成校正。教材P38给出了一个速查表的示例，目的是加快计算时间。例例 题题4 46 69 99 99 95 54 46 68 86 66 68 80 08 87 78 89 95 50 07 75 59 95 58 80 01 13 39 99 99 92 21 13 36 63 33 36 60 06 65 56 69 92 20 05 52 29 92

5、 26 60 0CCD的输出信息I1 13 39 99 98 82 21 13 37 73 33 36 60 06 64 46 68 82 20 05 52 29 92 26 60 0校正后的信息原始信息4.0/1)8.3/(IL=0.4 校正后的误差为计算误差，是不得已的，可忽略的误差 值得注意的是：所得到的 值不一定准确，那么我们来看一下，值不准确时，进行校正后的图像效果。3.2 3.2 对比度展宽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。n原理是，进行像素点对点的，灰度级的影射。n设新、旧图的灰度级分别为g和f，要求g和f均在0，255间变化，但是g的表现效果要优于f。3.

6、2.1 3.2.1 对比度展宽方法的原理对比度展宽方法的原理(,)(,)(,)(,)abf i jg i jf i jagf i jbg0(,)(,)(,)255f i jaaf i jbbf i j按照下面的公式进行点对点的影射：(1,2,.,;1,2,.,)imjn3.2.1 3.2.1 对比度展宽方法的原理对比度展宽方法的原理 也就是说，新图与旧图的灰度关系如下图所示。255255a ab bf fg g255255g ga ag gb b3.2.2 3.2.2 灰级窗灰级窗n只显示指定灰度级范围内的信息。n按照前面的计算公式有:=0255255a ab bf fg g255255g g

7、a ag gb b255255a ab bf fg g2552553.2.3 3.2.3 灰级窗切片灰级窗切片只保留感兴趣的部分，其余部分置为只保留感兴趣的部分，其余部分置为0 0。255255a ab bf fg g2552553.3 3.3 动态范围调整动态范围调整n动态范围：动态范围：是指图像中从暗到亮的变化范围。是指图像中从暗到亮的变化范围。n动态范围对人视觉的影响：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。值把暗区的信号都掩盖了

8、。n动态范围调整原理：动态范围调整原理：通过通过动态范围的压缩动态范围的压缩可以将所关心部分的可以将所关心部分的灰度级的变化范围灰度级的变化范围扩大扩大。3.3.1 3.3.1 线性动态范围调整线性动态范围调整n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。n再将a,b范围内的灰度值伸展到0,255。*0(,)255255(,)(,)(,)(,)()255(,)h i jaah i jh i jh i ja bbabah i jb黑白a ab b0 01 1255255a ab bf fg g255255线性动态范围调整例题线性动态范围调整例题1 13 39 99 98 8

9、2 21 13 37 73 33 36 60 06 64 46 68 82 20 05 52 29 92 26 60 0黑：黑：0 20 2白：白：9 79 72 23 37 77 77 72 22 23 37 73 33 36 62 26 64 46 67 72 22 25 50 07 72 26 62 20 02 29 99 99 90 00 02 29 92 22 27 70 07 74 47 79 90 00 05 50 09 90 07 70 0y=1.8y=1.8*x-3.6x-3.6作用：进行亮暗限幅作用：进行亮暗限幅 3.3.2 3.3.2 非线性动态范围调整非线性动态范围调整

10、n通常用取对数的方法。原因是人眼对信号的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。处理是有一个近似对数算子的环节。10(,)log(1(,)g i jcf i j非线性动态范围调整例题非线性动态范围调整例题1 13 39 99 98 82 21 13 37 73 33 36 60 06 64 46 68 82 20 05 52 29 92 26 60 03 35 59 99 99 94 43 35 58 85 55 58 80 08 86 68 89 94 40 07 74 49 94 48 80 0g(i,j)=9g(i,j)=9*log(f(i,j)+1)log

11、(f(i,j)+1)作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。3.4 3.4 直方图均衡化方法直方图均衡化方法n直方图均衡方法的基本思想是，对在图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。达到清晰图像的目的。一、一、求灰度直方图求灰度直方图n设设f f、g g分别为原图像和处理后的图像。分别为原图像和处理后的图像。n求出原图求出原图f f的灰度直方图，设为的灰度直方图，设为h h。n显然，在显然，在0,2550

12、,255范围内量化时，范围内量化时，h h是一个是一个256256维维的向量。的向量。例例1 13 39 99 98 82 21 13 37 73 33 36 60 06 64 46 68 82 20 05 52 29 92 26 60 0 f h0 03 31 12 22 24 43 34 44 41 15 51 16 64 47 71 18 82 29 93 3注：这里为了描述方便起见，设灰度级的分布范围为0,90,9。二、计算灰度分布概率二、计算灰度分布概率2.1 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）2.2 计算每个灰度级的像素个数在整个 图像中所占的百分比

13、。hs(i)=h(i)/Nf (i=0,1,255)例例 hs0 0 0.120.121 1 0.080.082 2 0.160.163 3 0.160.164 4 0.040.045 5 0.040.046 6 0.160.167 7 0.040.048 8 0.080.089 9 0.120.12 h0 03 31 12 22 24 43 34 44 41 15 51 16 64 47 71 18 82 29 93 3hs=h/25hs=h/25三、计算灰度级的累计分布三、计算灰度级的累计分布n设图像各灰度级的累计分布hp。0()()ipskh ih k255,.,2,1i例例 hp0 0

14、0.120.121 10.200.202 20.360.363 30.520.524 40.560.565 50.600.606 60.760.767 70.800.808 80.880.889 91.001.00 hs0 0 0.120.121 1 0.080.082 2 0.160.163 3 0.160.164 4 0.040.045 5 0.040.046 6 0.160.167 7 0.040.048 8 0.080.089 9 0.120.12四、计算新图像的灰度值四、计算新图像的灰度值n新图像新图像g g的灰度值的灰度值g(i,j)g(i,j)为为(,)255()g i jhp

15、k():(,)(,)0)ph kf i jf i j 的累计概率分布(,)0g i j(,)0fij例例 f f hp0 00.120.121 10.200.202 20.360.363 30.520.524 40.560.565 50.600.606 60.760.767 70.800.808 80.880.889 91.001.002 25 59 99 98 83 32 25 57 75 55 57 70 07 75 57 78 83 30 05 53 39 93 37 70 0g g1 13 39 99 98 82 21 13 37 73 33 36 60 06 64 46 68 82

16、20 05 52 29 92 26 60 0五、处理前后灰度直方图的比较五、处理前后灰度直方图的比较 0 1 2 3 4 5 6 7 8 90 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 90 1 2 3 4 5 6 7 8 9f f 的灰度直方图g g 的灰度直方图3.5 3.5 灰度级的修正灰度级的修正通过记录装置把一景 物变成一幅图像时，景物上每一点所反射的光，一定不是均衡的，靠近光源的部分一定会比较亮一些。3.5 3.5 灰度级的修正灰度级的修正灰度级修正的目的是:使画面中的每个关心的细节信息通过灰度级修正之后，可以变得清楚可见。设f为获得的观测图像，g为理想图像，e为畸变因子，则有(,)(,)(,)f i je i jg i j1(,)(,)(,)g i jei jf i j3.6 3.6 伪彩色技术伪彩色技术n由于人眼分辨不同彩色的能力比分别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，这便是伪彩色增彩色来提高识别率