數字圖像處理與分析_圖像增強

參考文獻：《數字圖像處理與分析》 龔聲蓉等

1.空域增強：增強構成圖像的像素

1.1 灰度變換增強

1.1.1 線性灰度變換

線性灰度變換（線性拉伸）：將原始圖像中的灰度值不加區別的擴展。
假定原始輸入圖像的灰度取值范圍為[fmin,fmax]，輸出圖像的灰度取值范圍為[gmin,gmax]。

1.1.2 分段線性灰度變換

分段線性灰度變換：對不同范圍的灰度值進行不同的拉伸處理。
優點：可以根據用戶的需要，拉伸特征物體的灰度細節，相對抑制不感興趣的灰度級。

1.1.3 非線性灰度變換

非線性灰度變換：在整個灰度值范圍內采用統一的變換函數，利用變換函數的數學性質實現對不同灰度值區間的擴展和壓縮。

• 對數擴展
  
  其中a為y軸上的截距，分子部分是保證大于等于0，b和c兩個參數確定變換曲線的變換速率。對數擴展可以將圖像的低亮度區進行大幅拉伸，但是高亮度區則被壓縮了。
  
• 指數擴展
  
  其中參數a可以改變曲線的起始位置，參數c可以改變曲線的變化速率。指數擴展可以對圖像的高亮度區進行大幅擴展。
• 冪次變換
  
  其中r<1，對低灰度的放大程度大于高灰度的放大程度，導致圖像的低灰度范圍得以擴展而高灰度范圍得以壓縮，使圖像的整體亮度提高；若r>1，則相反。
  

1.2 直方圖變換增強

1.2.1 灰度直方圖
灰度直方圖：反映一副圖像的灰度分布情況。圖像的明暗狀況和對比度等特征都可以通過直方圖反映出來。
橫坐標：像素的灰度級別
縱坐標：對應灰度級出現的頻率

1.2.2 直方圖的性質

• 直方圖沒有位置信息：描述了該圖像灰度的總體分布，無法體現像素灰度分布的位置信息。
• 直方圖具有可疊加性：可以將一副圖像分成若干區域，則每個區域都可以分別作直方圖，而原圖像的總直方圖為各區直方圖之和。
• 直方圖的統計特征：
  （1）矩
  
  （2）絕對矩
  
  （3）中心矩
  
  （4）絕對中心矩
  
  （5）熵
  

1.2.3 直方圖均衡化

直方圖均衡化：將原圖像的直方圖通過變換函數修正為均勻的直方圖，使直方圖不再偏于低端，也不再偏于高端，而是變成比較均勻的分布。
（1）優點：能增強整個圖像的對比度，提升圖像的亮度，從而得到的直方圖是在整個灰度級動態范圍內近似均勻分布的直方圖。
（2）缺點：會使原始圖像的灰度等級減少，這是由于均衡化過程中要進行近似舍入造成的。

1.2.4 直方圖規定化

直方圖規定化：按照預先設定的某個形狀來調整圖像的直方圖，從而達到增強圖像效果的目的。
（1）直方圖規定化計算步驟：
A：用直方圖均衡化的方法將原始圖像按下式做直方圖均衡化處理

B：按照目標圖像的灰度級概率密度函數Pz(Z)，并用下式得到變換 函數G(Z)

C：用A中得到的灰度級s替代u，按下式 做逆變換：

總結

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