《图像增强上》PPT课件.ppt
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1、第四章 图像增强灰度图像处理,4.1概述,原因:从实际景物转换成图像信息,在图像的生成、传输、或变换过程中,由于多种因素的影响,输出图像的质量多少会有所降低或称退化。灰度图像处理:同类处理不压缩原图像的灰度层次,如滤波、增强。非同类处理描述,将多灰度图变为二值图,如分割。增强:(enhancement)突出所关心的信息,改善图像视觉效果。恢复:(retstoration)恢复退化图像的本来面目,忠实原图像。方式:点处理 局域处理 全局处理,4.2 图像的统计特征,把图像看作随机过程,则可做一阶及二阶统计。一阶:单个象素特征。二阶:一对象素特征。1)一阶统计特征:P代表坐标,Z为灰度,P(P,Z
2、)象素。对同一对象的不同观测结果,随机过程,略去了随机性变化,坐标位置关系,简化成直方图(Histogram)。纵坐标:象素个数/某灰度也可用百分比横坐标:灰度(0255)总面积:全图象素数,直方图:离散状态下图像灰度的概率密度分布。说明:图像直方图不可逆变换,多对一的变换直方图是多对一的映射结果,即多个图像可以生成相同的直方图,因此直方图作为一阶统计特征未反映相邻点之间的关系。但反映了图像的灰度散布范围等特征,在很多场合下,往往是重要特征。例:,六个象素,黑板(加墙)的直方图,2)二阶统计特征图像两象素之间关系:P2(P、Q、Z、Y)P、Q为两个象素的位置绝对位置相对位置Z、Y为两个象素的灰
3、度引入简化形式,即认为与P、Q之绝对位置无关,而仅与其相对位置有关,称共存事件矩阵 coocurrence matrices共存事件矩阵:Cr(i、j)r P、Q点的相对关系,i、j 两个象素的灰度。R与 相对距离及方位有关各种组合甚多。d及Cr(i、j、d、)。,满足d、关系,灰度分别为(i、j)的象元对数。整个数组256*256,一般情况下,考虑相邻象素间关系,取d=1,=0时,举例:,0,0,1,1,0,1,1,0,2,2,3,3,2,3,3,2,d=1,=0,原图,Cr,共存事件矩阵特点:对角线Cr(k,k)大致反映了灰度为K的面积大小;非对角线的Cr(k,j)大致反映了灰度值为k,j
4、象元的边界长;远离对角线项的大小反映图像对比度大小。进一步引入一些变换参数。,综合参数:,上式中ux,uy,x,y,分别表示其共存事件矩阵沿行列方向的均值及标准差。共存事件矩阵是纹理特征的描述工具。,4.3直方图处理(点处理,辐射变换),通过调整图像的直方图,达到所需增强的目的。1)灰度变换法:由于光照不足,原图象灰度范围窄,看不清晰,直方图拉伸后灰度相差加大,分辨清晰。,DBf(DA)可将一直方图变另一直方图即:HA(DA)HB(DB)直方图下总面积不变为1,由概率论知:,DB=f(DA)常见的三种变换曲线:线性:DB=aDA+b(分段线性)突出感兴趣目标,抑制不感兴趣目标对数曲线:DB=a
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