采用線性變換對圖像的每一個像素灰度作線性拉伸-Read

第4章 圖像增強(1) 4.1 圖像增強概述 圖像增強(image enhancement)的定義： 在圖像的獲取過程中，由于多種因素的影響，導致圖像質量退化。圖像增強是對退化圖像的某些特征，如邊緣、輪廓、對比度等進行強調或銳化處理。 圖像增強的目的： 改善圖像的視覺效果，提高圖像的清晰度； 將圖像轉化為更適合計算機或人分析、處理的形式。 即圖像增強的目的是使其比原始圖像更適合于特定應用。圖像增強的方法是因應用不同而不同的。 圖像增強的效果評價： 圖像增強的結果很難量化描述，因此沒有通用的量化理論。 增強的結果往往具有針對性，一般靠人的主觀感覺加以評價。 因此，圖像增強方法只能有選擇地使用。 4.1.2 圖像增強研究的內容 圖像增強不是以圖像的保真度為原則，而是通過處理設法有選擇地突出某些感興趣的信息，便于人或機器分析這些信息，抑制一些無用的信息，以提高圖像的使用價值。 本章主要介紹灰度圖像增強的基本理論和方法。 4.2 空間域單點增強 點運算是指像素值通過運算改變之后，可以改善圖像的顯示效果。這是一種像素的逐點運算。點運算與相鄰的像素之間沒有運算關系，是一種簡單且十分有效的圖像處理手段。 對于一幅輸入圖像，經過點運算將產生一幅輸出圖像，輸出圖像上每個像素的灰度值僅由相應輸入像素的灰度值決定，而與像素點所在的位置無關。對比度增強、對比度拉伸或灰度變換都屬于點運算。它是圖像數字化軟件和圖像顯示軟件的重要組成部分。 4.2.1 灰度級校正 通過記錄裝置把一景物變成一幅圖像，在成像過程中，掃描系統、光電轉換系統中的很多要素，如光照的強弱、感光部件的靈敏度、光學系統的不均勻性、元器件特性的不穩定等均可引起圖像亮度分布的不均勻。導致圖像中的某些部分亮，某些部分暗。灰度級校正就是對圖像像素進行逐點修正，降低成像的不均勻性，使整幅圖像能夠均勻成像。 設理想真實的圖像為f (i, j)，實際獲得的含噪聲的圖像為g (i, j) ，則有 g (i, j)=e (i, j) f (i, j) e (i, j)是使理想圖像發生畸變的比例因子。 顯然只要知道了e (i, j) ,就可以求出不失真圖像。 標定系統失真系數的方法之一是采用一幅灰度級為常數C的圖像成像，若經成像系統的實際輸出為gc (i, j) ，則有 gc (i, j)=e (i, j) C (4.2) 從而可得比例因子： e (i, j) = gc (i, j) C -1 (4.3) 將上式代入(4.1)式，就可得實際圖像g(i, j)，經校正后所恢復的原始圖像f (i, j) f (i, j)=C g (i, j) / gc (i, j) (4.4) 由于乘了一個系數C / gc (i, j)，所以校正后有可能出現“溢出”現象，即灰度級值可能超過某些記錄器件或顯示設備輸入信號的動態可范圍，因此需再作適當的灰度變換，最后對變換后的圖像進行量化。 4.2.2 灰度變換 灰度變換可使圖像動態范圍增大，圖像對比度擴展，從而使圖像變得清晰，以及圖像上的特征變得明顯。 1．線性變換 令原圖像f (i, j)的灰度范圍為[a, b]，線性變換后圖像g (i, j)的范圍為[a’, b’]，g (i, j)與f (i, j)之間的關系為： (4.5) 在嚗光不足或者過度的情況下，圖像灰度可能會局限在一個很小的范圍內。這時看到的圖像是一個模糊不清、似乎沒有灰度層次的圖像。采用線性變換對圖像的每一個像素灰度作線性拉伸，將有效地改善圖像的視覺效果。 分段線性變換是為了突出感興趣的目標或灰度區間，相對抑制那些不感興趣的灰度區間。常用的是三段線性變換，如圖4.3所示。 對應的數學表達式為: 上圖中對灰度區間[a，b]進行了線性拉伸，而灰度區間[0，a]和[b，Mf ]則被壓縮。仔細調整折線拐點的位置及控制分段直線的斜率，可以對圖像的任一灰度區間進行拉伸或壓縮 。 例1：在MATLAB環境中，采用圖像線性變換進行圖像增強。應用MATLAB的函數imadjust將圖像0.3×255－0.7×255灰度之間的值通過線性變換映射到0－255之間。 解：在(4.5)式中各值分別取：a＝0.3×255，b＝0.7×255，a’=0，b’=255。實現的程序如下： A=imread('pout.tif'); %讀入圖像 imshow(A);