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圖像處理101教程:圖像增強(qiáng)

翻譯|使用教程|編輯:黃竹雯|2019-06-20 14:19:01.057|閱讀 683 次

概述:圖像增強(qiáng)是指突出顯示圖像的某些信息,以及根據(jù)特定需要削弱或刪除任何不必要信息的過程。

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什么是圖像增強(qiáng)?

圖像增強(qiáng)是指突出顯示圖像的某些信息,以及根據(jù)特定需要削弱或刪除任何不必要信息的過程。例如,消除噪點(diǎn),顯示模糊細(xì)節(jié),以及調(diào)整級(jí)別以突出顯示圖像的特征。

圖像增強(qiáng)技術(shù)可分為兩大類:

  • 空間域 - 增強(qiáng)圖像空間,根據(jù)具有特定分辨率的空間坐標(biāo)將圖像劃分為均勻像素。空間域方法直接對(duì)像素執(zhí)行操作。

  • 頻域 - 通過將傅里葉變換應(yīng)用于空間域而獲得的增強(qiáng)。在頻域中,像素既可以成組操作也可以間接操作。

圖像增強(qiáng)技術(shù)

本節(jié)討論在空間域中實(shí)現(xiàn)的圖像增強(qiáng)技術(shù)。該概念是使用預(yù)定義的變換函數(shù)將每個(gè)像素映射到新圖像上。

g(x,y)= T(f(x,y))

  • g(x,y)是輸出圖像

  • T是操作人員

  • f(x,y)是輸入圖像

log-transformation3.png

圖片來源:Slideshare.net

該圖示出了圖像空間域中的點(diǎn)(x,y)的3×3鄰域(或空間濾波器)。將鄰域從像素移動(dòng)到像素(稱為空間過濾的過程)可以生成新圖像。

基本強(qiáng)度轉(zhuǎn)換函數(shù)

最簡單的圖像增強(qiáng)方法是使用1 x 1鄰域大小。在這種情況下,輸出像素僅取決于輸入像素,并且函數(shù)可以簡化為:

s = T(r)

不同的轉(zhuǎn)換函數(shù)適用于不同的場(chǎng)景。

log-transformation2.png

圖片來源:Slideshare.net

線性

線性變換包括恒等變換和負(fù)變換。

在特征轉(zhuǎn)換中,輸入圖像與輸出圖像相同。

s = r

負(fù)變換是:

s = L – 1 – r = 256 – 1 – r = 255 – r

這種變換適用于增強(qiáng)嵌入圖像暗區(qū)的白色或灰色細(xì)節(jié)。例如,在數(shù)字X線照片中分析身體結(jié)構(gòu)組織。

log-transformation1.png

圖片來源:Slideshare.net

對(duì)數(shù)

一般對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換方程為:

s = clog(1 + r)

  • c是常數(shù)

在對(duì)數(shù)變換中,低強(qiáng)度值被映射到更高強(qiáng)度值。

log-transformation.png

圖片來源:Slideshare.net

反對(duì)數(shù)變換與對(duì)數(shù)變換相反。

冪律

冪律變換方程是:

{27CD5017-FAA4-45E0-8589-8D70CF4072BC}_20190620135745.jpg

1111.png

圖片來源:Slideshare.net

與對(duì)數(shù)變換相比,伽瑪變換可以通過改變伽馬值來生成一系列可能的變換曲線。

以下是使用不同y-value.png值輸出的增強(qiáng)圖像。

transformation-in-image-processing.png

圖片來源:TutorialsPoint.com

直方圖均衡

此方法用于提高圖像的全局對(duì)比度,使其看起來更加明顯。

一般直方圖均衡公式為:

General-histogram-equalization-formula.png

  • CDF是指累積分布函數(shù)

  • L是最大強(qiáng)度值(通常為256)

  • M是圖像寬度,N是圖像高度

  • h(v)是均衡值

Unequalized_Hawkes_Bay_NZ.jpg

直方圖均衡之前

圖片來源:維基百科

512px-Equalized_Hawkes_Bay_NZ.jpg

直方圖均衡之后

圖片來源:維基百科

要了解有關(guān)成像基礎(chǔ)知識(shí)的更多信息,請(qǐng)閱讀圖像處理101教程系列中的第一篇:

圖像處理101教程:什么是圖像?

和第二篇文章:

圖像處理101教程:顏色模型

和第三篇文章:

圖像處理101教程:色彩空間轉(zhuǎn)換


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