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电气信息学院 自动化系
汇报日期
汇报人姓名
单/击/此/处/添/加/副/标/题/内/容
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背景知识
基本灰度变换
直方图处理
空间滤波基础
混合空间增强法
平滑空间滤波器
锐化空间滤波器
本章内容
二、为什么要增强图象？
图像在传输或者处理过程中会引入噪声或使图像变模糊，从而降低了图像质量，甚至淹没了特征，给分析带来了困难。
什么是图象增强？
图像增强是要突出图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要信息的一种处理方法，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”，或更“有用”的图像的技术.
图象增强的含义和目的
图象增强的含义和目的
图象增强的含义和目的
改善图象的视觉效果，提高图像的清晰度；
将图象转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式，以便从图象中获取更有用的信息。
三、目的：
01
空间域处理：点处理（图象灰度变换、直方图均衡等）；
邻域处理（线性、非线性平滑和锐化等）；
频域处理 ：高、低通滤波、同态滤波等
四、基本方法：
02
背景知识
空间域增强是指增强构成图像的像素，可由下式定义：
g(x,y)=T[f(x,y)] (-1)
T是对f的一种操作，定义在（x,y）的邻域上.
其中
f(x,y)是输入图像
g(x,y)是输出图像
邻域和预定义的操作一起称为空间滤波器（掩模、核、模板）
①邻域：中心在(x,y)点的正方形或矩形子图像.
②子图像的中心从一个像素向另一个像素移动,
③T操作应用到每一个(x,y)位置得到该点的输出g.
背景知识
定义一个点(x,y)邻域的主要方法是:
图像中(x,y)点的3×3邻域
1×1的邻域 T(r)产生两级(二值)图像, 阈值函数
对比度增强的灰度级函数
更大的邻域会有更多的灵活性,一般的方法是利用点(x,y)事先定义的邻域里的一个f值的函数来决定g在(x,y)的值,主要是利用所谓的模板（也称为滤波器,核,掩模）.
模板是一个小的(3×3)二维阵列,模板的系数值决定了处理的性质,如图像尖锐化等. 以这种方法为基础的增强技术通常是指模板处理或空域滤波.
01
背景知识
02
基本灰度变换
灰度级变换函数
s = T(r) ()
三种基本类型
①线性的(正比或反比)
②对数的(对数和反对数的)
③幂次的(n次幂和n次方根变换)
用于图像增强的某些基本灰度变换函数
输入灰度级,r
n次方根
正比
反对数
反比
对数
n次幂
输出灰度级
图像反转
对数变换
幂次变换
①反转变换
灰度反转图像
01
基本灰度变换
适于处理增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节,特别是当黑色面积占主导地位时.
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