第三章-灰度变换与空间滤波-PPT课件.pptx

1、第三章灰度变换与空间滤波 引言通常，空间域技术在计算机上更有效，且在执行上需要通常，空间域技术在计算机上更有效，且在执行上需要较少的处理资源。较少的处理资源。3.1 背景知识即即T可应用于单幅图可应用于单幅图像（本章中我们的像（本章中我们的主要关注点）或图主要关注点）或图像集合。像集合。 3.1.1灰度变换和空间滤波基础领域原点p633.2 一些基本的灰度变换函数 3.2.1对数变换p65加亮（亮度增加）、减暗（暗度减小）。故图像整体亮度提升。 3.2.2 幂律（伽马）变换即恒等变换，输入像素灰度值与输出像素灰度值相同 3.2.3 分段线性变换函数（1）对比度拉伸）对比度拉伸（2）比特平面分层

2、）比特平面分层因为二进制的较高位对二进制的大小音像较大，而灰度值正是用此二进制来表示的4个高阶比特平面与原图更相像，即包含更多信息。这也是利用位平面进行图像压缩（属于有损压缩）的原理。3.3 直方图处理 3.3.1直方图均衡为单调不减函数为单调不减函数即定义域与值域的范围相同即定义域与值域的范围相同由概率论理论可知，如果已知随机变量由概率论理论可知，如果已知随机变量r r的概率密度为的概率密度为p pr r(r),(r),而随机变量而随机变量s s是是r r的函数，则的函数，则s s的概率密度的概率密度p ps s(s)(s)可以由可以由p pr r(r)(r)求出求出。下面将进行简单推导：。

3、下面将进行简单推导： 假定随机变量假定随机变量s s的分布函数用的分布函数用F Fs s(s)(s)表示，根据分布函数表示，根据分布函数定义定义利用密度函数是分布函数的导数的关系，等式两边对利用密度函数是分布函数的导数的关系，等式两边对s s求导，有：求导，有： 输出图像的概率密度函数可以通过变换函数输出图像的概率密度函数可以通过变换函数T(r)控制原图像灰度级的概率密度函数得到，因控制原图像灰度级的概率密度函数得到，因为归根到底为归根到底s与与r是由是由T(r)联系起来的。联系起来的。此时s，r都已归一化。若没有归一化，（3.3.4）该写为即一个任意的pr(r)都能变换为均匀的ps(s).是

4、概率密度函数pdf的近似S k舍入舍入 1/73/75/76/76/7111举例：假设举例：假设一幅一幅6464，8bit灰度图像，其概率分布见表，试进行直方图均衡化处理灰度图像，其概率分布见表，试进行直方图均衡化处理rknkPr(rk)=nk/nr0=07900.19r1=1/710230.25r2=2/78500.21r3=3/76560.16r4=4/73290.08r5=5/72450.06r6=6/71220.03r7=1810.02S k计算计算 0.190.440.650.810.890.950.981.00S knsk7901023850985448P (s k ) 0.190

5、.250.210.240.11直方图均衡化在处理中不允许造成新的灰度级原始图像的直方图0.190.250.210.160.080.060.030.0200.050.10.150.20.250.312345678灰度级概率累 积 直 方 图0.190.440.650.810.890.950.98100.20.40.60.811.212345678灰 度 级概率均衡化后的直方图00.1900.2500.210.240.1100.050.10.150.20.250.312345678灰度级概率Pr(rk)S k计算计算 P (s k ) 由于直方图是PDF的近似，而且在处理中不允许造成新的灰度级，所以在实际的直方图均衡应用中很少见到完美平坦的直方图。但具有展开输入直方图的趋势，最终增强了对比度。