數(shù)字圖像處理DSP文獻閱讀

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1、精選優(yōu)質文檔-----傾情為你奉上 文 獻 閱 讀 報 告 課題名稱： 圖 像 灰 度 變 換 學生學號： 專業(yè)班級： 通信工程02班 學生姓名： 閆 磊 目錄 摘要 1 1引言 2 1.1圖像增強的應用概況 3 2 灰度變換 4 2.1灰度線性變換 4 2.2分段線性變換

2、 4 2.3非線性變換 5 3 直方圖修正 5 3.1直方圖 6 3.2直方圖均衡化 6 3.3直方圖規(guī)定化 7 4心得體會 8 參考文獻 9 摘要 圖像的灰度變換(Gray-Scale Transformation,GST) 處理是圖像增強處理技術中一種非?；A、直接的空間域圖像處理方法，也是圖像數(shù)字化軟件和圖像顯示軟件的一個重要組成部分。灰度變換是指根據(jù)某種目標條件按一定變換關系逐點改變原圖像中每一個像素灰度值的方法。目的是為了改善畫質，使圖像的顯示效果更加清晰。本文簡要介紹了灰度變換的應用前景，詳細闡明了灰

3、度變換的幾種方法，常見的灰度變換方法有直接灰度變換發(fā)和直方圖修正法。直接灰度變換法可以分為線性，分段線性以及非線性變換。直方圖修正法可以分為直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化。 關鍵詞：灰度變換，線性變換，分段線性變換，非線性變換， 直方圖均衡化，直方圖規(guī)定化 1.引言 增強圖象中的有用信息，它可以是一個失真的過程，其目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應用場合，有目的地強調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調(diào)某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖

4、像質量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。 圖像增強可分成兩大類：頻率域法和空間域法。前者把圖像看成一種二維信號，對其進行基于二維傅里葉變換的信號增強。采用低通濾波（即只讓低頻信號通過）法，可去掉圖中的噪聲；采用高通濾波法，則可增強邊緣等高頻信號，使模糊的圖片變得清晰。具有代表性的空間域算法有局部求平均值法和中值濾波（取局部鄰域中的中間像素值）法等，它們可用于去除或減弱噪聲。 圖像增強的方法是通過一定手段對原圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù)，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制(掩蓋)圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺響應特性相匹配。在圖像增強過程中，不分析圖像

5、降質的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像。圖像增強技術根據(jù)增強處理過程所在的空間不同，可分為基于空域的算法和基于頻域的算法兩大類?；诳沼虻乃惴ㄌ幚頃r直接對圖像灰度級做運算基于頻域的算法是在圖像的某種變換域內(nèi)對圖像的變換系數(shù)值進行某種修正，是一種間接增強的算法。 基于空域的算法分為點運算算法和鄰域去噪算法。點運算算法即灰度級校正、灰度變換和直方圖修正等，目的或使圖像成像均勻，或擴大圖像動態(tài)范圍，擴展對比度。鄰域增強算法分為圖像平滑和銳化兩種。平滑一般用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。常用算法有均值濾波、中值濾波。銳化的目的在于突出物體的邊緣輪廓，便于目標識別。常用算法有梯度法、

6、算子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計差值法等。 圖像增強所包含的主要內(nèi)容如下圖： 1.1圖像增強的應用概況 　　數(shù)字圖像處理在40多年的時間里，迅速發(fā)展成一門獨立的有強大生命力的學科，圖像增強技術已逐步涉及人類生活和社會生產(chǎn)的各個方面，下面我們僅就幾個方面的應用舉些例子。 1）.航空航天領域的應用 　　早在60年代初期，第3代計算機的研制成功和快速傅里葉變換的提出，使圖像增強技術可以在計算機上實現(xiàn)。1964美國噴氣推進實驗室(JPL)的科研人員使用IBM7094計算機以及其它設備，采用集合校正、灰度變換、去噪聲、傅里葉變換以及二維線性濾波等方法對航天探測器“徘徊者7號”發(fā)回的幾千

7、張月球照片成功的進行了處理。隨后他們又對“徘徊者8號”和“水手號”發(fā)回地球的幾萬張照片進行了較為復雜地數(shù)字圖像處理，使圖像質量得到進一步的提高，從此圖像增強技術進入了航空航天鄰域的研究與應用。同時圖像增強技術的發(fā)展也推動了硬件設備的提高，比如1983年LANDSAT-4的分辨率為30m，而如今發(fā)射的衛(wèi)星分辨率可達到3-5m的范圍內(nèi)。圖像采集設備性能的提高，使采集圖像的質量和數(shù)據(jù)的準確性和清晰度得到了極大地提高。 2）.生物醫(yī)學領域的應用 圖像增強技術在生物醫(yī)學方面的應用有兩類，其中一類是對生物醫(yī)學的顯微光學圖像進行處理和分析，比如對紅細胞、白細胞、細菌、蟲卵的分類計數(shù)以及染色體的分析；另

8、一類應用是對X射線圖像的處理，其中最為成功的是計算機斷層成像。1973年英國的EMI公司在制造出第一臺X射線斷層成像裝置。由于人體的某些組織，比如心臟、乳腺等軟組織對X射線的衰減變化不大，導致圖像靈敏度不強。由此圖像增強技術在生物醫(yī)學圖像中得到廣泛的應用。 3）.工業(yè)生產(chǎn)領域的應用 　　圖像增強在工業(yè)生產(chǎn)的自動化設計和產(chǎn)品質量檢驗中得到廣泛應用，比如機械零部件的檢查和識別、印刷電路板的檢查、食品包裝出廠前的質量檢查、工件尺寸測量、集成芯片內(nèi)部電路的檢測等等。此外計算機視覺也可以應用到工業(yè)生產(chǎn)中，將攝像機拍攝圖片經(jīng)過增強處理、數(shù)據(jù)編碼、壓縮送入機器人中，通過一系列的控制和轉換可以確定目標的

9、位置、方向、屬性以及其它狀態(tài)等，最終實現(xiàn)機器人按照人的意志完成特殊的任務。 4）.公共安全領域的應用 　　在社會安全管理方面，圖像增強技術的應用也十分廣泛，如無損安全檢查、指紋、虹膜、掌紋、人臉等生物特征的增強處理等等。圖像增強處理也應用到交通監(jiān)控中，通過電視跟蹤技術鎖定目標位置，比如對有霧圖像、夜視紅外圖像、交通事故的分析等等。 2.灰度變換 灰度變換就是把原圖像的像素灰度經(jīng)過某個變換函數(shù)變換成新的圖像灰度。常見的灰度變換方法有直接灰度變換發(fā)和直方圖修正法。直接灰度變換法可以分為線性，分段線性以及非線性變換。直方圖修正法可以分為直方圖均衡化和直方

10、圖規(guī)定化。 2.1灰度線性變換 令圖像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′],如下圖 g(i，j)與f(i，j)之間的關系式為： 在曝光不足或過度的情況下，圖像灰度可能會局限在一個很小的范圍內(nèi)。這時在顯示器上看到的將是一個模糊不清、似乎沒有灰度層次的圖像。采用線性變換對圖像每一個像素灰度作線性拉伸，可有效地改善圖像視覺效果。 2.2分段線性變換 增強圖像對比度實際是增強圖像各部分之間的反差，往往通過增強圖像中兩個灰度值間的動態(tài)范圍來實現(xiàn)。為了突出感興趣目標所在的灰度區(qū)間，相對抑制那些不感興趣的灰度區(qū)間，可采用分段線性變換

11、。如下圖所示。 設原圖像在[0，Mf],感興趣目標所在灰度范圍在[a,b],欲使其灰度范圍拉伸到[c,d],則對應的分段線性變換表達式為 通過調(diào)整折線拐點的位置及控制分段直線的斜率，可對任一灰度區(qū)間進行拉伸或壓縮。 2.3.非線性變換 非線性變換采用非線性變換函數(shù)，以滿足特殊處理的需要。當用某些非線性函數(shù)如對數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)等，作為映射函數(shù)時，可實現(xiàn)圖像灰度的非線性變換。 ①對數(shù)變換 對數(shù)變換的一般表達式為 這里a,b,c是為了調(diào)整曲線的位置和形狀而引入的參數(shù)。當希望對圖像的低灰度區(qū)較大的拉伸而對高灰度區(qū)壓縮時，可采用這種變換，它能使圖像灰度分布與人的視覺特性相匹配。

12、 ②指數(shù)變換 ???? 指數(shù)變換的一般表達式為 這里參數(shù)a,b,c用來調(diào)整曲線的位置和形狀。這種變換能對圖像的高灰度區(qū)給予較大的拉伸。 3.直方圖修正 3.1直方圖 直方圖是對圖像灰度分布驚醒統(tǒng)計分析的重要手段。修正直方圖，可以增強圖像對比度；通過分析直方圖，有助于確定圖像分割的閾值；直方圖還可同于圖像匹配等操作。直方圖修正是指通過修改直方圖的形狀來達到圖像增強的目的。 灰度直方圖性質： 1）表征了圖像的一維信息。只反映圖像中像素不同灰度值出現(xiàn)的次數(shù)（或頻數(shù)）而未反映像素所在位置。 2）與圖像之間的關系是多對一的映射關系。一幅圖像唯一確定出與之對應的直方圖，但不同圖

13、像可能有相同的直方圖。 3）子圖直方圖之和為整圖的直方圖。 3.2直方圖均衡化 直方圖均衡化處理的“中心思想”是把原始圖像的灰度直方圖從比較集中的某個灰度區(qū)間變成在全部灰度范圍內(nèi)的均勻分布。直方圖均衡化就是對圖像進行非線性拉伸，重新分配圖像像素值，使一定灰度范圍內(nèi)的像素數(shù)量大致相同。直方圖均衡化就是把給定圖像的直方圖分布改變成“均勻”分布直方圖分布。 　　缺點： 　　1）變換后圖像的灰度級減少，某些細節(jié)消失； 　　2）某些圖像，如直方圖有高峰，經(jīng)處理后對比度不自然的過分增強。 設r和s分別表示歸一化了的原圖像灰度和經(jīng)直方圖修正后的圖像灰度。即 。 在[0,1]區(qū)間內(nèi)的任一個

14、r值，都可產(chǎn)生一個s值，且 。 ???T(r)作為變換函數(shù)，滿足下列條件： ① 在0≤r≤1內(nèi)為單調(diào)遞增函數(shù)，保證灰度級從黑到白的次序不變； ② 在0≤r≤1內(nèi)，有0≤T(r)≤1； 反變換關系為 ，T-1(s)對s同樣滿足上述兩個條件。由概率論理論可知，如果已知隨機變量r的概率密度為pr(r),而隨機變量s是r的函數(shù)，則s的概率密度ps(s)可以由pr(r)求出。假定隨機變量s的分布函數(shù)用Fs(s) 表示，根據(jù)分布函數(shù)定義 利用密度函數(shù)是分布函數(shù)的導數(shù)的關系，等式兩邊對s求導，有： 可見，輸出圖像的概率密度函數(shù)可以通過變換函數(shù)T(r)可以控制圖像灰度級的概率密度函數(shù)，從而改

15、善圖像的灰度層次，這就是直方圖修改技術的基礎。 ????從人眼視覺特性來考慮，一幅圖像的直方圖如果是均勻分布的，即Ps(s)=k(歸一化時k=1)時，該圖像色調(diào)給人的感覺上該圖像比較協(xié)調(diào)。因此要求將原直方圖通過T(r)調(diào)整為均勻分布的.然后反過來按均衡化的直方圖去調(diào)整原圖像，以滿足人眼視覺要求的目的。因為歸一化假定 ，由密度函數(shù)則有 ，兩邊積分得，上式表明，當變換函數(shù)為r的累積分布函數(shù)時，能達到直方圖均衡化的目的。對于離散的數(shù)字圖像，用頻率來代替概率，則變換函數(shù)T(rk)的離散形式可表示為: 上式表明，均衡后各像素的灰度值sk可直接由原圖像的直方圖算出。一幅圖像sk同rk之間的關系稱為該

16、圖像的累積灰度直方圖。 3.3直方圖規(guī)定化 直方圖均衡化能夠自動增強整個圖像的對比度，但它的具體增強效果不容易控制，處理的結果總是得到全局均勻化的直方圖。實際上有時需要變換直方圖，使之成為某個特定的形狀，從而有選擇地增強某個灰度值范圍內(nèi)的對比度。 這時可以采用比較靈活的直方圖規(guī)定化。一般來說正確地選擇規(guī)定化的函數(shù)可以獲得比直方圖均衡化更好的效果。 所謂直方圖規(guī)定化，就是通過一個灰度映像函數(shù)，將原灰度直方圖改造成所希望的直方圖。所以，直方圖修正的關鍵就是灰度映像函數(shù)。 直方圖匹配方法主要有3個步驟（這里設M和N分別為原始圖和規(guī)定圖中的灰度級數(shù)，且只考慮 N≤M的情況

17、）： (1) 如同均衡化方法中，對原始圖的直方圖進行灰度均衡化： (2) 規(guī)定需要的直方圖，并計算能使規(guī)定的直方圖均衡化的變換： (3) 將第1個步驟得到的變換反轉過來，即將原始直方圖對應映射到規(guī)定的直方圖，也就是將所有pf(fi)對應到pu(uj)去。 在實際應用中，希望能夠有目的地增強某個灰度區(qū)間的圖像， 即能夠人為地修正直方圖的形狀， 使之與期望的形狀相匹配，這就是直方圖規(guī)定化的基本思想。換句話說，希望可以人為地改變直方圖形狀，使之成為某個特定的形狀，直方圖規(guī)定化就是針對上述要求提出來的一種增強技術，它可以按照預先設定的某個形狀來調(diào)整圖像的直方圖。直方圖規(guī)定化是在運用均衡化

18、原理的基礎上，通過建立原始圖像和期望圖像之間的關系，選擇地控制直方圖，使原始圖像的直方圖變成規(guī)定的形狀，從而彌補了直方圖均衡不具備交互作用的特性。 閱讀心得 我們這學期學習了DSP這門課，我們都很有興趣去了解一下DSP的應用系統(tǒng)。目前DSP主要的應用有一下幾個方面： 1）信號處理：數(shù)字濾波，F(xiàn)FT，窗函數(shù)等； 2）通信：調(diào)制解調(diào)，數(shù)據(jù)加密，數(shù)據(jù)壓縮等； 3）語音：語音編碼，語音合成，語音識別，語音增強等； 4）圖形與圖像：圖像壓縮與傳輸，圖像增強，圖像的幾何變換等； 5）家用電器：數(shù)字收音機，電動工具，雷達檢測，固態(tài)應答機等； 我對圖像方面比較有興趣，所以我看了一下數(shù)

19、字圖像處理方面的書，主要研究了一下圖像的灰度變換。 在沒有了解數(shù)字圖像處理這一方面之前，我以為圖像都是用photoshop或者是美圖秀秀來做處理，完全不知道圖像處理是經(jīng)過計算和MATLAB編程來實現(xiàn)的。我只是研究了一下圖像的灰度變換方面。 灰度變換就是把原圖像的像素灰度經(jīng)過某個變換函數(shù)變換成新的圖像灰度。常見的灰度變換方法有直接灰度變換發(fā)和直方圖修正法。直接灰度變換法可以分為線性，分段線性以及非線性變換。直方圖修正法可以分為直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化。 數(shù)字圖像處理是一門趣味性學科，我很有興趣了解一下其他方面，比如彩色圖像處理，圖像的幾何變換，圖像分割與邊緣檢測等等。我會繼續(xù)課后

20、閱讀的習慣，掌握更多其它方面的知識。 參考文獻 [1] 《Feature Extraction And Image Processing Second Edition》 Mark S.Nixon Alberto S.Aguado 《特征提取與圖像處理》 李實英，楊高波，李仁發(fā)，審小等譯 電子工業(yè)出版社 2001年 [2] 《數(shù)字圖像處理》 何東健，耿楠，張義寬等著 西安電子工業(yè)大學出版社 2002年 [3] 《數(shù)字圖像處理學》 阮秋琦著 電子工業(yè)出版社 2001年 [4] 《數(shù)字圖像處理》 夏良正著 東南大學出版社 1999年 [5] 《圖像處理與分析》 徐建華著 科學出版社 1992年 [6] 《圖像工程：圖像處理與分析（上）》 張毓晉著 清華大學出版社 1999年 [7] 《數(shù)字圖像處理導論》 趙榮椿著 西北工業(yè)大學出版社 1999年 [8] 《數(shù)字圖像處理與圖像通信》 朱秀昌，劉峰，胡棟等著 北京郵電大學出版社 1992年 [9] 《圖像處理實用技術》 唐良瑞，馬全明，景曉軍等著 化學工業(yè)出版社 2001年 [10] 《實用計算機圖像分析與處理》 田捷等著 電子工業(yè)出版社 1994年 專心---專注---專業(yè)