图像处理101教程:图像增强

翻译|使用教程|编辑:黄竹雯|2019-06-20 14:19:01.057|阅读 100 次

概述:图像增强是指突出显示图像的某些信息,以及根据特定需要削弱或删除任何不必要信息的过程。

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什么是图像增强?

图像增强是指突出显示图像的某些信息,以及根据特定需要削弱或删除任何不必要信息的过程。例如,消除噪点,显示模糊细节,以及调整级别以突出显示图像的特征。

图像增强技术可分为两大类:

  • 空间域 - 增强图像空间,根据具有特定分辨率的空间坐标将图像划分为均匀像素。空间域方法直接对像素执行操作。

  • 频域 - 通过将傅里叶变换应用于空间域而获得的增强。在频域中,像素既可以成组操作也可以间接操作。

图像增强技术

本节讨论在空间域中实现的图像增强技术。该概念是使用预定义的变换函数将每个像素映射到新图像上。

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

  • g(x,y)是输出图像

  • T是操作人员

  • f(x,y)是输入图像

log-transformation3.png

图片来源:Slideshare.net

该图示出了图像空间域中的点(x,y)的3×3邻域(或空间滤波器)。将邻域从像素移动到像素(称为空间过滤的过程)可以生成新图像。

基本强度转换函数

最简单的图像增强方法是使用1 x 1邻域大小。在这种情况下,输出像素仅取决于输入像素,并且函数可以简化为:

s = T(r)

不同的转换函数适用于不同的场景。

log-transformation2.png

图片来源:Slideshare.net

线性

线性变换包括恒等变换和负变换。

在特征转换中,输入图像与输出图像相同。

s = r

负变换是:

s = L – 1 – r = 256 – 1 – r = 255 – r

这种变换适用于增强嵌入图像暗区的白色或灰色细节。例如,在数字X线照片中分析身体结构组织。

log-transformation1.png

图片来源:Slideshare.net

对数

一般对数转换方程为:

s = clog(1 + r)

  • c是常数

在对数变换中,低强度值被映射到更高强度值。

log-transformation.png

图片来源:Slideshare.net

反对数变换与对数变换相反。

幂律

幂律变换方程是:

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

1111.png

图片来源:Slideshare.net

与对数变换相比,伽玛变换可以通过改变伽马值来生成一系列可能的变换曲线。

以下是使用不同y-value.png值输出的增强图像。

transformation-in-image-processing.png

图片来源:TutorialsPoint.com

直方图均衡

此方法用于提高图像的全局对比度,使其看起来更加明显。

一般直方图均衡公式为:

General-histogram-equalization-formula.png

  • CDF是指累积分布函数

  • L是最大强度值(通常为256)

  • M是图像宽度,N是图像高度

  • h(v)是均衡值

Unequalized_Hawkes_Bay_NZ.jpg

直方图均衡之前

图片来源:维基百科

512px-Equalized_Hawkes_Bay_NZ.jpg

直方图均衡之后

图片来源:维基百科

要了解有关成像基础知识的更多信息,请阅读图像处理101教程系列中的第一篇:

图像处理101教程:什么是图像?

和第二篇文章:

图像处理101教程:颜色模型

和第三篇文章:

图像处理101教程:色彩空间转换



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