图像增强之灰度变换与代数运算

原创 已于 2023-03-16 18:07:23 修改 · 1.1k 阅读 · 3 ·
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#图像处理 #计算机视觉 #人工智能

于 2022-12-06 18:07:07 首次发布
本文深入探讨了图像增强技术，特别是空间域增强方法。通过灰度变换（包括线性和非线性变换）、直方图均衡及代数变换等手段，详细介绍了如何改善图像质量并突出特定特征。

前言

图像增强是图像处理常用最常用的方法，
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目录

引言

为什么进行空间域增强

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什么是图像增强

按照特定的需要突出或者去除图像中的某些信息

  • 没有增加图像中的信息量，可能还损失
  • 没有统一的客观评价标准，特定用途特定方法

如何进行图像增强

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空间域增强

灰度变换

直接对构成图像像素的灰度级操作
输入图像x(j,i)
输出图像y(j,i)
T 对输入图像灰度级的变换（操作）
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  • 灰度变换是简单、常用的空间域图像增强方法
  • 对输入图像像素的灰度级进行变换
    s=T[r] r:输入灰度级 s 输出灰度级
    T ：灰度变换函数 变换函数分为两种
    线性变换和非线性变换

线性变换

简单的黑白转换

r:输入灰度级 s 输出灰度级 s = 255-r

灰度拉伸

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分段线性变换

突出感兴趣的区间，相对抑制不感兴趣的灰度区域
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非线性变换

对数变换

对低灰度图像进行拉伸
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幂次变换

当γ>1的时候 高灰度图像 转换成高宽带输出
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例子
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当γ<1的时候 低灰度图像 转换成高宽带输出
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直方图均衡

上面图像灰度值变换之后 灰度直方图的变换关系
推导过程
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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举个例子：
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代数变换

加法运算

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减法运算

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区域分割
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