數(shù)字圖像處理DSP文獻(xiàn)閱讀

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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-----傾情為你奉上 文 獻(xiàn) 閱 讀 報(bào) 告 課題名稱： 圖 像 灰 度 變 換 學(xué)生學(xué)號(hào)： 專業(yè)班級(jí)： 通信工程02班 學(xué)生姓名： 閆 磊 目錄 摘要 1 1引言 2 1.1圖像增強(qiáng)的應(yīng)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(huì) 8 參考文獻(xiàn) 9 摘要 圖像的灰度變換(Gray-Scale Transformation,GST) 處理是圖像增強(qiáng)處理技術(shù)中一種非?；A(chǔ)、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(gè)重要組成部分?；叶茸儞Q是指根據(jù)某種目標(biāo)條件按一定變換關(guān)系逐點(diǎn)改變?cè)瓐D像中每一個(gè)像素灰度值的方法。目的是為了改善畫質(zhì)，使圖像的顯示效果更加清晰。本文簡(jiǎn)要介紹了灰度變換的應(yīng)用前景，詳細(xì)闡明了灰

3、度變換的幾種方法，常見(jiàn)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(guān)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(qiáng)圖象中的有用信息，它可以是一個(gè)失真的過(guò)程，其目的是要改善圖像的視覺(jué)效果，針對(duì)給定圖像的應(yīng)用場(chǎng)合，有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來(lái)不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)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(zhì)量、豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果，滿足某些特殊分析的需要。 圖像增強(qiáng)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(hào)，對(duì)其進(jìn)行基于二維傅里葉變換的信號(hào)增強(qiáng)。采用低通濾波（即只讓低頻信號(hào)通過(guò)）法，可去掉圖中的噪聲；采用高通濾波法，則可增強(qiáng)邊緣等高頻信號(hào)，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(qiáng)的方法是通過(guò)一定手段對(duì)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(jué)響應(yīng)特性相匹配。在圖像增強(qiáng)過(guò)程中，不分析圖像

5、降質(zhì)的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像。圖像增強(qiáng)技術(shù)根據(jù)增強(qiáng)處理過(guò)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。基于空域的算法處理時(shí)直接對(duì)圖像灰度級(jí)做運(yùn)算基于頻域的算法是在圖像的某種變換域內(nèi)對(duì)圖像的變換系數(shù)值進(jìn)行某種修正，是一種間接增強(qiáng)的算法。 基于空域的算法分為點(diǎn)運(yùn)算算法和鄰域去噪算法。點(diǎn)運(yùn)算算法即灰度級(jí)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(kuò)大圖像動(dòng)態(tài)范圍，擴(kuò)展對(duì)比度。鄰域增強(qiáng)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(biāo)識(shí)別。常用算法有梯度法、

6、算子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計(jì)差值法等。 圖像增強(qiáng)所包含的主要內(nèi)容如下圖： 1.1圖像增強(qiáng)的應(yīng)用概況 　　數(shù)字圖像處理在40多年的時(shí)間里，迅速發(fā)展成一門獨(dú)立的有強(qiáng)大生命力的學(xué)科，圖像增強(qiáng)技術(shù)已逐步涉及人類生活和社會(huì)生產(chǎn)的各個(gè)方面，下面我們僅就幾個(gè)方面的應(yīng)用舉些例子。 1）.航空航天領(lǐng)域的應(yīng)用 　　早在60年代初期，第3代計(jì)算機(jī)的研制成功和快速傅里葉變換的提出，使圖像增強(qiáng)技術(shù)可以在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)。1964美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室(JPL)的科研人員使用IBM7094計(jì)算機(jī)以及其它設(shè)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(duì)航天探測(cè)器“徘徊者7號(hào)”發(fā)回的幾千

7、張?jiān)虑蛘掌晒Φ倪M(jìn)行了處理。隨后他們又對(duì)“徘徊者8號(hào)”和“水手號(hào)”發(fā)回地球的幾萬(wàn)張照片進(jìn)行了較為復(fù)雜地?cái)?shù)字圖像處理，使圖像質(zhì)量得到進(jìn)一步的提高，從此圖像增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)入了航空航天鄰域的研究與應(yīng)用。同時(shí)圖像增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展也推動(dòng)了硬件設(shè)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(dá)到3-5m的范圍內(nèi)。圖像采集設(shè)備性能的提高，使采集圖像的質(zhì)量和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和清晰度得到了極大地提高。 2）.生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用 圖像增強(qiáng)技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)方面的應(yīng)用有兩類，其中一類是對(duì)生物醫(yī)學(xué)的顯微光學(xué)圖像進(jìn)行處理和分析，比如對(duì)紅細(xì)胞、白細(xì)胞、細(xì)菌、蟲(chóng)卵的分類計(jì)數(shù)以及染色體的分析；另

8、一類應(yīng)用是對(duì)X射線圖像的處理，其中最為成功的是計(jì)算機(jī)斷層成像。1973年英國(guó)的EMI公司在制造出第一臺(tái)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(duì)X射線的衰減變化不大，導(dǎo)致圖像靈敏度不強(qiáng)。由此圖像增強(qiáng)技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)圖像中得到廣泛的應(yīng)用。 3）.工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用 　　圖像增強(qiáng)在工業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化設(shè)計(jì)和產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)中得到廣泛應(yīng)用，比如機(jī)械零部件的檢查和識(shí)別、印刷電路板的檢查、食品包裝出廠前的質(zhì)量檢查、工件尺寸測(cè)量、集成芯片內(nèi)部電路的檢測(cè)等等。此外計(jì)算機(jī)視覺(jué)也可以應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)中，將攝像機(jī)拍攝圖片經(jīng)過(guò)增強(qiáng)處理、數(shù)據(jù)編碼、壓縮送入機(jī)器人中，通過(guò)一系列的控制和轉(zhuǎn)換可以確定目標(biāo)的

9、位置、方向、屬性以及其它狀態(tài)等，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器人按照人的意志完成特殊的任務(wù)。 4）.公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用 　　在社會(huì)安全管理方面，圖像增強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用也十分廣泛，如無(wú)損安全檢查、指紋、虹膜、掌紋、人臉等生物特征的增強(qiáng)處理等等。圖像增強(qiáng)處理也應(yīng)用到交通監(jiān)控中，通過(guò)電視跟蹤技術(shù)鎖定目標(biāo)位置，比如對(duì)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(guò)某個(gè)變換函數(shù)變換成新的圖像灰度。常見(jiàn)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(guān)系式為： 在曝光不足或過(guò)度的情況下，圖像灰度可能會(huì)局限在一個(gè)很小的范圍內(nèi)。這時(shí)在顯示器上看到的將是一個(gè)模糊不清、似乎沒(méi)有灰度層次的圖像。采用線性變換對(duì)圖像每一個(gè)像素灰度作線性拉伸，可有效地改善圖像視覺(jué)效果。 2.2分段線性變換 增強(qiáng)圖像對(duì)比度實(shí)際是增強(qiáng)圖像各部分之間的反差，往往通過(guò)增強(qiáng)圖像中兩個(gè)灰度值間的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)實(shí)現(xiàn)。為了突出感興趣目標(biāo)所在的灰度區(qū)間，相對(duì)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(shè)原圖像在[0，Mf],感興趣目標(biāo)所在灰度范圍在[a,b],欲使其灰度范圍拉伸到[c,d],則對(duì)應(yīng)的分段線性變換表達(dá)式為 通過(guò)調(diào)整折線拐點(diǎn)的位置及控制分段直線的斜率，可對(duì)任一灰度區(qū)間進(jìn)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(dāng)用某些非線性函數(shù)如對(duì)數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)等，作為映射函數(shù)時(shí)，可實(shí)現(xiàn)圖像灰度的非線性變換。 ①對(duì)數(shù)變換 對(duì)數(shù)變換的一般表達(dá)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(dāng)希望對(duì)圖像的低灰度區(qū)較大的拉伸而對(duì)高灰度區(qū)壓縮時(shí)，可采用這種變換，它能使圖像灰度分布與人的視覺(jué)特性相匹配。

12、 ②指數(shù)變換 ???? 指數(shù)變換的一般表達(dá)式為 這里參數(shù)a,b,c用來(lái)調(diào)整曲線的位置和形狀。這種變換能對(duì)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(duì)圖像灰度分布驚醒統(tǒng)計(jì)分析的重要手段。修正直方圖，可以增強(qiáng)圖像對(duì)比度；通過(guò)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(guò)修改直方圖的形狀來(lái)達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。 灰度直方圖性質(zhì)： 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(guān)系是多對(duì)一的映射關(guān)系。一幅圖像唯一確定出與之對(duì)應(yīng)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(gè)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(duì)圖像進(jìn)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?cái)?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(diǎn)： 　　1）變換后圖像的灰度級(jí)減少，某些細(xì)節(jié)消失； 　　2）某些圖像，如直方圖有高峰，經(jīng)處理后對(duì)比度不自然的過(guò)分增強(qiáng)。 設(shè)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(gè)

14、r值，都可產(chǎn)生一個(gè)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(jí)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(guān)系為 ，T-1(s)對(duì)s同樣滿足上述兩個(gè)條件。由概率論理論可知，如果已知隨機(jī)變量r的概率密度為pr(r),而隨機(jī)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(jī)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(dǎo)數(shù)的關(guān)系，等式兩邊對(duì)s求導(dǎo)，有： 可見(jiàn)，輸出圖像的概率密度函數(shù)可以通過(guò)變換函數(shù)T(r)可以控制圖像灰度級(jí)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(shù)的基礎(chǔ)。 ????從人眼視覺(jué)特性來(lái)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(shí)k=1)時(shí)，該圖像色調(diào)給人的感覺(jué)上該圖像比較協(xié)調(diào)。因此要求將原直方圖通過(guò)T(r)調(diào)整為均勻分布的.然后反過(guò)來(lái)按均衡化的直方圖去調(diào)整原圖像，以滿足人眼視覺(jué)要求的目的。因?yàn)闅w一化假定 ，由密度函數(shù)則有 ，兩邊積分得，上式表明，當(dāng)變換函數(shù)為r的累積分布函數(shù)時(shí)，能達(dá)到直方圖均衡化的目的。對(duì)于離散的數(shù)字圖像，用頻率來(lái)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(guān)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(dòng)增強(qiáng)整個(gè)圖像的對(duì)比度，但它的具體增強(qiáng)效果不容易控制，處理的結(jié)果總是得到全局均勻化的直方圖。實(shí)際上有時(shí)需要變換直方圖，使之成為某個(gè)特定的形狀，從而有選擇地增強(qiáng)某個(gè)灰度值范圍內(nèi)的對(duì)比度。 這時(shí)可以采用比較靈活的直方圖規(guī)定化。一般來(lái)說(shuō)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(guò)一個(gè)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(guān)鍵就是灰度映像函數(shù)。 直方圖匹配方法主要有3個(gè)步驟（這里設(shè)M和N分別為原始圖和規(guī)定圖中的灰度級(jí)數(shù)，且只考慮 N≤M的情況

17、）： (1) 如同均衡化方法中，對(duì)原始圖的直方圖進(jìn)行灰度均衡化： (2) 規(guī)定需要的直方圖，并計(jì)算能使規(guī)定的直方圖均衡化的變換： (3) 將第1個(gè)步驟得到的變換反轉(zhuǎn)過(guò)來(lái)，即將原始直方圖對(duì)應(yīng)映射到規(guī)定的直方圖，也就是將所有pf(fi)對(duì)應(yīng)到pu(uj)去。 在實(shí)際應(yīng)用中，希望能夠有目的地增強(qiáng)某個(gè)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(shuō)，希望可以人為地改變直方圖形狀，使之成為某個(gè)特定的形狀，直方圖規(guī)定化就是針對(duì)上述要求提出來(lái)的一種增強(qiáng)技術(shù)，它可以按照預(yù)先設(shè)定的某個(gè)形狀來(lái)調(diào)整圖像的直方圖。直方圖規(guī)定化是在運(yùn)用均衡化

18、原理的基礎(chǔ)上，通過(guò)建立原始圖像和期望圖像之間的關(guān)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(bǔ)了直方圖均衡不具備交互作用的特性。 閱讀心得 我們這學(xué)期學(xué)習(xí)了DSP這門課，我們都很有興趣去了解一下DSP的應(yīng)用系統(tǒng)。目前DSP主要的應(yīng)用有一下幾個(gè)方面： 1）信號(hào)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(yǔ)音：語(yǔ)音編碼，語(yǔ)音合成，語(yǔ)音識(shí)別，語(yǔ)音增強(qiáng)等； 4）圖形與圖像：圖像壓縮與傳輸，圖像增強(qiáng)，圖像的幾何變換等； 5）家用電器：數(shù)字收音機(jī)，電動(dòng)工具，雷達(dá)檢測(cè)，固態(tài)應(yīng)答機(jī)等； 我對(duì)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(shū)，主要研究了一下圖像的灰度變換。 在沒(méi)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(lái)做處理，完全不知道圖像處理是經(jīng)過(guò)計(jì)算和MATLAB編程來(lái)實(shí)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(guò)某個(gè)變換函數(shù)變換成新的圖像灰度。常見(jiàn)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(xué)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(cè)等等。我會(huì)繼續(xù)課后

20、閱讀的習(xí)慣，掌握更多其它方面的知識(shí)。 參考文獻(xiàn) [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(shí)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(xué)出版社 2002年 [3] 《數(shù)字圖像處理學(xué)》 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(xué)出版社 1999年 [5] 《圖像處理與分析》 徐建華著 科學(xué)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(xué)出版社 1999年 [7] 《數(shù)字圖像處理導(dǎo)論》 趙榮椿著 西北工業(yè)大學(xué)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(xué)出版社 1992年 [9] 《圖像處理實(shí)用技術(shù)》 唐良瑞，馬全明，景曉軍等著 化學(xué)工業(yè)出版社 2001年 [10] 《實(shí)用計(jì)算機(jī)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)