4.1 图像增强概述
4.1.1 图像增强的定义 对图像的某些特征，如
边缘 轮廓 对比度等 进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一 步分析与处理。
首要目标:
处理图像，使其比原始图像更适合于特定 应用。
增强的方法是因应用不同而不同的。
图像增强方法只能有选择地使用。
增强的结果
只是靠人的主观感觉加以评价。
➢ 这是一种像素的逐点运算。 ➢ 点运算与相邻的像素之间无运算关系
➢ 是旧图像与新图像之间的映射关系。
对于一幅输入图像，经过点运算将产生一 幅输出图像。
输出图像上每个像素的灰度值仅由相应输入 像素的灰度值决定，而与像素点所在的位置 无关。
典型的点运算：
对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。
4.2.1 灰度级校正
表4.1 一幅图像的灰度级分布
k
0
1
2
3
4
5
6
7
rk
0
1/7
2/7
3/7
4/7
5/7
6/7
1
nk
790 1023 850 656 329 245 122
81
pr(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
sk
0.19
0.44
0.65
0.81
0.89
0.95
Mf
图4.3 三段线性
g i,
j
c d/
a f c
i, j / b
a
f
i,
j a
c
M g
d/M f
b f
i,
j b d
0 a b
f f f
i, i, i,
j a j b j M f
对灰度区间[a,b]进行了线性拉伸，而灰度区
间[0,a]和[b,Mf]则被压缩。
仔细调整折线拐点的位置及控制分段直线的 斜率，可以对图像的任一灰度区间进行拉伸 或压缩 。
（4.7）
对数变换可以增强低灰度级的像素，压制高灰度级的像素,使灰度分布与 视觉特性相匹配。
4.2.3 灰度直方图变换 直方图（图4.5 ）：指图像中各种不同 灰度级像素出现的相对频率 。
相 对 频 率
灰度级
灰度直方图描述了图像的概貌。
直方图变换后可使图像的灰度间距拉开或使 灰度分布均匀，从而增大对比度，使图像细 节清晰，达到增强的目的。
❖ figure（a）原图
（b）原图的直方图
（c）输出图像
（d）输出图像的直方图
图4.4 图像线性变换
2．非线性灰度变换
当用某些非线性函数如对数、指数函数等作 为映射函数时，可实现灰度的非线性变换。
对数变换的一般表达式为：
g(i, j) clog(1 f (i, j) )
需再作适当的灰度变换，最后对变换后的图像进行量化。
4.2.2 灰度变换 灰度变换
可使图像动态范围增大，图像对比度扩展 从而使图像变得清晰以及图像上的特征变得明显。
1．线性变换 令原图像f (i, j)的灰度范围为[a，b] 线性变换后图像g(i, j)的范围为[a’, b’]。
g(i,j)
直方图变换有
直方图均衡化及直方图规定化两类。
直方图均衡化
通过对原图像进行某种变换，使得图像的直方图 变为均匀分布的直方图。
灰度级连续的灰度图像：当变换函数是原图 像直方图累积分布函数时，能达到直方图均 衡化的目的。
对于离散的图像，用频率来代替概率 。
【例4.2】假定有一幅总像素为n＝64×64的图 像，灰度级数为8，各灰度级分布列于表4.1 中。试对其进行直方图均衡化。
4.1.2 图像增强研究的内容
灰度变换
图像增强
空间域
频率域 彩色增强 代数运算
点运算
区域运算 高通滤波 低通滤波 同态滤波增强 假彩色增强 伪彩色增强 彩色变换增强
直方图修正法 平滑 锐化
图4.1 图像增强的内容
4.2 空间域单点增强
➢ 点运算
➢ 像素值通过运算改变之后，可以改善图像 的显示效果。
在成像过程中，如
光照的强弱、感光部件的灵敏度、光学系统的不 均匀性、元器件特性的不稳定
等均可引起图像亮度分布的不均匀。 灰度级校正
在图像采集系统中对图像像素进行逐点修正，使 得整幅图像能够均匀成像。
设理想真实的图像为 f (i, j) ，实际获得的含 噪声的图像为g(i, j) ，则有
b
a
f(i,j) ab
图4.2 线性变换
✓g(i, j)与f(i, j)之间的关系为：
g i, j a ' b ' a ' [ f i, j a]
ba
分段线性变换的目的
（4.5）
✓ 突出感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制 那些不感兴趣的灰度区间。
✓常用的是三段线性变换。
g
Mg
d
c f
aa bb
0.98
1
sk
1/7
3/7
5/7
6/7
6/7
1
1
1
sk
1/7
3/7
5/7
6/7
1
nsk
790 1023 850
985
448
pr(sk) 0.19 0.25 0.21
（4.2）
可得比例因子：
ei, j gc i, j C1
（4.3）
可得实际图像g(i,j)经校正后所恢复的原始图像
f
i,
j
C
g i, j gc i, j
乘了一个系数C/ gc(i,j) ，校正后可能出现“溢（出4.”4）现 象
灰度级值可能超过某些记录器件或显示设备输入信号的动态 可范围
❖ imshow(A);
%显示图像
❖ figure,imhist(A);
%显示图像的直方图
❖ J1=imadjust(A,[0.3 0.7],[]);
❖ %函数将图像在0.3*255~0.7*255灰度之间的 值通过线性变换映射到0~255之间
❖ figure,imshow(J1);
%输出图像效果图
【例4.1 】在MATLAB环境中，采用图像线性变 换进行图像增强。应用MATLAB的函数 imadjust将图像0.3×255~0.7×255灰度之间的 值通过线性变换映射到0~255之间。 解：分别取：a＝0.3×255，b＝0.7×255， a’=0，b’=255。
实现的程序：
❖ A=imread('pout.tif'); %读入图像
g(i, j) e(i, j) f (i, j)
（4.1）
e(i, j) 是使理想图像发生畸变的比例因子。
知道了 e(i, j) , 就可以求出不失真图像。
标定系统失真系数的方法
采用一幅灰度级为常数C的图像成像，若经成像系 统的实际输出为 gc (i, j，) 则有
gc (i, j) e(i, j)C