寫在前面的話，博客（上）為數字圖像處理課程理論，博客（下）為對應的實驗部分。
教材：
中文教材：數字圖像處理_第三版_岡薩雷斯
實驗教材（matlab版）：數字圖像處理（MATLAB版）岡薩雷斯
英文教材：Digital Image Processing_3ed_Gonzalez
教材習題答案：DIP_3E_Student_Solutions
文后可下載！！！

正文：

1.空間域增強方法

空間域增強是指增強構成圖像的像素；

1.1什么是圖象增強？

圖像增強是要突出圖像中的某些信息，同時削弱或去除某些不需要信息的一種處理方法，以得到對具體應用來說視覺效果更“好”，或更“有用”的圖像的技術。

1.2為什么要增強圖象？

圖像在傳輸或者處理過程中會引入噪聲或使圖像變模糊，從而降低了圖像質量，甚至淹沒了特征，給分析帶來了困難。

1.3基本方法

1.3.1空間域處理

點處理（圖像灰度變換、直方圖均衡等）
鄰域處理（線性、非線性平滑和銳化等）

1.3.2頻域處理

高、低通濾波、同態濾波等

2.基本灰度變換

2.1灰度級變換函數

s = T?

2.2三種基本類型

① 線性的(正比或反比)
② 對數的(對數和反對數的)
③ 冪次的(n次冪和n次方根變換)

圖像反轉：

對數變換：

冪次變換：

2.3不同變換應用范圍

2.3.1反轉變換

適于處理增強嵌入于圖像暗色區域的白色或灰色細節，特別是當黑色面積占主導地位時；

2.3.2對數變換

使一窄帶低灰度輸入圖像映射為一寬帶輸出值；可以用于擴展圖像中的暗像素。

2.3.3冪次變換

冪次曲線中的值決定了是把輸入窄帶暗值映射到寬帶輸出值，還是把輸入窄帶亮值映射到寬帶輸出.

2.4冪次變換的應用----(伽馬)校正

2.4.1為什么要進行γ校正？

幾乎所有的CRT顯示設備、攝像膠片、許多電子照相機的光電轉換特性都是非線性的。所以，如果不進行校正處理的話，將無法得到好的圖像效果。

2.4.2實際中γ值的確定方法

通常CCD的γ值在0.4 ～0.8之間，γ值越小，畫面的效果越差。根據畫
面對比度的觀察與分析，可以大致得到該設備的γ值。

2.5分段線性變換函數

其形式可以任意組合,有些重要的變換可以應用分段線性函數描述。

2.5.1對比拉伸

擴展圖像處理時灰度級的動態范圍。

2.5.2灰度切割

提高特定灰度范圍的亮度
特點：突出目標的輪廓，消除背景細節
(a) 加亮[A,B]范圍,其他灰度減小為一恒定值；
特點：突出目標的輪廓，保留背景細節
(b) 加亮[A,B]范圍,其他灰度級不變；

2.5.3.位圖切割

把數字圖像分解成為位平面,（每一個位平面可以處理為一幅二值圖像）對于分析每一位在圖像中的相對重要性是有用的。（高階位如前4位包含視覺上很重要的大多數數據；其它位對圖像中的更多微小細節有作用）
重建：
① 第n個bit平面的每個像素：2的（n-1）次方 ；
② 所有bit平面相加；

附錄：imadjust函數 灰度變換
stretchlim主要用于自適應找到一個分割閾值向量來改變一幅圖像的對比度。

3.直方圖處理

3.1直方圖

3.2歸一化直方圖

3.3直方圖和圖像清晰度的關系

直方圖反映了圖像的清晰程度，當直方圖均勻分布時，圖像最清晰。由此，我們可以利用直方圖來達到使圖像清晰的目的。

3.4直方圖均衡化

3.4.1直方圖均衡化處理

假設原圖的灰度值變量為r, 變換后新圖的灰度值變量為s, 我們希望尋找一個灰度變換函數T：s=T?，使得概率密度函數變換成希望的概率密度函數。

條件1：保證輸出灰度值不少于相應的輸入值，防止灰度反變換時產生的人為缺陷，且防止二義性；
條件2：保證輸出灰度的范圍與輸入的灰度范圍相同。

直方圖均衡化處理的計算步驟（略）

結論：
（1）因為直方圖是近似的概率密度函數，所以用離散灰度級進行變換時很少得到完全平坦的結果；
（2）變換后灰度級減少，即出現灰度“簡并”現象，造成一些灰度層次的損失。

直方圖均衡化的缺陷
（1）直方圖均衡化的缺陷：不能用于交互方式的圖象增強應用
因為直方圖均衡化只能產生唯一一個結果；
（2）恒定值直方圖近似
希望通過一個指定的函數（如高斯函數）或用交互圖形產生一個特定的直方 圖。根據這個直方圖確定一個灰度級變換T?,使由T產生的新圖象的直方圖符
合指定的直方圖。

3.4.2 直方圖規定化（匹配）

目的：將原始圖象的直方圖轉換為期望的直方圖的形狀；
直方圖規定化：運用均衡化原理的基礎；

3.4.3 局部直方圖處理（略）

3.4.4 在圖像增強中使用直方圖統計（略）

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由于資源上傳不了，需要的請留言！！！

作于 2020.04

總結

以上是生活随笔為你收集整理的灰度变换（上）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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