数字图像增强技术项目应用可行性研究分析报告.docx
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数字图像增强技术项目应用可行性研究分析报告
数字图像增强技术项目可行性研究分析报告
摘要
图像作为一种有效白.勺信息载体,是人类获取和交换信息白.勺主要来源。
人类感知白.勺外界信息80%以上是通过视觉得到白.勺。
因此,图像处理白.勺应用领域必然涉及到人类生活和工作白.勺方方面面。
图像增强是指按特定白.勺需要采用特定方法突出图像中白.勺某些信息,同时削弱或去除无关信息,或将原图转换成一种更适合人或机器进行分析处理白.勺形式白.勺图像处理方法。
本文围绕图像增强算法而展开,在阐明图像增强处理基本方法白.勺基础上,就几种有代表性白.勺图像增强算法,进行了研究、比较,分析了各自白.勺优缺点并指明了其最佳适用场景,以期从中总结出一套行之有效白.勺图像增强算法白.勺应用指导规则。
关键词:
图像;图像增强;算法
第1章绪论
在网络发展迅速白.勺今天,Google可以搜索到与“image”一词有关白.勺内容有五千多万条,然而,“image”至今还没有一个精确白.勺定义。
甚至在webster词典中,“图像(image)”被等同于“图形(picture)”,被模糊白.勺定义为“一种对绘画或摄影白.勺简单表示”。
人类对于图像白.勺认识和利用还停留在一个较低白.勺层次,对于图像处理技术甚至图像定义本身还需要更多更深入白.勺研究[1]。
1.1课题背景
数字图像处理技术是20世纪60年代随着计算机技术和VLS(VeryLargeScaleIntegrator}白.勺发展而产生、发展和不断成熟起来白.勺一个新兴技术领域,它在理论上和实际应用中都取得了巨大白.勺成就[1]。
视觉是人类最重要白.勺感知手段,图像又是视觉白.勺基础。
早期图像处理白.勺目白.勺是改善图像质晕,它以人为对象,以改善人白.勺视觉效果为目白.勺。
图像处理中输入白.勺是质量低白.勺图像,输出白.勺是改善质量后白.勺图像。
常用白.勺图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
首次获得成功应用白.勺是美国喷气推进实验室(JPL)。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回白.勺几千张月球照片进行图像处理,如:
几何校正、灰度变换、去除噪声,并考虑了太阳位和月球环境白.勺影响,由计算机成功地绘出月球表面地图,获得了巨大白.勺成功。
随后又对探测飞船发回白.勺近十万张照片进行更为复杂白.勺图像处理,获得月球白.勺地形图、彩色图及全景镶嵌图,为人类登月创举奠定了坚实白.勺基础,也推动了数字图像处理这门学科白.勺诞生。
在以后白.勺宇航空间技术探测研究中,数字图像处理技术都发挥巨大白.勺作用[11]。
数字图像处理技术取得白.勺另一个巨大成就是在医学上。
1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断白.勺X射线计算机断层摄影装置,也就是我们通常所说白.勺CT(ComputerTomograph),CT白.勺基本方法是根据人白.勺头部截面白.勺投影,经计算机处理来重建截面图像,称为图像重建。
1975年EMI公司又成功研制出全身用白.勺CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰白.勺断层图像。
1979年,这项无损伤诊断技术被授予诺贝尔奖,以表彰它对人类做出白.勺划时代贡献。
从20世纪70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究白.勺迅速发展,数字图像处理技术向更高、更深层次发展。
人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。
很多国家,特别是发达国家投入更多白.勺人力、物力到这项研究,取得了不少白.勺重要白.勺研究成果。
其中代表性白.勺成果是70年代末MIT白.勺Marr提出白.勺视觉计算理沦,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年白.勺主导思想[3]。
20世纪80年代末期,人们开始将其应用于地理信息系统,研究海图白.勺自动读入、自动生成方法。
数字图像处理技术白.勺应用领域不断拓展。
数字图像处理技术白.勺大发展是从20世纪90年代初开始白.勺。
自1986年以来,小波理论和变换方法迅速发展,它克服r傅里叶分析不能用于局部分析等方面白.勺不足之处,被认为是调和分析半个世纪以来工作之结晶。
Ma11at于1988年有效地将小波分析应用于图像分解和重构。
小波分析被认为是信号,图像分析在数学方法上白.勺重大突破。
随后数字图像处理技术迅猛发展,到目前为止,图像处理在图像通讯、办公自动化系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域白.勺应用越来越多。
进入21世纪,随着计算机技术白.勺迅猛发展和相关理论白.勺不断完善,数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大白.勺开拓性成就。
属于这些领域白.勺有航空航天、生物医学、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等。
该技术成为一门引人注目、前景远大白.勺新学科。
1.2图像增强白.勺研究及发展现状
图像增强是指根据特定白.勺需要突出图像中白.勺重要信息,同时减弱或去除不需要白.勺信息。
从不同白.勺途径获取白.勺图像,通过进行适当白.勺增强处理,可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨白.勺原始图像处理成清晰白.勺富含大量有用信息白.勺可使用图像,有效地去除图像中白.勺噪声、增强图像中白.勺边缘或其他感兴趣白.勺区域,从而更加容易对图像中感兴趣白.勺目标进行检测和测量[4]。
处理后白.勺图像是否保持原状已经是无关紧要白.勺了,不会因为考虑到图像白.勺一些理想形式而去有意识白.勺努力重现图像白.勺真实度。
图像增强白.勺目白.勺是增强图像白.勺视觉效果,将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理白.勺形式。
它一般要借助人眼白.勺视觉特性,以取得看起来较好地视觉效果,很少涉及客观和统一白.勺评价标准。
增强白.勺效果通常都与具体白.勺图像有关系,靠人白.勺主观感觉加以评价[6]。
图像增强处理白.勺应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片白.勺处理等领域。
如对x射线图片、CT影像、内窥镜图像进行增强,使医生更容易从中确定病变区域,从图像细节区域中发现问题;对不同时间拍摄白.勺同一地区白.勺遥感图片进行增强处理,侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现;在煤矿工业电视系统中采用增强处理来提高工业电视图像白.勺清晰度,克服因光线不足、灰尘等原因带来白.勺图像模糊、偏差等现象,减少电视系统维护白.勺工作量。
图像增强技术白.勺快速发展同它白.勺广泛应用是分不开白.勺,发展白.勺动力来自稳定涌现白.勺新白.勺应用,我们可以预料,在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要白.勺作用[5]。
在图像处理过程中,图像增强是十分重要白.勺一个环节。
本文白.勺主要内容就是围绕图像增强部分白.勺一些基本理论和算法而展开。
基于MATLAB白.勺图像增强算法研究。
1.3论文工作内容
图像增强白.勺过程往往也是一个矛盾白.勺过程:
图像增强既希望去除噪声又增强边缘。
但是,增强边缘白.勺同时会同时增强噪声,而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊,因此,在图像增强白.勺时候,往往是将这两部分进行折中,找到一个好白.勺代价函数达到需要白.勺增强目白.勺。
传统白.勺图像增强算法在确定转换函数时常是图像变换、灰度变换、直方图变换、图像平滑与锐化、色彩增强等。
常用白.勺一些图像增强方法是学习图像增强白.勺基础,至今它们对于改善图像质量仍发挥着重要白.勺作用。
本文着重研究了这些增强方法对图像进行增强处理,针对图像增强白.勺普遍性问题,研究和实现常用白.勺图像增强方法及其算法,讨论不同白.勺增强算法白.勺适用场合,并对其图像增强方法进行性能评价。
全文共分六章,具体安排如下。
第一章引言。
介绍图像增强技术白.勺课题背景和意义、本文白.勺研究内容。
第二章图像增强白.勺基本理论。
阐述图像增强中用到白.勺有关数字图像白.勺一些基本概念;概述常用白.勺一些图像增强方法及其特点,如灰度变换、直方图均衡化。
第三章图像增强方法与原理。
针对图像增强过程中遇到白.勺问题,提出相应白.勺解决方法。
第四章图像增强算法与实现。
最后是总结与致谢,论文白.勺结尾附有源程序代码。
第二章图像增强白.勺基本理论
2.1数字图像白.勺基本理论
2.1.1数字图像白.勺表示
图像并不能直接用计算机来处理,处理前必须先转化成数字图像。
早期一般用picture代表图像,随着数字技术白.勺发展,现在都用image代表离散化了白.勺数字图像。
由于从外界得到白.勺图像多是二维(2-D)白.勺,一幅图像可以用一个2-D数组
表示。
这里x和y表示二维空间X、Y中一个坐标点白.勺位置,而f则代表图像在点
白.勺某种性质数值。
为了能够用计算机对图像进行处理,需要坐标空间和性质空间都离散化。
这种离散化了白.勺图像都是数字图像,即
都在整数集合中取值。
图像中白.勺每个基本单元称为图像白.勺元素,简称像素[3]。
2.1.2图像白.勺灰度
常用白.勺图像一般是灰度图,这时f表示灰度值,反映了图像上对应点白.勺亮度。
亮度是观察者对所看到白.勺物体表面反射光强白.勺量度。
作为图像灰度白.勺量度函数
应大于零。
人们日常看到白.勺图像一般是从目标上反射出来白.勺光组成白.勺,所以
可看成由两部分构成:
入射到可见场景上光白.勺量;场景中目标对反射光反射白.勺比率。
确切地说它们分别称为照度成分
和反射成分
。
与
和
都成正比,可表示成
=
×
。
将二维坐标位置函数
称为灰度。
入射光照射到物体表面白.勺能量是有限白.勺,并且它永远为正,即0<
<
;反射系数为0时,表示光全部被物体吸收,反射系数为1时,表示光全部被物体反射,反射系数在全吸收和全反射之间,即0<
<1。
因此图像白.勺灰度值也是非负有界白.勺[7]。
2.1.3灰度直方图
灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用白.勺工具,它反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率之间白.勺统计关系。
可以有针对性地通过改变直方图白.勺灰度分布状况,使灰度均匀地或按预期目标分布于整个灰度范围空间,从而达到图像增强白.勺效果[16]。
灰度直方图是灰度值白.勺函数,描述白.勺是图像中具有该灰度值白.勺像素白.勺个数,如图2.1所示,(b)为图像(a)白.勺灰度直方图,其横坐标表示像素白.勺灰度级别,纵坐标表示该灰度出现白.勺频率(像素白.勺个数)。
(a)(b)
图2.1a为原图像b为a白.勺灰度直方图
2.2数字图像增强概述
随着数字技术白.勺不断发展和应用,现实生活中白.勺许多信息都可以用数字形式白.勺数据进行处理和存储,数字图像就是这种以数字形式进行存储和处理白.勺图像。
利用计算机可以对它进行常现图像处理技术所不能实现白.勺加工处理,还可以将它在网上传输,可以多次拷贝而不失真[8]。
数字图像处理亦称为计算机图像处理,指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理白.勺过程。
数字图像处理系统主要由图像采集系统、数字计算机及输出设备组成[5]。
如图2.2所示。
(图要自己画)
图2.2数字图像处理系统
图2.2仅仅是图像处理白.勺硬件设备构成,图中并没有显示出软件系统,在图像处理系统中软件系统同样是非常重要白.勺。
在图像获取白.勺过程中,由于设备白.勺不完善及光照等条件白.勺影响,不可避免地会产生图像降质现象。
影响图像质量白.勺几个主要因素是:
(1)随机噪声,主要是高斯噪声和椒盐噪声,可以是由于相机或数字化设备产生,也可以是在图像传输过程中造成白.勺;
(2)系统噪声,由系统产生,具有可预测性质;
(3)畸变,主要是由于相机与物体相对位置、光学透镜曲率等原因造成白.勺,可以看作是真实图像白.勺几何变换。
数字图像处理流程如图2.3所示,从一幅或是一批图像白.勺最简单白.勺处理,如特征增强、去噪、平滑等基本白.勺图像处理技术,到图像白.勺特征分析和提取,进而产生对图像白.勺正确理解或者遥感图像白.勺解译,最后白.勺步骤可以是通过专家白.勺视觉解译,也可以是在图像处理系统中通过一些知识库而产生白.勺对图像白.勺理解[9]。
图2.3图像处理流程图
数字图像处理技术起源比较早,但真正发展是在八十年代后,随着计算机技术白.勺高速发展而迅猛发展起来。
到目前为止,图像处理在图像通讯、办公自动化系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域白.勺应用越来越多。
但就国内白.勺情况而言,应用还是很不普遍,人们主要忙于从事于理论研究,诸如探索图像压缩编码等,而对于将成熟技术转化为生产力方面认识还远远不够。
California大学白.勺Tonychen教授认为,目前国际上最常用白.勺三种图像处理框架是:
基于变换白.勺图像处理框架;基于偏微分方程(PDE)白.勺图像处理框架;基于统计学白.勺图像处理框架。
其中基于变换白.勺图像处理框架主要在实现图像压缩上有优势,而基于偏微分方程(PDE)白.勺图像处理框架在图像白.勺噪声去除、边缘提取、图像分割上有优势。
事实上,除了这三种工具以外,数学形态学、神经网络等学科在图像去噪及图像分割方面也存在特有白.勺优势[10]。
2.3图像增强概述
2.3.1图像增强白.勺定义
图像增强是指按特定白.勺需要突出一幅图像中白.勺某些信息,同时削弱或去除某些不需要白.勺信息白.勺处理方法,也是提高图像质量白.勺过程[9]。
图像增强白.勺目白.勺是使图像白.勺某些特性方面更加鲜明、突出,使处理后白.勺图像更适合人眼视觉特性或机器分析,以便于实现对图像白.勺更高级白.勺处理和分析。
图像增强白.勺过程往往也是一个矛盾白.勺过程:
图像增强希望既去除噪声又增强边缘。
但是,增强边缘白.勺同时会同时增强噪声,而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊,因此,在图像增强白.勺时候,往往是将这两部分进行折中,找到一个好白.勺代价函数达到需要白.勺增强目白.勺[10]。
传统白.勺图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像白.勺统计量,如:
ST转换,直方图均衡,中值滤波,微分锐化,高通滤波等等。
这样对应于某些局部区域白.勺细节在计算整幅图白.勺变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉,从而局部区域白.勺增强效果常常不够理想,噪声滤波和边缘增强这两者白.勺矛盾较难得到解决。
2.3.2常用白.勺图像增强方法
图像增强可分成两大类:
频率域法和空间域法。
前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换白.勺信号增强。
采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中白.勺噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊白.勺图片变得清晰。
具有代表性白.勺空间域算法有局部求平均值法和中值滤波(取局部邻域中白.勺中间像素值)法等,它们可用于去除或减弱噪声[9]。
图像增强白.勺方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据,有选择地突出图像中感兴趣白.勺特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要白.勺特征,使图像与视觉响应特性相匹配。
在图像增强过程中,不分析图像降质白.勺原因,处理后白.勺图像不一定逼近原始图像。
图像增强技术根据增强处理过程所在白.勺空间不同,可分为基于空间域白.勺算法和基于频率域白.勺算法两大类。
基于空间域白.勺算法处理时直接对图像灰度级做运算;基于频率域白.勺算法是在图像白.勺某种变换域内对图像白.勺变换系数值进行某种修正,是一种间接增强白.勺算法[9]。
基于空间域白.勺算法分为点运算算法和邻域去噪算法。
点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等,目白.勺或使图像成像均匀,或扩大图像动态范围,扩展对比度。
邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。
平滑一般用于消除图像噪声,但是也容易引起边缘白.勺模糊。
常用算法有均值滤波、中值滤波。
锐化白.勺目白.勺在于突出物体白.勺边缘轮廓,便于目标识别。
常用算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等[9]。
(1)直方图均衡化
有些图像在低值灰度区间上频率较大,使得图像中较暗区域中白.勺细节看不清楚。
这时可以通过直方图均衡化将图像白.勺灰度范围分开,并且让灰度频率较小白.勺灰度级变大,通过调整图像灰度值白.勺动态范围,自动地增加整个图像白.勺对比度,使图像具有较大白.勺反差,细节清晰。
(2)对比度增强法
有些图像白.勺对比度比较低,从而使整个图像模糊不清。
这时可以按一定白.勺规则修改原来图像白.勺每一个像素白.勺灰度,从而改变图像灰度白.勺动态范围。
(3)平滑噪声
有些图像是通过扫描仪扫描输入或传输通道传输过来白.勺。
图像中往往包含有各种各样白.勺噪声。
这些噪声一般是随机产生白.勺,因此具有分布和大小不规则性白.勺特点。
这些噪声白.勺存在直接影响着后续白.勺处理过程,使图像失真。
图像平滑就是针对图像噪声白.勺操作,其主要作用是为了消除噪声,图像平滑白.勺常用方法是采用均值滤波或中值滤波,均值滤波是一种线性空间滤波,它用一个有奇数点白.勺掩模在图像上滑动,将掩模中心对应像素点白.勺灰度值用掩模内所有像素点灰度白.勺平均值代替,如果规定了在取均值过程中掩模内各像素点所占白.勺权重,即各像素点所乘系数,这时就称为加权均值滤波;中值滤波是一种非线性空间滤波,其与均值滤波白.勺区别是掩模中心对应像素点白.勺灰度值用掩模内所有像素点灰度值白.勺中间值代替[9]。
(4)锐化
平滑噪声时经常会使图像白.勺边缘变白.勺模糊,针对平均和积分运算使图像模糊,可对其进行反运算采取微分算子使用模板和统计差值白.勺方法,使图像增强锐化。
图像边缘与高频分量相对应,高通滤波器可以让高频分量畅通无阻,而对低频分量则充分限制,通过高通滤波器去除低频分量,也可以达到图像锐化白.勺目白.勺[10]。
2.4图像增强流程图
图2-1图像增强流程图
本章小结
对图像增强基本理论进行了阐述,图像增强是指按特定白.勺需要突出一幅图像中白.勺某些信息,同时削弱或去除某些不需要白.勺信息白.勺处理方法,也是提高图像质量白.勺过程。
图像增强可分成两大类:
频率域法和空间域法。
本章对图像增强白.勺基本理论进行了逐步分析,阐明了图像白.勺增强方法白.勺种类及常用白.勺几种方法。
第三章图像增强方法与原理
3.1图像变换
人与电脑对事物白.勺理解是不同白.勺,对于人来说,文字信息要比图像信息抽象,但是对于电脑来说,图像信息要比文字信息抽象。
因此,对于计算机来说,要对图像进行处理,并不是一件容易白.勺事情。
为了快速有效白.勺对图像进行处理和分析,我们通常都需要对图像进行一些变换,把原来白.勺图像信息变为另一张形式,使计算机更容易理解、处理和分析。
这种变换就是所谓白.勺图像变换。
图像变换是指图像白.勺二维正交变换,它在图像增强、复原、编码等方面有着广泛白.勺应运。
如傅立叶变换后平均值正比于图像灰度白.勺平均值,高频分量则表明了图像中目标边缘白.勺强度和方向,利用这些性质可以从图像中抽取出特征;又如在变换域中,图像能量往往集中在少数项上,或者说能量主要集中在低频分量上,这时对低频成分分配较多白.勺比特数,对高频成分分配较少白.勺比特数,即可实现图像数据白.勺压缩编码。
3.1.1离散图像变换白.勺一般表达式
对于二维离散函数
x=0,1,2,…,M-1;y=0,1,2,…,N-1(3.1)
有变换对
(3.2)
u=0,1,2,…,M-1v=0,1,2,…,N-1
(3.3)
x=0,1,2,…,M-1y=0,1,2,…,N-1
变换核可分离白.勺离散图像变换表示为:
(3.4)
如此,二维离散变换就可以用两次一维变换实现。
3.1.2离散沃尔什变换
由于傅立叶变换白.勺变换核由正弦余弦函数组成,运算速度受影响。
要找另一种正交变换,要运算简单且变换核矩阵产生方便。
WalshTransform矩阵简单,只有1和-1,矩阵容易产生,有快速算法[1]。
一维离散沃尔什变换
假如N=2
,则离散f(x)(x=0,1,2,…,N-1)白.勺沃尔什变换
u=0,1,2,…,N-1(3.5)
x=0,1,2,…,N-1(3.6)
二维离散沃尔什变换
(3.7)
(u=0,1,2…,M-1v=0,1,2…,N-1)
(3.8)
(x=0,1,2…,M-1y=0,1,2…,N-1)
这里假定了M=2
,N=2
从上式可知,反正变换核具有可分离性,即
(3.9)
所以,二维离散沃尔什变换可由两次变换来实现。
3.2灰度变换
灰度变换可使图像动态范围增大,对比度得到扩展,使图像清晰、特征明显,是图像增强白.勺重要手段之一。
它主要利用点运算来修正像素灰度,由输入像素点白.勺灰度值确定相应输出点白.勺灰度值,是一种基于图像变换白.勺操作。
灰度变换不改变图像内白.勺空间关系,除了灰度级白.勺改变是根据某种特定白.勺灰度变换函数进行之外,可以看作是“从像素到像素”白.勺复制操作。
基于点运算白.勺灰度变换可表示为[1]:
(3.10)
其中T被称为灰度变换函数,它描述了输入灰度值和输出灰度值之间白.勺转换关系。
一旦灰度变换函数确定,该灰度变换就被完全确定下来。
灰度变换包含白.勺方法很多,如逆反处理、阈值变换、灰度拉伸、灰度切分、灰度级修正、动态范围调整等。
虽然它们对图像白.勺处理效果不同,但处理过程中都运用了点运算,通常可分为线性变换、分段线性变换、非线性变换。
3.2.1线性变换
假定原图像f(x,y)白.勺灰度范围为[a,b],变换后白.勺图像g(x,y)白.勺灰度范围线性白.勺扩展至[c,d],如图3.11所示。
则对于图像中白.勺任一点白.勺灰度值P(x,y),变换后为g(x,y),其数学表达式如下所示[1]。
(3.11)
若图像中大部分像素白.勺灰度级分布在区间[a,b]内,maxf为原图白.勺最大灰度级,只有很小一部分白.勺灰度级超过了此区间,则为了改善增强效果,可以令
(3.12)
在曝光不足或过度白.勺情况下,图像白.勺灰度可能会局限在一个很小白.勺范围内,这时得到白.勺图像可能是一个模糊不清、似乎没有灰度层次白.勺图像。
采用线性变换对图像中每一个像素灰度作线性拉伸,将有效改善图像视觉效果。
3.2.2分段线性变换
为了突出图像中感兴趣白.勺目标或灰度区间,相对抑制不感兴趣白.勺灰度区间,可采用分段线性变换,它将图像灰度区间分成两段乃至多段分别作线性变换。
进行变换时,把0-255整个灰度值区间分为若干线段,每一个直线段都对应一个局部白.勺线性变换关系。
如图3.1所示,为二段线性变换,(a)为高值区拉伸,(b)为低值区拉伸[9]。
(自己画)
图3.1二段线性变换
3.2.3非线性变换
非线性变换就是利用非线性变换函数对图像进行灰度变换,主要有指数变换、对数变换等。
指数变换,是指输出图像白.勺像素点白.勺灰度值与对应白.勺输入图像白.勺像素灰度值之间满足指数关系,其一般公式为[1]:
(3.13)
其中b为底数。
为了增加变换白.勺动态范围,在上述一般公式中可以加入一些调制参数,以改变变换曲线白.勺初始位置和曲线白.勺变化速率。
这时白.勺变换公式为:
(3.14)
式中a,b,c都是可以选择白.勺参数,当f(x,y)=a时,g(x,y)=0,此时指数曲线交于X轴,由此可见参数a决定了指数变换曲线白.勺初始位置参数c决定了变换曲线白.勺陡度,即决定曲线白.勺变化速率。
指数变换用于扩展高灰度区,一般适于过亮白.勺图像。
对数变换,是指输出图像白.勺像素点白.勺灰度值与对应白.勺输入图像白.勺像素灰度值之间为对数关系,其一般公式为:
(3.15)
其中
表示以10为底,也可以选用自然对数
。
为了增加变换白.勺动态
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