数字图像处理——图像增强

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图像增强

图像增强的目的是：改善图像的视觉效果或使图像更适合于人或机器的分析处理

\[ 图像增强 \begin{cases} 空域法 \begin{cases} 点操作 \begin{cases} 直接灰度变换\直方图修正 \end{cases}\邻域操作 \begin{cases} 图像平滑\图像锐化 \end{cases} \end{cases}\频域法 \begin{cases} 低通滤波\高通滤波 \end{cases} \end{cases} \]

点操作

直接灰度变换

\(g(x,y)=T[f(x,y)]\)

\(T\) => 灰度映射函数

坐标位置 \((x,y)\) 为 \(f\) 的自变量，表示当前灰度值，经过函数\(T\) 转变为\(g\)，
注意在T函数中\(f(x,y)\)为其自变量

直接灰度变换又可以分为：

• 线性变换
• 分段线性变换
• 非线性变换

线性变换 & 分段线性变换

对于\(f(x,y)\)灰度范围为\([a,b]\)的部分，进行线性变换

\[g(x,y) = {d-c\over b-a}[f(x,y)-a]+c\]

我们可以用它来做什么？

举个简单的例子，我们可以很容易的通过调整灰度分布，使得图片白的部分更白，黑的部分更黑

void increase(Mat &inputImage, Mat& outputImage){
    outputImage = inputImage.clone();
    int rows = outputImage.rows;
    int cols = outputImage.rows;
    for (int i = 0; i < rows; i++){
        for (int j = 0; j < cols; j++){
            Vec3b & tmp = outputImage.at<Vec3b>(i, j);
            for (int k = 0; k < 3; k++){
                if (tmp[k] < 48)
                    tmp[k] = tmp[k] / 1.5;
                else if (tmp[k] > 191)
                    tmp[k] = (tmp[k] - 192) * 0.5 + 223;
                else tmp[k] = (tmp[k] - 38) * 1.33;
            }
        }
    }

效果图：

非线性灰度变换

\[g(x,y)=clog_{10}[1+f(x,y)]\]

直方图

在数字图像处理中，直方图是最简单并且最有用的工具

灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数

横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的像素个数

数据表示：

则 归一化形式：

\[p_r(r_k) = {n_k\over n},~k = 0,1,2,\cdots,L-1\]

公式利于归纳但是不利于理解，我们举个例子说明：

原始图像数据（每个位置上面的数字表示灰度级）

直方图

归一化直方图数据

图像略

直方图性质

1. 直方图未反映某一灰度级像素所在位置，即丢失了位置信息
2. 一幅图像对应一个灰度直方图，但是不同的图像可能有相同的直方图
3. 灰度直方图具有可加性，整幅图像的直方图等于素有不重叠子区域的直方图之和

直方图用途

1. 反映图像的亮度、对比度、清晰度。用来判断一幅图像是否合理地利用了全部被允许的灰度级范围
2. 图像分割阈值选取，如果某图像的灰度直方图具有二峰性，那么这个图像的较亮区域与较暗区域可以较好分离，取谷底做为阈值点

直方图计算

先求出图像灰度级总数，然后遍历图像，对应像素点的灰度级的像素个数++，最后归一化即可

直方图均衡化

目的:将\(p_r(k_r)\) 修正为均匀分布形式，使动态范围增加，图像清晰度增加，对比度增加

方法：

1. 求出灰度直方图
2. 计算累积分布\(p'_s(s_k) = \sum_{j=0}^kp_r(r_j)\)
3. 计算新的灰度值\(s_k=int[(L-1)p's(s_k)+0.5]\)

新的 \(N'_k\) 由上一级的\(n_k\) 而来

//可以直接调用opencv库写好的方法
void equalization(Mat &input, Mat &output){
    Mat imageRGB[3];
    split(input, imageRGB);
    for (int i = 0; i < 3;i++)
        equalizeHist(imageRGB[i], imageRGB[i]);
    merge(imageRGB, 3, output);
}

数字图像处理——图像增强

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原文地址：https://www.cnblogs.com/1625--H/p/11595235.html