7.6灰度均衡.ppt

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本节介绍灰度均衡的原理和实现方法,它是增强图像的有效手段之一。
增强图像---将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些关注的特征,抑制非关注的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
增强图象中的有用信息,它可以是一个失真的过程,其目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。

图像增强技术是一大类基本的图像处理技术,其目的是对图像进行加工,以得到视觉效果更好或更有用的图像。可是一般的图像不能直接用计算机处理,需要数字化,也就是把图像分割为象素,每个象素的亮度(灰度值)用一个整数来表示。每个象素的灰度值量化后用一个字节(8bit)来表示如把由黑~白的连续变化的灰度值量化为0~255共256个灰度值。


灰度均衡是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法,它可以产生一幅灰度级分布概率均匀的图像。也即,经过灰度均衡后的图像在每一级灰度上像素点的数量相差不大,对应灰度直方图的每一级灰度高度也差不多。灰度均衡同样属于改进图像的方法,灰度均衡后的图像具有较大的信息量。


法一、直方图均衡方法的基本原理是:对在图像中像素个数多的灰度值(对画面起主要作用的灰度值)进行展宽,而对像素个数少的灰度值(对画面不起主要作用的灰度值)进行归并。从而达到清晰图像的目的。

设分别为原图和处理后的图像,图像灰度变化范围为[0,255],则直方图均衡化的具体步骤如下: 1、求原图的灰度直方图,设用256维的向量表示; 2、由求原图像的灰度分布概率,记作,则有: (1) 其中,(M,N分别表示图像的长和宽)为图像的总像素个数; 3、计算图像各个灰度值的累计分布概率,记作,则有: (2) ; (3)

4、进行直方图均衡化计算,得到处理后图像的像素的像素值为:   (3)

设在这里图像的灰度变化范围为[0,9],按照式(1).,可求出原图像灰度直方图为 =[3,2,4,4,1,1,4,1,2,3];
下面从一个简单的计算示例体会直方图的均衡化;设原图数据为

图像的总像素数为原图像的灰度分布概率为: [3∕25,2∕25,4∕25,4∕25,1∕25,1∕25,4∕25,1∕25,2∕25,3∕25]; 原图的灰度累计分布概率:  =[0,5∕25,9∕25,13∕25,14∕25,15∕25,19∕25,20∕25,22∕25,25∕25] ;  因此 9* = [0,, , , , , , , , 9];

按照式(3)可得,直方图均衡化处理后的图像数据为:

最后观察直方图处理前后的灰度直方图。比较下面两图,原图像灰度值为4,5,7的像素个数为1,因此在b图中这三个像素值点分别归并到相邻的灰度值中。因为有三个灰度值归并,因此在均衡化处理时,如图b中所示,出现三个空位,由这些空位也将原来相邻的灰度值展开,由此展宽了对比度。这个结论与前面计算得到处理前后图像的对比度值结果是一致的。
图(a)
图(b)